サンプル依頼リスト カート
  • English
  • Korean
  • Traditional Chinese
  • Simplified Chinese
デフォルト表紙
市場調査レポート
商品コード
1390666

フィンテックにおけるAI市場レポート：タイプ、展開モデル、用途、地域別、2023年～2028年

AI in Fintech Market Report by Type (Solutions, Services), Deployment Model (Cloud-based, On-premises), Application (Virtual Assistant (Chatbots), Credit Scoring, Quantitative and Asset Management, Fraud Detection, and Others), and Region 2023-2028
出版日: | 発行: IMARC | ページ情報: 英文 141 Pages | 納期: 2～3営業日

● お客様のご希望に応じて、既存データの加工や未掲載情報（例：国別セグメント）の追加などの対応が可能です。　 詳細はお問い合わせください。

価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=155.46円
フィンテックにおけるAI市場レポート：タイプ、展開モデル、用途、地域別、2023年～2028年
出版日: 2023年11月24日
発行: IMARC
ページ情報: 英文 141 Pages
納期: 2～3営業日
  • 全表示
  • 概要
  • 図表
  • 目次
概要

概要

世界のフィンテックにおけるAI市場規模は2022年に117億米ドルに達しました。今後、IMARC Groupは、市場は2028年までに436億米ドルに達し、2022年から2028年の間に24.51%の成長率（CAGR）を示すと予測しています。急速な技術進歩、規制順守に対する需要の高まり、パーソナライズされたサービスに対する需要の高まり、金融リスクを軽減するためのフィンテックにおけるAIの広範な採用、サイバー詐欺の発生率の増加、金融プロセスを自動化するためのフィンテックにおけるAIの活用の高まりは、市場を推進している主な要因の一部です。

フィンテックにおけるAIとは、業務と顧客体験を強化するために金融サービス部門内で人工知能（AI）技術を統合することを指します。これには、ロボットによるプロセス自動化（RPA）、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）が含まれます。フィンテックにおけるAIは、不正検知、信用スコアリング、チャットボットによる顧客サービス、アルゴリズム取引、リスク管理、パーソナライズされたマーケティング、投資分析、規制遵守モニタリング、資産管理、処理の最適化などに広く利用されています。AIは、効率性の向上、コストの削減、正確性の向上、不正行為の防止、サービスのパーソナライズ、シームレスな顧客体験の提供を支援します。

データ分析と予測モデリングを通じて様々な金融リスクを予測・軽減するためにフィンテックにAIが広く採用されていることが、市場の成長を促進しています。さらに、サイバー詐欺の発生率の増加が、リアルタイムで詐欺行為を特定し、セキュリティ対策を強化するフィンテックにおけるAIの需要を促進しています。これとは別に、金融プロセスの自動化、人的ミスの削減、効率性の向上、一貫性の確保を目的としたAIの普及が、市場成長にプラスの影響を与えています。さらに、金融サービスの急速な世界化に伴い、シームレスなクロスボーダー取引やサポートを可能にするAIの活用が増加していることも、市場の成長に寄与しています。さらに、膨大な量の金融データから深い洞察を導き出すためにフィンテックにAIが広く適用されていることが、市場の成長を強化しています。さらに、運用コストの削減と手作業の最小化を目的とした金融機関におけるAIの採用が増加していることも、市場の成長を支えています。

フィンテックにおけるAIの市場動向と促進要因：

急速な技術進歩

フィンテックにおけるAIの統合は、現在進行中の技術進歩の影響を大きく受けています。これに伴い、機械学習（ML）アルゴリズムを統合してビッグデータ分析を精緻化し、金融分野での応用可能性を拡大することが市場成長を後押ししています。さらに、こうした技術革新により、膨大な量のデータを高速で正確に処理・解釈することが可能になり、リアルタイムの洞察と自動化機能が提供されます。さらに、複雑な金融モデリングに必要な計算能力をさらに高める量子コンピューティングやクラウド技術の市場開拓が、市場の成長を後押ししています。このほか、フィンテック企業はこうした先端技術を活用して、パーソナライズされたバンキング体験や自動取引を実現し、かつてない精度でリスクを管理しています。さらに、技術の進歩は効率化を促進するだけでなく、まったく新しい商品やサービスへの扉を開くことにもなっています。

規制遵守への要求の高まり

金融業界は、法域によって異なる複雑な規制の下で運営されています。これらの規制を遵守することは必須であるだけでなく、消費者の信頼と金融システム全体の整合性を維持するためにも不可欠です。これに伴い、フィンテックにおけるAIは、規制遵守を確保し、何百万もの取引を自動的に監視・分析して、異常や関連法への不遵守を検出する上で重要な役割を担っています。これとともに、自然言語処理（NLP）を統合して刻々と変化する規制の文章を解釈し、金融機関が常に最新の要件に対応できるようにすることが、市場の成長にプラスの影響を与えています。さらに、コンプライアンス・プロセスの自動化により、人為的ミスの可能性が低減し、規制変更に対するより迅速で適応性の高いアプローチが可能になります。

