فنانس ۾ اين ايل پي: ٽيڪسٽ تجزيو سيڙپڪاري جي فيصلن کي آسان بڻائي رهيو آهي
فنانس ۾ اين ايل پي: ٽيڪسٽ تجزيو سيڙپڪاري جي فيصلن کي آسان بڻائي رهيو آهي
فنانس ۾ اين ايل پي: ٽيڪسٽ تجزيو سيڙپڪاري جي فيصلن کي آسان بڻائي رهيو آهي
- الاهي:
- آڪٽوبر 10، 2022
بصيرت جو خلاصو
قدرتي ٻولي پروسيسنگ (NLP) ۽ ان جي ساٿي ٽيڪنالاجي، قدرتي ٻولي جي پيداوار (NLG)، ڊيٽا جي تجزيي ۽ رپورٽ جي پيداوار کي خودڪار ڪندي مالي صنعت کي تبديل ڪري رهيا آهن. اهي ٽيڪنالاجيون نه صرف ڪمن کي منظم ڪن ٿيون جهڙوڪ محنت ۽ اڳ-واپار تجزيا پر نيون صلاحيتون پڻ پيش ڪن ٿيون، جهڙوڪ جذبي جو تجزيو ۽ فراڊ جو پتو لڳائڻ. جڏهن ته، جيئن اهي مالياتي نظامن ۾ وڌيڪ ضم ٿي ويا آهن، اتي اخلاقي هدايتن جي وڌندڙ ضرورت آهي ۽ انساني نگراني جي درستگي ۽ ڊيٽا جي رازداري کي يقيني بڻائڻ لاء.
NLP فنانس جي حوالي سان
قدرتي ٻولي پروسيسنگ (NLP) ڊيٽا جي پٺڀرائي واري روايتون ٺاهڻ لاءِ متن جي وسيع مقدار ذريعي ڇڪڻ جي صلاحيت رکي ٿي جيڪي مالي خدمتن جي شعبي ۾ سيڙپڪارن ۽ ڪمپنين لاءِ قيمتي بصيرت پيش ڪن ٿيون. ائين ڪرڻ سان، اهو مدد ڪري ٿو گائيڊ فيصلن تي جتي سرمائي کي وڌ ۾ وڌ واپسي لاءِ مختص ڪيو وڃي. مصنوعي ذهانت جي هڪ خاص شاخ جي طور تي، اين ايل پي مختلف لساني عناصر جهڙوڪ لفظن، جملن، ۽ جملن جي جوڙجڪ کي استعمال ڪري ٿو هڪٻئي کي منظم ۽ غير منظم ڊيٽا ۾ هڪٻئي يا نمونن کي سمجهڻ لاء. منظم ڪيل ڊيٽا ان معلومات ڏانهن اشارو ڪري ٿو جيڪا هڪ مخصوص، هڪجهڙائي واري شڪل ۾ منظم ڪئي وئي آهي، جهڙوڪ پورٽ فوليو ڪارڪردگي ميٽرڪس، جڏهن ته غير منظم ڊيٽا مختلف ميڊيا فارميٽ تي مشتمل آهي، بشمول وڊيوز، تصويرون، ۽ پوڊ ڪاسٽ.
ان جي AI بنيادن تي تعمير ڪندي، NLP هن ڊيٽا کي منظم نموني ۾ ترتيب ڏيڻ لاء الگورتھم استعمال ڪري ٿو. اهي نمونا وري قدرتي ٻولي جي نسل (NLG) سسٽم ذريعي تفسير ڪيا ويا آهن، جيڪي ڊيٽا کي رپورٽنگ يا ڪهاڻي ٻڌائڻ لاء بيانن ۾ تبديل ڪندا آهن. NLP ۽ NLG ٽيڪنالاجيز جي وچ ۾ هي هم آهنگ مالي شعبي ۾ مواد جي وسيع رينج جي جامع تجزيي جي اجازت ڏئي ٿي. انهن مواد ۾ شامل ٿي سگھي ٿو سالياني رپورٽون، وڊيوز، پريس رليز، انٽرويو، ۽ ڪمپنين کان تاريخي ڪارڪردگي ڊيٽا. انهن متنوع ذريعن جو تجزيو ڪندي، ٽيڪنالاجي سيڙپڪاري جي صلاح پيش ڪري سگهي ٿي، جهڙوڪ اهو مشورو ڏئي ٿو ته ڪهڙا اسٽاڪ خريد ڪرڻ يا وڪرو ڪرڻ جي قابل هوندا.
