Tamaño del mercado global de PNL en finanzas por tipo (software, software de PNL basado en reglas, expresiones regulares (Regex), máquinas de estados finitos (FSM)), por tipo de tecnología (aprendizaje automático, aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado), por tipo de aplicación (análisis de sentimientos, gestión de riesgos y detección de fraudes, monitoreo de cumplimiento), por alcance

Tamaño y pronóstico del mercado de PNL en finanzas

El tamaño del mercado de PNL en finanzas se valoró en USD 2,31 mil millones en 2021 y se proyecta que alcance los USD 16,61 mil millones para 2030 creciendo a una CAGR del 23% entre 2023 y 2030.

El deseo de servicios financieros automatizados y efectivos en todo el mundo ha impulsado el desarrollo de PNL en el sector bancario. Las instituciones financieras recurren cada vez más a la tecnología de PNL a medida que trabajan para brindar a los clientes soluciones financieras personalizadas que sean asequibles, efectivas y de fácil acceso. La mejora del servicio al cliente es uno de los componentes importantes para brindar mayores servicios financieros. El uso de chatbots basados en PNL por parte de instituciones financieras para ofrecer asistencia inmediata a sus clientes ha dado como resultado un ahorro considerable de costos y una mayor satisfacción del cliente.

Definición global del mercado de PNL en finanzas

El procesamiento del lenguaje natural, o PNL, es el término utilizado en la industria financiera para describir el uso de lingüística computacional y técnicas de inteligencia artificial para analizar y comprender datos del lenguaje humano. Incluye el análisis de datos textuales de fuentes que incluyen noticias, publicaciones en redes sociales, registros financieros e interacciones de los consumidores para extraer información. Las organizaciones y los profesionales financieros pueden automatizar y mejorar una serie de procesos con el uso de PNL en la industria financiera, incluidos el análisis de sentimientos, la evaluación de riesgos, la detección de fraudes, el servicio al cliente y la toma de decisiones de inversión.

Para evaluar el sentimiento del mercado y pronosticar las tendencias del mercado, los algoritmos de PNL pueden analizar el sentimiento transmitido en las noticias financieras, las publicaciones en las redes sociales y las reseñas de los consumidores. Este conocimiento puede ayudar a las decisiones comerciales e inversionistas. Para evaluar y gestionar los riesgos financieros, los modelos de PNL pueden examinar y extraer datos pertinentes de los informes financieros, los documentos reglamentarios y las noticias.

Proporciona métodos rápidos de mitigación de riesgos y ayuda a identificar posibles peligros, incluidos el riesgo operativo, el riesgo de mercado y el riesgo crediticio. Al examinar datos textuales, incluidos los registros de transacciones, la correspondencia de los clientes y las reseñas en línea, los algoritmos de PNL pueden detectar y señalar patrones de actividad fraudulenta. Las instituciones financieras pueden usarlo para detectar y detener transacciones y actos no autorizados. Los chatbots y los asistentes virtuales con capacidades de PNL pueden ofrecer atención al cliente individualizada al comprender y abordar las preguntas y solicitudes de los clientes. Mejora la satisfacción del cliente, acelera los tiempos de respuesta y posibilita alternativas de autoservicio efectivas.

Al automatizar procesos manuales como la extracción de datos, el análisis y la producción de informes, el NLP reduce los errores y ahorra tiempo. Aumenta la eficiencia operativa y libera a los expertos financieros para que se concentren en tareas de mayor valor. Las organizaciones financieras pueden tomar decisiones basadas en datos gracias al NLP, que extrae información en tiempo real de enormes cantidades de datos textuales no estructurados. Ayuda a localizar patrones, tendencias y anomalías que las técnicas analíticas convencionales pueden pasar por alto. Para identificar posibles amenazas y descubrir señales de alerta temprana, los modelos de NLP pueden analizar e interpretar enormes volúmenes de datos. Ayuda a las empresas financieras en la gestión de riesgos y la mitigación eficaz de los mismos.

Las herramientas de análisis de sentimientos emplean enfoques de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para examinar el sentimiento en foros en línea, redes sociales y reseñas de consumidores. Para ayudar con la toma de decisiones de inversión, ofrecen calificaciones y conocimientos de sentimientos. Los sistemas de reconocimiento de entidades con nombre (NER) localizan y categorizan entidades con nombre en datos textuales, incluidos nombres de empresas, nombres de personas, nombres de lugares y frases relacionadas con el dinero. Ayudan con la extracción de información y la comprensión de conexiones entre entidades. Las herramientas de resumen de texto y clasificación de documentos utilizan algoritmos de procesamiento del lenguaje natural para condensar documentos e informes financieros extensos, lo que facilita a los expertos la extracción de la información más importante. Las herramientas para la categorización de documentos clasifican los documentos según su contenido, lo que facilita la organización y recuperación efectiva de la información.

