НЛП у фінансах: аналіз тексту полегшує прийняття інвестиційних рішень

• Автор:
• ім'я автора

  Quantumrun Foresight
• Жовтень 10, 2022

Короткий огляд

Обробка природної мови (NLP) і супутня технологія створення природної мови (NLG) трансформують фінансову індустрію шляхом автоматизації аналізу даних і створення звітів. Ці технології не тільки оптимізують такі завдання, як належна обачність і аналіз перед торгівлею, але й пропонують нові можливості, такі як аналіз настроїв і виявлення шахрайства. Однак у міру того, як вони стають більш інтегрованими у фінансові системи, зростає потреба в етичних рекомендаціях і людському нагляді для забезпечення точності та конфіденційності даних.

НЛП у фінансовому контексті

Обробка природної мови (NLP) має можливість просіювати величезну кількість тексту для створення наративів на основі даних, які пропонують цінну інформацію для інвесторів і компаній у секторі фінансових послуг. Таким чином, він допомагає приймати рішення про те, куди розподілити капітал для отримання максимального прибутку. Як спеціалізована галузь штучного інтелекту, НЛП використовує різні лінгвістичні елементи, такі як слова, фрази та структури речень, щоб розрізняти теми чи шаблони як у структурованих, так і в неструктурованих даних. Структуровані дані стосуються інформації, організованої в певному узгодженому форматі, як-от показники ефективності портфоліо, тоді як неструктуровані дані охоплюють різноманітні медіаформати, зокрема відео, зображення та подкасти.

Спираючись на основи штучного інтелекту, НЛП використовує алгоритми для організації цих даних у структуровані моделі. Потім ці шаблони інтерпретуються системами генерації природної мови (NLG), які перетворюють дані на наративи для звітів або оповідань. Така синергія між технологіями NLP і NLG дозволяє проводити комплексний аналіз широкого спектру матеріалів у фінансовому секторі. Ці матеріали можуть включати річні звіти, відео, прес-релізи, інтерв’ю та історичні дані про ефективність компаній. Аналізуючи ці різноманітні джерела, технологія може запропонувати інвестиційні поради, наприклад підказати, які акції варто купити чи продати.

Застосування NLP і NLG в індустрії фінансових послуг має значні наслідки для майбутнього інвестицій і прийняття рішень. Наприклад, технологія може автоматизувати трудомісткий процес збору й аналізу даних, що дозволить фінансовим аналітикам зосередитися на більш стратегічних завданнях. Крім того, технологія може запропонувати більш персоналізовані інвестиційні поради, враховуючи ширший спектр джерел даних. Однак важливо зазначити, що, хоча ці технології пропонують багато переваг, вони не позбавлені обмежень, таких як потенційні алгоритмічні зміщення або помилки в інтерпретації даних. Тому для забезпечення найбільш точних і надійних результатів все ще може знадобитися людський нагляд.

Руйнівний вплив

JP Morgan & Chase, американський банк, витрачав приблизно 360,000 XNUMX годин на рік на ручну перевірку потенційних клієнтів. Впровадження систем NLP автоматизувало значну частину цього процесу, значно скоротивши витрати часу та мінімізувавши технічні помилки. На етапі перед торгівлею фінансові аналітики витрачали приблизно дві третини свого часу на збір даних, часто не знаючи, чи будуть ці дані взагалі актуальними для їхніх проектів. NLP автоматизувала збір і організацію цих даних, дозволяючи аналітикам зосередитися на більш цінній інформації та оптимізуючи час, проведений у сфері фінансових послуг.

Аналіз настроїв є ще однією сферою, де НЛП робить значний вплив. Аналізуючи ключові слова та тон у прес-релізах і соціальних мережах, AI може оцінити настрої громадськості щодо подій або новин, таких як відставка генерального директора банку. Потім цей аналіз можна використовувати для прогнозування того, як такі події можуть вплинути на курс акцій банку. Окрім аналізу настроїв, NLP також підтримує такі важливі послуги, як виявлення шахрайства, виявлення ризиків кібербезпеки та створення звітів про ефективність. Ці можливості можуть бути особливо корисними для страхових компаній, які могли б розгорнути системи NLP для перевірки запитів клієнтів на наявність невідповідностей або неточностей під час пред’явлення претензій за полісом.

Для урядів і регулюючих органів довгострокові наслідки НЛП у фінансових послугах також заслуговують на увагу. Технологія може допомогти в моніторингу відповідності та ефективнішому забезпеченні виконання фінансових норм. Наприклад, NLP може автоматично сканувати та аналізувати фінансові операції, щоб позначити підозрілу діяльність, допомагаючи в боротьбі з відмиванням грошей або ухиленням від сплати податків. Однак, оскільки ці технології стають все більш поширеними, може виникнути потреба в нових правилах для забезпечення етичного використання та конфіденційності даних. 

Наслідки застосування НЛП у сфері фінансових послуг

Більш широкі наслідки використання НЛП фінансовими компаніями можуть включати:

• Системи NLP і NLG працюють разом, щоб зіставляти дані та писати звіти про щорічні огляди, продуктивність і навіть роботи з лідерства.
• Більше фінтех-компаній використовують NLP для аналізу настроїв щодо існуючих продуктів і послуг, майбутніх пропозицій і організаційних змін.
• Треба було менше аналітиків для проведення передторгового аналізу, натомість для процесів інвестиційного прийняття найняли більше портфельних менеджерів.
• Діяльність з виявлення та аудиту різних форм шахрайства стане більш комплексною та ефективною.
• Інвестиції стають жертвами «стадного менталітету», якщо забагато вхідних даних використовує подібні джерела даних. 
• Підвищені ризики маніпулювання внутрішніми даними та кібератак, зокрема встановлення помилкових навчальних даних.

Питання для розгляду

• Якщо ви працюєте у сфері фінансів, чи використовує ваша фірма НЛП для автоматизації деяких процесів? 
• Якщо ви працюєте поза фінансовими послугами, як НЛП можна застосувати у вашій галузі?
• Як, на вашу думку, зміниться банківська та фінансова роль завдяки НЛП?