Global AI In Banking Market Size, Share und COVID-19 Impact Analysis, By Component (Service and Solution), By Application (Risk Management, Customer Service, Virtual Assistant, Financial Advisory, and Others), By Technology (Machine Learning, Natural Learning Processing, Generative AI, and Computer Vision) und By Region (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Lateinamerika, Mittlerer Osten und Afrika), Analysis and Forecast 2023 -

Globale KI im Bankenmarkt Prognosen bis 2033

• Die Globale KI in Banking Market Size wurde bei USD 20.87 Milliarden im Jahr 2023 bewertet
• Die Marktgröße wächst bei einem CAGR von 31,01% von 2023 bis 2033
• Die weltweite KI im Banking Market Size wird erwartet, um USD 310.79 Milliarden bis 2033 zu erreichen
• Asia Pacific wird während der Prognosezeit am schnellsten wachsen.

Die Globale KI in Banking Market Size erwartet über USD 310.79 Billion bis 2033, Wachstum bei einem CAGR von 31,01% von 2023 bis 2033.

Marktübersicht

KI wird im Bankwesen genutzt, um Kundenerfahrungen, Sicherheit und Effizienz zu verbessern. Die Automatisierung repetitiver Prozesse wie Betrugserkennung und Dateneingabe senkt die Betriebskosten. KI-powered Chatbots bieten Rund-um-die-Uhr-Client-Service. Um die Sicherheit zu verbessern und Dienstleistungen zu personalisieren, untersuchen Machine Learning Algorithmen Clientdaten und suchen nach anormalen Transaktionen. Kredit-Scoring-Modelle verwenden KI, um eine genauere Bonitätsbewertung zu liefern. AI optimiert Investitionsstrategien und hilft auch bei Portfoliomanagement. Darüber hinaus ermöglicht die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) die Analyse der Benutzereingabe zur Verbesserung der Produktentwicklung. Alle betrachteten Dinge, KI verwandelt das Banking, indem Risiken gesenkt, Prozesse optimiert und Kunden mit spezialisierten Dienstleistungen. Die wichtigsten Unternehmen priorisieren Ziele wie Kundenerfahrung und regulatorische Compliance, und künstliche Intelligenz (KI) wird verwendet, um die Banken- und Technologiebranche zu steigern. Die wachsende Zahl von Patenten zeigt den intensiven Wettbewerb im BFSI-Geschäftsbereich und die kritische Rolle, die AI bei der Transformation von BFSI-Operationen spielt, einschließlich der Erstellung von Ideen für zukünftige Entwicklungs- und Investitionsaussichten. Die Entwicklung von KI im Bankensektor und die Entwicklung von Datenverarbeitungstechnologien zwischen Banken und anderen Finanzinstituten fördern die Expansion des Marktes. Darüber hinaus wächst die Branche durch einen Anstieg der KI-Investitionen und einen Anstieg der Kundennachfrage nach individualisierten Finanzdienstleistungen.

Bericht Deckung

Dieser Forschungsbericht kategorisiert den Markt für die globale KI im Bankenmarkt auf Basis verschiedener Segmente und Regionen prognostiziert Umsatzwachstum und analysiert Trends in jedem Submarkt. Der Bericht analysiert die wichtigsten Wachstumstreiber, Chancen und Herausforderungen, die die globale KI im Bankenmarkt beeinflussen. Neue Marktentwicklungen und Wettbewerbsstrategien wie Expansion, Produktstart und Entwicklung, Partnerschaft, Fusion und Akquisition wurden einbezogen, um die Wettbewerbslandschaft auf dem Markt zu zeichnen. Der Bericht identifiziert und profiliert die wichtigsten Marktteilnehmer strategisch und analysiert ihre Kernkompetenzen in jedem Teilsegment der globalen KI im Bankenmarkt.

Antriebsfaktoren

Banken investieren mehr in die künstliche Intelligenz-Technologie, um die Nutzererfahrung zu verbessern und den FinTech-Managementprozess zu transformieren. Darüber hinaus besteht ein wachsender Bedarf an spezialisierten Lösungen, die für die Ziele des Bankgeschäfts geeignet sind, da es wettbewerbsfähiger und fortgeschrittener wird. So investieren viele Finanzinstitute und FinTech-Unternehmen in KI-Lösungen, um den Kundenbedürfnissen gerecht zu werden, was den Ausbau von KI in der Bankenbranche vorantreibt. Darüber hinaus ist KI für den Erfolg der Finanzinstitute in allen Phasen des Risikomanagements unerlässlich, einschließlich der Folgenabschätzung, Messung, Quantifizierung und Risikoidentifizierung. Die Expansion des künstlichen Intelligenzmarktes im Bankwesen wird durch steigende Investitionen von FinTech-Unternehmen und Banken getrieben. Diese Investitionen sollen Automatisierungsprozesse verbessern und den Kunden eine effizientere und personalisierte Erfahrung bieten.