Descripción general del mercado global de PNL en finanzas

El sector financiero produce cantidades masivas de datos no estructurados todos los días a partir de fuentes que incluyen artículos de noticias, redes sociales e interacciones de los consumidores. Estos datos se procesan y analizan con el uso de PNL en finanzas, lo que produce resultados reveladores y aumenta la demanda de soluciones de PNL. Las organizaciones financieras son cada vez más conscientes de la importancia de utilizar datos textuales en su beneficio. Pueden obtener información útil de datos no estructurados mediante PNL, lo que mejora la toma de decisiones, la evaluación de riesgos y el análisis de mercado. Las regulaciones para el sector bancario son bastante estrictas.

Al analizar enormes volúmenes de datos textuales, detectar problemas de cumplimiento y automatizar los procedimientos de informes, las tecnologías de PNL pueden ayudar con el cumplimiento. Las posibilidades de PNL han aumentado sustancialmente debido al rápido desarrollo de la IA y la tecnología de aprendizaje automático. Estos avances permiten un reconocimiento de entidades, un análisis de sentimientos y una extracción de información más precisos. El manejo de información financiera confidencial genera preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad. La implementación del procesamiento del lenguaje natural en el sector bancario puede resultar difícil debido a las preocupaciones sobre la seguridad y el cumplimiento de los datos. La complejidad y la dependencia del contexto del lenguaje y la jerga financiera pueden dificultar que los modelos de procesamiento del lenguaje natural lo comprendan y analicen con precisión. Sigue siendo difícil crear sistemas de procesamiento del lenguaje natural fiables que puedan comprender el lenguaje financiero con precisión. El procesamiento del lenguaje natural puede mejorar la capacidad del sector financiero para la evaluación de riesgos y la detección de fraudes. Los datos no estructurados pueden analizarse e interpretarse para ayudar a encontrar tendencias y anomalías relacionadas con la actividad fraudulenta, lo que permite la identificación y prevención tempranas. El procesamiento del lenguaje natural permite que los chatbots y los asistentes virtuales proporcionen experiencias personalizadas al cliente. El procesamiento del lenguaje natural mejora el servicio al cliente y la participación en el sector financiero al comprender las consultas de los consumidores y brindar respuestas pertinentes. Los indicadores de sentimiento del mercado y la investigación de sentimientos basada en el procesamiento del lenguaje natural pueden ofrecer a los operadores e inversores información útil. El análisis en tiempo real de noticias y publicaciones en las redes sociales puede beneficiar la toma de decisiones de inversión al ayudar a predecir los movimientos del mercado. Al examinar y extraer datos cruciales de documentos e informes financieros, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) puede automatizar las actividades de cumplimiento normativo. Con esta automatización, se reduce el trabajo humano, se aumenta la precisión y se garantiza el cumplimiento oportuno.

Análisis de segmentación del mercado global de PNL en finanzas

El mercado global de PNL en finanzas está segmentado según el tipo, el tipo de tecnología, el tipo de aplicación y la geografía.

Mercado de PNL en finanzas, por tipo

• Software
• Software de PNL basado en reglas
• Expresión regular (Regex)
• Máquinas de estados finitos (FSM)
• Reconocimiento de entidad nombrada (NER)
• Etiquetado de partes del discurso (POS)
• Otros

Según el tipo, el mercado se segmenta en software, software de PNL basado en reglas, expresión regular (Regex), máquinas de estados finitos (FSM), reconocimiento de entidad nombrada (NER), Etiquetado de partes del discurso (POS) y otros. El segmento de software tiene una participación de mercado significativa en 2022. Debido a la mayor necesidad de herramientas de procesamiento del lenguaje natural en el sector financiero, se prevé que el mercado continúe expandiéndose rápidamente. La precisión y la eficacia de las soluciones de procesamiento del lenguaje natural en el sector bancario han aumentado considerablemente con la implementación de algoritmos de aprendizaje automático. Se pueden procesar grandes cantidades de datos utilizando tecnologías de procesamiento del lenguaje natural basadas en el aprendizaje automático, que luego pueden brindar información más precisa e individualizada. Entre las organizaciones financieras, el uso de chatbots y asistentes virtuales que funcionan con procesamiento del lenguaje natural es cada vez más común. Al ofrecer a los clientes orientación y apoyo financiero personalizado, estas tecnologías aumentan el compromiso y la satisfacción de los clientes.

PNL en el mercado financiero, por tipo de tecnología

• Aprendizaje automático
• Aprendizaje supervisado
• Aprendizaje no supervisado
• Aprendizaje de refuerzo
• Aprendizaje profundo
• Otros

Según el tipo de tecnología, el mercado se segmenta en aprendizaje automático, aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje de refuerzo, aprendizaje profundo y otros. El segmento de aprendizaje profundo dominó el mercado de PNL en finanzas con la mayor participación de mercado en 2022. Las innovaciones de PNL en la industria financiera han avanzado significativamente gracias al aprendizaje profundo. Uno de los beneficios clave del aprendizaje profundo es su capacidad para aprender de conjuntos de datos masivos y complicados, lo cual es crucial en la industria bancaria debido a la abundancia de datos. Como resultado, los modelos de PNL se han vuelto cada vez más complejos y precisos para una variedad de usos. Por ejemplo, se ha demostrado que los algoritmos de aprendizaje profundo superan a los algoritmos de aprendizaje automático convencionales en el análisis de sentimientos, lo que lleva a pronósticos más precisos de las tendencias y comportamientos del mercado.

