پنج روش استفاده از پردازش زبان طبیعی در خدمات مالی

وقتی مردم به پردازش زبان طبیعی فکر می کنند، هوش مصنوعی معمولاً به ذهن خطور می کند و دلیل خوبی هم دارد. NLP زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که از الگوریتم های یادگیری ماشینی استفاده می کند تا رایانه ها را قادر به درک و تفسیر زبان انسان کند. NLP اغلب با تلاش هایی برای بهینه سازی ارتباطات انسان به ماشین مرتبط است، برای مثال یک چت بات خدمات مشتری یا حتی یک دستیار مجازی خانگی مانند Alexa. اما این تنها یکی از کاربردهای NLP است.

بسیاری از صنایع مختلف از NLP برای تأثیرگذاری بسیار زیاد استفاده می کنند. در اینجا، ما به طور خاص بر روی برنامه های پردازش زبان طبیعی در بخش خدمات مالی تمرکز خواهیم کرد.

پنج کاربرد پردازش زبان طبیعی که باید بدانید

اگرچه برنامه های کاربردی مختلفی برای NLP در فضای خدمات مالی وجود دارد، اما به طور خاص پنج مورد برجسته هستند که در اینجا به آن اشاره می کنیم:

• تشخیص کاراکتر نوری (OCR): به گفته،TechTarget OCR  به تمرین استفاده از فناوری برای "تشخیص کاراکترهای متن چاپ شده یا دست نویس در تصاویر دیجیتال اسناد فیزیکی" اشاره دارد. رایج ترین کاربردOCR  تبدیل اسناد فیزیکی به فرمت الکترونیکی است، به عنوان مثال، اسکن یک سند کاغذی و تبدیل آن بهPDF.  گاهی اوقات OCR به عنوان تشخیص متن نیز شناخته می شود.

در رابطه باNLP ، از OCR برای اسکن مجموعه داده های بدون ساختار (مانند تصاویر، PDF، فایل های متنی و غیره)، استخراج متن و جداول از آن داده ها و ارائه آن در قالب قابل هضم استفاده می شود به طوری که می توان آن را برای تجزیه و تحلیل بیشتر به خط لوله NLP وارد کرد.

•  تجزیه و تحلیل احساسات: تجزیه و تحلیل احساسات تکنیکی است که برای تعیین احساسات اساسی برای یک نوشته استفاده می شود، یعنی اینکه خواه احساسات مثبت، منفی یا خنثی را بیان می کند. همچنین به عنوان تشخیص احساسات یا نظر کاوی شناخته می شود، تجزیه و تحلیل احساسات بر ترکیبی از ،NLP تجزیه و تحلیل متن، زبان شناسی محاسباتی و بیومتریک متکی است. کسب‌وکارها اغلب از تحلیل احساسات در رسانه‌های اجتماعی استفاده می‌کنند تا افکار عمومی را در مورد محصولات، خدمات یا برند خود به‌عنوان یک کل ارزیابی کنند.
• مدل‌سازی موضوعی: مدل‌سازی موضوعی شکلی از مدل‌سازی آماری و  NLPاست که برای طبقه‌بندی مجموعه‌ای از اسناد استفاده می‌شود. این امر با اسکن اسناد، شناسایی کلمات و عبارات رایج و گروه بندی آنها با یکدیگر به منظور شناسایی ساختارهای معنایی یا «موضوعات» به این مهم دست می یابد.

یکی از محبوب‌ترین روش‌های مدل‌سازی موضوع، تخصیص دیریکله پنهان (LDA) است که یک «مدل احتمالی مولد برای مجموعه‌ای از داده‌های گسسته، مانند پیکره‌های متنی» است. به زبان ساده، LDA الگوریتمی است که روابط معنایی بین کلمات مختلف را تشخیص داده و آنها را بر اساس آن گروه بندی می کند.

• طبقه بندی متن: طبقه بندی متن استفاده از NLP را برای تجزیه و تحلیل داده های متنی و اختصاص علامت ها یا برچسب ها به متن های مختلف بر اساس دسته های از پیش تعریف شده توصیف می کند. به عنوان مثال، یک سازمان ممکن است از طبقه‌بندی متنی برای مرتب‌سازی بلیط‌های پشتیبانی مشتری دریافتی بر اساس اینکه آیا آنها شامل کلمات یا عبارات کلیدی خاصی مانند «شکایت» یا «بازپرداخت» هستند، استفاده کند تا سپس به نماینده مناسب هدایت شوند. طبقه بندی متن معمولاً به عنوان طبقه بندی متن یا برچسب گذاری متن نیز شناخته می شود.
• شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER): همچنین به‌عنوان تکه‌شدن موجودیت، استخراج موجودیت، یا شناسایی موجودیت شناخته می‌شود،NER  شکلی از استخراج اطلاعات است که اغلب برای تقسیم‌بندی موجودیت‌های نام‌گذاری شده به دسته‌های از پیش تعریف‌شده استفاده می‌شود. برای مرجع، «موجود با نام» موضوعی در دنیای واقعی است، مانند شخص، مکان، سازمان یا محصول.

مزایای استفاده از پردازش زبان طبیعی در خدمات مالی

اکنون که پنج برنامه مهم پردازش زبان طبیعی را تعریف کرده‌ایم، بیایید در مورد اینکه چگونه شرکت‌های بخش خدمات مالی می‌توانند از استفاده از آنها سود ببرند صحبت کنیم.