Umschulungsfaktoren

Datenschutz für Deep Learning und Machine Learning Algorithmen ist eine wichtige Herausforderung. Banking-Profis behaupten, dass Datenschutz- und Sicherheitsbedenken die Haupthindernisse für die Annahme von KI-Technologien seien. Finanzinstitute sind aufgrund von KI-Plattformen und Lösungen anfälliger für Cyber-Bedrohungen, die große Mengen an Kundendaten analysieren, um wertvolle Erkenntnisse für fundierte Entscheidungsfindung und operative Effizienz zu gewinnen.

Marktsegmentierung

Die Welt KI im Bankwesen Marktanteil wird in Komponente, Anwendung und Technologie.

• Das Lösungssegment dominiert den Markt mit dem größten Marktanteil über den Prognosezeitraum.

Basierend auf der Komponente wird die globale KI im Bankenmarkt in Service und Lösung segmentiert. Unter diesen dominiert das Lösungssegment den Markt mit dem größten Marktanteil über den Prognosezeitraum. Aufgrund des wachsenden Bedarfs an KI-Werkzeugen am Markt. Diese Technologien umfassen Betrugsdetektion, personalisierte Finanzvorschläge und automatisierte Kundenbetreuung. Da die KI-Technologie weiter ansteigt, werden genauere und effizientere Lösungen hergestellt, die auf einzigartige Bankanforderungen angepasst sind. Darüber hinaus gibt es einen wachsenden Trend der Investitionen in KI-basierte Lösungen, da Banken ihre Prozesse modernisieren wollen. Ziel dieser Bemühungen ist es, Entscheidungskompetenzen zu verbessern, Workflows zu optimieren und bessere Kundenerfahrungen zu liefern.

• Das Kunden-Service-Segment wird voraussichtlich mit dem schnellsten CAGR-Wachstum über den Prognosezeitraum wachsen.

Basierend auf der Anwendung wird die globale KI im Bankenmarkt in Risikomanagement, Kundendienst, virtueller Assistent, Finanzberatung und andere segmentiert. Unter diesen wird erwartet, dass das Kunden-Service-Segment mit dem schnellsten CAGR-Wachstum über den Prognosezeitraum wächst. Der Markt für KI-Kundendienste erweitert sich aufgrund des wachsenden Bedarfs der Verbraucher an einem maßgeschneiderten Bankerlebnis. Künstliche Intelligenz erleichtert schnellen Kundenservice und spart Arbeitsstunden. Die Schaffung von KI-Chatbots und anderen Kundendienst-Tools, um den Kundenservice zu verbessern. Künstliche Intelligenz-Chatbots können automatisch relevante Antworten auf Verbraucherfragen erstellen, zusammenfassen und Kundenbetreuung anbieten.

• Die Natur Lernprozessierungssegment den größten Umsatzanteil über den Prognosezeitraum.

Basierend auf der Technologie wird die globale KI im Bankenmarkt in maschinelles Lernen, natürliche Lernprozesse, generative KI und Computervision segmentiert. Unter diesen lag der Anteil der natürlichen Lernprozesse im Prognosezeitraum für den größten Umsatzanteil. Um aufschlussreiche Informationen aus unstrukturierten Daten, Kundenanfragen und Social-Media-Interaktion zu erfassen und zu extrahieren, nutzt die Bankenbranche zunehmend natürliche Sprachverarbeitung. Dies hilft, Kundenwünsche und Anforderungen zu erfüllen. Verschiedene Aufgaben im Bankgeschäft werden durch die natürliche Sprachverarbeitung, einschließlich Stimmungsanalyse, Task-Strlining, Fehlerreduktion und Leistungsvorhersage, erleichtert. Darüber hinaus werden Betrugsdetektion, Investitionsanalyse, Risikobewertung und intelligente Dokumentensuche durch natürliche Sprachverarbeitung unterstützt.

Regionale Segmentanalyse der globalen KI im Bankenmarkt

• Nordamerika (USA, Kanada, Mexiko)
• Europa (Deutschland, Frankreich, U.K., Italien, Spanien, Rest Europas)
• Asien-Pazifik (China, Japan, Indien, Rest APAC)
• Südamerika (Brasilien und der Rest Südamerikas)
• Der Nahe Osten und Afrika (AE, Südafrika, Rest von MEA)

Nordamerika wird voraussichtlich den größten Teil der globalen KI im Bankenmarkt über den vorhergesagten Zeitrahmen halten.

