NLP sa pananalapi: Ang pagsusuri sa teksto ay ginagawang mas madali ang mga desisyon sa pamumuhunan

• May-akda:
• pangalan Author

  Quantumrun Foresight
• Oktubre 10, 2022

Buod ng pananaw

Binabago ng natural na pagpoproseso ng wika (NLP) at ang kasama nitong teknolohiya, natural language generation (NLG), ang industriya ng pananalapi sa pamamagitan ng pag-automate ng pagsusuri ng data at pagbuo ng ulat. Ang mga teknolohiyang ito ay hindi lamang nag-streamline ng mga gawain tulad ng due diligence at pre-trade analysis ngunit nag-aalok din ng mga bagong kakayahan, tulad ng sentiment analysis at fraud detection. Gayunpaman, habang nagiging mas pinagsama ang mga ito sa mga sistema ng pananalapi, lumalaki ang pangangailangan para sa mga etikal na alituntunin at pangangasiwa ng tao upang matiyak ang katumpakan at privacy ng data.

NLP sa konteksto ng pananalapi

Ang natural na pagpoproseso ng wika (NLP) ay may kakayahang magsala sa napakaraming teksto upang lumikha ng mga salaysay na naka-back sa data na nag-aalok ng mahahalagang insight para sa mga mamumuhunan at kumpanya sa sektor ng mga serbisyong pinansyal. Sa paggawa nito, nakakatulong ito sa paggabay sa mga desisyon kung saan maglalaan ng kapital para sa pinakamataas na kita. Bilang isang dalubhasang sangay ng artificial intelligence, gumagamit ang NLP ng iba't ibang elemento ng linguistic gaya ng mga salita, parirala, at istruktura ng pangungusap upang matukoy ang mga tema o pattern sa parehong structured at unstructured na data. Ang structured data ay tumutukoy sa impormasyong nakaayos sa isang partikular, pare-parehong format, tulad ng portfolio performance metrics, habang ang hindi structured na data ay sumasaklaw sa iba't ibang format ng media, kabilang ang mga video, larawan, at podcast.

Batay sa mga pundasyon ng AI nito, gumagamit ang NLP ng mga algorithm para ayusin ang data na ito sa mga structured na pattern. Ang mga pattern na ito ay binibigyang-kahulugan ng natural language generation (NLG) system, na nagko-convert ng data sa mga salaysay para sa pag-uulat o pagkukuwento. Ang synergy na ito sa pagitan ng NLP at NLG na mga teknolohiya ay nagbibigay-daan para sa isang komprehensibong pagsusuri ng isang malawak na hanay ng mga materyales sa sektor ng pananalapi. Ang mga materyales na ito ay maaaring magsama ng mga taunang ulat, video, press release, panayam, at makasaysayang data ng pagganap mula sa mga kumpanya. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa magkakaibang mga mapagkukunang ito, maaaring mag-alok ang teknolohiya ng payo sa pamumuhunan, tulad ng pagmumungkahi kung aling mga stock ang maaaring sulit na bilhin o ibenta.

Ang aplikasyon ng NLP at NLG sa industriya ng mga serbisyo sa pananalapi ay may malaking implikasyon para sa hinaharap ng pamumuhunan at paggawa ng desisyon. Halimbawa, maaaring i-automate ng teknolohiya ang matagal na proseso ng pagkolekta at pagsusuri ng data, sa gayon ay nagbibigay-daan sa mga financial analyst na tumuon sa mas madiskarteng mga gawain. Bukod dito, ang teknolohiya ay maaaring mag-alok ng mas personalized na payo sa pamumuhunan sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa isang mas malawak na hanay ng mga mapagkukunan ng data. Gayunpaman, mahalagang tandaan na habang ang mga teknolohiyang ito ay nag-aalok ng maraming mga pakinabang, ang mga ito ay walang mga limitasyon, tulad ng potensyal para sa algorithmic bias o mga error sa interpretasyon ng data. Samakatuwid, maaaring kailanganin pa rin ang pangangasiwa ng tao upang matiyak ang pinakatumpak at maaasahang mga resulta.

