موارد استفاده NLP در FinTech: صندوق های پرچین ، بانکی و بیمه

هرچه بیشتر و بیشتر شرکت ها تحولات دیجیتالی را پشت سر می گذارند ، پردازش زبان طبیعی (NLP) به عنوان یک تغییر دهنده بازی در حال ظهور است. همانطور که ممکن است قبلاً بدانید ، NLP بخشی از هوش مصنوعی (AI) است که از یادگیری ماشین (ML) استفاده می کند تا یک سیستم رایانه ای را برای تفسیر و درک زبان انسانی فعال کند.

با NLP ، تعامل انسان به ماشین می تواند ساده شود ، و سیستم های نرم افزاری می توانند درک کنند که کاربران چگونه احساس می کنند و کاربران سعی در انتقال آن دارند.

NLP و AI از قبل در نوآوری های نرم افزاری مانند Chatbots و دستیاران مجازی دیده می شوند.

با این حال ، وقتی صحبت از fintech می شود ، همه چیز کمی تغییر می کند. با توجه به اینکه بیش از 80 ٪ از داده های ایجاد شده امروز داده های بدون ساختار - کلمات یا متن - برای تفسیر این داده ها برای تعیین کمیت آنچه مردم می گویند بسیار مهم است تا بتواند تعداد آنها را به طور دقیق خرد کند و تصمیمات درست را می توان گرفت.

بیایید در مورد روش هایی که NLP می تواند در دنیای فناوری مالی مفید باشد ، بحث کنیم.

از مورد 1: NLP در صندوق های تامینی استفاده کنید

طبق یک تجزیه و تحلیل سال 2020 ، هوش مصنوعی - که پیش بینی های خود را بر اساس داده های تاریخی انجام می دهد - حتی در صورت وقوع وقایع غیر منتظره مانند همه گیر یا جنگ ، از پتانسیل عظیمی در مدیریت صندوق برخوردار است. تحقیقات BTHE نشان داد که بازده از صندوق های پرچین AI سه برابر بیشتر از سایر صندوق های پرچین است.

هوش مصنوعی ، و به ویژه یادگیری ماشین (ML) و NLP ، می توانند در تجزیه و تحلیل حجم زیادی از اطلاعات مالی و تصمیم گیری مناسب برای عملکرد برتر نمونه کارها به صندوق های محافظت کمک کنند.

در بخش های بعدی ، بیایید در مورد سه روش اصلی استفاده از NLP در صندوق های تامینی بحث کنیم:

• تجارت الگوریتمی
• پیش بینی نوسانات
• نظارت بر سیگنال

تجارت الگوریتمی

معامله گران باید چندین متغیر مستقل را در نظر بگیرند که بر ارزش سرمایه گذاری و دارایی تأثیر می گذارد. به طور سنتی ، تحلیلگران مالی از داده های کمی از پرونده های نظارتی شرکت ، تماس های درآمد و پیش بینی های تحلیلگر برای ارزیابی سرمایه گذاری استفاده کرده اند.

امروز ، مکان های بیشتری وجود دارد که مردم در مورد اقتصاد ، بازار ، یک صنعت یا یک شرکت صحبت می کنند و داده های متنی از طریق وب سایت ها ، رسانه های اجتماعی ، انجمن های بحث ، ایمیل و غیره تولید و توزیع می شوند.

این منابع داده جایگزین منابع جدید آلفا و شاخص های مهم تغییراتی هستند که می توانند بر عملکرد شرکت تأثیر بگذارند و در اینجا برخی از راه هایی وجود دارد که NLP می تواند به آنها کمک کند:

• مدل های NLP می توانند تجزیه و تحلیل اساسی را تقویت کرده و مدل های کمی را غنی کنند تا تصمیمات بهتر محور داده در زمان واقعی گرفته شود.

• با تجارت الگوریتمی مبتنی بر NLP ، می توان از مدل های NLP برای ساختار یا کمیت اسناد متنی بدون ساختار ، اخبار و تفسیر در نمرات کمی استفاده کرد. این نمرات می تواند در مدل های پیش بینی کننده و مدل های یادگیری ماشین که باعث تجارت خودکار می شوند ، تغذیه شوند.

• NLP می تواند بینش جدیدی را که توسط انسان از دست رفته است ، مهار کند. در حقیقت ، تجارت مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند به منظور نیاز به مداخله انسانی یا درخواست تأیید انسانی و سپس اجرای تصمیمات سرمایه گذاری انجام شود.

پیش بینی نوسانات

همه گیر ، بلایای طبیعی و جنگ در اوکراین تنها آخرین رویدادهایی است که نوسانات زیادی در بازار ایجاد می کند.

وقتی صحبت از مدیریت صندوق می شود ، پیش بینی دقیق نوسانات بسیار مهم است. با این حال ، انجام این کار همیشه کاملاً امکان پذیر نیست. اگر یک معامله گر ماهیت نوسانات را درک کند و ضمن سرمایه گذاری ، آن را در نظر بگیرد ، بازده بهتری پیدا می کند.

