Обработка естественного языка на финансовом рынке Размер и доля 2024-2032
Идентификатор отчета: GMI10488
|
Дата публикации: July 2024
|
Формат отчета: PDF
Скачать бесплатный PDF-файл
Авторы:
Suraj Gujar , Saptadeep Das
Обработка естественного языка в размере финансового рынка
Обработка естественного языка (NLP) в размере финансового рынка была оценена в 5,5 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, вырастет на более чем 25% в период с 2024 по 2032 год. Растущие достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) для рынка меняют способ работы финансовых фирм и учреждений, помогая улучшить опыт клиентов, улучшить процесс принятия решений и оптимизировать операции. Системы НЛП, основанные на искусственном интеллекте, предоставляют поддержку фирмам для изучения данных клиентов и предлагают персонализированные финансовые консультации с рекомендациями, помогая клиентам принимать обоснованные решения об инвестициях, сбережениях и расходах.
Например, в июне 2023 года Amazon Web Services (AWS) уведомила, что Banco Bilbao Vizcaya Argentaria, S.A. (BBVA), собирается изучить передовые технологии, такие как Amazon Bedrock. Amazon Bedrock предоставляет доступ к базовым моделям от Amazon и ведущих стартапов ИИ через интерфейс прикладного программирования (API), который BBVA стремится поддерживать и создавать инновационные финансовые решения.
Растущий объем неструктурированных данных в финансовой отрасли создает возможности для организаций в отрасли НЛП, поскольку неструктурированные данные включают электронные письма, сообщения в социальных сетях, новостные статьи, финансовые отчеты, отзывы клиентов и другие текстовые форматы, которые не идеально вписываются в традиционные базы данных. НЛП играет важную роль в использовании этих данных для извлечения ценной информации и улучшения различных аспектов финансовых операций. Различные банки и учреждения переходят на НЛП, чтобы понять и ответить на запросы клиентов, предоставляя персонализированные финансовые консультации, детали транзакций и оповещения.
Интеграция решений НЛП с устаревшими системами на финансовом рынке представляет собой несколько сложностей. Финансовые учреждения полагаются на устаревшие системы, что делает интеграцию сложным процессом. Наследственные системы часто работают в силосах, что затрудняет бесшовную интеграцию данных. Решения NLP требуют доступа к огромным объемам данных, и задача заключается в обеспечении совместимости и плавного потока данных между разрозненными системами. Системы Legacy основаны на устаревшей аппаратной и программной инфраструктуре, которая не имеет возможностей для поддержки передовых алгоритмов NLP и вычислительной мощности.
Обработка естественного языка на финансовом рынке тенденции
Финансовая индустрия значительно внедряет облачные сервисы для приложений NLP, чтобы использовать преимущества, которые она предоставляет, такие как масштабируемость, гибкость и решения на основе искусственного интеллекта, чтобы стимулировать понимание, инновации и конкурентные преимущества в финансовом секторе. Облачные платформы обеспечивают масштабируемость, позволяя финансовым учреждениям настраивать огромные объемы неструктурированных данных из источников, включая новостные статьи, социальные сети и финансовые отчеты. Эта масштабируемость имеет решающее значение для задач НЛП, таких как анализ настроений, обнаружение тенденций и оценка рисков, которые требуют обработки больших наборов данных в режиме реального времени. Облачные сервисы включают возможности ИИ и ML, которые необходимы для повышения точности и эффективности моделей НЛП в финансах.
Технологии автоматизируют такие задачи, как контроль соблюдения нормативных требований, анализ настроений клиентов и персонализированные финансовые консультации, что повышает операционную эффективность и удовлетворенность клиентов и создает фактор доверия. Например, в феврале 2022 года Google Cloud, KeyBank и Deloitte расширили многолетнее стратегическое сотрудничество, направленное на продвижение вперед принятия KeyBank облачной стратегии в банковском деле. Цель состоит в том, чтобы революционизировать свой подход к разработке, внедрению и предоставлению цифровых услуг клиентам, партнерам и сотрудникам, уделяя особое внимание безопасности на протяжении всего процесса трансформации.
В финансовой отрасли наблюдается значительный рост спроса на автоматизацию и эффективность, особенно в использовании НЛП. Эта технология все чаще используется для оптимизации таких процессов, как анализ настроений, выявление тенденций и оценка рисков, тем самым повышая операционную эффективность и возможности принятия решений в финансовых учреждениях. Алгоритмы NLP быстро анализируют и извлекают ценную информацию из различных источников, включая новостные статьи, ленты в социальных сетях, отчеты о доходах и нормативные документы.
Эта автоматизация ускоряет скорость обработки и анализа финансовых данных, что позволяет быстрее принимать решения. Например, в апреле 2024 года Oracle Financial Services запустила Oracle Financial Services Compliance Agent, новый облачный сервис на базе ИИ, предназначенный для банков. Эта услуга позволяет банкам проводить экономически эффективное тестирование гипотетического сценария, корректировать пороговые значения и средства контроля, анализировать транзакции, обнаруживать подозрительные действия и более эффективно повышать эффективность мер по соблюдению требований.
Обработка естественного языка в анализе финансового рынка
На основе компонентов рынок сегментирован на программное обеспечение и услуги. Сегмент услуг представляет собой самый быстрорастущий сегмент с CAGR более 20% в период с 2024 по 2032 год.
Основываясь на отраслевой вертикали, НЛП на финансовом рынке подразделяется на банковское дело, страхование, финансовые услуги и другие. Банковский сегмент доминировал на рынке в 2023 году и, как ожидается, достигнет более 20 миллиардов долларов США к 2032 году.
НЛП на финансовом рынке переживает значительный рост в Азиатско-Тихоокеанском регионе и, по оценкам, достигнет 10 миллиардов долларов США к 2032 году. Растущее использование ресурсов и инструментов на основе ИИ в финансовых учреждениях Азиатско-Тихоокеанского региона расширяет НЛП в финансовых секторах. Ресурсы, такие как чат-боты, в полной мере используют НЛП для взаимодействия с клиентами на их родных языках и предоставляют им персонализированную помощь, отвечая на все финансовые вопросы и явные сомнения в отношении остатков на счетах, истории транзакций и даже предлагая финансовые консультации.
Большая и растущая цифровая экономика Китая со значительным проникновением электронной коммерции и онлайн-банкинга обеспечивает плодородную почву для приложений НЛП. Сложность и нюансы китайского языка требуют передовых решений НЛП, стимулирующих инновации и развитие в этой области.
В апреле 2024 года ExtractAlpha, поставщик альтернативных решений для данных и аналитики, представил свою последнюю инновацию, Japan New Signal, которая разработана специально для японского фондового рынка. Japan News Signal сочетает в себе методы машинного обучения, в том числе модель настроений, построенную из японского BERT, инструмента машинного обучения, который использует встроенные текстовые векторы для прогнозирования долгосрочных результатов.
Правительство Южной Кореи активно продвигает финтех и ИИ через различные программы и субсидии. Существует высокий спрос на цифровые и персонализированные финансовые услуги среди технически подкованных потребителей. Финансовые учреждения конкурируют за обеспечение превосходного обслуживания клиентов и операционной эффективности с помощью передовых технологий, таких как НЛП.
Во время фестиваля финтеха SFF2023 в Сингапуре были проведены важные дискуссии, посвященные пересечению политики, финансов и технологий. По мере того, как многие финансовые фирмы изучают приложения ИИ, Денежно-кредитное управление Сингапура (MAS) начинает активно внедрять их. MAS поощряет роль ИИ в надзоре за финансовыми учреждениями, подчеркивая развитие аналитики данных, в том числе AI & ML, которая повышает его способность эффективно интерпретировать большие наборы данных и идентифицировать сигналы риска.
Финансовые фирмы в Северной Америке используют НЛП для получения более глубокого знания о предпочтениях, поведении клиентов и создания портфеля анализа настроений. Анализируя неструктурированные данные от взаимодействия с клиентами, включая электронные письма, стенограммы звонков и сообщения в социальных сетях, банки помогают персонализировать свои услуги и предложения более эффективно. Эта тенденция направлена на повышение удовлетворенности клиентов, лояльности и удержания клиентов путем предоставления индивидуальных финансовых решений и активной поддержки.
Обработка естественного языка в доле финансового рынка
Google LLC и Microsoft Corporation владели более чем 15% акций НЛП в финансовой отрасли в 2023 году. Google LLC известна своими большими возможностями в области ИИ и ML. AI и ML-сервисы Google Cloud используют платформу NLP для понимания анализа настроений пользователей, что позволяет финансовым фирмам извлекать действенную информацию из неструктурированных источников данных, таких как коммуникации с клиентами, новости рынка и нормативные документы.
Корпорация Microsoft играет жизненно важную роль в НЛП, поскольку она предлагает Microsoft Azure, набор полезных услуг, которые включают возможности НЛП, такие как текстовая аналитика, понимание языка и анализ настроений. Структура Microsoft Bot облегчает разработку и развертывание чат-ботов и виртуальных помощников на базе ИИ. В финансовом секторе эти чат-боты используют NLP для понимания и быстрого реагирования на запросы клиентов, предоставления информации об учетной записи, предоставления персонализированных финансовых консультаций и оказания помощи в транзакционной деятельности.
