Kunstig intelligens, maskinlæring og naturlig språkbehandling (NLP) omformer finans ved å øke nøyaktigheten og datakonsistensen. Denne bloggen utforsker NLPs innvirkning og ulike brukssaker i finanssektoren.
NLP-datamerking er avgjørende, og forbedrer datakvaliteten for maskinlæringsmodeller ved bruk av teknikker som NER, Sentiment Analysis, Document Categorization og Optical Character Recognition.
Viktige brukstilfeller inkluderer:
- Ustrukturert databehandling: NLP forenkler analysen av store ustrukturerte økonomiske data, og sikrer overholdelse av regelverk og informert beslutningstaking.
- Risikovurdering: NLP hjelper til med å vurdere risikonivåer for kunder/enheter ved å effektivisere dokumentanalyse.
- Sentimentanalyse: Økonomisk sentimentanalyse hjelper med å måle markedsreaksjoner, og hjelper investeringsbeslutninger.
- Oppdagelse av svindel: NLP automatiserer svindeloppdagelse ved å analysere kreditthistorikk, lånetransaksjoner og inntektsposter.
- Regnskap og revisjon: NLP øker effektiviteten innen regnskap, revisjon, dokumentgjennomgang og avsløring av svindel.
- Intelligent dokumentbehandling (IDP): NLP-teknikker som NER og OCR forbedrer dokumentutvinning fra store datasett.
- ChatGPT for finans: Integrasjon av ChatGPT og NLP forbedrer risikostyring, finansiell analyse, sentimentanalyse og rapportgenerering.
Avslutningsvis revolusjonerer NLP økonomi, effektiviserer driften, forbedrer beslutningstaking og reduserer risikoer, noe som gjør det uunnværlig for moderne finansinstitusjoner.
Les hele artikkelen her:
https://www.techiesguardian.com/here-are-the-applications-of-nlp-in-finance-you-need-to-know/
