Elaborazione della lingua naturale nella dimensione del mercato finanziario

L'elaborazione della lingua naturale (NLP) nella dimensione del mercato finanziario è stata valutata a 5,5 miliardi di USD nel 2023 e si prevede di crescere ad un CAGR di oltre il 25% tra il 2024 e il 2032. I progressi crescenti nell'intelligenza artificiale (AI) e nell'apprendimento delle macchine (ML) per il mercato stanno cambiando il modo in cui operano aziende e istituzioni finanziarie, aiutando a migliorare le esperienze dei clienti, migliorare il processo decisionale e semplificare le operazioni. I sistemi AI-driven NLP forniscono supporto alle aziende per l'indagine dei dati dei clienti e offrono consulenza finanziaria personalizzata con raccomandazioni, aiutando i clienti a prendere decisioni informate su investimenti, risparmi e spese.

Ad esempio, nel giugno 2023, Amazon Web Services (AWS) ha comunicato che Banco Bilbao Vizcaya Argentaria, S.A. (BBVA), è impostato per esplorare le tecnologie avanzate come Amazon Bedrock. Amazon Bedrock sta fornendo l'ingresso ai modelli di fondazione da Amazon e le principali startup AI attraverso un Application Programing Interface (API), che BBVA mira a tenere e creare soluzioni finanziarie innovative.

Il crescente volume di dati non strutturati nel settore finanziario crea opportunità per le organizzazioni nel settore NLP come dati non strutturati comprende e-mail, post dei social media, articoli di notizie, relazioni finanziarie, recensioni dei clienti e altri formati di testo-pesanti che non si adattano perfettamente ai database tradizionali. NLP sta giocando un ruolo critico nel sfruttare questi dati per estrarre preziose intuizioni e migliorare vari aspetti delle operazioni finanziarie. Varie banche e istituzioni si stanno spostando verso NLP per comprendere e rispondere alle richieste dei clienti, fornendo consigli finanziari personalizzati, dettagli delle transazioni e avvisi.

L'integrazione di soluzioni NLP con sistemi legacy nel mercato finanziario presenta diverse complessità. Le istituzioni finanziarie si affidano ai sistemi legacy, rendendo l'integrazione un processo impegnativo. I sistemi legacy spesso operano in silos, rendendo difficile integrare i dati senza soluzione di continuità. Le soluzioni NLP richiedono l'accesso a vaste quantità di dati, e la sfida consiste nel garantire la compatibilità e il flusso di dati fluido tra sistemi disparati. I sistemi legacy si basano su un'infrastruttura software e hardware obsoleta che non ha le capacità di supportare algoritmi NLP avanzati e potenza di elaborazione.

Elaborazione della lingua naturale nel mercato delle finanze Tendenze

L'industria della finanza sta adottando in modo significativo i servizi cloud-based per le applicazioni NLP per sfruttare i vantaggi che offre come scalabilità, flessibilità e soluzioni AI-powered per guidare intuizioni, innovazione e vantaggio competitivo nel settore finanziario. Le piattaforme cloud forniscono scalabilità, consentendo alle istituzioni finanziarie di configurare vaste quantità di dati non strutturati da fonti tra cui articoli di notizie, social media e report finanziari. Questa scalabilità è fondamentale per le attività NLP come analisi del sentimento, rilevamento della tendenza e valutazione del rischio, che richiedono l'elaborazione di grandi set di dati in tempo reale. I servizi cloud incorporano funzionalità AI & ML, essenziali per migliorare l'accuratezza e l'efficienza dei modelli NLP in finanza.

Le tecnologie stanno automatizzando i compiti come il monitoraggio della conformità normativa, l'analisi del sentimento del cliente e la consulenza finanziaria personalizzata, che sta migliorando l'efficienza operativa e la soddisfazione del cliente e la costruzione del fattore di fiducia. Ad esempio, nel febbraio 2022, Google Cloud, KeyBank e Deloitte hanno esteso la collaborazione strategica pluriennale mirante a promuovere l'adozione anticipata di una strategia cloud nel settore bancario. Lo scopo è quello di rivoluzionare il suo approccio allo sviluppo, all'implementazione e alla fornitura di servizi digitali a clienti, partner e dipendenti, con una forte enfasi sulla sicurezza durante il processo di trasformazione.

C'è un notevole aumento della domanda all'interno del settore finanziario per l'automazione e l'efficienza, soprattutto nel sfruttare NLP. Questa tecnologia è sempre più ricercata per snellire processi come l'analisi del sentimento, il rilevamento della tendenza e la valutazione del rischio, migliorando così l'efficienza operativa e le capacità decisionali in tutte le istituzioni finanziarie. Algoritmi NLP analizzano rapidamente ed estrarre preziose intuizioni da fonti diverse tra cui articoli di notizie, feed di social media, rapporti di guadagni e archiviazione di regolamentazione.

