ധനകാര്യത്തിൽ NLP: ടെക്സ്റ്റ് വിശകലനം നിക്ഷേപ തീരുമാനങ്ങൾ എളുപ്പമാക്കുന്നു

• രചയിതാവ്:
• രചയിതാവിന്റെ പേര്

  Quantumrun ദീർഘവീക്ഷണം
• ഒക്ടോബർ 10, 2022

ഇൻസൈറ്റ് സംഗ്രഹം

നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗും (എൻ‌എൽ‌പി) അതിന്റെ കമ്പാനിയൻ ടെക്‌നോളജിയായ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് ജനറേഷൻ (എൻ‌എൽ‌ജി)യും ഡാറ്റാ വിശകലനവും റിപ്പോർട്ട് സൃഷ്ടിക്കലും യാന്ത്രികമാക്കി സാമ്പത്തിക വ്യവസായത്തെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ കൃത്യമായ ശ്രദ്ധയും പ്രീ-ട്രേഡ് വിശകലനവും പോലുള്ള ജോലികൾ കാര്യക്ഷമമാക്കുക മാത്രമല്ല, വികാര വിശകലനം, വഞ്ചന കണ്ടെത്തൽ എന്നിവ പോലുള്ള പുതിയ കഴിവുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, അവ സാമ്പത്തിക സംവിധാനങ്ങളുമായി കൂടുതൽ സംയോജിപ്പിക്കപ്പെടുമ്പോൾ, കൃത്യതയും ഡാറ്റാ സ്വകാര്യതയും ഉറപ്പാക്കാൻ ധാർമ്മിക മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളുടെയും മാനുഷിക മേൽനോട്ടത്തിന്റെയും ആവശ്യകത വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്.

സാമ്പത്തിക പശ്ചാത്തലത്തിൽ എൻ.എൽ.പി

സാമ്പത്തിക സേവന മേഖലയിലെ നിക്ഷേപകർക്കും കമ്പനികൾക്കും മൂല്യവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ പ്രദാനം ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റ പിന്തുണയുള്ള വിവരണങ്ങൾ സൃഷ്‌ടിക്കാൻ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗിന് (എൻ‌എൽ‌പി) വലിയ അളവിലുള്ള വാചകങ്ങൾ പരിശോധിക്കാനുള്ള കഴിവുണ്ട്. അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, പരമാവധി ആദായത്തിനായി മൂലധനം എവിടെ അനുവദിക്കണം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ നയിക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഒരു പ്രത്യേക ശാഖ എന്ന നിലയിൽ, ഘടനാപരമായതും ഘടനാരഹിതവുമായ ഡാറ്റയിലെ തീമുകളോ പാറ്റേണുകളോ തിരിച്ചറിയാൻ വാക്കുകൾ, ശൈലികൾ, വാക്യഘടനകൾ എന്നിങ്ങനെ വിവിധ ഭാഷാ ഘടകങ്ങൾ NLP ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ എന്നത് പോർട്ട്‌ഫോളിയോ പെർഫോമൻസ് മെട്രിക്‌സ് പോലുള്ള നിർദ്ദിഷ്‌ടവും സ്ഥിരവുമായ ഫോർമാറ്റിൽ ഓർഗനൈസുചെയ്‌ത വിവരങ്ങളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, അതേസമയം ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ വീഡിയോകൾ, ഇമേജുകൾ, പോഡ്‌കാസ്റ്റുകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ മീഡിയ ഫോർമാറ്റുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.

NLP അതിന്റെ AI ഫൌണ്ടേഷനുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഈ ഡാറ്റ ഘടനാപരമായ പാറ്റേണുകളായി ക്രമീകരിക്കുന്നതിന് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ പാറ്റേണുകൾ പിന്നീട് നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് ജനറേഷൻ (NLG) സംവിധാനങ്ങളാൽ വ്യാഖ്യാനിക്കപ്പെടുന്നു, അത് ഡാറ്റയെ റിപ്പോർട്ടിങ്ങിനും കഥപറച്ചിലിനും വേണ്ടിയുള്ള വിവരണങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നു. NLP, NLG സാങ്കേതികവിദ്യകൾ തമ്മിലുള്ള ഈ സമന്വയം സാമ്പത്തിക മേഖലയിലെ വിവിധ സാമഗ്രികളുടെ സമഗ്രമായ വിശകലനം അനുവദിക്കുന്നു. ഈ മെറ്റീരിയലുകളിൽ വാർഷിക റിപ്പോർട്ടുകൾ, വീഡിയോകൾ, പ്രസ് റിലീസുകൾ, അഭിമുഖങ്ങൾ, കമ്പനികളിൽ നിന്നുള്ള ചരിത്രപരമായ പ്രകടന ഡാറ്റ എന്നിവ ഉൾപ്പെടാം. ഈ വൈവിധ്യമാർന്ന സ്രോതസ്സുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് നിക്ഷേപ ഉപദേശം നൽകാൻ കഴിയും, അതായത് ഏതൊക്കെ ഓഹരികളാണ് വാങ്ങാനോ വിൽക്കാനോ യോഗ്യമെന്ന് നിർദ്ദേശിക്കുന്നത്.

