PNL em finanças: a análise de texto está facilitando as decisões de investimento

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  Previsão Quantumrun
• 10 de outubro de 2022

Resumo do insight

O processamento de linguagem natural (PNL) e sua tecnologia complementar, a geração de linguagem natural (NLG), estão transformando o setor financeiro ao automatizar a análise de dados e a geração de relatórios. Estas tecnologias não apenas simplificam tarefas como due diligence e análise pré-negociação, mas também oferecem novos recursos, como análise de sentimentos e detecção de fraudes. No entanto, à medida que se tornam mais integrados nos sistemas financeiros, há uma necessidade crescente de diretrizes éticas e de supervisão humana para garantir a precisão e a privacidade dos dados.

PNL no contexto financeiro

O processamento de linguagem natural (PNL) tem a capacidade de filtrar grandes quantidades de texto para criar narrativas baseadas em dados que oferecem informações valiosas para investidores e empresas do setor de serviços financeiros. Ao fazê-lo, ajuda a orientar as decisões sobre onde alocar capital para obter retornos máximos. Como um ramo especializado da inteligência artificial, a PNL emprega vários elementos linguísticos, como palavras, frases e estruturas de sentenças, para discernir temas ou padrões em dados estruturados e não estruturados. Os dados estruturados referem-se a informações organizadas em um formato específico e consistente, como métricas de desempenho de portfólio, enquanto os dados não estruturados abrangem uma variedade de formatos de mídia, incluindo vídeos, imagens e podcasts.

Com base em seus fundamentos de IA, a PNL usa algoritmos para organizar esses dados em padrões estruturados. Esses padrões são então interpretados por sistemas de geração de linguagem natural (NLG), que convertem os dados em narrativas para reportagem ou narração de histórias. Esta sinergia entre as tecnologias PNL e NLG permite uma análise abrangente de uma ampla gama de materiais no setor financeiro. Esses materiais podem incluir relatórios anuais, vídeos, comunicados à imprensa, entrevistas e dados históricos de desempenho das empresas. Ao analisar estas diversas fontes, a tecnologia pode oferecer conselhos de investimento, tais como sugerir quais ações podem valer a pena comprar ou vender.

A aplicação de PNL e NLG na indústria de serviços financeiros tem implicações significativas para o futuro do investimento e da tomada de decisões. Por exemplo, a tecnologia pode automatizar o demorado processo de recolha e análise de dados, permitindo assim que os analistas financeiros se concentrem em tarefas mais estratégicas. Além disso, a tecnologia pode oferecer aconselhamento de investimento mais personalizado, tendo em conta uma gama mais ampla de fontes de dados. No entanto, é importante observar que, embora essas tecnologias ofereçam muitas vantagens, elas apresentam limitações, como o potencial de vieses algorítmicos ou erros na interpretação dos dados. Portanto, a supervisão humana ainda pode ser necessária para garantir resultados mais precisos e confiáveis.

Impacto disruptivo

O JP Morgan & Chase, um banco com sede nos EUA, costumava gastar aproximadamente 360,000 horas anualmente em revisões manuais de due diligence para clientes potenciais. A implementação de sistemas de PNL automatizou grande parte deste processo, reduzindo significativamente o tempo gasto e minimizando erros administrativos. Na fase pré-negociação, os analistas financeiros costumavam gastar cerca de dois terços do seu tempo a recolher dados, muitas vezes sem saber se esses dados seriam relevantes para os seus projectos. A PNL automatizou essa coleta e organização de dados, permitindo que os analistas se concentrem em informações mais valiosas e otimizando o tempo gasto no setor de serviços financeiros.

A análise de sentimento é outro domínio onde a PNL está causando um impacto substancial. Ao analisar palavras-chave e o tom dos comunicados de imprensa e das redes sociais, a IA pode avaliar o sentimento público em relação a eventos ou notícias, como a demissão do CEO de um banco. Esta análise pode então ser utilizada para prever como tais eventos podem influenciar o preço das ações do banco. Além da análise de sentimentos, a PNL também oferece suporte a serviços essenciais como detecção de fraudes, identificação de riscos de segurança cibernética e geração de relatórios de desempenho. Estas capacidades podem ser particularmente úteis para companhias de seguros, que poderiam implementar sistemas de PNL para examinar minuciosamente as submissões dos clientes em busca de inconsistências ou imprecisões ao reivindicar uma apólice.

Para os governos e organismos reguladores, as implicações a longo prazo da PNL nos serviços financeiros também são dignas de nota. A tecnologia pode ajudar no monitoramento da conformidade e na aplicação das regulamentações financeiras de forma mais eficiente. Por exemplo, a PNL poderia digitalizar e analisar automaticamente as transações financeiras para sinalizar atividades suspeitas, ajudando na luta contra o branqueamento de capitais ou a evasão fiscal. No entanto, à medida que estas tecnologias se tornam mais predominantes, poderá haver necessidade de novos regulamentos para garantir a utilização ética e a privacidade dos dados. 

Implicações da PNL aplicada na indústria de serviços financeiros

As implicações mais amplas da utilização da PNL pelas empresas de serviços financeiros podem incluir:

• Sistemas NLP e NLG trabalhando juntos para coletar dados e escrever relatórios sobre revisões anuais, desempenho e até peças de liderança de pensamento.
• Mais fintechs usando NLP para realizar análises de sentimento em produtos e serviços existentes, ofertas futuras e mudanças organizacionais.
• Menos analistas necessários para realizar análises pré-negociação e, em vez disso, mais gerentes de portfólio sendo contratados para processos de decisão de investimento.
• As atividades de detecção de fraude e auditoria de várias formas se tornarão mais abrangentes e eficazes.
• Os investimentos se tornam vítimas de uma “mentalidade de rebanho” se muitos dados de entrada usarem fontes de dados semelhantes. 
• Aumento dos riscos de manipulação interna de dados e ataques cibernéticos, especialmente instalação de dados de treinamento incorretos.

Questões a considerar

• Se você trabalha com finanças, sua empresa está usando PNL para automatizar alguns processos? 
• Se você trabalha fora dos serviços financeiros, como a PNL pode ser aplicada em seu setor?
• Como você acha que os papéis bancários e financeiros mudarão por causa da PNL?