Taille du marché mondial du NLP dans la finance par type (logiciel, logiciel NLP basé sur des règles, expression régulière (Regex), machines à états finis (FSM)), par type technologique (apprentissage automatique, apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé), par type d'application (analyse des sentiments, gestion des risques et détection des fraudes, surveillance de la conformité), par p

Taille et prévisions du marché du NLP dans la finance

La taille du marché du NLP dans la finance a été évaluée à 2,31 milliards USD en 2021 et devrait atteindre 16,61 milliards USD d'ici 2030, avec un TCAC de 23 % entre 2023 et 2030.

Le désir de services financiers automatisés et efficaces dans le monde entier a alimenté le développement du NLP dans le secteur bancaire. Les institutions financières se tournent de plus en plus vers la technologie NLP alors qu'elles s'efforcent de fournir à leurs clients des solutions financières personnalisées, abordables, efficaces et simples d'accès. L'amélioration du service client est l'un des éléments importants de la fourniture de services financiers accrus. L'utilisation de chatbots basés sur le traitement du langage naturel (NLP) par les institutions financières pour offrir une assistance immédiate à leurs clients a permis de réaliser des économies considérables et d'accroître la satisfaction des clients.

Définition du marché mondial du traitement du langage naturel (NLP) dans la finance

Le traitement du langage naturel, ou NLP, est le terme utilisé dans le secteur financier pour décrire l'utilisation de techniques de linguistique informatique et d'intelligence artificielle pour analyser et comprendre les données en langage humain. Il comprend l'analyse de données textuelles provenant de sources telles que des articles d'actualité, des publications sur les réseaux sociaux, des dossiers financiers et des interactions avec les consommateurs afin d'en extraire des informations. Les organisations financières et les professionnels peuvent automatiser et améliorer un certain nombre de processus grâce à l'utilisation du PNL dans le secteur financier, notamment l'analyse des sentiments, l'évaluation des risques, la détection des fraudes, le service client et la prise de décision en matière d'investissement.

Afin d'évaluer le sentiment du marché et de prévoir les tendances du marché, les algorithmes PNL peuvent analyser le sentiment véhiculé dans les actualités financières, les publications sur les réseaux sociaux et les avis des consommateurs. Les décisions de trading et d'investissement peuvent être facilitées par ces connaissances. Pour évaluer et gérer les risques financiers, les modèles PNL peuvent examiner et extraire des données pertinentes à partir de rapports financiers, de dépôts réglementaires et d'articles de presse.

Il fournit des méthodes rapides d'atténuation des risques et aide à l'identification des dangers potentiels, notamment le risque opérationnel, le risque de marché et le risque de crédit. En examinant les données textuelles, notamment les enregistrements de transactions, la correspondance client et les avis en ligne, les algorithmes PNL peuvent repérer et identifier les schémas d'activité frauduleuse. Les institutions financières peuvent l'utiliser pour détecter et arrêter les transactions et les actes non autorisés. Les chatbots et les assistants virtuels dotés de capacités PNL peuvent offrir un service client personnalisé en comprenant et en répondant aux questions et aux demandes des clients. Il améliore la satisfaction des clients, accélère les temps de réponse et rend possibles des alternatives efficaces en libre-service.

En automatisant les processus manuels tels que l'extraction, l'analyse et la production de rapports de données, le NLP réduit les erreurs et fait gagner du temps. Il augmente l'efficacité opérationnelle et libère les experts financiers pour se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Les organisations financières peuvent faire des choix basés sur les données grâce au NLP, qui extrait des informations en temps réel à partir d'énormes quantités de données textuelles non structurées. Il aide à localiser les modèles, les tendances et les anomalies que les techniques d'analyse conventionnelles peuvent manquer. Afin d'identifier les menaces potentielles et de découvrir des signaux d'alerte précoce, les modèles NLP peuvent analyser et interpréter d'énormes volumes de données. Il aide les entreprises financières à gérer les risques et à les atténuer efficacement.

Les outils d'analyse des sentiments utilisent des approches de traitement du langage naturel (NLP) pour examiner les sentiments dans les forums en ligne, les médias sociaux et les avis des consommateurs. Pour aider à la prise de décision en matière d'investissement, ils offrent des notes et des informations sur les sentiments. Les systèmes de reconnaissance d'entités nommées (NER) localisent et classent les entités nommées dans des données textuelles, notamment les noms d'entreprises, les noms de personnes, les noms de lieux et les expressions liées à l'argent. Ils facilitent l'extraction d'informations et la compréhension des liens entre entités. Les algorithmes NLP sont utilisés par les outils de résumé de texte et de classification de documents pour condenser les longs rapports et documents financiers, ce qui permet aux experts d'extraire plus facilement les informations les plus importantes. Les outils de catégorisation de documents classent les documents en fonction de leur contenu, facilitant ainsi l'organisation et la récupération efficaces des informations.

Aperçu du marché mondial du NLP dans la finance

Le secteur financier produit chaque jour d'énormes quantités de données non structurées à partir de sources telles que des articles de presse, des médias sociaux et des interactions avec les consommateurs. Ces données sont traitées et analysées à l'aide du NLP dans la finance, ce qui produit des résultats perspicaces et augmente la demande de solutions NLP. Les organisations financières sont de plus en plus conscientes de l'importance d'utiliser les données textuelles à leur avantage. Elles peuvent obtenir des informations utiles à partir de données non structurées à l'aide du NLP, ce qui améliore la prise de décision, l'évaluation des risques et l'analyse du marché. Les réglementations du secteur bancaire sont assez strictes.

En analysant d'énormes volumes de données textuelles, en repérant les problèmes de conformité et en automatisant les procédures de reporting, les technologies NLP peuvent contribuer à la conformité. Les possibilités du NLP ont considérablement augmenté en raison du développement rapide de l'IA et de la technologie de l'apprentissage automatique. Ces développements permettent une reconnaissance plus précise des entités, une analyse des sentiments et une extraction d'informations. Le traitement d'informations financières confidentielles suscite des inquiétudes en matière de confidentialité et de sécurité. La mise en œuvre du NLP dans le secteur bancaire peut s'avérer difficile en raison des préoccupations liées à la sécurité et à la conformité des données.

La complexité et la dépendance au contexte du langage et du jargon financiers peuvent rendre difficile pour les modèles NLP de les saisir et de les analyser avec précision. Il est toujours difficile de créer des systèmes NLP fiables capables de comprendre le langage financier avec précision. Le NLP peut améliorer la capacité du secteur financier à évaluer les risques et à détecter les fraudes. Les données non structurées peuvent être analysées et interprétées pour aider à trouver les tendances et les anomalies liées aux activités frauduleuses, permettant ainsi une identification et une prévention précoces. Le NLP permet aux chatbots et aux assistants virtuels de fournir des expériences client personnalisées.

Le NLP améliore le service client et l'engagement dans le secteur financier en comprenant les demandes des consommateurs et en fournissant des réponses pertinentes. Les indicateurs de sentiment du marché et la recherche de sentiment basée sur le NLP peuvent offrir aux traders et aux investisseurs des informations utiles. L'analyse en temps réel des articles d'actualité et des publications sur les réseaux sociaux peut bénéficier à la prise de décision d'investissement en aidant à prédire les mouvements du marché. En examinant et en extrayant des données cruciales à partir de documents et de rapports financiers, le traitement du langage naturel (TLN) peut automatiser les activités de conformité réglementaire. Avec cette automatisation, le travail humain est réduit, la précision est augmentée et la conformité en temps opportun est garantie.

Analyse de segmentation du marché mondial du NLP dans la finance

Le marché mondial du NLP dans la finance est segmenté sur la base du type, du type technologique, du type d'application et de la géographie.

Marché du NLP dans la finance, Par type

• Logiciel
• Logiciel NLP basé sur des règles
• Expression régulière (Regex)
• Machines à états finis (FSM)
• Reconnaissance d'entités nommées (NER)
• Étiquetage des parties du discours (POS)
• Autres

En fonction du type, le marché est segmenté en logiciel, logiciel NLP basé sur des règles, expression régulière (Regex), machines à états finis (FSM), reconnaissance d'entités nommées (NER), Balisage des parties du discours (POS) et autres. Le segment des logiciels détient une part de marché importante en 2022. En raison du besoin accru d'outils de traitement du langage naturel (NLP) dans le secteur financier, le marché devrait continuer à se développer rapidement. La précision et l'efficacité des solutions de traitement du langage naturel (NLP) dans le secteur bancaire ont considérablement augmenté avec le déploiement d'algorithmes d'apprentissage automatique. De grandes quantités de données peuvent être traitées à l'aide de technologies de traitement du langage naturel (NLP) basées sur l'apprentissage automatique, qui peuvent ensuite fournir des informations plus précises et individualisées. Parmi les organisations financières, l'utilisation de chatbots et d'assistants virtuels basés sur le NLP devient de plus en plus courante. En offrant aux clients des conseils et un soutien financiers personnalisés, ces technologies augmentent l'engagement et le bonheur des clients.

NLP sur le marché financier, Par type technologique

• Apprentissage automatique
• Apprentissage supervisé
• Apprentissage non supervisé
• Apprentissage par renforcement
• Apprentissage profond
• Autres

En fonction du type technologique, le marché est segmenté en apprentissage automatique, apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé, apprentissage par renforcement, apprentissage profond et autres. Le segment de l'apprentissage profond a dominé le marché du NLP sur le marché financier avec la part de marché la plus élevée en 2022. Les innovations en matière de NLP dans le secteur financier ont considérablement progressé grâce à l'apprentissage profond. L'un des principaux avantages de l'apprentissage profond est sa capacité à apprendre à partir d'ensembles de données massifs et complexes, ce qui est crucial dans le secteur bancaire en raison de l'abondance des données. En conséquence, les modèles NLP sont devenus de plus en plus complexes et précis pour une variété d'utilisations. Français Par exemple, il a été démontré que les algorithmes d'apprentissage profond surpassent les algorithmes d'apprentissage automatique conventionnels dans l'analyse des sentiments, ce qui conduit à des prévisions plus précises des tendances et des comportements du marché.

NLP sur le marché financier, Par type d'application

• Analyse des sentiments
• Gestion des risques et détection des fraudes
• Surveillance de la conformité
• Autres

En fonction du type d'application, le marché est segmenté en analyse des sentiments, gestion des risques et détection des fraudes, surveillance de la conformité et autres. Le segment de la gestion des risques et de la détection des fraudes a dominé le marché du NLP sur le marché financier avec la part de marché la plus élevée en 2022. En raison de ses avantages, tels qu'une vitesse et une précision accrues dans l'évaluation des risques et une détection des fraudes plus efficace, le NLP est de plus en plus utilisé dans la gestion des risques et la détection des fraudes. Les algorithmes NLP peuvent trouver de nouveaux dangers qui peuvent affecter les marchés financiers en analysant de grandes quantités de données. Par exemple, le PNL peut examiner les articles d'actualité, les publications sur les réseaux sociaux et d'autres sources de données pour trouver de nouveaux dangers qui peuvent avoir un impact sur le secteur.

NLP sur le marché financier, par géographie

• Amérique du Nord
• Europe
• Asie-Pacifique
• Amérique latine
• Moyen-Orient et Afrique

Sur la base d'une analyse régionale, le marché mondial du PNL dans la finance est classé en Amérique du Nord, Europe, Asie-Pacifique, Amérique latine, Moyen-Orient et Afrique. La région Amérique du Nord représentait la part de marché la plus élevée sur le marché du PNL dans la finance en 2022. La région dispose d'un nombre important d'installations de recherche technique, de ressources humaines et d'infrastructures robustes. De plus, le marché est alimenté par l'industrie de la R&D avancée de la région et par l'augmentation du support technique. En Amérique du Nord, le PNL a été largement utilisé dans le secteur financier à diverses fins, notamment l'analyse des sentiments, la détection des fraudes, la gestion des risques et le service client. Il a été démontré que de grandes quantités de données non structurées, telles que des articles de presse, des messages sur les réseaux sociaux et des commentaires de consommateurs, sont efficaces pour l'analyse à l'aide de la technologie NLP.

Acteurs clés

Le rapport d'étude « Global NLP in Finance Market » fournira des informations précieuses en mettant l'accent sur le marché mondial, y compris certains des principaux acteurs tels que Microsoft, IBM, Google, AWS, Oracle, SAS Institute, Qualtrics, Baidu, Inbenta, Basis Technology.

Notre analyse de marché comporte également une section uniquement dédiée à ces principaux acteurs dans laquelle nos analystes donnent un aperçu des états financiers de tous les principaux acteurs, ainsi que de son analyse comparative des produits et de son analyse SWOT. La section sur le paysage concurrentiel comprend également des stratégies de développement clés, des analyses de parts de marché et de classement sur le marché des acteurs mentionnés ci-dessus.

Principaux développements

• En novembre 2021, IBM a lancé sa dernière version de Watson Discovery, une plateforme basée sur le cloud qui utilise le traitement du langage naturel pour extraire des informations à partir de données non structurées dans des documents.
• En février 2022, Google Cloud, KeyBank et Deloitte ont annoncé un partenariat stratégique pluriannuel élargi pour accélérer l'engagement de KeyBank en faveur d'une approche axée sur le cloud dans le secteur bancaire.

Périmètre du rapport

Principaux rapports de tendance

Méthodologie de recherche des études de marché 

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Analyse qualitative et quantitative du marché basée sur une segmentation impliquant à la fois des facteurs économiques et non économiques Fourniture de données sur la valeur marchande (milliards USD) pour chaque segment et sous-segment Indique la région et le segment qui devraient connaître la croissance la plus rapide et dominer le marché Analyse par géographie mettant en évidence la consommation du produit/service dans la région ainsi que les facteurs qui affectent le marché dans chaque région Paysage concurrentiel qui intègre le classement du marché des principaux acteurs, ainsi que les lancements de nouveaux services/produits, les partenariats, les expansions commerciales et les acquisitions au cours des cinq dernières années des entreprises présentées Profils d'entreprise complets comprenant un aperçu de l'entreprise, des informations sur l'entreprise, une analyse comparative des produits et une analyse SWOT pour les principaux acteurs du marché Les perspectives actuelles et futures du marché de l'industrie par rapport aux développements récents qui impliquent des opportunités et des moteurs de croissance ainsi que des défis et des contraintes des régions émergentes et développées Comprend une analyse approfondie du marché sous différentes perspectives grâce à l'analyse des cinq forces de Porter Fournit un aperçu du marché grâce au scénario de dynamique du marché de la chaîne de valeur, ainsi qu'aux opportunités de croissance du marché dans les années à venir Assistance des analystes après-vente sur 6 mois

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