金融市場規模の自然言語処理

金融市場規模の自然言語処理(NLP)は、2023年のUSD 5.5億で評価され、2024年と2032年の間に25%を超えるCAGRで成長することを期待しています。 市場向けの人工知能(AI)と機械学習(ML)の成長した進歩は、金融会社や機関が運用する方法を変え、顧客体験の向上、意思決定プロセスの改善、運用の合理化を支援しています。 AI主導のNLPシステムは、顧客データを調査し、パーソナライズされた財務アドバイスを提供し、クライアントが投資、節約、支出に関する通知決定を下すのを支援するための会社を支援します。

例えば、2023年6月、Amazon Web Services (AWS) は、Banco Bilbao Vizcaya Argentaria、S.A. (BBVA) が Amazon Bedrock などの高度な技術を調べることにしました。 AmazonのBedrockは、BBVAが革新的な金融ソリューションを保持し、作成することを目的として、アプリケーション・プログラム・インターフェース(API)を介して、Amazonおよび主要なAIスタートアップのモデルを基盤としています。

金融業界における非構造化データの増加量は、非構造化データとしてNLP業界における組織の機会を創出します。電子メール、ソーシャルメディア投稿、ニュース記事、財務レポート、顧客レビュー、および従来のデータベースにきちんと収まらないその他のテキスト重いフォーマットが含まれます。 NLPは、価値ある洞察を抽出し、さまざまな金融業務の側面を強化するために、このデータを活用する上で重要な役割を果たしています。 様々な銀行や機関が、NLPに移行し、顧客の問い合わせを理解し、対応し、パーソナライズされた財務アドバイス、取引詳細、アラートを提供します。

金融市場でのレガシーシステムとNLPソリューションを統合することで、いくつかの複雑性を発揮します。 金融機関は、従来のシステムに依存し、チャレンジングなプロセスを統合します。 レガシーシステムは、多くの場合、サイロで動作し、データをシームレスに統合するのは困難です。 NLPソリューションは膨大な量のデータにアクセスし、分散システム間での互換性とスムーズなデータフローを確保する課題です。 レガシーシステムは、高度なNLPアルゴリズムと処理能力をサポートする能力が欠けている、古いハードウェア&ソフトウェアインフラストラクチャに基づいています。

金融市場における自然言語処理 トレンド

金融業界は、NLPアプリケーション向けにクラウドベースのサービスを採用し、スケーラビリティ、柔軟性、AIを活用した金融セクターにおけるインサイトやイノベーション、競争上の優位性を促進します。 クラウドプラットフォームは、金融機関がニュース記事、ソーシャルメディア、および財務レポートを含むソースから膨大な数の非構造化されたデータを構成できるように、スケーラビリティを提供します。 このスケーラビリティは、送信分析、トレンド検出、リスクアセスメントなどのNLPタスクにとって非常に重要です。これにより、大規模なデータセットをリアルタイムで処理する必要があります。 クラウドサービスは、財務におけるNLPモデルの精度と効率性を高めるために不可欠であるAI&ML機能を組み込んでいます。

技術は、規制遵守監視、顧客送信分析、およびパーソナライズされた財務アドバイスなどのタスクを自動化し、運用効率と顧客満足度を向上させ、信頼要因を構築しています。 たとえば、2022年2月、Google Cloud、KeyBank、Deloitteは、銀行におけるクラウド戦略の高度化を推進するための多年戦略的コラボレーションを拡張しました。 そのためには、クライアント、パートナー、従業員にデジタルサービスを開発、実施、提供し、変革プロセス全体でセキュリティに重点を置いているというアプローチを変革する。

特にNLPを活用し、自動化と効率性のための金融業界における需要の著しいサージがあります。 この技術は、感情分析、トレンド検出、リスクアセスメントなどのプロセスを合理化し、財務機関の運用効率と意思決定能力を強化することで求められます。 NLPアルゴリズムは、ニュース記事、ソーシャルメディアフィード、収益レポート、規制のファイリングなど、多様なソースから貴重な洞察を迅速に分析し、抽出します。

この自動化により、財務データが処理および分析される速度が加速し、より迅速な意思決定が可能になります。 例えば、2024年4月、Oracle Financial Servicesは、銀行向けに設計された新しいAIを搭載したクラウドサービス「Oracle Financial Services Compliance Agent」を立ち上げました。 このサービスは、銀行が費用対効果の高い仮説シナリオのテストを実施し、しきい値と制御を調整し、取引を分析し、疑わしい活動を検出し、より効率的にコンプライアンスの取り組みを強化することができます。

金融市場分析における自然言語処理

コンポーネントに基づいて、市場はソフトウェアとサービスにセグメント化されます。 サービスは、2024年と2032年の間に20%以上のCAGRで、最も急速に成長しているセグメントを表しています。

• サービスプロバイダは、NLP ソリューションに密着した高度な分析機能を使用して、財務データへの深い洞察を提供し、企業が正しい決定を下すのを支援しています。 トレンドは、ML および AI アルゴリズムの使用を拡大し、NLP 主導のインサイトの精度と関連性を高め、金融機関によるより詳細な情報に基づいた意思決定を保証します。
• 堅牢な規制遵守機能を含むNLPソリューションの提供に向けた成長傾向があります。 サービスプロバイダは、GDPRや財務報告基準などの複雑な規制要件を解釈し、遵守できるアルゴリズムとフレームワークを開発しています。 これにより、NLP アプリケーションは、データの分析だけでなく、厳格なコンプライアンスの義務を満たすだけでなく、金融会社に対する規制リスクの低減を実現します。

金融市場におけるNLPは、業界を垂直に、銀行、保険、金融サービス、その他にセグメント化しています。 銀行セグメントは2023年に市場を支配し、2032年までに20億米ドルを超える見込みです。

• 顧客の問い合わせやインタラクションのコンテキストを理解し、解釈できるNLPソリューションを開発する傾向があります。 これは、個人顧客の好み、取引履歴、および財務目標に基づいてパーソナライズされた応答を提供することで銀行を支援します。 たとえば、NLP を搭載したチャットボットは、顧客にとってより有意義な会話を提供し、複雑な金融問い合わせの下で製品サポートをカスタマイズしました。
• 銀行は、ウェブサイト、モバイルアプリ、ソーシャルメディアプラットフォームなど、複数のチャネルでNLP機能を統合しています。 このオムニチャネルのアプローチにより、一貫性のあるシームレスな顧客体験を実現し、さまざまなデジタルタッチポイントで自然言語の問い合わせやコマンドを使用して銀行とやり取りすることができます。 この傾向は、顧客にとって利便性を高めるだけでなく、全体的な満足度と忠誠性を改善します。

金融市場におけるNLPは、アジア・パシフィックで大きな成長を遂げており、2032年までに10億米ドルに達すると推定されています。 アジア太平洋地域の金融機関におけるAIを活用したリソースやツールの活用は、金融分野におけるNLPを拡大しています。 チャットボットなどのリソースは、ネイティブ言語で顧客とやり取りするためにNLPをフル活用し、パーソナライズされたサポートを提供し、すべての金融関連の問題に答え、アカウント残高、取引履歴、さらには金融アドバイスに関する疑問をクリアします。

中国の大規模で成長しているデジタル経済、著しい電子商取引とオンライン銀行の浸透、NLP アプリケーションのための肥沃な地面を提供します。 中国の言語の複雑さとニュアンスは、この分野における先進的なNLPソリューション、イノベーションと開発を駆動する必要があります。

2024年4月、代替データと分析ソリューションのプロバイダーであるExtractAlphaは、日本の株式市場向けに特別に設計された最新のイノベーションを発表しました。 日本ニュース信号は、組込みテキストベクターを使用した機械学習ツール「BERT」から構築された機械学習技術を組み合わせ、長期にわたる結果を予測します。

