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금융용 NLP(자연어 처리) 시장 규모, 점유율, 동향, 산업 분석 보고서 : 제공 내용별, 용도별, 기술별, 업종별, 지역별 - 시장 예측(2025-2034년)
NLP in Finance Market Size, Share, Trends, & Industry Analysis Report: By Offering (Software and Services), By Application, By Technology, By Vertical, and By Region - Market Forecast, 2025-2034
상품코드 : 1762500
리서치사 : Polaris Market Research
발행일 : 2025년 05월
페이지 정보 : 영문 130 Pages
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한글목차

Polaris Market Research의 최신 조사에 따르면, 세계 금융용 NLP 시장 규모는 2034년까지 799억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이 보고서는 현재 시장 역학에 대한 자세한 인사이트와 향후 시장 성장에 대한 분석을 제공합니다.

금융용 자연어 처리(NLP) 시장은 금융 산업에서 인간의 언어를 이해하고 처리하기 위해 계산언어학과 인공지능을 적용하는 것으로, 금융 뉴스, 실적 발표 통화 기록, 소셜 미디어의 감정, 고객 서비스, 규제 문서 등 다양한 텍스트 데이터와 음성 데이터를 분석하는 알고리즘과 모델을 활용합니다. 데이터와 음성 데이터를 분석하기 위한 알고리즘과 모델을 활용합니다. 주요 목적은 이 비정형 데이터를 실용적인 고려사항으로 변환하여 금융기관이 업무를 자동화하고, 의사결정 프로세스를 개선하고, 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 하는 것입니다.

금융용 NLP 시장은 금융 데이터의 증가와 이를 보다 효율적이고 지능적으로 분석할 수 있는 방법의 필요성, NLP를 활용한 챗봇 및 가상 비서를 통한 고객 경험 향상, 강력한 사기 탐지 및 방지 메커니즘의 필요성, 규제 준수 간소화의 필요성 등 여러 가지 요인이 금융용 NLP 시장을 주도하고 있습니다. 규제 준수 간소화의 필요성 등 여러 요인이 이 시장을 주도하고 있습니다. 또한, 머신러닝과 딥러닝의 발전으로 금융용 NLP 애플리케이션의 정확도와 정교함이 지속적으로 향상되고 있으며, 이는 다양한 금융 서비스에서 시장 침투와 새로운 시장 잠재력 창출로 이어지고 있습니다.

금융용 NLP 시장 : 분석 개요

다양한 금융 업무에서 자연어 처리 애플리케이션을 배포하고 구현하는 데 있어 소프트웨어 솔루션이 중요한 역할을 하고 있기 때문입니다.

용도별로는 챗봇이나 가상 비서 같은 자연어 처리(NLP) 도구가 전 세계 금융기관에서 고객 경험을 개선하기 위해 채택되면서 현재 고객 서비스 및 지원 분야가 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있습니다.

기술별로는 머신러닝 분야가 2024년 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 이는 복잡한 금융 데이터를 처리하고 다양한 용도를 위해 미묘한 인사이트를 추출하는 머신러닝 알고리즘의 정교함과 효율성이 높아졌기 때문입니다.

업종별로는 현재 은행업이 가장 큰 점유율을 차지하고 있는데, 이는 효율성과 고객 참여도를 높이기 위해 다양한 은행 업무에 자연어 처리 솔루션이 광범위하게 통합되어 있기 때문입니다.

지역별로는 북미가 금융 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 아시아태평양은 예측 기간 동안 금융 시장에서 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.

금융용 NLP 시장의 주요 기업으로는 Microsoft Corporation, Alphabet Inc. (Google), Amazon Web Services, Inc. (Amazon), International Business Machines Corporation (IBM), Oracle Corporation, SAS Institute Inc., Qualtrics International Inc., Expert System S.p.A., Basis Technology Corp., IPsoft Inc. 등을 들 수 있습니다.

목차

제1장 소개

제2장 주요 요약

제3장 분석 방법

제4장 세계의 금융용 NLP 시장 인사이트

제5장 세계의 금융용 NLP 시장 : 제공 내용별

제6장 세계의 금융용 NLP 시장 : 용도별

제7장 세계의 금융용 NLP 시장 : 기술별

제8장 세계의 금융용 NLP 시장 : 업종별

제9장 세계의 금융용 NLP 시장 : 지역별

제10장 경쟁 구도

제11장 기업 개요

ksm
영문 목차

영문목차

The global NLP in finance market size is expected to reach USD 79.90 billion by 2034, according to a new study by Polaris Market Research. The report "NLP in Finance Market Size, Share, Trends, Industry Analysis Report: By Offering (Software and Services), Application, Technology, Vertical, and Region (North America, Europe, Asia Pacific, Latin America, and Middle East & Africa) - Market Forecast, 2025-2034" gives a detailed insight into current market dynamics and provides analysis on future market growth.