Nakakagambalang epekto

Ang JP Morgan & Chase, isang bangkong nakabase sa US, ay gumugugol ng humigit-kumulang 360,000 oras taun-taon sa mga manu-manong pagsusuri sa angkop na pagsusumikap para sa mga potensyal na kliyente. Ang pagpapatupad ng mga sistema ng NLP ay nag-automate ng malaking bahagi ng prosesong ito, na makabuluhang binabawasan ang oras na ginugol at pinaliit ang mga clerical error. Sa yugto ng pre-trade, ang mga financial analyst ay gumugugol ng halos dalawang-katlo ng kanilang oras sa pangangalap ng data, kadalasan nang hindi nalalaman kung ang data na iyon ay may kaugnayan sa kanilang mga proyekto. Na-automate ng NLP ang pagkolekta at organisasyon ng data na ito, na nagpapahintulot sa mga analyst na tumuon sa mas mahalagang impormasyon at i-optimize ang oras na ginugol sa loob ng industriya ng mga serbisyo sa pananalapi.

Ang pagsusuri sa sentimento ay isa pang domain kung saan nagkakaroon ng malaking epekto ang NLP. Sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga keyword at tono sa mga press release at social media, masusuri ng AI ang pampublikong damdamin sa mga kaganapan o mga item ng balita, tulad ng pagbibitiw ng isang CEO ng bangko. Ang pagsusuri na ito ay maaaring gamitin upang mahulaan kung paano maaaring maimpluwensyahan ng mga naturang kaganapan ang presyo ng stock ng bangko. Higit pa sa pagsusuri ng damdamin, sinusuportahan din ng NLP ang mahahalagang serbisyo tulad ng pagtuklas ng panloloko, pagtukoy sa mga panganib sa cybersecurity, at pagbuo ng mga ulat sa pagganap. Ang mga kakayahan na ito ay maaaring maging partikular na kapaki-pakinabang para sa mga kompanya ng seguro, na maaaring mag-deploy ng mga NLP system upang suriin ang mga pagsusumite ng kliyente para sa mga hindi pagkakapare-pareho o mga kamalian kapag nag-claim ng isang patakaran.

Para sa mga pamahalaan at mga regulatory body, ang pangmatagalang implikasyon ng NLP sa mga serbisyong pinansyal ay kapansin-pansin din. Makakatulong ang teknolohiya sa pagsubaybay sa pagsunod at pagpapatupad ng mga regulasyon sa pananalapi nang mas mahusay. Halimbawa, maaaring awtomatikong i-scan at suriin ng NLP ang mga transaksyong pinansyal upang i-flag ang mga kahina-hinalang aktibidad, na tumutulong sa paglaban sa money laundering o pag-iwas sa buwis. Gayunpaman, habang nagiging laganap ang mga teknolohiyang ito, maaaring kailanganin ang mga bagong regulasyon upang matiyak ang etikal na paggamit at privacy ng data. 

Mga implikasyon ng NLP na inilapat sa loob ng industriya ng mga serbisyo sa pananalapi

Ang mas malawak na implikasyon ng paggamit ng NLP ng mga kumpanya ng serbisyo sa pananalapi ay maaaring kabilang ang:

• Ang mga sistema ng NLP at NLG ay nagtutulungan upang mag-collate ng data at magsulat ng mga ulat sa taunang mga pagsusuri, pagganap at kahit na mga bahagi ng pamumuno sa pag-iisip.
• Mas maraming fintech firm na gumagamit ng NLP para magsagawa ng pagsusuri ng sentimento sa mga kasalukuyang produkto at serbisyo, mga alok sa hinaharap, at mga pagbabago sa organisasyon.
• Mas kaunting analyst ang kailangan para magsagawa ng pre-trade analysis, at sa halip, mas maraming portfolio manager ang kinukuha para sa mga proseso ng desisyon sa pamumuhunan.
• Magiging mas komprehensibo at epektibo ang mga aktibidad sa pagtuklas at pag-audit ng pandaraya sa iba't ibang anyo.
• Ang mga pamumuhunan ay nagiging biktima ng isang “herd mentality” kung masyadong maraming input data ang gumagamit ng katulad na data source. 
• Mga tumaas na panganib para sa panloob na pagmamanipula ng data at cyberattacks, partikular na ang pag-install ng maling data ng pagsasanay.

Mga katanungang dapat isaalang-alang

• Kung nagtatrabaho ka sa pananalapi, gumagamit ba ang iyong kumpanya ng NLP para i-automate ang ilang proseso? 
• Kung nagtatrabaho ka sa labas ng mga serbisyong pinansyal, paano maaaring mailapat ang NLP sa iyong industriya?
• Paano sa tingin mo magbabago ang mga tungkulin sa pagbabangko at pananalapi dahil sa NLP?