パーソナライズされたサービスへの需要の高まり

金融を含むあらゆるサービス分野で、パーソナライズされた体験に対する消費者の期待が高まっていることが、市場の成長を後押ししています。AIは、膨大な顧客データを分析し、個人の嗜好、消費習慣、金融ニーズを特定することで、この需要に応える上で重要な役割を果たしています。さらに、この情報は、金融商品、オファー、アドバイスを各顧客に合わせて調整するために使用されます。加えて、AIによって金融機関は、以前は実現不可能だったレベルのカスタマイズを通じて、個別化された投資戦略や個別化されたローン提案を提供できるようになります。これとは別に、AIの広範な活用は、顧客ロイヤルティの強化、エンゲージメントの向上、総合的な満足度の向上に役立っています。その結果、オーダーメイドの金融ソリューションの構築におけるAIの採用は、単なる動向ではなく、金融サービスの提供方法における根本的な転換となっています。

フィンテックにおけるA業界Iのセグメンテーション

IMARC Groupは、世界のフィンテックにおけるAI市場レポートの各セグメントにおける主要動向の分析と、2023年から2028年までの世界、地域、国レベルの予測を提供しています。当レポートでは、市場をタイプ、展開モデル、アプリケーションに基づいて分類しています。

タイプ別の内訳

ソリューション

サービス

ソリューションが市場を席巻

当レポートでは、市場をタイプ別に詳細に区分・分析しています。これにはソリューションとサービスが含まれます。同レポートによると、ソリューションが最大のセグメントを占めています。

AIソリューションは、不正検知、リスク管理、顧客サービスなど、金融業界における特定の課題に対応するように設計されているため、市場を独占しています。さらに、パーソナライズされたサービスを提供することで、顧客エンゲージメントと満足度の向上を実現します。また、顧客の行動を理解し、ニーズを予測することで、顧客に合わせた商品やサービスを提供することもできます。これとは別に、AIソリューションは既存の金融システムとシームレスに統合できるように設計されているため、組織は大規模なオーバーホールを行うことなくAIを導入することができ、抵抗感を軽減して導入を促進することができます。さらに、ビジネス・ニーズや市場力学に応じて拡張できるため、企業はテクノロジーに多額の追加投資をすることなく成長し、適応することができます。さらに、AIソリューションは定型業務を自動化し、業務ワークフローを最適化することでコスト削減につながります。

展開モデル別内訳

クラウドベース

オンプレミス

クラウドベースが市場を席巻

本レポートでは、展開モデルに基づく市場の詳細な区分と分析を行っています。これにはクラウドベースとオンプレミスが含まれます。レポートによると、クラウドベースが最大のセグメントを占めています。

クラウドベースのモデルは、物理的なインフラの必要性を減らし、運用支出モデルへの移行を促進するため、費用対効果の高いソリューションを提供します。さらに、金融機関は需要に応じてAIアプリケーションを容易に拡張できます。さらに、クラウドベースのAIソリューションは、インターネット接続さえあればどこからでもアクセスできるため、従業員にとってより柔軟な職場環境が実現し、リアルタイムの世界・コラボレーションが可能になります。これとは別に、迅速な実装と反復が可能なため、金融機関は動きの速い業界で優位に立つことができます。さらに、クラウド・プロバイダーは強固なセキュリティ対策を備えており、コンプライアンス要件を支援することができます。さらに、クラウドベースのAIソリューションは、既存のシステムや他のクラウドサービスとの統合をよりスムーズに行うことができるため、金融機関はカスタマイズや互換性に大きな課題を抱えることなく、まとまりのあるテクノロジー・エコシステムを構築することができます。

用途別の内訳

バーチャルアシスタント（チャットボット）

クレジットスコアリング

クオンツ・アセット・マネジメント

不正検知

その他

当レポートでは、市場を用途別に詳細に区分・分析しています。これには、バーチャルアシスタント（チャットボット）、クレジットスコアリング、定量・資産管理、不正検知、その他が含まれます。

AIを搭載したバーチャルアシスタントは、常時顧客サービスを提供し、問い合わせに対応し、問題をリアルタイムで解決することで、様々な顧客の期待に応えることができます。また、大量の問い合わせを同時に処理することで、カスタマー・サポートにかかる人件費を大幅に削減し、人的リソースをより複雑な業務に集中させることができます。さらに、バーチャルアシスタントは、ユーザーのプロファイルや過去のやり取りに基づいて、パーソナライズされた回答を提供することができます。このレベルのパーソナライゼーションは、より魅力的で満足度の高い顧客体験を促進します。

AIは、過去の信用情報、取引履歴、ソーシャルメディア上の行動など、膨大な量のデータを分析できるため、個人や企業の信用力をより包括的かつ正確に評価できるようになり、信用スコアリング・プロセスにおいて重要な役割を果たしています。さらに、AIを活用したクレジットスコアリングは数秒で結果を出すため、より迅速な融資承認と顧客満足度の向上が可能になります。このほか、個々の金融機関の特定の要件やリスク選好度に合わせてカスタマイズすることもできます。

