유형별(소프트웨어, 규칙 기반 NLP 소프트웨어, 정규 표현식(Regex), 유한 상태 머신(FSM)), 기술 유형별(머신 러닝, 지도 학습, 비지도 학습), 애플리케이션 유형별(감정 분석, 위험 관리 및 사기 탐지, 규정 준수 모니터링), 지리적 범위 및 예측별 글로벌 금융 NLP 시장 규모

금융 NLP 시장 규모 및 예측

금융 NLP 시장 규모는 2021년에 23억 1천만 달러로 평가되었으며, 2030년까지 166억 1천만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2023년부터 2030년까지 23%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

전 세계적으로 자동화되고 효과적인 금융 서비스에 대한 요구가 은행 부문에서 NLP 개발을 촉진했습니다. 금융 기관은 저렴하고 효과적이며 접근하기 쉬운 개인화된 금융 솔루션을 고객에게 제공하기 위해 노력하면서 NLP 기술로 전환하고 있습니다. 고객 서비스 개선은 금융 서비스 제공을 확대하는 데 중요한 구성 요소 중 하나입니다. 금융 기관에서 NLP 기반 챗봇을 사용하여 고객에게 즉각적인 지원을 제공함으로써 상당한 비용 절감과 고객 만족도 향상이 이루어졌습니다.

금융 시장에서의 글로벌 NLP 정의

자연어 처리 또는 NLP는 금융 산업에서 계산 언어학 및 인공 지능 기술을 사용하여 인간 언어 데이터를 분석하고 이해하는 것을 설명하는 데 사용되는 용어입니다. 여기에는 뉴스 기사, 소셜 미디어 게시물, 재무 기록 및 소비자 상호 작용을 포함한 소스의 텍스트 데이터를 분석하여 통찰력을 추출하는 것이 포함됩니다. 금융 기관과 전문가는 금융 산업에서 NLP를 사용하여 감정 분석, 위험 평가, 사기 탐지, 고객 서비스 및 투자 의사 결정을 포함한 여러 프로세스를 자동화하고 개선할 수 있습니다.

시장 감정을 평가하고 시장 동향을 예측하기 위해 NLP 알고리즘은 금융 뉴스, 소셜 미디어 게시물 및 소비자 리뷰에서 전달된 감정을 분석할 수 있습니다. 거래 및 투자 결정은 이러한 지식을 통해 도움을 받을 수 있습니다. 재무 위험을 평가하고 관리하기 위해 NLP 모델은 재무 보고서, 규제 문서 및 뉴스 기사에서 관련 데이터를 조사하여 추출할 수 있습니다.

즉각적인 위험 완화 방법을 제공하고 운영 위험, 시장 위험 및 신용 위험을 포함한 잠재적 위험을 식별하는 데 도움이 됩니다. 거래 기록, 고객 서신 및 온라인 리뷰와 같은 텍스트 데이터를 조사하여 NLP 알고리즘은 사기 활동의 패턴을 발견하고 정확히 파악할 수 있습니다. 금융 기관은 이를 사용하여 승인되지 않은 거래 및 행위를 탐지하고 중단할 수 있습니다. NLP 기능이 있는 챗봇 및 가상 비서는 고객의 질문과 요청을 이해하고 처리하여 개별화된 고객 관리를 제공할 수 있습니다. 고객 만족도를 높이고, 대응 시간을 단축하며, 효과적인 셀프 서비스 대안을 가능하게 합니다.

데이터 추출, 분석, 보고서 생성과 같은 수동 프로세스를 자동화함으로써 NLP는 실수를 줄이고 시간을 절약합니다. 운영 효율성을 높이고 재무 전문가가 더 높은 가치의 업무에 집중할 수 있도록 해줍니다. 금융 기관은 NLP 덕분에 데이터 중심의 선택을 할 수 있으며, NLP는 방대한 양의 비정형 텍스트 데이터에서 실시간 통찰력을 추출합니다. 기존 분석 기술로는 놓칠 수 있는 패턴, 추세, 이상을 찾는 데 도움이 됩니다. NLP 모델은 잠재적 위협을 식별하고 조기 경고 신호를 발견하기 위해 엄청난 양의 데이터를 분석하고 해석할 수 있습니다. 금융 회사가 위험 관리와 효과적인 위험 완화에 도움이 됩니다.

