پردازش زبان طبیعی در امور مالی

تجربه دره Uncay-آن احساس ناراحتی ناچیز که هنگام تعامل با چیزی جدید و انسانی اما انسانی اما انسانی نیستیم ، از چت های عجیب و غریب تا شخصیت های CGI عکسبرداری-یک واکنش متداول برای هر فناوری است که سعی در تقلید از رفتار انسان دارد.

اما همانطور که روند سرمایه گذاری در صنعت FinTech روشن می کند ، پیشرفت در فناوری و قرار گرفتن در معرض روتین فناوری مانند انسان در بین مصرف کنندگان باعث می شود که دره ناخوشایند کمتر و کمتر خیانتکار باشد: پیش بینی می شود که به تنهایی 862 میلیون ساعت در سال 2023 صرفه جویی کنند. برای مؤسسات مالی ، بنابراین سرمایه گذاری و اتخاذ برنامه های مربوط به FinTech مربوط به هوش مصنوعی ، بدون مغز است.

این جایی است که پردازش زبان طبیعی (NLP - نوعی از هوش مصنوعی) وارد می شود ، با چت بابات بسیار هوشمندانه و آسان برای تعامل با آنها که می توانند برای یک اپراتور انسانی اشتباه بگیرند ، بنابراین اثر دره Uncay را به حداقل می رساند. هرچه مشتریان راحت تر در مورد استفاده از فناوری مکالمه احساس کنند ، برای همه طرفین درگیر از نظر زمان ، پول و انرژی صرفه جویی می شود.

NLP چگونه در امور مالی استفاده می شود؟

نرم افزار پردازش زبان طبیعی به الگوریتم های هوش مصنوعی مبتنی بر شبکه عصبی تخصصی در تجزیه و تحلیل زبان پیچیده متکی است. NLP Chatbots با هر تعامل مشتری از طریق مکالمه پویا ، بر خلاف نسل های قبلی چت بابات که به نکات صحبت از پیش برنامه ریزی شده و کاملاً نوشته شده بستگی دارد ، یاد می گیرند و تکامل می یابند.

Bank of America ، HDFC هند و Garanti BBVA ترکیه در حال بانکداری هستند که قبلاً Chatbots نوآورانه NLP را برای ارائه خدمات به مشتریان خود مستقر کرده اند. و این فقط بخشی است که مشتریان می بینند ، با توجه به اینکه نرم افزار NLP دارای برنامه های اداری گسترده ای در امور مالی است. برای لحظه ای در مورد توانایی فناوری در حذف میلیون ها سند در زمان ضبط برای کشف الگوهای و ناهنجاری ها و اینکه چگونه این میلیون ها ساعت صرفه جویی شده را اضافه می کند ، فکر کنید.

مزایای بیشمار NLP در fintech

ابزارهای NLP در حال حاضر چیزهای زیادی برای ارائه به صنعت fintech از جمله:

اتوماسیون گردش کار

هر بار که حتی ابتدایی ترین chatbot مسئله مشتری را بدون مداخله از یک عامل گوشت و خون حل می کند ، پول پس انداز می شود. اما اتوماسیون گردش کار برق با NLP ، و شما یک گزاره با ارزش تر از نظر ارزشمندتر دارید: NLP ها می توانند داده ها ، خون حیات تجارت امروز را جمع آوری کنند.

NLP های پیشرفته می توانند طیف وسیعی از ظرافت ها را در مکالمات ، از جمله سطح خلق و خوی و رضایت ، تشخیص دهند و سپس تجزیه و تحلیل احساسات را ایجاد کنند. با گذشت زمان ، این اطلاعات می تواند در مشخصات مشتری تلفیق شود تا خدمات مالی شخصی ، محصولات و تبلیغاتی را که منعکس کننده وضعیت در حال تحول مشتری است ، فراهم کند.

جستجوی هوشمند و تجزیه و تحلیل اسناد

سیستم های مدیریتی مبتنی بر NLP مدیریت را با مقابله با ریشه مشکل ساده می کنند: خود تولید اسناد. به عنوان مثال ، در بیمه ، نرم افزار NLP می تواند مشتری را از طریق فرآیند مطالبات هدایت کند و در عرض چند دقیقه تصویب ساده سیاست را ایجاد کند.

یک راه حل NLP با کد مناسب نه تنها بدون نیاز به مداخله انسانی ، تولید اسناد را به طرز چشمگیری ساده و ساده تر می کند ، بلکه سیستم را برای بازیابی آن اسناد در هر زمان که لازم باشد ، آماده می کند. تجزیه و تحلیل اسناد مبتنی بر NLP فراتر از نمایه سازی مبتنی بر کلمات کلیدی است و می تواند با تجزیه و تحلیل ساختار زبان برای بازگشت نتایج جامع ، بانکهای اطلاعاتی وسیع ، از جمله تداخل ، پیامدها و مطالب متصل را مرور کند.

