金融市场的自然语言处理 大小和分享 2024-2032

金融市场规模中的自然语言处理

2023年,金融市场规模中的自然语言处理(NLP)价值为55亿美元,预计在2024至2032年间,CAGR将增长25%以上. 市场人工智能和机器学习方面的不断进步正在改变金融公司和机构的运作方式,有助于增强客户的经验,改进决策过程并精简业务。 AI驱动的NLP系统为公司调查客户数据提供支持,并提供个人化的财务建议并提出建议,帮助客户就投资、储蓄和支出作出知情决定。

例如,2023年6月,亚马逊网络服务公司(AWS)通知说,Banco Bilbao Vizcaya Argentaria, S.A.(BBVA)将探索亚马逊Bedrock等先进技术。 Amazon Bedrock正通过应用程序接口(API)为来自Amazon的地基模型提供入侵,并领导AI的起动点,BBVA旨在持有并创造创新的财务解决方案.

金融业非结构化数据数量不断增加,为NLP行业的组织创造了机会,因为非结构化数据包括电子邮件、社交媒体帖子、新闻文章、财务报告、客户评论以及其他不完全融入传统数据库的文本繁多格式。 NLP在利用这些数据获取宝贵的见解和加强金融业务的各个方面方面发挥着关键作用。 各种银行和机构正在转向NLP,以了解并答复客户询问,提供个性化的财务建议、交易细节和警报。

将NLP解决方案与金融市场上遗留的系统相结合,具有若干复杂性。 金融机构依赖遗留系统,使一体化成为一个具有挑战性的进程。 后遗症系统往往在筒仓中运行,使得数据难以无缝地整合. NLP解决方案需要获取大量数据,挑战在于确保不同系统之间的兼容性和平稳的数据流动. 后遗症系统基于过时的硬件和软件基础设施,缺乏支持先进的NLP算法和处理功率的能力.

金融市场中的自然语言处理 趋势

金融业在NLP应用中大量采用以云为基础的服务,以利用它所提供的优势,如可伸缩性、灵活性和AI驱动解决方案,推动金融部门的洞察力、创新和竞争优势。 云平台提供可扩展性,使金融机构能够配置来自包括新闻文章、社交媒体和财务报告在内的来源的大量非结构数据。 这种可扩展性对于NLP任务至关重要,如情绪分析,趋势检测和风险评估等需要实时处理大型数据集. 云服务包含AI & ML能力,对于提高NLP模型在金融领域的准确性和效率至关重要.

这些技术使监管遵守情况监测、客户情绪分析和个性化财务咨询等任务自动化,提高了业务效率和客户满意度并建立了信任因素。 例如,2022年2月,Google Cloud、KeyBank和Deloitte扩展了多年期战略合作,旨在促进KeyBank在银行业采用云战略。 其目的是使其发展、实施和向客户、伙伴和雇员提供数字服务的方法革命化,并在整个转型过程中大力强调安全。

金融业对自动化和效率的需求明显增加,特别是在利用NLP方面。 人们越来越多地寻求这种技术来简化情绪分析、趋势检测和风险评估等程序,从而提高各金融机构的业务效率和决策能力。 NLP算法迅速分析并从各种来源,包括新闻文章、社交媒体素材、收入报告和监管申报中获取宝贵的见解。

这种自动化加快了财务数据的处理和分析速度,从而能够更快地作出决策。 例如,在2024年4月,甲骨文金融服务公司推出了"甲骨文金融服务合规代理公司"(Oracle Financial Services Administration Agent),这是为银行设计的新型AI动力云服务. 这项服务使银行能够进行成本效益高的假设情景测试、调整门槛和控制、分析交易、发现可疑活动并更有效地加强遵守努力。

金融市场分析中的自然语言处理

基于组件,市场被分割为软件和服务. 服务部门是增长最快的部门,在2024至2032年间,CAGR超过20%.

• 服务提供者正在利用遵守NLP解决方案的先进分析能力,对金融数据提供更深入的见解,并帮助公司作出正确的决定。 这一趋势鼓励扩大使用ML和AI算法,以提高NLP驱动的见解的准确性和相关性,确保金融机构作出更知情的决策.
• 提供NLP解决方案的趋势越来越大,其中包括强有力的监管合规特征。 服务提供商正在开发算法和框架,能够解释和遵守复杂的监管要求,如GDPR和财务报告准则. 这确保NLP的应用不仅能有效分析数据,而且能满足严格的合规要求,减少金融公司的监管风险.

