Обработка естественного языка в размере финансового рынка, 2032 Доклад

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.

• Поставщики услуг используют передовые аналитические возможности, придерживаясь решений NLP, чтобы обеспечить более глубокое понимание финансовых данных и помочь фирмам принимать правильные решения. Тенденция поощряет расширение использования алгоритмов ML и AI для повышения точности и актуальности идей, основанных на НЛП, обеспечивая более обоснованное принятие решений финансовыми учреждениями.
• Существует растущая тенденция к предложению решений NLP, которые включают надежные функции соблюдения нормативных требований. Поставщики услуг разрабатывают алгоритмы и структуры, которые могут интерпретировать и придерживаться сложных нормативных требований, таких как GDPR и стандарты финансовой отчетности. Это гарантирует, что приложения NLP не только эффективно анализируют данные, но и отвечают строгим требованиям соответствия, снижая регуляторные риски для финансовых компаний.

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.

• Существует тенденция к разработке NLP-решений, которые могут понимать и интерпретировать контекст запросов и взаимодействия с клиентами. Это помогает банкам предоставлять персонализированные ответы на основе индивидуальных предпочтений клиентов, истории транзакций и финансовых целей. Например, чат-боты на основе НЛП обеспечивают более содержательные разговоры для клиентов и предлагают им индивидуальную помощь по сложным финансовым запросам.
• Банки интегрируют возможности НЛП по нескольким каналам, включая веб-сайты, мобильные приложения и платформы социальных сетей. Этот многоканальный подход обеспечивает согласованный и бесшовный опыт клиентов, позволяя клиентам взаимодействовать со своим банком, используя запросы и команды на естественном языке в различных цифровых точках контакта. Эта тенденция не только повышает удобство для клиентов, но и повышает общую удовлетворенность и лояльность.

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:

• Google LLC
• Корпорация Microsoft
• IBM Corporation
• Amazon Web Services, Inc.
• SAS Institute Inc.
• Технологии Uniphore Инк.
• Veritone, Inc.

Обработка естественного языка в новостях финансовой отрасли

• В феврале 2023 года Oracle представила Oracle Banking Cloud Services, новый набор модульных, адаптируемых облачных сервисов. Этот запуск включает в себя шесть новых услуг, предназначенных для предоставления банкам масштабируемых решений для обработки корпоративных депозитных счетов, общекорпоративных лимитов и управления обеспечением, глобальной обработки платежей в режиме реального времени ISO20022, управления API, розничной регистрации и происхождения, а также улучшенного цифрового опыта самообслуживания. Используя архитектуру микросервисов, эти предложения позволяют банкам быстро и безопасно обновлять и модернизировать свои бизнес-возможности.
• В ноябре 2021 года IBM объявила о предстоящих усовершенствованиях IBM Watson Discovery, направленных на возможности NLP. Обновления направлены на улучшение обслуживания клиентов и рационализацию бизнес-операций путем извлечения информации и синтеза информации из сложных документов.

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

• Программное обеспечение
  • Программное обеспечение NLP на основе правил
  • Регулярное выражение (Regex)
  • Машины конечного состояния (FSM)
  • Признание сущности (NER)
  • Тегирование части речи (POS)
  • Статистическое программное обеспечение NLP
  • Наивные штыки
  • Регрессия логистики
  • Поддерживающие векторные машины (SVM)
  • Рекуррентные нейронные сети (RNN)
  • Программное обеспечение Hybrid NLP
  • Распределение латентного дирихле (LDA)
  • Скрытые модели Маркова (HMM)
  • Условные случайные поля (CRF)
• Услуги
  • Профессиональные услуги
    • Обучение и консультирование
    • Системная интеграция и внедрение
    • Поддержка и обслуживание
  • Управляемые услуги

Рынок, по Технология

• Машинное обучение
  • Надзорное обучение
  • Неконтролируемое обучение
  • Усиление обучения
• Глубокое обучение
  • Сверточные нейронные сети (CNN)
  • Рекуррентные нейронные сети (RNN)
  • Трансформаторные модели (BERT, GPT-3 и др.)
• Генерация естественного языка
  • Автоматическое написание отчетов
  • Общение с клиентами
  • Формирование финансовых документов
• Классификация текста
  • Классификация чувств
  • Намеренная классификация
• Тема моделирования
  • Тема идентификация
  • Тема кластеризации
  • Тематическая визуализация
• Обнаружение эмоций
  • Распознавание эмоций
  • Классификация эмоций
• Другие

Рынок, по применению

• Анализ чувств
  • Управление репутацией бренда
  • Анализ рыночных настроений
  • Анализ отзывов клиентов
  • Анализ продуктов
  • Мониторинг социальных медиа
• Управление рисками и выявление мошенничества
  • Оценка кредитного риска
  • Обнаружение и предупреждение мошенничества
  • Борьба с отмыванием денег (AML)
  • Контроль соблюдения
  • Кибербезопасность и выявление угроз
• Контроль соблюдения
  • Контроль за соблюдением нормативных требований
  • Мониторинг соблюдения KYC/AML
  • Мониторинг соблюдения правовых и политических норм
  • Мониторинг следов ревизии
  • Надзор за торговлей
• Инвестиционный анализ
  • Распределение активов и оптимизация портфеля
  • Исследование и анализ справедливости
  • Количественный анализ и моделирование
  • Инвестиционные рекомендации и планирование
  • Управление рисками и прогнозирование
  • Идентификация инвестиционных возможностей
• Финансовые новости и анализ рынка
  • Финансовые новости и анализ
  • Прогноз фондового рынка
  • Макроэкономический анализ
• Обслуживание клиентов и поддержка
  • Чат-боты и виртуальные помощники
  • Персонализированная поддержка и обслуживание
  • Решение по жалобам
  • Решение запросов и управление эскалацией
  • Варианты самообслуживания
• Анализ документов и контрактов
  • Управление контрактами
  • Анализ правовых документов
  • Анализ должной осмотрительности
  • Извлечение данных и нормализация
• Распознавание речи и транскрипция
  • Голосовой поиск и навигация
  • Преобразование речи в текст
  • Вызов транскрипции и анализа
  • Голосовая биометрия и аутентификация
  • Речевые виртуальные помощники
• Языковой перевод
  • Перевод финансовых документов
  • Перевод инвестиционного исследования
  • Многоязычное обслуживание клиентов и поддержка
  • Трансграничное деловое общение
  • Локализация и интернационализация
• Другие

Рынок по вертикали промышленности

• банковский
  • Розничный банкинг
  • Корпоративный банкинг
  • Инвестиционный банк
  • Управление благосостоянием
• Страхование
  • Страхование жизни
  • Страхование имущества и несчастных случаев
  • Медицинское страхование
• Финансовые услуги
  • Кредитный рейтинг
  • Обработка платежей и перевод
  • Бухгалтерский учет и аудит
  • Управление личными финансами
  • Робот-консультант
  • Криптовалюты и блокчейн
  • Прогноз движения акций
• Другие

Указанная выше информация предоставляется для следующих регионов и стран:

• Северная Америка
  • США.
  • Канада
• Европа
  • Германия
  • Великобритания
  • Франция
  • Италия
  • Испания
  • Остальная Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Япония
  • Индия
  • Южная Корея
  • АНЗ
  • Остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Мексика
  • Остальная часть Латинской Америки
• МЭА
  • ОАЭ
  • Саудовская Аравия
  • Южная Африка
  • Остальная часть MEA