Nordamerika wird voraussichtlich den größten Teil der globalen KI im Bankenmarkt über den vorhergesagten Zeitrahmen halten. Die Expansion der Bankenbranche in der Region wird von einer größeren Anzahl von Menschen mit stabileren und erweiterten Einkommensquellen angetrieben, die wiederum das Marktwachstum in der Region stimuliert. Der Bankensektor der Region erlebt eine verstärkte Digitalisierung und technische Überprüfung sowie eine frühzeitige Technologieakzeptanz in allen Endverbraucherbranchen, einschließlich Banken. Diese Faktoren fördern die Expansion des Marktes. Der Markt für künstliche Intelligenz (KI) der Region erweitert sich zum Teil auf die wachsenden Investitionen der großen Bankenbranche in KI, um die operative Effizienz, laufende Forschungs- und Entwicklungsbemühungen zur Erweiterung technologischer Fähigkeiten, Fusionen und Übernahmen zu verbessern.

Asien-Pazifik wird voraussichtlich im Prognosezeitraum mit dem schnellsten CAGR-Wachstum des globalen KI im Bankenmarkt wachsen. Aufgrund des Ausbaus des Fintech-Sektors, der zunehmenden Geschwindigkeit der digitalen Transformation und der steigenden Zahl von Personen mit Zugang zu digitalen Bankdienstleistungen erfährt künstliche Intelligenz (KI) im Bankensektor einen Anstieg im asiatischen Pazifik. Asien-Pazifiks expandierende Volkswirtschaften, darunter China und Indien, werden durch bedeutende Investitionen aus der bestehenden Wirtschaft und der Gründung neuer Fintech-Unternehmen vorangetrieben.

Wettbewerbsanalyse:

Der Bericht bietet die entsprechende Analyse der Schlüsselorganisationen/Unternehmen, die in der globalen KI im Bankenmarkt beteiligt sind, sowie eine vergleichende Bewertung, die in erster Linie auf der Grundlage ihres Produktangebots, der Unternehmensübersichten, der geographischen Präsenz, der Unternehmensstrategien, des Segmentmarktanteils und der SWOT-Analyse basiert. Der Bericht enthält auch eine elaborative Analyse, die sich auf die aktuellen Nachrichten und Entwicklungen der Unternehmen konzentriert, darunter Produktentwicklung, Innovationen, Joint Ventures, Partnerschaften, Fusionen und Übernahmen, strategische Allianzen und andere. Dies ermöglicht die Bewertung des Gesamtwettbewerbs auf dem Markt.

Liste der wichtigsten Unternehmen

• IBM
• Microsoft
• Google Cloud
• AWS Inc.
• NVIDIA
• H2O.ai
• DataRobot
• Kabbag
• Start
• Zest AI
• Ayasdi
• Darkness
• Futtermittel
• Sonstige

Hauptzielgruppe

• Marktteilnehmer
• Investoren
• Endverbraucher
• Regierungsbehörden
• Beratung und Forschung
• Risikokapitalisten
• Value-Added Resellers (VARs)

Neue Entwicklungen

• Im Mai 2024, Pine Labs im Besitz Setu debütierte "Sesam", ein Large Language Model (LLM), das speziell für die BFSI-Industrie entwickelt wurde. Mit Hilfe der digitalen Infrastruktur Indiens kann Sesam Dienste wie bessere Betrugserkennung, Kreditunterschrift, Kreditüberwachung, Upselling und Cross-Selling und persönliche Finanzberatung betreiben.

• Im April 2024, Salesforce hat neue AI-powered-Fähigkeiten auf der Einstein 1 Plattform aufgebaut, um Banken bei der Bewältigung von Transaktionsstreitigkeiten schneller und effizienter zu helfen. Das Unternehmen hat auch Implementierungs- und Daten-Governance-Bündnisse für sichere und sichere KI-Rollouts bekannt gegeben.

• Im September 2023, Temenos First hat zunächst eine sichere generative AI-Lösung in Banking gestartet, um Banks bieten personalisierte Erfahrungen.

Marktsegment

Diese Studie prognostiziert Einnahmen auf globaler, regionaler und Länderebene von 2020 bis 2033. Spherical Insights hat die globale KI im Bankenmarkt auf Basis der unten genannten Segmente segmentiert:

Globale KI im Bankenmarkt, von Komponente

• Service
• Lösung

Globale KI im Bankenmarkt, nach Anwendung

• Risikomanagement
• Kundendienst
• Virtueller Assistent
• Finanzberatung
• Sonstige

Globale KI im Bankenmarkt, nach Technologie

• Maschinen und Anlagen
• Natürliche Lernprozesse
• Generelle KI
• Computer Vision

Globale KI im Bankenmarkt, nach regionaler Analyse

• Nordamerika
  • USA
  • Kanada
  • Mexiko
• Europa
  • Deutschland
  • Vereinigtes Königreich
  • Frankreich
  • Italien
  • Spanien
  • Russland
  • Rest Europas
• Asia Pacific
  • China
  • Japan
  • Indien
  • Südkorea
  • Australien
  • Rest von Asia Pacific
• Südamerika
  • Brasilien
  • Argentinien
  • Rest Südamerikas
• Naher Osten und Afrika
  • VAE
  • Saudi Arabien
  • Katar
  • Südafrika
  • Rest des Nahen Ostens & Afrika