Каждая крупная компания, предоставляющая финансовые услуги, реализует инициативы в области ИИ в 2022 году. Некоторые из них находятся на самых ранних стадиях. Другие инвестируют в технологию годами. Несмотря на это, все признают, что обработка естественного языка (NLP) является основополагающей возможностью для их долгосрочных бизнес-целей в области искусственного интеллекта. К сожалению, NLP все еще является новой технологией, и лучшие варианты ее развертывания не очевидны.

В этом посте я отложу техническую болтовню и расскажу об основных аспектах применения НЛП в компаниях, предоставляющих финансовые услуги.

НЛП-праймеры

Запутались в НЛП? Вы не одиноки, и это не ваша вина. Выполните поиск в Google по теме, и вы еще больше запутаетесь.

Википедия определяет НЛП как подобласть лингвистики, информатики и искусственного интеллекта, связанную с взаимодействием между компьютерами и человеческим языком, в частности, как программировать компьютеры для обработки и анализа больших объемов данных естественного языка. Затем в статье описывается ошеломляющий набор общих задач НЛП, которые имеют мало отношения к тому, как на самом деле работает ваша компания.

Пропустите гугление и изучите несколько ресурсов, которые мы создали для таких бизнес-лидеров, как вы:

  • Стать ИИ-компанией за 90 дней. Наша книга знакомит вас с такими темами, как машинное обучение, обучающие данные и НЛП. Потратьте 30 минут на просмотр соответствующих разделов, и вы сэкономите себе недели исследований.
  • Adventures in AI — первый в мире комикс об искусственном интеллекте рассказывает историю о том, как специалист по анализу данных использует НЛП, чтобы спасти положение в компании по страхованию жизни. История усиливает ценностное предложение НЛП и шаги, необходимые для получения организационным импульсом подтверждения концепции.
  • Сообщение в блоге: Грядущая революция NLP в страховании — Страховая отрасль — и страхование жизни в частности — в настоящее время отстает от остальных финансовых услуг в своем внедрении информационных технологий. Этот пост в блоге объясняет, почему прорывы НЛП коренным образом изменят отрасль в ближайшие несколько лет.

Что НЛП может сделать для финансовых услуг сегодня?

Исследования в области НЛП развиваются головокружительными темпами, но у них все еще есть лишь несколько возможностей, достаточно зрелых, чтобы обеспечить краткосрочное влияние на бизнес.

Общие применения НЛП в финансовых услугах

Несколько технологий НЛП широко используются во многих компаниях, предоставляющих финансовые услуги. Эти технологии включают в себя такие задачи, как классификация документов и извлечение сущностей. Машинный перевод не относится к этой категории, потому что большинству финансовых услуг не нужны специализированные решения для машинного обучения.

Классификация документов

NLP часто используется для автоматического присвоения меток разделам неструктурированных текстовых данных. Эта задача обычно называется классификацией документов. Примеры:

  • Категоризация всего документа на основе его содержимого
  • Маркировка разделов документов

Извлечение сущности

Многие бизнес-процессы основаны на существительных, упоминаемых в документах. Обычно мы называем эти существительные сущностями: люди, места, организации, продукты, даты и т. д. Примеры:

  • Категоризация документов на основе конкретных клиентов или организаций
  • Обработка документов для заполнения графовых баз данных

Многообещающие приложения НЛП, которые не реализованы

Многие технологии НЛП получают много шумихи (а иногда и финансирования), но влияние на бизнес до сих пор было неуловимым. К ним относятся генерация естественного языка (NLG), чат-боты и обобщение документов.

НЛГ

Деловая пресса уделяла NLG много внимания, в частности, из-за громких прорывов, таких как GPT-3. К сожалению, технология недостаточно точна, чтобы делать что-то большее, чем генерировать простые статьи о спортивных результатах или ежедневных движениях цен на акции. Например, посмотрите, как Расс пытался использовать NLG для написания следующей книги по Игре престолов.

