Tamanho e previsão do mercado de geração de linguagem natural (NLG)

O tamanho do mercado de geração de linguagem natural (NLG) foi avaliado em US$ 642,99 milhões em 2023 e deve atingir US$ 2.240,23 milhões até 2030, crescendo a uma CAGR de 19,52%< /strong> durante o período de previsão 2024-2030.

Drivers globais de mercado de geração de linguagem natural (NLG)

Os drivers de mercado para o mercado de geração de linguagem natural (NLG) podem ser influenciados por vários fatores. Isso pode incluir

• Adoção crescente de IA e aprendizado de máquina pela indústriaA necessidade de soluções NLG é impulsionada pela maior adoção de tecnologias de IA e aprendizado de máquina pela indústria. O NLG é útil para empresas que buscam insights automatizados de análise de dados, pois é essencial para converter dados estruturados em narrativas que sejam compreensíveis por humanos.
• Crescente dependência da tomada de decisões baseada em dadosAs organizações de todos os setores dependem cada vez mais de procedimentos de tomada de decisão baseados em dados. O NLG possibilita que conjuntos de dados complexos gerem automaticamente relatórios textuais e resumos, o que melhora a eficácia com que as empresas podem processar e compreender grandes quantidades de dados.
• Aumentando o uso de aplicativos analíticos e de business intelligence< /strong>NLG é integrado a plataformas analíticas e de business intelligence para produzir relatórios, resumos e insights a partir de visualizações de dados automaticamente. Uma melhor comunicação de insights e uma melhor interpretabilidade dos resultados analíticos são possíveis graças a esta combinação.
• Exigência crescente para experiências personalizadas do clienteAs tecnologias NLG são empregadas para produzir conteúdo dinâmico e personalizado para comunicações com o cliente. Para aumentar o envolvimento do consumidor, isso inclui mensagens de marketing personalizadas, respostas automatizadas de atendimento ao cliente e sugestões personalizadas de produtos.
• Automação de documentação e geração de relatóriosNLG é usado para economizar tempo e recursos, automatizando a produção de vários documentos, relatórios e resumos em todos os setores. Isso é especialmente útil em áreas onde a documentação rápida e precisa é essencial, como bancos, direito e saúde.
• Integração com chatbots e assistentes virtuaisNLG é integrado com chatbots e assistentes virtuais. assistentes para melhorar sua compreensão e produção de uma linguagem semelhante à humana. A eficácia e a naturalidade das interfaces de conversação no suporte e serviço ao cliente são aprimoradas por esta integração.
• Geração aprimorada de conteúdo em mídia e publicaçãonotícias, relatórios financeiros e descrições de produtos são apenas alguns exemplos da geração automatizada de conteúdo para a qual a mídia e a publicação usam tecnologias NLG. Isso permite que as empresas atendam à demanda por informações em tempo real e criem conteúdo em grande escala.
• Iniciativas para Inclusão e AcessibilidadeNLG ajuda a aumentar a acessibilidade de informações para uma série de audiências. Ele pode ser usado para fornecer resumos, descrições de áudio e textos alternativos automaticamente para pessoas cegas ou com deficiência visual, incentivando assim a inclusão.
• Ganhos de eficiência em relatórios de conformidade regulatóriaNLG é usado por setores como bancos e saúde, que devem cumprir regulamentações para automatizar a criação de relatórios de conformidade e documentação. Isso ajuda as empresas a garantir que os requisitos regulatórios sejam atendidos com precisão e dentro do cronograma.
• Desenvolvimentos em Processamento de Linguagem Natural (PNL)A precisão e a naturalidade do conteúdo criado pelo NLG são aprimoradas por melhorias contínuas em técnicas e algoritmos de PNL. Os aplicativos NLG ficam mais complexos à medida que a tecnologia PNL avança, aumentando sua aplicabilidade em uma gama mais ampla de setores.

Restrições do mercado global de geração de linguagem natural (NLG)

Vários fatores podem atuam como restrições ou desafios para o Mercado de Geração de Linguagem Natural (NLG). Estes podem incluir

