ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ NLP: ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ

• ਲੇਖਕ ਬਾਰੇ:
• ਲੇਖਕ ਦਾ ਨਾਮ

  Quantumrun ਦੂਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ
• ਅਕਤੂਬਰ 10, 2022

ਇਨਸਾਈਟ ਸੰਖੇਪ

ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਸਾਥੀ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ, ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗਵੇਜ ਜਨਰੇਸ਼ਨ (NLG), ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕਰਕੇ ਵਿੱਤੀ ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਹੀ ਮਿਹਨਤ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਵਪਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਰਗੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਨਵੀਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹ ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨੈਤਿਕ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਵੱਧਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਵਿੱਤ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ NLP

ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਕੋਲ ਡਾਟਾ-ਬੈਕਡ ਬਿਰਤਾਂਤ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਇਹ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਰਿਟਰਨ ਲਈ ਪੂੰਜੀ ਕਿੱਥੇ ਵੰਡਣੀ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ਾਖਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, NLP ਵਿਭਿੰਨ ਭਾਸ਼ਾਈ ਤੱਤਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ਬਦਾਂ, ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਬਣਤਰਾਂ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾਗਤ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਥੀਮ ਜਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ। ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਖਾਸ, ਇਕਸਾਰ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਿਡੀਓਜ਼, ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਪੋਡਕਾਸਟਾਂ ਸਮੇਤ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮੀਡੀਆ ਫਾਰਮੈਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਇਸਦੀਆਂ AI ਬੁਨਿਆਦਾਂ 'ਤੇ ਬਣਦੇ ਹੋਏ, NLP ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਪੈਟਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਫਿਰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਉਤਪਾਦਨ (NLG) ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਜਾਂ ਕਹਾਣੀ ਸੁਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਿਰਤਾਂਤ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ। NLP ਅਤੇ NLG ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇਹ ਤਾਲਮੇਲ ਵਿੱਤੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੰਪਨੀਆਂ ਤੋਂ ਸਾਲਾਨਾ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਵੀਡੀਓਜ਼, ਪ੍ਰੈਸ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ, ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਿਭਿੰਨ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਸਲਾਹ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣਾ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਸਟਾਕ ਖਰੀਦਣ ਜਾਂ ਵੇਚਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ NLP ਅਤੇ NLG ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਿਵੇਸ਼ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਿੱਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਵਧੇਰੇ ਰਣਨੀਤਕ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਨਿਵੇਸ਼ ਸਲਾਹ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫਾਇਦੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਹ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਪੱਖਪਾਤ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ। ਇਸ ਲਈ, ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਜੇ ਵੀ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਵਿਘਨਕਾਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ

JP ਮੋਰਗਨ ਐਂਡ ਚੇਜ਼, ਇੱਕ ਯੂਐਸ-ਅਧਾਰਤ ਬੈਂਕ, ਸੰਭਾਵੀ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਮੈਨੂਅਲ ਡਿਲੀਜੈਂਸ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਸਾਲਾਨਾ ਲਗਭਗ 360,000 ਘੰਟੇ ਖਰਚ ਕਰਦਾ ਸੀ। NLP ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਨੇ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਖਰਚੇ ਗਏ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਘਟਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਕਲੈਰੀਕਲ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਪੂਰਵ-ਵਪਾਰ ਦੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ, ਵਿੱਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਆਪਣੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਦੋ ਤਿਹਾਈ ਹਿੱਸਾ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਸਨ, ਅਕਸਰ ਇਹ ਜਾਣੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਡੇਟਾ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੋਵੇਗਾ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਐਨਐਲਪੀ ਨੇ ਇਸ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਵਧੇਰੇ ਕੀਮਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬਿਤਾਏ ਗਏ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਹੋਰ ਡੋਮੇਨ ਹੈ ਜਿੱਥੇ NLP ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਪ੍ਰੈਸ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਵਿੱਚ ਕੀਵਰਡਸ ਅਤੇ ਟੋਨ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ, AI ਸਮਾਗਮਾਂ ਜਾਂ ਖਬਰਾਂ ਦੀਆਂ ਆਈਟਮਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੈਂਕ ਦੇ CEO ਦਾ ਅਸਤੀਫਾ, ਪ੍ਰਤੀ ਜਨਤਕ ਭਾਵਨਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅਜਿਹੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਬੈਂਕ ਦੇ ਸਟਾਕ ਦੀ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਪਰੇ, NLP ਜ਼ਰੂਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜੋਖਮਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਬੀਮਾ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਪਾਲਿਸੀ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਅਸ਼ੁੱਧੀਆਂ ਲਈ ਗਾਹਕ ਦੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ NLP ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਸਰਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ, ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ NLP ਦੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵੀ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹਨ। ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮਨੀ ਲਾਂਡਰਿੰਗ ਜਾਂ ਟੈਕਸ ਚੋਰੀ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਲੜਾਈ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, NLP ਸ਼ੱਕੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿੱਤੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕੈਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਨੈਤਿਕ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਵੇਂ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। 

ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਅੰਦਰ ਲਾਗੂ NLP ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ

ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਲੀਵਰੇਜ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ NLP ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:

• ਐਨਐਲਪੀ ਅਤੇ ਐਨਐਲਜੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਾਲਾਨਾ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸੋਚਣ ਵਾਲੇ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਟੁਕੜਿਆਂ 'ਤੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਲਿਖਣ ਲਈ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
• ਮੌਜੂਦਾ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ 'ਤੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਹੋਰ ਫਿਨਟੈਕ ਫਰਮਾਂ।
• ਪੂਰਵ-ਵਪਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਨਿਵੇਸ਼ ਫੈਸਲੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
• ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਪਾਂ ਦੀਆਂ ਆਡਿਟਿੰਗ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣ ਜਾਣਗੀਆਂ।
• ਜੇਕਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਸਮਾਨ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਨਿਵੇਸ਼ "ਝੁੰਡ ਮਾਨਸਿਕਤਾ" ਦਾ ਸ਼ਿਕਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। 
• ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੇਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਸਾਈਬਰ ਹਮਲਿਆਂ ਲਈ ਵਧੇ ਹੋਏ ਜੋਖਮ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲਤ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ।

ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਸ਼ਨ

• ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕੀ ਤੁਹਾਡੀ ਫਰਮ ਕੁਝ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ? 
• ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ NLP ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
• ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਸੋਚਦੇ ਹੋ ਕਿ NLP ਦੇ ਕਾਰਨ ਬੈਂਕਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿੱਤ ਦੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਬਦਲ ਜਾਣਗੀਆਂ?