Marktgröße für die Verarbeitung natürlicher Sprache im Finanzwesen – nach Komponente (Software, Dienstleistungen), nach Vertriebskanal (Online, Offline), nach Technologie, nach Anwendung, nach Branche, Prognose 2024–2032

Natürliche Sprachverarbeitung in Finanzmarktgröße

Die Natural Language Processing (NLP) in der Finanzmarktgröße wurde 2023 auf 5,5 Milliarden USD geschätzt und wird voraussichtlich zwischen 2024 und 2032 bei einem CAGR von über 25% wachsen. Die zunehmenden Fortschritte in Artificial Intelligence (AI) und Machine Learning (ML) für den Markt verändern die Funktionsweise von Finanzfirmen und Institutionen, helfen, die Kundenerfahrungen zu verbessern, den Entscheidungsprozess zu verbessern und den Betrieb zu optimieren. KI-getriebene NLP-Systeme unterstützen die Unternehmen bei der Erhebung von Kundendaten und bieten personalisierte Finanzberatung mit Empfehlungen und helfen den Kunden dabei, fundierte Entscheidungen über Investitionen, Einsparungen und Ausgaben zu treffen.

Zum Beispiel hat Amazon Web Services (AWS) im Juni 2023 mitgeteilt, dass Banco Bilbao Vizcaya Argentaria, S.A. (BBVA) die fortschrittlichen Technologien wie Amazon Bedrock erkunden soll. Amazon Bedrock bietet Gründungsmodelle von Amazon und führenden KI-Startups über eine Application Programing Interface (API) an, die BBVA auf innovative Finanzlösungen abzielt.

Das wachsende Volumen unstrukturierter Daten in der Finanzbranche schafft Chancen für Organisationen in der NLP-Branche, da unstrukturierte Daten E-Mails, Social Media-Posts, Nachrichtenartikel, Finanzberichte, Kundenrezensionen und andere Text-heavy-Formate umfassen, die nicht ordentlich in traditionelle Datenbanken passen. NLP spielt eine wichtige Rolle bei der Nutzung dieser Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und verschiedene Aspekte des Finanzgeschäfts zu verbessern. Verschiedene Banken und Institutionen verschieben sich in Richtung NLP, um Kundenanfragen zu verstehen und zu beantworten, personalisierte Finanzberatung, Transaktionsdetails und Alarme.

Die Integration von NLP-Lösungen mit Altsystemen auf dem Finanzmarkt stellt mehrere Komplexitäten dar. Finanzinstitute verlassen sich auf Altsysteme und machen die Integration zu einem herausfordernden Prozess. Legacy-Systeme arbeiten oft in Silos, so dass es schwierig ist, Daten nahtlos zu integrieren. NLP-Lösungen benötigen Zugang zu umfangreichen Datenmengen und die Herausforderung besteht darin, Kompatibilität und reibungslosen Datenfluss zwischen verschiedenen Systemen zu gewährleisten. Legacy-Systeme basieren auf einer veralteten Hardware- & Software-Infrastruktur, die die Fähigkeiten zur Unterstützung fortgeschrittener NLP-Algorithmen und Verarbeitungsleistung fehlt.

Natürliche Sprachverarbeitung im Finanzmarkt Trends

Die Finanzbranche setzt Cloud-basierte Services für NLP-Anwendungen ein, um die Vorteile zu nutzen, die sie bietet, wie Skalierbarkeit, Flexibilität und AI-powered-Lösungen, um Einblicke, Innovation und Wettbewerbsvorteile im Finanzsektor zu fördern. Cloud-Plattformen bieten Skalierbarkeit, so dass Finanzinstitute riesige Mengen unstrukturierter Daten aus Quellen wie Nachrichtenartikeln, Social Media und Finanzberichte konfigurieren können. Diese Skalierbarkeit ist entscheidend für NLP-Aufgaben wie Stimmungsanalyse, Trenderkennung und Risikobewertung, die die Verarbeitung großer Datensätze in Echtzeit erfordern. Cloud-Dienste umfassen KI- & ML-Fähigkeiten, die für die Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz von NLP-Modellen im Finanzwesen unerlässlich sind.

