Финансовый сектор вынужден вкладывать значительные средства в обработку естественного языка (NLP), чтобы повысить финансовые показатели за счет ускорения темпов цифровизации. НЛП стало важным и стратегическим инструментом для финансовых исследований в результате огромного роста текстовых данных, которые в последнее время стали широко доступными. Аналитики тщательно анализируют исследовательские отчеты, финансовую статистику, корпоративные документы и другие соответствующие данные, полученные из печатных СМИ и других источников. НЛП может анализировать эти данные, предоставляя возможность найти особую и ценную информацию.
НЛП и ИИ для финансов
Автоматизация теперь включает новый уровень поддержки работников, обеспечиваемый ИИ. Если у ИИ есть доступ ко всем необходимым данным, он может проводить углубленный анализ данных, чтобы помочь финансистам принимать трудные решения. В некоторых ситуациях он может даже порекомендовать лучший план действий для принятия и выполнения финансовым персоналом.
НЛП — это ветвь ИИ, в которой используются методы машинного обучения, позволяющие компьютерным системам читать и понимать человеческий язык. Наиболее распространенными проектами по улучшению взаимодействия человека и машины, использующими НЛП, являются чат-бот для поддержки клиентов или виртуальный помощник.
Финансы все больше зависят от данных. Большую часть важной информации можно найти в письменной форме в документах, текстах, на веб-сайтах, форумах и в других местах. Специалисты по финансам проводят много времени за чтением аналитических отчетов, финансовых печатных изданий и других источников информации. Используя такие методы, как NLP и ML, для создания финансовой инфраструктуры можно принимать обоснованные решения на основе данных в режиме реального времени.
НЛП в финансах — варианты использования и приложения
Оценка кредитного риска, аудит и бухгалтерский учет, анализ настроений и выбор портфеля — все это примеры финансовых приложений НЛП. Вот несколько примеров того, как НЛП меняет индустрию финансовых услуг:
- Чат-боты
Чат-боты — это программные приложения с искусственным интеллектом, которые имитируют человеческую речь при взаимодействии с пользователями. Чат-боты могут отвечать на отдельные слова или вести целые разговоры, в зависимости от уровня их интеллекта, что затрудняет их отличие от реальных людей. Чат-боты могут понимать нюансы английского языка, определять истинное значение текста и учиться на взаимодействии с людьми благодаря обработке естественного языка и машинному обучению. Следовательно, они улучшаются со временем. Подход, используемый чат-ботами, состоит из двух шагов. Они начинают с анализа поставленного запроса и сбора любых данных от пользователя, которые могут быть необходимы для предоставления ответа. Затем они дают правдивый ответ на запрос.
2. Оценка рисков
На основании оценки кредитного риска банки могут определить возможность погашения кредита. Способность платить обычно определяется путем просмотра прошлых моделей расходов и информации об истории платежей по кредиту. Однако эта информация часто отсутствует, особенно среди бедных слоев населения. По оценкам, около половины населения мира не пользуется финансовыми услугами из-за бедности. НЛП может помочь в этом вопросе. Кредитный риск определяется с использованием ряда точек данных с помощью алгоритмов НЛП. НЛП, например, можно использовать для оценки мышления и отношения человека, когда речь идет о финансировании бизнеса. В том же ключе это может привлечь внимание к информации, которая не имеет смысла, и отправить ее для дальнейшего изучения. На протяжении всего кредитного процесса НЛП можно использовать для учета таких тонких факторов, как эмоции кредитора и заемщика.
3. Прогнозы поведения акций
Прогнозирование временных рядов для финансового анализа является сложной процедурой из-за флуктуирующих и нерегулярных данных, а также долгосрочных и сезонных колебаний, которые могут привести к серьезным ошибкам в исследовании. Однако когда дело доходит до использования финансовых временных рядов, глубокое обучение и НЛП работают заметно лучше, чем старые методы. Эти две технологии обеспечивают большие возможности обработки информации при совместном использовании.
