NLP në financa: Analiza e tekstit po i bën më të lehta vendimet për investime

• Author:
• Emri i autorit

  Parashikimi Kuantumrun
• Tetor 10, 2022

Përmbledhje e pasqyrës

Përpunimi i gjuhës natyrore (NLP) dhe teknologjia shoqëruese e tij, gjenerimi i gjuhës natyrore (NLG), po transformojnë industrinë financiare duke automatizuar analizën e të dhënave dhe gjenerimin e raporteve. Këto teknologji jo vetëm që thjeshtojnë detyrat si kujdesi i duhur dhe analiza para tregtisë, por gjithashtu ofrojnë aftësi të reja, të tilla si analiza e ndjenjave dhe zbulimi i mashtrimit. Megjithatë, ndërsa ato bëhen më të integruara në sistemet financiare, ka një nevojë në rritje për udhëzime etike dhe mbikëqyrje njerëzore për të siguruar saktësinë dhe privatësinë e të dhënave.

NLP në kontekstin financiar

Përpunimi i gjuhës natyrore (NLP) ka aftësinë të analizojë sasi të mëdha teksti për të krijuar narrativa të mbështetura nga të dhënat që ofrojnë njohuri të vlefshme për investitorët dhe kompanitë në sektorin e shërbimeve financiare. Duke vepruar kështu, ai ndihmon në drejtimin e vendimeve se ku të alokohet kapitali për kthime maksimale. Si një degë e specializuar e inteligjencës artificiale, NLP përdor elemente të ndryshme gjuhësore si fjalët, frazat dhe strukturat e fjalive për të dalluar temat ose modelet në të dhënat e strukturuara dhe të pastrukturuara. Të dhënat e strukturuara i referohen informacionit që organizohet në një format specifik dhe të qëndrueshëm, si matjet e performancës së portofolit, ndërsa të dhënat e pastrukturuara përfshijnë një sërë formatesh mediash, duke përfshirë videot, imazhet dhe podkastet.

Duke u bazuar në themelet e tij të AI, NLP përdor algoritme për të organizuar këto të dhëna në modele të strukturuara. Këto modele më pas interpretohen nga sistemet e gjenerimit të gjuhës natyrore (NLG), të cilat i konvertojnë të dhënat në tregime për raportim ose tregim. Kjo sinergji midis teknologjive NLP dhe NLG lejon një analizë gjithëpërfshirëse të një game të gjerë materialesh në sektorin financiar. Këto materiale mund të përfshijnë raporte vjetore, video, njoftime për shtyp, intervista dhe të dhëna historike të performancës nga kompanitë. Duke analizuar këto burime të ndryshme, teknologjia mund të ofrojë këshilla për investime, të tilla si sugjerimi se cilat aksione mund të jenë me vlerë për të blerë ose shitur.

Aplikimi i NLP dhe NLG në industrinë e shërbimeve financiare ka implikime të rëndësishme për të ardhmen e investimeve dhe vendimmarrjes. Për shembull, teknologjia mund të automatizojë procesin që kërkon shumë kohë të mbledhjes dhe analizës së të dhënave, duke lejuar kështu analistët financiarë të fokusohen në detyra më strategjike. Për më tepër, teknologjia mund të ofrojë këshilla më të personalizuara për investime duke marrë parasysh një gamë më të gjerë burimesh të dhënash. Megjithatë, është e rëndësishme të theksohet se ndërsa këto teknologji ofrojnë shumë përparësi, ato nuk janë pa kufizime, siç është potenciali për paragjykim algoritmik ose gabime në interpretimin e të dhënave. Prandaj, mbikëqyrja njerëzore mund të jetë ende e nevojshme për të siguruar rezultatet më të sakta dhe të besueshme.