Die Technologien automatisieren die Aufgaben wie regulatorische Compliance-Überwachung, Kunden sentiment-Analyse und personalisierte Finanzberatung, was die operative Effizienz und Kundenzufriedenheit verbessert und den Vertrauensfaktor baut. So erweiterten Google Cloud, KeyBank und Deloitte im Februar 2022 die mehrjährige strategische Zusammenarbeit, um die Einführung einer Cloud-Strategie im Bankwesen voranzutreiben. Ziel ist es, seinen Ansatz zur Entwicklung, Umsetzung und Bereitstellung digitaler Dienste für Kunden, Partner und Mitarbeiter zu revolutionieren, wobei die Sicherheit im gesamten Transformationsprozess stark betont wird.

In der Finanzbranche gibt es einen nennenswerten Bedarfsanstieg für Automatisierung und Effizienz, insbesondere bei der NLP. Diese Technologie wird zunehmend angestrebt, Prozesse wie Stimmungsanalyse, Trenderkennung und Risikobewertung zu optimieren, wodurch die operative Effizienz und Entscheidungsfähigkeiten in Finanzinstituten verbessert werden. NLP-Algorithmen analysieren und extrahieren wertvolle Erkenntnisse aus diversen Quellen wie Nachrichtenartikeln, Social Media Feeds, Ergebnisberichte und regulatorische Filings.

Diese Automatisierung beschleunigt die Geschwindigkeit, mit der Finanzdaten verarbeitet und analysiert werden, wodurch eine schnellere Entscheidungsfindung ermöglicht wird. Zum Beispiel startete Oracle Financial Services im April 2024 den Oracle Financial Services Compliance Agent, einen neuen, für Banken konzipierten, AI-powered Cloud Service. Dieser Service ermöglicht Banken, kostengünstige hypothetische Szenario-Tests durchzuführen, Schwellenwerte und Kontrollen anzupassen, Transaktionen zu analysieren, verdächtige Aktivitäten zu erkennen und Compliance-Bemühungen effizienter zu gestalten.

Natürliche Sprachverarbeitung in Finanzmarktanalyse

Basierend auf der Komponente wird der Markt in Software und Dienstleistungen segmentiert. Das Dienstleistungssegment ist das am schnellsten wachsende Segment mit einem CAGR von über 20% zwischen 2024 und 2032.

• Service-Provider nutzen fortschrittliche Analyse-Fähigkeiten, die mit NLP-Lösungen haften, um tiefere Einblicke in Finanzdaten zu ermöglichen und den Unternehmen dabei zu helfen, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Der Trend fördert den Ausbau der Nutzung von ML- und AI-Algorithmen, um die Genauigkeit und Relevanz von NLP-getriebenen Erkenntnissen zu verbessern und eine fundiertere Entscheidungsfindung durch Finanzinstitute zu gewährleisten.
• Es gibt einen wachsenden Trend, NLP-Lösungen anzubieten, die robuste regulatorische Compliance-Funktionen beinhalten. Dienstleister entwickeln Algorithmen und Rahmen, die komplexe regulatorische Anforderungen wie DSGVO und Finanzberichterstattungsstandards interpretieren und einhalten können. Dadurch wird sichergestellt, dass NLP-Anwendungen nicht nur Daten effektiv analysieren, sondern auch strenge Compliance-Mandats erfüllen und regulatorische Risiken für Finanzunternehmen reduzieren.

Die NLP im Finanzmarkt wird auf Basis der vertikalen Industrie in Banken, Versicherungen, Finanzdienstleistungen und andere Segmente unterteilt. Das Bankensegment dominierte den Markt im Jahr 2023 und wird bis 2032 voraussichtlich mehr als 20 Milliarden USD erreichen.

