Trí tuệ nhân tạo, học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đang định hình lại ngành tài chính bằng cách tăng cường độ chính xác và tính nhất quán của dữ liệu. Blog này khám phá tác động của NLP và các trường hợp sử dụng khác nhau trong lĩnh vực tài chính.
Ghi nhãn dữ liệu NLP là rất quan trọng, nâng cao chất lượng dữ liệu cho các mô hình học máy bằng cách sử dụng các kỹ thuật như NER, Phân tích tình cảm, Phân loại tài liệu và Nhận dạng ký tự quang học.
Các trường hợp sử dụng chính bao gồm:
- Xử lý dữ liệu phi cấu trúc: NLP đơn giản hóa việc phân tích dữ liệu tài chính phi cấu trúc rộng lớn, đảm bảo tuân thủ quy định và đưa ra quyết định sáng suốt.
- Đánh giá rủi ro: NLP hỗ trợ đánh giá mức độ rủi ro cho khách hàng / tổ chức bằng cách hợp lý hóa việc phân tích tài liệu.
- Phân tích cảm xúc: Phân tích tâm lý tài chính giúp đánh giá phản ứng của thị trường, hỗ trợ các quyết định đầu tư.
- Phát hiện gian lận: NLP tự động phát hiện gian lận bằng cách phân tích lịch sử tín dụng, giao dịch cho vay và hồ sơ thu nhập.
- Kế toán và kiểm toán: NLP nâng cao hiệu quả trong kế toán, kiểm toán, đánh giá tài liệu và phát hiện gian lận.
- Xử lý tài liệu thông minh (IDP): Các kỹ thuật NLP như NER và OCR cải thiện việc trích xuất tài liệu từ các tập dữ liệu lớn.
- ChatGPT dành cho Tài chính: Việc tích hợp ChatGPT và NLP giúp tăng cường quản lý rủi ro, phân tích tài chính, phân tích tình cảm và tạo báo cáo.
Tóm lại, NLP cách mạng hóa tài chính, hợp lý hóa hoạt động, cải thiện việc ra quyết định và giảm thiểu rủi ro, khiến nó trở nên không thể thiếu đối với các tổ chức tài chính hiện đại.
Đọc bài viết đầy đủ ở đây:
https://www.techiesguardian.com/here-are-the-applications-of-nlp-in-finance-you-need-to-know/
