কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং, এবং ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) নির্ভুলতা এবং ডেটার সামঞ্জস্য বৃদ্ধি করে অর্থকে নতুন আকার দিচ্ছে। এই ব্লগটি আর্থিক খাতে NLP এর প্রভাব এবং বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে অনুসন্ধান করে।
এনএলপি ডেটা লেবেলিং অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, এনইআর, সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস, ডকুমেন্ট ক্যাটাগোরাইজেশন, এবং অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশনের মতো কৌশলগুলি ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং মডেলগুলির জন্য ডেটা গুণমান বৃদ্ধি করে৷
মূল ব্যবহারের ক্ষেত্রে অন্তর্ভুক্ত:
- অসংগঠিত ডেটা প্রসেসিং: এনএলপি বিশাল অসংগঠিত আর্থিক ডেটা বিশ্লেষণকে সহজ করে, নিয়ন্ত্রক সম্মতি নিশ্চিত করে এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকে অবহিত করে।
- ঝুকি মূল্যায়ন: এনএলপি ডকুমেন্ট বিশ্লেষণকে স্ট্রিমলাইন করে গ্রাহক/সত্তার জন্য ঝুঁকির মাত্রা মূল্যায়নে সহায়তা করে।
- অনুভূতির বিশ্লেষণ: আর্থিক অনুভূতি বিশ্লেষণ বাজারের প্রতিক্রিয়া পরিমাপ করতে সাহায্য করে, বিনিয়োগের সিদ্ধান্তে সহায়তা করে।
- জালিয়াতি সনাক্তকরণ: এনএলপি ক্রেডিট ইতিহাস, ঋণ লেনদেন এবং আয়ের রেকর্ড বিশ্লেষণ করে জালিয়াতি সনাক্তকরণ স্বয়ংক্রিয় করে।
- অ্যাকাউন্টিং এবং অডিটিং: NLP অ্যাকাউন্টিং, অডিটিং, নথি পর্যালোচনা এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণে দক্ষতা বাড়ায়।
- ইন্টেলিজেন্ট ডকুমেন্ট প্রসেসিং (IDP): এনইআর এবং ওসিআরের মতো এনএলপি কৌশলগুলি বড় ডেটাসেট থেকে নথি নিষ্কাশনকে উন্নত করে।
- অর্থের জন্য ChatGPT: চ্যাটজিপিটি এবং এনএলপির একীকরণ ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা, আর্থিক বিশ্লেষণ, অনুভূতি বিশ্লেষণ এবং প্রতিবেদন তৈরিকে উন্নত করে।
উপসংহারে, এনএলপি অর্থায়নে বিপ্লব ঘটায়, ক্রিয়াকলাপকে স্ট্রিমলাইন করে, সিদ্ধান্ত গ্রহণের উন্নতি করে, এবং ঝুঁকি হ্রাস করে, যা আধুনিক আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলির জন্য অপরিহার্য করে তোলে।
এখানে সম্পূর্ণ নিবন্ধ পড়ুন:
https://www.techiesguardian.com/here-are-the-applications-of-nlp-in-finance-you-need-to-know/
