什么是自然语言处理？

社论

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自然语言处理或NLP一词描述了计算机理解，解释或生成人类语言的能力。这是一种使用算法支持的机器学习（ML）来识别书面的人工智能（AI）和口语。

证明其公用事业公司，在2023年，NLP的市场规模为55亿美元。这是投影到2032年，膨胀到400亿美元，复合年增长率（CAGR）超过25％。

在这本finextra解释器系列，我们查看NLP的功能，各种类型和好处，以及潜在应用在金融服务中。

三种NLP

NLP技术有三个主要家庭：

1. 基于规则的NLP

这使用预定义的规则来分析和处理文本。这些规则是由人类创建的，旨在处理语言中的特定结构和模式。基于规则的NLP最好部署在受控域，例如法律文件或技术手册。当应用于更具动态或创意作品时，它并不可靠。

2. 统计NLP

统计NLP不是预定义的规则，而是使用ML来发现数据集中的模式和关系，从而可以自动提取和分类语言元素。这使统计NLP对拼写检查器，文本摘要和聊天机器人有用，尽管它可能与语言的上下文细微差别斗争。

3. 深度学习NLP

该方法依靠特定类型的ML人工神经网络来理解语言。神经网络的好处在于它们具有自适应，可以赋予文本分类，翻译和问答的任务，并具有很高的准确性。深度学习NLP可用于情感分析，机器翻译，语音识别，文本生成，甚至解释文字的情感语气。

好处

NLP的好处是如此之多，以至于该技术已经被多个行业推出。一般来说，NLP具有以下能力：

• 增强人类计算机的互动 - 这意味着人类不需要研究复杂的计算机语言即可从所需的机器中获取输出。这种民主化信息技术（IT）
• 自动化重复任务 - 通过自动化文档处理或数据输入，员工被释放，专注于更复杂的，收入的任务
• 提升数据分析和洞察力 - NLP可以从非结构化数据集（如客户评论）中快速提取有价值的信息。然后，这些学习可以利用，例如创建新产品或改善客户体验
• 增强搜索 - 与搜索引擎一起，NLP技术可以更好地了解用户查询背后的意图，因此扩大了更相关的结果并提高满意度

应用程序

这是一些例子金融服务行业可以利用这些好处的方式：

1. 语音识别 - 通过身份检查的身份检查，以提高安全性
2. 聊天机器人帮助在前台进行分类客户查询
3. 欺诈检测 - 检查交易参考和其他沟通以识别可疑模式或欺诈方案
4. 市场分析 - 拖网媒体，社交媒体或呼叫笔录以衡量情感；预见市场运动;并告知投资决策
5. 文档处理 - 自动化监管义务，例如了解您的客户（KYC）过程，通过从非结构化文件中提取关键数据
6. 法律分析 - 解释合同以节省法律成本和人力资源

在当今快节奏的数字Zeitgeist中，金融服务行业已从数周和几天的时间衡量。实际上，仅纳秒可以是捕获和缺少欺诈交易或执行和失去重要贸易。NLP使机构能够从多种媒介中大大加速信息的采矿，并将其用于业务及其客户的优势。

无数的银行已经在部署了NLP技术。例如，汇丰银行最近发射 人工智能市场 - 一项利用NLP支持机构投资者的数字服务。专有的NLP引擎可生成定制的金融市场分析，并访问了银行的实时和历史悠久的交叉编写数据集。

挑战

在实施和部署NLP技术时，银行应意识到周围的挑战。涵盖最广泛的问题之一是，一些NLP工具带有其程序员或用于训练它们的数据集的偏见。这意味着NLP在应用时有可能加强社会偏见。必须创建系统为所有客户提供公平服务。

与所有语言一样，含义不仅是通过文字本身来提供的，而且是通过语气和上下文所提供的。NLP技术必须足够先进，以捕获这些细微差别并确保呈现准确的输出。

为了使事情变得更具挑战性，语言和方言不断地转移，新的口音和词汇不断进入白话。NLP型号必须具有灵活性，可以肩负这些动力并提供一致的可靠性为公司提供服务。一个 

将NLP与下一代技术集成

由于NLP技术能够自动执行常规任务，解释庞大的数据集并为产品团队提供可行的见解，因此它有望为金融服务的大规模增长。的确，它在银行后的办公室的位置只会成为更嵌入的，随着效率的驱动，数据分析得到了增强，客户体验成为超个性化，算法交易变得司空见惯。

最终，NLP将与其他下一代技术集成量子计算以及生成的AI（Genai），以在机构的每个业务线路上解锁地震机会。在开发的每个阶段，都有责任部署以发现和限制数据偏见的技术，对模型如何做出决策有深入的了解，并确保信息准确性保持与冰川径流一样清晰。