Генеративный ИИ в размере и доле рынка финансовых услуг, в режиме развертывания (облако, локальные), тип (решения, услуги), приложение (оценка кредитов, выявление мошенничества, управление рисками, прогнозирование и отчетность, другие приложения), региональный прогноз, отраслевые игроки, отчет о статистике роста 2024-2032

Перспективы рынка:

Генеративный ИИ на рынке финансовых услуг превысил 1,2 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, превысит 10,45 млрд долларов США к концу 2032 года, что составит более 27,2% CAGR в период с 2024 по 2032 год.

• Base Year Value (2023): USD 1.2 billion
• CAGR (2024-2032): 27.2%
• Forecast Year Value (2032): USD 10.45 billion
• Historical Data Period: 2019-2023
• Largest Region: North America
• Forecast Period: 2024-2032

Динамика рынка:

Драйверы роста и возможности:

Одним из основных факторов роста генерирующего ИИ на рынке финансовых услуг является растущий спрос на персонализированный опыт клиентов. Финансовые учреждения используют технологии ИИ для анализа данных и предпочтений клиентов, что позволяет им предлагать индивидуальные услуги и продукты. Этот персонализированный подход не только повышает удовлетворенность клиентов, но и повышает лояльность и удержание, стимулируя рост доходов финансовых организаций. По мере усиления конкуренции в финансовом секторе способность предоставлять индивидуальные решения становится ключевым фактором, стимулирующим внедрение генеративного ИИ в различные финансовые услуги.

Еще одним важным фактором роста является растущий акцент на операционной эффективности. Финансовые учреждения находятся под постоянным давлением, чтобы сократить расходы и улучшить предоставление услуг. Генеративный ИИ может автоматизировать различные процессы, такие как оценка рисков, обнаружение мошенничества и проверки соответствия, уменьшая необходимость ручного вмешательства. Эта автоматизация приводит к более быстрому принятию решений и повышению точности операций, что в конечном итоге приводит к экономии затрат и оптимизации рабочих процессов. Поскольку организации стремятся оптимизировать свою деятельность, интеграция генеративных технологий ИИ становится все более ценной.

Третьим фактором роста является растущая потребность в расширенной аналитике при принятии финансовых решений. С огромными объемами данных, генерируемых в индустрии финансовых услуг, организации обращаются к генеративному ИИ, чтобы получить действенную информацию из этих данных. Используя передовые алгоритмы машинного обучения, финансовые учреждения могут прогнозировать тенденции рынка, оценивать инвестиционные возможности и более эффективно управлять рисками. Этот подход, основанный на данных, повышает стратегическое принятие решений и повышает конкурентоспособность, позиционируя генеративный ИИ как важный компонент в наборе поставщиков финансовых услуг.

Report Scope

Report Coverage	Details
Segments Covered	Generative AI in Financial Services Deployment Mode, Type, Application
Regions Covered	• North America (United States, Canada, Mexico) • Europe (Germany, United Kingdom, France, Italy, Spain, Rest of Europe) • Asia Pacific (China, Japan, South Korea, Singapore, India, Australia, Rest of APAC) • Latin America (Argentina, Brazil, Rest of South America) • Middle East & Africa (GCC, South Africa, Rest of MEA)
Company Profiled	IBM, Intel, Narrative Science, Amazon Web Services,, Microsoft, Google LLC, Salesforce,

Industry Restraints:

Несмотря на многообещающий потенциал генеративного ИИ в финансовых услугах, одним из основных ограничений являются проблемы регулирования и соблюдения, с которыми сталкиваются учреждения. Финансовая индустрия жестко регулируется, и внедрение технологий искусственного интеллекта вызывает обеспокоенность по поводу безопасности данных, прозрачности и этичного использования. Финансовые организации должны ориентироваться в сложном ландшафте правил, которые могут значительно различаться в разных юрисдикциях. Эта сложность может помешать широкому внедрению генеративного ИИ, поскольку учреждения могут опасаться потенциальных юридических последствий и затрат на соблюдение, связанных с его внедрением.

Еще одним существенным сдерживающим фактором является отсутствие квалифицированных специалистов в области ИИ и науки о данных. Успешное внедрение генеративных решений ИИ требует опыта в области машинного обучения, анализа данных и финансового регулирования. Однако в настоящее время существует нехватка специалистов, обладающих необходимыми навыками для разработки и управления этими передовыми технологиями. Этот разрыв в талантах представляет собой проблему для финансовых учреждений, пытающихся интегрировать генеративный ИИ в свои операции. В результате нехватка квалифицированной рабочей силы может замедлить темпы инноваций и ограничить эффективность генеративных инициатив ИИ на рынке финансовых услуг.

Региональный прогноз:

Северная Америка

Генеративный ИИ на рынке финансовых услуг в Северной Америке обусловлен быстрым внедрением передовых технологий финансовыми учреждениями для повышения качества обслуживания клиентов и оптимизации операций. США лидируют на рынке, а крупные банки и финтех-компании инвестируют в аналитику, основанную на ИИ, модели оценки рисков и персонализированные банковские решения. Канада внимательно следит за этим, уделяя все больше внимания соблюдению нормативных требований и обнаружению мошенничества, чему способствуют генеративные инструменты ИИ. Присутствие ключевых игроков и продолжающиеся инновации в этом регионе еще больше ускоряют рост.

Азиатско-Тихоокеанский регион

В Азиатско-Тихоокеанском регионе генеративный ИИ на рынке финансовых услуг характеризуется разнообразным спектром финансовых систем и различными уровнями интеграции ИИ. Китай находится на переднем крае, со значительными инвестициями как государственных, так и частных финансовых организаций, направленных на использование ИИ для кредитного скоринга и взаимодействия с клиентами. Япония фокусируется на операционной эффективности, используя генеративный ИИ для автоматической отчетности и оптимизации процессов. Южная Корея демонстрирует сильную склонность к внедрению ИИ для улучшения мер кибербезопасности и улучшения торговых алгоритмов, стимулируя спрос на этом быстро развивающемся рынке.

Европа

Генеративный ИИ в Европе на рынке финансовых услуг характеризуется строгой нормативной базой и растущим вниманием к этичному использованию ИИ. Великобритания является лидером, а финансовые учреждения все чаще используют генеративный ИИ для управления рисками и инноваций в обслуживании клиентов. В Германии основное внимание уделяется интеграции генеративного ИИ в традиционные банковские системы для прогнозной аналитики и соответствия требованиям, в то время как во Франции особое внимание уделяется повышению вовлеченности клиентов с помощью персонализированных финансовых продуктов. Совместные усилия европейских стран по стандартизации правил ИИ, вероятно, будут определять будущую траекторию роста рынка.

Анализ сегментации:

С точки зрения сегментации глобальный генеративный ИИ на рынке финансовых услуг анализируется на основе генеративного ИИ в режиме развертывания финансовых услуг, типе, приложении.

Режим развертывания

Генеративный ИИ на рынке финансовых услуг подразделяется в основном на два режима развертывания: облачный и локальный. Развертывание облачных вычислений набирает обороты благодаря своей масштабируемости, экономической эффективности и способности легко обрабатывать огромные объемы данных. Финансовые учреждения все чаще используют облачные решения для использования новейших технологий ИИ без значительных инвестиций в инфраструктуру. Однако локальное развертывание остается критически важным вариантом для организаций, которые отдают приоритет безопасности данных и соблюдению их требований. Такие фирмы часто работают в строго регулируемых средах и предпочитают поддерживать полный контроль над своими данными. Выбор между облачными и локальными решениями зависит от организационных потребностей, нормативных требований и конкретных применений генеративного ИИ.

Тип

Генеративный ИИ на рынке финансовых услуг делится на решения и услуги. Решения представляют собой технологические компоненты, такие как программное обеспечение, которое использует генеративные алгоритмы ИИ для обеспечения конкретных функций, таких как автоматизированная генерация отчетов или прогнозная аналитика. Спрос на эти решения быстро растет, поскольку финансовые учреждения стремятся автоматизировать процессы и повысить эффективность. С другой стороны, услуги охватывают широкий спектр предложений поддержки, включая консалтинг, внедрение и техническое обслуживание, которые необходимы для успешного развертывания генеративных технологий искусственного интеллекта. Взаимодействие между двумя сегментами иллюстрирует растущую тенденцию на рынке, где организации часто ищут комплексную поддержку услуг наряду с инновационными решениями для максимизации преимуществ генеративного ИИ.

Применение

Сегмент приложений генерирующего ИИ на рынке финансовых услуг включает в себя кредитный рейтинг, обнаружение мошенничества, управление рисками, прогнозирование и отчетность и другие приложения. Кредитный рейтинг значительно повышается благодаря генеративному ИИ, который позволяет лучше оценивать риски за счет расширенного анализа данных и прогнозного моделирования. Обнаружение мошенничества является еще одним важным приложением, поскольку генеративные инструменты ИИ быстро выявляют необычные шаблоны и отмечают потенциальные мошеннические действия в режиме реального времени, тем самым смягчая финансовые потери. Управление рисками, охватывающее различные методологии анализа, выигрывает от способности ИИ обрабатывать обширные наборы данных и предоставлять идеи, которые информируют о принятии стратегических решений. Приложения для прогнозирования и отчетности используют генеративный ИИ для оптимизации процессов, создания точных прогнозов и сокращения времени, необходимого для ключевых финансовых отчетов. Другие приложения могут включать персонализированное обслуживание клиентов или управление активами, демонстрируя гибкость и универсальность генеративного ИИ в финансовых услугах. Каждая область применения испытывает достижения, обусловленные растущим внедрением генеративных технологий ИИ, революционизирующих традиционные процессы и повышающих операционную эффективность.

Конкурентная среда:

Конкурентный ландшафт на рынке финансовых услуг характеризуется быстрой эволюцией технологий и увеличением числа игроков, стремящихся получить конкурентное преимущество. Финансовые учреждения используют генеративный ИИ для различных приложений, включая оценку рисков, обнаружение мошенничества, автоматизацию обслуживания клиентов и управление портфелем. Сотрудничество с технологическими фирмами и стартапами становится все более распространенным, поскольку традиционные банки ищут инновационные решения для повышения операционной эффективности и привлечения клиентов. Регулятивные соображения также играют важную роль, побуждая компании обеспечивать соблюдение требований при использовании идей, основанных на ИИ. Рынок характеризуется усилением конкуренции между признанными игроками и новыми участниками, ориентированными на специализированные приложения ИИ, которые удовлетворяют конкретные потребности в финансовой отрасли.

Лучшие игроки рынка

1. OpenAI

2. Google DeepMind

3. IBM

4, Microsoft

5. Salesforce

6. Нидиа

7. DataRobot

8. точка мысли

9. Институт SAS

10. Palantir Technologies