NLP ในด้านการเงิน: การวิเคราะห์ข้อความทำให้การตัดสินใจลงทุนง่ายขึ้น

• เขียนโดย:
• ชื่อผู้เขียน

  มองการณ์ไกลควอนตัมรัน
• ตุลาคม 10, 2022

สรุปข้อมูลเชิงลึก

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และเทคโนโลยีร่วมอย่างการสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG) กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมทางการเงินโดยทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างรายงานเป็นแบบอัตโนมัติ เทคโนโลยีเหล่านี้ไม่เพียงแต่ปรับปรุงประสิทธิภาพงาน เช่น การตรวจสอบสถานะและการวิเคราะห์ก่อนการซื้อขาย แต่ยังนำเสนอความสามารถใหม่ๆ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึกและการตรวจจับการฉ้อโกง อย่างไรก็ตาม เนื่องจากมีการรวมเข้ากับระบบการเงินมากขึ้น จึงมีความต้องการแนวทางปฏิบัติด้านจริยธรรมและการกำกับดูแลของมนุษย์เพิ่มมากขึ้นเพื่อรับรองความถูกต้องและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

NLP ในบริบททางการเงิน

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) มีความสามารถในการกรองข้อความจำนวนมหาศาลเพื่อสร้างเรื่องราวที่ได้รับการสนับสนุนจากข้อมูล ซึ่งนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าสำหรับนักลงทุนและบริษัทในภาคบริการทางการเงิน การทำเช่นนี้จะช่วยเป็นแนวทางในการตัดสินใจว่าจะจัดสรรเงินทุนเพื่อผลตอบแทนสูงสุดที่ไหน ในฐานะสาขาเฉพาะทางของปัญญาประดิษฐ์ NLP ใช้องค์ประกอบทางภาษาที่หลากหลาย เช่น คำ วลี และโครงสร้างประโยค เพื่อแยกแยะธีมหรือรูปแบบในข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ข้อมูลที่มีโครงสร้างหมายถึงข้อมูลที่จัดระเบียบในรูปแบบที่เฉพาะเจาะจงและสอดคล้องกัน เช่น เมตริกประสิทธิภาพของพอร์ตโฟลิโอ ในขณะที่ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างครอบคลุมรูปแบบสื่อที่หลากหลาย รวมถึงวิดีโอ รูปภาพ และพอดแคสต์

NLP ใช้อัลกอริธึมเพื่อจัดระเบียบข้อมูลนี้ให้เป็นรูปแบบที่มีโครงสร้างบนพื้นฐาน AI จากนั้นรูปแบบเหล่านี้จะถูกตีความโดยระบบการสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG) ซึ่งจะแปลงข้อมูลให้เป็นเรื่องเล่าสำหรับการรายงานหรือการเล่าเรื่อง การทำงานร่วมกันระหว่างเทคโนโลยี NLP และ NLG ช่วยให้สามารถวิเคราะห์วัสดุที่หลากหลายในภาคการเงินได้อย่างครอบคลุม สื่อเหล่านี้อาจรวมถึงรายงานประจำปี วิดีโอ ข่าวประชาสัมพันธ์ บทสัมภาษณ์ และข้อมูลผลการดำเนินงานในอดีตจากบริษัทต่างๆ ด้วยการวิเคราะห์แหล่งข้อมูลที่หลากหลายเหล่านี้ เทคโนโลยีจึงสามารถให้คำแนะนำด้านการลงทุนได้ เช่น การแนะนำหุ้นที่อาจคุ้มค่าในการซื้อหรือขาย

การประยุกต์ใช้ NLP และ NLG ในอุตสาหกรรมบริการทางการเงินมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่ออนาคตของการลงทุนและการตัดสินใจ ตัวอย่างเช่น เทคโนโลยีสามารถทำให้กระบวนการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้เวลานานเป็นไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยให้นักวิเคราะห์ทางการเงินมุ่งเน้นไปที่งานเชิงกลยุทธ์มากขึ้น นอกจากนี้เทคโนโลยียังสามารถให้คำแนะนำการลงทุนส่วนบุคคลได้มากขึ้นโดยคำนึงถึงแหล่งข้อมูลที่หลากหลายมากขึ้น อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือแม้ว่าเทคโนโลยีเหล่านี้จะมีข้อดีหลายประการ แต่ก็ไม่ได้ไร้ข้อจำกัด เช่น โอกาสที่จะเกิดอคติของอัลกอริทึมหรือข้อผิดพลาดในการตีความข้อมูล ดังนั้น อาจจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลโดยมนุษย์เพื่อให้มั่นใจว่าผลลัพธ์มีความถูกต้องและเชื่อถือได้มากที่สุด