عوامل غیرخطی پیچیده ای وجود دارد که بر نوسانات تأثیر می گذارد. اما ، با یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی ، پیش بینی نوسانات می تواند دقیق تر باشد. NLP را می توان برای تعیین کمیت آخرین شرایط بازار ، اخبار مالی و احساسات سرمایه گذار استفاده کرد - تمام عوامل کلیدی که بر نوسانات تأثیر می گذارد.

نظارت بر سیگنال

تحقیقات نشان می دهد که آلفا در مورد سرمایه گذاری های جدید در حدود یک سال پوسیده می شود.

تصمیمات معاملاتی مبتنی بر سیگنال ها و روابط پیش بینی کننده است ، که باعث می شود سیگنال های با کیفیت بالا بررسی شود.

هنگامی که موقعیت های معاملاتی با هم همپوشانی دارند ، می تواند منجر به تصمیمات نادرست شود. با این حال ، هنگامی که NLP در نظارت بر سیگنال گنجانیده شده است ، سرمایه گذاران صندوق های تامینی می توانند از داده های جایگزین برای شناسایی سیگنال های غیر معمول یا تأیید سیگنال ها از منابع دیگر ، بینش دریافت کنند.

این ویدیوی 3 دقیقه ای را تماشا کنید تا ببینید که چگونه مدیران دارایی می توانند از پلت فرم Acce NocodenLP استفاده کنند تا بینش های سریع و دقیق از داده های متنی تا تصمیمات سرمایه گذاری به موقع را دریافت کنند.

از مورد 2: NLP در بخش بانکی استفاده کنید

خیلی بیشتر از مدیریت حساب بانکی برای بانکداری وجود دارد. بانکها از حفظ امنیت پول شما در سرمایه گذاری و پرداخت بهره به تأمین وام ، نقش های مختلفی دارند.

در حالی که بانکداری مدرن از فناوری رایانه استفاده کرده است ، هنوز تقاضای زیادی برای هوش مصنوعی در بخش بانکی وجود دارد.

در اینجا روش هایی وجود دارد که NLP می تواند در بانکداری کمک کند.

بهینه سازی نمونه کارها

با NLP ، داده ها را می توان از هر دو نتایج تاریخی و آخرین اخبار برای کمک به مدیران دارایی در بانک ها برای ایجاد نمونه کارها مناسب جمع آوری کرد.

از NLP می توان برای عبور از سرعت و حجم عظیم اطلاعات در اینترنت استفاده کرد. از مدل های NLP می توان برای شناسایی اطلاعاتی که مربوط به پایان نامه سرمایه گذاری مدیر دارایی است استفاده شود-به عنوان مثال ، NLP می تواند مقالات مربوط به ESG را برای مدیران صندوق سرمایه گذاری پایدار پرچم گذاری کند یا مقررات مربوط به رمزنگاری را برای مدیران صندوق Crypto نظارت کند یا به طور خودکار گزینه های سرمایه گذاری نامطلوب را فیلتر کندبشر

سپس NLP می تواند برای نظارت بر سهام در یک نمونه کارها برای ریسک یا فرصت های صعودی استفاده شود. این به حداکثر رساندن نرخ رشد در محیط فزاینده ای بی ثبات و نامشخص کمک می کند.

ارزیابی ریسک وام

هنگامی که نوبت به صدور وام های تجاری یا خط اعتبارات به شرکت ها می رسد ، بانک ها باید با احتیاط در مورد شرکت عمل کنند ، این توانایی بازپرداخت آن وام ها است. آنها باید ریسک خود را ارزیابی کنند و همچنین با مقررات مختلفی از جمله KYC مطابقت داشته باشند.

این فرآیند نیاز به کار دستی زیادی برای بررسی اسناد وام ، صورتهای مالی و عوامل خارجی مانند شرایط بازار ، پویایی صنعت ، اقدامات رقیب و احساسات مشتری دارد.

در اینجا سه کلید وجود دارد که در آن NLP می تواند مفید باشد:

• NLP برچسب زدن و امتیاز دهی اولیه اسناد داخلی و داده های جایگزین منبع باز مانند تماس با درآمد ، گزارش های تحلیلگر و سایر اخبار و بررسی ها را خودکار می کند.

• نتایج حاصل از فرآیند NLP می تواند برای هدایت اسناد به بخش های مختلف و سوختن الگوریتم های امتیاز دهی به ریسک اضافی استفاده شود.

• پس از تصویب وام ، بانک ها باید همچنان به نظارت بر آخرین اخبار ادامه دهند. آنها می توانند از NLP برای خودکارسازی به روزرسانی در رتبه بندی ریسک در سبد وام خود استفاده کنند.

این ویدیوی 3 دقیقه ای را تماشا کنید تا ببینید که چگونه بانک های تجاری می توانند از پلت فرم Acce NocodenLP استفاده کنند تا بینش های سریع و دقیق در مورد اعتبار ، نقدینگی و ریسک وام دریافت کنند.

