Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) zmieniają kształt finansów, zwiększając dokładność i spójność danych. Ten blog bada wpływ NLP i różne przypadki jego użycia w sektorze finansowym.
Etykietowanie danych NLP ma kluczowe znaczenie, ponieważ poprawia jakość danych w modelach uczenia maszynowego przy użyciu technik takich jak NER, analiza nastrojów, kategoryzacja dokumentów i optyczne rozpoznawanie znaków.
Kluczowe przypadki użycia obejmują:
- Nieustrukturyzowane przetwarzanie danych: NLP upraszcza analizę rozległych, nieustrukturyzowanych danych finansowych, zapewniając zgodność z przepisami i podejmowanie świadomych decyzji.
- Ocena ryzyka: NLP pomaga w ocenie poziomu ryzyka dla klientów/podmiotów poprzez usprawnienie analizy dokumentów.
- Analiza nastrojów: Analiza nastrojów finansowych pomaga ocenić reakcje rynku, pomagając w podejmowaniu decyzji inwestycyjnych.
- Wykrywanie oszustw: NLP automatyzuje wykrywanie oszustw, analizując historię kredytową, transakcje kredytowe i dane o dochodach.
- Rachunkowości i audytu: NLP zwiększa efektywność księgowości, audytu, przeglądu dokumentów i wykrywania oszustw.
- Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP): Techniki NLP, takie jak NER i OCR, usprawniają ekstrakcję dokumentów z dużych zbiorów danych.
- ChatGPT dla finansów: Integracja ChatGPT i NLP usprawnia zarządzanie ryzykiem, analizę finansową, analizę nastrojów i generowanie raportów.
Podsumowując, NLP rewolucjonizuje finanse, usprawniając operacje, usprawniając proces decyzyjny i ograniczając ryzyko, co czyni go niezbędnym dla nowoczesnych instytucji finansowych.
Przeczytaj cały artykuł tutaj:
https://www.techiesguardian.com/here-are-the-applications-of-nlp-in-finance-you-need-to-know/