地域別内訳

北米

米国

カナダ

アジア太平洋

中国

日本

インド

韓国

オーストラリア

インドネシア

その他

欧州

ドイツ

フランス

英国

イタリア

スペイン

ロシア

その他

ラテンアメリカ

ブラジル

メキシコ

その他

中東・アフリカ

北米が市場において明確な優位性を示し、フィンテックにおけるAI市場シェアで最大を占める

本レポートでは、北米（米国、カナダ）、アジア太平洋（中国、日本、インド、韓国、オーストラリア、インドネシア、その他）、欧州（ドイツ、フランス、英国、イタリア、スペイン、その他）、ラテンアメリカ（ブラジル、メキシコ、その他）、中東・アフリカを含む主要地域市場についても包括的に分析しています。報告書によると、北米が最大の市場セグメントを占めています。

北米には、技術革新と起業家精神を育む技術革新センターが数多く存在し、最先端のAI技術の開発につながっています。さらに、同地域では、技術の進歩とフィンテックにおけるAIの商業化を推進するために、民間と公的セクターの両方から研究開発（R&D）イニシアティブへの多額の投資が行われています。これとは別に、AIを統合するための肥沃な土壌を提供する北米の確立された金融業界は、市場成長にプラスの影響を与えています。これに加えて、地域政府がAIの責任ある利用を奨励する支援的な政策と規制を課していることも、市場成長を後押ししています。さらに、AI、ML、データサイエンスの専門知識を持つ熟練した専門家が容易に入手できることも、市場の成長をさらに後押ししています。

競合情勢：

トップ企業は、金融サービスの効率化、セキュリティ、パーソナライゼーションを推進できる新しいアルゴリズム、方法論、技術を模索しています。これらの企業は、最先端のソリューションを開発しイノベーションを促進するために、フィンテック新興企業やハイテク企業と戦略的パートナーシップを結んでいます。さらに、いくつかの主要企業は、顧客行動、市場動向、リスク管理に関する洞察を提供するために、予測分析と機械学習（ML）モデルを導入しています。さらに、市場のトップ企業は、パーソナライズされたバンキング、投資アドバイス、カスタマイズされたマーケティング戦略など、個人のニーズや嗜好に合わせたパーソナライズされたサービスや商品を開発しています。これとは別に、大手企業は倫理的なAIの実践を重視し、透明で公平なAIモデルの開発に積極的に取り組んでいます。さらに、AIを活用して十分なサービスを受けていない人々に金融サービスを提供し、アルゴリズムを使用して信用度を異なる方法で評価したり、AI主導のツールを使用して金融リテラシーを提供したりしています。

本レポートでは、市場の競合情勢を包括的に分析しています。主要企業の詳細なプロファイルも掲載しています。市場の主要企業には以下のような企業がある：

Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc)

Google LLC (Alphabet Inc.)

Inbenta Technologies Inc.

Intel Corporation

International Business Machines Corporation

Microsoft Corporation

Salesforce.com Inc.

Samsung Electronics Co. Ltd.

TIBCO Software Inc.

Trifacta

Verint Systems Inc.

最近の動向

2023年6月、Amazon Web Services Inc.（Amazon.com Inc.）はNVIDIAと提携し、AIを活用した初期段階のフィンテックスタートアップを急成長させる「Global FinTech Accelerator」プログラムを開始しました。

2023年6月、グーグルLLC（アルファベット・インク）は、世界の金融機関がマネーロンダリングをより効果的かつ効率的に検知できるよう、アンチマネーロンダリングAI（AML AI）を発表しました。

2023年1月、Inbenta Technologies Inc.は、金融サービス、旅行、eコマース、保険などの業界全体でAI主導のソリューションを調整する包括的なプラットフォームを開発するために4,000万米ドルを確保しました。

本レポートで扱う主な質問

  • 世界のフィンテックにおけるAI市場の規模は？
  • 2023年から2028年にかけての世界のフィンテックにおけるAI市場の予想成長率は？
  • 世界のフィンテックにおけるAI市場を牽引する主要因は何か
  • COVID-19は世界のフィンテックにおけるAI市場にどのような影響を与えたか
  • フィンテックにおけるAIの世界市場のタイプ別区分は？
  • フィンテックにおけるAIの世界市場の展開モデルによる区分は？
  • フィンテックにおけるAIの世界市場における主要地域は？
  • フィンテックにおけるAIの世界市場における主要プレイヤー/企業は？

目次

第1章 序文

第2章 調査範囲と調査手法

  • 調査目的
  • 利害関係者
  • データソース
    • 一次情報
    • 二次情報
  • 市場推定
    • ボトムアップアプローチ
    • トップダウンアプローチ
  • 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 イントロダクション

