NLP trong tài chính: Phân tích văn bản giúp đưa ra quyết định đầu tư dễ dàng hơn

• tác giả:
• tên tác giả

  Tầm nhìn lượng tử
• 10 Tháng Mười

Tóm tắt thông tin chi tiết

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và công nghệ đồng hành của nó, tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG), đang biến đổi ngành tài chính bằng cách tự động hóa việc phân tích dữ liệu và tạo báo cáo. Những công nghệ này không chỉ hợp lý hóa các nhiệm vụ như thẩm định và phân tích trước giao dịch mà còn cung cấp các khả năng mới, chẳng hạn như phân tích cảm tính và phát hiện gian lận. Tuy nhiên, khi chúng ngày càng được tích hợp nhiều hơn vào các hệ thống tài chính, nhu cầu về các nguyên tắc đạo đức và sự giám sát của con người ngày càng tăng để đảm bảo tính chính xác và quyền riêng tư của dữ liệu.

NLP trong bối cảnh tài chính

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có khả năng sàng lọc số lượng lớn văn bản để tạo ra các câu chuyện dựa trên dữ liệu cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị cho các nhà đầu tư và công ty trong lĩnh vực dịch vụ tài chính. Bằng cách đó, nó giúp hướng dẫn các quyết định về việc phân bổ vốn vào đâu để đạt được lợi nhuận tối đa. Là một nhánh chuyên biệt của trí tuệ nhân tạo, NLP sử dụng nhiều yếu tố ngôn ngữ khác nhau như từ, cụm từ và cấu trúc câu để phân biệt các chủ đề hoặc mẫu trong cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Dữ liệu có cấu trúc đề cập đến thông tin được tổ chức theo định dạng cụ thể, nhất quán, như số liệu hiệu suất danh mục đầu tư, trong khi dữ liệu phi cấu trúc bao gồm nhiều định dạng phương tiện, bao gồm video, hình ảnh và podcast.

Dựa trên nền tảng AI của mình, NLP sử dụng các thuật toán để sắp xếp dữ liệu này thành các mẫu có cấu trúc. Các mẫu này sau đó được giải thích bởi hệ thống tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG), hệ thống này chuyển đổi dữ liệu thành các câu chuyện để báo cáo hoặc kể chuyện. Sức mạnh tổng hợp này giữa công nghệ NLP và NLG cho phép phân tích toàn diện nhiều loại tài liệu trong lĩnh vực tài chính. Những tài liệu này có thể bao gồm các báo cáo hàng năm, video, thông cáo báo chí, các cuộc phỏng vấn và dữ liệu hiệu suất lịch sử từ các công ty. Bằng cách phân tích các nguồn đa dạng này, công nghệ có thể đưa ra lời khuyên đầu tư, chẳng hạn như gợi ý những cổ phiếu nào có thể đáng mua hoặc bán.

Việc áp dụng NLP và NLG trong ngành dịch vụ tài chính có ý nghĩa quan trọng đối với tương lai của hoạt động đầu tư và ra quyết định. Chẳng hạn, công nghệ có thể tự động hóa quy trình thu thập và phân tích dữ liệu tốn nhiều thời gian, từ đó cho phép các nhà phân tích tài chính tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn. Hơn nữa, công nghệ có thể đưa ra lời khuyên đầu tư được cá nhân hóa hơn bằng cách tính đến nhiều nguồn dữ liệu hơn. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là mặc dù những công nghệ này mang lại nhiều lợi ích nhưng chúng không phải không có những hạn chế, chẳng hạn như khả năng sai lệch thuật toán hoặc sai sót trong diễn giải dữ liệu. Do đó, sự giám sát của con người vẫn có thể cần thiết để đảm bảo kết quả chính xác và đáng tin cậy nhất.