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基于行业纵向,金融市场上的NLP被划分为银行,保险,金融服务等部门. 银行业在2023年主导了市场,预计到2032年将达到200多亿美元。

• 有一种趋势是开发NLP解决方案,能够理解和解释客户查询和互动的背景. 这有助于银行根据客户个人偏好、交易历史和金融目标提供个性化的应对措施。 例如,由NLP驱动的聊天器为客户提供更有意义的对话,并在复杂的财务查询下为他们提供量身定制的产品援助.
• 银行通过多个渠道整合NLP能力,包括网站、移动应用程序和社交媒体平台。 这种全方位通道方法确保了客户的一致和无缝体验,使客户能够使用自然语言查询和命令与银行互动,跨越各种数字接头点. 这一趋势不仅增加了客户的便利,而且提高了总体满意度和忠诚度.

金融市场的NLP在亚太地区正出现大幅增长,估计到2032年将达到100亿美元。 亚太区域金融机构越来越多地使用人工智能资源和工具,这正在扩大金融部门的NLP。 聊天人等资源充分利用NLP,以当地语言与客户互动,为他们提供个性化协助,回答所有财务相关问题,并明确质疑账户余额、交易历史,甚至提供财务咨询。

中国规模庞大并不断发展的数字经济有显著的电子商务和在线银行渗透,为NLP应用提供了肥沃的土壤. 中国语言的复杂性和细微性要求先进的NLP解决方案,推动这一领域的创新和发展.

2024年4月,替代数据和分析解决方案的提供商ExtractAlpha揭开了最新创新,即专门为日本股市设计的"日本新信号". 日本"新闻信号"结合了机器学习技术,包括由日本BERT所构建的情绪模型,一种使用嵌入式文本向量来预测长期结果的机器学习工具.

韩国政府正通过各种方案和补贴,积极推广金融技术及AI。 技术熟练的消费者对数字化和个性化金融服务的需求很高。 金融机构正通过NLP等先进技术竞争,以提供优越的客户服务和业务效率.

在新加坡举行的SFF-2023号鳍技术节期间,重要的讨论突出了政策、金融和技术的交叉。 随着许多金融公司探索AI应用,新加坡货币管理局(货币局)出现了其主动积极的实施努力. MAS鼓励大赦国际在监督金融机构方面发挥作用,强调数据分析(包括AI & ML)的发展,这正在提高它解释大量数据和有效识别风险信号的能力。

北美的金融公司正在利用NLP来更深入地了解客户的偏好,行为,并创建一个情绪分析组合. 通过分析客户互动(包括电子邮件、电话记录和社交媒体帖子)产生的非结构化数据,银行帮助实现服务个性化,并提供更具影响力的服务。 这一趋势旨在通过提供量身定制的财务解决方案和积极主动的支助,提高客户的满意度、忠诚度和保留率。

金融市场份额中的自然语言处理

Google LLC & Microsoft Corporation在2023年持有超过15%的NLP在金融业的份额. Google LLC以其在AI和ML域中的巨大能力而出名. Google Cloud的AI和ML服务,利用NLP平台来理解用户的情绪分析,这使得金融公司能够从客户通信,市场新闻,监管备案等非结构化数据来源中提取可操作的见解.

微软公司在NLP中发挥着至关重要的作用,因为它为Microsoft Azure提供了一套有益的服务,其中包括NLP能力,如文本分析、语言理解和情绪分析。 微软Bot架构为AI动力聊天器和虚拟助手的开发和部署提供方便. 在金融部门,这些聊天员利用NLP帮助了解并迅速答复客户询问,提供账户信息,提供个性化的财务建议,并协助交易活动。

金融公司的自然语言处理 份额

在NLP在金融业的主要角色有:

• 谷歌有限责任公司
• 微软公司
• IBM公司
• 亚马逊网络服务股份有限公司.
• SAS研究所公司.
• 单相技术 企业
• 维利通股份有限公司.

