वित्तमा NLP: पाठ विश्लेषणले लगानी निर्णयहरू सजिलो बनाउँदैछ

• लेखक:
• लेखक नाम

  Quantumrun दूरदर्शिता
• अक्टोबर 10, 2022

अन्तरदृष्टि सारांश

प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) र यसको सहयोगी प्रविधि, प्राकृतिक भाषा उत्पादन (NLG), डेटा विश्लेषण र रिपोर्ट उत्पादन स्वचालित गरेर वित्तीय उद्योग परिवर्तन गर्दैछ। यी प्रविधिहरूले उचित परिश्रम र पूर्व-व्यापार विश्लेषण जस्ता कार्यहरूलाई मात्र सुव्यवस्थित बनाउँदैन तर नयाँ क्षमताहरू पनि प्रदान गर्दछ, जस्तै भावना विश्लेषण र धोखाधडी पत्ता लगाउने। यद्यपि, तिनीहरू वित्तीय प्रणालीहरूमा थप एकीकृत हुँदै जाँदा, शुद्धता र डेटा गोपनीयता सुनिश्चित गर्न नैतिक दिशानिर्देशहरू र मानव निरीक्षणको बढ्दो आवश्यकता छ।

वित्त सन्दर्भमा NLP

प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) ले वित्तीय सेवा क्षेत्रमा लगानीकर्ता र कम्पनीहरूका लागि बहुमूल्य अन्तर्दृष्टि प्रदान गर्ने डेटा-ब्याक गरिएको कथाहरू सिर्जना गर्न पाठको ठूलो मात्रामा छान्न सक्ने क्षमता छ। त्यसो गरेर, यसले अधिकतम प्रतिफलको लागि पूँजी कहाँ आवंटित गर्ने भन्ने निर्णयहरूमा मार्गदर्शन गर्न मद्दत गर्दछ। कृत्रिम बुद्धिमत्ताको एक विशेष शाखाको रूपमा, NLP ले संरचित र असंरचित डेटा दुवैमा विषयवस्तु वा ढाँचाहरू बुझ्न शब्दहरू, वाक्यांशहरू, र वाक्य संरचनाहरू जस्ता विभिन्न भाषिक तत्वहरू प्रयोग गर्दछ। संरचित डेटाले पोर्टफोलियो कार्यसम्पादन मेट्रिक्स जस्ता विशिष्ट, सुसंगत ढाँचामा व्यवस्थित गरिएको जानकारीलाई जनाउँछ, जबकि असंरचित डेटाले भिडियो, छविहरू र पोडकास्टहरू सहित विभिन्न मिडिया ढाँचाहरू समावेश गर्दछ।

यसको एआई फाउन्डेसनमा निर्माण गर्दै, NLP ले यस डेटालाई संरचित ढाँचाहरूमा व्यवस्थित गर्न एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्दछ। यी ढाँचाहरू त्यसपछि प्राकृतिक भाषा उत्पादन (NLG) प्रणालीहरूद्वारा व्याख्या गरिन्छ, जसले डेटालाई रिपोर्टिङ वा कथा कथनको लागि कथामा रूपान्तरण गर्दछ। NLP र NLG प्रविधिहरू बीचको यो तालमेलले वित्तीय क्षेत्रका सामग्रीहरूको विस्तृत दायराको विस्तृत विश्लेषणको लागि अनुमति दिन्छ। यी सामग्रीहरूले वार्षिक रिपोर्टहरू, भिडियोहरू, प्रेस विज्ञप्तिहरू, अन्तर्वार्ताहरू, र कम्पनीहरूबाट ऐतिहासिक प्रदर्शन डेटा समावेश गर्न सक्छन्। यी विविध स्रोतहरूको विश्लेषण गरेर, टेक्नोलोजीले लगानी सल्लाह प्रदान गर्न सक्छ, जस्तै कुन स्टकहरू किन्न वा बेच्न लायक हुन सक्छ भनेर सुझाव दिन्छ।

वित्तीय सेवा उद्योगमा NLP र NLG को प्रयोगले लगानी र निर्णय लिने भविष्यमा महत्त्वपूर्ण प्रभाव पार्छ। उदाहरणका लागि, प्रविधिले डेटा सङ्कलन र विश्लेषणको समय-उपभोग प्रक्रियालाई स्वचालित बनाउन सक्छ, जसले गर्दा वित्तीय विश्लेषकहरूलाई थप रणनीतिक कार्यहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्न अनुमति दिन्छ। यसबाहेक, प्रविधिले डेटा स्रोतहरूको फराकिलो दायरालाई ध्यानमा राखेर थप व्यक्तिगत लगानी सल्लाह प्रदान गर्न सक्छ। यद्यपि, यो नोट गर्न महत्त्वपूर्ण छ कि यी प्रविधिहरूले धेरै फाइदाहरू प्रदान गर्दा, तिनीहरू सीमितताहरू बिना छैनन्, जस्तै एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह वा डेटा व्याख्यामा त्रुटिहरूको सम्भावना। तसर्थ, सबैभन्दा सही र भरपर्दो नतिजाहरू सुनिश्चित गर्न मानव निरीक्षण अझै आवश्यक हुन सक्छ।

