موارد اصلی استفاده NLP در بخش مالی

با توسعه فن آوری های پیشرفته ، دنیای FinTech به تدریج در حال تغییر است. امروز ، مشاغل مجبور به رقابت با یکدیگر می شوند و مشتری ها دیگر وقت عدم اطمینان ندارند. هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP) یکی از مفیدترین و محبوب ترین فن آوری های امروزی است. بنابراین ، بیایید بحث کنیم که NLP چیست و چگونه می توان از آن در صنعت fintech استفاده کرد.

1. NLP چیست و چگونه کار می کند؟
2. وظایف اصلی NLP.
3. NLP در Fintech World: چگونه NLP در امور مالی استفاده می شود؟
4. مزایای بیشمار NLP در fintech

• اتوماسیون گردش کار
• جستجوی هوشمند و تجزیه و تحلیل اسناد
• جلوگیری از کلاه برداری
• امتیاز اعتباری

5. تشخیص صدا 6. چرا بهترین زمان برای سرمایه گذاری در راه حل های NLP است؟7. افکار نهایی

NLP چیست و چگونه کار می کند؟

NLP یا پردازش زبان طبیعی ، زیرزمینی از هوش مصنوعی (AI) است که هدف آن تجزیه و تحلیل ، استخراج و درک زبان انسانی نوشته شده و گفتاری توسط رایانه ها است. این فناوری نه تنها برای درک معنای مستقیم زبانهای معمول بلکه برای درک احساسات و هدف کلمات نیز طراحی شده است. در اصل ، رایانه برای ایجاد معنی گفتار باید کلمات و مفاهیم را پیوند دهد. به منظور انجام این فرایند پیچیده ، NLP از ترکیبی از زبانشناسی محاسباتی (مدل سازی مبتنی بر قانون زبان انسانی) و مدل های آماری ، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده می کند. این فناوری ها به رایانه ها اجازه می دهند تا معنای انواع مختلف زبان انسانی (داده های متن یا داده های صوتی) را پردازش و درک کنند.

در تصویر زیر می توانید ببینید که چگونه عناصر NLP به هم وصل می شوند:

آیا می دانید که واقعاً هر روز با NLP تعامل دارید؟برای ساده تر کردن درک شما از این فناوری ، ما نمونه هایی را برای شما ارائه می دهیم که در آن از پردازش زبان طبیعی استفاده می شود:

• سیری ، الکسا یا دستیار گوگل
• سیستم های GPS با صدا
• ترجمه زبان
• فیلترهای ایمیل
• نتایج موتور جستجو
• کبوتر
• تجزیه و تحلیل
• متون پیش بینی کننده
• تماس های تلفنی دیجیتال
• تحلیل داده ها

و البته ، فناوری NLP به طور گسترده ای در FinTech استفاده می شود ، بنابراین بیایید درک کنیم که چگونه آنها به هم متصل هستند و وظایف اصلی این فناوری چیست.

وظایف اصلی NLP

همانطور که از قبل می دانیم ، عدم قطعیت ها در زبانهایی که مردم صحبت می کنند ، ایجاد نرم افزاری را که می تواند به طور دقیق معنی عبارات و مجموعه های مختلف را در داده های صوتی یا متن تعیین کند ، دشوار می کند. به عنوان مثال ، برای ایجاد یک برنامه عالی و ارزشمند NLP برای امور مالی ، برنامه نویسان باید NLP را آموزش دهند که چگونه اصطلاحات ، طعنه ، استثنائات دستور زبان ، ساختار جملات و استعاره ها را به طور دقیق تشخیص و درک کنند.

بنابراین ، برخی از وظایف این فناوری ساختار داده های متن و صوتی برای کمک به رایانه در درک بهتر آن است. در تصویر زیر می توانید وظایف اصلی NLP را مشاهده کنید.

بیایید درباره هر یک از آنها اطلاعات بیشتری کسب کنیم:

