A 3 NLP megközelítés FinTech felhasználási esetekre
A fintech vagy a pénzügyi technológia a pénzügyi szolgáltatási ágazatban egyre terjedő megvalósítás, amely a technológiai megoldások és a pénzügyi felhasználási esetek metszéspontját jelenti.
A pénzügyi technológia egy új iparág, amely technológiát használ a pénzügyi szolgáltatások javítására.
Eredetileg a bevett fogyasztói és üzleti pénzintézet hátterében alkalmazott technológiára utalt, amely az alapvető banki rendszerek, ATM-ek és hitelkártya-fizetési processzorok körébe sorolható. Ennek ellenére, különösen az elmúlt években, a fintech az innovatív termékek és szolgáltatások sokkal szélesebb körét írja le, mint például a mobilfizetés (pl. Apple Pay), robo-tanácsadó vagy digitális befektetési platformok (pl. Wealthfront), peer-to-peer. hitelezés (pl. Lending Club), digitális valuták (pl. Bitcoin) és mások, amelyeket még felfedezni, meghatározni vagy kifejleszteni kell.
Néhány népszerű példa a fintech szervezetekre:
— Robinhood: tőzsdei kereskedési platform, amely kriptovaluta kereskedést is kínál;
— Acorns: olyan alkalmazás, amely felkerekíti a mindennapi vásárlásokból származó tartalékot, és az ETF-ek diverzifikált portfóliójába fekteti be; és
— Betterment: egy online befektetési platform, amely személyre szabott tanácsokat és automatizált portfóliókezelési megoldásokat kínál.
Néhány példa a piacon lévő fintech megoldásokra:
- Mobil fizetési alkalmazások. Az egyik fókuszterület a barátoknak és családtagoknak való pénzküldés, számlák fizetése és vásárlások egyszerűsítése, miközben csökkenti a hitelkártyáktól, készpénztől és egyéb fizetési módoktól való függést.
— Egy másik reprezentatív példa az online személyes pénzügyi eszközök, amelyek közé tartozik a Mint vagy a Personal Capital. Ezek a webhelyek segítenek az embereknek a pénzügyeik kezelésében a kiadások nyomon követésével vagy a költségvetés létrehozásával.
– A robo-tanácsadók egy feltörekvő terület, túlnyomórészt az elmúlt néhány évben, ahogy egyre népszerűbbek. A Robo-tanácsadók algoritmusokat alkalmaznak az ügyfelek pénzeszközeinek automatikus orientálására a céljaik és a kockázati tolerancia szintjeik szerint.
Hogyan ösztönözheti a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) a Fintech növekedését és értékteremtését
A BERT bevezetése és a nagy nyelvi modellek (LLM) térnyerése óta a szervezetek fontolóra veszik a kísérletezés és az aktiválás használati eseteit. A fintech metszéspontjában az NLP-modell-folyamatok egyes megvalósításai a következőket tartalmazhatják:
1. Prediktív modellezés: Az NLP képes elemezni az ügyfelek véleményét, hogy jobban megértse, hogyan vélekednek a felhasználók egy fintech termékről vagy szolgáltatásról. Tipikus helyzet lehet annak felmérése, hogy a felhasználói visszajelzések pozitívak vagy negatívak, és az információ potenciálisan tájékoztat a marketing vagy a célzott információmegosztás (új vagy már meglévő felhasználókkal) további kiigazításáról.
2. Automatizált pénzügyi információmegosztás: Az NLP használatával a fintech szervezetek automatizált pénzügyi betekintést nyújthatnak a felhasználó szándékának megértésével és személyre szabott ajánlásokkal. Reprezentatív példa lehet egy chatbot, amely segítheti a felhasználókat a pénzügyi termék kiválasztásában céljaik és kockázattűrő képességük alapján.
3. Csalásfelderítés: Az NLP használható a pénzügyi tranzakciók során elkövetett csalások kimutatására a gyanús viselkedési minták azonosításával. Az NLP ugyanis szabálytalanságokat tudott azonosítani a hiteligényléseknél, vagy gyanús tranzakciós tevékenységet hitelkártyaszámlákon.
Prediktív modellezés
Az NLP-telepítések tartalmazhatnak olyan használati eseteket, amelyek segítségével megjósolható, hogy mely felhasználók fognak valószínűleg késedelmet adni a hitel- vagy hitelkártya-fizetésnél. Ezenkívül a pénzintézetek felhasználhatják ezeket az információkat marketing- és beszedési erőfeszítéseik célzására, és ismerhetik ezeket a műszaki jellemzőket (a jellemzők tervezését), hogy tájékoztassák a hitelek és egyéb termékek árait és feltételeit.
Prediktív modellezési megközelítés, amely több egyedi jellemzőt (például demográfiai adatokat, keresőmotor-lekérdezéseket) is figyelembe vesz a modellek felépítésekor, ahelyett, hogy kizárólag a tranzakciós előzményekre hagyatkozna a jövőbeli felhasználói tevékenységek előrejelzéseihez.
Az NLP segíthet a pénzügyi adatok egyéb prediktív modelljeinek kidolgozásában a trendek azonosítása és a jövőbeli piaci mozgások előrejelzése érdekében. Különösen az LLM kontextusában a betekintések, például az eszközökről vagy webhelyekről folytatott beszélgetések során gyűjtött betekintések alkalmasak az NLP-modellek tanulására vagy finomhangolására, ami végső soron lehetőséget ad arra, hogy összefoglalókat vagy trendleírásokat kapjunk (a beszélgetésekből). Ezenkívül az LLM jelenleg üzemben van, és elérhető a szervezetek és a magánfelhasználók számára.