• Es gibt einen Trend zur Entwicklung von NLP-Lösungen, die den Kontext von Kundenanfragen und Interaktionen verstehen und interpretieren können. Dies hilft Banken bei der Bereitstellung personalisierter Antworten basierend auf individuellen Kundenpräferenzen, Transaktionshistorie und finanziellen Zielen. Zum Beispiel bietet NLP-powered Chatbots sinnvollere Gespräche für Kunden und bietet ihnen maßgeschneiderte Produktunterstützung unter den komplexen Finanzfragen.
• Banken integrieren NLP-Funktionen auf mehreren Kanälen, darunter Webseiten, mobile Apps und Social Media-Plattformen. Dieser Omni-Channel-Ansatz sorgt für konsistente und nahtlose Kundenerlebnisse, sodass Kunden mit ihrer Bank über natürliche Sprachabfragen und Befehle über verschiedene digitale Touchpoints interagieren können. Dieser Trend verbessert nicht nur den Komfort für Kunden, sondern verbessert auch die Gesamtzufriedenheit und Loyalität.

Die NLP auf dem Finanzmarkt erlebt ein beträchtliches Wachstum im asiatischen Pazifik und wird bis 2032 auf 10 Milliarden USD geschätzt. Die zunehmende Nutzung von AI-powered-Ressourcen und -Tools in Finanzinstituten in der Region Asien-Pazifik erweitert die NLP in Finanzsektoren. Die Ressourcen wie Chatbots nutzen NLP, um mit Kunden in ihren Muttersprachen zu interagieren, und bieten ihnen die personalisierte Hilfe, die Beantwortung aller finanziellen Probleme, und klare Zweifel in Bezug auf Kontobilanzen, Transaktionshistorie und sogar Finanzberatung.

Chinas große und wachsende digitale Wirtschaft, mit bedeutendem E-Commerce und Online-Banking-Pension, bietet einen fruchtbaren Boden für NLP-Anwendungen. Die Komplexität und Nuancen der chinesischen Sprache erfordern fortschrittliche NLP-Lösungen, treiben Innovation und Entwicklung in diesem Bereich.

Im April 2024 präsentierte ExtractAlpha, ein Anbieter von alternativen Daten- und Analyselösungen, seine neueste Innovation, das Japan New Signal, das speziell für den japanischen Aktienmarkt konzipiert ist. Das Japan News Signal kombiniert maschinelle Lerntechniken, darunter ein Stimmungsmodell, das aus dem japanischen BERT aufgebaut ist, ein Werkzeug Lerntool, das eingebettete Textvektoren verwendet, um langfristige Ergebnisse vorherzusagen.

Die südkoreanische Regierung fördert Fintech und KI durch verschiedene Programme und Subventionen. Es besteht eine hohe Nachfrage nach digitalen und personalisierten Finanzdienstleistungen unter tech-savvy Verbrauchern. Finanzinstitute konkurrieren, um über fortschrittliche Technologien wie NLP einen überlegenen Kundenservice und operative Effizienz zu bieten.

Während des Fin-Tech-Festivals SFF2023, das in Singapur durchgeführt wurde, haben wichtige Diskussionen die Schnittstelle von Politik, Finanzen und Technologie hervorgehoben. Wie viele Finanzunternehmen KI-Anwendungen erforschen, entsteht die Geldbehörde von Singapur (MAS) für ihre proaktiven Umsetzungsbemühungen. MAS ermutigte die Rolle der KI bei der Überwachung von Finanzinstituten, betonte die Entwicklung in der Datenanalyse, einschließlich AI & ML, die seine Fähigkeit erhöht, große Datensätze zu interpretieren und Risikosignale effektiv zu identifizieren.

Finanzunternehmen in Nordamerika nutzen NLP, um tiefere Kenntnisse über die Kundenpräferenzen, Verhaltensweisen zu erhalten und ein Portfolio an sentimentalen Analysen zu erstellen. Durch die Analyse unstrukturierter Daten aus Kundeninteraktionen, einschließlich E-Mails, Call-Transcripts und Social Media-Posts, helfen Banken, ihre Dienste zu personalisieren und bietet mehr effektvoll. Dieser Trend zielt darauf ab, Kundenzufriedenheit, Loyalität und Retention zu verbessern, indem maßgeschneiderte Finanzlösungen und proaktive Unterstützung bereitgestellt werden.

Natural Language Processing im Finanzmarkt

Die Google LLC & Microsoft Corporation hat 2023 über 15% der NLP in der Finanzbranche gehalten. Google LLC ist für seine großen Fähigkeiten in AI und ML-Domain bekannt. Die AI- und ML-Dienste von Google Cloud nutzen die NLP-Plattform, um die Stimmungsanalyse der Nutzer zu verstehen, die es den Finanzunternehmen ermöglicht, aus unstrukturierten Datenquellen, wie Kundenkommunikation, Marktnachrichten und regulatorischen Einreichungen, handlungsfähige Einblicke zu gewinnen.

Microsoft Corporation spielt eine wichtige Rolle in der NLP, da es Microsoft Azure bietet, eine Reihe von hilfreichen Dienstleistungen, die NLP-Fähigkeiten wie Textanalyse, Sprachverständnis und Stimmungsanalyse umfassen. Die Microsoft Bot-Struktur erleichtert die Entwicklung und Bereitstellung von AI-powered Chatbots & virtuelle Assistenten. Im Finanzsektor nehmen diese Chatbots die Hilfe von NLP, um Kundenanfragen zu verstehen und schnell zu beantworten, Kontoinformationen bereitzustellen, personalisierte Finanzberatung anzubieten und Transaktionsaktivitäten zu unterstützen.

Natürliche Sprachverarbeitung in Finanzunternehmen Anteil

Die wichtigsten Akteure der NLP in der Finanzbranche sind:

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

Natural Language Processing in der Finanzbranche News

• Im Februar 2023 stellte Oracle Oracle Banking Cloud Services vor, eine neue Suite mit modularen, anpassungsfähigen Cloud-Native-Services. Dieser Start umfasst sechs neue Dienstleistungen, die Banken skalierbare Lösungen für die Abwicklung von Unternehmensnachfragen, unternehmensweite Grenzen und Sicherheiten, Echtzeit-ISO20022 globale Zahlungsabwicklung, API-Management, Retail Onboarding & Originations und verbesserte Self-Service-digitale Erfahrungen anbieten sollen. Mit Hilfe einer Mikroservice-Architektur können die Banken ihre Geschäftsfähigkeiten schnell und sicher renovieren und modernisieren.
• Im November 2021 kündigte IBM anstehende Verbesserungen an IBM Watson Discovery, die auf NLP-Funktionen abzielen. Die Updates zielen darauf ab, die Kundenbetreuung zu verbessern und den Geschäftsbetrieb zu optimieren, indem sie Erkenntnisse aus komplizierten Dokumenten entnehmen und Informationen synthetisieren.

Die natürliche Sprachverarbeitung im Finanzmarktforschungsbericht umfasst eine eingehende Erfassung der Industrie mit Schätzungen und Prognosen in Bezug auf Umsatz (USD-Millionen) von 2021 bis 2032, für die folgenden Segmente:

Markt, by Component

• Software
  • Regelbasierte NLP-Software
  • Regex (Regex)
  • Finite State Machines (FSMs)
  • Namenserkennung (NER)
  • Teil-of-speech (POS) tagging
  • Statistische NLP-Software
  • Naive Buchten
  • Regression der Logistik
  • Support Vector Machines (SVMs)
  • Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Hybrid NLP Software
  • Latent Dirichlet Allocation (LDA)
  • Versteckte Markov Modelle (HMMs)
  • Conditional Random Fields (CRFs)
• Dienstleistungen
  • Dienstleistungen
    • Schulung und Beratung
    • Systemintegration und Implementierung
    • Unterstützung und Wartung
  • Verwaltete Dienstleistungen

