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金融中的 NLP：文本分析使投资决策变得更容易

自然语言处理为财务分析师提供了做出正确选择的强大工具。

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量子运行远见
2022 年 10 月 10 日

洞察总结

自然语言处理 (NLP) 及其配套技术自然语言生成 (NLG) 正在通过自动化数据分析和报告生成来改变金融行业。这些技术不仅简化了尽职调查和交易前分析等任务，还提供了新的功能，例如情绪分析和欺诈检测。然而，随着它们越来越融入金融系统，越来越需要道德准则和人工监督，以确保准确性和数据隐私。

金融环境中的 NLP

自然语言处理 (NLP) 能够筛选大量文本，创建有数据支持的叙述，为金融服务领域的投资者和公司提供有价值的见解。通过这样做，它有助于指导在何处分配资本以获得最大回报的决策。作为人工智能的一个专业分支，NLP 利用单词、短语和句子结构等各种语言元素来识别结构化和非结构化数据中的主题或模式。结构化数据是指以特定、一致的格式组织的信息，例如投资组合绩效指标，而非结构化数据则涵盖各种媒体格式，包括视频、图像和播客。

NLP 以其人工智能为基础，使用算法将这些数据组织成结构化模式。然后，自然语言生成 (NLG) 系统会解释这些模式，将数据转换为用于报告或讲故事的叙述。 NLP 和 NLG 技术之间的这种协同作用可以对金融领域的各种材料进行全面分析。这些材料可以包括公司的年度报告、视频、新闻稿、采访和历史绩效数据。通过分析这些不同的来源，该技术可以提供投资建议，例如建议哪些股票可能值得购买或出售。

NLP和NLG在金融服务行业的应用对未来的投资和决策具有重大影响。例如，该技术可以自动化耗时的数据收集和分析过程，从而使财务分析师能够专注于更具战略性的任务。此外，该技术可以通过考虑更广泛的数据源来提供更个性化的投资建议。然而，值得注意的是，虽然这些技术提供了许多优势，但它们并非没有局限性，例如潜在的算法偏差或数据解释错误。因此，可能仍然需要人工监督来确保最准确和可靠的结果。

破坏性影响

美国银行摩根大通 (JP Morgan & Chase) 过去每年花费约 360,000 小时对潜在客户进行人工尽职调查。 NLP 系统的实施使这一过程的大部分自动化，显着减少了花费的时间并最大限度地减少了文书错误。在交易前阶段，金融分析师过去花费大约三分之二的时间收集数据，通常不知道这些数据是否与他们的项目相关。 NLP 使数据收集和组织自动化，使分析师能够专注于更有价值的信息并优化在金融服务行业内花费的时间。

情感分析是 NLP 产生重大影响的另一个领域。通过分析新闻稿和社交媒体中的关键词和语气，人工智能可以评估公众对事件或新闻的情绪，例如银行首席执行官的辞职。然后，该分析可用于预测此类事件可能如何影响银行的股价。除了情感分析之外，NLP 还支持欺诈检测、识别网络安全风险和生成绩效报告等基本服务。这些功能对于保险公司特别有用，保险公司可以部署 NLP 系统来审查客户在索赔时提交的内容是否不一致或不准确。

对于政府和监管机构来说，NLP 对金融服务的长期影响也值得注意。该技术可以帮助更有效地监控合规性和执行金融监管。例如，NLP 可以自动扫描和分析金融交易，以标记可疑活动，帮助打击洗钱或逃税。然而，随着这些技术变得越来越普遍，可能需要制定新的法规来确保道德使用和数据隐私。