Tác động gián đoạn

JP Morgan & Chase, một ngân hàng có trụ sở tại Hoa Kỳ, từng dành khoảng 360,000 giờ mỗi năm để đánh giá thẩm định thủ công cho các khách hàng tiềm năng. Việc triển khai hệ thống NLP đã tự động hóa phần lớn quy trình này, giảm đáng kể thời gian sử dụng và giảm thiểu các lỗi văn thư. Trong giai đoạn trước giao dịch, các nhà phân tích tài chính thường dành khoảng XNUMX/XNUMX thời gian để thu thập dữ liệu mà thường không biết liệu dữ liệu đó có liên quan đến dự án của họ hay không. NLP đã tự động hóa việc thu thập và tổ chức dữ liệu này, cho phép các nhà phân tích tập trung vào thông tin có giá trị hơn và tối ưu hóa thời gian dành cho ngành dịch vụ tài chính.

Phân tích tình cảm là một lĩnh vực khác mà NLP đang tạo ra tác động đáng kể. Bằng cách phân tích từ khóa và giọng điệu trong thông cáo báo chí và mạng xã hội, AI có thể đánh giá cảm xúc của công chúng đối với các sự kiện hoặc tin tức, chẳng hạn như việc từ chức của một CEO ngân hàng. Phân tích này sau đó có thể được sử dụng để dự đoán những sự kiện như vậy có thể ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của ngân hàng như thế nào. Ngoài phân tích tình cảm, NLP còn hỗ trợ các dịch vụ thiết yếu như phát hiện gian lận, xác định rủi ro an ninh mạng và tạo báo cáo hiệu suất. Những khả năng này có thể đặc biệt hữu ích cho các công ty bảo hiểm, những công ty có thể triển khai hệ thống NLP để xem xét kỹ lưỡng việc gửi của khách hàng xem có mâu thuẫn hoặc không chính xác khi yêu cầu một chính sách hay không.

Đối với các chính phủ và cơ quan quản lý, ý nghĩa lâu dài của NLP trong các dịch vụ tài chính cũng rất đáng chú ý. Công nghệ này có thể hỗ trợ giám sát việc tuân thủ và thực thi các quy định tài chính hiệu quả hơn. Ví dụ: NLP có thể tự động quét và phân tích các giao dịch tài chính để gắn cờ các hoạt động đáng ngờ, hỗ trợ cuộc chiến chống rửa tiền hoặc trốn thuế. Tuy nhiên, khi những công nghệ này trở nên phổ biến hơn, có thể cần có các quy định mới để đảm bảo việc sử dụng có đạo đức và quyền riêng tư dữ liệu. 

Ý nghĩa của NLP được áp dụng trong ngành dịch vụ tài chính

Ý nghĩa rộng hơn của việc NLP được các công ty dịch vụ tài chính tận dụng có thể bao gồm:

• Các hệ thống NLP và NLG làm việc cùng nhau để đối chiếu dữ liệu và viết báo cáo về các đánh giá hàng năm, hiệu suất và thậm chí cả các ý tưởng lãnh đạo.
• Nhiều công ty fintech sử dụng NLP để thực hiện phân tích tình cảm đối với các sản phẩm và dịch vụ hiện có, các dịch vụ trong tương lai và các thay đổi của tổ chức.
• Cần ít nhà phân tích hơn để tiến hành phân tích trước giao dịch và thay vào đó, nhiều nhà quản lý danh mục đầu tư được thuê hơn cho các quy trình ra quyết định đầu tư.
• Các hoạt động kiểm tra và phát hiện gian lận dưới nhiều hình thức sẽ trở nên toàn diện và hiệu quả hơn.
• Các khoản đầu tư trở thành nạn nhân của “tâm lý bầy đàn” nếu có quá nhiều dữ liệu đầu vào sử dụng các nguồn dữ liệu tương tự nhau. 
• Gia tăng rủi ro về thao túng dữ liệu nội bộ và tấn công mạng, đặc biệt là cài đặt dữ liệu đào tạo sai.

Các câu hỏi cần xem xét

• Nếu bạn làm việc trong lĩnh vực tài chính, công ty của bạn có sử dụng NLP để tự động hóa một số quy trình không? 
• Nếu bạn làm việc bên ngoài các dịch vụ tài chính, NLP có thể được áp dụng như thế nào trong ngành của bạn?
• Bạn nghĩ vai trò tài chính ngân hàng sẽ thay đổi như thế nào nhờ NLP?