En la industria de servicios financieros, los administradores de cartera y los analistas de investigación examinan constantemente grandes cantidades de datos para obtener una ventaja de inversión competitiva. La capacidad de tomar decisiones informadas depende del acceso a datos relevantes y de la capacidad de sintetizarlos e interpretarlos rápidamente, según el Blog de tecnología de NVIDIA.
Análisis tradicional frente a análisis impulsado por IA
Tradicionalmente, los analistas del lado de las ventas y los administradores de carteras fundamentales se han centrado en un número limitado de empresas, examinando los estados financieros, las llamadas sobre resultados y las presentaciones de las empresas. El análisis sistemático de documentos financieros en un universo comercial más amplio es un desafío, generalmente accesible solo para empresas comerciales cuantitativas sofisticadas debido a su complejidad técnica y algorítmica.
Los métodos tradicionales de procesamiento del lenguaje natural (PNL), como bolsas de palabras, diccionarios de sentimientos y estadísticas de palabras, a menudo no alcanzan las capacidades de los modelos de lenguaje grandes (LLM) en tareas financieras de PNL. Los LLM han demostrado un desempeño superior en áreas como la comprensión de documentos médicos, el resumen de artículos de noticias y la recuperación de documentos legales.
Capacidades mejoradas con NVIDIA NIM
Al aprovechar la tecnología AI y NVIDIA, los analistas del lado de las ventas, los operadores fundamentales y los operadores minoristas pueden acelerar significativamente su flujo de trabajo de investigación, extraer información más matizada de los documentos financieros y cubrir más empresas y sectores. Al adoptar estas herramientas avanzadas de inteligencia artificial, la industria de servicios financieros puede mejorar sus capacidades de análisis de datos, ahorrar tiempo y mejorar la precisión de las decisiones de inversión. Según NVIDIA Estado de la IA en los servicios financieros en 2024 Según el informe de la encuesta, el 37% de los encuestados están explorando la IA generativa y los LLM para la generación de informes, resúmenes e investigación de inversiones para reducir el trabajo manual repetitivo.
Análisis de transcripciones de conferencias telefónicas sobre ganancias con NIM
Las conferencias telefónicas sobre resultados financieros son una fuente vital de información para inversores y analistas. Al analizar estas transcripciones, los inversores pueden obtener información valiosa sobre las ganancias y la valoración futuras de una empresa. NVIDIA NIM proporciona las herramientas necesarias para realizar este análisis de manera eficiente y precisa.
Demostración paso a paso
La demostración utiliza transcripciones de llamadas de resultados del NASDAQ de 2016 a 2020. El conjunto de datos incluye un subconjunto de 10 empresas y 63 transcripciones se anotaron manualmente para su evaluación. El análisis implica responder preguntas sobre flujos de ingresos, componentes de costos, gastos de capital, dividendos o recompras de acciones y riesgos importantes mencionados en las transcripciones.
Microservicios NIM de NVIDIA
NVIDIA NIM ofrece microservicios de inferencia optimizados para implementar modelos de IA a escala. Al admitir una amplia gama de modelos de IA, NIM garantiza una inferencia de IA fluida y escalable, en las instalaciones o en la nube, aprovechando las API estándar de la industria. Los microservicios se pueden implementar con un solo comando, lo que facilita la integración en aplicaciones empresariales de IA.
Construcción de un oleoducto RAG
La recuperación de generación aumentada (RAG) mejora los modelos de lenguaje al combinar la recuperación de documentos con la generación de texto. El proceso implica vectorizar documentos, integrar consultas, reclasificar documentos y generar respuestas mediante LLM. Este método mejora la precisión y relevancia de la información recuperada.
Evaluación y desempeño
Evaluar el rendimiento del paso de recuperación implica comparar el JSON real con el JSON previsto. Para medir la precisión se utilizan métricas como la recuperación, la precisión y la puntuación F1. Por ejemplo, el modelo Llama 3 70B logró una puntuación F1 del 84,4 %, lo que demuestra su eficacia a la hora de extraer información de las transcripciones de llamadas de resultados.
Implicaciones para los servicios financieros
La tecnología NVIDIA NIM está preparada para revolucionar el análisis de datos financieros. Permite a los gestores de carteras sintetizar rápidamente información de numerosas conferencias telefónicas sobre resultados financieros, mejorando así las estrategias y los resultados de inversión. En la industria de seguros, los asistentes de IA pueden analizar la salud financiera y los factores de riesgo a partir de informes de la empresa, mejorando los procesos de suscripción y evaluación de riesgos. En la industria bancaria, puede evaluar la estabilidad financiera de los posibles beneficiarios de préstamos analizando sus conferencias telefónicas sobre resultados financieros.
En última instancia, esta tecnología mejora la eficiencia, la precisión y la capacidad de tomar decisiones basadas en datos, brindando a los usuarios una ventaja competitiva en sus respectivos mercados. Visita el Catálogo de API de NVIDIA para explorar los NIM disponibles y experimentar con la integración de LangChain.
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