از مورد 3 استفاده کنید: NLP در بخش بیمه

با بیمه نامه ، مطالبات بیمه و سایر اسناد ، صنعت بیمه با داده های متنی سنگین است. آنقدر داده های متن بدون ساختار و حتی داده های ساخت یافته نمی توانند توسط انسان با استفاده از تکنیک های دستی به طور مؤثر تجزیه و تحلیل شوند.

یک فرصت عالی برای شرکت های بیمه وجود دارد تا از NLP برای خودکارسازی فرآیندهای بیمه و افزایش کارآیی عملیاتی استفاده کنند.

در اینجا سه روش اساسی وجود دارد که NLP می تواند در بخش بیمه کمک کند:

• پردازش مطالبات بیمه
• بیمه نامه بیمه نامه
• تشخیص کلاهبرداری بیمه

پردازش مطالبات بیمه

یک نمونه از Fintech NLP در استفاده از چت بابات برای افزایش رضایت مشتری است.

هنگامی که مشتریان برای ادعای پرونده تشکیل می دهند ، می توان سوالات آنها را توسط چت بابات انجام داد که به سرعت بر اساس سؤالات خود به آنها پاسخ می دهند و این باعث اعتماد می شود.

Chatbots می تواند مشتریان را به ارسال توضیحات کتبی ، عکس ها و فیلم های آسیب هدایت کند. همه اینها را می توان به سرعت و بدون تعامل انسانی انجام داد. وقتی کاربران پاسخ سریع دریافت می کنند ، از برخورد با شرکت خوشحال می شوند.

نمونه دیگر از Fintech NLP ابتدا استفاده از تشخیص نوری (OCR) برای خواندن سریع اسناد بزرگ و ترجمه تصاویر از کاغذ یا اسناد اسکن شده به پرونده های متنی است.

سپس این پرونده ها با استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات طبقه بندی ، طبقه بندی و نمره داده می شوند. زمان صرف شده در خواندن و تجزیه و تحلیل اسناد مطالبات کوتاه است و فرآیندها به پایان می رسد به طوری که ادعاهای تنظیم کننده می توانند برنامه های مطالبات را سریعتر بررسی کنند.

بیمه نامه بیمه نامه

فرآیند تحریم بیمه اغلب به مشتریان نیاز دارد تا تعدادی فرم را پر کرده و اسناد مرتبط را ضمیمه کنند. این امر نیازهای متقاضی را برای ارزیابی ریسک با استفاده از اسناد تهیه شده از برنامه و انجام دقت خود با استفاده از داده های جایگزین و منبع باز از فیدهای خبری و رسانه های اجتماعی ، ارزیابی می کند.

NLP را می توان برای پردازش سریع هر دو مجموعه از اسناد ، برچسب یا طبقه بندی اسناد به طور مناسب و حتی نمرات احساسات ، به عنوان مثال به اخبار و بررسی ها استفاده کرد.

نتایج این پیش پردازش را می توان در مدل های پیش بینی کننده تغذیه کرد و برچسب زدن خودکار و پرچم گذاری عناصر کلیدی در برنامه ، برای داوران برنامه کاربردی آسانتر و سریعتر می شود.

تشخیص کلاهبرداری بیمه

براساس FBI ، 7000 شرکت بیش از 1 تریلیون دلار حق بیمه را جمع می کنند و هزینه کلاهبرداری بیمه غیر بهداشتی حدود 40B دلار در سال هزینه می کند. این فشار زیادی به شرکتهای بیمه وارد می کند زیرا آنها برای جلوگیری از کلاهبرداری تلاش می کنند. در نتیجه ، مشتریان باید حق بیمه بالاتری بپردازند و این باعث افزایش هزینه برای همه می شود.

NLP را می توان برای پرچم عبارات یا توضیحات خسارات که تکرار می شود استفاده کرد - همان کلمات در برنامه های مختلف مطالبات استفاده می شود - یک شاخص احتمالی کلاهبرداری سازمان یافته. این برنامه ها می توانند برای تحقیقات عمیق تر در اولویت قرار گیرند.

چگونه Acce می تواند کمک کند

این که آیا شما می خواهید سوابق مالی و اسناد داخلی یک شرکت را برای اهداف حسابرسی یا انطباق تجزیه و تحلیل کنید یا پرچم های قرمز را در برنامه های وام پیدا کنید ، پلت فرم Acce NocodenLP امکان پردازش متن را آسان می کند.

بهترین بخش راه حل های Acce این است که لازم نیست مهندس یا دانشمند داده برای استفاده از Acce باشید. نرم افزار NLP ما شما را از طریق ساختن یک گردش کار NLP و دیدن نتایج روی داشبورد با تنها چند کلیک می کند.

یک نسخه ی نمایشی را برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد پلت فرم Acce NocodenLP و اینکه چگونه می تواند ROI تجاری را برای صندوق های تامینی ، بانک های تجاری و شرکت های بیمه هدایت کند ، برنامه ریزی کنید.