5 مورد برتر استفاده از NLP در امور مالی

در عصر دیجیتالی شدن امروز، شرکت ها برای ارتقای بازی مالی خود روی پردازش زبان طبیعی شرط بندی می کنند.

NLP جزء هوش مصنوعی است که از الگوریتم های یادگیری ماشینی برای توانمندسازی سیستم های کامپیوتری برای درک و تفسیر زبان انسان استفاده می کند. NLP معمولاً با ابتکاراتی برای بهبود تعاملات انسان با ماشین، مانند چت ربات پشتیبانی مشتری یا دستیار مجازی مرتبط است.

امروزه، امور مالی توسط داده ها هدایت می شود. مهم ترین داده ها به صورت متنی در پرونده ها، متون، وب سایت ها، انجمن ها و مکان های دیگر وجود دارد. متخصصان امور مالی زمان زیادی را صرف خواندن گزارش های تحلیلگران، رسانه های چاپی مالی و سایر منابع اطلاعاتی می کنند.

تکنیک هایی مانند NLP و ML را می توان برای توسعه زیرساخت های مالی مورد استفاده قرار داد و در نتیجه به تصمیم گیری های مبتنی بر داده و آگاهانه در زمان واقعی کمک کرد.

5 موارد استفاده از NLP در بخش مالی

اگرچه NLP دارای طیف گسترده ای از برنامه های کاربردی در صنعت خدمات مالی است، به طور خاص پنج مورد برجسته هستند:

1. استفاده از داده های بدون ساختار

در تجارت خدمات مالی، برخورد با سیل داده ها یک اتفاق رایج است. گزارش‌های تحقیقاتی و تحلیلی، پرونده‌های شرکتی، و رونوشت‌های درآمد سه ماهه تنها تعدادی از مواردی هستند که معامله‌گران منابع مالی، مدیران سرمایه‌گذاری، تحلیلگران مالی و دیگر متخصصان باید از آن‌ها عبور کنند. همچنین، داده های مالی در قالب های مختلفی مانند pdf، XML، HTML، وب، فیدها و غیره ذخیره می شوند.

این انباشته شدن داده های بدون ساختار به مشکل تجزیه و تحلیل می افزاید و آن را زمان بر و خسته کننده تر می کند. در نتیجه، داده‌های مالی ضروری که قادر به ارائه بینش‌های عمیق برای ساختن استراتژی‌های آینده هستند، ممکن است کم استفاده باقی بمانند و در نتیجه بر تصمیم‌گیری تأثیر بگذارند.

پردازش زبان طبیعی (NLP) به شما این امکان را می‌دهد که اطلاعات ارزشمندی را از چیزهایی که کمتر مورد استفاده قرار می‌گیرند جمع‌آوری کنید. شما می‌توانید مدل‌های NLP را برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، محتوا و اطلاعات بدون ساختار برای رسیدگی به نگرانی‌ها یا روندهایی که می‌توانند بر بازارهای مالی تأثیر بگذارند، آموزش دهید.

NLP به فرآیندهای انطباق بانک ها در سراسر جهان کمک می کند. برچسب‌گذاری داده‌های بدون ساختار، جستجوی مجموعه‌ای از اسناد دیجیتال را آسان‌تر می‌کند، و مقامات تطبیق را قادر می‌سازد تا ارزیابی کنند که آیا استانداردها و مقررات اجرا می‌شوند یا خیر.

2. تجزیه و تحلیل متن کارآمد با NLP

تجزیه و تحلیل متن فرآیند استخراج داده های ساختاری کیفی و روشنگر از متن بدون ساختار است که اهمیت آن در صنعت مالی افزایش یافته است.

تجزیه و تحلیل احساسات یکی از متداول ترین اهداف تجزیه و تحلیل متن است. این یک تکنیک برای تعیین احساسات اساسی و استخراج اشخاص مالی کلیدی با درک زمینه از یک متن است.

با استفاده از موتور NLP برای تجزیه و تحلیل متن ، می توانید منابع داده بدون ساختار را بازسازی کنید که سرمایه گذاران مرتباً در یک قالب واحد و پیشرفته بهینه شده بهینه شده اند ، به ویژه برای کاربرد مالی. این قالب هوشمند می تواند در تولید تجزیه و تحلیل داده های تأثیرگذار با فعال کردن داده های ساخت یافته قابل خواندن و تجسم داده های مؤثر ، در نتیجه افزایش کارایی و صحت تصمیم گیری مبتنی بر داده ها راحت باشد.