ധനകാര്യ സേവന വ്യവസായത്തിൽ NLP, NLG എന്നിവയുടെ പ്രയോഗം നിക്ഷേപത്തിന്റെയും തീരുമാനമെടുക്കലിന്റെയും ഭാവിയിൽ കാര്യമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് ഡാറ്റ ശേഖരണത്തിന്റെയും വിശകലനത്തിന്റെയും സമയമെടുക്കുന്ന പ്രക്രിയ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, അതുവഴി കൂടുതൽ തന്ത്രപരമായ ജോലികളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ സാമ്പത്തിക വിശകലന വിദഗ്ധരെ അനുവദിക്കുന്നു. മാത്രമല്ല, വിശാലമായ ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകൾ കണക്കിലെടുത്ത് സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് കൂടുതൽ വ്യക്തിഗത നിക്ഷേപ ഉപദേശം നൽകാനാകും. എന്നിരുന്നാലും, ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ നിരവധി ഗുണങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിലും, അൽഗോരിതമിക് ബയസിന്റെ സാധ്യതയോ ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനത്തിലെ പിശകുകളോ പോലുള്ള പരിമിതികളില്ലാത്തവയല്ല എന്നത് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ്. അതിനാൽ, ഏറ്റവും കൃത്യവും വിശ്വസനീയവുമായ ഫലങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കാൻ മനുഷ്യന്റെ മേൽനോട്ടം ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം.

തടസ്സപ്പെടുത്തുന്ന ആഘാതം

യുഎസ് ആസ്ഥാനമായുള്ള ഒരു ബാങ്കായ JP മോർഗൻ & ചേസ്, സാധ്യതയുള്ള ക്ലയന്റുകളുടെ മാനുവൽ ഡ്യൂ ഡിലിജൻസ് അവലോകനങ്ങൾക്കായി പ്രതിവർഷം ഏകദേശം 360,000 മണിക്കൂർ ചെലവഴിക്കാറുണ്ടായിരുന്നു. NLP സംവിധാനങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത് ഈ പ്രക്രിയയുടെ വലിയൊരു ഭാഗം ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്തിട്ടുണ്ട്, ഇത് ചെലവഴിക്കുന്ന സമയം ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുകയും ക്ലറിക്കൽ പിശകുകൾ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. വ്യാപാരത്തിനു മുമ്പുള്ള ഘട്ടത്തിൽ, സാമ്പത്തിക വിശകലന വിദഗ്ധർ അവരുടെ മൂന്നിൽ രണ്ട് സമയവും ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാൻ ചെലവഴിച്ചു, പലപ്പോഴും ആ ഡാറ്റ അവരുടെ പ്രോജക്റ്റുകൾക്ക് പോലും പ്രസക്തമാകുമോ എന്ന് അറിയാതെ. NLP ഈ ഡാറ്റാ ശേഖരണവും ഓർഗനൈസേഷനും യാന്ത്രികമാക്കി, കൂടുതൽ മൂല്യവത്തായ വിവരങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാനും സാമ്പത്തിക സേവന വ്യവസായത്തിൽ ചെലവഴിക്കുന്ന സമയം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും അനലിസ്റ്റുകളെ അനുവദിക്കുന്നു.

എൻ‌എൽ‌പി കാര്യമായ സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്ന മറ്റൊരു ഡൊമെയ്‌നാണ് വികാര വിശകലനം. പ്രസ് റിലീസുകളിലും സോഷ്യൽ മീഡിയയിലും കീവേഡുകളും ടോണും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഒരു ബാങ്ക് സിഇഒയുടെ രാജി പോലെയുള്ള ഇവന്റുകളുമായോ വാർത്തകളുമായോ ഉള്ള പൊതു വികാരം വിലയിരുത്താൻ AI-ന് കഴിയും. അത്തരം സംഭവങ്ങൾ ബാങ്കിന്റെ ഓഹരി വിലയെ എങ്ങനെ സ്വാധീനിക്കുമെന്ന് പ്രവചിക്കാൻ ഈ വിശകലനം ഉപയോഗിക്കാം. വികാര വിശകലനത്തിനപ്പുറം, വഞ്ചന കണ്ടെത്തൽ, സൈബർ സുരക്ഷാ അപകടസാധ്യതകൾ തിരിച്ചറിയൽ, പ്രകടന റിപ്പോർട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കൽ തുടങ്ങിയ അവശ്യ സേവനങ്ങളെയും NLP പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. ഈ കഴിവുകൾ ഇൻഷുറൻസ് കമ്പനികൾക്ക് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാകും, ഒരു പോളിസി ക്ലെയിം ചെയ്യുമ്പോഴുള്ള പൊരുത്തക്കേടുകൾക്കോ ​​കൃത്യതയില്ലായ്മകൾക്കോ ​​വേണ്ടി ക്ലയന്റ് സമർപ്പിക്കലുകൾ സൂക്ഷ്മമായി പരിശോധിക്കാൻ NLP സംവിധാനങ്ങൾ വിന്യസിച്ചേക്കാം.

