ఫైనాన్స్‌లో NLP: టెక్స్ట్ విశ్లేషణ పెట్టుబడి నిర్ణయాలను సులభతరం చేస్తోంది

చిత్రం క్రెడిట్:
చిత్రం క్రెడిట్
iStock

ఫైనాన్స్‌లో NLP: టెక్స్ట్ విశ్లేషణ పెట్టుబడి నిర్ణయాలను సులభతరం చేస్తోంది

ఫైనాన్స్‌లో NLP: టెక్స్ట్ విశ్లేషణ పెట్టుబడి నిర్ణయాలను సులభతరం చేస్తోంది

ఉపశీర్షిక వచనం
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ సరైన ఎంపికలు చేయడానికి ఆర్థిక విశ్లేషకులకు శక్తివంతమైన సాధనాన్ని అందిస్తుంది.
    • రచయిత గురించి:
    • రచయిత పేరు
      క్వాంటమ్రన్ దూరదృష్టి
    • అక్టోబర్ 10, 2022

    అంతర్దృష్టి సారాంశం

    సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) మరియు దాని సహచర సాంకేతికత, సహజ భాషా ఉత్పత్తి (NLG), డేటా విశ్లేషణ మరియు నివేదిక ఉత్పత్తిని ఆటోమేట్ చేయడం ద్వారా ఆర్థిక పరిశ్రమను మారుస్తున్నాయి. ఈ సాంకేతికతలు తగిన శ్రద్ధ మరియు ప్రీ-ట్రేడ్ విశ్లేషణ వంటి పనులను క్రమబద్ధీకరించడమే కాకుండా సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ మరియు మోసాన్ని గుర్తించడం వంటి కొత్త సామర్థ్యాలను కూడా అందిస్తాయి. అయినప్పటికీ, అవి ఆర్థిక వ్యవస్థల్లో మరింతగా కలిసిపోతున్నందున, ఖచ్చితత్వం మరియు డేటా గోప్యతను నిర్ధారించడానికి నైతిక మార్గదర్శకాలు మరియు మానవ పర్యవేక్షణ కోసం పెరుగుతున్న అవసరం ఉంది.

    ఆర్థిక సందర్భంలో NLP

    న్యాచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP) అనేది ఫైనాన్షియల్ సర్వీసెస్ సెక్టార్‌లోని పెట్టుబడిదారులు మరియు కంపెనీలకు విలువైన అంతర్దృష్టులను అందించే డేటా-ఆధారిత కథనాలను రూపొందించడానికి విస్తారమైన టెక్స్ట్‌ల ద్వారా జల్లెడ పట్టే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది. అలా చేయడం ద్వారా, గరిష్ట రాబడి కోసం మూలధనాన్ని ఎక్కడ కేటాయించాలనే దానిపై మార్గనిర్దేశం చేయడంలో ఇది సహాయపడుతుంది. కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ప్రత్యేక శాఖగా, NLP నిర్మాణాత్మక మరియు నిర్మాణాత్మక డేటా రెండింటిలోనూ థీమ్‌లు లేదా నమూనాలను గుర్తించడానికి పదాలు, పదబంధాలు మరియు వాక్య నిర్మాణాల వంటి వివిధ భాషా అంశాలను ఉపయోగిస్తుంది. స్ట్రక్చర్డ్ డేటా అనేది పోర్ట్‌ఫోలియో పనితీరు కొలమానాలు వంటి నిర్దిష్ట, స్థిరమైన ఆకృతిలో నిర్వహించబడే సమాచారాన్ని సూచిస్తుంది, అయితే నిర్మాణాత్మక డేటా వీడియోలు, చిత్రాలు మరియు పాడ్‌క్యాస్ట్‌లతో సహా వివిధ రకాల మీడియా ఫార్మాట్‌లను కలిగి ఉంటుంది.

