ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ NLP- စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။

• Author:
• စာရေးသူနာမည်

  Quantumrun Foresight
• အောက်တိုဘာလ 10, 2022

ဝိပဿနာ အကျဉ်းချုပ်

သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) နှင့် ၎င်း၏တွဲဖက်နည်းပညာ၊ သဘာဝဘာသာစကားထုတ်လုပ်ခြင်း (NLG) တို့သည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အစီရင်ခံစာကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ဘဏ္ဍာရေးလုပ်ငန်းကို ပြောင်းလဲစေသည်။ ဤနည်းပညာများသည် လုံ့လဝီရိယရှိမှုနှင့် ကုန်သွယ်မှုကြိုတင်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ချောမွေ့စေရုံသာမက စိတ်ဓာတ်ပိုင်းဆိုင်ရာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်းကဲ့သို့သော စွမ်းဆောင်ရည်အသစ်များကိုလည်း ပေးဆောင်ပါသည်။ သို့သော်လည်း ၎င်းတို့သည် ဘဏ္ဍာရေးစနစ်များတွင် ပိုမိုပေါင်းစည်းလာသည်နှင့်အမျှ တိကျမှုနှင့် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာတို့ကို သေချာစေရန်အတွက် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ လမ်းညွှန်မှုများနှင့် လူသားကြီးကြပ်မှုတို့အတွက် ကြီးထွားလာရန် လိုအပ်လာသည်။

ဘဏ္ဍာရေးအခြေအနေတွင် NLP

သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) သည် ငွေကြေးဝန်ဆောင်မှုကဏ္ဍရှိ ရင်းနှီးမြုပ်နှံသူများနှင့် ကုမ္ပဏီများအတွက် အဖိုးတန်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးဆောင်သည့် ဒေတာကျောထောက်နောက်ခံပြုထားသော ဇာတ်ကြောင်းများကို ဖန်တီးရန် စာသားအများအပြားကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စွမ်းရှိသည်။ ထိုသို့ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့်၊ အမြင့်ဆုံးပြန်အမ်းငွေအတွက် အရင်းအနှီးခွဲဝေမည့်နေရာအတွက် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို လမ်းညွှန်ပေးသည်။ အတုထောက်လှမ်းရေး၏ အထူးပြုဌာနခွဲတစ်ခုအနေဖြင့်၊ NLP သည် စကားလုံးများ၊ စကားစုများနှင့် ဝါကျတည်ဆောက်ပုံများကဲ့သို့ အမျိုးမျိုးသော ဘာသာစကားဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများကို အသုံးပြုထားပြီး ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့် ပုံစံမကျသော အချက်အလက်များတွင် ခေါင်းစဉ်များ သို့မဟုတ် ပုံစံများကို ပိုင်းခြားနိုင်ပါသည်။ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဒေတာသည် အစုစုစွမ်းဆောင်ရည်မက်ထရစ်များကဲ့သို့ တိကျသော၊ တသမတ်တည်းပုံစံဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည့် အချက်အလက်များကို ရည်ညွှန်းပြီး ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောဒေတာသည် ဗီဒီယိုများ၊ ရုပ်ပုံများနှင့် ပေါ့တ်ကာစ်များအပါအဝင် မီဒီယာဖော်မတ်အမျိုးမျိုးကို လွှမ်းခြုံထားသည်။

၎င်း၏ AI အခြေခံအုတ်မြစ်များကို တည်ဆောက်ရာတွင် NLP သည် ဤဒေတာကို ဖွဲ့စည်းပုံပုံစံများအဖြစ် စုစည်းရန် algorithms ကိုအသုံးပြုသည်။ ထို့နောက် အဆိုပါပုံစံများကို သဘာဝဘာသာစကားမျိုးဆက် (NLG) စနစ်များဖြင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုကြပြီး အချက်အလက်များကို အစီရင်ခံခြင်း သို့မဟုတ် ပုံပြင်ပြောခြင်းအတွက် ဇာတ်ကြောင်းအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးပါသည်။ NLP နှင့် NLG နည်းပညာများအကြား ပေါင်းစပ်ပေါင်းစပ်မှုသည် ဘဏ္ဍာရေးကဏ္ဍရှိ ကျယ်ပြန့်သောပစ္စည်းများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေပါသည်။ ဤပစ္စည်းများတွင် ကုမ္ပဏီများမှ နှစ်စဉ်အစီရင်ခံစာများ၊ ဗီဒီယိုများ၊ သတင်း ထုတ်ပြန်ချက်များ၊ အင်တာဗျူးများနှင့် သမိုင်းဆိုင်ရာ စွမ်းဆောင်ရည်ဒေတာများ ပါဝင်နိုင်သည်။ ဤမတူကွဲပြားသောရင်းမြစ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ မည်သည့်စတော့ရှယ်ယာများကို ဝယ်ယူရန် သို့မဟုတ် ရောင်းချရန်ထိုက်တန်နိုင်သည်ကို အကြံပြုခြင်းကဲ့သို့သော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုဆိုင်ရာ အကြံဉာဏ်များကို နည်းပညာက ပေးဆောင်နိုင်ပါသည်။

ဘဏ္ဍာရေးဝန်ဆောင်မှုလုပ်ငန်းတွင် NLP နှင့် NLG တို့ကို အသုံးချခြင်းသည် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း၏ အနာဂတ်အတွက် သိသာထင်ရှားသော အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ နည်းပညာသည် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ အချိန်ကုန်သော လုပ်ငန်းစဉ်ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး၊ ထို့ကြောင့် ဘဏ္ဍာရေးလေ့လာသုံးသပ်သူများသည် ဗျူဟာမြောက်သောအလုပ်များကို ပိုမိုအာရုံစိုက်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ နည်းပညာသည် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ဒေတာရင်းမြစ်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် ပိုမိုစိတ်ကြိုက် ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှု အကြံဉာဏ်ကို ပေးဆောင်နိုင်ပါသည်။ သို့သော်လည်း ဤနည်းပညာများသည် အားသာချက်များစွာကို ပေးဆောင်နေသော်လည်း ၎င်းတို့သည် အယ်လဂိုရစ်သမ်ဘက်လိုက်မှုအတွက် ဖြစ်နိုင်ချေ သို့မဟုတ် ဒေတာအဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုမှုတွင် အမှားအယွင်းများကဲ့သို့သော အကန့်အသတ်များမရှိကြကြောင်း သတိပြုရန် အရေးကြီးသည်။ ထို့ကြောင့် အတိကျဆုံးနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ရလဒ်များကို သေချာစေရန် လူသား၏ကြီးကြပ်ကွပ်ကဲမှု လိုအပ်နေသေးသည်။

အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေတယ်။

US အခြေစိုက်ဘဏ် JP Morgan & Chase သည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ဖောက်သည်များအတွက် ကိုယ်တိုင်ကိုယ်ကျ လုံ့လဝီရိယရှိရှိ သုံးသပ်ချက်များအတွက် နှစ်စဉ် နာရီပေါင်း 360,000 ခန့် သုံးစွဲခဲ့သည်။ NLP စနစ်များကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းသည် ဤလုပ်ငန်းစဉ်၏ ကြီးမားသော အစိတ်အပိုင်းကို အလိုအလျောက် ဆောင်ရွက်ပေးပြီး အချိန်ကို သိသိသာသာ လျှော့ချပေးပြီး စာရေးဆရာအမှားများကို လျှော့ချပေးပါသည်။ ကုန်သွယ်မှုအကြိုအဆင့်တွင်၊ ဘဏ္ဍာရေးလေ့လာသုံးသပ်သူများသည် ၎င်းတို့၏ပရောဂျက်များနှင့် ဆက်စပ်မှုရှိမရှိကိုပင် မသိဘဲ ဒေတာစုဆောင်းချိန်၏ သုံးပုံနှစ်ပုံခန့်ကို မကြာခဏ သုံးစွဲလေ့ရှိသည်။ NLP သည် ဤဒေတာစုဆောင်းမှုနှင့် အဖွဲ့အစည်းကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးခဲ့ပြီး ဆန်းစစ်သူများသည် ပိုမိုတန်ဖိုးရှိသော အချက်အလက်များအပေါ် အာရုံစိုက်ရန်နှင့် ဘဏ္ဍာရေးဝန်ဆောင်မှုလုပ်ငန်းအတွင်း အသုံးပြုသည့်အချိန်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။

ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် NLP သည် သိသိသာသာအကျိုးသက်ရောက်မှုဖြစ်စေသည့် အခြားဒိုမိန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထုတ်ဝေမှုများနှင့် ဆိုရှယ်မီဒီယာများတွင် သော့ချက်စကားလုံးများနှင့် လေသံကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် AI သည် ဘဏ်အမှုဆောင်အရာရှိချုပ် နုတ်ထွက်ခြင်းကဲ့သို့သော ဖြစ်ရပ်များ သို့မဟုတ် သတင်းအကြောင်းအရာများအပေါ် လူအများ၏သဘောထားကို အကဲဖြတ်နိုင်သည်။ ထို့နောက် အဆိုပါဖြစ်ရပ်များသည် ဘဏ်၏စတော့စျေးနှုန်းအပေါ် မည်ကဲ့သို့လွှမ်းမိုးနိုင်သည်ကို ခန့်မှန်းရန် ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ စိတ်ခံစားမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအပြင် NLP သည် လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်း၊ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးအန္တရာယ်များကို ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်အစီရင်ခံစာများထုတ်ပေးခြင်းကဲ့သို့သော မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောဝန်ဆောင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤစွမ်းရည်များသည် အာမခံကုမ္ပဏီများအတွက် အထူးအသုံးဝင်နိုင်သည်၊ ၎င်းသည် မူဝါဒတစ်ခုတောင်းဆိုသည့်အခါတွင် ဖောက်သည်တင်ပြမှုများ ကွဲလွဲမှုများ သို့မဟုတ် မှန်ကန်မှုများအတွက် စိစစ်ရန် NLP စနစ်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