PNL en el mercado financiero, por tipo de aplicación

• Análisis de sentimientos
• Gestión de riesgos y detección de fraudes
• Monitoreo de cumplimiento
• Otros

Según el tipo de aplicación, el mercado se segmenta en Análisis de sentimientos, Gestión de riesgos y detección de fraudes, Monitoreo de cumplimiento y otros. El segmento de Gestión de riesgos y detección de fraudes dominó el PNL en el mercado financiero con la mayor participación de mercado en 2022. Debido a sus ventajas, como una mayor velocidad y precisión en la evaluación de riesgos y una detección de fraudes más eficaz, el PNL se utiliza cada vez más en la gestión de riesgos y la detección de fraudes. Los algoritmos de PNL pueden encontrar nuevos peligros que pueden afectar a los mercados financieros mediante el análisis de grandes cantidades de datos. Por ejemplo, la PNL puede examinar noticias, publicaciones en redes sociales y otras fuentes de datos para encontrar nuevos peligros que puedan afectar al sector.

PNL en el mercado financiero, por geografía

• América del Norte
• Europa
• Asia Pacífico
• América Latina
• Oriente Medio y África

Según el análisis regional, el mercado global de PNL en finanzas se clasifica en América del Norte, Europa, Asia Pacífico, América Latina y Oriente Medio y África. La región de América del Norte representó la mayor participación de mercado en el mercado de PNL en finanzas en el año 2022. La región tiene una cantidad significativa de instalaciones de investigación técnica, recursos humanos e infraestructura sólida. Además, el mercado está siendo impulsado por la industria avanzada de I+D de la región y el aumento del soporte técnico. En América del Norte, la PNL se ha utilizado ampliamente en el sector financiero para una serie de propósitos, incluido el análisis de sentimientos, la detección de fraudes, la gestión de riesgos y el servicio al cliente. Se ha demostrado que grandes cantidades de datos no estructurados, como artículos de noticias, mensajes de redes sociales y comentarios de consumidores, son eficaces para el análisis mediante tecnología NLP.

Actores clave

El informe del estudio "Global NLP in Finance Market" proporcionará información valiosa con énfasis en el mercado global, incluidos algunos de los principales actores como Microsoft, IBM, Google, AWS, Oracle, SAS Institute, Qualtrics, Baidu, Inbenta, Basis Technology.

Nuestro análisis de mercado también incluye una sección dedicada exclusivamente a dichos actores principales, en la que nuestros analistas brindan una perspectiva de los estados financieros de todos los actores principales, junto con su evaluación comparativa de productos y análisis FODA. La sección del panorama competitivo también incluye estrategias de desarrollo clave, participación de mercado y análisis de clasificación de mercado de los actores mencionados anteriormente.

Desarrollos clave

• En noviembre de 2021, IBM lanzó su última versión de Watson Discovery, una plataforma basada en la nube que utiliza el procesamiento del lenguaje natural para extraer información de datos no estructurados en documentos.
• En febrero de 2022, Google Cloud, KeyBank y Deloitte anunciaron una asociación estratégica ampliada y plurianual para acelerar el compromiso de KeyBank con un enfoque de banca que priorice la nube.

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Análisis cualitativo y cuantitativo del mercado basado en la segmentación que involucra factores económicos y no económicos. Provisión de datos de valor de mercado (miles de millones de USD) para cada segmento y subsegmento. Indica la región y el segmento que se espera que sea testigo del crecimiento más rápido, así como que domine el mercado Análisis por geografía destacando el consumo del producto/servicio en la región, así como indicando los factores que están afectando al mercado dentro de cada región Panorama competitivo que incorpora la clasificación de mercado de los principales actores, junto con nuevos lanzamientos de servicios/productos, asociaciones, expansiones comerciales y adquisiciones en los últimos cinco años de las empresas perfiladas Amplios perfiles de empresas que comprenden descripción general de la empresa, conocimientos de la empresa, evaluación comparativa de productos y análisis FODA para los principales actores del mercado La perspectiva actual y futura del mercado de la industria con respecto a los desarrollos recientes que involucran oportunidades de crecimiento e impulsores, así como desafíos y restricciones de las regiones emergentes y desarrolladas Incluye un análisis en profundidad del mercado de varias perspectivas a través del análisis de las cinco fuerzas de Porter Proporciona información sobre el mercado a través del escenario de dinámica del mercado de la cadena de valor, junto con las oportunidades de crecimiento del mercado en los próximos años Soporte de analista posventa de 6 meses

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