    దాని AI పునాదులపై ఆధారపడి, NLP ఈ డేటాను నిర్మాణాత్మక నమూనాలుగా నిర్వహించడానికి అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగిస్తుంది. ఈ నమూనాలు సహజ భాషా ఉత్పత్తి (NLG) వ్యవస్థల ద్వారా వివరించబడతాయి, ఇవి డేటాను రిపోర్టింగ్ లేదా స్టోరీ టెల్లింగ్ కోసం కథనాలుగా మారుస్తాయి. NLP మరియు NLG టెక్నాలజీల మధ్య ఈ సమ్మేళనం ఆర్థిక రంగంలోని విస్తృత శ్రేణి పదార్థాల యొక్క సమగ్ర విశ్లేషణకు అనుమతిస్తుంది. ఈ మెటీరియల్‌లలో కంపెనీల నుండి వార్షిక నివేదికలు, వీడియోలు, పత్రికా ప్రకటనలు, ఇంటర్వ్యూలు మరియు చారిత్రక పనితీరు డేటా ఉంటాయి. ఈ విభిన్న వనరులను విశ్లేషించడం ద్వారా, సాంకేతికత పెట్టుబడి సలహాలను అందించగలదు, అంటే ఏ స్టాక్‌లను కొనడం లేదా విక్రయించడం విలువైనదో సూచించడం వంటివి.

    ఆర్థిక సేవల పరిశ్రమలో NLP మరియు NLG యొక్క అప్లికేషన్ భవిష్యత్తులో పెట్టుబడి మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడంపై గణనీయమైన ప్రభావాలను కలిగి ఉంది. ఉదాహరణకు, సాంకేతికత డేటా సేకరణ మరియు విశ్లేషణ యొక్క సమయం తీసుకునే ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేయగలదు, తద్వారా ఆర్థిక విశ్లేషకులు మరింత వ్యూహాత్మక పనులపై దృష్టి పెట్టడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. అంతేకాకుండా, విస్తృత శ్రేణి డేటా వనరులను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ద్వారా సాంకేతికత మరింత వ్యక్తిగతీకరించిన పెట్టుబడి సలహాలను అందించగలదు. అయితే, ఈ సాంకేతికతలు అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తున్నప్పటికీ, అవి అల్గారిథమిక్ బయాస్ లేదా డేటా ఇంటర్‌ప్రెటేషన్‌లో లోపాలు వంటి పరిమితులు లేకుండా ఉండవని గమనించడం ముఖ్యం. అందువల్ల, అత్యంత ఖచ్చితమైన మరియు నమ్మదగిన ఫలితాలను నిర్ధారించడానికి మానవ పర్యవేక్షణ ఇంకా అవసరం కావచ్చు.

    విఘాతం కలిగించే ప్రభావం

    JP మోర్గాన్ & చేజ్, US-ఆధారిత బ్యాంక్, సంభావ్య క్లయింట్‌ల కోసం మాన్యువల్ డ్యూ డిలిజెన్స్ రివ్యూల కోసం సంవత్సరానికి సుమారు 360,000 గంటలు వెచ్చించేది. NLP వ్యవస్థల అమలు ఈ ప్రక్రియలో ఎక్కువ భాగాన్ని స్వయంచాలకంగా మార్చింది, ఖర్చు చేసే సమయాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది మరియు క్లరికల్ లోపాలను తగ్గిస్తుంది. ప్రీ-ట్రేడ్ దశలో, ఆర్థిక విశ్లేషకులు తమ ప్రాజెక్ట్‌లకు కూడా ఆ డేటా సంబంధితంగా ఉందో లేదో తెలియకుండానే, వారి సమయాన్ని దాదాపు మూడింట రెండు వంతుల డేటాను సేకరించడానికి వెచ్చిస్తారు. NLP ఈ డేటా సేకరణ మరియు సంస్థను ఆటోమేట్ చేసింది, విశ్లేషకులు మరింత విలువైన సమాచారంపై దృష్టి పెట్టడానికి మరియు ఆర్థిక సేవల పరిశ్రమలో గడిపిన సమయాన్ని అనుకూలపరచడానికి అనుమతిస్తుంది.

    సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ అనేది NLP గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపుతున్న మరొక డొమైన్. ప్రెస్ రిలీజ్‌లు మరియు సోషల్ మీడియాలో కీలకపదాలు మరియు టోన్‌ను విశ్లేషించడం ద్వారా, బ్యాంక్ CEO రాజీనామా వంటి ఈవెంట్‌లు లేదా వార్తల పట్ల ప్రజల మనోభావాలను AI అంచనా వేయగలదు. అటువంటి సంఘటనలు బ్యాంక్ స్టాక్ ధరను ఎలా ప్రభావితం చేస్తాయో అంచనా వేయడానికి ఈ విశ్లేషణను ఉపయోగించవచ్చు. సెంటిమెంట్ విశ్లేషణకు మించి, NLP మోసాన్ని గుర్తించడం, సైబర్‌ సెక్యూరిటీ రిస్క్‌లను గుర్తించడం మరియు పనితీరు నివేదికలను రూపొందించడం వంటి ముఖ్యమైన సేవలకు కూడా మద్దతు ఇస్తుంది. ఈ సామర్థ్యాలు బీమా కంపెనీలకు ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడతాయి, పాలసీని క్లెయిమ్ చేసేటప్పుడు అసమానతలు లేదా తప్పుల కోసం క్లయింట్ సమర్పణలను పరిశీలించడానికి NLP వ్యవస్థలను అమలు చేయవచ్చు.

