NLP finansų srityje: teksto analizė palengvina investicinius sprendimus

• Autorius:
• autoriaus vardas

  Quantumrun Foresight
• Spalis 10, 2022

Įžvalgos santrauka

Natūralios kalbos apdorojimas (NLP) ir su juo susijusi technologija, natūralios kalbos generavimas (NLG), keičia finansų pramonę automatizuodami duomenų analizę ir ataskaitų generavimą. Šios technologijos ne tik supaprastina užduotis, pvz., deramo patikrinimo ir išankstinės prekybos analizę, bet ir siūlo naujas galimybes, pvz., nuotaikų analizę ir sukčiavimo aptikimą. Tačiau jiems vis labiau integruojantis į finansų sistemas, didėja etikos gairių ir žmogiškosios priežiūros poreikis, siekiant užtikrinti tikslumą ir duomenų privatumą.

NLP finansų kontekste

Natūralios kalbos apdorojimas (NLP) turi galimybę persijoti didelius teksto kiekius, kad sukurtų duomenimis pagrįstus pasakojimus, kurie suteikia vertingų įžvalgų investuotojams ir finansinių paslaugų sektoriaus įmonėms. Tai padeda priimti sprendimus, kur paskirstyti kapitalą siekiant maksimalios grąžos. Kaip specializuota dirbtinio intelekto šaka, NLP naudoja įvairius kalbinius elementus, tokius kaip žodžiai, frazės ir sakinių struktūros, kad atskirtų temas ar modelius tiek struktūriniuose, tiek nestruktūrizuotuose duomenyse. Struktūrizuoti duomenys reiškia informaciją, kuri yra sutvarkyta konkrečiu, nuosekliu formatu, pvz., portfelio našumo metrika, o nestruktūruoti duomenys apima įvairius medijos formatus, įskaitant vaizdo įrašus, vaizdus ir tinklalaides.

Remdamasi savo AI pagrindais, NLP naudoja algoritmus, kad suskirstytų šiuos duomenis į struktūrinius modelius. Tada šiuos modelius interpretuoja natūralios kalbos generavimo (NLG) sistemos, kurios paverčia duomenis į pasakojimus, skirtus ataskaitoms ar pasakojimams. Ši NLP ir NLG technologijų sinergija leidžia visapusiškai analizuoti įvairiausias medžiagas finansų sektoriuje. Ši medžiaga gali apimti metines ataskaitas, vaizdo įrašus, pranešimus spaudai, interviu ir istorinius įmonių veiklos duomenis. Analizuodama šiuos įvairius šaltinius, technologija gali pasiūlyti investavimo patarimų, pavyzdžiui, pasiūlyti, kurias akcijas verta pirkti ar parduoti.

NLP ir NLG taikymas finansinių paslaugų pramonėje turi reikšmingų pasekmių investicijų ir sprendimų priėmimo ateičiai. Pavyzdžiui, ši technologija gali automatizuoti daug laiko reikalaujantį duomenų rinkimo ir analizės procesą, todėl finansų analitikai gali sutelkti dėmesį į labiau strategines užduotis. Be to, atsižvelgiant į platesnį duomenų šaltinių spektrą, ši technologija gali pasiūlyti labiau asmeninius investavimo patarimus. Tačiau svarbu pažymėti, kad nors šios technologijos turi daug pranašumų, jos nėra be apribojimų, pvz., gali atsirasti algoritminis poslinkis arba duomenų interpretavimo klaidos. Todėl norint užtikrinti tiksliausius ir patikimiausius rezultatus, vis tiek gali prireikti žmogaus priežiūros.

Trikdantis poveikis

JP Morgan & Chase, JAV įsikūręs bankas, kasmet praleisdavo maždaug 360,000 XNUMX valandų potencialių klientų rankiniam deramo patikrinimo patikrinimui. NLP sistemų įdiegimas automatizavo didelę šio proceso dalį, žymiai sumažindamas sugaištą laiką ir sumažindamas kanceliarines klaidas. Prieš prekybą finansų analitikai apie du trečdalius laiko praleisdavo rinkdami duomenis, dažnai nežinodami, ar tie duomenys bus svarbūs jų projektams. NLP automatizavo šį duomenų rinkimą ir organizavimą, todėl analitikai gali sutelkti dėmesį į vertingesnę informaciją ir optimizuoti laiką, praleistą finansinių paslaugų pramonėje.

Sentimentų analizė yra kita sritis, kurioje NLP daro didelę įtaką. Analizuodamas raktinius žodžius ir toną pranešimuose spaudai ir socialinėje žiniasklaidoje, dirbtinis intelektas gali įvertinti visuomenės požiūrį į įvykius ar naujienas, pavyzdžiui, banko vadovo atsistatydinimą. Šią analizę galima panaudoti prognozuojant, kaip tokie įvykiai gali turėti įtakos banko akcijų kainai. Be nuotaikų analizės, NLP taip pat palaiko tokias esmines paslaugas kaip sukčiavimo aptikimas, kibernetinio saugumo rizikos nustatymas ir veiklos ataskaitų rengimas. Šios galimybės gali būti ypač naudingos draudimo bendrovėms, kurios galėtų įdiegti NLP sistemas, kad patikrintų klientų pateiktus neatitikimus ar netikslumus, kreipiantis dėl draudimo poliso.

Vyriausybių ir reguliavimo institucijų nuomone, ilgalaikis NLP poveikis finansinėms paslaugoms taip pat vertas dėmesio. Ši technologija gali padėti stebėti, kaip laikomasi reikalavimų ir veiksmingiau įgyvendinti finansinius reglamentus. Pavyzdžiui, NLP galėtų automatiškai nuskaityti ir analizuoti finansines operacijas, kad pažymėtų įtartiną veiklą, padėtų kovoti su pinigų plovimu ar mokesčių slėpimu. Tačiau šioms technologijoms vis labiau plintant, gali prireikti naujų reglamentų, užtikrinančių etišką naudojimą ir duomenų privatumą. 

NLP, taikomo finansinių paslaugų pramonėje, pasekmės

Finansinių paslaugų įmonių naudojamo NLP platesnės pasekmės gali apimti:

• NLP ir NLG sistemos dirba kartu, kad lygintų duomenis ir rašytų ataskaitas apie metines apžvalgas, veiklos rezultatus ir net minties lyderystę.
• Daugiau fintech firmų, naudojančių NLP, kad galėtų atlikti nuotaikų analizę apie esamus produktus ir paslaugas, būsimus pasiūlymus ir organizacinius pokyčius.
• Mažiau analitikų reikėjo atlikti išankstinę prekybinę analizę, o daugiau portfelio valdytojų buvo samdomi investavimo sprendimų procesams.
• Įvairių formų sukčiavimo nustatymo ir audito veikla taps visapusiškesnė ir efektyvesnė.
• Investicijos tampa „bandos mentaliteto“ aukomis, jei per daug įvestų duomenų naudoja panašius duomenų šaltinius. 
• Padidėjusi vidinių duomenų manipuliavimo ir kibernetinių atakų rizika, ypač įdiegus klaidingus mokymo duomenis.

Klausimai, kuriuos reikia apsvarstyti

• Jei dirbate finansų srityje, ar jūsų įmonė naudoja NLP kai kuriems procesams automatizuoti? 
• Jei dirbate ne su finansinėmis paslaugomis, kaip NLP galėtų būti taikoma jūsų pramonėje?
• Kaip manote, ar dėl NLP pasikeis bankininkystės ir finansų vaidmenys?