NLP finansēs: teksta analīze atvieglo investīciju lēmumus

• Autors:
• Autors nosaukums

  Quantumrun Foresight
• Oktobris 10, 2022

Ieskata kopsavilkums

Dabiskās valodas apstrāde (NLP) un ar to saistītā tehnoloģija dabiskās valodas ģenerēšana (NLG) pārveido finanšu nozari, automatizējot datu analīzi un atskaišu ģenerēšanu. Šīs tehnoloģijas ne tikai racionalizē tādus uzdevumus kā uzticamības pārbaude un pirmstirdzniecības analīze, bet arī piedāvā jaunas iespējas, piemēram, noskaņojuma analīzi un krāpšanas atklāšanu. Tomēr, tā kā tie kļūst arvien integrētāki finanšu sistēmās, pieaug nepieciešamība pēc ētikas vadlīnijām un cilvēku pārraudzības, lai nodrošinātu precizitāti un datu privātumu.

NLP finanšu kontekstā

Dabiskās valodas apstrādei (NLP) ir iespēja izsijāt milzīgu teksta daudzumu, lai izveidotu ar datiem pamatotus stāstījumus, kas sniedz vērtīgu ieskatu investoriem un uzņēmumiem finanšu pakalpojumu nozarē. To darot, tas palīdz pieņemt lēmumus par to, kur piešķirt kapitālu, lai iegūtu maksimālu peļņu. Kā specializēta mākslīgā intelekta nozare NLP izmanto dažādus lingvistiskos elementus, piemēram, vārdus, frāzes un teikumu struktūras, lai izšķirtu tēmas vai modeļus gan strukturētajos, gan nestrukturētajos datos. Strukturētie dati attiecas uz informāciju, kas ir sakārtota noteiktā, konsekventā formātā, piemēram, portfeļa veiktspējas metrikā, savukārt nestrukturētie dati ietver dažādus multivides formātus, tostarp videoklipus, attēlus un aplādes.

Balstoties uz saviem AI pamatiem, NLP izmanto algoritmus, lai sakārtotu šos datus strukturētos modeļos. Pēc tam šos modeļus interpretē dabiskās valodas ģenerēšanas (NLG) sistēmas, kas pārvērš datus stāstījumos ziņošanai vai stāstīšanai. Šī sinerģija starp NLP un NLG tehnoloģijām ļauj veikt visaptverošu analīzi par plašu materiālu klāstu finanšu sektorā. Šie materiāli var ietvert gada pārskatus, video, preses relīzes, intervijas un uzņēmumu darbības vēsturiskos datus. Analizējot šos dažādos avotus, tehnoloģija var sniegt ieguldījumu konsultācijas, piemēram, ieteikt, kuras akcijas varētu būt vērts pirkt vai pārdot.

NLP un NLG izmantošanai finanšu pakalpojumu nozarē ir būtiska ietekme uz investīciju un lēmumu pieņemšanas nākotni. Piemēram, tehnoloģija var automatizēt laikietilpīgo datu vākšanas un analīzes procesu, tādējādi ļaujot finanšu analītiķiem koncentrēties uz stratēģiskākiem uzdevumiem. Turklāt tehnoloģija var piedāvāt personalizētākus ieguldījumu padomus, ņemot vērā plašāku datu avotu klāstu. Tomēr ir svarīgi atzīmēt, ka, lai gan šīs tehnoloģijas piedāvā daudzas priekšrocības, tās nav bez ierobežojumiem, piemēram, iespējama algoritmiska novirze vai kļūdas datu interpretācijā. Tāpēc, lai nodrošinātu visprecīzākos un uzticamākos rezultātus, joprojām var būt nepieciešama cilvēku uzraudzība.

