Что такое обработка естественного языка?

Может быть много определений для обработки естественного языка, вкратце НЛП, но по своей сути он определяется как процесс понимания, интерпретации и манипулирования человеческим языком. НЛП, ветвь искусственного интеллекта, формирует основу для многих дисциплин, включая информатику и компьютерную лингвистику, для улучшения взаимодействия человека и машины.

Раньше машины использовали для получения заранее созданных команд от людей, выполнения связанных задач и, наконец, для получения вывода/результатов. Теперь, с появлением машинного обучения и искусственного интеллекта, машины могут выбирать, что делать, исходя из текущей ситуации. Если вы используете Alexa, Google Home или даже поиск Google, то на самом деле вы используете НЛП.

Но как НЛП влияет на финансовый сектор?

На протяжении десятилетий финансовые учреждения используют трудоемкие методы поиска документов, чтобы предоставить аналитику по обслуживанию клиентов из-за неструктурированных данных. NLP обучен находить закономерности даже в неструктурированных данных с высокой точностью. НЛП можно использовать для классификации текстов, поиска информации, генерации естественного языка и понимания естественного языка, чтобы получить простые, но мощные результаты. Это сделало НЛП наиболее широко применяемым для автоматизации определенных процессов всего финансового сектора. Влияние можно легко увидеть на приведенных ниже примерах.

Источник изображения: анализ «Делойта».

Индивидуальное обслуживание клиентов

В финансовом секторе занято большое количество вспомогательного персонала для выполнения функций бэк-офиса и обслуживания клиентов. Эти работы часто повторяются, требуют внимания к деталям и предполагают высокий уровень стресса. NLP может упростить создание чат-ботов, которые могут работать 24 часа в сутки 7 дней в неделю в качестве личных клерков для клиентов, но они также могут быть финансовыми консультантами, помогая людям экономить больше денег, своевременно производить платежи и управлять чрезмерными расходами по своим счетам.

Автоматизированные торговые платформы

Взлет и падение рынка криптовалют привели к использованию высокочастотных торговых роботов. Они основаны на количественных торговых моделях, которые анализируют лучшие торговые решения и сосредотачиваются на моделях для их воспроизведения.

Преимущество использования больших данных здесь заключается в том, что эти закономерности можно извлечь из различных взаимосвязанных наборов данных, а также из неструктурированных, но релевантных данных, таких как новости и пресс-релизы. НЛП выделяется тем, что извлекает информацию из НОВОСТЕЙ и других финансовых статей.

Хорошая новость заключается в том, что такие инструменты работают почти в режиме реального времени и могут помочь брокерам в проверке их решений. Это достигается за счет объединения решений для хранения данных на месте с приложениями для прогнозирования.

Отслеживайте настроение компании

В то время как основные новости, такие как отчет о доходах или приобретениях, влияют на отношение инвесторов к компании, то же самое может сказать и общий тон освещения новостей. Используя инструменты NLP, такие как NLTK и Spacy, поставщики финансовых услуг могут отслеживать упоминания компаний и различать негативные или позитивные настроения в новостях.

Повышение качества аналитических отчетов

Имея доступ к релевантной отфильтрованной информации, аналитики финансовых услуг могут составлять более подробные отчеты и давать более качественные рекомендации клиентам и внутренним лицам, принимающим решения.

Включение упрощенного поиска

Финансовые учреждения имеют в распоряжении много внутренних данных компании, которые можно использовать для процессов принятия решений. С помощью НЛП они смогут легко получить доступ к своей базе данных, просто задав вопрос. Добавляя разговорный слой поверх существующих сложных поисковых возможностей на основе API, система позволяет пользователям запрашивать новости по определенным темам, даже если они используют сложные языковые явления.

Вывод

Финансовый сектор довольно поздно осваивает новые технологии из-за нормативных и нормативных требований, но при этом очень заинтересован в сокращении затрат. Этот рынок предлагает потенциально высокие выплаты после того, как машинное обучение и искусственный интеллект станут массовыми.

НЛП можно использовать для оценки широкого спектра речевых и текстовых данных из разных контекстов. Это может помочь банкам автоматизировать и оптимизировать такие задачи, как сбор информации о клиентах и ​​поиск документов.

Короче говоря, NLP является обязательным решением для финансовых учреждений, поскольку отрасль быстро переходит в цифровую форму. Будет интересно посмотреть, как НЛП повлияет на финансовый сектор и как оно изменит отрасль в целом.