Questa automazione accelera la velocità di elaborazione e analisi dei dati finanziari, consentendo così un processo decisionale più rapido. Ad esempio, nel mese di aprile 2024, Oracle Financial Services ha lanciato Oracle Financial Services Compliance Agent, un nuovo servizio cloud basato su AI progettato per le banche. Questo servizio consente alle banche di condurre test di scenari ipotetici convenienti, regolare le soglie e i controlli, analizzare le transazioni, rilevare attività sospette e migliorare gli sforzi di conformità in modo più efficiente.

Elaborazione della lingua naturale nell'analisi del mercato delle finanze

Sulla base del componente, il mercato è segmentato in software e servizi. Il segmento dei servizi rappresenta il segmento in crescita più veloce, con un CAGR di oltre il 20% tra il 2024 e il 2032.

• I fornitori di servizi utilizzano funzionalità di analisi avanzate che aderiscono alle soluzioni NLP per fornire approfondimenti sui dati finanziari e aiutare le aziende a prendere le decisioni giuste. La tendenza incoraggia l'espansione dell'uso degli algoritmi ML e AI per migliorare l'accuratezza e la pertinenza delle intuizioni guidate da NLP, garantendo un processo decisionale più informato da parte delle istituzioni finanziarie.
• C'è una tendenza crescente verso l'offerta di soluzioni NLP che includono robuste caratteristiche di conformità normativa. I fornitori di servizi stanno sviluppando algoritmi e framework che possono interpretare e rispettare requisiti normativi complessi, come il GDPR e gli standard di reporting finanziario. Ciò garantisce che le applicazioni NLP non solo analizzino i dati in modo efficace, ma soddisfino anche severi mandati di conformità, riducendo i rischi normativi per le imprese finanziarie.

Sulla base del settore verticale, il NLP nel mercato finanziario è segmentato in bancario, assicurazioni, servizi finanziari e altri. Il segmento bancario ha dominato il mercato nel 2023 e si prevede di raggiungere oltre 20 miliardi di dollari entro il 2032.

• C'è una tendenza allo sviluppo di soluzioni NLP che possono comprendere e interpretare il contesto delle richieste e delle interazioni dei clienti. Questo aiuta le banche a fornire risposte personalizzate in base alle preferenze dei singoli clienti, alla cronologia delle transazioni e agli obiettivi finanziari. Ad esempio, i chatbot alimentati con NLP offrono conversazioni più significative per i clienti e offrono loro assistenza personalizzata ai prodotti sotto le complesse domande finanziarie.
• Le banche stanno integrando le funzionalità NLP in più canali, tra cui siti web, applicazioni mobili e piattaforme di social media. Questo approccio omni-canale garantisce esperienze di cliente costanti e senza soluzione di continuità, consentendo ai clienti di interagire con la propria banca utilizzando query e comandi di lingua naturale attraverso vari touchpoint digitali. Questa tendenza non solo migliora la convenienza per i clienti, ma migliora anche la soddisfazione generale e la fedeltà.

Il NLP nel mercato finanziario sta vivendo una crescita significativa in Asia Pacifico ed è stimato per raggiungere USD 10 miliardi entro il 2032. Il crescente utilizzo delle risorse e degli strumenti di AI in istituzioni finanziarie in tutta la regione del Pacifico asiatico sta espandendo il NLP nei settori finanziari. Le risorse come i chatbots fanno uso pieno di NLP per interagire con i clienti nelle loro lingue native, e fornire loro l'assistenza personalizzata, rispondere a tutte le questioni finanziarie correlate, e dubbi chiari per quanto riguarda i bilanci di conto, le storie di transazioni, e anche offrendo consigli finanziari.

La grande e crescente economia digitale della Cina, con una significativa e-commerce e penetrazione bancaria online, fornisce un terreno fertile per le applicazioni NLP. La complessità e le sfumature della lingua cinese richiedono soluzioni NLP avanzate, guidando l'innovazione e lo sviluppo in questo campo.

Nel mese di aprile 2024, ExtractAlpha, fornitore di soluzioni alternative di dati e analisi, ha presentato la sua ultima innovazione, il Japan New Signal che è stato progettato specificamente per il mercato azionario giapponese. Il Japan News Signal combina tecniche di apprendimento automatico, tra cui un modello di sentimento costruito da giapponese BERT, uno strumento di apprendimento automatico che utilizza vettori di testo incorporati per prevedere risultati a lungo termine.