감정 분석 도구는 자연어 처리(NLP) 접근 방식을 사용하여 온라인 포럼, 소셜 미디어, 소비자 리뷰에서 감정을 조사합니다. 투자 의사 결정을 돕기 위해 감정 등급과 통찰력을 제공합니다. 명명된 엔터티 인식(NER) 시스템은 회사 이름, 개인 이름, 장소 이름, 돈과 관련된 문구를 포함하여 텍스트 데이터에서 명명된 엔터티를 찾아 분류합니다. 정보 추출 및 엔터티 연결 이해를 지원합니다. NLP 알고리즘은 Text Summarization and Document Classification Tools에서 긴 재무 보고서와 논문을 요약하는 데 사용되므로 전문가가 가장 중요한 정보를 추출하기가 더 쉬워집니다. 문서 분류 도구는 문서를 내용에 따라 분류하여 효과적인 정보 구성 및 검색을 용이하게 합니다.

금융 분야의 글로벌 NLP 시장 개요

금융 부문에서는 매일 뉴스 기사, 소셜 미디어, 소비자 상호작용을 포함한 소스에서 엄청난 양의 비정형 데이터가 생성됩니다. 이 데이터는 금융 분야에서 NLP를 사용하여 처리 및 분석되며, 이를 통해 통찰력 있는 결과가 도출되고 NLP 솔루션에 대한 수요가 증가합니다. 금융 기관은 텍스트 데이터를 유리하게 사용하는 것의 중요성을 점점 더 인식하고 있습니다. NLP를 사용하여 비정형 데이터에서 유용한 통찰력을 얻을 수 있으며, 이를 통해 의사 결정, 위험 평가 및 시장 분석이 개선됩니다. 은행 부문의 규정은 매우 엄격합니다.

엄청난 양의 텍스트 데이터를 분석하고, 규정 준수 문제를 파악하고, 보고 절차를 자동화함으로써 NLP 기술은 규정 준수에 도움이 될 수 있습니다. AI와 머신 러닝 기술의 빠른 발전으로 인해 NLP의 가능성이 크게 증가했습니다. 이러한 개발은 보다 정확한 엔티티 인식, 감정 분석 및 정보 추출을 가능하게 합니다. 기밀 재무 정보를 처리하면 개인 정보 보호 및 보안 문제가 발생합니다. 데이터 보안 및 규정 준수에 대한 우려로 인해 은행 업계에서 NLP를 구현하는 것이 어려울 수 있습니다.

재무 언어와 전문 용어의 복잡성과 맥락 의존성으로 인해 NLP 모델이 이를 정확하게 파악하고 분석하기 어려울 수 있습니다. 재무 언어를 정확하게 이해할 수 있는 신뢰할 수 있는 NLP 시스템을 만드는 것은 여전히 어렵습니다. NLP는 금융 산업의 위험 평가 및 사기 탐지 역량을 개선할 수 있습니다. 비정형 데이터를 분석하고 해석하여 사기 활동과 관련된 추세와 이상을 찾는 데 도움이 되므로 조기에 식별하고 예방할 수 있습니다. NLP를 사용하면 챗봇과 가상 비서가 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

NLP는 소비자 문의를 이해하고 적절한 답변을 제공하여 금융 부문의 고객 서비스와 참여를 개선합니다. 시장 감정 지표와 NLP 기반 감정 연구는 트레이더와 투자자에게 유용한 정보를 제공할 수 있습니다. 뉴스 기사와 소셜 미디어 게시물의 실시간 분석은 시장 움직임을 예측하는 데 도움이 되어 투자 의사 결정에 도움이 될 수 있습니다. 재무 서류와 보고서에서 중요한 데이터를 조사하고 추출함으로써 자연어 처리(NLP)는 규정 준수 활동을 자동화할 수 있습니다. 이러한 자동화를 통해 인간의 작업이 줄어들고 정확도가 높아지며 시기적절한 규정 준수가 보장됩니다.