സർക്കാരുകൾക്കും റെഗുലേറ്ററി ബോഡികൾക്കും, സാമ്പത്തിക സേവനങ്ങളിൽ NLP യുടെ ദീർഘകാല പ്രത്യാഘാതങ്ങളും ശ്രദ്ധേയമാണ്. പാലിക്കൽ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനും സാമ്പത്തിക നിയന്ത്രണങ്ങൾ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി നടപ്പിലാക്കുന്നതിനും സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, കള്ളപ്പണം വെളുപ്പിക്കലിനും നികുതിവെട്ടിപ്പിനും എതിരായ പോരാട്ടത്തിൽ സഹായിക്കുന്ന, സംശയാസ്പദമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുന്നതിനായി NLP-ക്ക് സാമ്പത്തിക ഇടപാടുകൾ സ്വയമേവ സ്കാൻ ചെയ്യാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ കൂടുതൽ പ്രചാരത്തിലായതിനാൽ, ധാർമ്മിക ഉപയോഗവും ഡാറ്റ സ്വകാര്യതയും ഉറപ്പാക്കാൻ പുതിയ നിയന്ത്രണങ്ങൾ ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം. 

സാമ്പത്തിക സേവന വ്യവസായത്തിൽ NLP യുടെ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ബാധകമാണ്

ധനകാര്യ സേവന കമ്പനികൾ NLP പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിന്റെ വിശാലമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉൾപ്പെടാം:

• എൻ‌എൽ‌പി, എൻ‌എൽ‌ജി സംവിധാനങ്ങൾ ഡാറ്റ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനും വാർഷിക അവലോകനങ്ങൾ, പ്രകടനം, ചിന്താ നേതൃത്വത്തിന്റെ ഭാഗങ്ങൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള റിപ്പോർട്ടുകൾ എഴുതുന്നതിനും ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
• നിലവിലുള്ള ഉൽപ്പന്നങ്ങളെയും സേവനങ്ങളെയും കുറിച്ചുള്ള വികാര വിശകലനം നടത്താൻ NLP ഉപയോഗിക്കുന്ന കൂടുതൽ ഫിൻടെക് സ്ഥാപനങ്ങൾ, ഭാവിയിലെ ഓഫറുകൾ, സംഘടനാപരമായ മാറ്റങ്ങൾ.
• പ്രീ-ട്രേഡ് വിശകലനം നടത്താൻ കുറച്ച് അനലിസ്റ്റുകൾ ആവശ്യമാണ്, പകരം കൂടുതൽ പോർട്ട്ഫോളിയോ മാനേജർമാരെ നിക്ഷേപ തീരുമാന പ്രക്രിയകൾക്കായി നിയമിക്കുന്നു.
• വിവിധ രൂപത്തിലുള്ള തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തലും ഓഡിറ്റിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങളും കൂടുതൽ സമഗ്രവും ഫലപ്രദവുമാകും.
• വളരെയധികം ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ സമാന ഡാറ്റ സ്രോതസ്സുകൾ ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ നിക്ഷേപങ്ങൾ ഒരു "ഹർഡ് മാനസികാവസ്ഥ"ക്ക് ഇരയാകും. 
• ആന്തരിക ഡാറ്റ കൃത്രിമത്വം, സൈബർ ആക്രമണങ്ങൾ, പ്രത്യേകിച്ച് തെറ്റായ പരിശീലന ഡാറ്റ ഇൻസ്റ്റാളുചെയ്യൽ എന്നിവയ്ക്കുള്ള അപകടസാധ്യതകൾ വർദ്ധിക്കുന്നു.

പരിഗണിക്കേണ്ട ചോദ്യങ്ങൾ

• നിങ്ങൾ ഫിനാൻസിലാണ് ജോലി ചെയ്യുന്നതെങ്കിൽ, ചില പ്രക്രിയകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനം NLP ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ? 
• നിങ്ങൾ സാമ്പത്തിക സേവനങ്ങൾക്ക് പുറത്ത് ജോലി ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ വ്യവസായത്തിൽ NLP എങ്ങനെ പ്രയോഗിക്കാം?
• NLP കാരണം ബാങ്കിംഗ്, ഫിനാൻസ് റോളുകൾ എങ്ങനെ മാറുമെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതുന്നു?