Pourquoi la finance déploie le traitement du langage naturel ?

À mesure que la quantité de données textuelles augmente, le traitement du langage naturel devient un outil stratégique pour l’analyse financière. Les entreprises d’analyse financière se tournent vers le traitement du langage naturel pour analyser les données textuelles des centaines de milliers de fois plus rapidement et avec plus de précision que les humains.

Surtout dans le domaine financier, les données qui peuvent aider à prendre des décisions en temps opportun sont présentées sous forme de texte. Le texte est des données non structurées, et il est intrinsèquement plus difficile d’utiliser des données non structurées, c’est là que le traitement du langage naturel entre en jeu.

L’apprentissage automatique

Pour les institutions financières souhaitant profiter de ces avantages, les barrières à l’entrée sont considérablement plus faibles que par le passé. Il est en fait assez faisable maintenant de faire de la NLP de pointe en finance, ou dans tout autre domaine, sans un doctorat en apprentissage automatique.

Voici une vidéo expliquant cette technique :

La concurrence sur le marché entre Google et Facebook améliore l’écosystème d’apprentissage automatique pour tous les acteurs. Les géants de la technologie déversent des tonnes d’argent dans des cadres de langage machine concurrents. Il est très facile maintenant de Google un peu, de saisir 10 lignes de code et d’obtenir des résultats d’apprentissage automatique assez intéressants.

Les premiers utilisateurs montrent la voie

Quant à savoir qui dans l’organisation devrait servir de capteur de code et quel service devrait gérer les capteurs de code, pour le moment, tout est sur la carte. «Les entreprises essaient toujours de trouver les moyens les plus efficaces de se lancer dans l’apprentissage automatique et de ne pas y perdre. Dans tous les domaines de la finance, il n’existe pas vraiment de solution unique.

Les entreprises peuvent apporter des produits d’apprentissage automatique, constituer une équipe de science des données ou, pour les grandes entreprises, acheter l’expertise qu’elles recherchent. Dans de nombreux cas, les entreprises sont susceptibles de voir le machine learning s’implanter dans l’organisation via plusieurs canaux, grâce à une prolifération d’outils intéressants et accessibles. «Vous pouvez appliquer le machine learning à peu près n’importe où, que ce soit dans la collecte de données de bas niveau ou dans les produits de haut niveau destinés aux clients.

Souvent, l’impulsion vient d’individus qui se rendent compte que des données précieuses sont sous-utilisées. Cela pourrait être des documents. Cela pourrait être une série chronologique. Il pourrait s’agir d’une liste de décisions d’achat contre vente. Nous avons toutes ces données, mais elles sont trop volumineuses pour qu’un humain puisse les utiliser. Comment pouvons-nous utiliser l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour y parvenir ?

Pour les institutions financières, qui peuvent être réticentes à déployer des techniques de pointe comme l’apprentissage automatique, ce processus de socialisation est une étape importante. Au fur et à mesure que de plus en plus de gens voient que cela fonctionne et comprennent le jargon, ils voient que ce n’est pas un art sombre, ce sont des mathématiques.