مالي خدمتن جي صنعت ۾ اين ايل پي ۽ اين ايل جي جي درخواست سيڙپڪاري ۽ فيصلا ڪرڻ جي مستقبل لاءِ اهم اثر رکي ٿي. مثال طور، ٽيڪنالاجي ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۽ تجزيي جي وقت سازي واري عمل کي خودڪار ڪري سگهي ٿي، انهي ڪري مالي تجزيه نگارن کي وڌيڪ اسٽريٽجڪ ڪمن تي ڌيان ڏيڻ جي اجازت ڏئي ٿي. ان کان علاوه، ٽيڪنالاجي ڊيٽا ذريعن جي وسيع رينج کي اڪائونٽ ۾ وٺڻ سان وڌيڪ ذاتي سيڙپڪاري جي صلاح پيش ڪري سگهي ٿي. بهرحال، اهو نوٽ ڪرڻ ضروري آهي ته جڏهن اهي ٽيڪنالاجيون ڪيترائي فائدا پيش ڪن ٿيون، اهي حد کان سواء نه آهن، جهڙوڪ الورورٿمڪ تعصب جي امڪاني يا ڊيٽا جي تشريح ۾ غلطيون. تنهن ڪري، سڀ کان وڌيڪ صحيح ۽ قابل اعتماد نتيجن کي يقيني بڻائڻ لاء انساني نگراني اڃا به گهربل هجي.
خراب ڪندڙ اثر
جي پي مورگن ۽ چيس، هڪ يو ايس جي بنياد تي بينڪ، تقريبن 360,000 ڪلاڪ هر سال خرچ ڪندو هو امڪاني گراهڪن لاءِ دستي طور تي محنتي جائزي تي. اين ايل پي سسٽم تي عمل ڪرڻ هن عمل جي هڪ وڏي حصي کي خودڪار ڪيو آهي، خاص طور تي خرچ ٿيل وقت کي گھٽائڻ ۽ ڪلرياتي غلطين کي گھٽائڻ. واپار کان اڳ واري مرحلي ۾، مالي تجزيه نگار پنهنجي وقت جو ٻه ٽيون حصو ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۾ خرچ ڪندا هئا، اڪثر اهو ڄاڻڻ کان سواءِ ته اهو ڊيٽا انهن جي منصوبن سان لاڳاپيل هوندو. NLP هن ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۽ تنظيم کي خودڪار ڪيو آهي، تجزيه نگارن کي وڌيڪ قيمتي معلومات تي ڌيان ڏيڻ ۽ مالي خدمتن جي صنعت ۾ خرچ ڪيل وقت کي بهتر ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو.
جذبي جو تجزيو هڪ ٻيو ڊومين آهي جتي اين ايل پي هڪ اهم اثر پيدا ڪري رهيو آهي. پريس رليز ۽ سوشل ميڊيا ۾ لفظن ۽ ٽون جو تجزيو ڪرڻ سان، AI واقعن يا خبرون شين جي حوالي سان عوامي جذبي جو اندازو لڳائي سگھي ٿو، جيئن بئنڪ جي سي اي او جي استعيفيٰ. اهو تجزيو پوءِ استعمال ڪري سگهجي ٿو اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ ته ڪيئن اهڙا واقعا بينڪ جي اسٽاڪ جي قيمت تي اثرانداز ٿي سگهن ٿا. جذبي جي تجزيي کان ٻاهر، NLP ضروري خدمتن کي پڻ سپورٽ ڪري ٿو جهڙوڪ فراڊ جي سڃاڻپ، سائبر سيڪيورٽي خطرن جي نشاندهي ڪرڻ، ۽ ڪارڪردگي رپورٽون پيدا ڪرڻ. اهي صلاحيتون خاص طور تي انشورنس ڪمپنين لاءِ ڪارآمد ٿي سگهن ٿيون، جيڪي پاليسي جي دعويٰ ڪرڻ وقت ڪلائنٽ جي جمعن جي غير مطابقت يا غلطين جي ڇنڊڇاڻ لاءِ NLP سسٽم کي ترتيب ڏئي سگهن ٿيون.
