Traitement des langues naturelles dans le secteur financier Taille du marché

Le traitement des langues naturelles (NLP) dans le secteur financier La taille du marché a été évaluée à 5,5 milliards de dollars en 2023 et devrait augmenter de plus de 25 % entre 2024 et 2032. Les progrès croissants de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) pour le marché modifient la façon dont les entreprises et les institutions financières fonctionnent, aidant à améliorer l'expérience client, à améliorer le processus décisionnel et à rationaliser les opérations. Les systèmes NLP basés sur l'IA fournissent un soutien aux entreprises pour l'enquête sur les données des clients et offrent des conseils financiers personnalisés avec des recommandations, aidant les clients à prendre des décisions éclairées sur les investissements, les économies et les dépenses.

Par exemple, en juin 2023, Amazon Web Services (AWS) a notifié que Banco Bilbao Vizcaya Argentaria, S.A. (BBVA), est prêt à explorer les technologies avancées telles que Amazon Bedrock. Amazon Bedrock fournit une entrée dans les modèles de fondation d'Amazon et les principales startups d'IA grâce à une interface de programmation d'application (API), que BBVA vise à détenir et à créer des solutions financières innovantes.

Le volume croissant de données non structurées dans l'industrie des finances crée des possibilités pour les organisations de l'industrie des NLP, car les données non structurées comprennent des courriels, des messages sur les médias sociaux, des articles d'information, des rapports financiers, des avis de clients et d'autres formats de texte qui ne s'intègrent pas parfaitement aux bases de données traditionnelles. Le NLP joue un rôle crucial dans la mise à profit de ces données pour obtenir des renseignements précieux et améliorer divers aspects des opérations financières. Diverses banques et institutions se tournent vers le NLP pour comprendre et répondre aux demandes des clients, fournir des conseils financiers personnalisés, des détails de transaction et des alertes.

L'intégration des solutions NLP aux systèmes existants sur le marché financier présente plusieurs complexités. Les institutions financières s'appuient sur les systèmes existants, faisant de l'intégration un processus difficile. Les systèmes hérités fonctionnent souvent en silos, ce qui rend difficile l'intégration transparente des données. Les solutions NLP nécessitent un accès à de grandes quantités de données, et le défi consiste à assurer la compatibilité et un flux de données fluide entre les systèmes disparates. Les systèmes hérités sont basés sur une infrastructure matérielle et logicielle dépassée qui manque de capacités pour soutenir les algorithmes NLP avancés et la puissance de traitement.

Traitement des langues naturelles sur le marché financier Tendances

L'industrie financière adopte de façon significative des services basés sur le cloud pour les applications NLP afin de tirer parti des avantages qu'elle offre, tels que l'évolutivité, la flexibilité et les solutions alimentées par l'IA, pour stimuler les idées, l'innovation et l'avantage concurrentiel dans le secteur financier. Les plateformes Cloud offrent une évolutivité qui permet aux institutions financières de configurer de grandes quantités de données non structurées à partir de sources telles que des articles d'actualité, des médias sociaux et des rapports financiers. Cette évolutivité est cruciale pour les tâches de la NLP, telles que l'analyse des sentiments, la détection des tendances et l'évaluation des risques, qui nécessitent le traitement d'importants ensembles de données en temps réel. Les services Cloud intègrent des capacités d'IA & ML, qui sont essentielles pour améliorer la précision et l'efficacité des modèles NLP en finance.

Les technologies automatisent les tâches telles que la surveillance de la conformité réglementaire, l'analyse du sentiment client et des conseils financiers personnalisés, ce qui améliore l'efficacité opérationnelle et la satisfaction des clients et renforce le facteur de confiance. Par exemple, en février 2022, Google Cloud, KeyBank et Deloitte ont étendu la collaboration stratégique pluriannuelle visant à promouvoir l'adoption par KeyBank d'une stratégie cloud dans le secteur bancaire. L'objectif est de révolutionner son approche pour développer, mettre en oeuvre et fournir des services numériques aux clients, aux partenaires et aux employés, en mettant fortement l'accent sur la sécurité tout au long du processus de transformation.

La demande d'automatisation et d'efficacité au sein du secteur des finances connaît une forte augmentation, surtout en ce qui concerne l'utilisation des NLP. Cette technologie est de plus en plus recherchée pour rationaliser des processus comme l'analyse des sentiments, la détection des tendances et l'évaluation des risques, ce qui améliore l'efficacité opérationnelle et les capacités de prise de décisions dans les institutions financières. Les algorithmes NLP analysent et tirent rapidement des informations précieuses de diverses sources, notamment des articles d'actualité, des flux de médias sociaux, des rapports sur les gains et des dossiers réglementaires.

Cette automatisation accélère le traitement et l'analyse des données financières, permettant ainsi une prise de décision plus rapide. Par exemple, en avril 2024, Oracle Financial Services a lancé Oracle Financial Services Compliance Agent, un nouveau service cloud alimenté par l'IA conçu pour les banques. Ce service permet aux banques d'effectuer des essais de scénarios hypothétiques rentables, d'ajuster les seuils et les contrôles, d'analyser les transactions, de détecter les activités suspectes et d'améliorer les efforts de conformité.

Traitement du langage naturel dans l'analyse du marché des finances

Sur la base de la composante, le marché est segmenté en logiciels et services. Le segment des services représente le segment qui connaît la croissance la plus rapide, avec un TCAC de plus de 20 % entre 2024 et 2032.

• Les fournisseurs de services utilisent des capacités d'analyse avancées en se conformant aux solutions NLP pour fournir des renseignements plus détaillés sur les données financières et aider les entreprises à prendre les bonnes décisions. Cette tendance encourage l'utilisation d'algorithmes de ML et d'IA pour améliorer l'exactitude et la pertinence des idées inspirées par les NLP, ce qui permet aux institutions financières de prendre des décisions plus éclairées.
• Il y a une tendance croissante à offrir des solutions NLP qui comprennent de solides caractéristiques de conformité réglementaire. Les fournisseurs de services élaborent des algorithmes et des cadres qui peuvent interpréter et respecter des exigences réglementaires complexes, comme le RGPD et les normes d'information financière. Cela garantit que les applications du PNL non seulement analysent efficacement les données, mais aussi remplissent des mandats de conformité rigoureux, réduisant ainsi les risques réglementaires pour les entreprises financières.

Sur la base de la verticale de l'industrie, le NLP sur le marché financier est segmenté en banques, assurances, services financiers, etc. Le segment bancaire a dominé le marché en 2023 et devrait atteindre plus de 20 milliards de dollars en 2032.

• Il y a une tendance à développer des solutions NLP qui peuvent comprendre et interpréter le contexte des demandes de renseignements et des interactions des clients. Cela aide les banques à fournir des réponses personnalisées en fonction des préférences individuelles des clients, de l'historique des transactions et des objectifs financiers. Par exemple, les chatbots alimentés par NLP fournissent des conversations plus significatives pour les clients et leur offrent une assistance sur mesure dans le cadre des questions financières complexes.
• Les banques intègrent les capacités NLP sur plusieurs canaux, y compris les sites Web, les applications mobiles et les plateformes de médias sociaux. Cette approche omnicanale garantit une expérience client cohérente et transparente, permettant aux clients d'interagir avec leur banque en utilisant des requêtes et des commandes en langage naturel sur différents points de contact numériques. Cette tendance améliore non seulement la commodité pour les clients, mais aussi la satisfaction et la fidélité globales.

Le NLP sur le marché financier connaît une forte croissance en Asie-Pacifique et devrait atteindre 10 milliards de dollars d'ici 2032. L'utilisation croissante de ressources et d'outils alimentés par l'IA dans les institutions financières de la région Asie-Pacifique élargit le NLP dans les secteurs financiers. Les ressources telles que les chatbots utilisent pleinement les NLP pour interagir avec les clients dans leur langue maternelle, et leur fournir l'aide personnalisée, répondre à toutes les questions financières connexes, et des doutes clairs concernant les soldes de compte, les antécédents de transaction, et même offrir des conseils financiers.

La grande économie numérique de la Chine, avec une forte pénétration du commerce électronique et des banques en ligne, constitue un terrain fertile pour les applications NLP. La complexité et les nuances de la langue chinoise exigent des solutions NLP avancées, qui stimulent l'innovation et le développement dans ce domaine.

En avril 2024, ExtractAlpha, un fournisseur de solutions alternatives de données et d'analyses, a dévoilé sa dernière innovation, le Japan New Signal, spécialement conçu pour le marché boursier japonais. Le Japan News Signal combine des techniques d'apprentissage automatique, y compris un modèle de sentiment construit à partir du BERT japonais, un outil d'apprentissage automatique qui utilise des vecteurs de texte embarqués pour prédire les résultats à long terme.

Le gouvernement sud-coréen encourage activement la fintech et l'IA au moyen de divers programmes et subventions. Il y a une forte demande de services financiers numériques et personnalisés chez les consommateurs avertis. Les institutions financières sont en concurrence pour offrir un service à la clientèle supérieur et une efficacité opérationnelle grâce à des technologies de pointe comme les NLP.

Au cours du festival Fin-Tech SFF2023 qui s'est déroulé à Singapour, d'importants débats ont mis en lumière l'intersection des politiques, des finances et de la technologie. Comme beaucoup d'entreprises financières explorent les applications de l'IA, l'Autorité monétaire de Singapour (MAS) émerge pour ses efforts proactifs de mise en œuvre. Le MAS encourage le rôle de l'IA dans la supervision des institutions financières, en mettant l'accent sur le développement de l'analyse des données, y compris l'IA et la ML, ce qui accroît sa capacité à interpréter de vastes ensembles de données et à identifier efficacement les signaux de risque.

Les entreprises financières de l'Amérique du Nord tirent parti des NLP pour mieux connaître les préférences, les comportements et créer un portefeuille d'analyses de sentiment. En analysant les données non structurées provenant des interactions avec les clients, y compris les courriels, les transcriptions d'appels et les messages sur les médias sociaux, les banques aident à personnaliser leurs services et offrent plus efficacement. Cette tendance vise à améliorer la satisfaction, la fidélité et le maintien de la clientèle en fournissant des solutions financières adaptées et un soutien proactif.

Traitement des langues naturelles dans le secteur financier Part de marché

Google LLC & Microsoft Corporation détenait plus de 15% de la part du NLP dans l'industrie financière en 2023. Google LLC est connue pour ses grandes capacités dans le domaine AI et ML. Les services d'IA et de ML de Google Cloud, tirent parti de la plate-forme NLP pour comprendre les utilisateurs, ce qui permet aux entreprises financières d'extraire des informations exploitables de sources de données non structurées telles que les communications avec les clients, les nouvelles du marché et les dépôts réglementaires.

Microsoft Corporation joue un rôle vital dans le NLP car elle offre Microsoft Azure, une série de services utiles qui incluent des capacités NLP telles que l'analyse de texte, la compréhension linguistique et l'analyse de sentiment. La structure Microsoft Bot facilite le développement et le déploiement de chatbots et d'assistants virtuels alimentés par l'IA. Dans le secteur financier, ces chatbots s'appuient sur le NLP pour comprendre et répondre rapidement aux demandes des clients, fournir des informations de compte, offrir des conseils financiers personnalisés et aider aux activités transactionnelles.

Traitement des langues naturelles dans les entreprises financières Partager

Les principaux acteurs du NLP dans le secteur financier sont:

• Google LLC
• Microsoft Corporation
• Société IBM
• Amazon Web Services, Inc.
• Institut SAS Inc.
• Technologies uniphores Société
• Veritone, Inc.

Le traitement des langues naturelles dans l'industrie financière Nouvelles

• En février 2023, Oracle a présenté Oracle Banking Cloud Services, une nouvelle suite de services modulaires et adaptables. Ce lancement comprend six nouveaux services conçus pour offrir aux banques des solutions évolutives pour le traitement des comptes de dépôt à la demande d'entreprise, la gestion des limites et des garanties à l'échelle de l'entreprise, le traitement des paiements mondiaux ISO20022, la gestion des API, l'embarquement au détail et les origines, et des expériences numériques en libre-service améliorées. Grâce à une architecture de microservices, ces offres permettent aux banques de rénover et de moderniser rapidement et en toute sécurité leurs capacités commerciales.
• En novembre 2021, IBM a annoncé des améliorations à venir à IBM Watson Discovery, visant les capacités NLP. Les mises à jour visent à améliorer les soins à la clientèle et à rationaliser les opérations commerciales en extrayant des informations et en synthétisant des documents complexes.

