NLP in financiën: tekstanalyse maakt investeringsbeslissingen eenvoudiger

BEELDKREDIET:
Image credit
iStock

NLP in financiën: tekstanalyse maakt investeringsbeslissingen eenvoudiger

NLP in financiën: tekstanalyse maakt investeringsbeslissingen eenvoudiger

Onderkoptekst
Natuurlijke taalverwerking geeft financiële analisten een krachtig hulpmiddel om de juiste keuzes te maken.
    • Auteur:
    • auteursnaam
      Quantumrun-prognose
    • 10 oktober 2022

    Samenvatting inzicht

    Natuurlijke taalverwerking (NLP) en de bijbehorende technologie, natuurlijke taalgeneratie (NLG), transformeren de financiële sector door het automatiseren van data-analyse en het genereren van rapporten. Deze technologieën stroomlijnen niet alleen taken als due diligence en pre-trade-analyse, maar bieden ook nieuwe mogelijkheden, zoals sentimentanalyse en fraudedetectie. Naarmate ze echter meer geïntegreerd raken in financiële systemen, is er een groeiende behoefte aan ethische richtlijnen en menselijk toezicht om nauwkeurigheid en gegevensprivacy te garanderen.

    NLP in financiële context

    Natuurlijke taalverwerking (NLP) heeft de mogelijkheid om grote hoeveelheden tekst te doorzoeken om op gegevens gebaseerde verhalen te creëren die waardevolle inzichten bieden voor investeerders en bedrijven in de financiële dienstverleningssector. Door dit te doen, helpt het bij het nemen van beslissingen over waar kapitaal moet worden toegewezen voor een maximaal rendement. Als gespecialiseerde tak van kunstmatige intelligentie gebruikt NLP verschillende taalkundige elementen zoals woorden, zinsdelen en zinsstructuren om thema's of patronen in zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens te onderscheiden. Gestructureerde gegevens verwijzen naar informatie die is georganiseerd in een specifiek, consistent formaat, zoals prestatiestatistieken van portfolio's, terwijl ongestructureerde gegevens een verscheidenheid aan mediaformaten omvatten, waaronder video's, afbeeldingen en podcasts.

    Voortbouwend op de AI-fundamenten gebruikt NLP algoritmen om deze gegevens in gestructureerde patronen te ordenen. Deze patronen worden vervolgens geïnterpreteerd door systemen voor natuurlijke taalgeneratie (NLG), die de gegevens omzetten in verhalen voor rapportage of storytelling. Deze synergie tussen NLP- en NLG-technologieën maakt een uitgebreide analyse mogelijk van een breed scala aan materialen in de financiële sector. Deze materialen kunnen jaarverslagen, video's, persberichten, interviews en historische prestatiegegevens van bedrijven omvatten. Door deze diverse bronnen te analyseren, kan de technologie beleggingsadvies bieden, zoals suggesties welke aandelen de moeite waard kunnen zijn om te kopen of verkopen.

    De toepassing van NLP en NLG in de financiële dienstverlening heeft aanzienlijke gevolgen voor de toekomst van investeringen en besluitvorming. De technologie kan bijvoorbeeld het tijdrovende proces van gegevensverzameling en -analyse automatiseren, waardoor financiële analisten zich kunnen concentreren op meer strategische taken. Bovendien kan de technologie meer gepersonaliseerd beleggingsadvies bieden door rekening te houden met een breder scala aan gegevensbronnen. Het is echter belangrijk op te merken dat hoewel deze technologieën veel voordelen bieden, ze niet zonder beperkingen zijn, zoals de kans op algoritmische vertekeningen of fouten bij de interpretatie van gegevens. Daarom kan menselijk toezicht nog steeds nodig zijn om de meest nauwkeurige en betrouwbare resultaten te garanderen.

