فنانس میں NLP: متن کا تجزیہ سرمایہ کاری کے فیصلوں کو آسان بنا رہا ہے۔

• مصنف:
• مصنف کا نام

  Quantumrun دور اندیشی
• اکتوبر 10، 2022

بصیرت کا خلاصہ

نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) اور اس کی ساتھی ٹیکنالوجی، نیچرل لینگویج جنریشن (NLG)، ڈیٹا کے تجزیہ اور رپورٹ کی تیاری کے ذریعے مالیاتی صنعت کو تبدیل کر رہی ہے۔ یہ ٹیکنالوجیز نہ صرف مستعدی اور تجارتی تجزیے جیسے کاموں کو ہموار کرتی ہیں بلکہ نئی صلاحیتیں بھی پیش کرتی ہیں، جیسے جذبات کا تجزیہ اور دھوکہ دہی کا پتہ لگانا۔ تاہم، جیسے جیسے وہ مالیاتی نظاموں میں مزید مربوط ہو جاتے ہیں، درستگی اور ڈیٹا کی رازداری کو یقینی بنانے کے لیے اخلاقی رہنما خطوط اور انسانی نگرانی کی ضرورت بڑھتی جا رہی ہے۔

مالیاتی تناظر میں NLP

نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) میں ڈیٹا کی حمایت یافتہ بیانیے بنانے کے لیے متن کی وسیع مقدار کو چھانٹنے کی صلاحیت ہے جو مالیاتی خدمات کے شعبے میں سرمایہ کاروں اور کمپنیوں کے لیے قیمتی بصیرت پیش کرتے ہیں۔ ایسا کرنے سے، یہ فیصلہ کرنے میں رہنمائی کرتا ہے کہ زیادہ سے زیادہ منافع کے لیے سرمایہ کہاں مختص کرنا ہے۔ مصنوعی ذہانت کی ایک خصوصی شاخ کے طور پر، NLP مختلف لسانی عناصر جیسے کہ الفاظ، جملے، اور جملے کے ڈھانچے کو استعمال کرتا ہے تاکہ ساختی اور غیر ساختہ ڈیٹا دونوں میں تھیمز یا نمونوں کو پہچان سکے۔ سٹرکچرڈ ڈیٹا سے مراد وہ معلومات ہوتی ہیں جو ایک مخصوص، مستقل شکل میں ترتیب دی جاتی ہیں، جیسے پورٹ فولیو پرفارمنس میٹرکس، جب کہ غیر ساختہ ڈیٹا مختلف میڈیا فارمیٹس پر مشتمل ہوتا ہے، بشمول ویڈیوز، تصاویر اور پوڈ کاسٹ۔

اپنی AI بنیادوں پر تعمیر کرتے ہوئے، NLP اس ڈیٹا کو منظم نمونوں میں ترتیب دینے کے لیے الگورتھم کا استعمال کرتا ہے۔ اس کے بعد ان نمونوں کی تشریح قدرتی لینگویج جنریشن (NLG) سسٹمز کے ذریعے کی جاتی ہے، جو ڈیٹا کو رپورٹنگ یا کہانی سنانے کے لیے بیانیے میں تبدیل کرتے ہیں۔ NLP اور NLG ٹیکنالوجیز کے درمیان یہ ہم آہنگی مالیاتی شعبے میں مواد کی ایک وسیع رینج کے جامع تجزیہ کی اجازت دیتی ہے۔ ان مواد میں کمپنیوں کی سالانہ رپورٹس، ویڈیوز، پریس ریلیز، انٹرویوز اور تاریخی کارکردگی کا ڈیٹا شامل ہو سکتا ہے۔ ان متنوع ذرائع کا تجزیہ کرکے، ٹیکنالوجی سرمایہ کاری کے مشورے پیش کر سکتی ہے، جیسے کہ یہ تجویز کرنا کہ کون سے اسٹاک خریدنے یا بیچنے کے قابل ہو سکتے ہیں۔

مالیاتی خدمات کی صنعت میں NLP اور NLG کا اطلاق سرمایہ کاری اور فیصلہ سازی کے مستقبل کے لیے اہم مضمرات رکھتا ہے۔ مثال کے طور پر، ٹیکنالوجی ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تجزیہ کرنے کے وقت گزارنے والے عمل کو خودکار کر سکتی ہے، اس طرح مالیاتی تجزیہ کاروں کو مزید اسٹریٹجک کاموں پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ مزید برآں، ٹیکنالوجی ڈیٹا ذرائع کی ایک وسیع رینج کو مدنظر رکھتے ہوئے مزید ذاتی نوعیت کے سرمایہ کاری کے مشورے پیش کر سکتی ہے۔ تاہم، یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ اگرچہ یہ ٹیکنالوجیز بہت سے فائدے پیش کرتی ہیں، لیکن وہ بغیر کسی حد کے نہیں ہیں، جیسے کہ الگورتھمک تعصب یا ڈیٹا کی تشریح میں غلطیاں۔ لہذا، سب سے زیادہ درست اور قابل اعتماد نتائج کو یقینی بنانے کے لیے انسانی نگرانی کی ضرورت ہو سکتی ہے۔