Il governo sudcoreano promuove attivamente fintech e AI attraverso vari programmi e sussidi. C'è un'elevata domanda di servizi finanziari digitali e personalizzati tra i consumatori esperti di tecnologia. Le istituzioni finanziarie sono in competizione per fornire un servizio clienti superiore e l'efficienza operativa attraverso tecnologie avanzate come NLP.

Durante il festival fin-tech SFF2023 condotto a Singapore, importanti discussioni hanno evidenziato l'intersezione di politica, finanza e tecnologia. Poiché molte aziende finanziarie esplorano le applicazioni AI, l'Autorità Monetaria di Singapore (MAS) emerge per i suoi sforzi proattivi di attuazione. MAS ha incoraggiato il ruolo dell'IA nella supervisione delle istituzioni finanziarie, sottolineando lo sviluppo nell'analisi dei dati, tra cui AI & ML, che sta aumentando la sua capacità di interpretare grandi serie di dati e identificare efficacemente i segnali di rischio.

Le aziende finanziarie in Nord America stanno sfruttando NLP per conoscere meglio le preferenze dei clienti, i comportamenti e creare un portafoglio di analisi del sentimento. Analizzando i dati non strutturati dalle interazioni dei clienti, comprese le e-mail, le trascrizioni delle chiamate e i post dei social media, le banche aiutano a personalizzare i loro servizi e offre più impatto. Questa tendenza mira a migliorare la soddisfazione del cliente, la lealtà e la ritenzione offrendo soluzioni finanziarie su misura e supporto proattivo.

Elaborazione della lingua naturale nel mercato delle finanze

Google LLC & Microsoft Corporation ha detenuto oltre il 15% della quota del NLP nel settore finanziario nel 2023. Google LLC è noto per le sue grandi capacità nel dominio AI e ML. I servizi AI e ML di Google Cloud, sfruttano la piattaforma NLP nella comprensione dell'analisi del sentimento degli utenti, che consente alle aziende finanziarie di estrarre informazioni attuabili da fonti di dati non strutturate come le comunicazioni dei clienti, le notizie di mercato e i dispositivi normativi.

Microsoft Corporation svolge un ruolo vitale nel NLP in quanto offre Microsoft Azure, una suite di servizi utili che includono funzionalità NLP come analisi del testo, comprensione della lingua e analisi del sentimento. La struttura di Microsoft Bot facilita lo sviluppo e la distribuzione di chatbots e assistenti virtuali basati su AI. Nel settore finanziario, questi chatbots prendono l'aiuto di NLP per comprendere e rispondere rapidamente alle richieste dei clienti, fornire informazioni sul conto, offrire consigli finanziari personalizzati e assistere alle attività transazionali.

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I principali attori che operano nell'industria della finanza sono:

• Google LLC
• Microsoft Corporation
• IBM Corporation
• Servizi web Amazon, Inc.
• SAS Institute Inc.
• Tecnologie di Uniphore Inc.
• Veritone, Inc.

Lavorazione della lingua naturale nell'industria delle finanze

• Nel febbraio 2023, Oracle ha introdotto Oracle Banking Cloud Services, una nuova suite di servizi cloud-native modulari e adattabili. Questo lancio include sei nuovi servizi progettati per offrire alle banche soluzioni scalabili per l'elaborazione del conto della domanda aziendale, i limiti aziendali e la gestione collaterale, l'elaborazione di pagamenti globali ISO20022 in tempo reale, la gestione API, la gestione del retail onboarding & originations, e le migliori esperienze digitali self-service. Utilizzando un'architettura di microservizi, queste offerte consentono alle banche di rinnovare e modernizzare le loro capacità aziendali in modo rapido e sicuro.
• Nel novembre 2021, IBM annunciò i prossimi miglioramenti a IBM Watson Discovery, finalizzati alle capacità NLP. Gli aggiornamenti mirano a migliorare la customer care e ottimizzare le operazioni aziendali estraendo informazioni e sintetizzando i documenti intricati.

