कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) सटीकता और डेटा स्थिरता को बढ़ाकर वित्त को नया आकार दे रहे हैं। यह ब्लॉग वित्तीय क्षेत्र में एनएलपी के प्रभाव और विभिन्न उपयोग के मामलों की पड़ताल करता है।
एनएलपी डेटा लेबलिंग महत्वपूर्ण है, जो एनईआर, सेंटीमेंट एनालिसिस, दस्तावेज़ वर्गीकरण और ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन जैसी तकनीकों का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल के लिए डेटा गुणवत्ता को बढ़ाता है।
प्रमुख उपयोग के मामलों में शामिल हैं:
- असंरचित डेटा प्रोसेसिंग: एनएलपी विशाल असंरचित वित्तीय डेटा के विश्लेषण को सरल बनाता है, नियामक अनुपालन और सूचित निर्णय लेने को सुनिश्चित करता है।
- जोखिम आकलन: एनएलपी दस्तावेज़ विश्लेषण को सुव्यवस्थित करके ग्राहकों/संस्थाओं के लिए जोखिम स्तर का आकलन करने में सहायता करता है।
- भावनाओं का विश्लेषण: वित्तीय भावना विश्लेषण बाजार की प्रतिक्रियाओं को मापने, निवेश निर्णयों में सहायता करने में मदद करता है।
- धोखाधड़ी का पता लगाना: एनएलपी क्रेडिट इतिहास, ऋण लेनदेन और आय रिकॉर्ड का विश्लेषण करके धोखाधड़ी का पता लगाने को स्वचालित करता है।
- लेखा और लेखा परीक्षण: एनएलपी अकाउंटिंग, ऑडिटिंग, दस्तावेज़ समीक्षा और धोखाधड़ी का पता लगाने में दक्षता बढ़ाता है।
- इंटेलिजेंट दस्तावेज़ प्रसंस्करण (आईडीपी): एनईआर और ओसीआर जैसी एनएलपी तकनीकें बड़े डेटासेट से दस्तावेज़ निष्कर्षण में सुधार करती हैं।
- वित्त के लिए चैटजीपीटी: चैटजीपीटी और एनएलपी का एकीकरण जोखिम प्रबंधन, वित्तीय विश्लेषण, भावना विश्लेषण और रिपोर्ट निर्माण को बढ़ाता है।
अंत में, एनएलपी वित्त में क्रांति लाता है, परिचालन को सुव्यवस्थित करता है, निर्णय लेने में सुधार करता है और जोखिमों को कम करता है, जिससे यह आधुनिक वित्तीय संस्थानों के लिए अपरिहार्य हो जाता है।
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