خلل ڈالنے والا اثر

J.P. Morgan & Chase، امریکہ میں قائم ایک بینک، ممکنہ کلائنٹس کے لیے دستی مستعدی کے جائزوں پر سالانہ تقریباً 360,000 گھنٹے صرف کرتا تھا۔ NLP نظاموں کے نفاذ نے اس عمل کے ایک بڑے حصے کو خودکار بنا دیا ہے، جس سے وقت گزارنے میں نمایاں کمی آئی ہے اور علمی غلطیوں کو کم کیا گیا ہے۔ تجارت سے پہلے کے مرحلے میں، مالیاتی تجزیہ کار اپنے وقت کا تقریباً دو تہائی حصہ ڈیٹا اکٹھا کرنے میں صرف کرتے تھے، اکثر یہ جانے بغیر کہ آیا یہ ڈیٹا ان کے پروجیکٹس سے متعلق بھی ہوگا۔ NLP نے اس ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تنظیم کو خودکار بنایا ہے، جس سے تجزیہ کار زیادہ قیمتی معلومات پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں اور مالیاتی خدمات کی صنعت میں گزارے گئے وقت کو بہتر بنا سکتے ہیں۔

جذباتی تجزیہ ایک اور ڈومین ہے جہاں NLP کافی اثر ڈال رہا ہے۔ پریس ریلیز اور سوشل میڈیا میں مطلوبہ الفاظ اور لہجے کا تجزیہ کرکے، AI واقعات یا خبروں کی اشیاء، جیسے کہ بینک کے سی ای او کے استعفیٰ کے بارے میں عوامی جذبات کا اندازہ لگا سکتا ہے۔ اس تجزیے کو پھر یہ اندازہ لگانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے کہ اس طرح کے واقعات بینک کے اسٹاک کی قیمت کو کیسے متاثر کر سکتے ہیں۔ جذبات کے تجزیے سے ہٹ کر، NLP ضروری خدمات جیسے فراڈ کا پتہ لگانے، سائبرسیکیوریٹی کے خطرات کی نشاندہی، اور کارکردگی کی رپورٹیں تیار کرنے میں بھی معاونت کرتا ہے۔ یہ صلاحیتیں خاص طور پر بیمہ کمپنیوں کے لیے کارآمد ثابت ہو سکتی ہیں، جو پالیسی کا دعوی کرتے وقت کلائنٹ کی گذارشات کی عدم مطابقت یا غلطیوں کی جانچ کرنے کے لیے NLP سسٹم کو تعینات کر سکتی ہیں۔

حکومتوں اور ریگولیٹری اداروں کے لیے، مالیاتی خدمات میں NLP کے طویل مدتی اثرات بھی قابل ذکر ہیں۔ یہ ٹیکنالوجی تعمیل کی نگرانی اور مالیاتی ضوابط کو زیادہ موثر طریقے سے نافذ کرنے میں مدد کر سکتی ہے۔ مثال کے طور پر، NLP خود بخود مالیاتی لین دین کو اسکین اور تجزیہ کر سکتا ہے تاکہ مشکوک سرگرمیوں کو نشان زد کیا جا سکے، جو منی لانڈرنگ یا ٹیکس چوری کے خلاف جنگ میں مدد کرتا ہے۔ تاہم، جیسا کہ یہ ٹیکنالوجیز زیادہ عام ہوتی جارہی ہیں، اخلاقی استعمال اور ڈیٹا کی رازداری کو یقینی بنانے کے لیے نئے ضوابط کی ضرورت ہوسکتی ہے۔ 

مالیاتی خدمات کی صنعت میں لاگو NLP کے مضمرات

مالیاتی خدمات کی کمپنیوں کے ذریعہ این ایل پی کے وسیع تر اثرات میں شامل ہو سکتے ہیں:

• NLP اور NLG سسٹم ڈیٹا کو اکٹھا کرنے اور سالانہ جائزوں، کارکردگی اور یہاں تک کہ سوچی سمجھی قیادت کے ٹکڑوں پر رپورٹیں لکھنے کے لیے مل کر کام کر رہے ہیں۔
• موجودہ مصنوعات اور خدمات، مستقبل کی پیشکشوں، اور تنظیمی تبدیلیوں پر جذباتی تجزیہ کرنے کے لیے NLP کا استعمال کرنے والی مزید فنٹیک فرمیں۔
• پری ٹریڈ تجزیہ کرنے کے لیے کم تجزیہ کاروں کی ضرورت تھی، اور اس کے بجائے، سرمایہ کاری کے فیصلے کے عمل کے لیے مزید پورٹ فولیو مینیجرز کی خدمات حاصل کی جا رہی ہیں۔
• فراڈ کا پتہ لگانے اور مختلف شکلوں کی آڈٹ کی سرگرمیاں مزید جامع اور موثر ہو جائیں گی۔
• اگر بہت زیادہ ان پٹ ڈیٹا اسی طرح کے ڈیٹا ذرائع کا استعمال کرتا ہے تو سرمایہ کاری "ریوڑ کی ذہنیت" کا شکار ہو جاتی ہے۔ 
• اندرونی ڈیٹا میں ہیرا پھیری اور سائبر حملوں کے بڑھتے ہوئے خطرات، خاص طور پر غلط تربیتی ڈیٹا کو انسٹال کرنا۔

غور کرنے کے لیے سوالات۔

• اگر آپ فنانس میں کام کرتے ہیں، تو کیا آپ کی فرم کچھ پروسیس کو خودکار کرنے کے لیے NLP استعمال کر رہی ہے؟ 
• اگر آپ مالیاتی خدمات سے باہر کام کرتے ہیں، تو آپ کی صنعت میں NLP کا اطلاق کیسے ہو سکتا ہے؟
• آپ کے خیال میں NLP کی وجہ سے بینکنگ اور فنانس کے کردار کیسے بدلیں گے؟