Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) verändern das Finanzwesen, indem sie die Genauigkeit und Datenkonsistenz steigern. Dieser Blog untersucht die Auswirkungen von NLP und verschiedene Anwendungsfälle im Finanzsektor.
Die NLP-Datenkennzeichnung ist von entscheidender Bedeutung und verbessert die Datenqualität für Modelle des maschinellen Lernens mithilfe von Techniken wie NER, Stimmungsanalyse, Dokumentkategorisierung und optischer Zeichenerkennung.
Zu den wichtigsten Anwendungsfällen gehören:
- Unstrukturierte Datenverarbeitung: NLP vereinfacht die Analyse umfangreicher unstrukturierter Finanzdaten und gewährleistet die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und eine fundierte Entscheidungsfindung.
- Risikoabschätzung: NLP hilft bei der Bewertung des Risikoniveaus für Kunden/Unternehmen durch die Optimierung der Dokumentenanalyse.
- Stimmungsanalyse: Die Analyse der Finanzstimmung hilft dabei, Marktreaktionen einzuschätzen und Investitionsentscheidungen zu unterstützen.
- Entdeckung eines Betruges: NLP automatisiert die Betrugserkennung durch die Analyse der Kredithistorie, Kredittransaktionen und Einkommensaufzeichnungen.
- Die Konten prüfen: NLP steigert die Effizienz in der Buchhaltung, Prüfung, Dokumentenprüfung und Betrugserkennung.
- Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP): NLP-Techniken wie NER und OCR verbessern die Dokumentenextraktion aus großen Datenmengen.
- ChatGPT für Finanzen: Die Integration von ChatGPT und NLP verbessert das Risikomanagement, die Finanzanalyse, die Stimmungsanalyse und die Berichtserstellung.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass NLP das Finanzwesen revolutioniert, Abläufe rationalisiert, die Entscheidungsfindung verbessert und Risiken mindert, was es für moderne Finanzinstitute unverzichtbar macht.
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https://www.techiesguardian.com/here-are-the-applications-of-nlp-in-finance-you-need-to-know/