  • 概要
  • 主要産業動向

第5章 フィンテックにおけるAIの世界市場

  • 市場概要
  • 市場実績
  • COVID-19の影響
  • 市場予測

第6章 市場内訳：タイプ別

  • ソリューション
    • 市場動向
    • 市場予測
  • サービス
    • 市場動向
    • 市場予測

第7章 市場内訳：展開モデル別

  • クラウド型
    • 市場動向
    • 市場予測
  • オンプレミス
    • 市場動向
    • 市場予測

第8章 市場内訳：用途別

  • バーチャルアシスタント（チャットボット）
    • 市場動向
    • 市場予測
  • クレジットスコアリング
    • 市場動向
    • 市場予測
  • クオンツ・アセットマネジメント
    • 市場動向
    • 市場予測
  • 不正検知
    • 市場動向
    • 市場予測
  • その他
    • 市場動向
    • 市場予測

第9章 市場内訳：地域別

  • 北米
    • 米国
      • 市場動向
      • 市場予測
    • カナダ
      • 市場動向
      • 市場予測
  • アジア太平洋
    • 中国
      • 市場動向
      • 市場予測
    • 日本
      • 市場動向
      • 市場予測
    • インド
      • 市場動向
      • 市場予測
    • 韓国
      • 市場動向
      • 市場予測
    • オーストラリア
      • 市場動向
      • 市場予測
    • インドネシア
      • 市場動向
      • 市場予測
    • その他
      • 市場動向
      • 市場予測
  • 欧州
    • ドイツ
      • 市場動向
      • 市場予測
    • フランス
      • 市場動向
      • 市場予測
    • 英国
      • 市場動向
      • 市場予測
    • イタリア
      • 市場動向
      • 市場予測
    • スペイン
      • 市場動向
      • 市場予測
    • ロシア
      • 市場動向
      • 市場予測
    • その他
      • 市場動向
      • 市場予測
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
      • 市場動向
      • 市場予測
    • メキシコ
      • 市場動向
      • 市場予測
    • その他
      • 市場動向
      • 市場予測
  • 中東・アフリカ
    • 市場動向
    • 市場内訳：国別
    • 市場予測

第10章 SWOT分析

  • 概要
  • 強み
  • 弱み
  • 機会
  • 脅威

第11章 バリューチェーン分析

第12章 ポーターのファイブフォース分析

  • 概要
  • 買い手の交渉力
  • 供給企業の交渉力
  • 競合の程度
  • 新規参入業者の脅威
  • 代替品の脅威

第13章 価格分析

第14章 競合情勢

  • 市場構造
  • 主要企業
  • 主要企業のプロファイル
    • Amazon Web Services Inc.（Amazon.com Inc）
    • Google LLC（Alphabet Inc.）
    • Inbenta Technologies Inc.
    • Intel Corporation
    • International Business Machines Corporation
    • Microsoft Corporation
    • Salesforce.com Inc.
    • Samsung Electronics Co. Ltd.
    • TIBCO Software Inc.
    • Trifacta
    • Verint Systems Inc.
図表

List of Figures

  • Figure 1: Global: AI in Fintech Market: Major Drivers and Challenges
  • Figure 2: Global: AI in Fintech Market: Sales Value (in Billion US$), 2017-2022
  • Figure 3: Global: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Billion US$), 2023-2028
  • Figure 4: Global: AI in Fintech Market: Breakup by Type (in %), 2022
  • Figure 5: Global: AI in Fintech Market: Breakup by Deployment Model (in %), 2022
  • Figure 6: Global: AI in Fintech Market: Breakup by Application (in %), 2022
  • Figure 7: Global: AI in Fintech Market: Breakup by Region (in %), 2022
  • Figure 8: Global: AI in Fintech (Solutions) Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 9: Global: AI in Fintech (Solutions) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 10: Global: AI in Fintech (Services) Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 11: Global: AI in Fintech (Services) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 12: Global: AI in Fintech (Cloud-based) Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 13: Global: AI in Fintech (Cloud-based) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 14: Global: AI in Fintech (On-premises) Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 15: Global: AI in Fintech (On-premises) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 16: Global: AI in Fintech (Virtual Assistant-Chatbots) Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 17: Global: AI in Fintech (Virtual Assistant-Chatbots) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 18: Global: AI in Fintech (Credit Scoring) Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 19: Global: AI in Fintech (Credit Scoring) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 20: Global: AI in Fintech (Quantitative and Asset Management) Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 21: Global: AI in Fintech (Quantitative and Asset Management) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 22: Global: AI in Fintech (Fraud Detection) Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 23: Global: AI in Fintech (Fraud Detection) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 24: Global: AI in Fintech (Other Applications) Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 25: Global: AI in Fintech (Other Applications) Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 26: North America: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 27: North America: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 28: United States: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 29: United States: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 30: Canada: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 31: Canada: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 32: Asia-Pacific: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 33: Asia-Pacific: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 34: China: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 35: China: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 36: Japan: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 37: Japan: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 38: India: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 39: India: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 40: South Korea: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 41: South Korea: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 42: Australia: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 43: Australia: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 44: Indonesia: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 45: Indonesia: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 46: Others: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 47: Others: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 48: Europe: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 49: Europe: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 50: Germany: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 51: Germany: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 52: France: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 53: France: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 54: United Kingdom: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 55: United Kingdom: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 56: Italy: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 57: Italy: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 58: Spain: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 59: Spain: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 60: Russia: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 61: Russia: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 62: Others: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 63: Others: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 64: Latin America: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 65: Latin America: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 66: Brazil: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 67: Brazil: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 68: Mexico: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 69: Mexico: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 70: Others: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 71: Others: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 72: Middle East and Africa: AI in Fintech Market: Sales Value (in Million US$), 2017 & 2022
  • Figure 73: Middle East and Africa: AI in Fintech Market: Breakup by Country (in %), 2022
  • Figure 74: Middle East and Africa: AI in Fintech Market Forecast: Sales Value (in Million US$), 2023-2028
  • Figure 75: Global: AI in Fintech Industry: SWOT Analysis
  • Figure 76: Global: AI in Fintech Industry: Value Chain Analysis
  • Figure 77: Global: AI in Fintech Industry: Porter's Five Forces Analysis

