Kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan pemrosesan bahasa alami (NLP) mengubah keuangan dengan meningkatkan akurasi dan konsistensi data. Blog ini mengeksplorasi dampak NLP dan berbagai kasus penggunaan di sektor keuangan.
Pelabelan data NLP sangat penting, meningkatkan kualitas data untuk model pembelajaran mesin menggunakan teknik seperti NER, Analisis Sentimen, Kategorisasi Dokumen, dan Pengenalan Karakter Optik.
Kasus penggunaan utama meliputi:
- Pemrosesan Data Tidak Terstruktur: NLP menyederhanakan analisis data keuangan tidak terstruktur yang luas, memastikan kepatuhan terhadap peraturan dan pengambilan keputusan yang tepat.
- Tugas beresiko: NLP membantu dalam menilai tingkat risiko bagi pelanggan/entitas dengan menyederhanakan analisis dokumen.
- Analisis Sentimen: Analisis sentimen keuangan membantu mengukur reaksi pasar, membantu keputusan investasi.
- Deteksi Penipuan: NLP mengotomatiskan deteksi penipuan dengan menganalisis riwayat kredit, transaksi pinjaman, dan catatan pendapatan.
- Akuntansi dan Audit: NLP meningkatkan efisiensi dalam akuntansi, audit, tinjauan dokumen, dan deteksi penipuan.
- Pemrosesan Dokumen Cerdas (IDP): Teknik NLP seperti NER dan OCR meningkatkan ekstraksi dokumen dari kumpulan data besar.
- ChatGPT untuk Keuangan: Integrasi ChatGPT dan NLP meningkatkan manajemen risiko, analisis keuangan, analisis sentimen, dan pembuatan laporan.
Kesimpulannya, NLP merevolusi keuangan, menyederhanakan operasi, meningkatkan pengambilan keputusan, dan memitigasi risiko, menjadikannya sangat diperlukan bagi lembaga keuangan modern.
Baca artikel lengkap di sini:
https://www.techiesguardian.com/here-are-the-applications-of-nlp-in-finance-you-need-to-know/