    ప్రభుత్వాలు మరియు నియంత్రణ సంస్థల కోసం, ఆర్థిక సేవలలో NLP యొక్క దీర్ఘకాలిక చిక్కులు కూడా గమనించదగినవి. సాంకేతికత సమ్మతిని పర్యవేక్షించడంలో మరియు ఆర్థిక నిబంధనలను మరింత సమర్థవంతంగా అమలు చేయడంలో సహాయపడుతుంది. ఉదాహరణకు, NLP అనుమానాస్పద కార్యకలాపాలను ఫ్లాగ్ చేయడానికి ఆర్థిక లావాదేవీలను స్వయంచాలకంగా స్కాన్ చేస్తుంది మరియు విశ్లేషించగలదు, మనీలాండరింగ్ లేదా పన్ను ఎగవేతకు వ్యతిరేకంగా పోరాటంలో సహాయపడుతుంది. అయితే, ఈ సాంకేతికతలు మరింత ప్రబలంగా మారినందున, నైతిక వినియోగం మరియు డేటా గోప్యతను నిర్ధారించడానికి కొత్త నిబంధనల అవసరం ఉండవచ్చు. 

    ఆర్థిక సేవల పరిశ్రమలో NLP యొక్క చిక్కులు వర్తిస్తాయి

    ఫైనాన్షియల్ సర్వీసెస్ కంపెనీల ద్వారా NLP పరపతి పొందడం యొక్క విస్తృత చిక్కులు వీటిని కలిగి ఉండవచ్చు:

    • NLP మరియు NLG సిస్టమ్‌లు డేటాను క్రోడీకరించడానికి మరియు వార్షిక సమీక్షలు, పనితీరు మరియు ఆలోచనా నాయకత్వ భాగాలపై నివేదికలను వ్రాయడానికి కలిసి పని చేస్తాయి.
    • ఇప్పటికే ఉన్న ఉత్పత్తులు మరియు సేవలు, భవిష్యత్ ఆఫర్‌లు మరియు సంస్థాగత మార్పులపై సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ చేయడానికి NLPని ఉపయోగించే మరిన్ని ఫిన్‌టెక్ సంస్థలు.
    • ప్రీ-ట్రేడ్ విశ్లేషణను నిర్వహించడానికి తక్కువ మంది విశ్లేషకులు అవసరం మరియు బదులుగా, పెట్టుబడి నిర్ణయ ప్రక్రియల కోసం ఎక్కువ మంది పోర్ట్‌ఫోలియో మేనేజర్‌లను నియమించారు.
    • వివిధ రూపాల మోసాన్ని గుర్తించడం మరియు ఆడిటింగ్ కార్యకలాపాలు మరింత సమగ్రంగా మరియు ప్రభావవంతంగా మారతాయి.
    • ఎక్కువ ఇన్‌పుట్ డేటా సారూప్య డేటా మూలాలను ఉపయోగిస్తే పెట్టుబడులు "మంద మనస్తత్వానికి" బాధితులుగా మారతాయి. 
    • అంతర్గత డేటా మానిప్యులేషన్ మరియు సైబర్‌టాక్‌లు, ముఖ్యంగా తప్పుడు శిక్షణ డేటాను ఇన్‌స్టాల్ చేయడం వల్ల ప్రమాదాలు పెరిగాయి.

    పరిగణించవలసిన ప్రశ్నలు

    • మీరు ఫైనాన్స్‌లో పనిచేస్తుంటే, కొన్ని ప్రక్రియలను ఆటోమేట్ చేయడానికి మీ సంస్థ NLPని ఉపయోగిస్తుందా? 
    • మీరు ఆర్థిక సేవల వెలుపల పని చేస్తే, మీ పరిశ్రమలో NLP ఎలా వర్తించవచ్చు?
    • NLP కారణంగా బ్యాంకింగ్ మరియు ఫైనాన్స్ పాత్రలు ఎలా మారుతాయని మీరు అనుకుంటున్నారు?