List of Tables

  • Table 1: Global: AI in Fintech Market: Key Industry Highlights, 2022 and 2028
  • Table 2: Global: AI in Fintech Market Forecast: Breakup by Type (in Million US$), 2023-2028
  • Table 3: Global: AI in Fintech Market Forecast: Breakup by Deployment Model (in Million US$), 2023-2028
  • Table 4: Global: AI in Fintech Market Forecast: Breakup by Application (in Million US$), 2023-2028
  • Table 5: Global: AI in Fintech Market Forecast: Breakup by Region (in Million US$), 2023-2028
  • Table 6: Global: AI in Fintech Market: Competitive Structure
  • Table 7: Global: AI in Fintech Market: Key Players
目次
Product Code: SR112023A4483

Abstract

The global AI in fintech market size reached US$ 11.7 Billion in 2022. Looking forward, IMARC Group expects the market to reach US$ 43.6 Billion by 2028, exhibiting a growth rate (CAGR) of 24.51% during 2022-2028. The rapid technological advancements, rising demand for regulatory compliances, growing demand for personalized services, widespread adoption of AI in fintech to mitigate financial risks, increasing incidence of cyber fraud, and rising utilization of AI in fintech to automate financial processes are some of the major factors propelling the market.

AI in fintech refers to the integration of artificial intelligence (AI) technologies within the financial services sector to enhance operations and customer experiences. It includes robotic process automation (RPA), machine learning (ML), and natural language processing (NLP). AI in fintech is widely used for fraud detection, credit scoring, customer service through chatbots, algorithmic trading, risk management, personalized marketing, investment analysis, regulatory compliance monitoring, wealth management, and processing optimization. It aids in improving efficiency, reducing cost, enhancing accuracy, preventing fraud, personalizing services, and providing a seamless customer experience.

The widespread adoption of AI in fintech to predict and mitigate various financial risks through data analysis and predictive modeling is propelling the market growth. Furthermore, the increasing incidence of cyber fraud is facilitating the demand for AI in fintech to identify fraudulent activities in real time and enhance security measures. Apart from this, the widespread adoption of AI to automate financial processes, reduce human errors, enhance efficiency, and ensure consistency is positively influencing the market growth. Additionally, the increasing utilization of AI to enable seamless cross-border transactions and supports, owing to the rapid globalization of financial services, is contributing to the market growth. Moreover, the widespread application of AI in fintech to derive deep insights from vast amounts of financial data is strengthening the market growth. In addition, the rising adoption of AI in financial institutions to reduce operational costs and minimize manual labor is supporting the market growth.

AI in Fintech Market Trends/Drivers:

The rapid technological advancements

The integration of AI in fintech is heavily influenced by ongoing technological advancements. In line with this, the integration of machine learning (ML) algorithms to refine big data analytics and expand its potential applications within the financial sector is boosting the market growth. Furthermore, these innovations enable the accurate processing and interpretation of vast amounts of data at high speeds, providing real-time insights and automation capabilities. Moreover, the development of quantum computing and cloud technologies, which further enhance the computational power necessary for complex financial modeling, is fueling the market growth. Besides this, fintech companies are leveraging these advanced technologies to create personalized banking experiences, automated trading, and manage risks with unprecedented precision. In addition, technological advancements are not only driving efficiency but also opening doors to entirely new products and services.

The rising demand for regulatory compliance

The financial industry operates under a complex set of regulations that vary across jurisdictions. Compliance with these regulations is not just mandatory but also critical to maintaining consumer trust and the overall integrity of the financial system. In line with this, AI in fintech plays a vital role in ensuring regulatory compliance and automatically monitoring and analyzing millions of transactions to detect anomalies or non-compliance with relevant laws. Along with this, the integration of natural language processing (NLP) to interpret the ever-changing regulatory texts, ensuring that financial institutions are always up-to-date with the latest requirements, is positively influencing the market growth. Additionally, the automation of compliance processes reduces the potential for human error and enables a more responsive and adaptable approach to regulatory changes.

