NLP katika fedha: Uchambuzi wa maandishi unarahisisha maamuzi ya uwekezaji

• mwandishi:
• mwandishi jina

  Mtazamo wa Quantumrun
• Oktoba 10, 2022

Muhtasari wa maarifa

Usindikaji wa lugha asilia (NLP) na teknolojia shirikishi yake, kizazi cha lugha asilia (NLG), wanabadilisha tasnia ya fedha kwa kufanya uchanganuzi wa data kiotomatiki na kutoa ripoti. Teknolojia hizi sio tu hurahisisha kazi kama vile umakini unaostahili na uchanganuzi wa kabla ya biashara lakini pia hutoa uwezo mpya, kama vile uchanganuzi wa maoni na kugundua ulaghai. Hata hivyo, inapounganishwa zaidi katika mifumo ya fedha, kuna hitaji kubwa la miongozo ya maadili na uangalizi wa kibinadamu ili kuhakikisha usahihi na faragha ya data.

NLP katika muktadha wa fedha

Usindikaji wa lugha asilia (NLP) una uwezo wa kuchuja kiasi kikubwa cha maandishi ili kuunda masimulizi yanayoungwa mkono na data ambayo hutoa maarifa muhimu kwa wawekezaji na makampuni katika sekta ya huduma za kifedha. Kwa kufanya hivyo, inasaidia kuongoza maamuzi juu ya mahali pa kutenga mtaji kwa mapato ya juu zaidi. Kama tawi maalum la akili bandia, NLP hutumia vipengele mbalimbali vya lugha kama vile maneno, vishazi, na miundo ya sentensi ili kutambua mandhari au ruwaza katika data iliyopangwa na isiyo na muundo. Data iliyopangwa inarejelea maelezo ambayo yamepangwa katika umbizo mahususi na thabiti, kama vile vipimo vya utendakazi wa kwingineko, huku data isiyo na muundo ikijumuisha miundo mbalimbali ya midia, ikiwa ni pamoja na video, picha na podikasti.

Kwa kuzingatia misingi yake ya AI, NLP hutumia algoriti kupanga data hii katika mifumo iliyopangwa. Mifumo hii basi hufasiriwa na mifumo ya kizazi cha lugha asilia (NLG), ambayo hubadilisha data kuwa masimulizi ya kuripoti au kusimulia hadithi. Ushirikiano huu kati ya teknolojia za NLP na NLG unaruhusu uchambuzi wa kina wa anuwai ya nyenzo katika sekta ya kifedha. Nyenzo hizi zinaweza kujumuisha ripoti za kila mwaka, video, taarifa kwa vyombo vya habari, mahojiano na data ya kihistoria ya utendaji kutoka kwa makampuni. Kwa kuchanganua vyanzo hivi mbalimbali, teknolojia inaweza kutoa ushauri wa uwekezaji, kama vile kupendekeza ni hisa zipi zinazofaa kununuliwa au kuuzwa.

Utumiaji wa NLP na NLG katika tasnia ya huduma za kifedha una athari kubwa kwa mustakabali wa uwekezaji na kufanya maamuzi. Kwa mfano, teknolojia inaweza kubinafsisha mchakato unaotumia wakati wa ukusanyaji na uchambuzi wa data, na hivyo kuruhusu wachambuzi wa kifedha kuzingatia kazi za kimkakati zaidi. Zaidi ya hayo, teknolojia inaweza kutoa ushauri wa uwekezaji unaobinafsishwa zaidi kwa kuzingatia anuwai ya vyanzo vya data. Hata hivyo, ni muhimu kutambua kwamba ingawa teknolojia hizi hutoa faida nyingi, hazina vikwazo, kama vile uwezekano wa upendeleo wa algorithmic au makosa katika tafsiri ya data. Kwa hiyo, uangalizi wa kibinadamu bado unaweza kuhitajika ili kuhakikisha matokeo sahihi zaidi na ya kuaminika.

Athari ya usumbufu

JP Morgan & Chase, benki yenye makao yake makuu nchini Marekani, ilikuwa ikitumia takriban saa 360,000 kila mwaka kwa ukaguzi wa uangalifu unaostahili kwa wateja watarajiwa. Utekelezaji wa mifumo ya NLP imejiendesha sehemu kubwa ya mchakato huu, kwa kiasi kikubwa kupunguza muda uliotumiwa na kupunguza makosa ya clerical. Katika awamu ya awali ya biashara, wachambuzi wa masuala ya fedha walikuwa wakitumia takriban theluthi mbili ya muda wao kukusanya data, mara nyingi bila kujua kama data hiyo ingefaa kwa miradi yao. NLP imejiendesha kiotomatiki ukusanyaji na shirika hili la data, ikiruhusu wachambuzi kuzingatia taarifa muhimu zaidi na kuboresha muda unaotumika katika sekta ya huduma za kifedha.

Uchambuzi wa hisia ni kikoa kingine ambapo NLP inafanya athari kubwa. Kwa kuchanganua maneno muhimu na sauti katika taarifa kwa vyombo vya habari na mitandao ya kijamii, AI inaweza kutathmini maoni ya umma kuhusu matukio au habari, kama vile kujiuzulu kwa Mkurugenzi Mtendaji wa benki. Uchambuzi huu unaweza kutumiwa kutabiri jinsi matukio kama haya yanaweza kuathiri bei ya hisa ya benki. Zaidi ya uchanganuzi wa maoni, NLP pia inasaidia huduma muhimu kama vile kugundua ulaghai, kutambua hatari za usalama wa mtandao na kutoa ripoti za utendakazi. Uwezo huu unaweza kuwa wa manufaa hasa kwa makampuni ya bima, ambayo yanaweza kupeleka mifumo ya NLP kuchunguza mawasilisho ya mteja kwa kutofautiana au makosa wakati wa kudai sera.

Kwa serikali na mashirika ya udhibiti, athari za muda mrefu za NLP katika huduma za kifedha pia ni muhimu. Teknolojia inaweza kusaidia katika kufuatilia uzingatiaji na kutekeleza kanuni za kifedha kwa ufanisi zaidi. Kwa mfano, NLP inaweza kuchanganua na kuchanganua miamala ya kifedha kiotomatiki ili kuripoti shughuli zinazotiliwa shaka, kusaidia katika mapambano dhidi ya ufujaji wa pesa au ukwepaji wa kodi. Hata hivyo, jinsi teknolojia hizi zinavyozidi kuenea, kunaweza kuwa na haja ya kanuni mpya ili kuhakikisha utumiaji wa maadili na faragha ya data. 

Athari za NLP zinatumika ndani ya tasnia ya huduma za kifedha

Athari pana za NLP kusaidiwa na kampuni za huduma za kifedha zinaweza kujumuisha:

• Mifumo ya NLP na NLG inafanya kazi pamoja ili kukusanya data na kuandika ripoti kuhusu hakiki za kila mwaka, utendaji na hata sehemu za uongozi wa fikra.
• Kampuni zaidi za fintech zinazotumia NLP kufanya uchanganuzi wa maoni kwenye bidhaa na huduma zilizopo, matoleo yajayo na mabadiliko ya shirika.
• Wachambuzi wachache walihitajika kufanya uchanganuzi wa awali wa biashara, na badala yake, wasimamizi wengi wa jalada waliajiriwa kwa michakato ya uamuzi wa uwekezaji.
• Shughuli za ugunduzi na ukaguzi wa ulaghai wa aina mbalimbali zitakuwa za kina na zenye ufanisi zaidi.
• Uwekezaji unakuwa wahasiriwa wa "mawazo ya kundi" ikiwa data nyingi za uingizaji hutumia vyanzo sawa vya data. 
• Kuongezeka kwa hatari za udanganyifu wa ndani wa data na mashambulizi ya mtandao, hasa kusakinisha data ya mafunzo yenye makosa.

Maswali ya kuzingatia

• Ikiwa unafanya kazi ya kifedha, je, kampuni yako inatumia NLP kurekebisha michakato fulani? 
• Ikiwa unafanya kazi nje ya huduma za kifedha, NLP inawezaje kutumika katika tasnia yako?
• Unafikiri majukumu ya benki na fedha yatabadilika kwa sababu ya NLP?