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금융 분야 자연어 처리(NLP) 시장
Natural Language Processing (NLP) in Finance
상품코드 : 1656237
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 02월
페이지 정보 : 영문 210 Pages
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한글목차

금융 분야 자연어 처리(NLP) 세계 시장은 2030년까지 287억 달러에 달할 전망

2024년에 74억 달러로 추정되는 금융 분야 자연어 처리(NLP) 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 25.3%로 성장하여 2030년에는 287억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 NLP 소프트웨어는 CAGR 20.1%를 기록하며 분석기간 종료시에는 138억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. NLP 서비스 분야의 성장률은 분석기간 동안 CAGR 32.0%로 추정됩니다.

미국 시장은 20억 달러, 중국은 CAGR 24.1%로 성장할 것으로 예측

미국의 금융 분야 자연어 처리(NLP) 시장은 2024년에 20억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2030년까지 43억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석기간인 2024-2030년 CAGR은 24.1%를 기록할 것으로 예상됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석기간 동안 CAGR은 각각 21.9%와 21.6%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 17.2%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 금융 분야 자연어 처리(NLP) 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

자연어 처리(NLP)는 금융기관이 축적하는 방대한 비정형 데이터를 관리하고 분석하는 방법을 강화함으로써 금융 분야에 혁명을 일으키고 있습니다. 매년 55-65%씩 증가하고 있는 이 데이터에는 고객과의 커뮤니케이션, 규제 당국 신고, 금융 뉴스 기사, 소셜 미디어 컨텐츠 등 모든 것이 포함됩니다. 인공지능의 하위 집합인 NLP를 통해 금융회사는 이러한 데이터 처리를 자동화하고 보다 효율적으로 실행 가능한 인사이트를 추출할 수 있습니다. 금융 분야의 NLP 애플리케이션에는 문서 분류 자동화, 엔티티 인식, 재무 관계 추출 등이 포함되며, 이를 통해 의사결정과 업무 효율성을 향상시킬 수 있습니다. NLP는 비정형 데이터를 정형화된 실용적인 정보로 변환함으로써 금융 기관이 정확성을 높이고, 시간을 절약하며, 데이터 처리에서 대규모 수작업의 필요성을 줄일 수 있습니다.

금융 분야에서 NLP의 성장은 몇 가지 중요한 요인에 의해 이루어지고 있습니다. 비정형 데이터의 급격한 증가로 인해 데이터 추출 및 분석을 위한 강력한 도구가 필요하게 되었고, 이러한 데이터를 전략적 계획과 의사결정에 활용하고자 하는 금융기관에게 NLP는 매우 유용하게 활용되고 있습니다. 챗봇, 가상 비서 등의 기술을 통해 보다 개인화된 고객과의 상호작용이 가능해졌습니다. 이러한 도구는 응답을 자동화하고 맞춤형 금융 조언을 제공함으로써 고객 참여를 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한, NLP 기술은 데이터 입력 및 보고서 작성과 같은 일상적인 작업을 자동화하여 업무 효율성을 높이고 이러한 프로세스를 가속화할 뿐만 아니라 수작업으로 인한 오류를 최소화할 수 있습니다. NLP는 커뮤니케이션을 모니터링하고 분석하여 규제 표준을 준수하고 위험성이 있는 행동과 거래를 식별하는 데 도움이 되기 때문에 컴플라이언스 및 리스크 관리도 NLP를 통해 촉진할 수 있습니다.

AI와 머신러닝의 발전으로 NLP의 능력이 크게 향상되어 자연어를 보다 정확하고 효율적으로 처리할 수 있게 되었습니다. 이러한 기술적 발전은 금융 애플리케이션에서 NLP의 유용성을 높이고 시장 동향과 고객 행동에 대한 더 깊은 인사이트를 통해 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 하기 때문에 매우 중요합니다. 또한, 레거시 시스템을 포함한 기존 IT 인프라와의 통합이 비교적 원활하게 이루어지기 때문에 금융 부문의 NLP 채택을 촉진할 수 있습니다. 빠르게 진화하는 디지털 환경에서 금융기관이 관련성과 경쟁력을 유지하기 위해 NLP를 도입하는 금융기관 간의 경쟁도 주요 성장 동력이 되고 있습니다. 금융에서 실시간 분석이 점점 더 중요해지고 있는 가운데, NLP는 역동적인 시장에서 요구되는 적시성 있는 의사결정을 지원할 수 있습니다. 이러한 요인들이 결합되어 금융 산업에서 NLP의 광범위한 도입과 지속적인 개발이 이루어지고 있으며, 금융 산업의 효율성과 고객 서비스에 대한 새로운 표준을 설정하고 있습니다.