اول و مهمتر از همه،NLP  را می توان برای انجام تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری استفاده کرد - یعنی جمع آوری بینش های خلاصه از هوش بازار به منظور مطالعه بهتر در مورد آنچه در بازار اتفاق می افتد. این معمولاً با استفاده از تحلیل احساسات برای اسکن گزارش‌های خبری، پست‌های رسانه‌های اجتماعی و سایر نشریات برای شناسایی بحث‌های عمومی در مورد شرکت‌ها و اطلاع‌رسانی به معاملات آتی به دست می‌آید. شرکت ها می توانند از تحلیل سرمایه گذاری به عنوان یک ویژگی در مدل سازی پیش بینی برای پیش بینی عملکرد آینده اوراق بهادار یا صنایع مختلف و توسعه استراتژی های سرمایه گذاری بر اساس آن اطلاعات استفاده کنند.

با کلید زدن این موضوع، شرکت‌های خدمات مالی همچنین می‌توانند از  NLPبرای ارزیابی چشم‌انداز رقابتی از طریق رتبه‌بندی‌های محیطی، اجتماعی و حاکمیتیESG) ) استفاده کنند. رتبه‌بندیESG  معمولاً برای کمک به سرمایه‌گذاران برای ارزیابی شرکت‌هایی که ممکن است بخواهند در آن سرمایه‌گذاری کنند استفاده می‌شود. رتبهESG  بالا با ارزش گذاری و سودآوری یک موسسه همبستگی مثبت دارد، در حالی که رتبه پایینESG  با نوسانات همبستگی منفی دارد. با استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات، شرکت ها می توانند رتبهESG  خود و همچنین رقبای اصلی خود را محاسبه کنند. این آنها را قادر می سازد تا سلامت کلی سازمان خود و همچنین وضعیت آن را نسبت به سایرین در بازار بسنجند.

NLP همچنین می تواند برای اطمینان از انطباق استفاده شود. بخش خدمات مالی مطمئناً با مقررات و جریمه‌های اساسی مرتبط با عدم انطباق بیگانه نیست. شرکت‌ها می‌توانند از طبقه‌بندی متن و NER برای تعیین اینکه آیا معامله‌گرانشان با قوانین و مقررات مربوطه مطابقت دارند یا خیر، با تجزیه و تحلیل داده‌های شرکت و علامت‌گذاری برخی کلمات کلیدی استفاده کنند. به لطف OCR، شرکت‌ها حتی می‌توانند طبقه‌بندی متن و NER را برای دسته‌های بزرگی از داده‌های بدون ساختار اعمال کنند و از آن نتایج برای مدل‌سازی موضوع استفاده کنند.

در همین راستا، NLP می تواند به شناسایی پولشویی و فعالیت های کلاهبرداری کمک کند، که هر دو مراکز اصلی هزینه برای موسسات خدمات مالی هستند. مجدداً، یک شرکت می‌تواند از OCR برای تبدیل داده‌های بدون ساختار به یک قالب قابل استفاده استفاده کند، سپس طبقه‌بندی متن و NER را برای برچسب‌گذاری برخی کلمات مرتبط با رفتار متقلبانه اعمال کند. سپس شرکت می تواند مدل های موضوعی را برای ترکیب متن و شناسایی ایده ها یا موضوعات اصلی در مجموعه اسناد بسازد. در نهایت، شرکت می‌تواند از تحلیل احساسات، طبقه‌بندی متن، NER و مدل‌سازی موضوع به عنوان ویژگی‌های یک مدل پیش‌بینی‌کننده استفاده کند.

شرکت های خدمات مالی همچنین می توانند از NLP برای درک بهتر مشتریان خود استفاده کنند. با استفاده از OCR و تحلیل احساسات، شرکت‌ها می‌توانند نظرات مشتریان، بررسی‌ها، تعاملات رسانه‌های اجتماعی، رونوشت‌های گزارش تلفن و موارد دیگر را اسکن کنند و داده‌های زمینه‌ای و رفتاری را استخراج کنند. با استفاده از این اطلاعات، شرکت ها می توانند بینش های ارزشمندی در مورد رفتار مشتری به دست آورند، تجربه مشتری را بهینه کنند و حتی اقدامات و خریدهای آینده را پیش بینی کنند.

همانطور که می بینید، همپوشانی قابل توجهی بین هر یک از پنج برنامه پردازش زبان طبیعی در خدمات مالی ذکر شده در بالا وجود دارد. این به این دلیل است که تکنیک‌های مختلف NLP هنگام استفاده همزمان بهترین عملکرد را دارند و شرکت‌ها را قادر می‌سازند مسافت پیموده‌تری از این فناوری نوآورانه به دست آورند.

اگر مایل به استفاده از پردازش زبان طبیعی و بکارگیری هوش مصنوعی و قابلیت های آن در سازمان خود هستید، می توانید با متخصصان ما در شرکت فناوران دانش هوش مصنوعی هیوا در تماس باشید. ما طیف وسیعی از خدمات NLP را با سرعت و دقت بی نظیر به شما ارائه می کنیم. همین امروز از این فناوری هیجان انگیز استفاده کنید.