Artificiell intelligens, maskininlärning och naturlig språkbehandling (NLP) omformar ekonomi genom att öka noggrannheten och datakonsistensen. Den här bloggen utforskar NLP:s inverkan och olika användningsfall inom finanssektorn.
NLP-datamärkning är avgörande, vilket förbättrar datakvaliteten för maskininlärningsmodeller med tekniker som NER, sentimentanalys, dokumentkategorisering och optisk teckenigenkänning.
Viktiga användningsfall inkluderar:
- Ostrukturerad databehandling: NLP förenklar analysen av stora ostrukturerade finansiella data, vilket säkerställer regelefterlevnad och informerat beslutsfattande.
- Riskbedömning: NLP hjälper till att bedöma risknivåer för kunder/enheter genom att effektivisera dokumentanalys.
- Sentimentanalys: Analys av finansiell sentiment hjälper till att mäta marknadsreaktioner, vilket underlättar investeringsbeslut.
- Spårning av bedrägerier: NLP automatiserar bedrägeriupptäckt genom att analysera kredithistorik, lånetransaktioner och inkomstregister.
- Redovisning och revision: NLP förbättrar effektiviteten i redovisning, revision, dokumentgranskning och upptäckt av bedrägerier.
- Intelligent dokumentbehandling (IDP): NLP-tekniker som NER och OCR förbättrar dokumentextraktion från stora datamängder.
- ChatGPT för finans: Integration av ChatGPT och NLP förbättrar riskhantering, finansiell analys, sentimentanalys och rapportgenerering.
Sammanfattningsvis revolutionerar NLP finans, effektiviserar verksamheten, förbättrar beslutsfattande och minskar risker, vilket gör det oumbärligt för moderna finansinstitutioner.
Läs hela artikeln här:
https://www.techiesguardian.com/here-are-the-applications-of-nlp-in-finance-you-need-to-know/
