安全风险和其他技术陷阱是金融公司最常见的威胁。虽然主动的网络安全方法是对代价高昂的攻击的重要威慑，但其他技术，如自然语言处理(NLP)，可以帮助行业大幅改善运营。

作为人工智能的主要分支之一，NLP负责允许机器理解所有格式的人类语言。这是一种机器学习模型，能够进行大数据处理、挖掘和预测分析，以及许多广泛用于加速业务增长的功能。

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除了为终端消费者的语音家庭助手和聊天机器人提供支持外，NLP在银行和金融领域也有多种应用，例如:万博app手机版下载

• 高级企业搜索

金融业务依赖内部和外部数据源来处理信息。不幸的是，这些资源存在于不同的数据库中，格式和语言也各不相同。

一项调查显示，在数据管理系统效率低下的公司，员工每天要花费长达两个小时的时间来定位和恢复数据。这相当于200万美元每年的生产力损失。

当与其他机器学习技术一起使用时，NLP可以用于认知搜索，它可以在所有格式、语言和平台上找到最相关的用户搜索结果。快速信息检索可用于多个银行和金融功能，包括回答客户查询、审查和确保法规遵从性，以及员工入职和管理。万博app手机版下载

• 欺诈检测

欺诈是金融业的另一个重大风险。根据美国联邦调查局的数据，欺诈性保险催收每年给公司造成高达400亿美元的损失。尼尔森报告2022年12月的一项研究估计，未来十年，信用卡欺诈损失将达到1651亿美元。

通过NLP的文本挖掘功能，机器可以在大量的电子数据和扫描文档中发现常见的关键字和重复的描述。这些可能是有组织欺诈的指标可以被标记为适当的行动。

• 风险评估和管理

银行和贷款机构依靠多种数据渠道来评估借款人风险。手动完成，这可能会导致错误和可疑的评估结果。

然而，通过NLP，贷款人可以使用命名实体识别(NER)，它可以识别关键的文本信息，并通过适当的分类来防止歧义。此外，NLP可以审查商业计划，根据文件中使用的词语和写作语气来评估借款人的一致性和态度。

• 项目组合管理和优化

除了贷款申请和信用卡使用，NLP还可以用于基金和投资管理，因为它可以更有效地处理大数据。

财务数据分析

也就是说，NLP的文本分析功能使企业能够搜索不同的来源，包括金融新闻、市场和投资趋势，以确定某些投资的波动性。

类似地，金融公司可以使用内容丰富和情绪分析来做出更好的投资决策和商业战略。内容丰富是指使用NLP和其他技术解决方案使内容与您的业务操作相关，特别是来自非结构化数据集的内容。

同时，情绪分析分析公众对特定市场环境的态度和行为。在某些情况下，负面情绪可能会导致投资者从某些实体撤资，从而影响其股票市场价格。FinBERT是用于金融文本分析的首个NLP模型。

预测使用

除了当前情绪，NLP还可以用于预测投资基金未来业绩的历史数据，特别是涉及特定风险因素时。这样做可以使金融财富经理在不确定的情况下识别高风险投资并优化增长潜力。

• 客户服务、分析和维护

聊天机器人和虚拟助手是最早的两个应用金融服务自动化．这些机器驱动的服务工具使用NLP和预测分析来接受和处理语音和文本命令，以响应客户的查询和需求。这种nlp驱动的服务交付增强了客户体验和满意度。

自然语言处理在收集客户分析方面同样至关重要。通过利用NLP的情绪分析和智能文档搜索，金融公司可以确定最受欢迎的服务，确定客户的主要挑战，并了解客户对公司的感觉。结果可以用于个性化的报价，衡量客户的反应，并改善产品和服务。

最后的想法

训练计算机处理文本和语音输入对提高商业智能大有帮助。由于日益增长的需求，自然语言处理已成为其中之一增长最快的人工智能细分行业专家预测，从2022年到2030年，行业累计增长39%，行业价值3616亿美元。

在金融和银行部门，NLP被用于简化重复万博app手机版下载任务，减少错误，分析情绪，并使用历史数据预测未来的表现。通过这些应用程序，企业可以节省时间和成本，提高生产力和效率，并确保服务质量。