အစိုးရများနှင့် စည်းကမ်းထိန်းသိမ်းရေးအဖွဲ့များအတွက်၊ ဘဏ္ဍာရေးဝန်ဆောင်မှုများတွင် NLP ၏ ရေရှည်အကျိုးဆက်များသည်လည်း မှတ်သားဖွယ်ဖြစ်သည်။ နည်းပညာသည် လိုက်နာမှုအား စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ဘဏ္ဍာရေးစည်းမျဉ်းများကို ပိုမိုထိရောက်စွာ အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် အထောက်အကူပြုနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ NLP သည် ငွေကြေးခဝါချမှု သို့မဟုတ် အခွန်တိမ်းရှောင်မှုကို တိုက်ဖျက်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသော သံသယဖြစ်ဖွယ်လုပ်ဆောင်ချက်များကို အလံပြရန် ငွေကြေးလွှဲပြောင်းမှုများကို အလိုအလျောက်စကင်ဖတ်ကာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။ သို့သော် ဤနည်းပညာများ ပိုမိုပျံ့နှံ့လာသည်နှင့်အမျှ၊ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာအသုံးပြုမှုနှင့် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာသေချာစေရန် စည်းမျဉ်းအသစ်များ လိုအပ်လာနိုင်သည်။ 

ဘဏ္ဍာရေးဝန်ဆောင်မှုလုပ်ငန်းတွင် သက်ရောက်သော NLP ၏သက်ရောက်မှုများ

ဘဏ္ဍာရေးဝန်ဆောင်မှုကုမ္ပဏီများက အသုံးချနေသည့် NLP ၏ ကျယ်ပြန့်သောသက်ရောက်မှုများ ပါဝင်နိုင်သည်-

• NLP နှင့် NLG စနစ်များသည် အချက်အလက်များကို စုစည်းကာ နှစ်စဉ်သုံးသပ်ချက်များ၊ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တွေးခေါ်မှုဆိုင်ရာ ခေါင်းဆောင်မှုအပိုင်းများကိုပင် အစီရင်ခံစာများရေးရန် အတူတကွလုပ်ဆောင်ကြသည်။
• လက်ရှိထုတ်ကုန်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများ၊ အနာဂတ်ကမ်းလှမ်းမှုများနှင့် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာပြောင်းလဲမှုများအပေါ် သဘောထားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလုပ်ဆောင်ရန် NLP ကိုအသုံးပြုထားသော fintech ကုမ္ပဏီများသည် ပိုမိုများပြားသောကုမ္ပဏီများဖြစ်သည်။
• ကုန်သွယ်မှုအကြို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပြုလုပ်ရန် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ အနည်းငယ်သာ လိုအပ်ပြီး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ဆုံးဖြတ်ချက် လုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် အစုရှယ်ယာ မန်နေဂျာများကို ခန့်အပ်ခြင်း ပိုများသည်။
• ပုံစံအမျိုးမျိုး၏ လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်းနှင့် စာရင်းစစ်ခြင်း လုပ်ဆောင်ချက်များသည် ပိုမိုပြည့်စုံပြီး ထိရောက်မှုရှိလာမည်ဖြစ်သည်။
• ထည့်သွင်းဒေတာ အလွန်အကျွံ တူညီသော ဒေတာရင်းမြစ်များကို အသုံးပြုပါက ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများသည် "နွားစိတ်ထား" ၏ သားကောင်များ ဖြစ်လာနိုင်သည်။ 
• အထူးသဖြင့် မှားယွင်းသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ထည့်သွင်းခြင်းသည် အတွင်းပိုင်းဒေတာ ခြယ်လှယ်မှုနှင့် ဆိုက်ဘာတိုက်ခိုက်မှုများအတွက် အန္တရာယ်များ တိုးလာပါသည်။

စဉ်းစားရန်မေးခွန်းများ

• အကယ်၍ သင်သည် ဘဏ္ဍာရေးတွင် အလုပ်လုပ်ပါက၊ သင့်ကုမ္ပဏီသည် လုပ်ငန်းစဉ်အချို့ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် NLP ကို ​​အသုံးပြုနေပါသလား။ 
• အကယ်၍ သင်သည် ငွေကြေးဝန်ဆောင်မှုပြင်ပတွင် အလုပ်လုပ်ပါက၊ သင့်လုပ်ငန်းတွင် NLP ကို ​​မည်သို့အသုံးချနိုင်မည်နည်း။
• NLP ကြောင့် ဘဏ်လုပ်ငန်းနှင့် ဘဏ္ဍာရေးကဏ္ဍများ မည်သို့ပြောင်းလဲမည်ဟု သင်ထင်မြင်ပါသနည်း။