Le rapport d'étude de marché sur le traitement du langage naturel dans le financement comprend une couverture approfondie de l'industrie avec des estimations et des prévisions en termes de recettes (en millions de dollars américains) de 2021 à 2032, pour les segments suivants:

Marché, par composante

• Logiciel
  • Logiciel NLP basé sur les règles
  • Expression régulière (Regex)
  • Machines d'État finies
  • Reconnaissance de l'entité désignée
  • Marquage de la partie de la parole (POS)
  • Logiciel NLP statistique
  • Baies naïves
  • Régression logistique
  • Machines vectorielles de soutien
  • Réseaux neuronaux récurrents
  • Logiciel NLP hybride
  • Allocation de dirichlet latent
  • Modèles Markov cachés (HMM)
  • Champs aléatoires conditionnels
• Services
  • Services professionnels
    • Formation et conseil
    • Intégration et mise en œuvre du système
    • Appui et entretien
  • Services gérés

Marché, par Technologie

• Apprentissage automatique
  • Apprentissage supervisé
  • Enseignement non supervisé
  • Renforcement de l'apprentissage
• Enseignement approfondi
  • Réseaux neuronaux convolutionnels (RCN)
  • Réseaux neuronaux récurrents
  • Modèles de transformateurs (BERT, GPT-3, etc.)
• Génération de langues naturelles
  • Rédaction automatisée de rapports
  • Communication avec les clients
  • Production de documents financiers
• Classement des textes
  • Classement desentiments
  • Classement dans l'intention
• Modélisation des thèmes
  • Identification du sujet
  • Groupement thématique
  • Visualisation thématique
• Détection des émotions
  • Reconnaissance de l'émotion
  • Classement de l'émotion
• Autres

Marché, par demande

• Analyse des sentiments
  • Gestion de la réputation de la marque
  • Analyse du climat du marché
  • Analyse des commentaires des clients
  • Analyse de l'examen des produits
  • Surveillance des médias sociaux
• Gestion des risques et détection des fraudes
  • Évaluation des risques de crédit
  • Détection et prévention des fraudes
  • Lutte contre le blanchiment de capitaux
  • Surveillance de la conformité
  • Cybersécurité et détection des menaces
• Surveillance de la conformité
  • Surveillance de la conformité réglementaire
  • Surveillance de la conformité KYC/AML
  • Surveillance du respect des lois et des politiques
  • Surveillance des pistes de vérification
  • Surveillance commerciale
• Analyse des investissements
  • Répartition des actifs et optimisation du portefeuille
  • Recherche et analyse sur l'équité
  • Analyse quantitative et modélisation
  • Recommandations et planification en matière d ' investissement
  • Gestion et prévision des risques
  • Identification des possibilités d'investissement
• Nouvelles financières et analyse de marché
  • Informations financières et analyse
  • Prévisions boursières
  • Analyse macroéconomique
• Service à la clientèle et assistance
  • Chatbots et assistants virtuels
  • Soutien et service personnalisés
  • Règlement des plaintes
  • Résolution des requêtes et gestion de l'escalade
  • Options de libre-service
• Analyse des documents et des contrats
  • Gestion des contrats
  • Analyse des documents juridiques
  • Analyse de la diligence raisonnable
  • Extraction et normalisation des données
• Reconnaissance de la parole et transcription
  • Recherche et navigation vocales
  • Conversion du discours au texte
  • Transcription et analyse des appels
  • Biométrie vocale et authentification
  • Assistants virtuels compatibles avec la parole
• Traduction linguistique
  • Traduction des documents financiers
  • Traduire la recherche en investissement
  • Service à la clientèle multilingue et assistance
  • Communication transfrontalière des entreprises
  • Localisation et internationalisation
• Autres

Marché, par industrie verticale

• Services bancaires
  • Banque de détail
  • Banques d'entreprises
  • Banque d'investissement
  • Gestion du patrimoine
• Assurances
  • Assurance vie
  • Assurance biens et dommages
  • Assurance maladie
• Services financiers
  • Note de crédit
  • Traitement des paiements et versement
  • Comptabilité et audit
  • Gestion des finances personnelles
  • Robo-conseil
  • Cryptomonnaies et blockchain
  • Prévision des mouvements de stocks
• Autres

Les informations ci-dessus sont fournies pour les régions et les pays suivants:

• Amérique du Nord
  • États-Unis
  • Canada
• Europe
  • Allemagne
  • Royaume Uni
  • France
  • Italie
  • Espagne
  • Reste de l'Europe
• Asie-Pacifique
  • Chine
  • Japon
  • Inde
  • Corée du Sud
  • NZ
  • Reste de l ' Asie et du Pacifique
• Amérique latine
  • Brésil
  • Mexique
  • Reste de l'Amérique latine
• MEA
  • EAU
  • Arabie saoudite
  • Afrique du Sud
  • Reste du MEA