BFSI市场中的自然语言处理

BFSI市场研究中的自然语言处理，2031

bfsi市场的全球自然语言处理在2021年的价值为32亿美元，预计到2031年将达到203亿美元，从2022年到2031年以20.5%的复合增长率增长。

新冠肺炎疫情期间，BFSI行业对自然语言处理的需求大幅增加。这是由于银行部门越来越多地采用基于云的数字平台，这帮助客户了解了数字银行。

自然语言处理是一种高科技解决方案，使计算机能够从文本中提取意义。此外，自然语言生成还充当了人机交流的自然界面，使机器能够理解和响应自然语言的交互。此外，ML和深度学习(DL)与NLP AI的集成使所有银行操作自动化，这有助于更容易地处理日益增长的业务对成本、可扩展性和安全性的担忧，同时保护重要数据，并增强经济基础设施。

采用NLP减少了运营成本，并通过简化公司流程，消除了广告、面试和培训新员工的成本。此外，银行业使用数字和智能技术的增多，是自然语言处理在BFSI市场兴起的主要原因。这些因素显著促进了全球自然语言处理在BFSI市场的发展。然而，系统和服务器的高成本和服务器维护专家的高成本是阻碍市场增长的一些因素。相反，一些国家银行业逐步向数字经济转变，预计将推动该市场的增长。此外，新兴经济体银行业采用自然语言处理的热潮预计将为未来几年的市场增长提供有利可图的机会。

本报告关注自然语言处理在BFSI市场分析中的发展前景、制约因素和趋势。本研究提供波特五力分析，以了解供应商的议价能力、竞争对手的竞争强度、新进入者的威胁、替代品的威胁、买方的议价能力等各种因素对BFSI市场前景中自然语言处理的影响。

bfsi市场中的自然语言处理分为组件、部署模式、类型、组织规模、技术和应用。

段评论

BFSI市场中的自然语言处理分为组件、部署模式、类型、组织规模、技术、应用和地区。根据组成部分，市场分为解决方案和服务。这些服务又进一步细分为专业服务和管理服务。专业服务进一步细分为系统实施与集成、支持与维护、培训与咨询。部署方式分为局域部署和云部署。云被进一步划分为公有云、私有云和混合云。按类型划分，市场可分为规则型自然语言处理、统计型自然语言处理和混合型自然语言处理。根据组织规模的不同，它分为大型企业和中小型企业。按技术分为交互式语音响应(IVR)、光学字符识别(OCR)、文本分析、模式和图像识别等。应用程序细分为客户体验管理、虚拟助理/聊天机器人、社交媒体监控、情绪分析、风险和威胁检测、索赔处理等。 Region-wise, the market is analyzed across North America, Europe, Asia-Pacific, and LAMEA．

从组成部分来看，解决方案部门在2021年BFSI市场规模中获得了最高的自然语言处理份额。这是因为NLP解决方案为分析数值和语言数据提供了必要的工具，这对BFSI行业是有益的。

从区域来看，北美在2021年的BFSI市场份额中占主导地位。这是由于主要行业参与者在该地区的存在促进了市场的增长。此外，该地区技术支持的增加和发达的研发部门推动了市场的增长。此外，由于主要参与者之间的竞争加剧，该地区银行业采用NLP的人数增加，促进了市场的增长。

在BFSI市场运营全球自然语言处理的主要参与者包括:埃森哲、ACCERN公司、Alphabet公司、Amazon.com公司、Artificial Solutions公司、CSS公司、eGain公司、Gnani Innovations Private Limited、IBM、InData Labs、微软、MindMeld公司、Nexocode、Oracle、Verint Systems公司、Infinia ML公司和ThirdEye Data公司。这些参与者采取了各种策略来增加他们的市场渗透，加强他们在BFSI行业中自然语言处理的地位。

COVID-19影响分析

COVID-19大流行对BFSI行业的自然语言处理(NLP)产生了重大影响，原因是全球消费者对在线和数字化银行方法的使用和采用有所增加。随着消费者对市场上的数字技术的熟悉，BFSI市场上的自然语言处理(NLP)正经历着巨大的增长。此外，银行和金融科技行业越来越多地开发AI和ML技术，为客户提供精确的信息。在全球健康危机期间，这已成为BFSI行业自然语言处理的主要增长因素之一。

主要影响因素

由于NLP与深度学习(DL)和机器学习(ML)的集成，银行流程的自动化程度不断提高。

随着人工智能(AI)和机器学习(ML)技术在BFSI行业的应用越来越广泛，NLP技术的采用出现了激增。人工智能驱动的NLP使银行能够更新最新的数据，自动化重复的任务和内部流程，并提高生产率。此外，它通过预测分析和自动化功能(以前需要手工处理)改善了客户体验，并个性化用户界面功能。人工智能通过使用自然语言处理(NLP)等技术提供个性化解决方案，可以通过人类的语音和语音命令进行处理。

此外，人工智能(AI)加速了BFSI行业和内部流程的众多操作，以实现更快的响应，产生快速预测，并提供快速响应。此外，为了提高安全性，人工智能(AI)使用其独特的机器学习(ML)能力来识别模式，通过内置的自我恢复快速识别和补救可能的风险的能力提高了NLP的安全性。此外，ML和深度学习(DL)与NLP的集成自动化了所有银行操作，这有助于更容易地处理成本、可伸缩性和安全性方面日益增长的担忧，同时保护重要数据，并提高操作效率。因此，这一因素推动着自然语言处理在BFSI市场的增长。

在BFSI行业中互联网和连接设备的使用增长

由于物联网和通信技术在BFSI行业的发展，实现了各种设备之间的连接。此外，新技术和数字革命的出现改变了银行的运营方式以及与客户的互动方式。此外，基于语音的解决方案与基于nlp的应用程序相结合，为BFSI行业提供更好的客户服务的需求日益增长，推动了BFSI市场中自然语言处理的增长。

BFSI行业对预测分析以降低风险的需求日益增长

NLP的众多优势，如增加数量和数据类型，利用数据产生有价值的见解，更严峻的经济条件，竞争差异化的要求和易于使用的软件，创造了BFSI行业对NLP的需求。此外，它通过预测分析和自动化银行操作(以前需要手工处理)改善了客户体验，并个性化用户界面功能。此外，它还有助于发现欺诈、优化营销活动、改善运营和降低风险，从而推动市场的增长。

利益相关者的主要利益

• 本报告提供了对BFSI市场预测从2021年到2031年的市场细分、当前趋势、估计和动态的定量分析，以确定主要的市场机会。
• 在BFSI市场概述中，提供了市场研究以及与自然语言处理的关键驱动因素、制约因素和机会相关的信息。
• 波特的五力分析强调了买家和供应商的能力，使利益相关者做出以利润为导向的商业决策，并加强他们的供应商-买家网络。
• 深入分析BFSI市场细分中的自然语言处理有助于确定BFSI市场机会中的主流自然语言处理。
• 每个区域的主要国家是根据它们对全球市场的收入贡献绘制的。
• 市场主体定位有助于制定基准，并让人们清楚地了解市场主体的现状。

该报告包括对BFSI中区域和全球自然语言处理的市场趋势、主要参与者、市场细分、应用领域和市场增长策略的分析。

BFSI中的自然语言处理市场报告要点