金融服务行业生成大量数据

这些数据的价值在很大程度上取决于如何收集，解释，分析和存储，金融机构已开始采用新兴技术和解决方案，以利用数据功能并推动新的商机，RPA，AI，机器学习和大数据分析等技术可帮助监控生成的大数据块，发现模式并从中进行预测，这些技术利用数据来提高运营效率，增强安全性并提供更好的服务。

自然语言生成（NLG） 是一种用于解释数据并从中获得有用的见解和理解的AI技术

NLG解释结构化数据并将其转换为书面或口头语言，就像人类一样，它可以研究输入数据，并以叙述，解释和建议的形式从中得出摘要和见解，它使用户能够以通俗易懂的语言讲述数据，从而使数据可渗透到组织中的每个人。

金融服务公司的NLG

金融机构必须处理大量的结构化和非结构化数据。虽然结构化数据为组织提供了关键的决策见解，但非结构化数据却提供了可观的分析机会，自然语言处理（NLP）是一种AI技术，可以将文本数据转换为数字形式的预测和分类。自然语言生成（NLG）是NLP的一部分，它将结构化数据转换为书面或口头语言。结合使用这两种技术后，它们便具有分析收集到的数据，与之交互并提取其潜在含义和见解的能力，以书面叙述的形式对其进行描述。

金融服务的每个领域都必须分析和报告某种类型的数据

因此可以使用NLG来自动化重复，耗时的工作流程，并提高分析和报告的质量，速度和一致性，由NLG生成的叙述可以供CIO，数据分析师，项目组合经理和合规团队使用，以取得超越竞争对手的优势，这样数据分析师和高管就可以将时间投入到影响公司盈利的其他增值任务上。

全球自然语言生成市场在2018年价值超过3.36亿元

预计从2019年到2025年将以每年19.8％的速度增长，在总市场份额中，金融服务，保险和银行业占2018年市场的近22％，该报告还指出，到2025年，银行和金融服务领域预计将在整个NLG市场份额中占主导地位。

NLG在金融服务中的使用案例部署NLG解决方案可以为金融机构带来短期和长期利益

1、生成战略数据驱动的实时决策

金融服务行业不断以实时数据源的形式生成数据。公司花费数百万美元来分析数据提要并评估它们的见解。NLG帮助金融公司以简单的语言解释分析的数据，这些数据以书面报告的形式保存在公司的内部工具或仪表板中。公司的内部用户（例如交易员，分析师和基金经理）可以使用所生成的信息实时做出明智的决策。

2、缩短报告生成时间

NLG支持数据叙事，使企业可以为每个客户创建个性化报告。它可以自动生成信息，例如将公司领导到目前位置的力量，对相关利益相关者意味着什么以及下一步的行动必须是什么。例如，它可用于生成有关个人投资组合绩效的自动定制见解。这样可以为团队节省大量时间来产生每月的见解和报告。它将报告生成时间从几天缩短到几秒钟。

3、防止数据驱动的欺诈

随着金融犯罪分子想出先进的技术来进行更复杂的攻击，对于金融服务公司而言，采取措施防止洗钱和欺诈已变得至关重要。借助AI技术，自然语言生成工具可以通过以人类语言的形式突出显示警报以及潜在的差异和异常，从而帮助合规团队更好地理解大型和复杂数据。因此，它可以帮助他们以有效的方式分析从各种中介机构提取的机密数据和信息，除此之外，NLG还被证明可以帮助管理损益计算，流动性报告，现金流量，资产负债表，KYC，案例管理以及更多针对金融公司的管理。

4、重要要点

NLG在金融服务行业中的采用正在上升，这主要是因为其处理的数据的性质。过渡到NLG可以通过提高报告质量，节省成本和时间，生成个性化且引人入胜的分析以及实现数据标准化来使金融服务业者受益，在匹配数据报告和分析的复杂程度的同时，有很大的机会可以使重复过程自动化。NLG工具生成的叙述还具有查明错误并在问题发生之前识别问题的能力，从而为财务参与者节省了大量时间，精力和金钱。

所有这些因素促使NLG在金融服务领域的采用。但是，对于尚未利用该技术潜力的企业，现在是时候开始使用它来放大数据分析和报告了。