NLP dalam Industri Keuangan: Bagaimana Dampak NLP dalam Layanan Keuangan Perbankan

Bagaimana NLP Dapat Meningkatkan Layanan Keuangan

Menurut Forbes, data yang tidak tersturktur tumbuh 55-65% bahkan hampir 90% setiap tahunnya, diantaranya telah dihasilkan selama 2 tahun terakhir. Karena hal ini maka semakin banyak otak untuk memproses data tersebut, dengan adanya teknologi AI maka pemrosesan data tersebut bisa menjadi lebih cepat dan lebih efektif.
Salah satu pendekatan yang membantu perusahaan memahami data yang tidak terstruktur adalah Natural Language Processing atau NLP. NLP adalah bagian dari kecerdasan digital yang membantu komputer memahami bahasa manusia. 

Pada tahun 2025 diprediksi hampir 30% aplikasi NLP akan dilakukan dalam industri perbankan, layanan keuangan dan asuransi. Dalam sejarah tercatat bahwa perbankan merupakan promotor alami penerapan AI, dalam perbankan biasanya NLP digunakan untuk otomatisasi data.  

Contoh Implementasi NLP Dalam Industri Keuangan :

• Aplikasi Pinjaman Online
• Perhitungan Biaya Otomatis
• Pendaftaran Pelanggan
• Manajemen Resiko
• Manajemen Aset

Peran NLP Dalam Industri Keuangan

Industri keuangan dan perbankan menggunakan NLP untuk berbagai keperluan seperti pengambilan keputusan yang tepat, pengayaan data, dan otomatisasi. NLP dalam industri keuangan digunakan untuk memproses data yang tidak tersturktur menjadi data yang lebih dapat digunakan. Misalnya, ekstraksi inforamasi dalam laporan keuangan tahunan, analisis sentimen pada berita keuangan, manajemen aset, dan masih banyak lagi.

NLP juga menambahkan konteks ke data tak terstruktur dan membuatnya lebih mudah dicari dan digunakan. NLP bahkan membantu mengotomatisasi tugas-tugas rutin sehingga mengurangi interkasi manusia.

Berikut pendekatan utama NLP :

• Pendekatan melalui Rule-based : Pendekatan ini mengelompokkan teks berdasarkan aturan linguistik yang dirancang secara manual, yang melibatkan daftar kata, pola, atau ekspresi tertentu yang mewakili suatu kelompok.
• Pendekatan Machine Learning dan Deep Learning : Ini adalah teknik yang memungkinkan komputer untuk belajar melakukan tugas-tugas yang biasanya dilakukan manusia dengan wajar: belajar dari contoh. Kita memberi algoritme kumpulan data besar yang sudah diberi label, sehingga algoritme tersebut dapat belajar membuat prediksi pada data baru yang belum pernah dilihat
• Pendekatan Hybrid : Menggabungkan keunggulan dari dua pendekatan: berbasis aturan, untuk memanfaatkan pengetahuan ahli dan aturan yang sudah diketahui dalam suatu domain, serta pembelajaran mendalam, untuk belajar dari contoh-contoh nyata.

Implementasi NLP di Sektor Perbankan dan Keuangan

Berikut adalah implementasi NLP pada industri keuangan :

Klasifikasi Dokumen Keuangan

Dalam ekosistem yang serba cepat seperti sekarang ini, mengelola informasi keuangan menjadi tantangan tersendiri. Hal ini dikarenakan menjaga privasi menjadi sangat penting karena data tersebut sangat penting dan sensitif. Berbagai teknik NLP dapat digunakan untuk mengklasifikasikan dokumen keuangan.

NLP dapat digunakan secara otomatis untuk mengklasifikasikan dokumen penting seperti perjanjian pinjaman, perjanjian layanan, perjanjian kerjasama, perjanjian konsultasi dll.

Mengenal Entitas Keuangan

NLP membantu kita mengenali dan mengklasifikasikan entitas tertentu dalam teks, seperti nama orang, lokasi, tanggal, dan angka, untuk membuat rekomendasi atau prediksi. Named Entity Recognation (NER) adalah teknik NLP yang digunakan untuk menemukan dan mengekstrak entitas dari teks yang tidak terstruktur. Misalnya, pendekatan ini dapat digunakan untuk merekomendasikan solusi berdasarkan artikel berita tentang organisasi tertentu.