Il trattamento della lingua naturale nella relazione di ricerca sul mercato finanziario comprende una copertura approfondita del settore con stime e previsioni in termini di entrate (milioni di USD) dal 2021 al 2032, per i seguenti segmenti:

Mercato, Per componente

• Software software
  • Software NLP basato sulle regole
  • Espressione regolare (Regex)
  • Macchine di stato finite (FSMs)
  • Riconoscimento di Entità (NER)
  • Tagging (POS) in parte
  • Software statistico NLP
  • Baie indiane
  • Regressione della logistica
  • Macchine vettoriali di supporto (SVM)
  • Reti neurali ricorrenti (RNN)
  • Software ibrido NLP
  • Allocation latente Dirichlet (LDA)
  • Modelli nascosti di Markov (HMMs)
  • Campi casuali condizionali (CRF)
• Servizi
  • Servizi professionali
    • Formazione e consulenza
    • Integrazione e implementazione del sistema
    • Supporto e manutenzione
  • Servizi gestiti

Mercato, Da Tecnologia

• Apprendimento della macchina
  • Apprendimento supervisionato
  • Apprendimento non supervisionato
  • Apprendimento di rinforzo
• Apprendimento profondo
  • Reti neurali convoluzionali (CNN)
  • Reti neurali ricorrenti (RNN)
  • Modelli di trasformatore (BERT, GPT-3, ecc.)
• Generazione linguistica naturale
  • Scrittura automatica dei report
  • Comunicazione del cliente
  • Generazione di documenti finanziari
• Classificazione del testo
  • Classificazione del sentimento
  • Classificazione dell'intent
• Modelli epici
  • Identificazione epica
  • Ammassi epici
  • Visualizzazione topica
• Rilevamento delle emozioni
  • Riconoscimento delle emozioni
  • Classificazione delle emozioni
• Altri

Mercato, per applicazione

• Analisi del sentimento
  • Gestione della reputazione di marca
  • Analisi del sentimento di mercato
  • Analisi feedback dei clienti
  • Analisi recensione prodotto
  • Monitoraggio dei social media
• Gestione del rischio e rilevamento delle frodi
  • Valutazione del rischio di credito
  • Rilevamento e prevenzione delle frodi
  • Laundering anti-money (AML)
  • Monitoraggio della conformità
  • Sicurezza informatica e rilevamento delle minacce
• Monitoraggio della conformità
  • Monitoraggio della conformità regolamentare
  • Monitoraggio della conformità KYC/AML
  • Monitoraggio della conformità giuridica e politica
  • Monitoraggio del percorso Audit
  • Supervisione commerciale
• Analisi degli investimenti
  • Attribuzione delle risorse e ottimizzazione del portafoglio
  • Ricerca e analisi delle azioni
  • Analisi quantitativa e modellazione
  • Raccomandazioni di investimento e pianificazione
  • Gestione del rischio e previsione
  • Identificazione delle opportunità di investimento
• Novità finanziarie e analisi del mercato
  • Notizie e analisi finanziarie
  • Previsione del mercato azionario
  • Analisi macroeconomica
• Servizio clienti e supporto
  • Chatbot e assistenti virtuali
  • Supporto e servizio personalizzati
  • Risoluzione dei reclami
  • Risoluzione delle query e gestione dell'escalation
  • Opzioni self-service
• Analisi dei documenti e dei contratti
  • Gestione dei contratti
  • Analisi dei documenti legali
  • Analisi di due diligence
  • Estrazione e normalizzazione dei dati
• Riconoscimento e trascrizione vocale
  • Ricerca e navigazione abilitate alla voce
  • Conversione vocale a testo
  • Trascrizione e analisi delle chiamate
  • Biometria vocale e autenticazione
  • Assistenti virtuali abilitati a vocale
• Traduzione della lingua
  • Traduzione del documento finanziario
  • Traduzione di ricerca
  • Servizio clienti e supporto multilingue
  • Comunicazione commerciale transfrontaliera
  • Localizzazione e internazionalizzazione
• Altri

Mercato, per industria verticale

• Bancario
  • Retail banking
  • Corporate banking
  • Investimenti
  • Gestione della ricchezza
• Assicurazione
  • Assicurazione vita
  • Assicurazione proprietà e perdite
  • Assicurazione malattia
• Servizi finanziari
  • Grado di credito
  • Elaborazione dei pagamenti e remittanza
  • Contabilità & auditing
  • Gestione della finanza personale
  • Robo-advisory
  • Criptovalute e blockchain
  • Previsione del movimento azionario
• Altri

Le suddette informazioni sono fornite per le seguenti regioni e paesi:

• Nord America
  • USA.
  • Canada
• Europa
  • Germania
  • Regno Unito
  • Francia
  • Italia
  • Spagna
  • Resto dell'Europa
• Asia Pacifico
  • Cina
  • Giappone
  • India
  • Corea del Sud
  • ANZ
  • Resto dell'Asia Pacifico
• America latina
  • Brasile
  • Messico
  • Resto dell'America Latina
• ME
  • UA
  • Arabia Saudita
  • Sudafrica
  • Riposo di MEA