Kunstmatige intelligentie, machinaal leren en natuurlijke taalverwerking (NLP) geven de financiële wereld een nieuwe vorm door de nauwkeurigheid en dataconsistentie te vergroten. Deze blog onderzoekt de impact van NLP en verschillende gebruiksscenario's in de financiële sector.
NLP-gegevenslabeling is van cruciaal belang en verbetert de gegevenskwaliteit voor machine learning-modellen met behulp van technieken als NER, sentimentanalyse, documentcategorisatie en optische karakterherkenning.
Belangrijke gebruiksscenario's zijn onder meer:
- Ongestructureerde gegevensverwerking: NLP vereenvoudigt de analyse van enorme ongestructureerde financiële gegevens, waardoor naleving van de regelgeving en geïnformeerde besluitvorming worden gegarandeerd.
- Risicobeoordeling: NLP helpt bij het beoordelen van risiconiveaus voor klanten/entiteiten door de documentanalyse te stroomlijnen.
- Sentiment analyse: Analyse van het financiële sentiment helpt bij het peilen van marktreacties en ondersteunt investeringsbeslissingen.
- Fraude detectie: NLP automatiseert fraudedetectie door kredietgeschiedenis, leningtransacties en inkomensgegevens te analyseren.
- Boekhouding en audit: NLP verbetert de efficiëntie bij boekhouding, auditing, documentbeoordelingen en fraudedetectie.
- Intelligente documentverwerking (IDP): NLP-technieken zoals NER en OCR verbeteren de documentextractie uit grote datasets.
- ChatGPT voor financiën: Integratie van ChatGPT en NLP verbetert het risicobeheer, de financiële analyse, de sentimentanalyse en het genereren van rapporten.
Concluderend: NLP zorgt voor een revolutie in de financiële sector, het stroomlijnen van activiteiten, het verbeteren van de besluitvorming en het beperken van risico's, waardoor het onmisbaar wordt voor moderne financiële instellingen.
Lees hier het volledige artikel:
https://www.techiesguardian.com/here-are-the-applications-of-nlp-in-finance-you-need-to-know/
