编者按：由广东证券期货业协会指导，股市广播联合南方财经投教基地，推出《粤向新金融》系列采访报道，聚焦广州资本市场特色，展现广州金融科技创新发展的新局面。

在期货市场中，机构投资者的适当性管理同样重要。为防止合规风险的发生，文本的识别和比对是适当性管理中的重要环节。广州期货建设了一套基于NLP智能查重技术的文本智能查重系统，利用NLP技术进行文档查重，并在期货客户开户过程进行应用。广州期货信息技术部负责人李强表示，该系统帮助期货公司高效、准确、全面地完成开户适当性文档的审核任务，提升了期货公司的合规能力和效率。

股市广播：NLP技术有什么特点？在期货市场当中有哪些应用场景？

李强：自然语言处理（NLP）技术是一种使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。主要特点有：

1.语言理解及学习能力：NLP技术能够理解自然语言的语法结构和语义内容，使计算机能够“理解”人类语言；NLP技术能够识别和理解语言中的上下文关系，包括语义、情感和隐含的意义。

2.适应及交互性：NLP技术可以适应不同的应用场景和需求，从简单的文本分类到复杂的情感分析和机器翻译；NLP技术使得人机交互变得更加自然和流畅，用户可以使用日常语言与计算机系统进行交流。

3.自动化：NLP技术可以自动化许多与语言处理相关的任务，如文本摘要、自动问答、内容推荐等。

4.预训练模型的应用：NLP领域广泛使用预训练语言模型（如GPT-4等大型预训练模型），这些模型在大量文本上预训练，然后在特定任务上进行微调，以提高性能。具备多任务处理的能力，可以应用于文本生成、机器翻译、问答系统等多个领域。

5.技术挑战性：NLP技术能够识别和处理自然语言中的歧义和模糊性，技术面临着如语义理解、情感识别、语用推理等复杂挑战。

6.跨领域应用：NLP技术被广泛应用于不同领域，包括金融、医疗、教育等，帮助专业人士广泛应用于搜索引擎、推荐系统、语音助手、自动摘要、舆情分析等多个领域，对日常生活和工作产生了深远影响。

NLP技术在期货市场的应用有助于提高信息处理的效率，增强决策的准确性，并为市场参与者提供更加深入的洞察。然而，这些应用也面临诸如处理大量非结构化数据、确保算法的透明度和可解释性以及遵守金融监管要求等挑战。随着NLP技术的不断进步，其在期货市场中的应用场景将更加广泛和深入，具体有如下几方面：

1.舆情分析：通过分析新闻、社交媒体和行业报告等文本数据，NLP技术可以帮助交易员和分析师监测市场情绪和公众对特定事件或公司的看法，从而预测市场趋势

2.市场预测：利用NLP技术分析历史和实时的金融新闻、报告及社交媒体数据，可以挖掘市场趋势和模式，为期货交易提供决策支持。

3.事件驱动分析：NLP技术可以识别和分析可能影响期货价格的新闻事件，例如政策变动、自然灾害或公司业绩报告，进而预测相关期货品种的价格变动。

4.客户服务：期货交易平台可以利用NLP技术提供智能客服机器人，以自然语言与客户进行交流，解答咨询并提供个性化服务。

5.合约文本分析：期货合约通常包含大量文本信息，NLP可以帮助自动解析这些文本，提取关键条款和条件，以便更快地理解和比较不同合约。

股市广播：基于该技术如何提升期货机构客户开户的查重效率？解决了传统开户的哪些问题？

李强：NLP技术可以显著提升期货机构在客户开户过程中的查重效率，主要是通过自动化和智能化处理客户信息来实现的。以下是NLP技术在这一过程中的应用分析：

1.自动化信息提取：NLP技术可以自动从客户的身份证明文件、营业执照等文本信息中提取关键数据，如姓名、身份证号、公司名称、注册地址等。

2.文本相似度分析：通过计算不同客户资料之间的文本相似度，NLP技术可以快速识别重复或者相似的信息，从而提高查重效率。

3. 实体识别与关联分析：NLP技术中的实体识别可以识别出客户信息中的关键实体，并进行关联分析，以发现潜在的关联关系，如同一法人、同一联系方式等。

4. 智能文本比对：利用NLP技术，可以将不同版本的文本信息进行智能比对，快速识别出已经有差异的内容，并进行提示。

在传统开户过程中，通过应用NLP技术，期货机构可以在客户开户过程中实现自动化、智能化管理，提高查重效率，降低运营成本，同时确保合规性和数据准确性。具体解决的问题包括：

