Finansta NLP: Metin analizi, yatırım kararlarını kolaylaştırıyor

• Yazar:
• Yazar adı

  Kuantumrun Öngörüsü
• 10 Ekim 2022

Analiz özeti

Doğal dil işleme (NLP) ve ona eşlik eden teknoloji, doğal dil oluşturma (NLG), veri analizini ve rapor oluşturmayı otomatikleştirerek finans sektörünü dönüştürüyor. Bu teknolojiler yalnızca durum tespiti ve işlem öncesi analiz gibi görevleri kolaylaştırmakla kalmıyor, aynı zamanda duyarlılık analizi ve sahtekarlık tespiti gibi yeni yetenekler de sunuyor. Ancak, finansal sistemlere daha fazla entegre oldukça, doğruluğu ve veri gizliliğini sağlamak için etik kurallara ve insan gözetimine olan ihtiyaç da artıyor.

Finans bağlamında NLP

Doğal dil işleme (NLP), finansal hizmetler sektöründeki yatırımcılara ve şirketlere değerli bilgiler sunan veri destekli anlatılar oluşturmak için çok miktarda metni eleme yeteneğine sahiptir. Bunu yaparak, maksimum getiri için sermayenin nereye tahsis edileceğine ilişkin kararların yönlendirilmesine yardımcı olur. Yapay zekanın uzmanlaşmış bir dalı olarak NLP, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerdeki temaları veya kalıpları ayırt etmek için kelimeler, ifadeler ve cümle yapıları gibi çeşitli dilsel unsurları kullanır. Yapılandırılmış veriler, portföy performans ölçümleri gibi belirli, tutarlı bir formatta düzenlenen bilgileri ifade ederken, yapılandırılmamış veriler videolar, resimler ve podcast'ler dahil olmak üzere çeşitli medya formatlarını kapsar.

Yapay zeka temellerini temel alan NLP, bu verileri yapılandırılmış kalıplar halinde düzenlemek için algoritmalar kullanır. Bu modeller daha sonra verileri raporlama veya hikaye anlatımı için anlatılara dönüştüren doğal dil oluşturma (NLG) sistemleri tarafından yorumlanır. NLP ve NLG teknolojileri arasındaki bu sinerji, finans sektöründeki çok çeşitli materyallerin kapsamlı bir analizine olanak sağlar. Bu materyaller şirketlerin yıllık raporlarını, videolarını, basın bültenlerini, röportajlarını ve geçmiş performans verilerini içerebilir. Teknoloji, bu çeşitli kaynakları analiz ederek hangi hisse senetlerinin satın alınmaya veya satılmaya değer olabileceğini önermek gibi yatırım tavsiyeleri sunabilir.

NLP ve NLG'nin finansal hizmetler sektöründe uygulanmasının, yatırım ve karar vermenin geleceği üzerinde önemli etkileri vardır. Örneğin teknoloji, zaman alan veri toplama ve analiz sürecini otomatik hale getirerek finansal analistlerin daha stratejik görevlere odaklanmasına olanak tanıyabilir. Üstelik teknoloji, daha geniş bir veri kaynağı yelpazesini dikkate alarak daha kişiselleştirilmiş yatırım tavsiyeleri sunabilir. Bununla birlikte, bu teknolojilerin pek çok avantaj sunmasına rağmen algoritmik sapma potansiyeli veya veri yorumlamadaki hatalar gibi sınırlamalardan da yoksun olmadığını belirtmek önemlidir. Bu nedenle, en doğru ve güvenilir sonuçların elde edilmesi için hâlâ insan gözetimine ihtiyaç duyulabilir.

