5 برنامه پردازش زبان طبیعی (NLP) در امور مالی

مبنای چگونگی درک رایانه ها و استفاده از زبان طبیعی ناشی از زمینه های مختلف از جمله زبان شناسی ، علوم اعصاب ، ریاضیات و علوم کامپیوتر است و منجر به یک منطقه بین رشته ای به نام NLP می شود. NLP زیرزمینی از هوش مصنوعی (AI) و با ظهور الگوریتم های یادگیری ماشین (ML) و افزایش توانایی های محاسباتی است ، NLP بسیار مقیاس پذیر تر و قابل اعتماد تر شده است.

همانطور که در TechCrunch گفته شد ، در سه سال گذشته ، NLP پیشرفت بیشتری نسبت به سایر زیرزمین های هوش مصنوعی داشته است. برنامه های مبتنی بر NLP در همه جا ، از دستیاران خانگی مانند Amazon Echo یا Alexa ، به Chatbots و غیره شروع می شوند. کاتالیزور انقلاب NLP مجموعه داده های باز و قابل دستیابی بوده است ، برخلاف مجموعه داده های محدود که فقط در چند سازمان موجود است.

علاوه بر این ، زنده ماندن مدل های NLP به غیر از انگلیسی ، به بسیاری از زبانها گسترش یافته است ، و الگوریتم های ترجمه ماشین تقریباً کامل را در سیستم عامل های مختلف امکان پذیر می کند. ابزارهای NLP ، تکنیک ها و API ها (رابط های برنامه نویسی برنامه) اکنون صنایع مختلفی از جمله امور مالی را تجربه می کنند. هرگز زمان بهتری برای ساخت راه حل های NLP برای امور مالی وجود نداشته است.

→ چگونه مشاغل می توانند از NLP استفاده کنند؟زمینه های اصلی برنامه های پردازش زبان طبیعی چیست؟Avenga با داشتن تجربه دست اول در استفاده از NLP برای زمینه مراقبت های بهداشتی ، می تواند بینش خود را در مورد این موضوع به اشتراک بگذارد.

امروزه ، داده ها در حال تأمین مالی هستند و سنگین ترین داده ها را می توان به صورت کتبی در اسناد ، متون ، وب سایت ها ، انجمن ها و غیره یافت. متخصصان امور مالی زمان قابل توجهی را صرف خواندن گزارش های تحلیلگر ، مطبوعات مالی و غیره می کنند. پردازش خودکار داده های متنی می تواند میزان کار روتین دستی را به میزان قابل توجهی کاهش داده و معاملات را تسریع کند.

تکنیک ها و الگوریتم های NLP به ترجمه داده های متنی خام به بینش های معنی دار در چندین زمینه در امور مالی کمک می کنند. معامله گران ، مدیران نمونه کارها ، تحلیلگران ، بانک ها و سایر سازمان های مالی در تلاش هستند تا تجزیه و تحلیل مالی خود را بهبود بخشند و NLP و ML به فناوری های انتخابی تبدیل شده اند. NLP در سراسر صنعت مالی ، از بانکداری خرده فروشی گرفته تا سرمایه گذاری صندوق پرچین استفاده می شود. چنین تکنیک های NLP مانند تجزیه و تحلیل احساسات ، پاسخ به سؤال (chatbots) ، طبقه بندی اسناد و خوشه بندی موضوع برای کار با داده های مالی بدون ساختار استفاده می شود.

از تکنیک های NLP و ML می توان برای طراحی زیرساخت های مالی استفاده کرد که می تواند تصمیمات آگاهانه ای را به صورت واقعی اتخاذ کند. NLP می تواند به طراحی چنین سیستمهایی که می توانند جریان مالی را با ردیابی ماهیت تغییر یک شرکت غنی کنند ، کمک کند. به عنوان مثال ، NLP می تواند عملکرد یک بانک را به شرح زیر بهبود بخشد:

• تجربه شخصی بهتر به مشتریان
• برای مقابله با کلاهبرداری و فعالیتهای پولشویی بهتر مجهز شده است
• بهره وری عملیاتی بهبود یافته
• رعایت بهتر با هنجارهای سیاست
• بینش تحلیلی جدید
• ارائه محصولات نوآورانه

