Kecerdasan buatan, pembelajaran mesin dan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) sedang membentuk semula kewangan dengan meningkatkan ketepatan dan ketekalan data. Blog ini meneroka kesan NLP dan pelbagai kes penggunaan dalam sektor kewangan.
Pelabelan data NLP adalah penting, meningkatkan kualiti data untuk model pembelajaran mesin menggunakan teknik seperti NER, Analisis Sentimen, Pengkategorian Dokumen dan Pengecaman Aksara Optik.
Kes penggunaan utama termasuk:
- Pemprosesan Data Tidak Berstruktur: NLP memudahkan analisis data kewangan tidak berstruktur yang luas, memastikan pematuhan peraturan dan membuat keputusan termaklum.
- Penilaian risiko: NLP membantu dalam menilai tahap risiko untuk pelanggan/entiti dengan memperkemas analisis dokumen.
- Analisis Sentimen: Analisis sentimen kewangan membantu mengukur reaksi pasaran, membantu keputusan pelaburan.
- Pengesanan Penipuan: NLP mengautomasikan pengesanan penipuan dengan menganalisis sejarah kredit, transaksi pinjaman dan rekod pendapatan.
- Perakaunan dan Pengauditan: NLP meningkatkan kecekapan dalam perakaunan, pengauditan, semakan dokumen dan pengesanan penipuan.
- Pemprosesan Dokumen Pintar (IDP): Teknik NLP seperti NER dan OCR meningkatkan pengekstrakan dokumen daripada set data yang besar.
- ChatGPT untuk Kewangan: Penyepaduan ChatGPT dan NLP meningkatkan pengurusan risiko, analisis kewangan, analisis sentimen dan penjanaan laporan.
Kesimpulannya, NLP merevolusikan kewangan, memperkemas operasi, menambah baik pembuatan keputusan dan mengurangkan risiko, menjadikannya amat diperlukan untuk institusi kewangan moden.
Baca artikel penuh di sini:
https://www.techiesguardian.com/here-are-the-applications-of-nlp-in-finance-you-need-to-know/