Чат-боты

Несколько лет назад в «разговорную коммерцию» были вложены огромные средства. Но большинство проектов так и не оправдали ожиданий. Текущие чат-проекты в основном полагаются на заранее написанные, готовые ответы, основанные на системах правил. Они не используют современные техники НЛП.

Резюме документа

Разве не было бы замечательно, если бы компьютеры могли прослушивать встречи и автоматически подводить итоги разговора для вас? Эта мечта все еще ждет на горизонте. Технология все еще несовершенна, и доступные решения выбирают только самые важные части документа, а результат далеко не оправдывает ожиданий.

Как получить быстрый выигрыш с помощью НЛП

Каждый лидер ИИ ищет «быструю победу», способ продемонстрировать осуществимость технологии и получить дополнительные инвестиции. Воспользуйтесь несколькими советами от Prolego — мы уже работали над десятками проектов в сфере финансовых услуг.

Автоматизируйте утомительные задачи чтения

Вы выделяете много персонала для чтения и сортировки документов, таких как резюме, заявления или записи колл-центра? Эти сценарии обычно представляют собой возможности для решений по классификации документов.

Например, некоторые компании пытаются получить поддержку или информацию о продуктах, читая и обрабатывая разговоры в колл-центре. Модели NLP могут автоматически сортировать и маркировать эти разговоры в соответствии с бизнес-задачей.

Прекратить поиск PDF-файлов

Удивительно много юристов и других высококвалифицированных специалистов тратят много времени на поиск в PDF-документах. Сократив этот временной сток для нескольких клиентов, мы стали называть его проблемой «Control-F». Даже при использовании сочетаний клавиш поиск в PDF обычно возвращает слишком много или слишком мало результатов. Пользователь вынужден читать PDF-файл, чтобы найти нужную информацию.

Этой проблеме посвящен наш комикс Приключения ИИ,том 1. Юристы, аналитики и другие специалисты — дорогостоящие ресурсы. Любое решение, облегчающее их работу, будет иметь заметный успех.

Представьте себе армию стажеров

Этот лайфхак — мой секрет поиска возможностей ИИ для любого клиента. Это особенно хорошо для выявления возможностей НЛП.

Не многие из ваших бизнес-клиентов поймут, что AI или NLP могут сделать для них. Вы можете помочь им определить возможности, используя мысленный эксперимент. Просто задайте им следующий вопрос:

Предположим, я дал вам армию стажеров. Что бы вы попросили их сделать?

Стажер — хороший пример того, что может сделать модель НЛП. Стажеры — умные люди, которые могут выполнять некоторые задачи с минимальным обучением, даже если у них нет делового контекста или понимания. Подробнее об этом хаке можно прочитать здесь.

Улучшите свою графическую базу данных

Большинство компаний, предоставляющих финансовые услуги, начинают использовать графические технологии для изучения сложных взаимосвязей. Обычный вариант использования — предоставление отделам продаж, маркетинга или поддержки всестороннего обзора клиента по всем продуктам.

После того, как базовая графическая технология разработана, общим ограничением является получение точных входных данных. Если ваши данные о клиентах, продуктах или потребностях содержатся в неструктурированных текстовых документах, НЛП может извлечь эту информацию и заполнить график более точными данными.

Переживете ли вы революцию НЛП?

Одна из моих любимых сцен в Adventures in AI, том 1 — это обсуждение конкурентной угрозы, которую НЛП создает для компаний, предоставляющих финансовые услуги. Лори Сантос, исследователь данных и герой этой истории, пытается убедить вице-президента по инновациям представить себе будущее, основанное на НЛП.‍

Лори описывает то, что Prolego называет Изобилием ИИ. В этой грядущей реальности ИИ станет операционной системой по умолчанию, которая будет продвигать компанию вперед. В рамках этого перехода НЛП коренным образом изменит каждый бизнес-процесс в сфере финансовых услуг.

Компании, успешно использующие НЛП в течение следующих пяти лет, будут иметь постоянное и неопровержимое преимущество в стоимости и скорости. Будете ли вы одним из них?