金融是一个繁忙的市场，每一秒都至关重要。因此，及时、准确的预测可以决定这个行业的成败。从华尔街到大街，金融参与者总是在寻找新颖的解决方案来引领他们的游戏。
今年，金融领域的机器学习被认为是该行业的主要趋势，有可能彻底改变银行、支付和投资。更具体地说，金融科技公司严重依赖自然语言处理（又名 NLP）的自动化功能和对大量非结构化数据的高效处理。即客户互动、财务报告、监管文件、电子邮件和聊天数据等。
现在，想象一下能够像与朋友交谈一样轻松地与计算机交谈。这就是 NLP 技术的力量。通过实现人与机器之间的通信，NLP 正在改变用户体验，并使金融专家更容易使用技术。它改变了金融行业的游戏规则，创新的可能性是无限的。
关于金融 NLP 您需要了解的内容
金融科技领域旨在通过在每项活动中创造价值和效用来彻底改变世界。随着通信日益全球化，公司正在采用远程工作并转向金融科技寻求解决方案。自然语言处理（NLP）是推动该领域创新的尖端技术之一。
随着 NLP 在银行和金融领域成为一个统一因素，语言不再是商业成功的障碍，相反，它是推动创新和变革的杠杆。NLP 系统旨在处理和解释各种基于文本的数据，使用自然语言理解 (NLU)、情感分析、实体识别和许多其他技术从非结构化数据中提取有价值的见解。
NLP 在金融领域的另一个重要方面是它能够自动执行通常需要人工干预的任务，例如欺诈检测、风险评估和客户支持。通过选择正确的机器学习算法，NLP 系统可以从历史数据中学习，根据新的数据输入做出预测和建议。
然而，先进金融系统面临的主要挑战是处理金融语言的复杂性，其中通常包括行话、技术术语和缩写。为了克服这一挑战，NLP 系统必须接受标注数据的培训，其中包括捕捉金融语言细微差别的专门金融词典和本体。
NLP 在金融领域的主要应用以及标签数据的作用
自然语言处理是一项强大的技术，有可能改变金融奇才处理数据的方式。通过提供更快、更准确的见解和自动化日常任务，NLP 已被证明在金融领域拥有广泛的应用。
金融领域的 NLP 实际用例有很多，其中一些值得注意的例子如下：
非结构化数据处理
金融领域充斥着来自不同来源的各种数据类型，分析起来可能很乏味。NLP 帮助金融机构在非结构化资源中查找相关信息。尽管您可以在ML中使用未标注的数据，但需要 NLP 模型来分析这些数据并从中提取有价值的信息，以推断出有意义的见解。这使得搜索数字文档更容易进行合规性和法规合规性评估。NLP还通过不同渠道跟踪系统变化、更新规则并跟进结算。
风险评估
您可能听说过这样一句话：没有风险，就没有钱。这就是数据标注和 NLP 可以大有用处的地方。为了降低风险，投资和金融公司使用命名实体识别和文档分类等 NLP 标注技术从客户文档中提取信息。然后，该信息用于根据既定标准评估客户的贷款风险状况。NLP 信用风险模型检查申请人的账户历史、信用记录、就业和教育程度，提供更快、更全面的分析。
情绪分析
为了应对满足客户日益增长的压力，许多公司使用 NLP 来分析情绪。这使得机器能够理解文本中表达的人类情感。然而，金融情绪分析在领域和目的上都不同于常规分析。由 NLP 提供支持的金融情绪分析可以预测市场反应和股价变化，而常规情绪分析只是确定文本是正面还是负面。这项数据标注任务有助于从研究报告和社交媒体中识别股票表现的信号，从而使公司能够做出更好的投资决策。
欺诈识别
NLP 算法帮助欺诈检测部门识别银行和投资公司的客户文档（例如信用历史、账户活动、贷款交易和收入历史）中的相关数据。任何异常活动都会被快速标注并与客户确认，如有必要，还会向执法部门发出警报。这里使用的金融中的标签类型是实体标注、情感标注、分类、序列标注或异常检测。
会计与审计
许多金融服务公司都优先考虑 NLP 来对其客户的年度业绩进行有效的审计。该技术有助于记录审查、长期采购协议和政府数据，同时还有助于识别洗钱和欺诈等潜在风险。命名实体识别 (NER)、情感分析、主题建模和关键词提取是金融 NLP 标注的一些可能方法。
智能文档处理（IDP）
BFSI（银行、金融服务和保险）行业处理许多需要高效处理的法律文件。NLP数据标注可以简化文档搜索和处理。IDP 解决方案使用各种标注类型，例如命名实体识别 (NER)、光学字符识别 (OCR)和NLP，根据特定参数从非结构化文档中提取数据并进行分类。这减少了处理时间并增加了信息可访问性，从而更好地了解合规性。
多渠道客户互动
金融领域的自然语言处理帮助机构通过信息过滤获取及时、相关的信息。主要机构使用 NLP 支持的聊天机器人来吸引客户并改进产品和服务。NLP 是增强客户服务和支持的有效工具。
ChatGPT 金融版
今天，ChatGPT 已成为每个人的话题。这种AI语言模型可以增强现有的基于NLP的金融应用，包括风险管理、NLU、NLG（生成）和基于文本的金融分析。GPT 模型已应用于财务文档分类、情感分析、命名实体识别和基于文本的财务分析，例如新闻和社交媒体分析。聊天机器人还可以生成财务报告、摘要和预测，从而提高准确性和可靠性。然而，使用这项技术时需要考虑道德和监管问题。
毫无疑问，NLP 在金融领域有着广泛的应用。它提供了对金融文本数据的全面分析和解释，这对于情感分析、事件检测、风险管理和监管合规等各种任务都是有益的。然而，NLP 在金融领域的特殊使用在很大程度上取决于当前任务的具体目标和要求，并且通常涉及采用多种技术的融合。
金融相关任务 NLP 标注的具体方法
尽管NLP标签在金融领域得到广泛应用，但它仍然面临挑战和局限性。例如，特定金融 NLP 任务经常缺乏准确标注后的训练数据，因此，机器学习模型的性能不太可能提供预期的结果。此外，NLP 模型可能无法完全理解人类语言的复杂性和上下文，从而导致错误和偏见。
与人工智能中的所有其他数据标注任务一样，执行金融 NLP 标注时必须适当关注训练数据的质量，而不是数量。幸运的是，借助 NLP，我们可以做的不仅仅是分析文本。我们可以提取关键信息、搜索大量数据，甚至可以进行语言之间的翻译。
从收益报告和财务报表到新闻文章和新闻稿，标注数据可帮助投资者就股票价格和市场趋势做出明智的决策。作为替代方案，自动数据标注也可用于减少与金融 NLP 任务手动标注相关的时间和成本。
让我们看一下金融中最常见的数据标注类型：
- 金融领域的 NER（命名实体识别）：从文本中识别重要的财务指标。
- 投资情绪分析：用于衡量市场、投资者和客户情绪，以做出明智的投资决策。
- 趋势主题建模：通过分析新闻和报告来识别新兴趋势和市场变化。
- 金融文本分类：将金融文本分类为不同的类别，以获得有价值的见解和组织。
- KYC 欺诈检测：用于验证客户身份并通过 KYC（了解您的客户）自动化检测欺诈。
- 法律文件提取：分析法律文件中的关键信息，利用条款和实体提取。
- 用于组织的文本分类：将文本数据分类为不同类别，以便更好地组织和分析。
然而，金融领域的自然语言处理在数据标注方面提出了各种挑战，例如金融数据的主观性、数据质量和有限的数据可用性。