NLP în finanțe: analiza textului face deciziile de investiții mai ușoare

• Autor:
• Numele autorului

  Previziune Quantumrun
• Octombrie 10, 2022

Rezumat perspectivă

Procesarea limbajului natural (NLP) și tehnologia sa însoțitoare, generarea limbajului natural (NLG), transformă industria financiară prin automatizarea analizei datelor și a generării de rapoarte. Aceste tehnologii nu numai că simplifică sarcini precum due diligence și analiza pre-tranzacționare, dar oferă și noi capabilități, cum ar fi analiza sentimentelor și detectarea fraudei. Cu toate acestea, pe măsură ce acestea devin mai integrate în sistemele financiare, există o nevoie tot mai mare de linii directoare etice și de supraveghere umană pentru a asigura acuratețea și confidențialitatea datelor.

NLP în context financiar

Procesarea limbajului natural (NLP) are capacitatea de a analiza cantități mari de text pentru a crea narațiuni susținute de date care oferă informații valoroase pentru investitori și companii din sectorul serviciilor financiare. Procedând astfel, ajută la ghidarea deciziilor privind locul în care să aloce capitalul pentru rentabilitate maximă. Ca ramură specializată a inteligenței artificiale, NLP utilizează diverse elemente lingvistice, cum ar fi cuvinte, fraze și structuri de propoziții, pentru a discerne teme sau modele atât în ​​datele structurate, cât și în cele nestructurate. Datele structurate se referă la informațiile care sunt organizate într-un format specific, consistent, cum ar fi valorile de performanță a portofoliului, în timp ce datele nestructurate cuprind o varietate de formate media, inclusiv videoclipuri, imagini și podcasturi.

Bazându-se pe bazele sale AI, NLP folosește algoritmi pentru a organiza aceste date în modele structurate. Aceste modele sunt apoi interpretate de sistemele de generare a limbajului natural (NLG), care convertesc datele în narațiuni pentru raportare sau povestire. Această sinergie între tehnologiile NLP și NLG permite o analiză cuprinzătoare a unei game largi de materiale din sectorul financiar. Aceste materiale pot include rapoarte anuale, videoclipuri, comunicate de presă, interviuri și date istorice de performanță de la companii. Analizând aceste surse diverse, tehnologia poate oferi sfaturi de investiții, cum ar fi sugerarea acțiunilor care merită cumpărate sau vândute.

Aplicarea NLP și NLG în industria serviciilor financiare are implicații semnificative pentru viitorul investițiilor și al procesului decizional. De exemplu, tehnologia poate automatiza procesul de colectare și analiză a datelor, care necesită timp, permițând astfel analiştilor financiari să se concentreze pe sarcini mai strategice. Mai mult, tehnologia poate oferi sfaturi de investiții mai personalizate, luând în considerare o gamă mai largă de surse de date. Cu toate acestea, este important de reținut că, deși aceste tehnologii oferă multe avantaje, ele nu sunt lipsite de limitări, cum ar fi potențialul de părtinire algoritmică sau erori în interpretarea datelor. Prin urmare, este posibil ca supravegherea umană să fie încă necesară pentru a asigura cele mai precise și fiabile rezultate.

Impact perturbator

JP Morgan & Chase, o bancă cu sediul în SUA, obișnuia să cheltuiască aproximativ 360,000 de ore anual pentru verificări manuale de due diligence pentru clienții potențiali. Implementarea sistemelor NLP a automatizat o mare parte a acestui proces, reducând semnificativ timpul petrecut și minimizând erorile administrative. În faza de pre-tranzacționare, analiștii financiari obișnuiau să-și petreacă aproximativ două treimi din timp culegând date, adesea fără să știe dacă aceste date ar fi chiar relevante pentru proiectele lor. NLP a automatizat această colectare și organizare a datelor, permițând analiștilor să se concentreze pe informații mai valoroase și optimizând timpul petrecut în industria serviciilor financiare.

Analiza sentimentelor este un alt domeniu în care NLP are un impact substanțial. Analizând cuvintele cheie și tonul din comunicatele de presă și din rețelele sociale, AI poate evalua sentimentul publicului față de evenimente sau știri, cum ar fi demisia directorului general al unei bănci. Această analiză poate fi apoi utilizată pentru a prezice modul în care astfel de evenimente pot influența prețul acțiunilor băncii. Dincolo de analiza sentimentelor, NLP acceptă și servicii esențiale precum detectarea fraudelor, identificarea riscurilor de securitate cibernetică și generarea de rapoarte de performanță. Aceste capabilități pot fi deosebit de utile pentru companiile de asigurări, care ar putea implementa sisteme NLP pentru a verifica cu atenție trimiterile clienților pentru inconsecvențe sau inexactități atunci când revendică o poliță.

Pentru guverne și organismele de reglementare, implicațiile pe termen lung ale NLP în serviciile financiare sunt, de asemenea, demne de remarcat. Tehnologia poate ajuta la monitorizarea conformității și la aplicarea reglementărilor financiare mai eficient. De exemplu, NLP ar putea scana și analiza automat tranzacțiile financiare pentru a semnala activități suspecte, ajutând în lupta împotriva spălării banilor sau a evaziunii fiscale. Cu toate acestea, pe măsură ce aceste tehnologii devin mai răspândite, poate fi nevoie de noi reglementări pentru a asigura utilizarea etică și confidențialitatea datelor. 

Implicațiile NLP aplicate în industria serviciilor financiare

Implicațiile mai ample ale utilizării NLP de către companiile de servicii financiare pot include:

• Sistemele NLP și NLG lucrează împreună pentru a colecta date și pentru a scrie rapoarte despre recenzii anuale, performanță și chiar piese de leadership gândit.
• Mai multe firme fintech care folosesc NLP pentru a efectua analize de sentimente privind produsele și serviciile existente, ofertele viitoare și schimbările organizaționale.
• Mai puțini analiști au fost necesari pentru a efectua analize înainte de tranzacționare și, în schimb, mai mulți manageri de portofoliu sunt angajați pentru procesele de decizie de investiții.
• Activitățile de detectare și auditare a fraudelor de diferite forme vor deveni mai cuprinzătoare și mai eficiente.
• Investițiile devin victime ale unei „mentalități de turmă” dacă prea multe date de intrare folosesc surse de date similare. 
• Riscuri crescute pentru manipularea datelor interne și atacurile cibernetice, în special instalarea datelor de antrenament eronate.

Întrebări de luat în considerare

• Dacă lucrați în domeniul financiar, firma dvs. folosește NLP pentru a automatiza unele procese? 
• Dacă lucrați în afara serviciilor financiare, cum ar putea fi aplicat NLP în industria dvs.?
• Cum credeți că se vor schimba rolurile bancare și financiare din cauza NLP?