Natural language processing (NLP) in the finance market encompasses the application of computational linguistics and artificial intelligence to understand and process human language within the financial industry. It involves utilizing algorithms and models to analyze a wide array of textual and spoken data, including financial news, earnings call transcripts, social media sentiment, customer service interactions, and regulatory documents. The primary objective is to transform this unstructured data into actionable insights, enabling financial institutions to automate tasks, improve decision-making processes, and gain a competitive advantage in the market.

The NLP in finance market is experiencing significant growth, driven by the increasing volume of financial data and the need for more efficient and intelligent ways to analyze it. Several factors contribute to this market drive, including the demand for enhanced customer experience through NLP-powered chatbots and virtual assistants, the need for robust fraud detection and prevention mechanisms, and the imperative to streamline regulatory compliance. Furthermore, the advancements in machine learning and deep learning are continuously improving the accuracy and sophistication of NLP applications in finance, leading to greater market penetration and the exploration of new market potential across various financial services.

NLP in Finance Market Report Highlights:

By offering, the software segment currently holds the highest market share due to the critical role of software solutions in deploying and implementing natural language processing applications across various financial operations.

By application, the customer service & support segment presently accounts for the largest market share, driven by the extensive adoption of NLP-powered tools like chatbots and virtual assistants to enhance customer experience across financial institutions globally.

By technology, the machine learning segment held the largest market share in 2024, attributed to the increasing sophistication and effectiveness of machine learning algorithms in handling complex financial data and extracting nuanced insights for various applications.

By vertical, the banking segment at present accounts for the largest share of the market, primarily driven by the widespread integration of natural language processing solutions across diverse banking operations to improve efficiency and customer engagement.

By region, North America holds the largest market share in the finance market. The Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest growth rate in the finance market over the forecast period.

Some major players in the NLP in Finance market include Microsoft Corporation, Alphabet Inc. (Google), Amazon Web Services, Inc. (Amazon), International Business Machines Corporation (IBM), Oracle Corporation, SAS Institute Inc., Qualtrics International Inc., Expert System S.p.A., Basis Technology Corp., and IPsoft Inc.

Polaris Market Research has segmented the NLP in Finance market report based on offering, application, technology, vertical, and region:

By Offering Outlook (Revenue - USD Billion, 2020-2034)

Software

Rule-based NLP Software

Regular Expression (Regex)

Finite State Machines (FSMs)

Named Entity Recognition (NER)

Part-of-speech (POS) Tagging

Statistical NLP Software

Naive Bayes

Logistic Regression

Support Vector Machines (SVMs)

Recurrent Neural Networks (RNNs),

Hybrid NLP software

Latent Dirichlet Allocation (LDA) * Hidden Markov Models (HMMs)

Conditional Random Fields (CRFs)

Services

Professional Services

Training and Consulting

System Integration and Implementation

Support and Maintenance

Managed Services

By Application Outlook (Revenue - USD Billion, 2020-2034)

Sentiment Analysis

Brand Monitoring

Customer Feedback Analysis

Brand Reputation Management

Customer Service & Support

Chatbots

Interactive Voice Response (IVR)

Email Response

Fraud Detection & Prevention

Payment Fraud Detection

Account Takeover Detection

Identity Theft Detection

Risk Management

Credit Risk Analysis

Market Risk Analysis

Operational Risk Analysis

Others

Algorithmic Trading

Trade Surveillance

Regulatory Compliance

By Technology Outlook (Revenue - USD Billion, 2020-2034)

Machine Learning

Natural Language Processing (NLP) Algorithms

Deep Learning Algorithms

Others (e.g., Random Forest, SVM)

Rule-Based

Pattern Matching

Keyword-Based

Hybrid

Supervised Machine Learning

Semi-Supervised Machine Learning

By Vertical Outlook (Revenue - USD Billion, 2020-2034)

Banking

Retail Banking

Corporate Banking

Investment Banking

Insurance

Life Insurance

Property & Casualty Insurance

Investment & Wealth Management

Asset Management

Wealth Management

Others

Accounting & Bookkeeping

Financial Planning & Analysis to

By Regional Outlook (Revenue - USD Billion, 2020-2034)

North America

US

Canada

Europe

Germany

France

UK

Italy

Spain

Netherlands

Russia

Rest of Europe

Asia-Pacific

China

Japan

India

Malaysia

South Korea

Indonesia

Australia

Vietnam

Rest of Asia-Pacific

Middle East & Africa

Saudi Arabia

UAE

Israel

South Africa

Rest of Middle East & Africa

Latin America

Mexico

Brazil

Argentina

Rest of Latin America

Table of Contents

1. Introduction

2. Executive Summary

3. Research Methodology

4. Global NLP in Finance Market Insights

5. Global NLP in Finance Market, by Offering

6. Global NLP in Finance Market, by Application

7. Global NLP in Finance Market, by Technology

8. Global NLP in Finance Market, by Vertical

9. Global NLP in Finance Market, by Geography

10. Competitive Landscape

11. Company Profiles

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