یک امتیاز دیگر: هنگامی که با فناوری تشخیص شخصیت نوری جفت می شوید ، یک راه حل NLP می تواند اسناد اسکن شده و دست نوشته را تجزیه و تحلیل کند و حتی آن اسناد را به نسخه های جدید و تمیز تبدیل کند.

جلوگیری از کلاه برداری

فناوری NLP می تواند به عنوان ابزاری برای مدیریت ریسک برای بهبود امنیت ، قابلیت اطمینان و حریم خصوصی داده های مشاغل مدرن FinTech استفاده شود. یک فرزندان NLP ، به نام Entity به رسمیت شناختن (NER) فراتر از معنای معنایی کلمات است و می تواند مفاهیم زندگی واقعی را در متن مانند یک شخص یا شرکت خاص تشخیص دهد ، حتی اگر این متن در تصاویر یا صفحه گسترده بدون ساختار باشد.

از طریق NER ، نرم افزار NLP می تواند به طور مؤثر روابط بین هر ذینفعان (یا "نهادها") را ترسیم کند ، آنها را با پایگاه داده خود مقایسه کند و در صورت تشخیص چیزی که از آن استفاده می کند ، فوراً طرفین درگیر را هشدار دهید.

امتیاز اعتباری

هرچه منابع کاربردی تر یک موسسه مالی بتوانند تجزیه و تحلیل کنند ، ارزیابی ریسک آن بهتر خواهد بود - و هرچه اعتبار و خدمات شخصی تر و شخصی تر در عین حال به حداقل رساندن تعصبات احتمالی مانند نژاد ، سن یا جنسیت تبدیل شود.

Chatbots مکالمه ای می تواند با بررسی ردپای دیجیتالی فرد ، از جمله پروفایل رسانه های اجتماعی ، تاریخ مرور و تاریخچه سفر مبتنی بر جغرافیایی ، به سرعت درخواست وام یا کارت اعتباری مشتری را ارزیابی کند تا این داده ها را به یک نمره اعتباری دقیق تبدیل کند.

تشخیص صدا

تشخیص صدا می تواند از طریق احراز هویت کاربر مبتنی بر گفتار ، دارایی مهمی در امنیت باشد ، اما جایی که واقعاً می درخشد ، یک بار دیگر ، در جمع آوری داده ها است.

به عنوان مثال ، برنامه های NLP می توانند از طریق ارائه شرکت ها و آدرس های اصلی برای شناسایی و کاتالوگ اطلاعات مربوطه به طور خودکار انجام شوند. NLP های پیشرفته ممکن است متغیرهای حتی اندازه گیری سخت مانند لحن و خلق و خوی را تشخیص دهند و آن ها را به عنوان متن معرفی کنند. هنگامی که به صورت کتبی ، این داده ها می توانند - توسط انسان یا ماشین آلات - مورد تجزیه و تحلیل قرار گیرند تا داده های بیشتری را که عملکرد یک شرکت را روشن می کند ، استخراج کند.

مصرف کنندگان خرده فروشی همچنین از الگوریتم های تشخیص صدا NLP ارزش دریافت می کنند: با تکامل این فناوری و عموم مردم به آن عادت می کنند-45 میلیون مصرف کننده در ایالات متحده قبلاً حداقل یک تجربه با خرید صوتی داشته اند-چت های NLP مبتنی بر گفتار باید تبدیل شوندبه همان اندازه که امروزه متن های مبتنی بر متداول هستند.

NLP از موارد در امور مالی استفاده می کند

برخی از گسترده ترین موارد استفاده ، جریان و نزدیک به آینده ، برای NLP در امور مالی شامل موارد زیر است:

فروش و بهینه سازی CRM

NLP یک ابزار فروش عالی است: به عنوان مثال بانکهایی که از آن استفاده می کنند ، نمرات مشارکت مشتری و کسب مشتری را افزایش داده اند.

علاوه بر این ، هوش مصنوعی مکالمه می تواند نرم افزار مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) را تأمین کند ، و نیاز به ورودی های دستی و به روزرسانی ها را کاهش می دهد. هر اطلاعات قابل استفاده از هر تعامل را می توان برای الگوهای تا سطح ارزیابی ، تجزیه و ارزیابی کرد. به نوبه خود ، این الگوهای می توانند به مؤسسات مالی اطلاع دهند که مناطق برای سرمایه گذاری رسیده اند ، سودآورترین بخش های آنها چیست و مشتریان با خدمات مالی دریافت می کنند چقدر رضایت دارند.

برنامه های سرمایه گذاری و تجارت

فراتر از فروش ، NLP را می توان برای انجام تحقیقات منفعل بازار رها کرد. به جای راه اندازی مطالعات گران قیمت و یا دنبال کردن مشتریان با نظرسنجی هایی که نتوانند آنها را درگیر کنند ، با NLP ، شرکت ها می توانند داده ها را با هر تماس جمع آوری کنند. در صورت نیاز به نوع خاصی از اطلاعات ، می توان از پایگاه داده برای آن داده های خاص پرس و جو کرد. این الگوریتم به سرعت تاریخ تماس خود را تجزیه می کند و گزارش مفصلی را در یک دوره کوتاه تهیه می کند.

