NLP dalam kewangan: Analisis teks membuat keputusan pelaburan lebih mudah

• Pengarang
• Nama pengarang

  Quantumrun Foresight
• Oktober 10, 2022

Ringkasan cerapan

Pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan teknologi pendampingnya, penjanaan bahasa semula jadi (NLG), sedang mengubah industri kewangan dengan mengautomasikan analisis data dan penjanaan laporan. Teknologi ini bukan sahaja menyelaraskan tugas seperti usaha wajar dan analisis pra-dagang tetapi juga menawarkan keupayaan baharu, seperti analisis sentimen dan pengesanan penipuan. Walau bagaimanapun, apabila ia semakin disepadukan ke dalam sistem kewangan, terdapat keperluan yang semakin meningkat untuk garis panduan etika dan pengawasan manusia untuk memastikan ketepatan dan privasi data.

NLP dalam konteks kewangan

Pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) mempunyai keupayaan untuk menyaring sejumlah besar teks untuk mencipta naratif bersandarkan data yang menawarkan cerapan berharga untuk pelabur dan syarikat dalam sektor perkhidmatan kewangan. Dengan berbuat demikian, ia membantu membimbing keputusan tentang tempat untuk memperuntukkan modal untuk pulangan maksimum. Sebagai cabang khusus kecerdasan buatan, NLP menggunakan pelbagai elemen linguistik seperti perkataan, frasa dan struktur ayat untuk membezakan tema atau corak dalam kedua-dua data berstruktur dan tidak berstruktur. Data berstruktur merujuk kepada maklumat yang disusun dalam format tertentu dan konsisten, seperti metrik prestasi portfolio, manakala data tidak berstruktur merangkumi pelbagai format media, termasuk video, imej dan podcast.

Berdasarkan asas AInya, NLP menggunakan algoritma untuk menyusun data ini ke dalam corak berstruktur. Corak ini kemudiannya ditafsirkan oleh sistem penjanaan bahasa semula jadi (NLG), yang menukar data kepada naratif untuk pelaporan atau penceritaan. Sinergi antara teknologi NLP dan NLG ini membolehkan analisis komprehensif bagi pelbagai bahan dalam sektor kewangan. Bahan ini boleh termasuk laporan tahunan, video, siaran akhbar, temu bual dan data prestasi sejarah daripada syarikat. Dengan menganalisis sumber yang pelbagai ini, teknologi boleh menawarkan nasihat pelaburan, seperti mencadangkan saham yang mungkin berbaloi untuk dibeli atau dijual.

Aplikasi NLP dan NLG dalam industri perkhidmatan kewangan mempunyai implikasi yang ketara untuk masa depan pelaburan dan membuat keputusan. Sebagai contoh, teknologi boleh mengautomasikan proses pengumpulan dan analisis data yang memakan masa, sekali gus membolehkan penganalisis kewangan memberi tumpuan kepada tugas yang lebih strategik. Selain itu, teknologi ini boleh menawarkan nasihat pelaburan yang lebih diperibadikan dengan mengambil kira rangkaian sumber data yang lebih luas. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk ambil perhatian bahawa walaupun teknologi ini menawarkan banyak kelebihan, teknologi ini bukan tanpa had, seperti potensi untuk bias algoritma atau ralat dalam tafsiran data. Oleh itu, pengawasan manusia mungkin masih diperlukan untuk memastikan hasil yang paling tepat dan boleh dipercayai.

Kesan yang mengganggu

JP Morgan & Chase, sebuah bank yang berpangkalan di AS, pernah menghabiskan kira-kira 360,000 jam setiap tahun untuk semakan usaha wajar manual untuk bakal pelanggan. Pelaksanaan sistem NLP telah mengautomasikan sebahagian besar proses ini, dengan ketara mengurangkan masa yang dihabiskan dan meminimumkan ralat perkeranian. Dalam fasa pra-perdagangan, penganalisis kewangan biasanya menghabiskan kira-kira dua pertiga daripada masa mereka mengumpul data, selalunya tanpa mengetahui sama ada data itu akan relevan dengan projek mereka. NLP telah mengautomasikan pengumpulan dan organisasi data ini, membolehkan penganalisis menumpukan pada maklumat yang lebih berharga dan mengoptimumkan masa yang dihabiskan dalam industri perkhidmatan kewangan.

Analisis sentimen ialah domain lain di mana NLP memberi kesan yang besar. Dengan menganalisis kata kunci dan nada dalam siaran akhbar dan media sosial, AI boleh menilai sentimen orang ramai terhadap acara atau item berita, seperti peletakan jawatan CEO bank. Analisis ini kemudiannya boleh digunakan untuk meramalkan bagaimana peristiwa tersebut boleh mempengaruhi harga saham bank. Di luar analisis sentimen, NLP juga menyokong perkhidmatan penting seperti pengesanan penipuan, mengenal pasti risiko keselamatan siber dan menjana laporan prestasi. Keupayaan ini amat berguna untuk syarikat insurans, yang boleh menggunakan sistem NLP untuk meneliti penyerahan pelanggan untuk ketidakkonsistenan atau ketidaktepatan semasa menuntut polisi.

Bagi kerajaan dan badan kawal selia, implikasi jangka panjang NLP dalam perkhidmatan kewangan juga patut diberi perhatian. Teknologi ini boleh membantu dalam memantau pematuhan dan menguatkuasakan peraturan kewangan dengan lebih cekap. Sebagai contoh, NLP boleh mengimbas dan menganalisis transaksi kewangan secara automatik untuk menandakan aktiviti yang mencurigakan, membantu dalam memerangi pengubahan wang haram atau pengelakan cukai. Walau bagaimanapun, apabila teknologi ini semakin berleluasa, mungkin terdapat keperluan untuk peraturan baharu untuk memastikan penggunaan beretika dan privasi data. 

Implikasi NLP digunakan dalam industri perkhidmatan kewangan

Implikasi yang lebih luas daripada NLP yang dimanfaatkan oleh syarikat perkhidmatan kewangan mungkin termasuk:

• Sistem NLP dan NLG bekerjasama untuk mengumpul data dan menulis laporan mengenai ulasan tahunan, prestasi dan juga kepimpinan pemikiran.
• Lebih banyak firma fintech menggunakan NLP untuk melakukan analisis sentimen pada produk dan perkhidmatan sedia ada, tawaran masa hadapan dan perubahan organisasi.
• Lebih sedikit penganalisis diperlukan untuk menjalankan analisis pra-dagang, dan sebaliknya, lebih ramai pengurus portfolio diupah untuk proses keputusan pelaburan.
• Aktiviti pengesanan dan pengauditan penipuan dalam pelbagai bentuk akan menjadi lebih menyeluruh dan berkesan.
• Pelaburan menjadi mangsa kepada "mentaliti kumpulan" jika terlalu banyak data input menggunakan sumber data yang serupa. 
• Peningkatan risiko untuk manipulasi data dalaman dan serangan siber, terutamanya memasang data latihan yang salah.

Soalan yang perlu dipertimbangkan

• Jika anda bekerja dalam bidang kewangan, adakah firma anda menggunakan NLP untuk mengautomasikan beberapa proses? 
• Jika anda bekerja di luar perkhidmatan kewangan, bagaimanakah NLP boleh digunakan dalam industri anda?
• Pada pendapat anda, bagaimanakah peranan perbankan dan kewangan akan berubah kerana NLP?