NLP در موارد استفاده مالی

NLP دارای برنامه های مالی خاص ، از جمله ارزیابی ریسک وام ، حسابرسی و حسابداری ، تجزیه و تحلیل احساسات و انتخاب نمونه کارها است. در زیر 4 نمونه از نحوه تغییر NLP در زمینه خدمات مالی آورده شده است:

1. ارزیابی ریسک

بانک ها می توانند بر اساس ارزیابی ریسک اعتباری ، شانس پرداخت وام موفق را تعیین کنند. معمولاً ظرفیت پرداخت بر اساس الگوهای قبلی هزینه و داده های تاریخ پرداخت وام گذشته محاسبه می شود. اما این اطلاعات در چندین مورد به ویژه در مورد افراد فقیر در دسترس نیست. براساس یک تخمین ، تقریبا نیمی از جمعیت جهان به دلیل فقر از خدمات مالی استفاده نمی کنند.

NLP برای حل این مشکل وجود دارد. تکنیک های NLP برای ارزیابی ریسک اعتبار از چندین نقطه داده استفاده می کنند. به عنوان مثال ، NLP می تواند نگرش و طرز فکر کارآفرینی را در وام های تجاری اندازه گیری کند. به همین ترتیب ، همچنین می تواند به داده های ناسازگار اشاره کند و آن را برای بررسی بیشتر مطرح کند. حتی بیشتر ، جنبه های ظریف مانند احساسات وام دهنده و وام گیرنده در طی یک فرآیند وام می تواند با کمک NLP گنجانیده شود.

معمولاً شرکت ها اطلاعات زیادی را از اسناد وام شخصی ضبط می کنند و برای تجزیه و تحلیل بیشتر آن را به مدل های ریسک اعتباری تغذیه می کنند. اگرچه اطلاعات جمع آوری شده به ارزیابی ریسک اعتباری کمک می کند ، اشتباهات در استخراج داده ها می تواند منجر به ارزیابی های اشتباه شود. نامگذاری شده موجودیت (NER) ، یک تکنیک NLP ، در چنین شرایطی مفید است. NER به استخراج اشخاص مربوطه استخراج شده از توافق نامه وام ، از جمله تاریخ ، مکان و جزئیات طرفین درگیر کمک می کند.

→ بخوانید که چگونه تکنیک نمودار اجتماعی NLP به ارزیابی پایگاه داده های بیمار کمک می کند می تواند به سازمان های تحقیقاتی بالینی کمک کند تا با تجزیه و تحلیل آزمایش بالینی موفق شوند.

2. احساسات مالی

تجارت موفق در بورس سهام به اطلاعات مربوط به سهام منتخب بستگی دارد. براساس این دانش ، معامله گران می توانند تصمیم بگیرند که آیا سهام را خریداری ، نگه دارند یا بفروشند. علاوه بر تجزیه و تحلیل صورتهای مالی سه ماهه ، ضروری است بدانید که تحلیلگران در مورد آن شرکت ها چه می گویند و این اطلاعات را می توان در رسانه های اجتماعی یافت.

تجزیه و تحلیل رسانه های اجتماعی شامل نظارت بر چنین اطلاعاتی در پست های رسانه های اجتماعی و انتخاب فرصت های بالقوه برای تجارت است. به عنوان مثال ، اخبار مربوط به استعفای مدیرعامل معمولاً احساسات منفی را منتقل می کند و می تواند بر قیمت سهام تأثیر منفی بگذارد. اما اگر مدیرعامل عملکرد خوبی نداشته باشد ، بورس سهام اخبار استعفا را مثبت می گیرد و به طور بالقوه ممکن است قیمت سهام را افزایش دهد.

Dataminr و Bloomberg برخی از شرکت هایی هستند که چنین اطلاعاتی را برای کمک به تجارت ارائه می دهند. به عنوان مثال ، DataMinr هشدارها و اخبار مربوط به سهام را در مورد Dell در ترمینال های خود در مورد Dell ارائه داده است که به طور بالقوه بر بازار تأثیر می گذارد.