The growing demand for personalized services

The increasing consumer expectation for personalized experiences across all service sectors, including finance, is propelling the market growth. AI plays a crucial role in meeting this demand by analyzing vast amounts of customer data and identifying individual preferences, spending habits, and financial needs. Furthermore, this information is used to tailor financial products, offers, and advice to each customer. In addition, AI enables financial institutions to provide a personalized investment strategy or individualized loan offers through levels of customization that were previously unattainable. Apart from this, the widespread utilization of AI is aiding in enhancing customer loyalty, increasing engagement, and improving overall satisfaction. As a result, the adoption of AI in creating tailored financial solutions is not merely a trend but a fundamental shift in the way financial services are delivered.

AI in Fintech Industry Segmentation:

IMARC Group provides an analysis of the key trends in each segment of the global AI in fintech market report, along with forecasts at the global, regional and country levels from 2023-2028. Our report has categorized the market based on type, deployment model and application.

Breakup by Type:

Solutions

Services

Solutions dominate the market

The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on the type. This includes solutions and services. According to the report, solutions represented the largest segment.

AI solutions are dominating the market as they are designed to meet specific challenges within the financial industry, such as fraud detection, risk management, and customer service. Furthermore, they provide personalized service offerings, resulting in improved customer engagement and satisfaction. They also assist in understanding customer behavior and predicting their needs, thus facilitating tailored products and services. Apart from this, AI solutions are designed to integrate seamlessly with existing financial systems, which allows organizations to adopt AI without major overhauls, reducing resistance and encouraging adoption. Additionally, they can be scaled according to the business needs and market dynamics, which allows companies to grow and adapt without significant additional investment in technology. Moreover, AI solutions lead to cost savings by automating routine tasks and optimizing operational workflows.

Breakup by Deployment Model:

Cloud-based

On-premises

Cloud-based dominates the market

The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on the deployment model. This includes cloud-based and on-premises. According to the report, cloud-based represented the largest segment.

Cloud-based models offer a cost-effective solution as they reduce the need for physical infrastructure, facilitating the shift towards an operational expenditure model. Furthermore, they allow financial institutions to easily scale their AI applications according to demand. Additionally, cloud-based AI solutions provide access from anywhere with an internet connection, which enables a more flexible working environment for employees and allows for real-time global collaboration. Apart from this, they allow rapid implementation and iteration, enabling financial institutions to stay ahead in a fast-moving industry. Moreover, cloud providers have robust security measures and can assist with compliance requirements. In addition, cloud-based AI solutions offer smoother integration with existing systems and other cloud services, which enables financial organizations to create a cohesive technology ecosystem without significant customization or compatibility challenges.

Breakup by Application:

Virtual Assistant (Chatbots)

Credit Scoring

Quantitative and Asset Management

Fraud Detection

Others

The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on the application. This includes virtual assistance (chatbots), credit scoring, quantitative and asset management, fraud detection, and others.

Virtual assistants powered by AI can meet various customer expectations by providing constant customer service, handling inquiries, and resolving issues in real time. In addition, they can significantly reduce the labor costs associated with customer support by handling a high volume of queries simultaneously, thus freeing human resources to focus on more complex tasks. Furthermore, virtual assistants can provide personalized responses based on user profiles and past interactions. This level of personalization fosters a more engaging and satisfying customer experience.

AI plays a crucial role in the credit scoring process as it can analyze vast amounts of data, including historical credit information, transaction history, and social media behavior, allowing for a more comprehensive and accurate assessment of an individual's or business's creditworthiness. Furthermore, AI-driven credit scoring provides results in a matter of seconds, thus enabling faster loan approvals and enhancing customer satisfaction. Besides this, it can be tailored to suit the specific requirements and risk appetites of individual financial institutions.

Breakup by Region:

North America

United States

Canada

Asia-Pacific

China

Japan

India

South Korea

Australia

Indonesia

Others

Europe

Germany

France

United Kingdom

Italy

Spain

Russia

Others

Latin America

Brazil

Mexico

Others

Middle East and Africa

North America exhibits a clear dominance in the market, accounting for the largest AI in fintech market share

The report has also provided a comprehensive analysis of all the major regional markets, which includes North America (the United States and Canada); Asia Pacific (China, Japan, India, South Korea, Australia, Indonesia, and others); Europe (Germany, France, the United Kingdom, Italy, Spain, and others); Latin America (Brazil, Mexico, and others); and the Middle East and Africa. According to the report, North America represented the largest market segment.

