금융 시장 규모에서 Natural Language Processing

금융 시장 규모의 자연적인 언어 처리 (NLP)는 2023년에 USD 5.5 억에 평가되고 2024년과 2032 사이에서 25% 이상의 CAGR에 성장하기 위하여 예상됩니다. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 성장 발전은 금융회사와 기관이 운영되는 방식과 고객 경험을 강화하고, 의사결정 프로세스를 개선하고, 간소화된 운영을 돕고 있습니다. AI-driven NLP 시스템은 고객 데이터 조사에 대한 회사의 지원을 제공하며, 고객이 투자, 저축 및 지출에 대한 정보를 알리는 결정을 돕기 위해 개인화 된 금융 조언을 제공합니다.

예를 들어, 6 월 2023, 아마존 웹 서비스 (AWS)는 Banco Bilbao Vizcaya Argentaria, S.A. (BBVA)가 Amazon Bedrock과 같은 첨단 기술을 탐구하기 위해 설정되었습니다. Amazon Bedrock은 BBVA가 혁신적인 금융 솔루션을 보유하고 창조하는 것을 목표로하는 Application Programing Interface (API)를 통해 Amazon 및 Lead AI 스타트업의 기반 모델에 진입하고 있습니다.

금융 업계에서 구조화되지 않은 데이터의 성장량은 NLP 산업에 조직을 위한 기회를 창출하여 통합되지 않은 데이터에는 전자 메일, 소셜 미디어 게시물, 뉴스 기사, 재무 보고서, 고객 리뷰 및 전통적인 데이터베이스에 적합하지 않는 다른 텍스트 - 무거운 형식이 포함됩니다. NLP는 가치있는 통찰력을 추출하고 금융 운영의 다양한 측면을 향상시킬 수있는이 데이터를 마구에 중요한 역할을합니다. 다양한 은행 및 기관은 NLP로 이동하여 고객 문의에 대해 이해하고 대응하며 개인화 된 금융 조언, 거래 세부 사항 및 경고를 제공합니다.

금융 시장의 레거시 시스템과 통합 NLP 솔루션은 여러 복잡성을 제시합니다. 금융 기관은 레거시 시스템에 의존하여 도전적인 프로세스를 통합합니다. Legacy 시스템은 종종 silos에서 작동하며 데이터를 원활하게 통합 할 수 있습니다. NLP 솔루션은 광범위한 데이터에 대한 액세스가 필요하며, 도전은 분산 시스템 간의 호환성과 원활한 데이터 흐름을 보장합니다. 레거시 시스템은 고급 NLP 알고리즘 및 처리 능력을 지원하는 기능이 부족한 하드웨어 및 소프트웨어 인프라를 기반으로 합니다.

금융 시장의 Natural Language Processing 인기 상품

금융 산업은 NLP 애플리케이션의 클라우드 기반 서비스를 크게 채택하여 확장성, 유연성 및 AI 기반 솔루션과 같은 장점을 활용하여 금융 부문의 통찰력, 혁신 및 경쟁력을 구동합니다. 클라우드 플랫폼은 확장성을 제공하여 금융 기관이 뉴스 기사, 소셜 미디어 및 재무 보고서를 포함한 소스에서 광범위한 데이터를 구성할 수 있습니다. 이 확장성은 실시간 데이터셋을 처리하는 데 필요한 침입 분석, 추세 감지 및 위험 평가와 같은 NLP 작업에 중요합니다. 클라우드 서비스 통합 AI & ML 기능, 금융의 NLP 모델의 정확도와 효율성을 강화하는 데 필수적입니다.

이 기술은 규제 준수 모니터링, 고객 보호 분석, 개인화 된 금융 조언과 같은 작업을 자동화하고 운영 효율 및 고객 만족을 개선하고 신뢰 요소를 구축합니다. 예를 들어, 2 월 2022, Google Cloud, KeyBank 및 Deloitte는 은행에서 클라우드 전략의 진보적인 KeyBank의 채택 촉진을 목표로 다년간의 전략적 협력을 확장했습니다. 이 목적은 개발, 구현 및 고객, 파트너 및 직원에게 디지털 서비스를 제공 할 수있는 접근 방식을 혁신하고, 변화 프로세스 전반에 걸쳐 보안에 중점을 둡니다.

NLP를 레버리지에서 자동화 및 효율성을 위한 금융 산업 내의 수요에 주목할만한 가치가 있습니다. 이 기술은 침입 분석, 추세 감지 및 위험 평가와 같은 간소화 프로세스를 통해 점점 더 많은 것을 추구하고 있으며, 금융 기관의 운영 효율과 의사 결정 능력을 강화합니다. NLP 알고리즘은 뉴스 기사, 소셜 미디어 피드, 수입 보고서 및 규제 서류를 포함한 다양한 소스의 귀중한 통찰력을 신속하게 분석하고 추출합니다.

이 자동화는 금융 데이터가 처리되고 분석되는 속도가 가속화되어 더 빠른 의사결정을 가능하게 합니다. 예를 들어, 4 월 2024에서 Oracle Financial Services는 Oracle Financial Services Compliance Agent를 출시했습니다. 새로운 AI 전원 클라우드 서비스는 은행용으로 설계되었습니다. 이 서비스는 비용 효율적인 저하학적 시나리오 테스트를 수행하기 위해 은행을 활성화하고 임계값과 제어를 조정하고 트랜잭션을 분석하고 의심스러운 활동을 감지하고 더 효율적으로 준수하는 노력을 향상시킵니다.

금융 시장 분석의 Natural Language Processing

구성 요소에 따라 시장은 소프트웨어 및 서비스로 구분됩니다. 서비스 부문은 2024년부터 2032년까지 20% 이상의 CAGR로 가장 빠르게 성장하는 세그먼트를 나타냅니다.

• 서비스 제공업체는 NLP 솔루션과 함께 고급 분석 기능을 사용하여 금융 데이터에 대한 깊은 통찰력을 제공하고 회사가 올바른 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 추세는 ML 및 AI 알고리즘의 사용을 확장하여 NLP 구동 통찰력의 정확성과 신뢰성을 향상시키고 금융 기관에 의해 더 많은 정보를 알리는 결정을 보장합니다.
• 강력한 규제 준수 기능을 포함하는 NLP 솔루션을 제공하는 성장 추세가 있습니다. 서비스 제공 업체는 GDPR 및 금융보고 표준과 같은 복잡한 규제 요건을 해석하고 준수 할 수있는 알고리즘 및 프레임 워크를 개발하고 있습니다. NLP 애플리케이션은 효과적으로 데이터 분석뿐만 아니라 엄격한 준수 위임을 충족하며 금융 회사에 대한 규제 위험을 줄이는 것을 보장합니다.

산업 수직을 기반으로 금융 시장의 NLP는 은행, 보험, 금융 서비스 및 기타로 구분됩니다. 은행 부문은 2023 년에 시장을 지배하고 2032 년까지 20 억 달러 이상을 도달 할 것으로 예상됩니다.

• 고객 문의 및 상호 작용의 맥락을 이해하고 해석할 수 있는 NLP 솔루션을 개발하는 추세가 있습니다. 이것은 개인 고객 취향, 거래 내역 및 금융 목표에 따라 개인적 응답을 제공하는 은행이 도움이됩니다. 예를 들어, NLP-powered chatbot은 고객에게 더 의미있는 대화를 제공하고 복잡한 금융 쿼리에 따라 맞춤형 제품 지원을 제공합니다.
• Bank는 웹 사이트, 모바일 앱 및 소셜 미디어 플랫폼을 포함한 여러 채널에서 NLP 기능을 통합하고 있습니다. 이 omni-channel 접근은 일관되고 이음새가 없는 고객 경험을 지킵니다, 고객이 각종 디지털 방식으로 접촉점의 맞은편에 자연적인 언어 쿼리 및 명령을 사용하여 그들의 은행과 상호 작용하는 것을 허용하. 이 동향은 뿐만 아니라 고객을 위한 편익을 강화하고 또한 전반적인 만족 및 충성도를 개량합니다.

금융 시장의 NLP는 아시아 태평양에서 상당한 성장을 경험하고 2032 년까지 10 억 달러에 도달 할 것으로 추정됩니다. 아시아 태평양 지역의 금융 기관의 AI-powered 리소스 및 도구의 성장 사용은 금융 부문의 NLP를 확장하고 있습니다. Chatbots와 같은 리소스는 NLP의 전체 사용으로 네이티브 언어에서 고객과 상호 작용하고 개인화 된 지원을 제공하며 모든 금융 관련 문제에 응답하고 계정 잔액, 거래 역사에 대한 명확한 의심과 금융 조언을 제공합니다.

중국의 크고 성장하는 디지털 경제, 중요한 전자 상거래 및 온라인 금융 침투, NLP 응용 프로그램에 대한 비옥한 접지를 제공합니다. 중국 언어의 복잡성 및 nuances는 첨단 NLP 솔루션, 이 분야에서 혁신과 발전을 필요로한다.

4월 2024일, ExtractAlpha, 대안 데이터 및 분석 솔루션 제공 업체, 최신 혁신을 공개, 일본 새로운 신호는 특히 일본 주식 시장을 위해 설계되었습니다. Japan News Signal은 일본 BERT, 임베디드 텍스트 벡터를 사용하여 장기적인 결과를 예측하는 기계 학습 도구로 구성된 침술 모델을 포함하여 기계 학습 기술을 결합합니다.

한국 정부는 fintech와 AI를 다양한 프로그램과 subsidies를 통해 적극적으로 추진하고 있습니다. tech-savvy 소비자 중 디지털 및 개인화 된 금융 서비스에 대한 높은 수요가 있습니다. 금융 기관은 NLP와 같은 첨단 기술을 통해 우수한 고객 서비스 및 운영 효율성을 제공합니다.

fin-tech Festival SFF2023은 싱가포르에서 실시되었으며, 중요한 토론은 정책, 금융 및 기술의 교차점을 강조했습니다. 많은 금융 회사는 AI 응용 프로그램을 탐구, 싱가포르의 Monetary Authority (MAS)는 적극적인 구현 노력에 등장. MAS는 AI 및 ML을 포함한 데이터 분석 분야에서 발전을 촉진하고 데이터의 큰 세트를 해석하고 위험을 효과적으로 식별 할 수있는 능력을 증가시키는 AI 및 ML을 포함하여 금융 기관의 AI의 역할을 격려했습니다.

북미 금융 회사는 고객의 선호도, 행동에 대한 깊은 지식을 얻기 위해 NLP를 레버리지하고 침술 분석의 포트폴리오를 만듭니다. 고객 상호 작용의 비구조적 인 데이터를 분석하여 이메일, 통화 문자, 소셜 미디어 게시물, 은행은 자신의 서비스를 개인화하고 더 많은 영향을 제공합니다. 이 트렌드는 고객 만족, 충성, 유지를 개선하고 맞춤 금융 솔루션 및 적극적인 지원을 제공함으로써 목표를 달성합니다.

금융 시장 주식에서 자연 언어 처리

Google LLC 및 Microsoft Corporation은 2023 년 금융 업계에서 NLP의 15 % 점유율을 차지했습니다. Google LLC는 AI 및 ML 도메인의 훌륭한 기능을 위해 알려져 있습니다. Google Cloud의 AI 및 ML 서비스 인 NLP 플랫폼은 고객의 통신, 시장 뉴스 및 규제 서류와 같은 비구조 된 데이터 소스에서 활동 가능한 통찰력을 추출 할 수있는 금융 회사가 제공하는 이해 사용자의 침술 분석에 중점을 둡니다.

Microsoft Corporation은 텍스트 분석, 언어 이해 및 침술 분석과 같은 NLP 기능을 포함하는 Microsoft Azure를 제공하는 NLP의 중요한 역할을합니다. Microsoft Bot 구조는 AI-powered chatbots & 가상 조수의 개발 및 배포를 촉진합니다. 금융 부문에서,이 chatbots는 NLP의 도움을 받아 고객 문의에 신속하게 대응하고, 계정 정보를 제공, 개인화 된 금융 조언 및 거래 활동 지원.

금융 회사에서 자연 언어 처리 지원하다

금융 업계에서 NLP에서 작동하는 주요 플레이어는 다음과 같습니다.

• 구글 LLC
• Microsoft 회사
• IBM 회사
• Amazon 웹 서비스, Inc.
• SAS 연구소
• Uniphore 기술 주요사업
• Veritone, 주식회사

금융 산업 뉴스에서 자연 언어 처리

• 2 월 2023에서 Oracle은 Oracle Banking Cloud Services를 도입했습니다. 모듈 식, 적응 가능한 클라우드 기반 서비스. 이 발사에는 기업 수요 예금 계정 처리, 기업 넓은 한계 & 담보 관리, 순간 ISO20022 세계적인 지불 처리, API 관리, 소매 onboarding & 근원 및 강화한 셀프서비스 디지털 방식으로 경험을 위한 은행 확장 가능한 해결책을 제안하기 위하여 디자인된 6개의 새로운 서비스가 포함됩니다. Microservices 아키텍처를 활용하면 이 오퍼링은 은행이 신속하게 비즈니스 기능을 혁신하고 안전하게 구축 할 수 있습니다.
• 2021 년 11 월 IBM은 NLP 기능을 목표로 IBM 왓슨 디스커버리에 곧 개선을 발표했다. 이 업데이트는 인사이트를 추출하고 intricate 문서에서 정보를 종합함으로써 고객 관리 및 간소화 비즈니스 운영을 개선하는 것을 목표로 합니다.