Markt, By Technologie

• Lernen von Maschinen
  • Beaufsichtigtes Lernen
  • Unsupervisiertes Lernen
  • Verstärktes Lernen
• Deep Learning
  • Convolutional Neural Networks (CNN)
  • Recurrent Neural Networks (RNN)
  • Transformer Modelle (BERT, GPT-3, etc.)
• Eigene Spracherzeugung
  • Automatisiertes Berichtsschreiben
  • Kundenkommunikation
  • Erstellung von Finanzdokumenten
• Sachverzeichnis
  • Sentimentklassifikation
  • Vorsatzklassifikation
• Themenmodellierung
  • Bezeichnung
  • Thema Clustering
  • Thema Visualisierung
• Emotionserkennung
  • Emotion Anerkennung
  • Emotionsklassifikation
• Sonstige

Markt, nach Anwendung

• Sentiment Analyse
  • Markenname Management
  • Analyse der Marktlage
  • Kundenfeedback Analyse
  • Produktbewertungsanalyse
  • Überwachung der sozialen Medien
• Risikomanagement und Betrugserkennung
  • Bewertung des Risikos
  • Betrugsdetektion und Prävention
  • Anti-Geldwäsche (AML)
  • Compliance Monitoring
  • Cybersicherheit und Bedrohungserkennung
• Compliance Monitoring
  • Überwachung der Einhaltung der Vorschriften
  • KYC/AML Compliance Monitoring
  • Überwachung der rechtlichen und politischen Compliance
  • Überwachung der Prüfpfade
  • Handelsüberwachung
• Investitionsanalyse
  • Asset Allocation und Portfoliooptimierung
  • Eigenkapitalforschung und -analyse
  • Quantitative Analyse und Modellierung
  • Investitionsempfehlungen und -planung
  • Risikomanagement und Vorhersage
  • Identifizierung der Investitionsmöglichkeit
• Finanznachrichten und Marktanalyse
  • Finanznachrichten und -analyse
  • Prognose des Aktienmarkts
  • Makroökonomische Analyse
• Kundenservice und Support
  • Chatbots und virtuelle Assistenten
  • Personalisierte Unterstützung und Service
  • Entschließungsantrag
  • Querauflösung und Eskalationsmanagement
  • Selbstbedienungsoptionen
• Dokumenten- und Vertragsanalyse
  • Projektleitung
  • Rechtliche Dokumentenanalyse
  • Due Diligence Analyse
  • Datenextraktion und Normalisierung
• Spracherkennung und Transkription
  • Suche und Navigation
  • Textumwandlung
  • Anruf Transkription und Analyse
  • Sprachbiometrie und Authentifizierung
  • Sprachfähige virtuelle Assistenten
• Übersetzung der Sprache
  • Übersetzung des Finanzdokuments
  • Übersetzung der Investitionsforschung
  • Mehrsprachiger Kundenservice und Support
  • grenzüberschreitende Geschäftskommunikation
  • Lokalisierung und Internationalisierung
• Sonstige

Markt, Von Industrie Vertical

• Banken
  • Einzelhandel
  • Unternehmensbanken
  • Finanzbanken
  • Wealth Management
• Versicherung
  • Lebensversicherung
  • Sach- und Unfallversicherung
  • Krankenversicherung
• Finanzdienstleistungen
  • Rating
  • Zahlungsabwicklung und Rücküberweisung
  • Buchhaltung und Prüfung
  • Personal Finance Management
  • Robo-Beratung
  • Kryptowährungen und Blockchain
  • Prognose der Bestandsbewegung
• Sonstige

Die vorstehenden Angaben sind für die folgenden Regionen und Länder angegeben:

• Nordamerika
  • US.
  • Kanada
• Europa
  • Deutschland
  • Vereinigtes Königreich
  • Frankreich
  • Italien
  • Spanien
  • Rest Europas
• Asia Pacific
  • China
  • Japan
  • Indien
  • Südkorea
  • ANZ
  • Rest von Asia Pacific
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
  • Rest Lateinamerikas
• MENSCHEN
  • VAE
  • Saudi Arabien
  • Südafrika
  • Rest von MEA