Обработка естественного языка в финансовых компаниях Поделиться
Основными игроками, работающими в НЛП в финансовой отрасли, являются:
Обработка естественного языка в новостях финансовой отрасли
Обработка естественного языка в отчете по исследованиям финансового рынка включает в себя углубленный охват отрасли. с оценками и прогнозом в отношении выручки (миллион долларов США) с 2021 по 2032 год, для следующих сегментов:
Рынок, по компонентам
Рынок, по Технология
Рынок, по применению
Рынок по вертикали промышленности
Указанная выше информация предоставляется для следующих регионов и стран:
Методология исследования, источники данных и процесс валидации
Этот отчёт основан на структурированном исследовательском процессе, построенном на прямых отраслевых беседах, собственном моделировании и строгой перекрёстной проверке, а не просто на кабинетных исследованиях.
Наш 6-этапный процесс исследования
1. Дизайн исследования и контроль аналитиков
В GMI наша исследовательская методология построена на основе человеческого опыта, строгой валидации и полной прозрачности. Каждый инсайт, анализ трендов и прогноз в наших отчётах разрабатывается опытными аналитиками, которые понимают нюансы вашего рынка.
Наш подход интегрирует обширные первичные исследования через прямое взаимодействие с участниками отрасли и экспертами, дополненные всесторонними вторичными исследованиями из проверенных глобальных источников. Мы применяем количественный анализ воздействия для предоставления надёжных прогнозов, сохраняя полную прослеживаемость от исходных источников данных до финальных инсайтов.
2. Первичное исследование
Первичное исследование составляет основу нашей методологии, внося около 80% в общие инсайты. Оно включает прямое взаимодействие с участниками отрасли для обеспечения точности и глубины анализа. Наша структурированная программа интервью охватывает региональные и глобальные рынки с участием руководителей высшего звена, директоров и предметных экспертов. Эти взаимодействия дают стратегические, операционные и технические перспективы, обеспечивая всесторонние инсайты и надёжные рыночные прогнозы.
3. Интеллектуальный анализ данных и анализ рынка
Интеллектуальный анализ данных является ключевой частью нашего исследовательского процесса, внося около 20% в общую методологию. Он включает анализ структуры рынка, выявление отраслевых трендов и оценку макроэкономических факторов через анализ доли выручки крупных игроков. Соответствующие данные собираются из платных и бесплатных источников для создания надёжной базы данных. Эта информация затем интегрируется для поддержки первичных исследований и оценки размера рынка с валидацией от ключевых заинтересованных сторон, таких как дистрибьюторы, производители и ассоциации.
4. Оценка размера рынка
Наша оценка размера рынка построена на методе восходящего анализа, начиная с данных о выручке компаний, полученных непосредственно в ходе первичных интервью, а также показателей объёма производства от производителей и статистики установок или развёртывания. Эти данные объединяются по региональным рынкам для получения глобальной оценки, основанной на реальной отраслевой деятельности.
5. Модель прогноза и ключевые допущения
Каждый прогноз включает явную документацию следующего:
✓ Основные драйверы роста и их предполагаемое влияние
✓ Сдерживающие факторы и сценарии смягчения
✓ Нормативные допущения и риск изменения политики
✓ Параметр кривой технологического освоения
✓ Макроэкономические допущения (рост ВВП, инфляция, валюта)
✓ Конкурентная динамика и ожидаемый вход/выход на рынок
6. Валидация и обеспечение качества
На заключительных этапах осуществляется человеческая валидация, в рамках которой эксперты в области вручную проверяют отфильтрованные данные для выявления нюансов и контекстуальных ошибок, которые могут ускользнуть автоматизированные системы. Эта экспертная проверка добавляет важный уровень контроля качества, обеспечивая соответствие данных целям исследования и отраслевым стандартам.
Наш трёхуровневый процесс валидации обеспечивает максимальную надёжность данных:
✓ Статистическая валидация
✓ Экспертная валидация
✓ Проверка рыночной реальности
Доверие и достоверность
Проверенные источники данных
Отраслевые издания
Журналы и торговая пресса в сфере безопасности и обороны
Отраслевые базы данных
Собственные и сторонние рыночные базы данных
Нормативные документы
Государственные закупочные записи и политические документы
Академические исследования
Университетские исследования и отчёты специализированных учреждений
Корпоративные отчёты
Годовые отчёты, презентации для инвесторов и регуляторные документы
Экспертные интервью
Топ-менеджеры, руководители по закупкам и технические специалисты
Архив GMI
Более 13 000 опубликованных исследований по более 30 отраслям
Торговые данные
Объёмы импорта/экспорта, коды ТН ВЭД и таможенные записи
Изучаемые и оцениваемые параметры
Каждая точка данных в этом отчёте проверена с помощью первичных интервью, подлинного восходящего моделирования и строгой перекрёстной проверки. Узнайте больше о нашем исследовательском процессе →