韓国政府は、様々なプログラムや補助金を通じてフィンテックやAIを積極的に推進しています。 テクノロジーに精通した消費者の間で、デジタルおよびパーソナライズされた金融サービスに対する高い要求があります。 金融機関は、NLPのような高度な技術により、優れた顧客サービスと運用効率性を発揮します。

シンガポールで行われたフィンテックフェスティバルSFF2023では、政策、財務、技術の交差を強調した重要な議論が行われました。 多くの金融会社がAIアプリケーションを探索する中、シンガポールの金融局(MAS)は、その積極的な実装活動のために現れています。 MAS は、AI の財務機関を統括する役割を奨励し、AI や ML などのデータ分析における開発を強調し、大量のデータを解釈し、リスク信号を効果的に特定する能力を高めています。

北米の金融会社では、NLPを活用し、顧客の好みや行動の深い知識を身につけ、感情分析のポートフォリオを作成しています。 顧客とのやりとりから構成されていないデータを分析することで、メールや電話のトランスクリプト、ソーシャルメディア投稿など、銀行はサービスをパーソナライズし、よりインパクトのあるサービスを提供するのに役立ちます。 この傾向は、顧客満足度、忠誠性、および保持を改善し、カスタマイズされた金融ソリューションと積極的なサポートを提供することを目指しています。

金融市場シェアにおける自然言語処理

2023年に金融業界におけるNLPの15%以上保有するGoogle LLC & Microsoft Corporation。 Google LLC は、AI および ML ドメインの優れた機能で知られています。 Google Cloud の AI および ML サービスは、NLP プラットフォームを活用して、ユーザーの感情分析を理解しています。これにより、金融企業が顧客通信、市場ニュース、規制のファイリングなどの非構造化されたデータソースから実用的なインサイトを抽出することができます。

Microsoft Corporation は、NLP の重要な役割を担っています。Microsoft Azure は、テキスト分析、言語理解、および感情解析などの NLP 機能を含む、便利なサービスを提供しています。 Microsoft Bot 構造により、AI 搭載チャットボットとバーチャルアシスタントの開発と展開が容易になります。 金融部門では、これらのチャットボットは、顧客の問い合わせを理解し、迅速に対応し、アカウント情報を提供し、パーソナライズされた財務アドバイスを提供し、取引活動を支援するためにNLPの助けを借ります。

金融会社における自然言語処理 シェア

金融業界におけるNLPで動作する主要なプレーヤーは次のとおりです。

• サイトマップ
• マイクロソフト株式会社
• IBMコーポレーション
• アマゾンウェブサービス株式会社
• SASインスティテュート株式会社
• ユニフォア技術 代表取締役
• 株式会社ベリトン

金融業界ニュースの自然言語処理

• 2023年2月、OracleはOracle Banking Cloud Serviceを導入し、モジュール式で適応可能なクラウドネイティブサービスの新しいスイートを導入しました。 このリリースには、企業のデマンド預金口座処理、企業全体の制限と担保管理、リアルタイムISO20022グローバル決済処理、API管理、小売のオンボーディング&オリジネーション、およびセルフサービスのデジタルエクスペリエンスの強化のための銀行スケーラブルソリューションを提供する6つの新しいサービスが含まれます。 マイクロサービスアーキテクチャを活用し、銀行は、迅速かつ安全にビジネス能力を革新し、近代化することができます。
• で 11月 2021, IBMは、IBMワトソンディスカバリーへの今後の強化を発表しました, NLPの機能を目的として. 更新は、顧客ケアを改善し、複雑な文書から情報を統合し、洞察を抽出することにより、ビジネスの業務を合理化することを目指しています。

金融市場調査報告書の自然な言語処理は企業の深い適用範囲を含んでいます 2021年から2032年までの収益(USD百万)の面での見積もりと予測 以下のセグメントの場合:

