Procesamiento del lenguaje natural en el mercado financiero Tamaño y compartir 2024-2032
Tamaño del mercado por componente (software, servicios), por canal de distribución (en línea, fuera de línea), por tecnología, por aplicación, por vertical de la industria.
ID del informe: GMI10488
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Fecha de publicación: July 2024
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Formato del informe: PDF
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Autores:
Suraj Gujar , Saptadeep Das
Procesamiento de lenguaje natural en tamaño del mercado financiero
Procesamiento de Lenguas Naturales (NLP) en tamaño del Mercado Financiero fue valorado en USD 5,5 mil millones en 2023 y se prevé que crezca en una CAGR de más del 25% entre 2024 y 2032. Los crecientes avances en Inteligencia Artificial (AI) y Machine Learning (ML) para el mercado están cambiando la forma en que operan las empresas e instituciones financieras, ayudando a mejorar las experiencias de los clientes, mejorar el proceso de toma de decisiones y simplificar las operaciones. Los sistemas de NLP impulsados por AI proporcionan apoyo a las empresas para la encuesta de datos de clientes y ofrecen asesoramiento financiero personalizado con recomendaciones, ayudando a los clientes a tomar decisiones informadas sobre inversiones, ahorros y gastos.
Principales conclusiones del mercado de Procesamiento de Lenguaje Natural en Finanzas
Tamaño y crecimiento del mercado
Principales impulsores del mercado
Desafíos
Por ejemplo, en junio de 2023, Amazon Web Services (AWS) notificó que el Banco Bilbao Vizcaya Argentaria, S.A. (BBVA), está establecido para explorar las tecnologías avanzadas como Amazon Bedrock. Amazon Bedrock proporciona ingresos a los modelos de fundación de Amazon y las principales startups de AI a través de una interfaz de programación de aplicaciones (API), que BBVA pretende mantener y crear soluciones financieras innovadoras.
El creciente volumen de datos no estructurados en la industria financiera crea oportunidades para las organizaciones de la industria NLP, ya que los datos no estructurados incluyen correos electrónicos, publicaciones de redes sociales, artículos de prensa, informes financieros, reseñas de clientes y otros formatos de texto que no encajan de forma adecuada en bases de datos tradicionales. NLP está desempeñando un papel fundamental en el aprovechamiento de estos datos para extraer valiosas ideas y mejorar diversos aspectos de las operaciones financieras. Varios bancos e instituciones están cambiando hacia NLP para entender " responder a las preguntas del cliente, proporcionar asesoramiento financiero personalizado, detalles de transacción y alertas.
La integración de soluciones NLP con sistemas heredados en el mercado financiero presenta varias complejidades. Las instituciones financieras dependen de sistemas heredados, haciendo de la integración un proceso difícil. Los sistemas de Legacy a menudo funcionan en silos, lo que dificulta la integración de datos sin problemas. Las soluciones NLP requieren acceso a vastas cantidades de datos, y el desafío radica en garantizar la compatibilidad y fluidez de los datos entre sistemas dispares. Los sistemas de Legacy se basan en la infraestructura de software de hardware anticuado que carece de las capacidades para soportar algoritmos avanzados de NLP y potencia de procesamiento.
Procesamiento de lenguaje natural en el mercado financiero Tendencias
La industria financiera está adoptando considerablemente los servicios basados en la nube para las aplicaciones de NLP a fin de aprovechar las ventajas que ofrece, como la escalabilidad, la flexibilidad y las soluciones impulsadas por las IA para impulsar las ideas, la innovación y la ventaja competitiva en el sector financiero. Las plataformas cloud proporcionan escalabilidad, lo que permite a las instituciones financieras configurar grandes cantidades de datos no estructurados de fuentes como artículos de noticias, redes sociales e informes financieros. Esta escalabilidad es crucial para las tareas del NLP, como el análisis de sentimientos, la detección de tendencias y la evaluación de riesgos, que requieren procesar grandes conjuntos de datos en tiempo real. Los servicios en la nube incorporan las capacidades de AI " ML, que son esenciales para mejorar la exactitud y eficiencia de los modelos de NLP en las finanzas.
Las tecnologías están automatizando tareas tales como monitoreo de cumplimiento regulatorio, análisis de sentimientos al cliente y asesoramiento financiero personalizado, lo que está mejorando la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente y construyendo el factor de confianza. Por ejemplo, en febrero de 2022, Google Cloud, KeyBank y Deloitte ampliaron la colaboración estratégica multianual con el objetivo de promover la adopción por KeyBank de una estrategia de nube en la banca. El objetivo es revolucionar su enfoque para desarrollar, implementar y ofrecer servicios digitales a clientes, socios y empleados, con un fuerte énfasis en la seguridad durante todo el proceso de transformación.
Hay un aumento notable de la demanda dentro de la industria financiera para la automatización y la eficiencia, especialmente en la obtención de NLP. Esta tecnología se busca cada vez más para racionalizar procesos como el análisis de sentimientos, la detección de tendencias y la evaluación de riesgos, mejorando así la eficiencia operacional y la capacidad de adopción de decisiones en todas las instituciones financieras. Los algoritmos de NLP analizan y extraen rápidamente valiosas ideas de diversas fuentes, incluyendo artículos de noticias, fuentes de redes sociales, informes de ganancias y archivos regulatorios.
