La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) están remodelando las finanzas al aumentar la precisión y la coherencia de los datos. Este blog explora el impacto de la PNL y varios casos de uso en el sector financiero.
El etiquetado de datos de PNL es crucial, ya que mejora la calidad de los datos para los modelos de aprendizaje automático utilizando técnicas como NER, análisis de sentimientos, categorización de documentos y reconocimiento óptico de caracteres.
Los casos de uso clave incluyen:
- Procesamiento de datos no estructurados: La PNL simplifica el análisis de una gran cantidad de datos financieros no estructurados, garantizando el cumplimiento normativo y la toma de decisiones informada.
- Evaluación de riesgos: La PNL ayuda a evaluar los niveles de riesgo para clientes/entidades al optimizar el análisis de documentos.
- Análisis de los sentimientos: El análisis del sentimiento financiero ayuda a medir las reacciones del mercado, lo que ayuda a las decisiones de inversión.
- Detección de fraude: La PNL automatiza la detección de fraude analizando el historial crediticio, las transacciones de préstamos y los registros de ingresos.
- Contabilidad y Auditoría: La PNL mejora la eficiencia en contabilidad, auditoría, revisión de documentos y detección de fraude.
- Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP): Las técnicas de PNL como NER y OCR mejoran la extracción de documentos a partir de grandes conjuntos de datos.
- ChatGPT para finanzas: La integración de ChatGPT y NLP mejora la gestión de riesgos, el análisis financiero, el análisis de sentimientos y la generación de informes.
En conclusión, la PNL revoluciona las finanzas, agiliza las operaciones, mejora la toma de decisiones y mitiga los riesgos, lo que la hace indispensable para las instituciones financieras modernas.
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https://www.techiesguardian.com/here-are-the-applications-of-nlp-in-finance-you-need-to-know/