금융 시장 조사 보고서의 자연 언어 처리에는 업계의 심층적 인 적용이 포함됩니다. 2021에서 2032까지의 수익 (USD 백만)의 추정 및 예측, 뒤에 오는 세그먼트를 위해:

시장, Component에 의하여

• 소프트웨어
  • 규칙 기반 NLP 소프트웨어
  • 정규 표현 (Regex)
  • Finite 주 기계 (FSMs)
  • 이름 인식 (NER)
  • Part-of-speech (POS) 태그
  • 통계 NLP 소프트웨어
  • Naive 베이
  • 물류 회귀
  • 지원 벡터 기계 (SVMs)
  • Recurrent 신경 네트워크 (RNNs)
  • Hybrid NLP 소프트웨어
  • Latent Dirichlet 할당 (LDA)
  • 숨겨진 Markov 모델 (HMM)
  • 조건 임의 필드 (CRF)
• 제품정보
  • 전문 서비스
    • 교육 및 컨설팅
    • 시스템 통합 및 구현
    • 지원 및 유지 보수
  • 관리 서비스

시장, By 기술 정보

• 기계 학습
  • 감독 학습
  • Unsupervised 학습
  • 학습 방법
• 딥러닝
  • 복잡한 신경망 (CNN)
  • Recurrent 신경 네트워크 (RNN)
  • 변압기 모형 (BERT, GPT-3, 등)
• 한국어
  • 자동화된 보고 쓰기
  • 고객지원
  • 금융 문서 생성
• 텍스트 분류
  • 감정 분류
  • Intent 분류
• 토픽 모델링
  • 주제 ID
  • Topic 클러스터링
  • Topic 시각화
• 감정 검출
  • 감정 인식
  • Emotion 분류
• 이름 *

시장, 신청에 의하여

• 감정 분석
  • 상표 명성 관리
  • Market sentiment 분석
  • 고객 의견 분석
  • Product review 분석
  • 소셜 미디어 모니터링
• 위험 관리 및 사기 탐지
  • 신용 위험 평가
  • Fraud 탐지 및 예방
  • 안티 - 돈 세탁 (AML)
  • Compliance 모니터링
  • Cybersecurity 및 위협 탐지
• Compliance 모니터링
  • 규제 준수 모니터링
  • KYC/AML 준수 모니터링
  • 법률 및 정책 준수 모니터링
  • 감사 추적
  • 무역 감시
• 투자 분석
  • 자산 할당 및 포트폴리오 최적화
  • Equity 연구 및 분석
  • 양적 분석 및 모델링
  • 투자 권고 및 계획
  • 위험 관리 및 예측
  • 투자 기회 식별
• 금융 뉴스 및 시장 분석
  • 금융 뉴스 및 분석
  • 주식 시장 예측
  • Macroeconomic 분석
• 고객 서비스 및 지원
  • Chatbots 및 가상 조수
  • 개인 지원 및 서비스
  • 불만 사항
  • Query 해결책과 에스컬레이션 관리
  • 셀프 서비스 옵션
• 문서 및 계약 분석
  • 계약 관리
  • 법률 문서 분석
  • diligence 분석
  • 데이터 추출 및 정상화
• 음성 인식 및 비문
  • Voice-enabled 검색 및 탐색
  • Speech-to-text 변환
  • 연락처 및 연락처
  • 음성 biometrics 및 인증
  • Speech-enabled 가상 조수
• 언어 번역
  • 금융 문서 번역
  • 투자 연구 번역
  • 다국어 고객 서비스 및 지원
  • Cross-border 비즈니스 커뮤니케이션
  • 지역화 및 국제화
• 이름 *

시장, 기업 수직에 의하여

• 은행업무
  • 은행업무
  • 기업 은행
  • 투자 은행
  • 회사소개
• 회사 소개
  • 생활보험
  • 재산 및 캐주얼 보험
  • 의료보험
• 금융 서비스
  • 신용 등급
  • 결제 처리 및 송금
  • 회계 및 감사
  • 개인 금융 관리
  • Robo 자문
  • 암호화폐 및 블록체인
  • 주식 운동 예측
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  • 사우디 아라비아
  • 대한민국
  • MEA의 나머지