ويعمل الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP) على إعادة تشكيل التمويل من خلال تعزيز الدقة واتساق البيانات. تستكشف هذه المدونة تأثير البرمجة اللغوية العصبية وحالات الاستخدام المختلفة في القطاع المالي.
يعد تصنيف بيانات البرمجة اللغوية العصبية أمرًا بالغ الأهمية، مما يعزز جودة البيانات لنماذج التعلم الآلي باستخدام تقنيات مثل NER، وتحليل المشاعر، وتصنيف المستندات، والتعرف البصري على الأحرف.
تشمل حالات الاستخدام الرئيسية ما يلي:
- معالجة البيانات غير المنظمة: تعمل البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على تبسيط تحليل البيانات المالية غير المنظمة الضخمة، مما يضمن الامتثال التنظيمي واتخاذ القرارات المستنيرة.
- تقييم المخاطر: تساعد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) في تقييم مستويات المخاطر للعملاء/الكيانات من خلال تبسيط تحليل المستندات.
- تحليل المشاعر: يساعد تحليل التوجهات المالية على قياس ردود أفعال السوق، مما يساعد في اتخاذ القرارات الاستثمارية.
- الكشف عن الغش: يقوم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بأتمتة اكتشاف الاحتيال من خلال تحليل التاريخ الائتماني ومعاملات القروض وسجلات الدخل.
- المحاسبة والمراجعة: تعمل البرمجة اللغوية العصبية على تحسين الكفاءة في المحاسبة والتدقيق ومراجعة المستندات واكتشاف الاحتيال.
- المعالجة الذكية للمستندات (IDP): تعمل تقنيات البرمجة اللغوية العصبية مثل NER وOCR على تحسين استخراج المستندات من مجموعات البيانات الكبيرة.
- ChatGPT للتمويل: يؤدي تكامل ChatGPT وNLP إلى تحسين إدارة المخاطر والتحليل المالي وتحليل المشاعر وإنشاء التقارير.
في الختام، تُحدث البرمجة اللغوية العصبية ثورة في التمويل، وتبسيط العمليات، وتحسين عملية صنع القرار، وتخفيف المخاطر، مما يجعلها لا غنى عنها للمؤسسات المالية الحديثة.
قراءة المقال كاملا هنا:
https://www.techiesguardian.com/here-are-the-applications-of-nlp-in-finance-you-need-to-know/