تجزیه و تحلیل احساسات مالی با تجزیه و تحلیل احساسات معمول متفاوت است. این هم در دامنه و هم در هدف آن متفاوت است. در تجزیه و تحلیل احساسات منظم ، هدف این است که آیا اطلاعات ذاتاً مثبت است یا خیر. با این حال ، در تجزیه و تحلیل احساسات مالی مبتنی بر NLP ، هدف این است که ببینیم آیا بازار چگونه به اخبار واکنش نشان می دهد و آیا قیمت سهام کاهش می یابد یا افزایش می یابد یا خیر.

Biobert ، یک مدل بازنمایی زبان زیست پزشکی از قبل آموزش دیده برای استخراج متن زیست پزشکی ، برای مراقبت های بهداشتی بسیار مفید بوده است و اکنون محققان در تلاشند تا BERT را در حوزه مالی سازگار کنند. فینبرت یکی از آن مدل هایی است که برای بخش خدمات مالی تهیه شده است. فینبرت بر روی مجموعه داده ای که حاوی اخبار مالی از رویترز است ، فعالیت می کند. برای اختصاص احساسات یک بانک عبارتی استفاده شد. این شامل حدود 4000 جمله است که توسط افراد مختلف در زمینه تجارت یا امور مالی برچسب گذاری شده است.

در تجزیه و تحلیل احساسات معمول ، یک جمله مثبت دلالت بر یک احساس مثبت دارد. اما در بانک عبارت مالی ، احساسات منفی دلالت بر این دارد که قیمت سهام شرکت ممکن است به دلیل اخبار منتشر شده کاهش یابد. فینبرت با دقت 0. 97 و F1 از 0. 95 کاملاً موفق بوده است ، در مقایسه با سایر ابزارهای موجود به طور قابل توجهی بهبود یافته است. کتابخانه فینبرت با داده های مربوطه در GitHub باز است. این مدل زبان قوی برای طبقه بندی احساسات اقتصادی می تواند برای اهداف مختلف استفاده شود.

as الگوریتم تجزیه و تحلیل احساسات را که توسط تیم علوم داده ما ساخته شده است ، کشف کنید.

3. حسابداری و حسابرسی

Deloitte ، Est & Young و PWC بر ارائه ممیزی های عملی معنی دار عملکرد سالانه یک شرکت متمرکز شده اند. به عنوان مثال ، Deloitte زبان فرمان حسابرسی خود را به یک برنامه NLP کارآمدتر تبدیل کرده است. این روش از تکنیک های NLP برای بررسی اسناد قرارداد و توافق نامه های تهیه بلند مدت ، به ویژه با داده های دولت استفاده کرده است.

اکنون شرکت ها اهمیت NLP را در به دست آوردن یک مزیت قابل توجه در فرآیند حسابرسی به ویژه پس از برخورد با معاملات روزانه بی پایان و مقالات مانند فاکتور برای ده ها سال درک می کنند. NLP متخصصان مالی را قادر می سازد تا در معاملات روزانه مستقیماً ناهنجاریها را شناسایی ، تمرکز و تجسم کنند. با استفاده از فناوری مناسب ، زمان و تلاش کمتری برای یافتن بی نظمی در معاملات و دلایل آن صرف می شود. NLP می تواند با شناسایی خطرات احتمالی قابل توجه و کلاهبرداری احتمالی ، مانند پولشویی کمک کند. این به افزایش فعالیت های ارزش افزوده به منظور انتشار آنها در سراسر سازمان کمک می کند.

4- انتخاب و بهینه سازی نمونه کارها

هدف اصلی هر سرمایه گذار حداکثر رساندن سرمایه خود در طولانی مدت و بدون اطلاع از توزیع اساسی تولید شده توسط قیمت سهام است. استراتژی های سرمایه گذاری در بازارهای سهام مالی را می توان با علم داده ، یادگیری ماشین و آمار غیر پارامتری پیش بینی کرد. از داده های جمع آوری شده از گذشته می توان برای پیش بینی آغاز دوره تجارت و یک نمونه کارها استفاده کرد. با تشکر از این داده ها ، سرمایه گذاران می توانند سرمایه فعلی خود را در بین دارایی های موجود توزیع کنند.