کافی است بگوییم ، داشتن یک ارزیابی دقیق و سریع از داده ها هنگام تصمیم گیری در مورد سرمایه گذاری هرگز صدمه نمی بیند.

ایجاد بازاریابی محتوا

هنگامی که یک Chatbot با NLP به اندازه کافی باهوش است که با انسان روان صحبت کند ، یک جهش بزرگ برای آن شبکه عصبی برای شروع ایجاد محتوای قابل فروش نیست.

خبرنامه های خودکار ساده در حال حاضر واقعیتی در ایجاد بازاریابی محتوا هستند. مقالات جذاب و کاملاً منسجم بیشتر یک چالش هستند ، اما آنها سریع می آیند-همانطور که توسط این قطعه نوشته شده برای گاردین نشان داده شده است.

این در اینجا متوقف نمی شود: ایجاد محتوای مبتنی بر NLP گزینه های شخصی سازی را بیشتر می کند. نرم افزار NLP را می توان مجموعه ای از دستورالعمل ها (به عنوان مثال ، با مقاله Guardian ، "لطفاً یک نسخه کوتاه را در حدود 500 کلمه بنویسید. زبان را ساده و مختصر نگه دارید. تمرکز کنید که چرا انسان ها چیزی برای ترس از هوش مصنوعی ندارند ...") وهمچنین داده های مربوطه ای را که در مورد مشتری دریافت می کند ، درج کنید.

این می تواند از لحاظ تئوریکی یک سطح کاملاً جدید از محتوای سفارشی را در سطح سازمانی برای مشتریان فراهم کند ، مانند شناسایی اینکه کدام چشم انداز مدیریت ثروت بهتر به کمپین های ایجاد شده در یک سبک رسمی زبان پاسخ می دهد ، و ترجیح می دهد محتوای آنها به طور اتفاقی تحویل داده شود.

سفارشی سازی مهم است

با وجود تمام مزایای ارائه فناوری پردازش زبان طبیعی ، هر ابزار قدرتمند با موضوعات مرتبط همراه است. با NLPS ، بخش مالی باید ریسکی را ارزیابی کند: ماشین ها می توانند یاد بگیرند ، اما این بدان معنی نیست که آنچه آنها می آموزند کاملاً سالم است.

به عنوان مثال ، هنگامی که یک الگوریتم برای اولین بار در حال آموزش است ، توسعه دهندگان آن را از داده های زیادی که توسط ویژگی هایی که انتظار دارند هوش مصنوعی در سناریوهای دنیای واقعی با آن روبرو شود ، تغذیه می کنند. با این حال ، اگر این داده ها واقعاً نشان دهنده تجربه نباشد ، هوش مصنوعی ممکن است درسهای اشتباه را بیاموزد - و نتیجه ممکن است نامطلوب باشد. اعتبار سنجی مدل باید داده های آموزش را برای همه متغیرها بررسی کند تا تأیید کند که مطابق آنچه AI می تواند در واقعیت انتظار داشته باشد مطابقت دارد.

مهندسی هوش مصنوعی برای اطمینان از نتایج قابل اعتماد به جزئیات و یک رویکرد سفارشی توجه زیادی می کند ، اما پس از تنظیم صحیح و اعتبارسنجی ، دستگاه از موفقیت های خود یاد می گیرد.

تجربه itechart

اگر در نظر دارید پروژه ای را که خواستار NLP ها است و به دنبال الهام گرفتن هستند ، شروع به کار کنید ، در اینجا برخی از موارد استفاده واقعی و راه حل هایی که برای مشتریان خود تهیه کرده ایم آورده شده است:

برای MSB. AI ، یک پلت فرم اتوماسیون گردش کار مهندسی ، ما یک سیستم اتوماتیک برای آموزش یادگیری ماشین و یک مدل سنتز قابل برنامه ریزی ایجاد کردیم که به عملکرد NLP نیاز داشت.

با استفاده از Equeum ، بستر جهانی که از صنعت مالی با ایجاد محتوا پشتیبانی می کند ، توسعه دهندگان ما یادگیری ماشین را با شبکه های عصبی برای ایجاد ابزاری پیش بینی کننده برای تأمین یک بستر هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل شاخص تیکت سهام جفت کردند.

و برای آکادمی کودکان و نوجوانان ، یک راه اندازی EDTech که محتوای تلفن همراه را برای کمک به بچه ها بهتر می آموزد ، ما شبکه های عصبی را ساختیم که ارزیابی خودکار تمرینات تکمیل شده دانشجویان را انجام می دهد.