    Disruptieve impact

    JP Morgan & Chase, een in de VS gevestigde bank, besteedde jaarlijks ongeveer 360,000 uur aan handmatige due diligence-onderzoeken voor potentiële klanten. De implementatie van NLP-systemen heeft een groot deel van dit proces geautomatiseerd, waardoor de bestede tijd aanzienlijk is verminderd en administratieve fouten tot een minimum zijn beperkt. In de pre-tradefase besteedden financiële analisten ongeveer tweederde van hun tijd aan het verzamelen van gegevens, vaak zonder te weten of die gegevens zelfs maar relevant zouden zijn voor hun projecten. NLP heeft deze gegevensverzameling en -organisatie geautomatiseerd, waardoor analisten zich kunnen concentreren op waardevollere informatie en de tijd die ze in de financiële dienstverleningssector doorbrengen, kunnen optimaliseren.

    Sentimentanalyse is een ander domein waarop NLP een substantiële impact heeft. Door trefwoorden en de toon in persberichten en sociale media te analyseren, kan AI het publieke sentiment ten aanzien van gebeurtenissen of nieuwsitems, zoals het aftreden van een bank-CEO, beoordelen. Deze analyse kan vervolgens worden gebruikt om te voorspellen hoe dergelijke gebeurtenissen de aandelenkoers van de bank kunnen beïnvloeden. Naast sentimentanalyse ondersteunt NLP ook essentiële diensten zoals fraudedetectie, het identificeren van cyberveiligheidsrisico's en het genereren van prestatierapporten. Deze mogelijkheden kunnen met name nuttig zijn voor verzekeringsmaatschappijen, die NLP-systemen kunnen inzetten om de inzendingen van klanten nauwkeurig te onderzoeken op inconsistenties of onnauwkeurigheden bij het claimen van een polis.

    Voor overheden en regelgevende instanties zijn de langetermijngevolgen van NLP in de financiële dienstverlening ook opmerkelijk. De technologie kan helpen bij het efficiënter monitoren van de naleving en het efficiënter handhaven van financiële regelgeving. NLP zou bijvoorbeeld automatisch financiële transacties kunnen scannen en analyseren om verdachte activiteiten te signaleren, wat kan bijdragen aan de strijd tegen het witwassen van geld of belastingontduiking. Naarmate deze technologieën echter steeds vaker voorkomen, kan er behoefte ontstaan ​​aan nieuwe regelgeving om ethisch gebruik en gegevensprivacy te garanderen. 

    Implicaties van NLP toegepast binnen de financiële dienstverlening

    Bredere implicaties van het gebruik van NLP door financiële dienstverleners kunnen zijn:

    • NLP- en NLG-systemen werken samen om gegevens te verzamelen en rapporten te schrijven over jaaroverzichten, prestaties en zelfs opiniestukken.
    • Meer fintech-bedrijven gebruiken NLP om sentimentanalyses uit te voeren op bestaande producten en diensten, toekomstige aanbiedingen en organisatorische veranderingen.
    • Er waren minder analisten nodig om pre-trade analyses uit te voeren en in plaats daarvan werden meer portefeuillebeheerders ingehuurd voor investeringsbeslissingen.
    • Fraudedetectie- en auditactiviteiten in verschillende vormen zullen uitgebreider en effectiever worden.
    • Investeringen worden het slachtoffer van een 'kuddementaliteit' als te veel invoergegevens vergelijkbare gegevensbronnen gebruiken. 
    • Verhoogde risico's voor interne gegevensmanipulatie en cyberaanvallen, met name het installeren van foutieve trainingsgegevens.

    Vragen om te overwegen

    • Als u in de financiële wereld werkt, gebruikt uw bedrijf NLP dan om bepaalde processen te automatiseren? 
    • Als u buiten de financiële dienstverlening werkt, hoe kan NLP dan in uw branche worden toegepast?
    • Hoe denk je dat de bancaire en financiële rollen zullen veranderen als gevolg van NLP?

    Insight-referenties

    Voor dit inzicht werd verwezen naar de volgende populaire en institutionele links: