人工智能、机器学习和自然语言处理 (NLP) 正在通过提高准确性和数据一致性来重塑金融业。 本博客探讨了 NLP 的影响以及金融领域的各种用例。
NLP 数据标记至关重要，它可以使用 NER、情感分析、文档分类和光学字符识别等技术来提高机器学习模型的数据质量。
关键用例包括：
- 非结构化数据处理： NLP 简化了对大量非结构化财务数据的分析，确保合规性和明智的决策。
- 风险评估： NLP 通过简化文档分析来帮助评估客户/实体的风险级别。
- 情绪分析： 金融情绪分析有助于衡量市场反应，协助投资决策。
- 欺诈识别： NLP 通过分析信用历史、贷款交易和收入记录来自动检测欺诈。
- 会计与审计： NLP 提高了会计、审计、文件审查和欺诈检测的效率。
- 智能文档处理（IDP）： NER 和 OCR 等 NLP 技术可改进大型数据集中的文档提取。
- ChatGPT 金融版： ChatGPT 和 NLP 的集成增强了风险管理、财务分析、情绪分析和报告生成。
总之，NLP 彻底改变了金融，简化了操作，改进了决策，降低了风险，使其成为现代金融机构不可或缺的一部分。
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https://www.techiesguardian.com/here-are-the-applications-of-nlp-in-finance-you-need-to-know/