• تشخیص گفتار (گفتار به متن) روشها و فناوری هایی را توسعه می دهد که به رایانه ها امکان می دهد زبان گفتاری را به متن بشناسند و ترجمه کنند. این برای هر برنامه ای که از دستورات صوتی یا پاسخ های گفتاری استفاده می کند ، ضروری است. چالش برانگیزترین جنبه تشخیص گفتار این است که مردم به سرعت صحبت می کنند ، با لهجه ها و اهداف مختلف.
• بخشی از برچسب زدن به گفتار (برچسب زدن گرامری) زمانی است که رایانه ها می توانند بسته به متن گفتار و نحوه استفاده از کلمه ، کلماتی را که به عنوان اسم ، ضمایر ، افعال ، قیدها و غیره عمل می کنند ، شناسایی کنند. بنابراین ، آنها ساختار مشخصه اصطلاحات واژگانی را در جمله توصیف می کنند. بخشی از برچسب زدن به گفتار برای تهیه فرضیات در مورد معناشناسی استفاده می شود.
• تقسیم کلمه Sense (WSD) فرایندی برای تعیین معنای کلمات بر اساس متن است. دشواری اصلی WSD تصمیم گیری در مورد حس کلمه است زیرا حواس مختلف می تواند بسیار نزدیک باشد. حتی فرهنگ لغت ها و اصطلاحنامه های مختلف می توانند بخش های مختلفی از کلمات را به حواس ارائه دهند.
• نامگذاری شده موجودیت (NER) فرآیند تشخیص اشخاص نامگذاری شده از متن است. به عنوان مثال ، این می تواند نام شخص ، مکان ، شرکت و غیره باشد.
• وضوح مرجع وظیفه یافتن تمام عباراتی است که در یک متن به یک موجودیت اشاره می کنند. ساده ترین نمونه تعیین شخصی است که ضمیر خاص به آن اشاره می کند. به عنوان مثال ، "من" ، "من" و "او" متعلق به همان خوشه و "جین" و "او" متعلق به همان خوشه است.
• تجزیه و تحلیل احساسات امکان شناسایی لحن عاطفی در پشت متن متن (نگرش ، طعنه و غیره) را فراهم می کند.
• تولید زبان طبیعی (NLG) از داده های ساختار یافته و بدون ساختار ، زبان کتبی یا گفتاری طبیعی تولید می کند. NLG به طور گسترده در گزارش های آب و هوا و بیمار ، زیرنویس های تصویر و چت بابات استفاده می شود.

NLP در World World: NLP چگونه در امور مالی استفاده می شود؟

دنیای FinTech هر روز در حال توسعه است و خواسته های مشتریان نیز در حال رشد است. برای ارائه فن آوری ها و خدمات برش به مشتریان خود ، باید نیازها و روشهای آنها را برای تحقق آنها بدانید. هوش مصنوعی و NLP به عنوان شاخه ای از آن ، ماشین آلات را قادر می سازد تا کارهای زیادی را به روشی کارآمدتر و سریع انجام دهند.

پردازش زبان طبیعی در امور مالی دارای 2 مورد اصلی استفاده است:

1. درک گفتار انسان و معنی آن ، تعیین هدف و احساسات.
2. تبدیل داده های بدون ساختار در پایگاه داده ها و اسناد به داده های ساختاری (استخراج متن).

بنابراین ، بیایید بیشتر بررسی کنیم که چگونه می توان از NLP در FinTech استفاده کرد:

MC Kinsey Research نشان می دهد که NLP می تواند ابزاری عالی برای فروش باشد: به عنوان مثال ، بانکهایی که از آن استفاده می کنند ، نمرات تعامل با مشتری و کسب مشتری را افزایش داده اند.

علاوه بر این ، NLP در بخش بانکی و دارایی می تواند در نرم افزار CRM استفاده شود تا نیاز به ورودی های دستی و به روزرسانی ها به حداقل برسد.

NLP در سرمایه گذاری و برنامه های تجاری به تحلیلگران مالی اجازه می دهد تا اطلاعات مربوطه را از طریق فیلتر اطلاعات دریافت کنند.

NLP همچنین می تواند برای دستیاران مجازی استفاده شود. به عنوان مثال ، سیری و الکسا از تشخیص گفتار استفاده می کنند که به تشخیص الگوهای مختلف در دستورات صوتی و تولید زبان طبیعی کمک می کند تا پاسخی با نظرات مربوطه ایجاد کنند.

روش های زیادی وجود دارد که NLP در بیمه می تواند عملی باشد ، اما محبوب ترین آنها هستند:

• تجزیه و تحلیل مطالبات بیمه: NLP می تواند در ترکیب با OCR (تشخیص شخصیت) برای کشف اطلاعات صحیح برای پردازش مطالبات بیمه و ارسال آن به یک الگوریتم یادگیری ماشین استفاده شود.
• تشخیص کلاهبرداری: موارد استفاده NLP در امور مالی همراه با یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می تواند به سرعت کلاهبرداری و اطلاعات نادرست را از اسناد مالی ساختار یافته تشخیص دهد.
• رده بندی

هوش مصنوعی به طور گسترده ای توسط شرکت های Regtech برای کمک به مؤسسات مالی در پیگیری مقررات و نظارت بر فعالیت مشتری برای نقض نظارتی استفاده می شود. در گزارش معیار آمده است که یادگیری ماشین و NLP به ترتیب 58 ٪ و 50 ٪ از 12 بانک مرکزی با استفاده از RegTech استفاده شده است.

از هوش مصنوعی می توان برای خدمات مشتری استفاده کرد: شما می توانید برای استفاده از زمان کارمندان خود از نظر منطقی ، چت های چت ها ایجاد کنید. NLP در Fintech Chatbots به شرکت ها اجازه می دهد تا خدمات خودکار را با در دسترس بودن 24x7 ارائه دهند.

