НЛП в финансах: анализ текста упрощает принятие инвестиционных решений

ИЗОБРАЖЕНИЕ КРЕДИТ:
Кредит изображения
Istock

НЛП в финансах: анализ текста упрощает принятие инвестиционных решений

НЛП в финансах: анализ текста упрощает принятие инвестиционных решений

Текст подзаголовка
Обработка естественного языка дает финансовым аналитикам мощный инструмент для принятия правильных решений.
    • Автор:
    • Имя автора
      Квантумран Форсайт
    • 10 октября 2022

    Сводка статистики

    Обработка естественного языка (NLP) и сопутствующая ей технология генерации естественного языка (NLG) трансформируют финансовую отрасль за счет автоматизации анализа данных и создания отчетов. Эти технологии не только упрощают такие задачи, как комплексная проверка и предторговый анализ, но также предлагают новые возможности, такие как анализ настроений и обнаружение мошенничества. Однако по мере того, как они становятся все более интегрированными в финансовые системы, растет потребность в этических нормах и человеческом контроле для обеспечения точности и конфиденциальности данных.

    НЛП в контексте финансов

    Обработка естественного языка (NLP) позволяет анализировать огромные объемы текста для создания подкрепленных данными повествований, которые предлагают ценную информацию для инвесторов и компаний в секторе финансовых услуг. Тем самым это помогает принимать решения о том, куда распределить капитал для получения максимальной прибыли. Являясь специализированной отраслью искусственного интеллекта, НЛП использует различные лингвистические элементы, такие как слова, фразы и структуры предложений, для распознавания тем или шаблонов как в структурированных, так и в неструктурированных данных. Структурированные данные относятся к информации, которая организована в определенном, согласованном формате, например, показатели эффективности портфолио, тогда как неструктурированные данные охватывают различные медиаформаты, включая видео, изображения и подкасты.

    Опираясь на основы искусственного интеллекта, НЛП использует алгоритмы для организации этих данных в структурированные шаблоны. Эти шаблоны затем интерпретируются системами генерации естественного языка (NLG), которые преобразуют данные в повествования для отчетности или повествования. Такая синергия технологий NLP и NLG позволяет проводить комплексный анализ широкого спектра материалов финансового сектора. Эти материалы могут включать годовые отчеты, видеоролики, пресс-релизы, интервью и исторические данные о деятельности компаний. Анализируя эти разнообразные источники, технология может предложить инвестиционные советы, например, подсказать, какие акции стоит покупать или продавать.

    Применение NLP и NLG в индустрии финансовых услуг имеет значительные последствия для будущего инвестиций и принятия решений. Например, технология может автоматизировать трудоемкий процесс сбора и анализа данных, тем самым позволяя финансовым аналитикам сосредоточиться на более стратегических задачах. Более того, эта технология может предложить более персонализированные инвестиционные рекомендации, принимая во внимание более широкий спектр источников данных. Однако важно отметить, что, хотя эти технологии предлагают множество преимуществ, они не лишены ограничений, таких как вероятность алгоритмической предвзятости или ошибок в интерпретации данных. Таким образом, для обеспечения наиболее точных и надежных результатов все еще может потребоваться человеческий надзор.

    Разрушительное воздействие

    Американский банк JP Morgan & Chase раньше тратил около 360,000 XNUMX часов в год на ручную комплексную проверку потенциальных клиентов. Внедрение систем НЛП позволило автоматизировать большую часть этого процесса, значительно сократив затраты времени и минимизировав канцелярские ошибки. На этапе подготовки к сделке финансовые аналитики тратили около двух третей своего времени на сбор данных, часто даже не зная, будут ли эти данные иметь отношение к их проектам. NLP автоматизировала сбор и организацию данных, что позволило аналитикам сосредоточиться на более ценной информации и оптимизировать время, затрачиваемое в сфере финансовых услуг.

    Анализ настроений — еще одна область, в которой НЛП оказывает существенное влияние. Анализируя ключевые слова и тон пресс-релизов и социальных сетей, ИИ может оценить общественное мнение по поводу событий или новостей, таких как отставка генерального директора банка. Этот анализ затем можно использовать для прогнозирования того, как такие события могут повлиять на цену акций банка. Помимо анализа настроений, NLP также поддерживает такие важные услуги, как обнаружение мошенничества, выявление рисков кибербезопасности и создание отчетов о производительности. Эти возможности могут быть особенно полезны для страховых компаний, которые могут использовать системы НЛП для тщательной проверки заявлений клиентов на предмет несоответствий или неточностей при оформлении полиса.

    Для правительств и регулирующих органов также заслуживают внимания долгосрочные последствия НЛП в сфере финансовых услуг. Эта технология может помочь более эффективно контролировать соблюдение финансовых правил и обеспечивать их соблюдение. Например, НЛП может автоматически сканировать и анализировать финансовые транзакции, чтобы выявлять подозрительные действия, помогая в борьбе с отмыванием денег или уклонением от уплаты налогов. Однако по мере того, как эти технологии становятся все более распространенными, может возникнуть необходимость в новых правилах, обеспечивающих этичное использование и конфиденциальность данных. 

    Последствия применения НЛП в сфере финансовых услуг

    Более широкие последствия использования НЛП компаниями финансовых услуг могут включать:

    • Системы NLP и NLG работают вместе, чтобы сопоставлять данные и писать отчеты о ежегодных обзорах, производительности и даже передовых идеях.
    • Все больше финтех-компаний используют НЛП для анализа настроений в отношении существующих продуктов и услуг, будущих предложений и организационных изменений.
    • Меньше аналитиков требовалось для проведения предторгового анализа, и вместо этого нанималось больше портфельных менеджеров для процессов принятия инвестиционных решений.
    • Деятельность по выявлению и проверке мошенничества в различных формах станет более комплексной и эффективной.
    • Инвестиции становятся жертвами «стадного менталитета», если слишком много входных данных использует аналогичные источники данных. 
    • Повышенные риски внутренних манипуляций с данными и кибератак, особенно установка ошибочных данных обучения.

    Вопросы для рассмотрения

    • Если вы работаете в сфере финансов, использует ли ваша фирма НЛП для автоматизации некоторых процессов? 
    • Если вы работаете не в сфере финансовых услуг, как можно применить НЛП в вашей отрасли?
    • Как, по вашему мнению, роли банковского дела и финансов изменятся благодаря НЛП?