Esta automatización acelera la velocidad a la que se procesan y analizan los datos financieros, lo que permite una adopción de decisiones más rápida. Por ejemplo, en abril de 2024, Oracle Financial Services lanzó Oracle Financial Services Compliance Agent, un nuevo servicio cloud impulsado por AI diseñado para bancos. Este servicio permite a los bancos realizar pruebas hipotéticas hipotéticas rentables, ajustar umbrales y controles, analizar transacciones, detectar actividades sospechosas y mejorar los esfuerzos de cumplimiento de manera más eficiente.
Procesamiento del lenguaje natural en el análisis del mercado financiero
Sobre la base de componentes, el mercado se segmenta en software y servicios. El segmento de servicios representa el segmento de crecimiento más rápido, con una CAGR de más del 20% entre 2024 y 2032.
Sobre la base del vertical de la industria, el NLP en el mercado financiero se segmenta en banca, seguros, servicios financieros y otros. El segmento bancario dominó el mercado en 2023 y se espera alcanzar más de USD 20 mil millones en 2032.
El NLP en el mercado financiero está experimentando un crecimiento significativo en Asia Pacífico y se calcula que alcanzará USD 10 mil millones en 2032. El creciente uso de los recursos e instrumentos impulsados por la IA en las instituciones financieras de toda la región de Asia y el Pacífico está ampliando el PNL en los sectores financieros. Los recursos como los chatbots hacen pleno uso de NLP para interactuar con los clientes en sus idiomas nativos, y les proporcionan la asistencia personalizada, respondiendo a todos los problemas financieros relacionados, y claras dudas sobre saldos de cuentas, historias de transacción e incluso ofreciendo asesoramiento financiero.
La economía digital grande y creciente de China, con importante comercio electrónico y penetración bancaria en línea, proporciona un terreno fértil para aplicaciones NLP. La complejidad y los matices del idioma chino requieren soluciones avanzadas de NLP, impulsando la innovación y el desarrollo en este campo.
En abril de 2024, ExtractAlpha, proveedor de soluciones alternativas de datos y análisis, reveló su última innovación, la nueva señal de Japón, diseñada específicamente para el mercado de valores japonés. The Japan News Signal combina técnicas de aprendizaje automático, incluyendo un modelo sentimental construido a partir del BERT japonés, una herramienta de aprendizaje automático que utiliza vectores de texto integrados para predecir resultados a largo plazo.
El gobierno surcoreano está promoviendo activamente la tecnología fintech y la IA a través de diversos programas y subvenciones. Hay una alta demanda de servicios financieros digitales y personalizados entre consumidores con tecnología. Las instituciones financieras compiten para ofrecer un servicio de atención al cliente superior y una eficiencia operacional mediante tecnologías avanzadas como NLP.
Durante el festival de tecnología fina SFF2023 realizado en Singapur, importantes debates destacaron la intersección de la política, las finanzas y la tecnología. A medida que muchas empresas financieras exploran las aplicaciones de IA, la Autoridad Monetaria de Singapur (MAS) emerge por sus esfuerzos proactivos de aplicación. MAS alentó el papel de AI en la supervisión de las instituciones financieras, haciendo hincapié en el desarrollo de análisis de datos, incluyendo AI & ML, que está aumentando su capacidad para interpretar grandes conjuntos de datos e identificar señales de riesgo de manera efectiva.
Las empresas financieras de América del Norte están aprovechando NLP para conocer mejor las preferencias, comportamientos y crear una cartera de análisis de sentimientos. Al analizar datos no estructurados de interacciones con los clientes, incluyendo correos electrónicos, transcripciones de llamadas y publicaciones de redes sociales, los bancos ayudan a personalizar sus servicios y ofrece más impacto. Esta tendencia tiene como objetivo mejorar la satisfacción del cliente, la lealtad y la retención mediante la entrega de soluciones financieras adaptadas y el apoyo proactivo.
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Google LLC & Microsoft Corporation mantuvo más del 15% de participación de la NLP en la industria financiera en 2023. Google LLC es conocido por sus grandes capacidades en el dominio AI y ML. Los servicios de IA y ML de Google Cloud, aprovechan la plataforma NLP para entender el análisis de sentimientos de los usuarios, lo que permite a las empresas financieras extraer información de fuentes de datos no estructuradas como comunicaciones de clientes, noticias de mercado y archivos regulatorios.
Microsoft Corporation juega un papel vital en el NLP ya que ofrece Microsoft Azure, un conjunto de servicios útiles que incluyen capacidades de NLP como análisis de texto, comprensión de idiomas y análisis de sentimientos. La estructura de Microsoft Bot facilita el desarrollo y despliegue de asistentes virtuales de chatbots impulsados por AI. En el sector financiero, estos chatbots toman la ayuda de NLP para comprender " responder rápidamente a las preguntas del cliente, proporcionar información de cuenta, ofrecer asesoramiento financiero personalizado y ayudar con actividades transaccionales.
