NLP i finans: Tekstanalyse gjør investeringsbeslutninger enklere

BILDEKREDITT:
Bilde kreditt
iStock

NLP i finans: Tekstanalyse gjør investeringsbeslutninger enklere

NLP i finans: Tekstanalyse gjør investeringsbeslutninger enklere

Underoverskriftstekst
Naturlig språkbehandling gir finansanalytikere et kraftig verktøy for å ta de riktige valgene.
    • Forfatter:
    • forfatternavn
      Quantumrun Foresight
    • Oktober 10, 2022

    Oppsummering av innsikt

    Naturlig språkbehandling (NLP) og dens ledsagende teknologi, naturlig språkgenerering (NLG), transformerer finansnæringen ved å automatisere dataanalyse og rapportgenerering. Disse teknologiene strømlinjeformer ikke bare oppgaver som due diligence og førhandelsanalyse, men tilbyr også nye muligheter, for eksempel sentimentanalyse og svindeloppdagelse. Men etter hvert som de blir mer integrert i finansielle systemer, er det et økende behov for etiske retningslinjer og menneskelig tilsyn for å sikre nøyaktighet og personvern.

    NLP i finanssammenheng

    Naturlig språkbehandling (NLP) har evnen til å sile gjennom store mengder tekst for å lage datastøttede fortellinger som gir verdifull innsikt for investorer og selskaper i finanssektoren. Ved å gjøre det hjelper det med å veilede beslutninger om hvor kapitalen skal allokeres for maksimal avkastning. Som en spesialisert gren av kunstig intelligens, bruker NLP ulike språklige elementer som ord, uttrykk og setningsstrukturer for å skjelne temaer eller mønstre i både strukturerte og ustrukturerte data. Strukturerte data refererer til informasjon som er organisert i et spesifikt, konsistent format, som porteføljeytelsesmålinger, mens ustrukturerte data omfatter en rekke medieformater, inkludert videoer, bilder og podcaster.

    NLP bygger på AI-grunnlaget og bruker algoritmer for å organisere disse dataene i strukturerte mønstre. Disse mønstrene blir deretter tolket av systemer for naturlig språkgenerering (NLG), som konverterer dataene til fortellinger for rapportering eller historiefortelling. Denne synergien mellom NLP- og NLG-teknologier gir mulighet for en omfattende analyse av et bredt spekter av materialer i finanssektoren. Dette materialet kan inkludere årsrapporter, videoer, pressemeldinger, intervjuer og historiske resultatdata fra selskaper. Ved å analysere disse forskjellige kildene kan teknologien tilby investeringsråd, for eksempel å foreslå hvilke aksjer som kan være verdt å kjøpe eller selge.

    Anvendelsen av NLP og NLG i finansnæringen har betydelige implikasjoner for fremtiden for investeringer og beslutningstaking. For eksempel kan teknologien automatisere den tidkrevende prosessen med datainnsamling og analyse, og dermed tillate finansanalytikere å fokusere på mer strategiske oppgaver. Dessuten kan teknologien tilby mer personlig investeringsrådgivning ved å ta hensyn til et bredere spekter av datakilder. Det er imidlertid viktig å merke seg at selv om disse teknologiene tilbyr mange fordeler, er de ikke uten begrensninger, for eksempel potensialet for algoritmisk skjevhet eller feil i datatolkning. Derfor kan menneskelig tilsyn fortsatt være nødvendig for å sikre de mest nøyaktige og pålitelige resultatene.

    Forstyrrende påvirkning

    JP Morgan & Chase, en USA-basert bank, pleide å bruke omtrent 360,000 XNUMX timer årlig på manuelle due diligence-gjennomganger for potensielle kunder. Implementeringen av NLP-systemer har automatisert en stor del av denne prosessen, betydelig redusert tidsbruk og minimert skrivefeil. I førhandelsfasen brukte finansanalytikere omtrent to tredjedeler av tiden sin på å samle data, ofte uten å vite om disse dataene i det hele tatt ville være relevante for prosjektene deres. NLP har automatisert denne datainnsamlingen og organiseringen, slik at analytikere kan fokusere på mer verdifull informasjon og optimalisere tiden brukt i finansnæringen.

    Sentimentanalyse er et annet domene hvor NLP har en betydelig innvirkning. Ved å analysere nøkkelord og tone i pressemeldinger og sosiale medier, kan AI vurdere publikums holdninger til hendelser eller nyheter, for eksempel en banksjefs avgang. Denne analysen kan deretter brukes til å forutsi hvordan slike hendelser kan påvirke bankens aksjekurs. Utover sentimentanalyse støtter NLP også viktige tjenester som svindeloppdagelse, identifisering av cybersikkerhetsrisikoer og generering av ytelsesrapporter. Disse egenskapene kan være spesielt nyttige for forsikringsselskaper, som kan distribuere NLP-systemer for å granske klientinnleveringer for inkonsekvenser eller unøyaktigheter når de krever en polise.

    For myndigheter og reguleringsorganer er de langsiktige implikasjonene av NLP i finansielle tjenester også bemerkelsesverdige. Teknologien kan hjelpe til med å overvåke overholdelse og håndheve økonomiske reguleringer mer effektivt. For eksempel kan NLP automatisk skanne og analysere finansielle transaksjoner for å flagge mistenkelige aktiviteter, og hjelpe i kampen mot hvitvasking av penger eller skatteunndragelser. Men etter hvert som disse teknologiene blir mer utbredt, kan det være behov for nye regler for å sikre etisk bruk og personvern. 

    Implikasjoner av NLP brukt innen finansnæringen

    Større implikasjoner av at NLP blir utnyttet av finansielle tjenesteselskaper kan omfatte:

    • NLP- og NLG-systemer jobber sammen for å samle data og skrive rapporter om årlige gjennomganger, ytelse og til og med tankeledelse.
    • Flere fintech-firmaer bruker NLP til å utføre sentimentanalyse på eksisterende produkter og tjenester, fremtidige tilbud og organisatoriske endringer.
    • Færre analytikere trengte å utføre analyser før handel, og i stedet ble flere porteføljeforvaltere ansatt for investeringsbeslutningsprosesser.
    • Svindeloppdagelse og revisjonsaktiviteter av ulike former vil bli mer omfattende og effektive.
    • Investeringer blir ofre for en "flokkmentalitet" hvis for mye inndata bruker lignende datakilder. 
    • Økt risiko for intern datamanipulering og cyberangrep, spesielt installering av feil opplæringsdata.

    Spørsmål å vurdere

    • Hvis du jobber med finans, bruker firmaet ditt NLP for å automatisere noen prosesser? 
    • Hvis du jobber utenfor finansielle tjenester, hvordan kan NLP brukes i din bransje?
    • Hvordan tror du bank- og finansrollene vil endre seg på grunn av NLP?

    Innsiktsreferanser

    Følgende populære og institusjonelle lenker ble referert for denne innsikten: