Dimensione del mercato globale NLP in finanza per tipo (software, software NLP basato su regole, espressione regolare (Regex), macchine a stati finiti (FSM)), per tipo tecnologico (apprendimento automatico, apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato), per tipo di applicazione (analisi del sentiment, gestione del rischio e rilevamento delle frodi, monitoraggio della conformità),

Dimensioni e previsioni del mercato NLP in finanza

Le dimensioni del mercato NLP in finanza sono state valutate a 2,31 miliardi di USD nel 2021 e si prevede che raggiungeranno 16,61 miliardi di USD entro il 2030, crescendo a un CAGR del 23% dal 2023 al 2030.

Il desiderio di servizi finanziari automatizzati ed efficaci in tutto il mondo ha alimentato lo sviluppo di NLP nel settore bancario. Gli istituti finanziari si stanno sempre più rivolgendo alla tecnologia NLP mentre lavorano per fornire ai clienti soluzioni finanziarie personalizzate che siano convenienti, efficaci e di facile accesso. Il miglioramento del servizio clienti è una delle componenti importanti per fornire maggiori servizi finanziari. L'uso di chatbot basati su NLP da parte di istituti finanziari per offrire supporto immediato ai propri clienti ha portato a notevoli risparmi sui costi e a una maggiore soddisfazione dei clienti.

Definizione globale di NLP nel mercato finanziario

L'elaborazione del linguaggio naturale, o NLP, è il termine utilizzato nel settore finanziario per descrivere l'uso di tecniche di linguistica computazionale e intelligenza artificiale per analizzare e comprendere i dati del linguaggio umano. Include l'analisi di dati testuali da fonti tra cui notizie, post sui social media, registri finanziari e interazioni con i consumatori al fine di estrarre informazioni. Le organizzazioni e i professionisti finanziari possono automatizzare e migliorare una serie di processi con l'uso di NLP nel settore finanziario, tra cui analisi del sentiment, valutazione del rischio, rilevamento delle frodi, servizio clienti e processo decisionale sugli investimenti.

Per valutare il sentiment del mercato e prevedere le tendenze di mercato, gli algoritmi NLP possono analizzare il sentiment trasmesso nelle notizie finanziarie, nei post sui social media e nelle recensioni dei consumatori. Le decisioni di trading e investimento possono essere aiutate da questa conoscenza. Per valutare e gestire i rischi finanziari, i modelli NLP possono esaminare ed estrarre dati pertinenti da report finanziari, documenti normativi e notizie.

Fornisce metodi di mitigazione del rischio tempestivi e aiuta nell'identificazione di potenziali pericoli tra cui rischio operativo, rischio di mercato e rischio di credito. Esaminando i dati testuali, tra cui registri delle transazioni, corrispondenza con i clienti e recensioni online, gli algoritmi NLP possono individuare e individuare modelli di attività fraudolente. Gli istituti finanziari possono utilizzarli per rilevare e interrompere transazioni e azioni non autorizzate. I chatbot e gli assistenti virtuali con funzionalità NLP possono offrire un'assistenza clienti personalizzata comprendendo e rispondendo alle domande e alle richieste dei clienti. Aumenta la soddisfazione del cliente, velocizza i tempi di risposta e rende possibili alternative self-service efficaci.

Automatizzando processi manuali come estrazione dati, analisi e produzione di report, NLP riduce gli errori e fa risparmiare tempo. Aumenta l'efficienza operativa e libera gli esperti finanziari per concentrarsi su compiti di maggior valore. Le organizzazioni finanziarie possono prendere decisioni basate sui dati grazie a NLP, che estrae informazioni in tempo reale da enormi quantità di dati testuali non strutturati. Aiuta a individuare modelli, tendenze e anomalie che le tecniche analitiche convenzionali possono perdere. Per identificare possibili minacce e scoprire segnali di allarme precoce, i modelli NLP possono analizzare e interpretare enormi volumi di dati. Aiuta le aziende finanziarie nella gestione del rischio e nell'efficace mitigazione del rischio.

Gli strumenti di analisi del sentiment impiegano approcci di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per esaminare il sentiment nei forum online, nei social media e nelle recensioni dei consumatori. Per aiutare nel processo decisionale sugli investimenti, offrono valutazioni e informazioni sul sentiment. I sistemi Named Entity Recognition (NER) individuano e categorizzano entità denominate in dati testuali, tra cui nomi di aziende, nomi di individui, nomi di luoghi e frasi correlate al denaro. Assistono nell'estrazione di informazioni e nella comprensione della connessione di entità. Gli algoritmi NLP sono utilizzati da Text Summarization e Document Classification Tools per condensare lunghi report e documenti finanziari, semplificando per gli esperti l'estrazione delle informazioni più importanti. Gli strumenti per la categorizzazione dei documenti classificano i documenti in base al loro contenuto, facilitando l'organizzazione e il recupero efficaci delle informazioni.

Panoramica del mercato globale NLP in finanza

Ogni giorno il settore finanziario produce enormi quantità di dati non strutturati da fonti quali articoli di giornale, social media e interazioni con i consumatori. Questi dati vengono elaborati e analizzati con l'uso di NLP in finanza, che produce risultati approfonditi e aumenta la domanda di soluzioni NLP. Le organizzazioni finanziarie stanno diventando sempre più consapevoli dell'importanza di utilizzare i dati testuali a proprio vantaggio. Possono ottenere utili informazioni dai dati non strutturati utilizzando NLP, che migliora il processo decisionale, la valutazione del rischio e l'analisi di mercato. Le normative per il settore bancario sono piuttosto severe.

Analizzando enormi volumi di dati testuali, individuando problemi di conformità e automatizzando le procedure di reporting, le tecnologie NLP possono aiutare con la conformità. Le possibilità dell'NLP sono aumentate notevolmente grazie al rapido sviluppo dell'intelligenza artificiale e della tecnologia di apprendimento automatico. Questi sviluppi consentono un riconoscimento più preciso delle entità, un'analisi del sentiment e un'estrazione di informazioni. La gestione di informazioni finanziarie riservate solleva preoccupazioni in materia di privacy e sicurezza. L'implementazione dell'NLP nel settore bancario potrebbe essere difficile a causa di preoccupazioni relative alla sicurezza dei dati e alla conformità.

La complessità e la dipendenza dal contesto del linguaggio e del gergo finanziario possono rendere difficile per i modelli NLP comprenderli e analizzarli accuratamente. È ancora difficile creare sistemi NLP affidabili in grado di comprendere il linguaggio finanziario con accuratezza. L'NLP può migliorare la capacità del settore finanziario di valutazione del rischio e rilevamento delle frodi. I dati non strutturati possono essere analizzati e interpretati per aiutare a trovare tendenze e anomalie connesse ad attività fraudolente, consentendo un'identificazione e una prevenzione tempestive. L'NLP consente ai chatbot e agli assistenti virtuali di fornire esperienze personalizzate ai clienti.

L'NLP migliora il servizio clienti e l'impegno nel settore finanziario comprendendo le richieste dei consumatori e fornendo risposte pertinenti. Gli indicatori del sentiment di mercato e la ricerca sul sentiment basata su NLP possono offrire a trader e investitori informazioni utili. L'analisi in tempo reale di notizie e post sui social media può favorire il processo decisionale in materia di investimenti, aiutando a prevedere i movimenti di mercato. Esaminando ed estraendo dati cruciali da documenti e report finanziari, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) può automatizzare le attività di conformità normativa. Con questa automazione, il lavoro umano viene ridotto, la precisione aumenta e la conformità tempestiva è garantita.

Analisi della segmentazione del mercato globale NLP in finanza

Il mercato globale NLP in finanza è segmentato in base a tipo, tipo tecnologico, tipo di applicazione e geografia.

Mercato NLP in finanza, per tipo

• Software
• Software NLP basato su regole
• Espressione regolare (Regex)
• Macchine a stati finiti (FSM)
• Riconoscimento di entità denominate (NER)
• Tagging di parti del discorso (POS)
• Altro

In base al tipo, il mercato è segmentato in Software, Software NLP basato su regole, Espressione regolare (Regex), Macchine a stati finiti (FSM), Entità denominate Riconoscimento (NER), tagging di parti del discorso (POS) e altri. Il segmento software detiene una quota di mercato significativa nel 2022. A causa della crescente necessità di strumenti NLP nel settore finanziario, si prevede che il mercato continuerà a espandersi rapidamente. L'accuratezza e l'efficacia delle soluzioni NLP nel settore bancario sono notevolmente aumentate con l'implementazione di algoritmi di apprendimento automatico. Grandi quantità di dati possono essere elaborate utilizzando tecnologie NLP basate sull'apprendimento automatico, che possono quindi fornire informazioni più precise e personalizzate. Tra le organizzazioni finanziarie, l'uso di chatbot e assistenti virtuali basati su NLP sta diventando sempre più comune. Offrendo ai clienti una consulenza e un supporto finanziario personalizzati, queste tecnologie aumentano il coinvolgimento e la felicità dei clienti.

NLP nel mercato finanziario, per tipo tecnologico

• Apprendimento automatico
• Apprendimento supervisionato
• Apprendimento non supervisionato
• Apprendimento per rinforzo
• Apprendimento profondo
• Altro

In base al tipo tecnologico, il mercato è segmentato in apprendimento automatico, apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato, apprendimento per rinforzo, apprendimento profondo e altri. Il segmento del deep learning ha dominato il mercato NLP nel settore finanziario con la quota di mercato più alta nel 2022. Le innovazioni NLP nel settore finanziario sono notevolmente progredite grazie al deep learning. Uno dei principali vantaggi del deep learning è la sua capacità di apprendere da set di dati enormi e complicati, il che è fondamentale nel settore bancario a causa dell'abbondanza di dati. Di conseguenza, i modelli NLP sono diventati sempre più complessi e accurati per una varietà di usi. Ad esempio, è stato dimostrato che gli algoritmi di apprendimento profondo superano gli algoritmi di apprendimento automatico convenzionali nell'analisi del sentiment, portando a previsioni più precise di tendenze e comportamenti di mercato.

