مصنوعی ذہانت، مشین لرننگ، اور نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) درستگی اور ڈیٹا کی مستقل مزاجی کو بڑھا کر فنانس کو نئی شکل دے رہے ہیں۔ یہ بلاگ مالیاتی شعبے میں NLP کے اثرات اور استعمال کے مختلف معاملات کو تلاش کرتا ہے۔
این ایل پی ڈیٹا لیبلنگ بہت اہم ہے، مشین لرننگ ماڈلز کے لیے NER، جذباتی تجزیہ، دستاویز کی درجہ بندی، اور آپٹیکل کریکٹر ریکگنیشن جیسی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کے معیار کو بڑھانا۔
استعمال کے اہم معاملات میں شامل ہیں:
- غیر منظم ڈیٹا پروسیسنگ: NLP وسیع غیر منظم مالیاتی ڈیٹا کے تجزیہ کو آسان بناتا ہے، ریگولیٹری تعمیل اور باخبر فیصلہ سازی کو یقینی بناتا ہے۔
- خطرے کی تشخیص: NLP دستاویزات کے تجزیے کو ہموار کرکے صارفین/ اداروں کے لیے خطرے کی سطح کا اندازہ لگانے میں مدد کرتا ہے۔
- احساس تجزیہ: مالیاتی جذبات کا تجزیہ مارکیٹ کے رد عمل کا اندازہ لگانے میں مدد کرتا ہے، سرمایہ کاری کے فیصلوں میں مدد کرتا ہے۔
- دھوکہ دہی کی کھوج: NLP کریڈٹ ہسٹری، قرض کے لین دین، اور آمدنی کے ریکارڈ کا تجزیہ کرکے دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کو خودکار کرتا ہے۔
- اکاؤنٹنگ اور آڈیٹنگ: NLP اکاؤنٹنگ، آڈیٹنگ، دستاویز کے جائزے، اور دھوکہ دہی کا پتہ لگانے میں کارکردگی کو بڑھاتا ہے۔
- ذہین دستاویز پروسیسنگ (IDP): NER اور OCR جیسی NLP تکنیک بڑے ڈیٹا سیٹس سے دستاویز نکالنے کو بہتر بناتی ہیں۔
- چیٹ جی پی ٹی برائے فنانس: چیٹ جی پی ٹی اور این ایل پی کا انضمام رسک مینجمنٹ، مالیاتی تجزیہ، جذبات کا تجزیہ، اور رپورٹ کی تیاری کو بڑھاتا ہے۔
آخر میں، NLP فنانس میں انقلاب لاتا ہے، کارروائیوں کو ہموار کرتا ہے، فیصلہ سازی کو بہتر بناتا ہے، اور خطرات کو کم کرتا ہے، جو اسے جدید مالیاتی اداروں کے لیے ناگزیر بناتا ہے۔
یہاں مکمل مضمون پڑھیں:
https://www.techiesguardian.com/here-are-the-applications-of-nlp-in-finance-you-need-to-know/