• Implementação difícilPode ser difícil e demorado integrar ferramentas de geração de linguagem natural nos sistemas atuais. As empresas podem ter problemas para garantir uma interface tranquila com diferentes bancos de dados e aplicativos.
• Personalização limitadaa capacidade de modificar determinados sistemas NLG para satisfazer determinadas necessidades comerciais ou padrões do setor pode ser restrita. Para algumas aplicações, a incapacidade de personalizar o material gerado pode ser uma limitação.
• Altos custos iniciaisA implementação da tecnologia NLG pode acarretar custos iniciais elevados, como integração, treinamento, e taxas de licença. Este grande custo inicial pode ser proibitivo para empresas menores com finanças mais restritas.
• Disponibilidade e qualidade de dadospara produzir narrativas precisas e perspicazes, os algoritmos NLG precisam de acesso a informações pertinentes e de alta qualidade. dados. As soluções NLG podem não funcionar tão bem quando a qualidade dos dados é baixa ou inexistente.
• Viés algorítmicorefere-se à tendência dos algoritmos de produção de linguagem de produzir conteúdo que reproduz inadvertidamente. ou reforça preconceitos vistos no conjunto de treinamento. É essencial abordar o preconceito algorítmico para empregar NLG de forma ética e justa.
• Falta de experiência no domínioEm assuntos altamente especializados ou técnicos, os sistemas NLG podem ter dificuldade em produzir conteúdo preciso e contextualmente relevante. A eficácia do NLG em algumas empresas pode ser limitada pela falta de conhecimento específico do domínio.
• Questões de segurança e privacidadeDados confidenciais podem estar envolvidos na criação de conteúdo em linguagem natural . É crucial garantir a segurança e a privacidade do conteúdo gerado, especialmente em setores como saúde ou finanças, onde as leis são rigorosas.
• Integração de processos de negóciosas soluções NLG devem ser capazes de funcionar em uníssono com uma variedade de processos de negócios. As organizações podem achar difícil ou impossível usar o NLG se ele for incompatível com determinados fluxos de trabalho.
• Concorrência de outras tecnologiasem alguns casos de aplicação, o NLG pode enfrentar a concorrência de tecnologias alternativas como sistemas baseados em regras ou técnicas de aprendizado de máquina. Diferentes soluções podem ser usadas pelas organizações, dependendo de suas necessidades e preferências específicas.
• Aceitação Humana e ConfiançaEm certas aplicações, os usuários podem ficar relutantes em confiar totalmente no conteúdo que foi gerado. por máquinas. Para que a adoção do NLG seja amplamente adotada, os usuários e tomadores de decisão devem se sentir confiáveis e aceitos.

Análise de segmentação de mercado global de geração de linguagem natural (NLG)

O mercado global de geração de linguagem natural (NLG) é segmentado com base no modo de implantação, aplicação, tecnologia e geografia.

Mercado de geração de linguagem natural (NLG), por modo de implantação

• No localas soluções NLG são implantadas e operadas dentro da própria infraestrutura da organização.
• Baseadas na nuvem As soluções NLG são hospedadas e acessadas por meio de serviços em nuvem, oferecendo escalabilidade e acessibilidade.

Mercado de geração de linguagem natural (NLG), por aplicativo

• Análise de dados e inteligência de negóciosNLG é usado para converter dados e insights em narrativas, relatórios e resumos legíveis por humanos.
• Atendimento ao clientechatbots aplicados em NLG e assistentes virtuais para gerar respostas semelhantes às humanas para interações com os clientes.
• Detecção de fraude e gerenciamento de riscoNLG é usado para analisar e interpretar dados relacionados à detecção de fraude e avaliação de risco em vários setores. .
• Relatórios AutomatizadosNLG é empregado para automatizar a geração de relatórios, resumos e documentação em diferentes setores.
• Relatórios FinanceirosNLG é utilizado para transformar dados financeiros em relatórios e resumos em linguagem natural.
• Cuidados de saúde e redação médicaNLG é aplicado para gerar relatórios médicos, resumos de pacientes e outros cuidados de saúde -documentos relacionados.

Mercado de geração de linguagem natural (NLG), por tecnologia

• NLG baseado em regrassistemas NLG que siga regras e modelos predefinidos para gerar texto semelhante ao humano com base em dados estruturados.
• NLG estatísticosistemas NLG que usam modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina para gerar texto com base em padrões e probabilidades.
• NLG híbridoIntegração de abordagens estatísticas e baseadas em regras para aumentar a precisão e a flexibilidade dos sistemas NLG.

Natural Mercado de geração de idiomas (NLG), por geografia

• América do Nortecondições de mercado e demanda nos Estados Unidos, Canadá e México.
• EuropaAnálise do Mercado de Geração de Linguagem Natural (NLG) em países europeus.
• Ásia-PacíficoFoco em países como China, Índia, Japão , Coreia do Sul e outros.
• Oriente Médio e ÁfricaExaminando a dinâmica do mercado no Oriente Médio e nas regiões africanas.
• América Latina< /strong>Cobrindo tendências e desenvolvimentos de mercado em países da América Latina.

Principais participantes

Os principais participantes do mercado de geração de linguagem natural (NLG) são< /p>

• Arria NLG
• Yseop
• IBM
• Ciência Narrativa
• Insights Automatizados
< li>AWS
• Retresco
• Phrasee
• Conversica
• Linguastat
• NewsRx
• vPhrase
• Phrasetech
• CoGenTex
• AX Semantics
• Relações Textuais
• 2txt – Natural Language Generation GmbH

Escopo do relatório

Relatórios de tendências principais