글로벌 금융 NLP 시장 세분화 분석

글로벌 금융 NLP 시장은 유형, 기술 유형, 애플리케이션 유형 및 지역을 기준으로 세분화됩니다.

유형별 금융 NLP 시장

• 소프트웨어
• 규칙 기반 NLP 소프트웨어
• 정규 표현식(Regex)
• 유한 상태 머신(FSM)
• 명명된 엔터티 인식(NER)
• 품사(POS) 태깅
• 기타

유형을 기준으로 시장은 소프트웨어, 규칙 기반 NLP 소프트웨어, 정규 표현식(Regex), 유한 상태 머신(FSM), 명명된 엔터티 인식(NER), 품사(POS) 태깅 및 기타. 소프트웨어 부문은 2022년에 상당한 시장 점유율을 차지합니다. 금융 부문에서 NLP 도구에 대한 수요가 증가함에 따라 시장은 계속해서 빠르게 확장될 것으로 예상됩니다. 머신 러닝 알고리즘의 배포로 은행 부문에서 NLP 솔루션의 정확성과 효과가 크게 향상되었습니다. 머신 러닝 기반 NLP 기술을 사용하여 대량의 데이터를 처리할 수 있으며, 이를 통해 보다 정확하고 개별화된 통찰력을 제공할 수 있습니다. 금융 기관에서는 NLP 기반 챗봇과 가상 비서를 사용하는 것이 점점 더 일반화되고 있습니다. 이러한 기술은 고객에게 개인화된 금융 안내와 지원을 제공함으로써 고객 참여와 행복을 높입니다.

기술 유형별 금융 시장의 NLP

• 머신 러닝
• 지도 학습
• 비지도 학습
• 강화 학습
• 딥 러닝
• 기타

기술 유형을 기준으로 시장은 머신 러닝, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 딥 러닝 등으로 세분화됩니다. 딥 러닝 세그먼트는 2022년 가장 높은 시장 점유율로 금융 시장의 NLP를 지배했습니다. 금융 산업의 NLP 혁신은 딥 러닝 덕분에 상당히 발전했습니다. 딥 러닝의 주요 이점 중 하나는 방대한 복잡한 데이터 세트에서 학습할 수 있는 능력으로, 이는 풍부한 데이터로 인해 은행 산업에서 매우 중요합니다. 그 결과 NLP 모델은 다양한 용도에 대해 점점 더 복잡하고 정확해졌습니다. 예를 들어, 딥 러닝 알고리즘이 감정 분석에서 기존 머신 러닝 알고리즘보다 성능이 뛰어나 시장 동향과 행동에 대한 보다 정확한 예측이 가능하다는 것이 입증되었습니다.

응용 프로그램 유형별 금융 시장의 NLP

• 감정 분석
• 위험 관리 및 사기 탐지
• 규정 준수 모니터링
• 기타

응용 프로그램 유형을 기준으로 시장은 감정 분석, 위험 관리 및 사기 탐지, 규정 준수 모니터링 등으로 세분화됩니다. 위험 관리 및 사기 탐지 부문은 2022년 가장 높은 시장 점유율로 금융 시장의 NLP를 지배했습니다. 위험 평가 속도와 정확성이 향상되고 사기 탐지가 더 효과적이라는 장점 덕분에 NLP는 위험 관리 및 사기 탐지에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. NLP 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석하여 금융 시장에 영향을 미칠 수 있는 새로운 위험을 찾을 수 있습니다. 예를 들어, NLP는 뉴스 기사, 소셜 미디어 게시물 및 기타 데이터 소스를 조사하여 해당 부문에 영향을 미칠 수 있는 새로운 위험을 찾을 수 있습니다.