تجزیه و تحلیل متن در درجه اول برای مدیریت ریسک و تولید آلفا در دنیای مالی استفاده می شود. موسساتی مانند بانک آمریکا و JP Morgan Chase به این فناوری متکی هستند. مدیران انطباق و ریسک ، دانشمندان داده ، سرمایه گذاران کمی و بسیاری دیگر از آن برای اسکن از طریق اسناد مالی استفاده می کنند و از این طریق بینش های ضروری کسب می کنند.

3. آنالایزر اسناد مالی

با استفاده از فناوری هوش مصنوعی ، کاربران می توانند بدون قطع روشهای موجود ، راه حل مالی اسناد خود را در گردش کار فعلی بگنجانند. NLP به متخصصان امور مالی این امکان را می دهد تا حجم زیادی از اسناد مالی را به طور خودکار بخوانند و درک کنند.

مشاغل می توانند مدل های NLP را با استفاده از منابع اسناد موجود خود آموزش دهند. سپس ، آنالایزر صورتهای مالی با حمایت NLP از طریق صدها نفر از این اسناد شنا می کند تا اطلاعات مربوطه و بینش را استخراج و تحکیم کند.

علاوه بر این ، NLP در ایجاد موتور جستجو برای تحولات بازار مالی مؤثر است. هزاران اسناد در پایگاه داده های موسسات مالی ذخیره شده اند. موتور جستجوی قدرتمند NLP عناصر ، مفاهیم و مفاهیم موجود در این اسناد را برای به دست آوردن داده های سرمایه گذاری ارزشمند بازیابی می کند.

سپس این سیستم خلاصه ای از مهمترین اطلاعات را برای درخواست های جستجو از کارمندان شرکت مالی در رابط موتور جستجو نشان می دهد.

بانکهایی که از این فناوری استفاده می کنند شامل Deutsche Bank ، Axis Bank ، Federal Bank و غیره هستند. برخی از شرکت های Fintech از آن نیز استفاده می کنند ، مانند Float Capital ، Flipkart ، Edelweiss و غیره. از آن.

4. غنی سازی محتوا

شرکت های مالی می توانند از غنی سازی محتوا برای ایجاد مدیریت سرمایه گذاری بهتر و بهبود مدیریت ریسک و انطباق استفاده کنند. سیستم‌های اطلاعاتی محتوا در تکمیل و غنی‌سازی داده‌های سازمانی با اطلاعات زمینه‌ای گسترده برای جذب بینش‌های واقعی و عملی مناسب هستند.

هوش محتوا یک فناوری نوظهور است که با ارائه تحلیل های مبتنی بر داده بر روی محتوا و تأثیر آن بر مصرف کنندگان، استراتژی های محتوا را تقویت می کند. این امر مستلزم منافع مالی مستقیم و غیرمستقیم از ابتکارات بازاریابی محتوا، مانند کاهش اتلاف و افزایش ROI است.

این ابزارها از فناوری NLP برای موارد زیر استفاده می کنند:

• لحن محتوای خود را ارزیابی کنید، الگوها را مشخص کنید و تصمیمات مبتنی بر داده را بگیرید.
• هدف محتوا چیست و چگونه آن را به موضوع مناسب هدایت کنید.
• محتوا را برای پلتفرم های تعامل خود تولید و مدیریت کنید.

NLP به دستیابی به اهداف غنی سازی محتوا در بخش مالی از طریق:

• شناسایی و تمایز جذاب ترین وبلاگ های رهبری فکری از رقابت.
• ارائه تجربه مشتری شخصی از طریق محتوای هدفمند مشتری خاص.

مک کینزی، یک شرکت مشاوره مدیریت، دارای یک مدل غنی سازی محتوا و هوشمند است که محتوای داده ها را تأیید می کند و بررسی های کیفیت و سازگاری را انجام می دهد. این به آنها اجازه می دهد تا در زمینه بیمه، ثروت و مدیریت دارایی به مشتریان خود کمک کنند.

