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.

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.

• Los proveedores de servicios utilizan capacidades analíticas avanzadas que se adhieren con soluciones NLP para proporcionar información más profunda sobre los datos financieros y ayudar a las empresas a tomar las decisiones correctas. The trend encourages expanding the use of ML and AI algoritmos to enhance the accuracy and relevance of NLP-driven insights, ensuring more informed decision-making by financial institutions.
• Existe una tendencia creciente a ofrecer soluciones NLP que incluyen características regulatorias sólidas de cumplimiento. Los proveedores de servicios están desarrollando algoritmos y marcos que pueden interpretar " cumplen con requisitos regulatorios complejos, como el RGPD y las normas de presentación de informes financieros. Esto garantiza que las aplicaciones de NLP no sólo analicen los datos de manera efectiva, sino que también cumplan mandatos estrictos de cumplimiento, reduciendo los riesgos regulatorios para las empresas financieras.

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.

• Hay una tendencia hacia el desarrollo de soluciones NLP que pueden entender " interpretar el contexto de las consultas e interacciones del cliente. Esto ayuda a los bancos a proporcionar respuestas personalizadas basadas en preferencias individuales de clientes, historial de transacciones y objetivos financieros. Por ejemplo, los chatbots impulsados por NLP brindan conversaciones más significativas para los clientes y les ofrecen asistencia personalizada de productos bajo las complejas consultas financieras.
• Los bancos están integrando las capacidades de NLP en múltiples canales, incluyendo sitios web, aplicaciones móviles y plataformas de redes sociales. Este enfoque omnicanal garantiza experiencias de clientes consistentes e inigualables, permitiendo a los clientes interactuar con su banco utilizando consultas y comandos de lenguaje natural en varios puntos de contacto digitales. Esta tendencia no sólo mejora la comodidad para los clientes, sino que también mejora la satisfacción y la lealtad generales.

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.

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Los principales jugadores que operan en la NLP en la industria financiera son:

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

Procesamiento de Lengua Natural en Noticias de la Industria Financiera

• En febrero de 2023, Oracle introdujo Oracle Banking Cloud Services, una suite nueva de servicios modulares y adaptables de cloud-native. Este lanzamiento incluye seis nuevos servicios diseñados para ofrecer soluciones escalables a bancos para el procesamiento de cuentas de depósito de demanda corporativa, gestión de límites institucionales " colateral, procesamiento de pagos globales ISO20022 en tiempo real, gestión de API, orígenes de a bordo minoristas " y experiencias digitales de autoservicio mejorado. Utilizando una arquitectura de microservicios, estas ofertas permiten a los bancos renovar y modernizar sus capacidades de negocio de forma rápida y segura.
• En noviembre de 2021, IBM anunció próximas mejoras a IBM Watson Discovery, dirigida a las capacidades de NLP. Las actualizaciones tienen como objetivo mejorar la atención al cliente y simplificar las operaciones de negocio extrayendo información y sintetizando información de documentos intrincados.

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

• Software
  • Programa NLP basado en normas
  • Expresión regular (Regex)
  • Máquinas estatales finitas (FSMs)
  • Nombre del Reconocimiento de Entidades (NER)
  • Parte del discurso (POS) etiquetado
  • Programa estadístico NLP
  • Bayas vivas
  • Regreso logístico
  • Soporte Vector Machines (SVMs)
  • Redes neuronales periódicas (RNNs)
  • Software híbrido NLP
  • Latent Dirichlet Allocation (LDA)
  • Modelos de Markov ocultos (HMMs)
  • Campos aleatorios condicionales
• Servicios
  • Servicios profesionales
    • Capacitación y consultoría
    • Integración y aplicación del sistema
    • Apoyo y mantenimiento
  • Servicios gestionados

Mercado, por Tecnología

• Aprendizaje a máquina
  • Enseñanza supervisada
  • Aprendizaje sin supervisión
  • Reforzamiento del aprendizaje
• El aprendizaje profundo
  • Convolutional Neural Networks (CNN)
  • Redes Neurales (RNN)
  • Modelos transformadores (BERT, GPT-3, etc.)
• Generación de lenguaje natural
  • Redacción de informes automatizados
  • Comunicación al cliente
  • Generación de documentos financieros
• Clasificación de textos
  • Clasificación
  • Clasificación de las sustancias
• Modelado temático
  • Identificación temática
  • Grupo temático
  • Visualización temática
• Detección de emociones
  • Reconocimiento de emociones
  • Clasificación de las emociones
• Otros

Mercado, por aplicación

• Análisis de la sensibilidad
  • Gestión de la reputación de marca
  • Análisis de los sentimientos de mercado
  • Análisis de la retroalimentación del cliente
  • Análisis de la revisión del producto
  • Supervisión de los medios sociales
• Gestión del riesgo y detección del fraude
  • Evaluación del riesgo de crédito
  • Detección y prevención del fraude
  • Anti-money Laundering (AML)
  • Supervisión del cumplimiento
  • La ciberseguridad y la detección de amenazas
• Supervisión del cumplimiento
  • Supervisión del cumplimiento de las normas
  • KYC/AML compliance monitoring
  • Supervisión jurídica y normativa
  • Supervisión de las vías de auditoría
  • Vigilancia comercial
• Análisis de las inversiones
  • Asignación de activos y optimización de cartera
  • Investigación y análisis de la equidad
  • Análisis cuantitativo y modelado
  • Recomendaciones de inversión y planificación
  • Gestión y predicción del riesgo
  • Determinación de las oportunidades de inversión
• Noticias financieras y análisis del mercado
  • Noticias y análisis financieros
  • Predicción del mercado de valores
  • Análisis socioeconómico
• Servicio y soporte al cliente
  • Chatbots y asistentes virtuales
  • Apoyo y servicio personalizados
  • Resolución de reclamaciones
  • Resolución de consultas y gestión de la escalada
  • Opciones de autoservicio
• Análisis de documentos y contratos
  • Gestión de contratos
  • Análisis de documentos jurídicos
  • Análisis de la debida diligencia
  • Extracción de datos y normalización
• Reconocimiento y transcripción del discurso
  • Búsqueda y navegación por voz
  • Conversión de discurso a texto
  • Traducción y análisis de llamadas
  • Biometría de voz y autenticación
  • Asistentes virtuales habilitados para el habla
• Traducción de idiomas
  • Traducción del documento financiero
  • Traducción de la investigación sobre inversiones
  • Servicio al cliente multilingüe
  • Comunicación comercial transfronteriza
  • Localización e internacionalización
• Otros

Mercado, por industria vertical

• Banca
  • Banca al por menor
  • Banca corporativa
  • Inversión bancaria
  • Gestión de la riqueza
• Seguro
  • Seguro de vida
  • Seguro de propiedad y accidentes
  • Seguro médico
• Servicios financieros
  • Nota de crédito
  • Procesamiento de pagos y remesas
  • Auditoría de cuentas
  • Gestión de las finanzas personales
  • Robo-advisory
  • Criptomonedas y cadena de bloques
  • Predicción del movimiento de valores
• Otros

La información anterior se proporciona a las siguientes regiones y países:

• América del Norte
  • EE.UU.
  • Canadá
• Europa
  • Alemania
  • UK
  • Francia
  • Italia
  • España
  • El resto de Europa
• Asia Pacífico
  • China
  • Japón
  • India
  • Corea del Sur
  • ANZ
  • El resto de Asia Pacífico
• América Latina
  • Brasil
  • México
  • El resto de América Latina
• MEA
  • UAE
  • Arabia Saudita
  • Sudáfrica
  • Rest of MEA