حڪومتن ۽ ريگيوليٽري ادارن لاءِ، مالي خدمتن ۾ NLP جا ڊگھي مدي وارا اثر پڻ قابل ذڪر آھن. ٽيڪنالاجي تعميل جي نگراني ۽ مالي ضابطن کي وڌيڪ موثر طريقي سان لاڳو ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿي. مثال طور، NLP خود بخود اسڪين ۽ تجزيو ڪري سگهي ٿي مالي ٽرانزيڪشن کي شڪي سرگرمين کي نشانو بڻائڻ لاءِ، مني لانڊرنگ يا ٽيڪس چوري جي خلاف جنگ ۾ مدد ڪندي. جڏهن ته، جيئن اهي ٽيڪنالاجيون وڌيڪ عام ٿي وينديون آهن، اتي اخلاقي استعمال ۽ ڊيٽا جي رازداري کي يقيني بڻائڻ لاء نئين ضابطن جي ضرورت هوندي.
مالي خدمتن جي صنعت ۾ لاڳو ڪيل اين ايل پي جا اثر
مالي خدمتن جي ڪمپنين پاران استعمال ٿيندڙ اين ايل پي جا وسيع اثر شامل ٿي سگھن ٿا:
- NLP ۽ NLG سسٽم گڏجي ڪم ڪري رهيا آهن ڊيٽا کي گڏ ڪرڻ ۽ رپورٽون لکڻ لاءِ سالياني جائزي، ڪارڪردگي ۽ حتي سوچ جي قيادت جي ٽڪرن تي.
- موجوده پروڊڪٽس ۽ خدمتن، مستقبل جي پيشڪش، ۽ تنظيمي تبديلين تي جذباتي تجزيي کي انجام ڏيڻ لاءِ اين ايل پي استعمال ڪندي وڌيڪ فنٽيڪ ڪمپنيون.
- ٿورڙي تجزيه نگارن جي ضرورت آهي اڳي واپار جي تجزيي لاءِ، ۽ ان جي بدران، وڌيڪ پورٽ فوليو مينيجرز کي ڀرتي ڪيو پيو وڃي سيڙپڪاري جي فيصلي جي عمل لاءِ.
- فراڊ ڳولڻ ۽ مختلف شڪلن جي آڊيٽنگ سرگرميون وڌيڪ جامع ۽ اثرائتو ٿي وينديون.
- سيڙپڪاري جو شڪار ٿي رهيو آهي "هيڊ ذهنيت" جو جيڪڏهن تمام گهڻو ان پٽ ڊيٽا ساڳيو ڊيٽا ذريعن کي استعمال ڪري ٿو.
- اندروني ڊيٽا جي ورهاڱي ۽ سائبر حملن لاء خطرات وڌائي، خاص طور تي غلط تربيتي ڊيٽا کي نصب ڪرڻ.
غور ڪرڻ لاءِ سوال
- جيڪڏهن توهان فنانس ۾ ڪم ڪري رهيا آهيو، ڇا توهان جي فرم NLP استعمال ڪري رهي آهي ڪجهه عملن کي خودڪار ڪرڻ لاءِ؟
- جيڪڏهن توهان مالي خدمتن کان ٻاهر ڪم ڪندا آهيو، توهان جي صنعت ۾ اين ايل پي ڪيئن لاڳو ٿي سگهي ٿي؟
- توهان ڪيئن ٿا سوچيو ته بئنڪنگ ۽ فنانس جا ڪردار NLP جي ڪري تبديل ٿيندا؟
بصيرت جا حوالا
هيٺ ڏنل مشهور ۽ ادارتي لنڪ هن بصيرت لاء حوالو ڏنو ويو آهي:
