Глобальный размер рынка NLP в финансах По типу (программное обеспечение, программное обеспечение NLP на основе правил, регулярные выражения (Regex), конечные автоматы (FSM)), По технологическому типу (машинное обучение, контролируемое обучение, неконтролируемое обучение), По типу приложения (анализ настроений, управление рисками и обнаружение мошенничества, мониторинг соответствия), По географичес

Размер и прогноз рынка NLP в финансах

Размер рынка NLP в финансах оценивался в 2,31 млрд долларов США в 2021 году и, по прогнозам, достигнет16,61 млрд долларов США к 2030 году, растущий со среднегодовым темпом роста 23% с 2023 по 2030 год.

Стремление к автоматизированным и эффективным финансовым услугам во всем мире подстегнуло развитие NLP в банковском секторе. Финансовые учреждения все чаще обращаются к технологии NLP, поскольку они работают над тем, чтобы предоставлять клиентам персонализированные финансовые решения, которые являются доступными, эффективными и простыми в доступе. Улучшение обслуживания клиентов является одним из важных компонентов предоставления расширенных финансовых услуг. Использование финансовыми учреждениями чат-ботов на базе NLP для оказания немедленной поддержки своим клиентам привело к значительной экономии средств и повышению удовлетворенности клиентов.

Глобальное определение NLP на финансовом рынке

Обработка естественного языка, или NLP, — это термин, используемый в финансовой отрасли для описания использования методов вычислительной лингвистики и искусственного интеллекта для анализа и понимания данных на человеческом языке. Он включает анализ текстовых данных из таких источников, как новостные статьи, публикации в социальных сетях, финансовые записи и взаимодействия с потребителями, с целью извлечения информации. Финансовые организации и специалисты могут автоматизировать и улучшить ряд процессов с использованием NLP в финансовой отрасли, включая анализ настроений, оценку рисков, обнаружение мошенничества, обслуживание клиентов и принятие инвестиционных решений.

Чтобы оценить рыночные настроения и прогнозировать рыночные тенденции, алгоритмы NLP могут анализировать настроения, выраженные в финансовых новостях, сообщениях в социальных сетях и отзывах потребителей. Эти знания могут помочь в принятии торговых и инвестиционных решений. Для оценки и управления финансовыми рисками модели NLP могут изучать и извлекать соответствующие данные из финансовых отчетов, нормативных документов и новостных историй.

Он предоставляет оперативные методы снижения рисков и помогает в выявлении потенциальных опасностей, включая операционный риск, рыночный риск и кредитный риск. Изучая текстовые данные, в том числе записи транзакций, переписку клиентов и онлайн-обзоры, алгоритмы NLP могут обнаруживать и точно определять закономерности мошеннической деятельности. Финансовые учреждения могут использовать его для обнаружения и прекращения несанкционированных транзакций и действий. Чат-боты и виртуальные помощники с возможностями NLP могут предложить индивидуальную поддержку клиентов, понимая и решая вопросы и запросы клиентов. Это повышает удовлетворенность клиентов, ускоряет время ответа и делает возможными эффективные альтернативы самообслуживания.

Автоматизируя ручные процессы, такие как извлечение данных, анализ и создание отчетов, NLP снижает количество ошибок и экономит время. Это повышает операционную эффективность и освобождает финансовых экспертов для концентрации на более ценных обязанностях. Финансовые организации могут делать выбор на основе данных благодаря NLP, который извлекает информацию в реальном времени из огромных объемов неструктурированных текстовых данных. Это помогает находить закономерности, тенденции и аномалии, которые традиционные аналитические методы могут упустить. Чтобы выявить возможные угрозы и обнаружить сигналы раннего предупреждения, модели NLP могут анализировать и интерпретировать огромные объемы данных. Это помогает финансовым компаниям в управлении рисками и эффективном снижении рисков.

Инструменты анализа настроений используют подходы обработки естественного языка (NLP) для изучения настроений на онлайн-форумах, в социальных сетях и отзывах потребителей. Чтобы помочь в принятии инвестиционных решений, они предлагают рейтинги настроений и аналитику. Системы распознавания именованных сущностей (NER) находят и классифицируют именованные сущности в текстовых данных, включая названия фирм, имена людей, названия мест и фразы, связанные с деньгами. Они помогают в извлечении информации и понимании связей сущностей. Алгоритмы NLP используются инструментами резюмирования текста и классификации документов для сжатия длинных финансовых отчетов и документов, что упрощает для экспертов извлечение наиболее важной информации. Инструменты для категоризации документов классифицируют документы в соответствии с их содержанием, облегчая эффективную организацию и поиск информации.