Automatikus pénzügyi információk megosztása
Az NLP elemezheti a vásárlói véleményeket, a közösségi médiában közzétett bejegyzéseket és más strukturálatlan adatforrásokat, hogy azonosítsa azokat a trendeket a tágabb értelemben vett gazdaságban, amelyek hatással lehetnek a pénzügyi termékek és szolgáltatások iránti keresletre. Például, ha az NLP felfedi, hogy több fogyasztó aggódik a munkahely biztonsága miatt, ez arra késztetheti a bankokat, hogy vonzóbb kamatlábakat kínáljanak megtakarítási számláikra, hogy tájékoztassák a felhasználókat a jelenleg fennálló lehetőségekről (például a nap aktuális légköre alapján, a hét és így tovább), hogy pénzt takarítson meg.
Az NLP-alapú chatbotok vagy virtuális asszisztensek a hét minden napján, a hét minden napján 24 órában segítséget tudnak nyújtani olyan alapvető feladatokban, mint az egyenlegek ellenőrzése, a számlák közötti pénzátutalások, valamint a termékekkel és szolgáltatásokkal kapcsolatos gyakori kérdések megválaszolása. Lehetőség van arra, hogy a csapatoknak további időt biztosítsanak arra, hogy más feladatokra összpontosítsanak, miközben továbbra is magas színvonalú ügyfélszolgálatot biztosítanak a felhasználónak.
Mivel az NLP képes betekintést gyűjteni, megérteni és összefoglalni az alapján, hogy a felhasználó hogyan kommunikál a szervezetek által bevezetett eszközökkel, a használati esetek aktiválásának lehetősége körül foroghat olyan kifejezetten felhasználó-központú megoldások kidolgozása, amelyek alapján a felhasználó úgy érzi, hogy a szervezetnek szüksége van rá. gyűjteni (szükségleteikről és szükségleteikről).
Az NLP hozzájárulhat a bankok és más pénzügyi intézmények kvantitatív modellezéséhez azáltal, hogy automatikusan elemzi az ügyfelek véleményét a call center megbeszéléseiből és felmérésekből, hogy megértse a felhasználók számára fontos pillanatokat vagy ügyeket. Az ezekből származó elemzések felhasználhatók a termékfejlesztéssel és a szervezeti stratégiával kapcsolatos döntéshozatal során, és még pontosabban a marketinges felhasználási esetekre vagy az általános felhasználói élmény javítására.
Csalások felderítése
Különösen az LLM-ben jelenleg elérhető képességekkel az NLP betekintést tud gyűjteni a szokatlanul nagy vagy gyakori tranzakciókról és a potenciálisan csalárd tevékenységekről a végfelhasználók által végrehajtott számos illegális vagy jogellenes tevékenység kapcsán. Például egy esetben az NLP felderítette a pénzügyi tranzakciók során elkövetett csalárd tevékenységeket, segítve ezzel a vállalkozások és a fogyasztók veszteségeinek megelőzését.
A szintaktikai elemzés [1] felderítheti a csalást, ha olyan szokatlan mintákat keres a szövegben, amelyek csalásra utalhatnak. Pontosabban, a szintaktikai elemzés segítségével azonosítani lehet azokat az e-maileket, amelyek valószínűleg hamisak vagy adathalász kísérletek. A szemantikai elemzés [2] esetében a csalást olyan szavak és kifejezések azonosításával tudja kimutatni, amelyek csalárd tevékenységhez köthetők. A szemantikai elemzés alapján a felhasználók pénzügyi termékek értékeléséhez megosztott betekintései elemezhetők, hogy tartalmaznak-e olyan nyelvezetet, amely azt jelzi, hogy az értékelő soha nem használta a terméket.
Fontolja meg, hogy ossza meg velem gondolatait, ha bármilyen szerkesztést/felülvizsgálatot szeretne javasolni, vagy javaslatot szeretne tenni a téma további bővítésére.
Kérem, fontolja meg a heti hírlevelemre való feliratkozást is:
Az alábbiakról írtam ehhez a bejegyzéshez kapcsolódóan; hasonló érdeklődésre tarthatnak számot:
A 10 legfontosabb NLP-modell a pénzügyi tervezéshez
FinBERT pénzügyi tervezési felhasználási esetekhez
A Python és a pénzügyi tervezés metszéspontja
Hogyan legyél pénzügyi mérnök 2022-ben: Útiterv egy adattudós számára
Referenciák.
1. Kit, J. J. W. C. (n.d.). A tokenizálás, mint az NLP KEZDETI FÁZISJA. https://aclanthology.org/C92-4173.pdf
2. Li, Y., Thomas, M. a. és Liu, D. (2020). A szemantikától a pragmatikáig: Hol vezethet az IS a Natural Language Processing (NLP) kutatásban. European Journal of Information Systems, 30(5), 569–590. https://doi.org/10.1080/0960085x.2020.1816145
Iratkozzon fel a DDIntelre Itt.
Csatlakozzon hálózatunkhoz itt: https://datadriveninvestor.com/collaborate