1.人工查重效率低：传统开户流程中，查重工作往往依赖于人工审核，效率低下，容易出错。NLP技术可以实现快速、批量查重，大大提升效率。

2.数据准确性问题：人工处理数据容易因为疏忽或误解导致数据录入错误，NLP技术可以减少这类错误，提高数据的准确性。

3.缺乏实时性：传统流程中，查重可能需要较长时间，NLP技术可以实现实时查重，缩短开户流程所需时间。

4.难以发现隐蔽的关联关系：传统方法可能难以发现客户之间的隐蔽关联，NLP通过智能关联分析可以揭示这些关系，帮助机构遵守反洗钱等法规。

5.成本问题：人工查重需要大量人力成本，NLP技术的应用可以减少这部分成本，提高整体运营效率。

本次广州期货的项目通过NLP技术，显著提升了客户开户适当性文档的查重效率。具体来说：

• 自动化处理：机构客户开户前，需要对客户提交的适当性文档进行查重以防止客户内控制度存在相互抄袭现象。NLP算法能够快速分析大量文档，自动识别关键信息，与传统人工查重相比，效率提升了数倍。

• 准确性提升：以往人工审核的模式，只能查阅比对有限的存量文档，而且不同人的比对标准难以保持统一。智能查重系统减少了人为因素导致的误差，统一审核标准，提高了查重的准确性。整体提升传统开户流程上的适当性审查水平。

• 成本降低：随着业务量的增加，存量文档的日积月累，查重审核工作量也会增长，通过智能文本查重能有效控制成本。

股市广播：新兴技术在合规领域的应用为期货公司的数字化转型提供了什么支撑？

李强：NLP技术在合规领域的应用为期货公司的数字化转型提供了重要的支撑，主要体现在以下几个方面：

1.自动化合规检查：NLP技术可以自动化从大量的文本数据中提取关键信息，并检查这些信息是否符合监管要求。大大减少人工审核的工作量，提高合规检查的效率和准确性。

2.实时监控与预警：利用NLP技术，期货公司可以实时监控交易活动和市场通讯，及时发现潜在的合规风险，并通过预警系统通知相关人员。

3.支撑数字化转型方面：NLP技术能够处理和分析非结构化的文本数据，这是数字化转型中关键的一环，因为大量的市场信息以文本形式存在，进一步提高数据处理能力。

4.反洗钱（AML）和反欺诈：NLP技术在识别异常交易模式、监测可疑行为方面发挥着重要作用，有助于期货公司遵守AML和反欺诈法规。

5、培训与教育：NLP技术可用于创建合规培训材料，帮助员工更好理解和遵守合规要求。

综上所述，NLP技术在合规领域的应用不仅提高了期货公司的合规能力和效率，而且为其数字化转型提供了技术支撑，帮助期货公司在日益严格的监管环境中保持合规、降低风险、提高运营效率。

股市广播：该技术当前应用于金融领域还可能面临哪些风险？如何完善？

李强：NLP技术（包括各种AI算法模型）在具体应用中，还是面临着一些技术上的风险，主要包括：

1.数据隐私和安全性风险：NLP技术通常需要处理和分析大量的个人和敏感数据，这可能引发数据泄露和隐私侵犯的风险。

完善方式：加强数据加密和安全措施，确保符合数据保护法规，对数据进行匿名化处理，限制数据访问权限。

2.模型解释性和透明度不足风险：AI算法模型往往缺乏解释性，难以理解其内部决策过程。这意味着潜在的风险；

完善方式：需要等待可解释的人工智能技术的进步和发展

3.算法幻觉的风险：即算法在低概率的情况下，会给出错误的答案。过度依赖NLP技术可能导致对算法结果的盲目信任，忽视潜在的错误或异常。

完善方式：建立人工复核机制，结合专业知识进行交叉验证，提高系统的容错能力。

4.监管上的风险：目前AI技术进步很快，而在监管策略上，并没有同步的跟上，这可能也会带来很多潜在的风险。

（南方财经全媒体股市广播 邓炜晴）