استفاده از هوش مصنوعی به بسیاری از سازمانها اجازه می دهد تا ضمن ترک وظایف مناسب تر برای ماشین های عاری از کارگران انسانی ، روی نگرانی های سطح بالا تمرکز کنند. پس انداز و سایر سودهای مالی با ارائه خدمات خودکار با در دسترس بودن 24x7 حاصل می شود ، از این طریق می تواند همهجانبه باشد.

جنبه اصلی استفاده از چنین خدمات مبتنی بر ابر این است که برای ساختن آنها به دانش فنی احتیاج ندارید. سخت ترین کار به طور خودکار ارائه می شود ، در حالی که شما فقط نیاز به تعریف سناریوی تعامل کاربر با Chatbot خود دارید و منبع اطلاعات را برای پاسخ ها ارائه می دهید.

مزایای بی شماری از NLP در امور مالی

همانطور که قبلاً کشف کردیم ، NLP برای FinTech فواید زیادی دارد:

اتوماسیون گردش کار

NLP ها می توانند داده های مربوط به تعامل مشتری را جمع آوری کنند ، که می تواند برای تولید تجزیه و تحلیل احساسات ، ارزیابی و واجد شرایط بودن رضایت مشتری ، انجام تطبیق الگوی در هزاران مکالمه و تشخیص ناهنجاری ها در مکالمات استفاده شود. از تمام این داده ها می توان برای ایجاد پروفایل مشتری استفاده کرد که نشان دهنده وضعیت در حال تحول مشتری است.

جستجوی هوشمند و تجزیه و تحلیل اسناد

سیستم های مدیریتی مدرن مبتنی بر NLP می توانند با ارائه گزارش جامع گزارش ، تجزیه و تحلیل اسناد و امنیت ، مدیریت را ساده کنند. علاوه بر این ، نرم افزار NLP می تواند مشتری را از طریق فرآیند مطالبات هدایت کند و فقط در چند دقیقه تصویب خط مشی ساده ایجاد کند. فناوری NLP حتی می تواند در تجزیه و تحلیل اسناد اسکن شده و دستنویس مورد استفاده قرار گیرد و آن اسناد را به نسخه های جدید تبدیل کند.

جلوگیری از کلاه برداری

NLP با تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها برای مشاغل می تواند یک راه حل عالی برای پیشگیری از کلاهبرداری باشد. علاوه بر این ، فرزندان NLP ، به نام شناخت نهاد ، می توانند مفاهیم زندگی واقعی را در متن تشخیص دهند ، بنابراین- از وقوع موارد کلاهبرداری جلوگیری می کنند.

امتیاز اعتباری

NLP ، از طریق چت های مکالمه ، می تواند با بررسی "ردپای دیجیتالی" خود مانند پروفایل رسانه های اجتماعی ، مرور تاریخ و تاریخ سفر مبتنی بر جغرافیایی ، درخواست کارت اعتباری مشتری را ارزیابی کند. چنین تحلیلی امکان ترجمه داده ها را به یک نمره اعتباری دقیق امکان پذیر می کند.

تشخیص صدا

تشخیص صدا یکی از مهمترین فناوری های امنیتی امروز است. این می تواند برای شناسایی افراد یا حتی برای طبقه بندی محتویات اسناد محرمانه یک شرکت استفاده شود.

چرا بهترین زمان برای سرمایه گذاری در راه حل های NLP است؟

NLP Technology در چند سال اخیر محبوبیت زیادی پیدا کرده است. بنابراین ، بسیاری از شرکت ها بر اجرای و توسعه NLP به عنوان یک کار اولویت اول تأکید می کنند. همچنین ، به دلیل این محبوبیت ، تقاضا برای توسعه راه حل های مبتنی بر NLP به زبانهای مختلف افزایش می یابد. بسیاری از آنها به دلیل عوامل بسیاری که باعث ایجاد پیچیدگی می شوند ، به الگوریتم های دقیق تری نیاز دارند. NLP با فواید متعدد ، خود را به عنوان ابزاری قدرتمند برای ساده سازی بسیاری از فرآیندها و یک فناوری در حال رشد با پتانسیل عالی برای بررسی و توسعه بیشتر نشان داده است.

افکار نهایی

NLP می تواند یک فناوری بسیار مفید برای بسیاری از صنایع ، به ویژه برای FinTech باشد. برای پیاده سازی راه حل های مبتنی بر NLP ، شما باید درک کنید که NLP چیست و چگونه کار می کند ، وظایف اصلی آن ، NLP برای امور مالی ، چگونگی سودآوری NLP و چرا بهترین زمان برای سرمایه گذاری در راه حل های NLP است.

اگر به راهنمایی در مورد راه حل مبتنی بر NLP برای تجارت خود نیاز دارید یا می خواهید یکی از آنها را توسعه دهید ، از تماس با تیم اختصاصی ما برای ایجاد یک محصول با کیفیت بالا از ابتدا دریغ نکنید.