金融业新闻中的自然语言处理

• 2023年2月,甲骨文公司推出"甲骨文银行云服务"(Oracle Banking Cloud Services),这是一套全新的模块化,可适应的云内服务. 这一启动包括6个新的服务,旨在为银行提供企业需求存款账户处理、全企业限额和抵押品管理、实时ISO20022全球支付处理、API管理、零售入住和出厂以及增强自助数字经验的可扩展解决方案。 利用微型服务架构,这些服务使银行能够迅速、安全地更新业务能力并实现现代化。
• 2021年11月,IBM宣布即将对IBM Watson Discovery进行增强,以NLP能力为目标. 更新的目的是通过从复杂文件中取出真知灼见并综合信息,改善客户的照顾并精简业务。

金融市场研究报告中的自然语言处理包括对该行业的深入报道 估计和预测2021年至2032年的收入(百万美元), 下列部分:

按构成部分分列的市场

• 软件
  • 基于规则的 NLP 软件
  • 正则表达式( Regex)
  • 有限国家机器
  • 命名的实体识别( NER)
  • 语音部分标记
  • NLP 统计软件
  • 自然湾
  • 后勤回归
  • 支持向量机
  • 经常性神经网络(RNN)
  • 混合NLP软件
  • 底特律奖分配(LDA)
  • 隐藏的马可夫模型( HMMs)
  • 有条件的随机场
• 服务
  • 专业服务
    • 培训和咨询
    • 系统整合和实施
    • 支助和维持
  • 管理服务

市场,由 技术

• 机器学习
  • 监督学习
  • 无监督的学习
  • 加强学习
• 深入学习
  • 革命神经网络(CNN).
  • 经常神经网络(RNN)
  • 变压器模型(BERT,GPT-3等).
• 自然语言生成
  • 自动编写报告
  • 客户通信
  • 财务文件生成
• 文本分类
  • 感官分类
  • 意图分类
• 专题建模
  • 专题鉴定
  • 专题分组
  • 专题可视化
• 情感检测
  • 情感识别
  • 情感分类
• 其他人员

市场,按应用

• B. 观点分析
  • 品牌声誉管理
  • 市场情绪分析
  • 客户反馈分析
  • 产品审查分析
  • 社交媒体监测
• 风险管理和欺诈侦查
  • 信用风险评估
  • 发现和预防欺诈
  • 反洗钱
  • 遵守情况监测
  • 网络安全和威胁侦测
• 遵守情况监测
  • 监管遵守情况监测
  • KYC/AML 遵守情况监测
  • 法律和政策遵守情况监测
  • 审计线索监测
  • 贸易监督
• 投资分析
  • 资产分配和组合优化
  • 公平研究和分析
  • 定量分析和建模
  • 投资建议和规划
  • 风险管理和预测
  • 确定投资机会
• 金融新闻和市场分析
  • 金融新闻和分析
  • 股票市场预测
  • 宏观经济分析
• 客户服务和支助
  • 聊天机器人和虚拟助手
  • 个性化支助和服务
  • 申诉的解决
  • 查询解决和升级管理
  • 自助选择
• 文件和合同分析
  • 合同管理
  • 法律文件分析
  • 尽责分析
  • 数据提取和正常化
• 语音识别和记录
  • 语音辅助搜索和导航
  • 语音对文本转换
  • 调用转录和分析
  • 语音生物鉴别和认证
  • 语音辅助虚拟助理
• 语文翻译
  • 财务文件翻译
  • 投资研究翻译
  • 多语种客户服务和支助
  • 跨境商业通信
  • 本地化和国际化
• 其他人员

市场,按行业分类

• 银行业务
  • 零售银行
  • 公司银行业务
  • 投资银行
  • 财富管理
• 保险
  • 人寿保险
  • 财产和伤亡保险
  • 健康保险
• 金融服务
  • 信用评级
  • 付款处理和汇款
  • 会计和审计
  • 个人财务管理
  • 机器人咨询
  • 密码和区块链
  • 库存流动预测
• 其他人员

现就下列区域和国家提供上述资料:

• 北美
  • 美国.
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 联合王国
  • 法国
  • 意大利
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  • 欧洲其他地区
• 亚太
  • 中国
  • 日本
  • 印度
  • 韩国
  • 澳大利亚
  • 亚洲及太平洋其他地区
• 拉丁美洲
  • 联合国
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 米兰
  • 阿联酋
  • 沙特阿拉伯
  • 南非
  • 其余的MEA地区