विघटनकारी प्रभाव

जेपी मोर्गन एण्ड चेज, अमेरिकामा आधारित बैंक, सम्भावित ग्राहकहरूको लागि म्यानुअल ड्यु डिलिजेन्स समीक्षाहरूमा वार्षिक रूपमा लगभग 360,000 घण्टा खर्च गर्ने गर्दथ्यो। NLP प्रणालीहरूको कार्यान्वयनले यस प्रक्रियाको ठूलो भागलाई स्वचालित बनाइदिएको छ, यसले खर्चिएको समयलाई उल्लेखनीय रूपमा घटाउँदै र लिपिक त्रुटिहरूलाई न्यूनीकरण गरेको छ। प्रि-ट्रेड चरणमा, वित्तीय विश्लेषकहरूले तिनीहरूको समयको दुई तिहाइ डेटा सङ्कलन गर्न खर्च गर्ने गर्थे, प्रायः त्यो डेटा तिनीहरूको परियोजनाहरूमा सान्दर्भिक हुनेछ कि भनेर थाहा नभएको। एनएलपीले यस डेटा सङ्कलन र संगठनलाई स्वचालित बनाएको छ, जसले विश्लेषकहरूलाई थप मूल्यवान जानकारीमा ध्यान केन्द्रित गर्न र वित्तीय सेवा उद्योग भित्र बिताएको समयलाई अनुकूलन गर्न अनुमति दिएको छ।

भावना विश्लेषण अर्को डोमेन हो जहाँ NLP ले पर्याप्त प्रभाव पारिरहेको छ। प्रेस विज्ञप्ति र सामाजिक सञ्जालमा कीवर्ड र टोन विश्लेषण गरेर, AI ले घटना वा समाचार वस्तुहरू, जस्तै बैंक CEO को राजीनामा, प्रति सार्वजनिक भावना मूल्याङ्कन गर्न सक्छ। यस विश्लेषणलाई त्यस्ता घटनाहरूले कसरी बैंकको स्टक मूल्यलाई प्रभाव पार्न सक्छ भनेर भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। भावना विश्लेषण भन्दा बाहिर, NLP ले ठगी पत्ता लगाउने, साइबर सुरक्षा जोखिमहरू पहिचान गर्ने, र कार्यसम्पादन रिपोर्टहरू सिर्जना गर्ने जस्ता आवश्यक सेवाहरूलाई पनि समर्थन गर्दछ। यी क्षमताहरू बीमा कम्पनीहरूका लागि विशेष रूपमा उपयोगी हुन सक्छन्, जसले नीति दाबी गर्दा ग्राहकको सबमिशनहरू विसंगति वा अशुद्धताहरूको जाँच गर्न NLP प्रणालीहरू प्रयोग गर्न सक्छ।

सरकार र नियामक निकायहरूको लागि, वित्तीय सेवाहरूमा NLP को दीर्घकालीन प्रभावहरू पनि उल्लेखनीय छन्। प्रविधिले अनुपालनको अनुगमन गर्न र वित्तीय नियमहरूलाई अझ प्रभावकारी रूपमा लागू गर्न मद्दत गर्न सक्छ। उदाहरण को लागी, NLP ले स्वतः स्क्यान गर्न सक्छ र शंकास्पद गतिविधिहरु लाई फ्ल्याग गर्न को लागी वित्तीय लेनदेन को विश्लेषण गर्न सक्छ, मनी लान्ड्रिंग वा कर छली विरुद्धको लडाई मा सहायता गर्दै। यद्यपि, यी प्रविधिहरू अधिक प्रचलित हुँदै जाँदा, नैतिक प्रयोग र डेटा गोपनीयता सुनिश्चित गर्न नयाँ नियमहरूको आवश्यकता हुन सक्छ। 

वित्तीय सेवा उद्योग भित्र लागू NLP को प्रभाव

वित्तीय सेवा कम्पनीहरू द्वारा लिभरेज गरिएको NLP को व्यापक प्रभावहरू समावेश हुन सक्छन्:

• एनएलपी र एनएलजी प्रणालीहरूले डेटा मिलाउन र वार्षिक समीक्षाहरू, कार्यसम्पादन र सोच्ने नेतृत्वका टुक्राहरूमा रिपोर्टहरू लेख्न सँगै काम गर्छन्।
• अवस्थित उत्पादन र सेवाहरू, भविष्यका प्रस्तावहरू, र संगठनात्मक परिवर्तनहरूमा भावना विश्लेषण गर्न NLP प्रयोग गरेर थप फिनटेक फर्महरू।
• पूर्व-व्यापार विश्लेषण सञ्चालन गर्न थोरै विश्लेषकहरू आवश्यक पर्छन्, र यसको सट्टा, लगानी निर्णय प्रक्रियाहरूको लागि थप पोर्टफोलियो प्रबन्धकहरू काममा लगाइन्छ।
• विभिन्न प्रकारका जालसाजी पत्ता लगाउने र लेखापरीक्षण गर्ने गतिविधिलाई थप व्यापक र प्रभावकारी बनाइनेछ।
• यदि धेरै इनपुट डेटा समान डेटा स्रोतहरू प्रयोग गर्दछ भने लगानीहरू "बथान मानसिकता" को शिकार बन्छन्। 
• आन्तरिक डाटा हेरफेर र साइबर आक्रमणको लागि बढ्दो जोखिम, विशेष गरी गलत प्रशिक्षण डाटा स्थापना।

विचार गर्न प्रश्नहरु

• यदि तपाइँ वित्तमा काम गर्नुहुन्छ भने, तपाइँको फर्मले केहि प्रक्रियाहरू स्वचालित गर्न NLP प्रयोग गर्दै हुनुहुन्छ? 
• यदि तपाइँ वित्तीय सेवाहरू बाहिर काम गर्नुहुन्छ भने, तपाइँको उद्योगमा NLP कसरी लागू गर्न सकिन्छ?
• एनएलपीका कारण बैंकिङ र वित्तिय भूमिका कसरी परिवर्तन हुनेछ भन्ने तपाईलाई लाग्छ?