S’il y a une technologie qui a amélioré nos vies et qui a un potentiel énorme pour l’avenir, c’est le Traitement automatique du langage naturel (TAL). Il est impossible surestimer l’ampleur de de l’aide apportée par le TAL aux organisations. Le secteur financier semble être celui qui est le plus touché parmi les nombreuses entreprises desservies par le TAL.
La technologie de traitement de texte est utilisée par les institutions financières pour identifier et évaluer les données pertinentes pour leur secteur. Leurs référentiels et leurs données publiques non structurées peuvent être recherchés. Le traitement de la voix est utilisé par les entreprises dans des techniques de communication vocale créatives. En d’autres termes, le traitement du langage naturel fait référence à la capacité d’un programme informatique à comprendre le langage parlé et écrit produit par des personnes.
Dans le secteur bancaire ou financier, le TAL peut être utilisée à la fois seule et en combinaison avec d’autres modèles d’IA. Dans cette situation, le TAL fournit les bases du ML, du Big Data, de l’exploration de données et de l’analyse prédictive.
Qu’est-ce que le TAL?
Le TAL signifie “Traitement Automatique du Langage naturel”. C’est un domaine de l’intelligence artificielle (IA) et de l’informatique qui vise à permettre aux ordinateurs de comprendre, d’interpréter et de générer du langage humain.
Le TAL implique le développement d’algorithmes et de modèles capables d’analyser et de traiter de grandes quantités de données en langage naturel, telles que le texte, la parole et même l’écriture manuscrite, pour extraire des informations significatives et permettre des interactions intelligentes entre les humains et les machines.
Les techniques de TAL incluent des tâches telles que la classification de texte, l’analyse des sentiments, la traduction automatique, la reconnaissance d’entités nommées, la modélisation linguistique et la reconnaissance vocale, entre autres. Le TAL a un large éventail d’applications, y compris les assistants virtuels, les chatbots, la traduction linguistique, l’analyse des sentiments, la reconnaissance vocale et bien d’autres.
Avantages du TAL
Certains des avantages de le TAL comprennent:
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L’amélioration de la communication : Le TAL peut aider à améliorer la communication entre les humains et les machines, en facilitant l’interaction des personnes avec les ordinateurs et les appareils en utilisant un langage naturel au lieu d’un code complexe.
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L’amélioration de l’expérience client : Le TAL peut aider les entreprises à améliorer leur expérience client en fournissant des réponses personnalisées et un service client plus rapide. Les chatbots alimentés par le TAL peuvent répondre aux questions fréquemment posées et fournir une assistance 24 heures sur 24.
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Automatisation des tâches : Le TAL peut automatiser des tâches telles que la synthèse de texte, la traduction, l’analyse des sentiments et la reconnaissance vocale. Cela peut gagner du temps et réduire le besoin de travail manuel.
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Informations à partir de données non structurées : Le TAL peut aider les entreprises à extraire des informations à partir de données non structurées telles que les publications sur les réseaux sociaux, les critiques et les commentaires des clients. Cela peut fournir des informations précieuses sur les préférences et les comportements des clients.
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Amélioration des soins de santé : Le TAL peut aider à améliorer les soins de santé en analysant les dossiers médicaux, en extrayant des informations pertinentes et en identifiant des modèles qui peuvent aider au diagnostic et au traitement.
Dans l’ensemble, le TAL a le potentiel de révolutionner la façon dont nous communiquons et interagissons avec les machines, et elle peut fournir des informations et des solutions précieuses dans une variété d’industries.
Comment le Traitement du langage Naturel aide le secteur financier
Le TAL est de plus en plus utilisé dans le secteur financier pour automatiser les tâches, améliorer l’expérience client et extraire des informations à partir de grandes quantités de données non structurées. Voici quelques façons dont la PNL aide le secteur financier:
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Détection et prévention de la fraude : le TAL peut analyser de grandes quantités de données, y compris des données textuelles, pour identifier des modèles et détecter des activités frauduleuses. Par exemple, il peut analyser les e-mails et les journaux de discussion pour identifier les demandes frauduleuses ou les comportements suspects.
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Analyse des sentiments : Le TAL peut analyser les commentaires des clients, les critiques et les publications sur les réseaux sociaux pour déterminer le sentiment des clients et identifier les domaines à améliorer. Cela peut aider les institutions financières à mieux comprendre les besoins et les préférences de leurs clients.
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Chatbots et assistants virtuels : Les chatbots et assistants virtuels alimentés par le TAL peuvent fournir un support personnalisé aux clients, répondre aux questions fréquemment posées et aider les clients dans leurs transactions financières. Cela peut améliorer l’expérience client et réduire la charge de travail des représentants du service client.
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Analyse des transactions et des investissements : TAL peut analyser des articles de presse, des publications sur les réseaux sociaux et d’autres sources de données pour identifier les tendances et faire des recommandations d’investissement. Cela peut également aider à identifier les actualités et événements financiers pertinents susceptibles d’avoir un impact sur le marché.
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Conformité et réglementation: Le TAL peut aider les institutions financières à se conformer aux réglementations en analysant de grandes quantités de données textuelles, telles que des documents juridiques et des contrats, pour identifier les informations clés et garantir la conformité aux exigences légales.
Dans l’ensemble, le TAL a le potentiel de révolutionner le secteur financier en améliorant l’efficacité, en réduisant les coûts et en améliorant l’expérience client.
Les décideurs financiers ont désormais une connaissance approfondie du marché grâce aux progrès réalisés ces dernières années par les algorithmes de traitement du langage naturel en termes de fiabilité, de cohérence, de précision et d’évolutivité. Dans le secteur financier, le TAL est utilisée pour identifier les risques, comprendre le climat économique, construire des portefeuilles, accélérer considérablement les transactions et automatiser les audits et la comptabilité.
Par conséquent, on peut affirmer que le traitement du langage naturel (TAL) et l’apprentissage automatique (ML) sont devenus les outils préférés des traders, des gestionnaires de portefeuille et des analystes financiers.