NLP را می توان برای بهینه سازی نمونه کارها نیمه-بهینه و بهینه استفاده کرد. انتخاب نمونه کارها نیمه نهایی بهینه یک جایگزین محاسباتی برای انتخاب نمونه کارها بهینه به دست آمده است. با کمک آن ، حداکثر نرخ رشد ممکن هنگامی حاصل می شود که عوامل محیطی نامشخص باشند. با فیلتر کردن سهام مطلوب و نامطلوب می توان از تجزیه و تحلیل پاکت نامه داده ها برای انتخاب نمونه کارها استفاده کرد.

5. پیش بینی رفتار سهام

پیش بینی سری زمانی برای تجزیه و تحلیل مالی یک کار پیچیده به دلیل داده های نوسان و نامنظم و همچنین تغییرات طولانی مدت و فصلی است که می تواند باعث ایجاد خطاهای بزرگ در تجزیه و تحلیل شود. با این حال ، یادگیری عمیق همراه با NLP از روشهای قبلی که با سری زمانی مالی کار می کند تا حد زیادی. این دو فناوری به طور مؤثر با مقادیر زیادی از اطلاعات همراه هستند.

یادگیری عمیق به خودی خود یک مفهوم کاملاً جدید نیست. در 5 سال گذشته، تعداد زیادی از الگوریتم های یادگیری عمیق شروع به عملکرد بهتر از انسان ها در تعدادی از وظایف، مانند تشخیص گفتار و تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی کرده اند. در حوزه مالی، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) یک روش بسیار مؤثر برای پیش‌بینی سری‌های زمانی مانند قیمت سهام هستند. RNNها دارای قابلیت ذاتی برای تعیین روابط غیرخطی پیچیده موجود در داده های سری زمانی مالی و تقریب هر تابع غیرخطی با درجه بالایی از دقت هستند. این روش‌ها به دلیل دقت بالایی که ارائه می‌دهند، جایگزین‌های مناسبی برای تکنیک‌های مرسوم موجود برای پیش‌بینی شاخص‌های سهام هستند. تکنیک‌های NLP و یادگیری عمیق برای پیش‌بینی نوسانات قیمت‌ها و روند سهام مفید هستند و همچنین ابزار ارزشمندی برای تصمیم‌گیری معاملات سهام هستند.

NLP در عمل مالی

از تکنیک‌های NLP برای تبدیل اطلاعات متنی بدون ساختار به تحلیل‌های روشنگر استفاده می‌شود. الگوریتم های NLP در سال های اخیر بسیار قابل اعتمادتر و مقیاس پذیرتر شده اند و تصمیم گیرندگان مالی را با درک جامعی از بازار مجهز می کنند.

صنعت مالی از NLP برای کاهش میزان کارهای روتین دستی و سرعت بخشیدن به معاملات، ارزیابی ریسک ها، درک احساسات مالی و ایجاد پورتفولیو در حین خودکارسازی حسابرسی و حسابداری استفاده می کند. این پیشرفت ها با کمک تجزیه و تحلیل احساسات، پاسخ به پرسش (چت ربات)، خوشه بندی موضوعات و طبقه بندی اسناد به دست می آیند.

NLP و ML به فناوری های انتخابی برای تحلیلگران مالی، معامله گران و مدیران سبد تبدیل شده اند. سازمان‌های بیمه از NLP برای پردازش خودکار مطالبات استفاده می‌کنند، در حالی که بانک‌های خرده‌فروشی پشتیبانی مشتریان خود را ساده‌سازی می‌کنند، محصولات مالی بهتری را به مشتریان خود ارائه می‌دهند و برای مقابله با تقلب و فعالیت‌های پولشویی مجهزتر هستند.

سال 2021 هیجان‌انگیزترین زمان برای پذیرش فناوری مخرب NLP است که نحوه سرمایه‌گذاری همه را برای نسل‌ها متحول می‌کند. اگر مایلید راه حل NLP یا ML برای سازمان خود ایجاد کنید، با Avenga تماس بگیرید.

7 تکنیک پردازش و درک زبان طبیعی را کشف کنید که Avenga از آنها برای حل چالش‌هایی استفاده می‌کند که شناسایی سریع محققین اصلی تأثیرگذار و جذب سریع سوژه را ترویج می‌کند.