4. Бухгалтерский учет и аудит
Компании теперь осознают, насколько важно NLP для получения значительного преимущества в процессе аудита после работы с бесчисленными повседневными транзакциями и документами, похожими на счета-фактуры, в течение десятилетий. NLP может помочь финансовым специалистам сосредоточиться, выявить и визуализировать аномалии в обычных транзакциях. При использовании правильной технологии выявление аномалий в транзакциях и их причин требует меньше времени и усилий. NLP может помочь в обнаружении значительных потенциальных угроз и вероятного мошенничества, включая отмывание денег. Это помогает увеличить объем деятельности по созданию ценности и распространить ее на всю фирму.
5. Текстовая аналитика
Текстовая аналитика — это метод получения ценных качественных структурированных данных из неструктурированного текста, и ее значение в финансовой индустрии возросло. Анализ тональности — одна из наиболее часто используемых задач текстовой аналитики. Это метод чтения контекста текста, чтобы выявить основной смысл и важные финансовые объекты.
Используя механизм НЛП для анализа текста, вы можете объединить источники неструктурированных данных, которые регулярно используют инвесторы, в единый, более совершенный формат, специально разработанный для финансовой применимости. Этот интеллектуальный формат может обеспечить соответствующую аналитику данных, повышая эффективность и действенность принятия решений на основе данных, обеспечивая понятные структурированные данные и эффективную визуализацию данных.
6. Анализатор финансовых документов
Пользователи могут подключить свое решение по финансированию документов к существующим рабочим процессам с использованием технологии искусственного интеллекта, не изменяя существующие процессы. Благодаря НЛП финансовые специалисты теперь могут автоматически читать и понимать большое количество финансовых документов. Предприятия могут обучать модели НЛП, используя уже имеющиеся у них ресурсы документации.
Базы данных финансовых организаций содержат огромное количество документов. Чтобы получить релевантные инвестиционные данные, поисковая система на основе НЛП собирает элементы, концепции и идеи, представленные в этих публикациях. В ответ на поисковые запросы сотрудников от финансовых организаций система затем отображает сводку наиболее важных фактов в интерфейсе поисковой системы.
Ключевые преимущества использования НЛП в финансах
Рассмотрите следующие преимущества использования НЛП в полной мере, особенно в финансовом секторе:
Эффективность
Он может преобразовывать большие объемы неструктурированных данных в ценные идеи в режиме реального времени.
Последовательность
По сравнению с группой людей-аналитиков, каждый из которых может интерпретировать текст несколько по-разному, одна модель НЛП может давать результаты гораздо более надежными.
Точность
Аналитики-люди могут не заметить или неправильно прочитать содержание объемных неструктурированных документов. Это устраняется в большей степени в случае систем, поддерживаемых НЛП.
Масштабирование
Технология NLP позволяет анализировать текст в различных документах, внутренних процедурах, электронных письмах, данных социальных сетей и многом другом. Огромные объемы данных могут быть обработаны за секунды или минуты, в отличие от дней для ручного анализа.
Автоматизация процессов
Вы можете автоматизировать весь процесс сканирования и получения полезной информации из финансовых данных, которые вы анализируете, благодаря НЛП.
Последние мысли
Финансовая индустрия может извлечь выгоду из различных разновидностей ИИ, включая чат-ботов, которые действуют как финансовые консультанты, и интеллектуальную автоматизацию. Крайне важно иметь осторожный и взвешенный подход к ИИ, учитывая разнообразие вариантов и решений, доступных для поддержки ИИ в финансах.
Мы все слышали разговоры о потенциальном использовании искусственного интеллекта в финансовом секторе. Пришло время применить ИИ, чтобы улучшить как финансовую жизнь клиентов, так и трудовую жизнь сотрудников. В TagX есть команда экспертов по маркировке, которая может анализировать, расшифровывать и маркировать громоздкие финансовые документы и транзакции.
