ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) กำลังเปลี่ยนโฉมการเงินโดยการเพิ่มความแม่นยำและความสอดคล้องของข้อมูล บล็อกนี้จะสำรวจผลกระทบของ NLP และกรณีการใช้งานต่างๆ ในภาคการเงิน
การติดป้ายกำกับข้อมูล NLP มีความสำคัญอย่างยิ่ง โดยช่วยเพิ่มคุณภาพข้อมูลสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น NER, การวิเคราะห์ความรู้สึก, การจัดหมวดหมู่เอกสาร และการรู้จำอักขระด้วยแสง
กรณีการใช้งานที่สำคัญ ได้แก่ :
- การประมวลผลข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้าง: NLP ช่วยลดความยุ่งยากในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาล ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการปฏิบัติตามกฎระเบียบและการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลจากข้อมูล
- การประเมินความเสี่ยง: NLP ช่วยในการประเมินระดับความเสี่ยงสำหรับลูกค้า/หน่วยงานโดยทำให้การวิเคราะห์เอกสารคล่องตัวขึ้น
- การวิเคราะห์ความรู้สึก: การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นทางการเงินช่วยวัดปฏิกิริยาของตลาด และช่วยในการตัดสินใจลงทุน
- การตรวจจับการฉ้อโกง: NLP ทำให้การตรวจจับการฉ้อโกงเป็นอัตโนมัติโดยการวิเคราะห์ประวัติเครดิต ธุรกรรมสินเชื่อ และบันทึกรายได้
- การบัญชีและการตรวจสอบ: NLP เพิ่มประสิทธิภาพในการบัญชี การตรวจสอบ การตรวจสอบเอกสาร และการตรวจจับการฉ้อโกง
- การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ (IDP): เทคนิค NLP เช่น NER และ OCR ช่วยปรับปรุงการแยกเอกสารจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่
- ChatGPT สำหรับการเงิน: การบูรณาการ ChatGPT และ NLP ช่วยเพิ่มการจัดการความเสี่ยง การวิเคราะห์ทางการเงิน การวิเคราะห์ความรู้สึก และการสร้างรายงาน
โดยสรุป NLP ปฏิวัติการเงิน ปรับปรุงการดำเนินงาน ปรับปรุงการตัดสินใจ และลดความเสี่ยง ทำให้เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้สำหรับสถาบันการเงินสมัยใหม่
อ่านบทความเต็มที่นี่:
https://www.techiesguardian.com/here-are-the-applications-of-nlp-in-finance-you-need-to-know/
