Искусственный интеллект, машинное обучение и обработка естественного языка (НЛП) меняют форму финансов, повышая точность и согласованность данных. В этом блоге исследуется влияние НЛП и различные варианты использования в финансовом секторе.
Маркировка данных НЛП имеет решающее значение, поскольку повышает качество данных для моделей машинного обучения с использованием таких методов, как NER, анализ настроений, категоризация документов и оптическое распознавание символов.
Ключевые варианты использования включают в себя:
- Обработка неструктурированных данных: НЛП упрощает анализ огромных неструктурированных финансовых данных, обеспечивая соблюдение нормативных требований и принятие обоснованных решений.
- Оценка рисков: НЛП помогает оценить уровни риска для клиентов/организаций за счет оптимизации анализа документов.
- Анализ настроений: Анализ финансовых настроений помогает оценить реакцию рынка, помогая принимать инвестиционные решения.
- Обнаружение мошенничества: NLP автоматизирует обнаружение мошенничества, анализируя кредитную историю, кредитные операции и записи о доходах.
- Бухгалтерский учет и аудит: НЛП повышает эффективность бухгалтерского учета, аудита, проверки документов и выявления мошенничества.
- Интеллектуальная обработка документов (IDP): Методы НЛП, такие как NER и OCR, улучшают извлечение документов из больших наборов данных.
- ChatGPT для финансов: Интеграция ChatGPT и NLP улучшает управление рисками, финансовый анализ, анализ настроений и создание отчетов.
В заключение, НЛП совершает революцию в финансах, оптимизируя операции, улучшая процесс принятия решений и снижая риски, что делает его незаменимым для современных финансовых учреждений.
Читайте полный текст статьи здесь:
https://www.techiesguardian.com/here-are-the-applications-of-nlp-in-finance-you-need-to-know/