부문

제공(소프트웨어, 서비스), 용도(리스크 관리 및 부정행위 탐지, 컴플라이언스 모니터링, 감정 분석, 투자 분석, 음성 인식 및 전사, 고객 서비스 및 지원, 금융 뉴스 및 시장 분석, 기타 용도), 업종(은행, 금융 서비스, 보험, 기타 산업)

조사 대상 기업 사례(주목 23개사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Natural Language Processing (NLP) in Finance Market to Reach US$28.7 Billion by 2030

The global market for Natural Language Processing (NLP) in Finance estimated at US$7.4 Billion in the year 2024, is expected to reach US$28.7 Billion by 2030, growing at a CAGR of 25.3% over the analysis period 2024-2030. NLP Software, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 20.1% CAGR and reach US$13.8 Billion by the end of the analysis period. Growth in the NLP Services segment is estimated at 32.0% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$2.0 Billion While China is Forecast to Grow at 24.1% CAGR

The Natural Language Processing (NLP) in Finance market in the U.S. is estimated at US$2.0 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$4.3 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 24.1% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 21.9% and 21.6% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 17.2% CAGR.

Global Natural Language Processing (NLP) in Finance Market - Key Trends and Drivers Summarized

Natural Language Processing (NLP) is revolutionizing the financial sector by enhancing how financial institutions manage and analyze the vast amounts of unstructured data they accumulate. This data, which is growing annually by 55-65%, includes everything from customer communications and regulatory filings to financial news articles and social media content. Through NLP, which is a subset of artificial intelligence, financial companies are able to automate the processing of this data and extract actionable insights more efficiently. NLP applications in finance include automating document classification, entity recognition, and extraction of financial relationships, which collectively improve decision-making and operational efficiency. By transforming unstructured data into structured, actionable information, NLP enables financial institutions to enhance accuracy, save time, and reduce the need for extensive manual intervention in data handling.

The growth of NLP in finance is driven by several critical factors. The exponential increase in unstructured data necessitates robust tools for data extraction and analysis, making NLP invaluable for financial institutions aiming to leverage this data for strategic planning and decision-making. Enhancing customer experience is another major driver, with NLP enabling more personalized customer interactions through technologies such as chatbots and virtual assistants. These tools automate responses and provide tailored financial advice, significantly improving customer engagement. Additionally, NLP technologies increase operational efficiency by automating routine tasks such as data entry and report generation, which not only accelerates these processes but also minimizes the errors associated with manual tasks. Compliance and risk management are also facilitated by NLP, as it helps monitor and analyze communications to ensure adherence to regulatory standards and identify risky behaviors or transactions.

Advancements in AI and machine learning have significantly improved the capabilities of NLP, making these tools more accurate and efficient in processing natural language. This technological evolution is crucial as it enhances the utility of NLP in financial applications, allowing for better decision-making through deeper insights into market trends and customer behavior. Moreover, the integration of NLP with existing IT infrastructures, including legacy systems, is relatively seamless, promoting its adoption within the financial sector. The competitive pressure among financial institutions to adopt NLP is also a key growth driver, as firms seek to remain relevant and competitive in a rapidly evolving digital landscape. As real-time analytics become increasingly important in finance, NLP supports the timely decision-making required in dynamic markets. These factors collectively contribute to the widespread adoption and ongoing development of NLP in finance, setting new standards for efficiency and customer service in the industry.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Natural Language Processing (NLP) in Finance market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Offering (Software, Services); Application (Risk Management & Fraud Detection, Compliance Monitoring, Sentiment Analysis, Investment Analysis, Speech Recognition & Transcription, Customer Service & Support, Financial News & Market Analysis, Other Applications); Vertical (Banking, Financial Services, Insurance, Other Verticals)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 23 Featured) -

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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