वित्त क्षेत्रातील NLP: मजकूर विश्लेषण गुंतवणुकीचे निर्णय सोपे करत आहे

• लेखक बद्दल:
• लेखक नाव

  Quantumrun दूरदृष्टी
• ऑक्टोबर 10, 2022

अंतर्दृष्टी सारांश

नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP) आणि त्याचे सहयोगी तंत्रज्ञान, नैसर्गिक भाषा निर्मिती (NLG), डेटा विश्लेषण आणि अहवाल निर्मिती स्वयंचलित करून आर्थिक उद्योगात परिवर्तन करत आहेत. हे तंत्रज्ञान केवळ योग्य परिश्रम आणि पूर्व-व्यापार विश्लेषणासारखी कार्ये सुव्यवस्थित करत नाहीत तर भावना विश्लेषण आणि फसवणूक शोध यांसारख्या नवीन क्षमता देखील देतात. तथापि, ते आर्थिक प्रणालींमध्ये अधिक समाकलित होत असताना, अचूकता आणि डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करण्यासाठी नैतिक मार्गदर्शक तत्त्वे आणि मानवी निरीक्षणाची वाढती गरज आहे.

वित्त संदर्भात NLP

नॅचरल लँग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) मध्ये डेटा-बॅक्ड कथा तयार करण्यासाठी मोठ्या प्रमाणात मजकूर शोधण्याची क्षमता आहे जी वित्तीय सेवा क्षेत्रातील गुंतवणूकदार आणि कंपन्यांसाठी मौल्यवान अंतर्दृष्टी देतात. असे केल्याने, जास्तीत जास्त परताव्यासाठी भांडवलाचे वाटप कोठे करावे यासंबंधी निर्णय घेण्यात मदत होते. कृत्रिम बुद्धिमत्तेची एक विशेष शाखा म्हणून, NLP विविध भाषिक घटक जसे की शब्द, वाक्प्रचार आणि वाक्य रचना या दोन्ही संरचित आणि असंरचित डेटामधील थीम किंवा नमुने ओळखण्यासाठी वापरते. संरचित डेटा पोर्टफोलिओ कार्यप्रदर्शन मेट्रिक्स सारख्या विशिष्ट, सुसंगत स्वरूपात आयोजित केलेल्या माहितीचा संदर्भ देतो, तर असंरचित डेटा व्हिडिओ, प्रतिमा आणि पॉडकास्टसह विविध मीडिया स्वरूपांचा समावेश करतो.

त्याच्या AI फाउंडेशनवर आधारित, NLP हा डेटा संरचित नमुन्यांमध्ये व्यवस्थित करण्यासाठी अल्गोरिदम वापरते. या नमुन्यांचा नंतर नैसर्गिक भाषा जनरेशन (NLG) प्रणालीद्वारे अर्थ लावला जातो, जे अहवाल देण्यासाठी किंवा कथा सांगण्यासाठी डेटाचे वर्णनात रूपांतर करतात. NLP आणि NLG तंत्रज्ञानांमधील ही समन्वय आर्थिक क्षेत्रातील सामग्रीच्या विस्तृत श्रेणीचे सर्वसमावेशक विश्लेषण करण्यास अनुमती देते. या सामग्रीमध्ये वार्षिक अहवाल, व्हिडिओ, प्रेस रिलीज, मुलाखती आणि कंपन्यांकडून ऐतिहासिक कामगिरी डेटा समाविष्ट असू शकतो. या वैविध्यपूर्ण स्त्रोतांचे विश्लेषण करून, तंत्रज्ञान गुंतवणूक सल्ला देऊ शकते, जसे की कोणते स्टॉक खरेदी किंवा विक्री करण्यासारखे असू शकतात.

वित्तीय सेवा उद्योगात NLP आणि NLG च्या अनुप्रयोगाचा गुंतवणूक आणि निर्णय घेण्याच्या भविष्यासाठी महत्त्वपूर्ण परिणाम होतो. उदाहरणार्थ, तंत्रज्ञान डेटा संकलन आणि विश्लेषणाची वेळ घेणारी प्रक्रिया स्वयंचलित करू शकते, ज्यामुळे आर्थिक विश्लेषक अधिक धोरणात्मक कार्यांवर लक्ष केंद्रित करू शकतात. शिवाय, तंत्रज्ञान डेटा स्रोतांची विस्तृत श्रेणी लक्षात घेऊन अधिक वैयक्तिक गुंतवणूक सल्ला देऊ शकते. तथापि, हे लक्षात घेणे महत्त्वाचे आहे की हे तंत्रज्ञान अनेक फायदे देत असले तरी, ते अल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह किंवा डेटा इंटरप्रिटेशनमधील त्रुटींसारख्या मर्यादांशिवाय नाहीत. म्हणूनच, सर्वात अचूक आणि विश्वासार्ह परिणाम सुनिश्चित करण्यासाठी मानवी निरीक्षणाची अजूनही आवश्यकता असू शकते.