Traucējoša ietekme

ASV bāzētā banka JP Morgan & Chase ik gadu tērēja aptuveni 360,000 XNUMX stundu potenciālo klientu manuālām uzticamības pārbaudēm. NLP sistēmu ieviešana ir automatizējusi lielu daļu šī procesa, būtiski samazinot patērēto laiku un līdz minimumam samazinot pārrakstīšanās kļūdas. Pirmstirdzniecības fāzē finanšu analītiķi izmantoja aptuveni divas trešdaļas sava laika, lai vāktu datus, bieži vien nezinot, vai šie dati būtu pat būtiski viņu projektiem. NLP ir automatizējis šo datu vākšanu un organizēšanu, ļaujot analītiķiem koncentrēties uz vērtīgāku informāciju un optimizēt finanšu pakalpojumu nozarē pavadīto laiku.

Sentimenta analīze ir vēl viena joma, kurā NLP ir būtiska ietekme. Analizējot atslēgvārdus un toni preses relīzēs un sociālajos medijos, AI var novērtēt sabiedrības noskaņojumu pret notikumiem vai ziņām, piemēram, bankas izpilddirektora atkāpšanos. Pēc tam šo analīzi var izmantot, lai prognozētu, kā šādi notikumi var ietekmēt bankas akciju cenu. Papildus noskaņojuma analīzei NLP atbalsta arī būtiskus pakalpojumus, piemēram, krāpšanas atklāšanu, kiberdrošības risku identificēšanu un darbības pārskatu ģenerēšanu. Šīs iespējas var būt īpaši noderīgas apdrošināšanas kompānijām, kuras varētu izmantot NLP sistēmas, lai pārbaudītu klientu iesniegumus par neatbilstībām vai neprecizitātēm, pieprasot polisi.

Valdībām un regulatīvajām iestādēm vērā ņemama ir arī NLP ilgtermiņa ietekme uz finanšu pakalpojumiem. Šī tehnoloģija var palīdzēt uzraudzīt atbilstību un efektīvāk īstenot finanšu noteikumus. Piemēram, NLP varētu automātiski skenēt un analizēt finanšu darījumus, lai atzīmētu aizdomīgas darbības, tādējādi palīdzot cīnīties pret naudas atmazgāšanu vai izvairīšanos no nodokļu maksāšanas. Tomēr, tā kā šīs tehnoloģijas kļūst arvien izplatītākas, var būt nepieciešami jauni noteikumi, lai nodrošinātu ētisku izmantošanu un datu privātumu. 

Finanšu pakalpojumu nozarē izmantotā NLP ietekme

Plašākas NLP ietekmes, ko izmanto finanšu pakalpojumu uzņēmumi, var ietvert:

• NLP un NLG sistēmas strādā kopā, lai apkopotu datus un rakstītu pārskatus par gada pārskatiem, veiktspēju un pat pārdomām.
• Vairāk fintech firmu izmanto NLP, lai veiktu noskaņojuma analīzi par esošajiem produktiem un pakalpojumiem, nākotnes piedāvājumiem un organizatoriskām izmaiņām.
• Mazākam analītiķu skaitam bija nepieciešams veikt pirmstirdzniecības analīzi, un tā vietā vairāk portfeļu pārvaldnieku jāpieņem darbā lēmumu pieņemšanai par ieguldījumiem.
• Dažāda veida krāpšanas atklāšanas un audita darbības kļūs visaptverošākas un efektīvākas.
• Investīcijas kļūst par “ganāmpulka mentalitātes” upuriem, ja pārāk daudz ievades datu izmanto līdzīgus datu avotus. 
• Palielināts risks iekšējām datu manipulācijām un kiberuzbrukumiem, jo ​​īpaši kļūdainu apmācības datu instalēšanai.

Jautājumi, kas jāapsver

• Ja strādājat finanšu jomā, vai jūsu uzņēmums izmanto NLP, lai automatizētu dažus procesus? 
• Ja strādājat ārpus finanšu pakalpojumu sniegšanas, kā NLP varētu izmantot jūsu nozarē?
• Kā, jūsuprāt, NLP dēļ mainīsies banku un finanšu lomas?