5. گزارش دهی و تعامل با مشتری Omnichannel

صنعت مالی داده های زیادی دارد که باید در آن غرق شود، که نظارت بر معاملات را به چالش می کشد. هدف پردازش زبان طبیعی این است که به تحلیلگران مالی اجازه دهد تا اطلاعات مربوطه را از طریق فیلتر کردن اطلاعات به دست آورند.

همچنین، در صنعت خدمات مالی، ارتباط با مشتری در این بخش ضروری است و ابزارهای NLP هنگام تعامل با مشتریان، اطلاعات مهمی را در اختیار بانک‌ها قرار می‌دهند.

الگوریتم‌های NLP نقاط درد مشتری را پیش‌بینی و شناسایی می‌کنند و به بانک‌ها اجازه می‌دهند سیاست‌ها و خدماتی را برای رسیدگی به این مسائل طراحی کنند. سایر موسسات مالی می توانند با حمایت NLP تصمیم بگیرند که روند کلی گزارشگری مالی را حتی بیشتر سرعت می بخشد.

علاوه بر این، شرکت‌های مالی باید خدمات باکیفیت را به مشتریان خود ارائه دهند که نیاز به فراتر رفتن برای درک داده‌ها و اطلاعات مشتری دارد. NLP داده های مشتری مانند تعاملات اجتماعی و فرهنگ ها را برای شخصی سازی خدمات تجزیه و تحلیل می کند.

برای مثال NLP داده‌های رسانه‌های اجتماعی را غربال می‌کند و مکالماتی را پیدا می‌کند که ممکن است به آنها در بهبود خدماتشان کمک کند. بانک‌های خرده‌فروشی بزرگ مانند HDFC Bank و ICICI Bank از ابزارهای قدرتمند تعامل با مشتری مانند ربات‌های گفتگو برای درک قصد مشتری استفاده می‌کنند.

5 مزیت اصلی استفاده از NLP در امور مالی

مزایای استفاده از NLP به طور کامل، به ویژه در بخش مالی را در نظر بگیرید:

1. کارایی

این می تواند حجم زیادی از محتوای بدون ساختار را به طور خودکار به بینش های معنی دار در زمان واقعی تبدیل کند.

2. سازگاری

یک مدل NLP منفرد می‌تواند نسبت به تیمی از تحلیلگران انسانی که هر کدام جنبه‌های متن را کمی متفاوت رمزگشایی می‌کنند، سازگارتر ارائه دهد.

3. دقت

تحلیلگران انسانی ممکن است محتوای اسناد حجیم و بدون ساختار را نادیده بگیرند یا اشتباه بخوانند. در مورد سیستم های پشتیبانی شده از NLP تا حد زیادی حذف می شود.

4. پوسته پوسته شدن

تجزیه و تحلیل متن در مقیاس با استفاده از فناوری NLP در انواع اسناد، فرآیندهای داخلی، ایمیل ها، داده های رسانه های اجتماعی و موارد دیگر امکان پذیر است. شما می توانید حجم عظیمی از داده ها را در چند ثانیه یا چند دقیقه پردازش کنید، در حالی که تجزیه و تحلیل دستی ممکن است چند روز طول بکشد.

5. اتوماسیون فرآیند

NLP شما را قادر می سازد تا کل فرآیند اسکن و استخراج بینش های عملی را از داده های مالی مورد مطالعه به طور خودکار انجام دهید.

خط پایین

در سال‌های اخیر، الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی به طور قابل‌توجهی قابل اعتمادتر، سازگارتر، دقیق‌تر و مقیاس‌پذیرتر شده‌اند و به تصمیم‌گیرندگان مالی درک کاملی از بازار می‌دهند. NLP در صنعت مالی برای کاهش قابل توجه وظایف دنیوی، سرعت بخشیدن به معاملات، تجزیه و تحلیل ریسک ها، درک احساسات مالی، و ایجاد پورتفولیو در حالی که حسابرسی و حسابداری را خودکار می کند، استفاده می شود.

بنابراین، هیچ تردیدی در گفتن این نکته وجود ندارد که پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین (ML) به ابزارهای انتخابی برای تحلیلگران مالی، معامله‌گران و مدیران پورتفولیو تبدیل شده‌اند.