Ndikim shkatërrues

JP Morgan & Chase, një bankë me bazë në SHBA, shpenzonte afërsisht 360,000 orë në vit për rishikimet manuale të kujdesit të duhur për klientët e mundshëm. Zbatimi i sistemeve NLP ka automatizuar një pjesë të madhe të këtij procesi, duke ulur ndjeshëm kohën e shpenzuar dhe duke minimizuar gabimet klerikale. Në fazën e para-tregtisë, analistët financiarë shpenzonin rreth dy të tretat e kohës së tyre për të mbledhur të dhëna, shpesh pa e ditur nëse ato të dhëna do të ishin të rëndësishme për projektet e tyre. NLP ka automatizuar këtë mbledhje dhe organizim të të dhënave, duke i lejuar analistët të fokusohen në informacione më të vlefshme dhe të optimizojnë kohën e kaluar brenda industrisë së shërbimeve financiare.

Analiza e ndjenjave është një fushë tjetër ku NLP po bën një ndikim thelbësor. Duke analizuar fjalët kyçe dhe tonin në njoftimet për shtyp dhe mediat sociale, AI mund të vlerësojë ndjenjën e publikut ndaj ngjarjeve ose lajmeve, të tilla si dorëheqja e një CEO të bankës. Kjo analizë mund të përdoret më pas për të parashikuar se si ngjarje të tilla mund të ndikojnë në çmimin e aksioneve të bankës. Përtej analizës së ndjenjave, NLP gjithashtu mbështet shërbime thelbësore si zbulimi i mashtrimit, identifikimi i rreziqeve të sigurisë kibernetike dhe gjenerimi i raporteve të performancës. Këto aftësi mund të jenë veçanërisht të dobishme për kompanitë e sigurimit, të cilat mund të vendosin sisteme NLP për të shqyrtuar parashtresat e klientëve për mospërputhje ose pasaktësi kur pretendojnë një politikë.

Për qeveritë dhe organet rregullatore, implikimet afatgjata të NLP në shërbimet financiare janë gjithashtu të rëndësishme. Teknologjia mund të ndihmojë në monitorimin e pajtueshmërisë dhe zbatimin e rregulloreve financiare në mënyrë më efikase. Për shembull, NLP mund të skanojë dhe analizojë automatikisht transaksionet financiare për të shënuar aktivitete të dyshimta, duke ndihmuar në luftën kundër pastrimit të parave ose evazionit fiskal. Megjithatë, ndërsa këto teknologji bëhen më të përhapura, mund të ketë nevojë për rregullore të reja për të siguruar përdorimin etik dhe privatësinë e të dhënave. 

Implikimet e NLP të aplikuara në industrinë e shërbimeve financiare

Implikimet më të gjera të NLP-së që përdoren nga kompanitë e shërbimeve financiare mund të përfshijnë:

• Sistemet NLP dhe NLG punojnë së bashku për të mbledhur të dhëna dhe për të shkruar raporte mbi rishikimet vjetore, performancën dhe madje edhe pjesët e udhëheqjes së mendimit.
• Më shumë firma fintech përdorin NLP për të kryer analiza të ndjenjave për produktet dhe shërbimet ekzistuese, ofertat e ardhshme dhe ndryshimet organizative.
• Më pak analistë nevojiteshin për të kryer analiza para-tregtuese, dhe në vend të kësaj, më shumë menaxherë portofoli do të punësoheshin për proceset e vendimmarrjes për investime.
• Zbulimi i mashtrimit dhe aktivitetet e auditimit të formave të ndryshme do të bëhen më gjithëpërfshirëse dhe efektive.
• Investimet bëhen viktima të një "mentaliteti të tufës" nëse shumë të dhëna hyrëse përdorin burime të ngjashme të dhënash. 
• Rreziqet në rritje për manipulimin e të dhënave të brendshme dhe sulmet kibernetike, veçanërisht instalimin e të dhënave të gabuara të trajnimit.

Pyetje që duhen marrë parasysh

• Nëse punoni në financë, a po përdor firma juaj NLP për të automatizuar disa procese? 
• Nëse punoni jashtë shërbimeve financiare, si mund të aplikohet NLP në industrinë tuaj?
• Si mendoni se do të ndryshojnë rolet bankare dhe financiare për shkak të NLP?