North America hosts numerous technological innovation centers that foster a culture of innovation and entrepreneurship, leading to the development of cutting-edge AI technologies. In addition, the region has witnessed significant investment in research and development (R&D) initiatives from both private and public sectors to drive technological advancements and the commercialization of AI within fintech. Apart from this, North America's well-established financial industry, which provides a fertile ground for integrating AI, is positively influencing the market growth. Besides this, the imposition of supportive policies and regulations by regional governments, encouraging the responsible use of AI, is boosting the market growth. Moreover, the easy availability of skilled professionals with expertise in AI, ML, and data science is further bolstering the market growth.

Competitive Landscape:

Top firms are exploring new algorithms, methodologies, and technologies that can drive efficiency, security, and personalization in financial services. They are engaging in strategic partnerships with fintech startups and tech companies to develop cutting-edge solutions and foster innovation. Furthermore, several key players are implementing predictive analytics and machine learning (ML) models to provide insights into customer behavior, market trends, and risk management. In addition, top market companies are creating personalized services and products tailored to individual needs and preferences, including personalized banking, investment advice, and customized marketing strategies. Apart from this, leading firms are actively working to develop transparent and unbiased AI models, emphasizing ethical AI practices. Moreover, they are leveraging AI to provide financial services to underserved populations, using algorithms to assess creditworthiness differently or provide financial literacy through AI-driven tools.

The report has provided a comprehensive analysis of the competitive landscape in the market. Detailed profiles of all major companies have also been provided. Some of the key players in the market include:

Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc)

Google LLC (Alphabet Inc.)

Inbenta Technologies Inc.

Intel Corporation

International Business Machines Corporation

Microsoft Corporation

Salesforce.com Inc.

Samsung Electronics Co. Ltd.

TIBCO Software Inc.

Trifacta

Verint Systems Inc.

Recent Developments:

In June 2023, Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc) partnered with NVIDIA to launch the "Global FinTech Accelerator" program to jump-start early-stage fintech startups leveraging AI.

In June 2023, Google LLC (Alphabet Inc.) launched Anti Money Laundering AI (AML AI) to help global financial institutions more effectively and efficiently detect money laundering.

In January 2023, Inbenta Technologies Inc. secured US$ 40 Million to develop a comprehensive platform that tailors AI-driven solutions across industries, such as financial services, travel, e-commerce, insurance, etc.

Key Questions Answered in This Report

  • 1. How big is the global AI in fintech market?
  • 2. What is the expected growth rate of the global AI in fintech market during 2023-2028?
  • 3. What are the key factors driving the global AI in fintech market?
  • 4. What has been the impact of COVID-19 on the global AI in fintech market?
  • 5. What is the breakup of the global AI in fintech market based on the type?
  • 6. What is the breakup of the global AI in fintech market based on the deployment model?
  • 7. What are the key regions in the global AI in fintech market?
  • 8. Who are the key players/companies in the global AI in fintech market?

Table of Contents

1 Preface

2 Scope and Methodology

  • 2.1 Objectives of the Study
  • 2.2 Stakeholders
  • 2.3 Data Sources
    • 2.3.1 Primary Sources
    • 2.3.2 Secondary Sources
  • 2.4 Market Estimation
    • 2.4.1 Bottom-Up Approach
    • 2.4.2 Top-Down Approach
  • 2.5 Forecasting Methodology

3 Executive Summary

4 Introduction

  • 4.1 Overview
  • 4.2 Key Industry Trends

5 Global AI in Fintech Market

  • 5.1 Market Overview
  • 5.2 Market Performance
  • 5.3 Impact of COVID-19
  • 5.4 Market Forecast

6 Market Breakup by Type

  • 6.1 Solutions
    • 6.1.1 Market Trends
    • 6.1.2 Market Forecast
  • 6.2 Services
    • 6.2.1 Market Trends
    • 6.2.2 Market Forecast

7 Market Breakup by Deployment Model

  • 7.1 Cloud-based
    • 7.1.1 Market Trends
    • 7.1.2 Market Forecast
  • 7.2 On-premises
    • 7.2.1 Market Trends
    • 7.2.2 Market Forecast

8 Market Breakup by Application

  • 8.1 Virtual Assistant (Chatbots)
    • 8.1.1 Market Trends
    • 8.1.2 Market Forecast
  • 8.2 Credit Scoring
    • 8.2.1 Market Trends
    • 8.2.2 Market Forecast
  • 8.3 Quantitative and Asset Management
    • 8.3.1 Market Trends
    • 8.3.2 Market Forecast
  • 8.4 Fraud Detection
    • 8.4.1 Market Trends
    • 8.4.2 Market Forecast
  • 8.5 Others
    • 8.5.1 Market Trends
    • 8.5.2 Market Forecast

