NLP inom finans: Textanalys gör investeringsbeslut enklare

• Författare:
• författarnamn

  Quantumrun Framsyn
• Oktober 10, 2022

Insiktssammanfattning

Natural language processing (NLP) och dess följeteknologi, natural language generation (NLG), förändrar finansbranschen genom att automatisera dataanalys och rapportgenerering. Dessa tekniker effektiviserar inte bara uppgifter som due diligence och analys före handel utan erbjuder också nya möjligheter, såsom sentimentanalys och bedrägeriupptäckt. Men när de blir mer integrerade i finansiella system, finns det ett växande behov av etiska riktlinjer och mänsklig tillsyn för att säkerställa noggrannhet och datasekretess.

NLP i finanssammanhang

Naturlig språkbehandling (NLP) har förmågan att sålla genom stora mängder text för att skapa dataunderstödda berättelser som erbjuder värdefulla insikter för investerare och företag inom finanssektorn. Genom att göra det hjälper det till att vägleda beslut om var man ska allokera kapital för maximal avkastning. Som en specialiserad gren av artificiell intelligens använder NLP olika språkliga element som ord, fraser och meningsstrukturer för att urskilja teman eller mönster i både strukturerad och ostrukturerad data. Strukturerad data hänvisar till information som är organiserad i ett specifikt, konsekvent format, som portföljprestandastatistik, medan ostrukturerad data omfattar en mängd olika medieformat, inklusive videor, bilder och poddsändningar.

NLP bygger på sina AI-grunder och använder algoritmer för att organisera denna data i strukturerade mönster. Dessa mönster tolkas sedan av naturliga språkgenereringssystem (NLG), som omvandlar data till berättelser för rapportering eller berättelse. Denna synergi mellan NLP- och NLG-teknologier möjliggör en omfattande analys av ett brett utbud av material inom finanssektorn. Dessa material kan inkludera årsrapporter, videor, pressmeddelanden, intervjuer och historiska resultatdata från företag. Genom att analysera dessa olika källor kan tekniken erbjuda investeringsråd, som att föreslå vilka aktier som kan vara värda att köpa eller sälja.

Tillämpningen av NLP och NLG i finansbranschen har betydande konsekvenser för framtiden för investeringar och beslutsfattande. Tekniken kan till exempel automatisera den tidskrävande processen för datainsamling och analys, vilket gör det möjligt för finansanalytiker att fokusera på mer strategiska uppgifter. Dessutom kan tekniken erbjuda mer personlig investeringsrådgivning genom att ta hänsyn till ett bredare utbud av datakällor. Det är dock viktigt att notera att även om dessa tekniker erbjuder många fördelar, är de inte utan begränsningar, såsom potentialen för algoritmisk bias eller fel i datatolkningen. Därför kan mänsklig tillsyn fortfarande behövas för att säkerställa de mest exakta och tillförlitliga resultaten.

Störande inverkan

JP Morgan & Chase, en USA-baserad bank, brukade spendera cirka 360,000 XNUMX timmar årligen på manuella due diligence-granskningar för potentiella kunder. Implementeringen av NLP-system har automatiserat en stor del av denna process, vilket avsevärt har minskat tidsåtgången och minimerat skrivfel. I förhandelsfasen brukade finansanalytiker spendera ungefär två tredjedelar av sin tid på att samla in data, ofta utan att veta om den informationen ens skulle vara relevant för deras projekt. NLP har automatiserat denna datainsamling och organisation, vilket gör att analytiker kan fokusera på mer värdefull information och optimera tiden som spenderas inom finansbranschen.

Sentimentanalys är en annan domän där NLP har en betydande inverkan. Genom att analysera nyckelord och tonfall i pressmeddelanden och sociala medier kan AI bedöma allmänhetens sentiment mot händelser eller nyheter, till exempel en bankvd:s avgång. Denna analys kan sedan användas för att förutsäga hur sådana händelser kan påverka bankens aktiekurs. Utöver sentimentanalys stöder NLP också viktiga tjänster som bedrägeriupptäckt, identifiering av cybersäkerhetsrisker och generering av resultatrapporter. Dessa funktioner kan vara särskilt användbara för försäkringsbolag, som skulle kunna distribuera NLP-system för att granska klientbidrag för inkonsekvenser eller felaktigheter när de gör anspråk på en försäkring.

För regeringar och tillsynsorgan är de långsiktiga konsekvenserna av NLP i finansiella tjänster också anmärkningsvärda. Tekniken kan hjälpa till att övervaka efterlevnad och upprätthålla finansiella regler mer effektivt. Till exempel kan NLP automatiskt skanna och analysera finansiella transaktioner för att flagga misstänkta aktiviteter, vilket hjälper till i kampen mot penningtvätt eller skatteflykt. Men när dessa tekniker blir vanligare kan det finnas behov av nya regler för att säkerställa etisk användning och datasekretess. 

Implikationer av NLP tillämpad inom finansbranschen

Vidare konsekvenser av att NLP utnyttjas av finansiella tjänsteföretag kan inkludera:

• NLP- och NLG-system arbetar tillsammans för att sammanställa data och skriva rapporter om årliga granskningar, prestationer och till och med tankeledarskap.
• Fler fintechföretag som använder NLP för att utföra sentimentanalyser av befintliga produkter och tjänster, framtida erbjudanden och organisatoriska förändringar.
• Färre analytiker behövde göra analyser före handeln och istället anlitades fler portföljförvaltare för investeringsbeslutsprocesser.
• Olika former av bedrägeriupptäckande och revision kommer att bli mer omfattande och effektiva.
• Investeringar blir offer för en "flockmentalitet" om för mycket indata använder liknande datakällor. 
• Ökade risker för intern datamanipulation och cyberattacker, särskilt installation av felaktig utbildningsdata.

Frågor att överväga

• Om du arbetar inom finans, använder ditt företag NLP för att automatisera vissa processer? 
• Om du arbetar utanför finansiella tjänster, hur kan NLP tillämpas i din bransch?
• Hur tror du att bank- och finansrollerna kommer att förändras på grund av NLP?