ผลกระทบก่อกวน

JP Morgan & Chase ซึ่งเป็นธนาคารในสหรัฐฯ เคยใช้เวลาประมาณ 360,000 ชั่วโมงต่อปีในการตรวจสอบวิเคราะห์สถานะด้วยตนเองสำหรับผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า การนำระบบ NLP ไปใช้ทำให้กระบวนการนี้เป็นไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยลดเวลาที่ใช้ไปอย่างมากและลดข้อผิดพลาดของธุรการให้เหลือน้อยที่สุด ในช่วงก่อนการซื้อขาย นักวิเคราะห์ทางการเงินมักจะใช้เวลาประมาณสองในสามของการรวบรวมข้อมูล โดยมักไม่รู้ว่าข้อมูลนั้นจะเกี่ยวข้องกับโครงการของพวกเขาหรือไม่ NLP ได้รวบรวมข้อมูลและจัดระเบียบอัตโนมัติ ช่วยให้นักวิเคราะห์มุ่งเน้นไปที่ข้อมูลที่มีค่ามากขึ้น และเพิ่มประสิทธิภาพเวลาที่ใช้ในอุตสาหกรรมบริการทางการเงิน

การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นอีกโดเมนหนึ่งที่ NLP กำลังสร้างผลกระทบอย่างมาก ด้วยการวิเคราะห์คำหลักและน้ำเสียงในข่าวประชาสัมพันธ์และโซเชียลมีเดีย AI สามารถประเมินความรู้สึกของสาธารณชนต่อเหตุการณ์หรือรายการข่าว เช่น การลาออกของ CEO ของธนาคาร การวิเคราะห์นี้สามารถใช้เพื่อคาดการณ์ว่าเหตุการณ์ดังกล่าวอาจส่งผลต่อราคาหุ้นของธนาคารได้อย่างไร นอกเหนือจากการวิเคราะห์ความรู้สึกแล้ว NLP ยังสนับสนุนบริการที่จำเป็น เช่น การตรวจจับการฉ้อโกง การระบุความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ และการสร้างรายงานประสิทธิภาพ ความสามารถเหล่านี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับบริษัทประกันภัย ซึ่งสามารถปรับใช้ระบบ NLP เพื่อกลั่นกรองการส่งของลูกค้าเพื่อหาความไม่สอดคล้องกันหรือความไม่ถูกต้องเมื่ออ้างสิทธิ์กรมธรรม์

สำหรับรัฐบาลและหน่วยงานกำกับดูแล ผลกระทบระยะยาวของ NLP ในบริการทางการเงินก็เป็นสิ่งที่น่าสังเกตเช่นกัน เทคโนโลยีนี้สามารถช่วยในการติดตามการปฏิบัติตามกฎระเบียบและการบังคับใช้กฎระเบียบทางการเงินได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น NLP สามารถสแกนและวิเคราะห์ธุรกรรมทางการเงินโดยอัตโนมัติเพื่อระบุกิจกรรมที่น่าสงสัย ซึ่งช่วยในการต่อสู้กับการฟอกเงินหรือการหลีกเลี่ยงภาษี อย่างไรก็ตาม เนื่องจากเทคโนโลยีเหล่านี้แพร่หลายมากขึ้น จึงอาจมีความจำเป็นสำหรับกฎระเบียบใหม่เพื่อให้แน่ใจว่ามีการใช้งานอย่างมีจริยธรรมและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล 

ความหมายของ NLP ที่นำไปใช้ในอุตสาหกรรมบริการทางการเงิน

ผลกระทบที่กว้างขึ้นของ NLP ที่บริษัทผู้ให้บริการทางการเงินนำไปใช้อาจรวมถึง:

• ระบบ NLP และ NLG ทำงานร่วมกันเพื่อรวบรวมข้อมูลและเขียนรายงานเกี่ยวกับการทบทวนประจำปี ประสิทธิภาพการทำงาน และแม้แต่ชิ้นส่วนความเป็นผู้นำทางความคิด
• บริษัทฟินเทคจำนวนมากขึ้นใช้ NLP เพื่อวิเคราะห์ความรู้สึกที่มีต่อผลิตภัณฑ์และบริการที่มีอยู่ ข้อเสนอในอนาคต และการเปลี่ยนแปลงองค์กร
• นักวิเคราะห์จำนวนน้อยลงจำเป็นต้องทำการวิเคราะห์ก่อนการซื้อขาย และมีการจ้างผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอมากขึ้นสำหรับกระบวนการตัดสินใจลงทุน
• กิจกรรมการตรวจจับและตรวจสอบการทุจริตในรูปแบบต่างๆ จะมีความครอบคลุมและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• การลงทุนจะตกเป็นเหยื่อของ "ความคิดแบบฝูง" หากข้อมูลอินพุตมากเกินไปใช้แหล่งข้อมูลที่คล้ายกัน 
• เพิ่มความเสี่ยงสำหรับการจัดการข้อมูลภายในและการโจมตีทางไซเบอร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการติดตั้งข้อมูลการฝึกอบรมที่ผิดพลาด

คำถามที่ต้องพิจารณา

• หากคุณทำงานด้านการเงิน บริษัทของคุณใช้ NLP เพื่อทำให้กระบวนการบางอย่างเป็นไปโดยอัตโนมัติหรือไม่ 
• หากคุณทำงานนอกเหนือจากบริการทางการเงิน NLP จะถูกนำไปใช้ในอุตสาหกรรมของคุณอย่างไร?
• คุณคิดว่าบทบาทของธนาคารและการเงินจะเปลี่ยนไปอย่างไรเนื่องจาก NLP