9 Market Breakup by Region

  • 9.1 North America
    • 9.1.1 United States
      • 9.1.1.1 Market Trends
      • 9.1.1.2 Market Forecast
    • 9.1.2 Canada
      • 9.1.2.1 Market Trends
      • 9.1.2.2 Market Forecast
  • 9.2 Asia-Pacific
    • 9.2.1 China
      • 9.2.1.1 Market Trends
      • 9.2.1.2 Market Forecast
    • 9.2.2 Japan
      • 9.2.2.1 Market Trends
      • 9.2.2.2 Market Forecast
    • 9.2.3 India
      • 9.2.3.1 Market Trends
      • 9.2.3.2 Market Forecast
    • 9.2.4 South Korea
      • 9.2.4.1 Market Trends
      • 9.2.4.2 Market Forecast
    • 9.2.5 Australia
      • 9.2.5.1 Market Trends
      • 9.2.5.2 Market Forecast
    • 9.2.6 Indonesia
      • 9.2.6.1 Market Trends
      • 9.2.6.2 Market Forecast
    • 9.2.7 Others
      • 9.2.7.1 Market Trends
      • 9.2.7.2 Market Forecast
  • 9.3 Europe
    • 9.3.1 Germany
      • 9.3.1.1 Market Trends
      • 9.3.1.2 Market Forecast
    • 9.3.2 France
      • 9.3.2.1 Market Trends
      • 9.3.2.2 Market Forecast
    • 9.3.3 United Kingdom
      • 9.3.3.1 Market Trends
      • 9.3.3.2 Market Forecast
    • 9.3.4 Italy
      • 9.3.4.1 Market Trends
      • 9.3.4.2 Market Forecast
    • 9.3.5 Spain
      • 9.3.5.1 Market Trends
      • 9.3.5.2 Market Forecast
    • 9.3.6 Russia
      • 9.3.6.1 Market Trends
      • 9.3.6.2 Market Forecast
    • 9.3.7 Others
      • 9.3.7.1 Market Trends
      • 9.3.7.2 Market Forecast
  • 9.4 Latin America
    • 9.4.1 Brazil
      • 9.4.1.1 Market Trends
      • 9.4.1.2 Market Forecast
    • 9.4.2 Mexico
      • 9.4.2.1 Market Trends
      • 9.4.2.2 Market Forecast
    • 9.4.3 Others
      • 9.4.3.1 Market Trends
      • 9.4.3.2 Market Forecast
  • 9.5 Middle East and Africa
    • 9.5.1 Market Trends
    • 9.5.2 Market Breakup by Country
    • 9.5.3 Market Forecast

10 SWOT Analysis

  • 10.1 Overview
  • 10.2 Strengths
  • 10.3 Weaknesses
  • 10.4 Opportunities
  • 10.5 Threats

11 Value Chain Analysis

12 Porters Five Forces Analysis

  • 12.1 Overview
  • 12.2 Bargaining Power of Buyers
  • 12.3 Bargaining Power of Suppliers
  • 12.4 Degree of Competition
  • 12.5 Threat of New Entrants
  • 12.6 Threat of Substitutes

13 Price Analysis

14 Competitive Landscape

  • 14.1 Market Structure
  • 14.2 Key Players
  • 14.3 Profiles of Key Players
    • 14.3.1 Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc)
      • 14.3.1.1 Company Overview
      • 14.3.1.2 Product Portfolio
      • 14.3.1.3 SWOT Analysis
    • 14.3.2 Google LLC (Alphabet Inc.)
      • 14.3.2.1 Company Overview
      • 14.3.2.2 Product Portfolio
    • 14.3.3 Inbenta Technologies Inc.
      • 14.3.3.1 Company Overview
      • 14.3.3.2 Product Portfolio
      • 14.3.3.3 SWOT Analysis
    • 14.3.4 Intel Corporation
      • 14.3.4.1 Company Overview
      • 14.3.4.2 Product Portfolio
    • 14.3.5 International Business Machines Corporation
      • 14.3.5.1 Company Overview
      • 14.3.5.2 Product Portfolio
      • 14.3.5.3 Financials
      • 14.3.5.4 SWOT Analysis
    • 14.3.6 Microsoft Corporation
      • 14.3.6.1 Company Overview
      • 14.3.6.2 Product Portfolio
      • 14.3.6.3 Financials
      • 14.3.6.4 SWOT Analysis
    • 14.3.7 Salesforce.com Inc.
      • 14.3.7.1 Company Overview
      • 14.3.7.2 Product Portfolio
      • 14.3.7.3 Financials
      • 14.3.7.4 SWOT Analysis
    • 14.3.8 Samsung Electronics Co. Ltd.
      • 14.3.8.1 Company Overview
      • 14.3.8.2 Product Portfolio
      • 14.3.8.3 Financials
      • 14.3.8.4 SWOT Analysis
    • 14.3.9 TIBCO Software Inc.
      • 14.3.9.1 Company Overview
      • 14.3.9.2 Product Portfolio
      • 14.3.9.3 Financials
      • 14.3.9.4 SWOT Analysis
    • 14.3.10 Trifacta
      • 14.3.10.1 Company Overview
      • 14.3.10.2 Product Portfolio
      • 14.3.10.3 SWOT Analysis
    • 14.3.11 Verint Systems Inc.
      • 14.3.11.1 Company Overview
      • 14.3.11.2 Product Portfolio