市場、部品によって

• ソフトウェア
  • ルールベースのNLPソフトウェア
  • 正規表現(Regex)
  • 有限状態機械(FSM)
  • 名前付きエンティティ認識(NER)
  • パート・オブ・スピーナ(POS)タグ付け
  • 統計NLPソフトウェア
  • ネイブベイズ
  • 物流の回帰
  • ベクトルマシン(SVM)をサポート
  • 再発ニューラルネットワーク(RNN)
  • ハイブリッドNLPソフトウェア
  • ラテント・ディリッチレット割り当て(LDA)
  • 隠しMarkovモデル(HMM)
  • 条件付きランダムフィールド(CRF)
• サービス
  • プロフェッショナルサービス
    • 研修・コンサルティング
    • システム統合と実装
    • サポート・メンテナンス
  • マネージドサービス

市場、による テクノロジー

• 機械学習
  • 監修学習
  • 無人学習
  • 強化学習
• ディープラーニング
  • ネラルネットワーク(CNN)
  • 再発ニューラルネットワーク(RNN)
  • トランスモデル(BERT、GPT-3など)
• 自然言語の生成
  • 自動レポート作成
  • 顧客コミュニケーション
  • 金融文書生成
• テキスト分類
  • センティメント分類
  • 意図的な分類
• トピックモデリング
  • トピック識別
  • トピッククラスタリング
  • トピックの視覚化
• 感情検出
  • 感情認識
  • 感情分類
• その他

市場、適用による

• センティメント分析
  • ブランド評判管理
  • 市場センチメント分析
  • 顧客フィードバック分析
  • 製品レビュー分析
  • ソーシャルメディア監視
• リスク管理と不正検知
  • クレジットリスク評価
  • 不正検知・防止
  • アンチマネーロンダリング(AML)
  • コンプライアンス・モニタリング
  • サイバーセキュリティと脅威の検出
• コンプライアンス・モニタリング
  • 規制遵守監視
  • KYC/AML コンプライアンスモニタリング
  • 法的およびポリシーの遵守監視
  • 監査証跡監視
  • 貿易監視
• 投資分析
  • 資産配分とポートフォリオの最適化
  • エクイティ研究と分析
  • 定量分析とモデリング
  • 投資勧告と計画
  • リスク管理と予測
  • 投資機会識別
• 金融ニュース・市場分析
  • 金融ニュースと分析
  • 株式市場の予測
  • マクロ経済分析
• カスタマーサービスとサポート
  • チャットボットとバーチャルアシスタント
  • パーソナライズされたサポートとサービス
  • 苦情の解決
  • クエリの解像度とエスカレーション管理
  • セルフサービスオプション
• 文書および契約分析
  • 契約管理
  • 法的文書分析
  • デューデリジェンス分析
  • データ抽出と正規化
• 音声認識と転写
  • 音声検索とナビゲーション
  • 音声対テキスト変換
  • コールの転写と解析
  • 音声バイオメトリックと認証
  • 音声対応のバーチャルアシスタント
• 言語翻訳
  • 金融文書翻訳
  • 投資研究翻訳
  • 多言語カスタマーサービスとサポート
  • クロスボーダービジネスコミュニケーション
  • ローカリゼーションと国際化
• その他

市場、企業によって縦

• バンキング
  • 小売銀行
  • 企業銀行
  • 投資銀行
  • ウェルス・マネジメント
• 保険保険
  • 生命保険
  • 財産・損害保険
  • 健康保険
• 金融サービス
  • クレジット評価
  • 支払い処理と送金
  • 会計・監査
  • 個人的な財務管理
  • ロボ・アドバイザー
  • 暗号通貨とブロックチェーン
  • 株式の動き予測
• その他

上記情報は、以下の地域および国に提供いたします。

• 北アメリカ
  • アメリカ
  • カナダ
• ヨーロッパ
  • ドイツ
  • イギリス
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ヨーロッパの残り
• アジアパシフィック
  • 中国語(簡体)
  • ジャパンジャパン
  • インド
  • 韓国
  • アズン
  • アジア太平洋地域
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  • ブラジル
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  • ラテンアメリカの残り
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  • アラブ首長国連邦
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  • MEAの残り