NLP v financah: analiza besedila olajša odločitve o naložbah

• Avtor:
• ime avtorja

  Quantumrun Foresight
• Oktober 10, 2022

Povzetek vpogleda

Obdelava naravnega jezika (NLP) in njena spremljevalna tehnologija, generiranje naravnega jezika (NLG), spreminjata finančno industrijo z avtomatizacijo analize podatkov in ustvarjanja poročil. Te tehnologije ne le poenostavljajo naloge, kot sta skrbni pregled in analiza pred trgovanjem, temveč ponujajo tudi nove zmogljivosti, kot sta analiza razpoloženja in odkrivanje goljufij. Ker pa postajajo vse bolj integrirani v finančne sisteme, obstaja vse večja potreba po etičnih smernicah in človeškem nadzoru za zagotavljanje točnosti in zasebnosti podatkov.

NLP v kontekstu financ

Obdelava naravnega jezika (NLP) ima možnost presejati ogromne količine besedila za ustvarjanje s podatki podprtih pripovedi, ki ponujajo dragocene vpoglede za vlagatelje in podjetja v sektorju finančnih storitev. S tem pomaga pri odločitvah o tem, kam razporediti kapital za največje donose. Kot specializirana veja umetne inteligence NLP uporablja različne jezikovne elemente, kot so besede, besedne zveze in stavčne strukture, da prepozna teme ali vzorce tako v strukturiranih kot nestrukturiranih podatkih. Strukturirani podatki se nanašajo na informacije, ki so organizirane v določeni, dosledni obliki, kot so meritve uspešnosti portfelja, medtem ko nestrukturirani podatki zajemajo različne medijske oblike, vključno z videoposnetki, slikami in podcasti.

NLP gradi na svojih temeljih umetne inteligence in uporablja algoritme za organizacijo teh podatkov v strukturirane vzorce. Te vzorce nato interpretirajo sistemi za ustvarjanje naravnega jezika (NLG), ki pretvorijo podatke v pripovedi za poročanje ali pripovedovanje zgodb. Ta sinergija med tehnologijama NLP in NLG omogoča celovito analizo širokega spektra materialov v finančnem sektorju. Ta gradiva lahko vključujejo letna poročila, videoposnetke, sporočila za javnost, intervjuje in pretekle podatke o uspešnosti podjetij. Z analizo teh različnih virov lahko tehnologija ponudi naložbene nasvete, na primer predlaga, katere delnice bi se lahko splačalo kupiti ali prodati.

Uporaba NLP in NLG v industriji finančnih storitev ima pomembne posledice za prihodnost naložb in odločanja. Tehnologija lahko na primer avtomatizira dolgotrajen proces zbiranja in analize podatkov, s čimer finančnim analitikom omogoči, da se osredotočijo na bolj strateške naloge. Poleg tega lahko tehnologija ponudi bolj prilagojene naložbene nasvete z upoštevanjem širšega nabora virov podatkov. Vendar je pomembno opozoriti, da čeprav te tehnologije ponujajo številne prednosti, niso brez omejitev, kot je možnost algoritemske pristranskosti ali napak pri interpretaciji podatkov. Zato je morda še vedno potreben človeški nadzor, da se zagotovijo najbolj natančni in zanesljivi rezultati.

Moteč vpliv

J. P. Morgan & Chase, banka s sedežem v ZDA, je porabila približno 360,000 ur letno za ročne skrbne preglede potencialnih strank. Implementacija NLP sistemov je avtomatizirala velik del tega procesa, znatno skrajšala porabljen čas in minimizirala pisne napake. V fazi pred trgovanjem so finančni analitiki približno dve tretjini svojega časa porabili za zbiranje podatkov, pogosto ne da bi vedeli, ali bodo ti podatki sploh pomembni za njihove projekte. NLP je avtomatiziral to zbiranje in organizacijo podatkov, kar analitikom omogoča, da se osredotočijo na bolj dragocene informacije in optimizirajo čas, porabljen v industriji finančnih storitev.

Analiza razpoloženja je še eno področje, kjer ima NLP velik vpliv. Z analizo ključnih besed in tona v sporočilih za javnost in družbenih medijih lahko umetna inteligenca oceni javno mnenje o dogodkih ali novicah, kot je odstop izvršnega direktorja banke. To analizo je nato mogoče uporabiti za predvidevanje, kako lahko takšni dogodki vplivajo na tečaj delnice banke. Poleg analize razpoloženja NLP podpira tudi bistvene storitve, kot so odkrivanje goljufij, prepoznavanje tveganj kibernetske varnosti in ustvarjanje poročil o uspešnosti. Te zmožnosti so lahko še posebej uporabne za zavarovalnice, ki bi lahko uvedle sisteme NLP za pregled prispevkov strank glede nedoslednosti ali netočnosti pri uveljavljanju police.

Za vlade in regulativne organe so pomembne tudi dolgoročne posledice NLP v finančnih storitvah. Tehnologija lahko pomaga pri spremljanju skladnosti in učinkovitejšem izvrševanju finančnih predpisov. Na primer, NLP bi lahko samodejno skeniral in analiziral finančne transakcije, da bi označil sumljive dejavnosti, kar bi pomagalo v boju proti pranju denarja ali davčnim utajam. Ker pa te tehnologije postajajo vse bolj razširjene, bodo morda potrebni novi predpisi za zagotavljanje etične uporabe in zasebnosti podatkov. 

Posledice uporabe NLP v industriji finančnih storitev

Širše posledice tega, da podjetja za finančne storitve uporabljajo NLP, lahko vključujejo:

• Sistema NLP in NLG sodelujeta pri zbiranju podatkov in pisanju poročil o letnih pregledih, uspešnosti in celo delih razmišljanja.
• Več fintech podjetij uporablja NLP za izvajanje analize razpoloženja o obstoječih izdelkih in storitvah, prihodnjih ponudbah in organizacijskih spremembah.
• Manj analitikov je bilo potrebnih za izvajanje analize pred trgovanjem, namesto tega je bilo za postopke odločanja o naložbah najetih več upravljavcev portfelja.
• Dejavnosti odkrivanja in revidiranja prevar v različnih oblikah bodo postale celovitejše in učinkovitejše.
• Naložbe postanejo žrtve »čredne miselnosti«, če preveč vhodnih podatkov uporablja podobne vire podatkov. 
• Povečana tveganja za manipulacijo notranjih podatkov in kibernetske napade, zlasti namestitev napačnih podatkov o usposabljanju.

Vprašanja, ki jih je treba upoštevati

• Če delate v financah, ali vaše podjetje uporablja NLP za avtomatizacijo nekaterih procesov? 
• Če delate zunaj finančnih storitev, kako bi lahko NLP uporabili v vaši industriji?
• Kako mislite, da se bosta bančni in finančni vlogi spremenili zaradi NLP?