Der Marktforschungsbericht zu NLP im Finanzwesen von The Business Research Company bietet globale Marktzahlen, Wachstumsraten, regionale Anteile, Wettbewerbsanalysen, detaillierte Segmente, Trends und Chancen. Der globale Markt für NLP im Finanzwesen wird voraussichtlich in den nächsten Jahren ein exponentielles Wachstum verzeichnen und bis 2028 auf 16,14 Milliarden US-Dollar anwachsen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (Compound Annual Growth Rate, CAGR) von 24,8%.
Das Wachstum im Prognosezeitraum kann auf die zunehmende Adoption von Künstlicher Intelligenz, die steigende Nachfrage nach automatisierten und effizienten Finanzdienstleistungen, das Aufkommen von KI- und ML-Modellen, die zunehmende Datenextraktion und -analyse sowie die steigende Betrugserkennung und Sicherheit zurückgeführt werden. Zu den Haupttrends im Prognosezeitraum gehören die Innovation im Bereich Cloud-Speicherung, kontinuierliche Produktinnovationen, technologischer Fortschritt und steigende Zusammenarbeiten.
Die führenden Unternehmen im Marktreport zu NLP im Finanzwesen sind Google LLC, Microsoft Corporation, Amazon Web Services Inc., IBM Corporation, Oracle Corporation, Mosaic, Baidu, SAS Institute, Qualtrics, LivePerson, Nuance Communications, Veritone, Basis Technology, Uniphore, Expert.ai, Bitext, ABBYY, Automated Insights, Conversica, Skit.ai, Kensho, Kasisto, Inbenta, Observe.Al, Addepto, Accern.
Die zunehmende Übernahme von künstlicher Intelligenz (KI) wird das Wachstum von Natural Language Processing (NLP) im Finanzmarkt beschleunigen. KI ermöglicht es Maschinen, menschliche Intelligenz nachzubilden, indem sie ihnen das Denken und Lernen wie Menschen ermöglicht. KI-gestütztes NLP hilft Finanzinstituten, wertvolle Erkenntnisse aus umfangreichen Datenquellen wie Nachrichtenartikeln, Finanzberichten und Social-Media-Inhalten zu gewinnen, was effiziente Analysen und fundierte Entscheidungen ermöglicht.
NLP im Finanzmarkt, wie in diesem Bericht behandelt, ist nach Angebot (Dienstleistungen, Software), Technologie (Maschinelles Lernen, Deep Learning, Natural Language Generation, Textklassifizierung, Themenmodellierung, Emotionserkennung, andere Technologien) und vertikalen Segmenten (Bankwesen, Versicherung, Finanzdienstleistungen, andere Unternehmensbereiche) segmentiert. Dieser Bericht bietet eine umfassende Analyse der NLP im Finanzwesen mit Treibern, Trends, Segmentierung, dem Wettbewerbslandschaft und Einblicke in zukünftige Entwicklungen und Chancen.