Ứng dụng của công nghệ NLP trong lĩnh vực tài chính

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu ngày càng quan trọng trong lĩnh vực tài chính, vì nó cho phép phân tích dữ liệu tài chính phi cấu trúc, chẳng hạn như các bài báo, bài đăng trên mạng xã hội và báo cáo tài chính. Trong những năm gần đây, sự phát triển của công nghệ GPT (Generative Pre-training Transformer) đã cải thiện hơn nữa hiệu suất của các ứng dụng tài chính dựa trên NLP. Bài viết này là xem xét hiện trạng của NLP trong lĩnh vực tài chính về lợi ích và tiềm năng của nó.

Xử lý ngôn ngữ (NLP là gì)?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là sự kết hợp ngôn ngữ học tính toán và mô hình hóa ngôn ngữ của con người dựa trên quy tắc với các mô hình thống kê và học máy để cho phép máy tính và thiết bị kỹ thuật số nhận dạng, hiểu và tạo ra văn bản và giọng nói.

NLP ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong ngành tài chính để tự động hóa nhiều tác vụ khác nhau, chẳng hạn như phân loại văn bản, phân tích tình cảm và tạo ngôn ngữ tự nhiên.

Ứng dụng NLP trong lĩnh vực tài chính

Phân loại văn bản

Một trong những ứng dụng chính của NLP trong tài chính là phân loại văn bản, được sử dụng để tự động phân loại các tài liệu tài chính. Chẳng hạn như chia các bài báo thu nhập thành các danh mục được xác định trước. Hay là phân loại như phản ứng tích cực hoặc tiêu cực.

Trong một nghiên cứu của Bollen, Mao, & Zeng, họ đã sử dụng NLP để phân loại các bài báo tin tức tài chính thành ba loại phản ứng (tích cực, trung lập và tiêu cực). Kết quả cho rằng phản ứng hay cảm xúc người đọc của các bài báo có mối tương quan đáng kể với thị trường chứng khoán.

Phân tích cảm xúc

Một ứng dụng khác của NLP trong tài chính là phân tích cảm xúc. Nó được sử dụng để tự động phát hiện và định lượng cảm xúc được thể hiện trong văn bản. Chẳng hạn như các bài đăng trên mạng xã hội và đánh giá của khách hàng.

Tetlock & Saar-Tsechansky và các tác giả khác đã áp dụng phân tích cảm tính cho các bài báo và nhận thấy rằng cảm xúc của các bài báo là một yếu tố dự báo tốt về thị trường chứng khoán.

Giải thích về mô hình và quyết định tài chính

NLP cũng được sử dụng trong tài chính để tạo ra những lời giải thích giống con người về các mô hình và quyết định tài chính.

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng NLP để tạo ra các giải thích bằng ngôn ngữ tự nhiên của mô hình chấm điểm tín dụng. Họ nhận thấy rằng những giải thích này đã cải thiện sự tin tưởng và chấp nhận mô hình của những người không phải là chuyên gia.

Hạn chế và thách thức khi sử dụng NLP

Mặc dù việc sử dụng NLP trong tài chính ngày càng tăng nhưng việc ứng dụng nó cũng có những hạn chế và thách thức. Một hạn chế là thiếu dữ liệu đào tạo được gắn nhãn, chất lượng cao cho các nhiệm vụ NLP cụ thể về tài chính. Điều này gây khó khăn cho việc đào tạo và đánh giá các mô hình.

Ngoài ra, các mô hình NLP thường dựa trên các mẫu thống kê, có thể không nắm bắt được đầy đủ sự phức tạp và bối cảnh của ngôn ngữ con người. Do đó, nó dẫn đến sai sót và sai lệch. (Ruder, 2019) đã chỉ ra rằng các mô hình NLP có thể nhạy cảm với chất lượng và số lượng dữ liệu đào tạo và kết quả có thể bị ảnh hưởng bởi việc phân phối dữ liệu.

Kết luận

Tóm lại, NLP ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong tài chính để tự động hóa các nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như phân loại văn bản, phân tích tình cảm và tạo ngôn ngữ tự nhiên.

Tuy nhiên, cũng có những hạn chế và thách thức đối với việc ứng dụng NLP. Chẳng hạn như thiếu dữ liệu đào tạo được gắn nhãn, chất lượng cao cho các nhiệm vụ NLP dành riêng cho tài chính. Bên cạnh đó, sự phức tạp và bối cảnh trong ngôn ngữ con người cũng là một thách thức đáng kể.