Глобальный обзор NLP на финансовом рынке

Финансовый сектор ежедневно производит огромные объемы неструктурированных данных из таких источников, как новостные статьи, социальные сети и взаимодействия с потребителями. Эти данные обрабатываются и анализируются с использованием NLP в финансах, что дает проницательные результаты и увеличивает спрос на решения NLP. Финансовые организации все больше осознают важность использования текстовых данных в своих интересах. Они могут получать полезную информацию из неструктурированных данных с помощью NLP, что улучшает принятие решений, оценку рисков и анализ рынка. Регулирования для банковского сектора довольно строгие.

Анализируя огромные объемы текстовых данных, выявляя проблемы соответствия и автоматизируя процедуры отчетности, технологии NLP могут помочь в обеспечении соответствия. Возможности NLP существенно возросли из-за быстрого развития технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Эти разработки позволяют более точно распознавать сущности, анализировать настроения и извлекать информацию. Работа с конфиденциальной финансовой информацией порождает опасения по поводу конфиденциальности и безопасности. Внедрение NLP в банковскую отрасль может быть затруднено из-за опасений по поводу безопасности данных и соответствия требованиям.

Сложность и зависимость от контекста финансового языка и жаргона могут затруднить точное понимание и анализ моделями NLP. По-прежнему сложно создать надежные системы NLP, которые могут точно понимать финансовый язык. NLP может улучшить возможности финансовой отрасли по оценке рисков и обнаружению мошенничества. Неструктурированные данные можно анализировать и интерпретировать, чтобы помочь найти тенденции и аномалии, связанные с мошеннической деятельностью, что позволяет проводить раннее выявление и предотвращение. NLP позволяет чат-ботам и виртуальным помощникам предоставлять персонализированный клиентский опыт.

NLP улучшает обслуживание клиентов и взаимодействие в финансовом секторе, понимая запросы потребителей и давая соответствующие ответы. Индикаторы настроений рынка и исследования настроений на основе NLP могут предложить трейдерам и инвесторам полезную информацию. Анализ новостей и сообщений в социальных сетях в режиме реального времени может принести пользу принятию инвестиционных решений, помогая предсказывать движения рынка. Изучая и извлекая важные данные из финансовых документов и отчетов, обработка естественного языка (NLP) может автоматизировать деятельность по соблюдению нормативных требований. Благодаря этой автоматизации сокращается объем человеческой работы, повышается точность и обеспечивается своевременное соответствие требованиям.

Глобальный анализ сегментации финансового рынка с использованием естественного языка

Глобальный анализ естественного языка на финансовом рынке сегментируется по типу, технологическому типу, типу приложения и географии.

NLP на финансовом рынке по типу

• Программное обеспечение
• Программное обеспечение NLP на основе правил
• Регулярные выражения (Regex)
• Конечные автоматы (FSM)
• Распознавание именованных сущностей (NER)
• Теги частей речи (POS)
• Другое

По типу рынок сегментируется на программное обеспечение, программное обеспечение NLP на основе правил, регулярные выражения (Regex), конечные автоматы (FSM), распознавание именованных сущностей (NER), маркировка частей речи (POS) и другие. Сегмент программного обеспечения занимает значительную долю рынка в 2022 году. В связи с возросшей потребностью в инструментах NLP в финансовом секторе ожидается, что рынок продолжит быстро расширяться. Точность и эффективность решений NLP в банковском секторе значительно возросли с внедрением алгоритмов машинного обучения. Большие объемы данных могут обрабатываться с использованием технологий NLP на основе машинного обучения, которые затем могут предоставлять более точные и индивидуализированные идеи. Среди финансовых организаций все более распространенным становится использование чат-ботов и виртуальных помощников, работающих на основе NLP. Предлагая клиентам персонализированные финансовые рекомендации и поддержку, эти технологии повышают вовлеченность и удовлетворенность клиентов.

NLP на финансовом рынке по типу технологии

• Машинное обучение
• Управляемое обучение
• Неуправляемое обучение
• Обучение с подкреплением
• Глубокое обучение
• Другие

В зависимости от типа технологии рынок сегментируется на машинное обучение, контролируемое обучение, неуправляемое обучение, обучение с подкреплением, глубокое обучение и другие. Сегмент глубокого обучения доминировал на NLP на финансовом рынке с самой высокой долей рынка в 2022 году. Инновации NLP в финансовой отрасли значительно продвинулись благодаря глубокому обучению. Одним из ключевых преимуществ глубокого обучения является его способность учиться на огромных, сложных наборах данных, что имеет решающее значение в банковской отрасли из-за обилия данных. В результате модели NLP стали все более сложными и точными для различных применений. Например, было продемонстрировано, что алгоритмы глубокого обучения превосходят обычные алгоритмы машинного обучения в анализе настроений, что приводит к более точным прогнозам рыночных тенденций и поведения.

