НЛП у финансијама: Анализа текста олакшава доношење инвестиционих одлука

КРЕДИТ ЗА СЛИКУ:
Слика кредит
иСтоцк

НЛП у финансијама: Анализа текста олакшава доношење инвестиционих одлука

НЛП у финансијама: Анализа текста олакшава доношење инвестиционих одлука

Текст поднаслова
Обрада природног језика даје финансијским аналитичарима моћан алат за доношење правих избора.
    • Аутор:
    • ime аутора
      Куантумрун Форесигхт
    • Октобар КСНУМКС, КСНУМКС

    Сажетак увида

    Обрада природног језика (НЛП) и пратећа технологија, генерисање природног језика (НЛГ), трансформишу финансијску индустрију аутоматизацијом анализе података и генерисања извештаја. Ове технологије не само да поједностављују задатке као што су дужна пажња и анализа пре трговине, већ нуде и нове могућности, као што су анализа расположења и откривање превара. Међутим, како они постају све више интегрисани у финансијске системе, постоји све већа потреба за етичким смерницама и људским надзором како би се осигурала тачност и приватност података.

    НЛП у контексту финансија

    Обрада природног језика (НЛП) има могућност да прође кроз огромне количине текста како би створила наративе засноване на подацима који нуде вредне увиде инвеститорима и компанијама у сектору финансијских услуга. На тај начин помаже у доношењу одлука о томе где алоцирати капитал за максималне приносе. Као специјализована грана вештачке интелигенције, НЛП користи различите лингвистичке елементе као што су речи, фразе и структуре реченица да би разазнао теме или обрасце у структурираним и неструктурираним подацима. Структурирани подаци се односе на информације које су организоване у одређеном, доследном формату, као што су метрика перформанси портфеља, док неструктурирани подаци обухватају различите медијске формате, укључујући видео записе, слике и подкастове.

    Надовезујући се на своје АИ основе, НЛП користи алгоритме да организује ове податке у структуриране обрасце. Ови обрасци се затим тумаче системима за генерисање природног језика (НЛГ), који претварају податке у наративе за извештавање или приповедање. Ова синергија између НЛП и НЛГ технологија омогућава свеобухватну анализу широког спектра материјала у финансијском сектору. Ови материјали могу укључивати годишње извештаје, видео записе, саопштења за јавност, интервјуе и историјске податке о учинку компанија. Анализом ових различитих извора, технологија може понудити савете за инвестирање, као што је сугерисање које акције би могле бити вредне куповине или продаје.

    Примена НЛП-а и НЛГ-а у индустрији финансијских услуга има значајне импликације на будућност улагања и доношења одлука. На пример, технологија може да аутоматизује дуготрајан процес прикупљања и анализе података, омогућавајући тако финансијским аналитичарима да се фокусирају на више стратешких задатака. Штавише, технологија може понудити персонализованије савете за инвестирање узимајући у обзир шири спектар извора података. Међутим, важно је напоменути да иако ове технологије нуде многе предности, оне нису без ограничења, као што су потенцијал за алгоритамску пристрасност или грешке у интерпретацији података. Стога, људски надзор може и даље бити потребан да би се осигурали најтачнији и најпоузданији резултати.

    Ометајући утицај

    ЈП Морган & Цхасе, банка са сједиштем у САД-у, трошила је око 360,000 сати годишње на ручне ревизије потенцијалних клијената. Имплементација НЛП система је аутоматизовала велики део овог процеса, значајно смањивши утрошено време и минимизирајући административне грешке. У фази пре трговине, финансијски аналитичари су трошили око две трећине свог времена на прикупљање података, често не знајући да ли ће ти подаци уопште бити релевантни за њихове пројекте. НЛП је аутоматизовао ово прикупљање и организацију података, омогућавајући аналитичарима да се фокусирају на вредније информације и оптимизују време проведено у индустрији финансијских услуга.

    Анализа осећања је још један домен где НЛП има значајан утицај. Анализом кључних речи и тона у саопштењима за штампу и друштвеним медијима, вештачка интелигенција може да процени јавно расположење према догађајима или вестима, као што је оставка генералног директора банке. Ова анализа се затим може користити за предвиђање како такви догађаји могу утицати на цену акција банке. Поред анализе расположења, НЛП такође подржава основне услуге као што су откривање превара, идентификовање ризика сајбер безбедности и генерисање извештаја о учинку. Ове могућности могу бити посебно корисне за осигуравајућа друштва, која би могла да примене НЛП системе како би пажљиво испитали поднеске клијената због недоследности или нетачности приликом тражења полисе.

    За владе и регулаторна тела, дугорочне импликације НЛП-а на финансијске услуге су такође вредне пажње. Технологија може помоћи у праћењу усклађености и ефикаснијем спровођењу финансијских прописа. На пример, НЛП би могао аутоматски да скенира и анализира финансијске трансакције како би означио сумњиве активности, помажући у борби против прања новца или утаје пореза. Међутим, како ове технологије постају све распрострањеније, можда ће постојати потреба за новим прописима како би се осигурала етичка употреба и приватност података. 

    Импликације НЛП-а примењене у индустрији финансијских услуга

    Шире импликације НЛП-а које компаније за финансијске услуге користе могу укључивати:

    • НЛП и НЛГ системи који раде заједно на упоређивању података и писању извештаја о годишњим прегледима, перформансама, па чак и водећим деловима.
    • Више финтецх фирми које користе НЛП за анализу расположења постојећих производа и услуга, будућих понуда и организационих промена.
    • Мање аналитичара је било потребно за спровођење анализе пре трговине, а уместо тога, више портфолио менаџера је ангажовано за процесе доношења одлука о улагањима.
    • Активности откривања превара и ревизије различитих облика постаће свеобухватније и делотворније.
    • Инвестиције постају жртве „менталитета стада“ ако превише улазних података користи сличне изворе података. 
    • Повећани ризици за интерну манипулацију подацима и сајбер нападе, посебно инсталирање погрешних података за обуку.

    Питања која треба размотрити

    • Ако радите у финансијама, да ли ваша фирма користи НЛП за аутоматизацију неких процеса? 
    • Ако радите ван финансијских услуга, како би се НЛП могао применити у вашој индустрији?
    • Шта мислите како ће се улоге банкарства и финансија променити због НЛП-а?