Yıkıcı etki

ABD merkezli bir banka olan JP Morgan & Chase, potansiyel müşteriler için manuel durum tespiti incelemelerine yılda yaklaşık 360,000 saat harcıyordu. NLP sistemlerinin uygulanması, bu sürecin büyük bir bölümünü otomatikleştirerek harcanan zamanı önemli ölçüde azalttı ve yazım hatalarını en aza indirdi. Ticaret öncesi aşamada, finansal analistler zamanlarının yaklaşık üçte ikisini veri toplamak için harcıyorlardı; çoğu zaman bu verilerin projeleriyle alakalı olup olmadığını bile bilmiyorlardı. NLP, bu veri toplama ve organizasyonunu otomatikleştirerek analistlerin daha değerli bilgilere odaklanmasına ve finansal hizmetler sektöründe harcanan zamanı optimize etmesine olanak tanıdı.

Duygu analizi, NLP'nin önemli bir etki yarattığı başka bir alandır. Yapay zeka, basın bültenleri ve sosyal medyadaki anahtar kelimeleri ve üslubu analiz ederek, bir banka CEO'sunun istifası gibi olaylara veya haberlere yönelik kamuoyunun duyarlılığını değerlendirebilir. Bu analiz daha sonra bu tür olayların bankanın hisse senedi fiyatlarını nasıl etkileyebileceğini tahmin etmek için kullanılabilir. NLP, duyarlılık analizinin ötesinde, dolandırıcılık tespiti, siber güvenlik risklerinin belirlenmesi ve performans raporları oluşturulması gibi temel hizmetleri de destekler. Bu yetenekler, bir poliçe talebinde bulunurken müşteri başvurularını tutarsızlıklar veya yanlışlıklar açısından incelemek üzere NLP sistemlerini kullanabilen sigorta şirketleri için özellikle yararlı olabilir.

Hükümetler ve düzenleyici kurumlar için NLP'nin finansal hizmetlerdeki uzun vadeli etkileri de dikkate değerdir. Teknoloji, uyumluluğun izlenmesine ve mali düzenlemelerin daha verimli bir şekilde uygulanmasına yardımcı olabilir. Örneğin NLP, şüpheli etkinlikleri işaretlemek için finansal işlemleri otomatik olarak tarayıp analiz edebilir, kara para aklama veya vergi kaçakçılığıyla mücadeleye yardımcı olabilir. Ancak bu teknolojiler yaygınlaştıkça etik kullanımın ve veri gizliliğinin sağlanmasına yönelik yeni düzenlemelere ihtiyaç duyulabilir. 

Finansal hizmetler endüstrisinde uygulanan NLP'nin sonuçları

NLP'nin finansal hizmet şirketleri tarafından kullanılmasının daha geniş etkileri şunları içerebilir:

• NLP ve NLG sistemleri, verileri bir araya getirmek ve yıllık incelemeler, performans ve hatta düşünce liderliği parçaları hakkında raporlar yazmak için birlikte çalışır.
• Mevcut ürün ve hizmetler, gelecekteki teklifler ve organizasyonel değişiklikler hakkında duyarlılık analizi yapmak için NLP kullanan daha fazla fintech firması.
• Ticaret öncesi analiz yapmak için daha az analist gerekti ve bunun yerine yatırım karar süreçleri için daha fazla portföy yöneticisi işe alındı.
• Çeşitli şekillerdeki suiistimal tespit ve denetim faaliyetleri daha kapsamlı ve etkin hale gelecektir.
• Çok fazla girdi verisi benzer veri kaynaklarını kullanıyorsa, yatırımlar “sürü zihniyetinin” kurbanı oluyor. 
• Özellikle hatalı eğitim verilerinin yüklenmesi dahil olmak üzere dahili veri manipülasyonu ve siber saldırılara yönelik artan riskler.

Dikkate alınması gereken sorular

• Finans alanında çalışıyorsanız, firmanız bazı süreçleri otomatikleştirmek için NLP kullanıyor mu? 
• Finansal hizmetler dışında çalışıyorsanız, NLP sektörünüzde nasıl uygulanabilir?
• Bankacılık ve finans rollerinin NLP sayesinde nasıl değişeceğini düşünüyorsunuz?