НЛП во финансии: Анализата на текстот ги олеснува инвестициските одлуки

• автор:
• име на авторот

  Quantumrun Foresight
• Октомври 10, 2022

Резиме на увид

Обработката на природни јазици (NLP) и нејзината придружна технологија, генерирање на природен јазик (NLG), ја трансформираат финансиската индустрија преку автоматизирање на анализата на податоци и генерирањето извештаи. Овие технологии не само што ги насочуваат задачите како што се длабинска анализа и анализа пред трговијата, туку нудат и нови способности, како што се анализа на чувствата и откривање измами. Меѓутоа, како што стануваат се повеќе интегрирани во финансиските системи, се зголемува потребата од етички упатства и човечки надзор за да се обезбеди точност и приватност на податоците.

НЛП во финансиски контекст

Обработката на природен јазик (НЛП) има способност да прелистува огромни количини текст за да создаде наративи поддржани со податоци кои нудат вредни сознанија за инвеститорите и компаниите во секторот за финансиски услуги. Со тоа, помага да се водат одлуки за тоа каде да се распредели капиталот за максимален принос. Како специјализирана гранка на вештачката интелигенција, НЛП користи различни лингвистички елементи како што се зборови, фрази и структури на реченици за да препознае теми или обрасци и во структурирани и неструктурирани податоци. Структурираните податоци се однесуваат на информации кои се организирани во специфичен, конзистентен формат, како што се метрика на перформансите на портфолиото, додека неструктурираните податоци опфаќаат различни медиумски формати, вклучувајќи видеа, слики и подкасти.

Надоврзувајќи се на својата вештачка интелигенција, NLP користи алгоритми за да ги организира овие податоци во структурирани обрасци. Овие модели потоа се толкуваат со системи за генерирање на природен јазик (NLG), кои ги претвораат податоците во наративи за известување или раскажување приказни. Оваа синергија помеѓу NLP и NLG технологиите овозможува сеопфатна анализа на широк спектар на материјали во финансискиот сектор. Овие материјали може да вклучуваат годишни извештаи, видеа, соопштенија за печатот, интервјуа и историски податоци за перформансите од компаниите. Со анализа на овие различни извори, технологијата може да понуди инвестициски совети, како што е сугерирање кои акции може да бидат вредни за купување или продавање.

Примената на NLP и NLG во индустријата за финансиски услуги има значителни импликации за иднината на инвестициите и донесувањето одлуки. На пример, технологијата може да го автоматизира процесот на собирање и анализа на податоци кој одзема многу време, со што ќе им овозможи на финансиските аналитичари да се фокусираат на постратешки задачи. Покрај тоа, технологијата може да понуди повеќе персонализирани инвестициски совети со земање предвид на поширок опсег на извори на податоци. Сепак, важно е да се забележи дека иако овие технологии нудат многу предности, тие не се без ограничувања, како што е потенцијалот за алгоритамска пристрасност или грешки во толкувањето на податоците. Затоа, можеби сè уште е потребен човечки надзор за да се обезбедат најточни и најсигурни резултати.

Нарушувачко влијание

JP Morgan & Chase, банка со седиште во САД, порано трошеше приближно 360,000 часа годишно на рачни прегледи на длабинска анализа за потенцијалните клиенти. Имплементацијата на НЛП системите автоматизираше голем дел од овој процес, значително намалувајќи го времето поминато и минимизирајќи ги службените грешки. Во фазата пред трговијата, финансиските аналитичари трошеа околу две третини од своето време за собирање податоци, честопати без да знаат дали тие податоци воопшто би биле релевантни за нивните проекти. НЛП го автоматизира ова собирање и организација на податоци, дозволувајќи им на аналитичарите да се фокусираат на повредни информации и да го оптимизираат времето поминато во индустријата за финансиски услуги.

Анализата на чувствата е уште еден домен каде НЛП има значително влијание. Со анализа на клучни зборови и тон во соопштенијата за печатот и социјалните медиуми, вештачката интелигенција може да го процени расположението на јавноста кон настани или вести, како што е оставката на извршниот директор на банката. Оваа анализа потоа може да се користи за да се предвиди како таквите настани можат да влијаат на цената на акциите на банката. Надвор од анализата на чувствата, НЛП поддржува и основни услуги како откривање измами, идентификување на ризиците за сајбер безбедноста и генерирање извештаи за перформансите. Овие способности можат да бидат особено корисни за осигурителните компании, кои би можеле да распоредат NLP системи за да ги испитаат поднесоците на клиентите за недоследности или неточности при барањето полиса.

За владите и регулаторните тела, долгорочните импликации на НЛП во финансиските услуги се исто така значајни. Технологијата може да помогне во следењето на усогласеноста и поефикасното спроведување на финансиските регулативи. На пример, НЛП може автоматски да ги скенира и анализира финансиските трансакции за да означи сомнителни активности, помагајќи во борбата против перење пари или даночно затајување. Меѓутоа, како што овие технологии стануваат се поприсутни, може да има потреба од нови регулативи за да се обезбеди етичка употреба и приватност на податоците. 

Импликации на НЛП применети во индустријата за финансиски услуги

Пошироките импликации на НЛП што го користат компаниите за финансиски услуги може да вклучуваат:

• Системите НЛП и НЛГ работат заедно за да ги соберат податоците и да пишуваат извештаи за годишните прегледи, перформансите, па дури и мисловните лидерски делови.
• Повеќе финтехнички фирми користат NLP за да вршат анализа на расположението на постоечките производи и услуги, идните понуди и организациски промени.
• Потребни се помалку аналитичари за да се спроведат анализи пред трговијата, а наместо тоа, се ангажираа повеќе менаџери на портфолио за процесите на одлучување за инвестиции.
• Активностите за откривање и ревизија на измами од различни форми ќе станат посеопфатни и поефективни.
• Инвестициите стануваат жртви на „менталитетот на стадо“ ако премногу влезни податоци користат слични извори на податоци. 
• Зголемени ризици за внатрешна манипулација со податоци и сајбер напади, особено инсталирање на погрешни податоци за обука.

Прашања што треба да се разгледаат

• Ако работите во финансии, дали вашата фирма користи НЛП за да автоматизира некои процеси? 
• Ако работите надвор од финансиските услуги, како може да се примени НЛП во вашата индустрија?
• Што мислите, како ќе се променат банкарските и финансиските улоги поради НЛП?