व्यत्यय आणणारा प्रभाव

जेपी मॉर्गन अँड चेस, एक यूएस-आधारित बँक, संभाव्य ग्राहकांसाठी मॅन्युअल ड्यू डिलिजेन्स रिव्ह्यूवर दरवर्षी अंदाजे 360,000 तास खर्च करत असे. NLP सिस्टीमच्या अंमलबजावणीने या प्रक्रियेचा एक मोठा भाग स्वयंचलित केला आहे, ज्यामुळे वेळ घालवला जाणारा वेळ लक्षणीयरीत्या कमी झाला आहे आणि लिपिक त्रुटी कमी केल्या आहेत. प्री-ट्रेड टप्प्यात, आर्थिक विश्लेषक त्यांचा सुमारे दोन तृतीयांश वेळ डेटा गोळा करण्यात घालवायचे, अनेकदा तो डेटा त्यांच्या प्रकल्पांशी सुसंगत असेल की नाही हे माहीत नसताना. NLP ने हे डेटा संकलन आणि संस्था स्वयंचलित केली आहे, ज्यामुळे विश्लेषकांना अधिक मौल्यवान माहितीवर लक्ष केंद्रित करता येते आणि वित्तीय सेवा उद्योगात घालवलेला वेळ अनुकूल करता येतो.

भावना विश्लेषण हे आणखी एक डोमेन आहे जेथे NLP लक्षणीय प्रभाव पाडत आहे. प्रेस रीलिझ आणि सोशल मीडियामधील कीवर्ड आणि टोनचे विश्लेषण करून, एआय बँकेच्या सीईओच्या राजीनामा सारख्या घटना किंवा बातम्यांबद्दलच्या सार्वजनिक भावनांचे मूल्यांकन करू शकते. अशा घटनांचा बँकेच्या शेअरच्या किमतीवर कसा प्रभाव पडू शकतो हे सांगण्यासाठी या विश्लेषणाचा उपयोग केला जाऊ शकतो. भावना विश्लेषणाच्या पलीकडे, NLP फसवणूक शोधणे, सायबर सुरक्षा धोके ओळखणे आणि कार्यप्रदर्शन अहवाल तयार करणे यासारख्या आवश्यक सेवांना देखील समर्थन देते. या क्षमता विशेषत: विमा कंपन्यांसाठी उपयुक्त ठरू शकतात, जे पॉलिसीचा दावा करताना विसंगती किंवा चुकीच्या गोष्टींसाठी क्लायंट सबमिशनची छाननी करण्यासाठी NLP प्रणाली तैनात करू शकतात.

सरकार आणि नियामक संस्थांसाठी, वित्तीय सेवांमध्ये NLP चे दीर्घकालीन परिणाम देखील लक्षणीय आहेत. तंत्रज्ञान अनुपालनाचे निरीक्षण करण्यात आणि आर्थिक नियमांची अधिक कार्यक्षमतेने अंमलबजावणी करण्यात मदत करू शकते. उदाहरणार्थ, मनी लाँड्रिंग किंवा कर चुकवेगिरी विरुद्ध लढ्यात मदत करून, संशयास्पद क्रियाकलापांना ध्वजांकित करण्यासाठी NLP स्वयंचलितपणे आर्थिक व्यवहार स्कॅन आणि विश्लेषण करू शकते. तथापि, ही तंत्रज्ञाने अधिक प्रचलित होत असल्याने, नैतिक वापर आणि डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करण्यासाठी नवीन नियमांची आवश्यकता असू शकते. 

वित्तीय सेवा उद्योगात लागू केलेल्या NLP चे परिणाम

वित्तीय सेवा कंपन्यांद्वारे घेतलेल्या NLP च्या व्यापक परिणामांमध्ये हे समाविष्ट असू शकते:

• एनएलपी आणि एनएलजी सिस्टम डेटा एकत्र करण्यासाठी आणि वार्षिक पुनरावलोकने, कार्यप्रदर्शन आणि विचारांच्या नेतृत्वाच्या तुकड्यांवर अहवाल लिहिण्यासाठी एकत्र काम करतात.
• विद्यमान उत्पादने आणि सेवा, भविष्यातील ऑफर आणि संस्थात्मक बदल यावर भावना विश्लेषण करण्यासाठी NLP वापरणाऱ्या अधिक फिनटेक कंपन्या.
• पूर्व-व्यापार विश्लेषण करण्यासाठी कमी विश्लेषकांची आवश्यकता आहे आणि त्याऐवजी, गुंतवणूक निर्णय प्रक्रियेसाठी अधिक पोर्टफोलिओ व्यवस्थापक नियुक्त केले जात आहेत.
• फसवणूक शोधणे आणि विविध स्वरूपाचे लेखापरीक्षण उपक्रम अधिक व्यापक आणि प्रभावी होतील.
• खूप जास्त इनपुट डेटा समान डेटा स्रोत वापरल्यास गुंतवणूक "कळप मानसिकतेचा" बळी ठरते. 
• अंतर्गत डेटा हाताळणी आणि सायबर हल्ल्यांसाठी वाढलेले धोके, विशेषतः चुकीचे प्रशिक्षण डेटा स्थापित करणे.

विचारात घेण्यासारखे प्रश्न

• तुम्ही वित्त क्षेत्रात काम करत असल्यास, तुमची फर्म काही प्रक्रिया स्वयंचलित करण्यासाठी NLP वापरत आहे का? 
• तुम्ही आर्थिक सेवांच्या बाहेर काम करत असल्यास, तुमच्या उद्योगात NLP कसा लागू केला जाऊ शकतो?
• NLP मुळे बँकिंग आणि वित्तविषयक भूमिका कशा बदलतील असे तुम्हाला वाटते?