지리적 측면에서 본 금융 시장의 NLP

• 북미
• 유럽
• 아시아 태평양
• 라틴 아메리카
• 중동 및 아프리카

지역 분석을 기반으로, 글로벌 금융 NLP 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카로 분류됩니다. 북미 지역은 2022년 금융 NLP 시장에서 가장 높은 시장 점유율을 차지했습니다. 이 지역에는 상당수의 기술 연구 시설, 인적 자원, 견고한 인프라가 있습니다. 또한, 이 시장은 이 지역의 첨단 R&D 산업과 기술 지원 증가에 의해 촉진되고 있습니다. 북미에서 NLP는 감정 분석, 사기 탐지, 위험 관리, 고객 서비스를 포함한 여러 목적으로 금융 부문에서 널리 사용되었습니다. 뉴스 기사, 소셜 미디어 메시지, 소비자 피드백과 같은 방대한 양의 비정형 데이터는 NLP 기술을 사용한 분석에 효과적인 것으로 나타났습니다.

주요 참여자

"금융 시장의 글로벌 NLP" 연구 보고서는 Microsoft, IBM, Google, AWS, Oracle, SAS Institute, Qualtrics, Baidu, Inbenta, Basis Technology와 같은 주요 참여자를 포함한 글로벌 시장에 중점을 두고 귀중한 통찰력을 제공합니다.

또한 당사의 시장 분석에는 이러한 주요 참여자에게만 전념하는 섹션이 포함되어 있으며, 여기에서 당사 분석가는 모든 주요 참여자의 재무 제표와 제품 벤치마킹 및 SWOT 분석에 대한 통찰력을 제공합니다. 경쟁 환경 섹션에는 위에 언급된 플레이어의 주요 개발 전략, 시장 점유율 및 시장 순위 분석도 포함됩니다.

주요 개발

• 2021년 11월 IBM은 자연어 처리를 사용하여 문서의 비정형 데이터에서 통찰력을 추출하는 클라우드 기반 플랫폼인 Watson Discovery의 최신 버전을 출시했습니다.
• 2022년 2월 Google Cloud, KeyBank 및 Deloitte는 KeyBank의 뱅킹에 대한 클라우드 우선 접근 방식에 대한 노력을 가속화하기 위해 확대된 다년 전략적 파트너십을 발표했습니다.

보고서 범위

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시장 조사의 조사 방법론

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경제적 요인과 비경제적 요인을 모두 포함하는 세분화를 기반으로 한 시장의 정성적 및 정량적 분석 각 세그먼트 및 하위 세그먼트에 대한 시장 가치(10억 달러) 데이터 제공 가장 빠른 성장을 목격하고 시장을 지배할 것으로 예상되는 지역 및 세그먼트를 나타냅니다.지역별 제품/서비스 소비를 강조하고 각 지역 내 시장에 영향을 미치는 요소를 나타내는 지리적 분석 주요 업체의 시장 순위와 함께 새로운 서비스/제품 출시, 파트너십, 사업 확장 및 지난 5년 동안의 회사 인수를 통합한 경쟁 환경 회사 개요, 회사 통찰력, 제품 벤치마킹 및 주요 시장 업체에 대한 SWOT 분석으로 구성된 광범위한 회사 프로필 최근 개발과 관련하여 산업의 현재 및 미래 시장 전망에는 신흥 지역과 선진 지역의 성장 기회와 원동력, 과제 및 제약이 포함됩니다.포터의 5가지 힘 분석을 통해 다양한 관점에서 시장에 대한 심층 분석을 포함합니다.가치 사슬 시장 역학 시나리오를 통해 시장에 대한 통찰력을 제공하고 향후 몇 년 동안 시장의 성장 기회를 제공합니다.6개월 판매 후 분석가 지원

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