Tendances du marché de Moteurs d'analyse Industrie
Le segment BFSI devrait détenir une part importante
- Les banques sont confrontées à un ensemble unique de défis alors quelles sadaptent à un paysage de consommation et à des attentes commerciales en constante évolution. La technologie de recherche est à lavant-garde pour donner un sens à ce nouveau monde de la finance. La variété des sources de données à utiliser a évolué au-delà du mélange traditionnel. Les employés des institutions financières doivent accéder aux données stockées dans le cloud, derrière les services SaaS et d'autres silos. Les moteurs Insight s'adaptent à des milliards de documents dans différents formats et se connectent à toutes les données pour un accès en temps réel. Les assureurs sont de plus en plus confrontés à un paysage réglementaire tout en essayant datténuer les tendances révolutionnaires telles que les cyber-risques et linnovation de rupture. La recherche peut aider ces organisations à rester agiles et à maintenir leur croissance.
- Les moteurs Insight exploitent le ML et lIA pour récupérer des résultats pertinents à partir de référentiels de données disparates. Il donne aux banquiers une vue complète de leurs clients en leur donnant accès aux rapports annuels, aux analyses de risques, aux réseaux sociaux, aux blogs du secteur et à de nombreux autres points de données. Il permet également une prise de décision dinvestissement éclairée, la recherche dopportunités et le montage de transactions. Les banques disposent de plusieurs données transactionnelles et points d'interaction numérique autour des profils clients, des réclamations, de l'historique des paiements des clients, etc. Les moteurs d'analyse pourraient exploiter ces énormes référentiels de données pour accéder à des rapports de crédit authentiques et fiables. Les banques peuvent exploiter ces rapports de manière proactive pour anticiper la fraude tout en découvrant les irrégularités de paiement et autres activités inhabituelles.
- Les banques et autres organisations financières utilisent également des moteurs d'informations pour trouver et analyser le sentiment des clients en consultant les réseaux sociaux et en analysant les discussions sur leurs services et stratégies à l'aide du traitement du langage naturel. Les analystes des services financiers peuvent rédiger des rapports de plus en plus précis et donner de meilleurs conseils aux clients et aux décideurs internes grâce à la capacité d'accéder à des données essentielles et séparées. L'utilisation des données pour personnaliser les services bancaires améliore l'engagement client et augmente les revenus. Selon Accenture, une grande banque mondiale a utilisé les informations personnalisées fournies à ses clients pour augmenter ses soldes d'épargne de 60 millions d'euros en seulement 18 mois.
- Par exemple, la troisième plus grande banque aux États-Unis, avec 38 millions de recherches et 293 000 utilisateurs uniques, a déployé des applications de recherche construites avec Lucidworks Fusion, et désormais seulement 0,14 % des requêtes n'aboutissent à aucun résultat, et les employés considèrent sa recherche comme la plus grande. fonctionnalité précieuse de son intranet. L'une des cinq plus grandes banques d'investissement mondiales a créé une application avec Lucidworks Fusion qui a effectué des recherches sur 250 millions de lignes, chacune avec 60 à 70 champs par document et 50 millions de lignes avec 1 000 champs par document, soit une collection complète de deux milliards de lignes. Le Crédit Agricole, l'une des plus grandes banques au monde, a lancé un projet visant à proposer une nouvelle digital Workplace, où plus de 60 000 utilisateurs internes peuvent connaître la situation exacte du client en face d'eux, ce qui pourrait être utilisé pour trouver le meilleur offres pertinentes pour le client.
La région Asie-Pacifique devrait connaître une forte croissance du marché
- Menée par des pays tels que le Japon, la Chine, lInde, lAustralie et la Corée du Sud, la région Asie-Pacifique devrait connaître la croissance la plus rapide du marché. La Chine est lun des principaux pays dAsie-Pacifique où ladoption technologique est croissante. Le pays abrite lune des bandes Internet les plus rapides et une forte présence de grandes entreprises, comme Alibaba.
- Selon UNCTAD.org, la part des ventes au détail en ligne en Chine est passée de 19,4 % à 24,6 % entre août 2019 et août 2020. La Thaïlande a connu une augmentation de 60 % des téléchargements d'applications d'achat en seulement une semaine en mars 2020. La tendance vers l'e-commerce -L'essor du commerce en 2020 sera probablement soutenu pendant la reprise, ce qui devrait contribuer au marché des moteurs d'informations à générer la demande des acteurs du secteur de la vente au détail.
- La domination tripartite (iQiyi, Tencent et Youku) est en outre renforcée par lenvironnement réglementaire strict en Chine, qui empêche les acteurs internationaux, tels que les FAANG (Facebook, Amazon, Apple, Netflix, Google), dopérer dans le pays. Ces acteurs internationaux utilisent un moteur d'analyse, notamment pour les recommandations à grande échelle, et stimulent d'autres entreprises grâce à la publicité. Cela laisse à la région de nombreuses opportunités pour les acteurs nationaux, conduisant ainsi à une croissance modérée par rapport à celle des États-Unis.
- En outre, les marchés émergents dans des pays comme lInde devraient offrir de grandes opportunités au marché étudié au cours de la période de prévision, car un certain nombre de nouveaux acteurs locaux tentent dentrer sur ce marché. Par exemple, en septembre 2021, GfK, le fournisseur de services dintelligence, danalyse et de conseil sur les consommateurs et les marchés, a lancé gfknewron. Il s'agit d'une plate-forme logicielle intégrée alimentée par l'IA. Grâce à gfknewron, les entreprises peuvent accéder aux données du marché, des consommateurs et des marques à partir d'une source unique de vérité. Les prédictions et les conseils pratiques basés sur lIA soutiendront une croissance durable des entreprises. Gfknewron constitue une étape importante dans la transformation de GfK d'un simple chercheur de marché vers une société d'analyse de données et de conseil basée sur l'IA.