NLP на финансовом рынке, по типу приложения

• Анализ настроений
• Управление рисками и обнаружение мошенничества
• Мониторинг соответствия
• Другое

В зависимости от типа приложения рынок сегментируется на анализ настроений, управление рисками и обнаружение мошенничества, мониторинг соответствия и другие. Сегмент управления рисками и обнаружения мошенничества доминировал на NLP на финансовом рынке с самой высокой долей рынка в 2022 году. Благодаря своим преимуществам, таким как повышенная скорость и точность оценки рисков и более эффективное обнаружение мошенничества, NLP все чаще используется в управлении рисками и обнаружении мошенничества. Алгоритмы NLP могут находить новые опасности, которые могут повлиять на финансовые рынки, путем анализа огромных объемов данных. Например, NLP может изучать новостные сюжеты, сообщения в социальных сетях и другие источники данных, чтобы найти новые опасности, которые могут повлиять на сектор.

NLP на финансовом рынке по географии

• Северная Америка
• Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
• Латинская Америка
• Ближний Восток и Африка

На основе регионального анализа глобальный NLP на финансовом рынке классифицируется на Северную Америку, Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион, Латинскую Америку, а также Ближний Восток и Африку. На регион Северной Америки пришлась самая высокая доля рынка NLP на финансовом рынке в 2022 году. В регионе имеется значительное количество технических исследовательских центров, человеческих ресурсов и надежная инфраструктура. Кроме того, рынок подпитывается передовой отраслью НИОКР в регионе и ростом технической поддержки. В Северной Америке NLP широко используется в финансовом секторе для ряда целей, включая анализ настроений, обнаружение мошенничества, управление рисками и обслуживание клиентов. Было показано, что большие объемы неструктурированных данных, таких как новостные статьи, сообщения в социальных сетях и отзывы потребителей, эффективны для анализа с использованием технологии NLP.

Ключевые игроки

Отчет об исследовании «Глобальный NLP на финансовом рынке» предоставит ценную информацию с акцентом на глобальный рынок, включая некоторых основных игроков, таких как Microsoft, IBM, Google, AWS, Oracle, SAS Institute, Qualtrics, Baidu, Inbenta, Basis Technology.

Наш анализ рынка также включает раздел, посвященный исключительно таким основным игрокам, в котором наши аналитики предоставляют информацию о финансовых отчетах всех основных игроков, а также о сравнительном анализе их продуктов и SWOT-анализе. Раздел «Конкурентная среда» также включает ключевые стратегии развития, долю рынка и анализ рыночного рейтинга вышеупомянутых игроков.

Ключевые события

• В ноябре 2021 года IBM запустила последнюю версию Watson Discovery — облачной платформы, которая использует обработку естественного языка для извлечения информации из неструктурированных данных в документах
• В феврале 2022 года Google Cloud, KeyBank и Deloitte объявили о расширенном многолетнем стратегическом партнерстве с целью ускорить реализацию приверженности KeyBank облачному подходу к банковскому делу.

Область отчета

Самые популярные отчеты

Методология исследования рынка

Чтобы узнать больше о методологии исследования и других аспектах исследования, свяжитесь с нашим .

Причины приобретения этого отчета

Качественный и количественный анализ рынка на основе сегментации, включающей как экономические, так и неэкономические факторы Предоставление данных о рыночной стоимости (млрд долларов США) для каждого сегмента и подсегмента Указывает регион и сегмент, которые, как ожидается, будут демонстрировать самый быстрый рост, а также будут доминировать на рынке. Анализ по географии, подчеркивающий потребление продукта/услуги в регионе, а также указывающий факторы, влияющие на рынок в каждом регионе. Конкурентная среда, которая включает рейтинг рынка основных игроков, а также запуск новых услуг/продуктов, партнерства, расширения бизнеса и приобретения за последние пять лет профилируемых компаний. Обширные профили компаний, включающие обзор компании, аналитику компании, сравнительный анализ продуктов и SWOT-анализ для основных игроков рынка. Текущие и будущие рыночные перспективы отрасли с учетом последних событий, которые включают возможности и драйверы роста, а также проблемы и ограничения как развивающихся, так и развитых регионов. Включает углубленный анализ рынка с различных точек зрения с помощью анализа пяти сил Портера. Предоставляет представление о рынке с помощью сценария динамики рынка цепочки создания стоимости, а также возможностей роста рынка в ближайшие годы. 6-месячная поддержка аналитиков после продажи

Настройка отчета

В случае в случае возникновения любых вопросов свяжитесь с нашим отделом продаж, который обеспечит выполнение ваших требований.