인공 지능, 머신 러닝, 자연어 처리(NLP)는 정확성과 데이터 일관성을 높여 금융을 재편하고 있습니다. 이 블로그에서는 금융 부문에서 NLP의 영향과 다양한 사용 사례를 살펴봅니다.
NLP 데이터 라벨링은 NER, 감정 분석, 문서 분류 및 광학 문자 인식과 같은 기술을 사용하여 기계 학습 모델의 데이터 품질을 향상시키는 데 중요합니다.
주요 사용 사례는 다음과 같습니다.
- 구조화되지 않은 데이터 처리: NLP는 방대한 비정형 재무 데이터 분석을 단순화하여 규정 준수 및 정보에 입각한 의사 결정을 보장합니다.
- 위험 평가 : NLP는 문서 분석을 간소화하여 고객/단체의 위험 수준을 평가하는 데 도움이 됩니다.
- 감정 분석: 재무 감정 분석은 시장 반응을 측정하고 투자 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
- 사기 탐지 : NLP는 신용 기록, 대출 거래, 소득 기록을 분석하여 사기 탐지를 자동화합니다.
- 회계 및 감사: NLP는 회계, 감사, 문서 검토 및 사기 탐지의 효율성을 향상시킵니다.
- 지능형 문서 처리(IDP): NER 및 OCR과 같은 NLP 기술은 대규모 데이터 세트에서 문서 추출을 향상시킵니다.
- 금융용 ChatGPT: ChatGPT와 NLP의 통합으로 위험 관리, 재무 분석, 감정 분석 및 보고서 생성이 향상됩니다.
결론적으로 NLP는 금융에 혁명을 일으키고 운영을 간소화하며 의사 결정을 개선하고 위험을 완화하여 현대 금융 기관에 없어서는 안 될 요소가 되었습니다.
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https://www.techiesguardian.com/here-are-the-applications-of-nlp-in-finance-you-need-to-know/