Procesamiento de Lengua Natural en Empresas Financieras Compartir
Los principales jugadores que operan en la NLP en la industria financiera son:
Procesamiento de Lengua Natural en Noticias de la Industria Financiera
El procesamiento del lenguaje natural en el informe de investigación del mercado financiero incluye una cobertura profunda de la industria con estimaciones " en términos de ingresos (USD millones) de 2021 a 2032, para los siguientes segmentos:
Mercado, por componente
Mercado, por Tecnología
Mercado, por aplicación
Mercado, por industria vertical
La información anterior se proporciona a las siguientes regiones y países:
Metodología de investigación, fuentes de datos y proceso de validación
Este informe se basa en un proceso de investigación estructurado basado en conversaciones directas con la industria, modelado propietario y validación cruzada rigurosa, y no solo en investigación de escritorio.
Nuestro proceso de investigación de 6 pasos
1. Diseño de investigación y supervisión de analistas
En GMI, nuestra metodología de investigación se basa en la experiencia humana, la validación rigurosa y la transparencia total. Cada perspectiva, análisis de tendencias y pronóstico en nuestros informes es desarrollado por analistas experimentados que entienden los matices de su mercado.
Nuestro enfoque integra una extensa investigación primaria a través del compromiso directo con participantes y expertos de la industria, complementada con una investigación secundaria integral de fuentes globales verificadas. Aplicamos análisis de impacto cuantificado para ofrecer pronósticos confiables, manteniendo una trazabilidad completa desde las fuentes de datos originales hasta los insights finales.
2. Investigación primaria
La investigación primaria forma la columna vertebral de nuestra metodología, contribuyendo con casi el 80% a los insights generales. Implica el compromiso directo con los participantes de la industria para garantizar la precisión y profundidad en el análisis. Nuestro programa de entrevistas estructuradas cubre los mercados regionales y globales, con aportes de ejecutivos de nivel C, directores y expertos en la materia. Estas interacciones proporcionan perspectivas estratégicas, operativas y técnicas, permitiendo insights completos y pronósticos de mercado confiables.
3. Minería de datos y análisis de mercado
La minería de datos es una parte clave de nuestro proceso de investigación, contribuyendo con casi el 20% a la metodología general. Implica analizar la estructura del mercado, identificar las tendencias de la industria y evaluar los factores macroeconómicos a través del análisis de participación en los ingresos de los principales actores. Los datos relevantes se recopilan de fuentes pagas y gratuitas para construir una base de datos confiable. Esta información se integra luego para respaldar la investigación primaria y el dimensionamiento del mercado, con validación de partes interesadas clave como distribuidores, fabricantes y asociaciones.
4. Dimensionamiento del mercado
Nuestro dimensionamiento del mercado se basa en un enfoque ascendente, comenzando con datos de ingresos de empresas recopilados directamente a través de entrevistas primarias, junto con cifras de volumen de producción de fabricantes y estadísticas de instalación o implementación. Estos datos se ensamblan a través de los mercados regionales para llegar a una estimación global fundamentada en la actividad real de la industria.
5. Modelo de pronóstico y supuestos clave
Cada pronóstico incluye documentación explícita de:
✓ Principales impulsores de crecimiento y su impacto asumido
✓ Factores restrictivos y escenarios de mitigación
✓ Supuestos regulatorios y riesgo de cambio de política
✓ Parámetro de la curva de adopción tecnológica
✓ Supuestos macroeconómicos (crecimiento del PIB, inflación, moneda)
✓ Dinámicas competitivas y expectativas de entrada/salida al mercado
6. Validación y aseguramiento de calidad
Las etapas finales implican validación humana, donde expertos del dominio revisan manualmente los datos filtrados para identificar matices y errores contextuales que los sistemas automatizados podrían pasar por alto. Esta revisión de expertos añade una capa crítica de aseguramiento de calidad, asegurando que los datos se alineen con los objetivos de investigación y los estándares específicos del dominio.
Nuestro proceso de validación de triple capa garantiza la máxima fiabilidad de los datos:
✓ Validación estadística
✓ Validación de expertos
✓ Verificación de la realidad del mercado
Confianza & credibilidad
Fuentes de datos verificadas
Publicaciones comerciales
Revistas del sector de seguridad y defensa y prensa especializada
Bases de datos industriales
Bases de datos de mercado propias y de terceros
Documentos regulatorios
Registros de contratación pública y documentos de política
Investigación académica
Estudios universitarios e informes de instituciones especializadas
Informes corporativos
Informes anuales, presentaciones a inversores y declaraciones
Entrevistas con expertos
Alta dirección, responsables de compras y especialistas técnicos
Archivo GMI
Más de 13.000 estudios publicados en más de 30 sectores industriales
Datos comerciales
Volúmenes de importación/exportación, códigos HS y registros aduaneros
Parámetros estudiados y evaluados
Cada punto de datos de este informe se valida mediante entrevistas primarias, modelado ascendente real y rigurosas comprobaciones cruzadas. Lea sobre nuestro proceso de investigación →