NLP nel mercato finanziario, per tipo di applicazione

• Analisi del sentiment
• Gestione del rischio e rilevamento delle frodi
• Monitoraggio della conformità
• Altro

In base al tipo di applicazione, il mercato è segmentato in Analisi del sentiment, Gestione del rischio e rilevamento delle frodi, Monitoraggio della conformità e altri. Il segmento Gestione del rischio e rilevamento delle frodi ha dominato il mercato NLP nel mercato finanziario con la quota di mercato più elevata nel 2022. Grazie ai suoi vantaggi, come maggiore velocità e accuratezza nella valutazione del rischio e rilevamento delle frodi più efficace, l'NLP è sempre più utilizzato nella gestione del rischio e nel rilevamento delle frodi. Gli algoritmi NLP possono trovare nuovi pericoli che possono influenzare i mercati finanziari analizzando grandi quantità di dati. Ad esempio, la PNL può esaminare notizie, post sui social media e altre fonti di dati per trovare nuovi pericoli che possono avere un impatto sul settore.

PNL nel mercato finanziario, per area geografica

• Nord America
• Europa
• Asia Pacifico
• America Latina
• Medio Oriente e Africa

In base all'analisi regionale, il mercato globale della PNL nel mercato finanziario è classificato in Nord America, Europa, Asia Pacifico, America Latina e Medio Oriente e Africa. La regione del Nord America ha rappresentato la quota di mercato più elevata nel mercato della PNL nel mercato finanziario nell'anno 2022. La regione ha un numero significativo di strutture di ricerca tecnica, risorse umane e infrastrutture solide. Inoltre, il mercato è alimentato dall'avanzato settore di ricerca e sviluppo della regione e dall'aumento del supporto tecnico. In Nord America, la PNL è stata ampiamente utilizzata nel settore finanziario per una serie di scopi, tra cui analisi del sentiment, rilevamento delle frodi, gestione del rischio e servizio clienti. Grandi quantità di dati non strutturati, come articoli di giornale, messaggi sui social media e feedback dei consumatori, hanno dimostrato di essere efficaci per l'analisi mediante la tecnologia NLP.

Attori chiave

Il rapporto di studio "Global NLP in Finance Market" fornirà preziose informazioni con un'enfasi sul mercato globale, inclusi alcuni dei principali attori come Microsoft, IBM, Google, AWS, Oracle, SAS Institute, Qualtrics, Baidu, Inbenta, Basis Technology.

La nostra analisi di mercato comporta anche una sezione dedicata esclusivamente a tali attori principali, in cui i nostri analisti forniscono una panoramica dei bilanci di tutti i principali attori, insieme al benchmarking dei prodotti e all'analisi SWOT. La sezione del panorama competitivo include anche strategie di sviluppo chiave, quote di mercato e analisi del ranking di mercato dei player sopra menzionati.

Sviluppi chiave

• A novembre 2021, IBM ha lanciato la sua ultima versione di Watson Discovery, una piattaforma basata su cloud che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per estrarre informazioni da dati non strutturati nei documenti
• A febbraio 2022, Google Cloud, KeyBank e Deloitte hanno annunciato una partnership strategica pluriennale ampliata per accelerare l'impegno di KeyBank verso un approccio cloud-first al settore bancario.

Ambito del report

Rapporti di tendenza principali

Metodologia di ricerca della ricerca di mercato

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Motivi per acquistare questo rapporto

Analisi qualitativa e quantitativa del mercato basata sulla segmentazione che coinvolge sia fattori economici che non economici Fornitura di dati sul valore di mercato (miliardi di USD) per ciascun segmento e sottosegmento Indica la regione e il segmento che si prevede assisteranno alla crescita più rapida e domineranno il mercato Analisi per area geografica che evidenzia il consumo del prodotto/servizio nella regione e indica i fattori che influenzano il mercato all'interno di ciascuna regione Panorama competitivo che incorpora la classifica di mercato dei principali attori, insieme a nuovi lanci di servizi/prodotti, partnership, espansioni aziendali e acquisizioni negli ultimi cinque anni delle aziende profilate Ampi profili aziendali comprendenti panoramica aziendale, approfondimenti aziendali, benchmarking dei prodotti e analisi SWOT per i principali attori del mercato Le prospettive di mercato attuali e future del settore rispetto agli sviluppi recenti che coinvolgono opportunità e driver di crescita, nonché sfide e limitazioni sia delle regioni emergenti che di quelle sviluppate Include un'analisi approfondita del mercato da varie prospettive attraverso l'analisi delle cinque forze di Porter Fornisce approfondimenti sul mercato attraverso lo scenario delle dinamiche di mercato della catena del valore, insieme alle opportunità di crescita del mercato negli anni a venire Supporto analista post-vendita di 6 mesi

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