Gali Potensi NLP Machine Learning di Bidang Keuangan

Sahabat DQ pasti sudah tidak asing lagi mendengar istilah "Natural Language Processing" (NLP) dan "Machine Learning" (ML), terutama jika kamu tertarik dengan dunia teknologi atau data. Tapi tahukah kamu bahwa NLP dan ML sudah banyak berperan dalam bidang keuangan? Di era digital ini, kedua teknologi tersebut telah mengubah cara kerja sektor keuangan, dari analisis data hingga pelayanan pelanggan, dan bahkan prediksi tren pasar.

Bagi yang masih bertanya-tanya, NLP itu adalah teknik dalam AI yang membantu mesin memahami dan merespons bahasa manusia. Sementara Machine Learning memungkinkan komputer belajar dari data dan melakukan tugas tanpa harus diprogram secara eksplisit. Kombinasi keduanya memberikan efek luar biasa pada industri keuangan. Yuk, kita lihat lebih lanjut!

1. Pahami Kembali NLP Machine Learning dan Mengapa Penting dalam Keuangan?

Natural Language Processing atau NLP adalah salah satu cabang dari machine learning yang fokus pada bagaimana mesin bisa memahami dan menafsirkan bahasa manusia. Misalnya, ketika kita mengetik pesan atau bertanya pada asisten virtual, NLP memungkinkan sistem tersebut “mengerti” apa yang kita maksud.

Kenapa penting di dunia keuangan? Industri ini penuh dengan data, dan sebagian besar data tersebut berformat teks: laporan keuangan, berita ekonomi, tweet tentang perusahaan, review pengguna, bahkan opini masyarakat tentang produk finansial tertentu. NLP membantu bank, perusahaan investasi, dan platform finansial lainnya untuk menggali insight dari data ini dan menggunakannya dalam keputusan bisnis.

2. Aplikasi NLP Machine Learning di Keuangan

Pada dasarnya impelemtasi NLP Machine Learning dalam bidang keuangan jangkauannya sangat luas. Berikut beberapa diantaranya:

• Analisis Sentimen Pasar: Membaca Perasaan Pasar dari Kata-kata

  Di zaman serba cepat ini, banyak keputusan finansial dibuat berdasarkan data sentimen. NLP memungkinkan sistem untuk membaca dan memahami sentimen pasar dari berbagai sumber informasi, seperti media sosial, berita, dan laporan keuangan. Ini memungkinkan bank, investor, dan lembaga keuangan untuk mengetahui apa yang sedang dirasakan pasar.

  Apakah investor optimis atau justru waspada? Sebagai contoh, jika banyak berita negatif muncul terkait saham tertentu, sistem berbasis NLP bisa langsung menilai sentimen tersebut dan memberikan rekomendasi investasi yang lebih tepat. Nah, keren kan?

• Chatbots Cerdas untuk Customer Service

  Siapa yang tidak kenal chatbot? Saat ini, chatbot berbasis NLP sudah banyak digunakan di bank dan lembaga keuangan untuk menjawab pertanyaan pelanggan. Dengan kemampuan NLP, chatbot tidak hanya menjawab pertanyaan dasar, tapi juga bisa memahami konteks dan merespons dengan cara yang lebih alami.

  Bayangkan kamu bertanya soal kenaikan suku bunga atau program pinjaman, chatbot pintar bisa memberikan jawaban yang spesifik dan relevan hanya dalam hitungan detik. Oleh karenanya, dengan chatbot, layanan pelanggan menjadi lebih cepat, efisien, dan tersedia 24/7, membuat pengalaman pengguna jadi lebih menyenangkan.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

3. Keunggulan Menggunakan NLP Machine Learning di Bidang Keuangan

Aplikasi NLP Machine Learning tentunya juga memiliki keunggulan yang menjadikannya pilihan untuk membantu mempermudah pengelolaan berbagai hal dalam bidang keuangan. Berikut beberapa keunggulan NLP Machine Learning di bidang keuangan:

• Efisiensi yang Lebih Tinggi

  Implementasi NLP dan ML dapat mempercepat berbagai proses keuangan yang dulunya memakan waktu. Analisis data transaksi, interpretasi laporan keuangan, hingga deteksi penipuan dapat dilakukan secara real-time. Ini berarti, perusahaan bisa menghemat banyak waktu dan tenaga.

• Deteksi Penipuan yang Lebih Cepat dan Akurat

  Keamanan adalah hal utama di sektor keuangan. Machine Learning dilatih untuk mendeteksi anomali atau perilaku mencurigakan yang bisa menjadi tanda penipuan. Bahkan, NLP bisa digunakan untuk menganalisis pola bahasa yang tidak wajar dalam komunikasi online, yang mungkin menunjukkan upaya penipuan. Jadi, dengan NLP dan ML, keamanan finansial kita semakin terjaga!

• Prediksi Pasar yang Lebih Akurat

  Model Machine Learning dapat digunakan untuk menganalisis data historis dan tren saat ini untuk membuat prediksi pasar yang lebih akurat. Jadi, buat kamu yang tertarik dengan dunia investasi, kombinasi NLP dan ML bisa membantu mengambil keputusan yang lebih baik berdasarkan prediksi yang matang.

  
  

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

4. Tantangan dalam Penerapan NLP dan Machine Learning di Sektor Keuangan

Namun, tidak semua hal semudah yang terlihat, lho! Penerapan NLP dan ML juga menghadapi beberapa tantangan:

• Data yang Tidak Terstruktur

  Sebagian besar data keuangan, seperti email, laporan berita, dan komentar media sosial, bersifat tidak terstruktur. Memproses dan menganalisis data semacam ini membutuhkan model NLP yang kuat dan algoritma Machine Learning yang canggih.

• Privasi dan Regulasi

  Data keuangan sangat sensitif, sehingga perlu ada regulasi yang ketat terkait pemrosesan data ini. Lembaga keuangan harus selalu menjaga kepatuhan terhadap aturan, terutama terkait privasi dan keamanan data. Ini menjadi tantangan besar bagi implementasi AI di sektor ini.

• Biaya Implementasi dan Maintenance

  Mengembangkan dan memelihara model NLP dan ML di perusahaan keuangan bukanlah hal yang murah. Butuh investasi besar dalam hal teknologi dan keahlian SDM, terutama dalam hal pembaruan teknologi.

Gimana? Kamu tertarik untuk menguasai NLP Machine Learning di bidang keuangan sekaligus bidang lainnya? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari