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市場調査レポート
商品コード
1604528

AI金融市場：将来予測 (2024年～2029年)

AI finance market - Forecasts from 2024 to 2029

出版日
ページ情報
英文 147 Pages
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即日から翌営業日
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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=143.57円
AI金融市場：将来予測 (2024年～2029年)
出版日: 2024年11月05日
発行: Knowledge Sourcing Intelligence
ページ情報: 英文 147 Pages
納期: 即日から翌営業日
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概要

AI金融市場は16.50%のCAGRで成長し、市場規模は2024年の170億2,500万米ドルから2029年には320億6,600万米ドルに達すると予想されます。

AI金融は、金融におけるAIまたはFinTech AIと呼ばれ、金融における人工知能 (AI) 技術の利用であり、業務や事実処理の自動化、高度な選択、顧客サービスなどを促進します。AI金融は、ディープラーニング、ハーブ言語処理、予測分析、ロボットシステム自動化など、多様なAI戦略を採用しています。その広範な活用領域は、後続のセクター、銀行、保険、資産管理、経済技術企業を網羅しています。

AI金融の注目すべき側面には、金融サービスの自動化、データ収集と分析、顧客体験の強化などがあります。人工知能は、データの入力、明細書の照合、コンプライアンス手続きの実施、不正行為の発見など、多くの手作業や反復的なタスクやプロセスを削減することで、金融の有効性を高めるのに役立ちます。このような自動化は業務効率を改善し、コストを削減し、エラーを最小限に抑えます。AIアルゴリズムは、意思決定プロセスを支援するために、関連するパターン、動向、情報を特定することを目的として、金融の文脈で非常に大規模なデータセットを分析します。したがって、予測分析は、市場、顧客行動、リスクにおける新たな動向を検出するために使用されます。AIベースの会話エージェントやバーチャルアシスタントは、オファーや問い合わせ、さらには購買において顧客を支援します。これは、これらのシステムがリアルタイムで顧客を理解し対応することを可能にするNLPによって可能となり、顧客の全体的な満足度に貢献します。

さらに、AI金融は、経済主体のビジネス慣行に大きな変革をもたらすため、金融技術とサービスの発展の新時代における指針となる概念です。今後数年間でAIツールが進歩することで、金融セクターがより多くのAIツールを採用するようになると予想されます。これはひいては、金融サービスの提供におけるさらなる成長と変化のダイナミクスにつながると思われます。

AI金融市場の促進要因

  • 技術進歩の高まりがAI金融市場の成長に寄与している

人工知能、機械学習、自然言語処理の向上により、金融サービスにおけるAIの機能が強化されています。アルゴリズムとモデルの改善により、より正確な予測、リスク評価、パーソナライズされた顧客体験が可能になります。市場で利用可能なさまざまなサービスのうち、SAP Business AIは財務アプリケーションに組み込まれ、生産性、ビジネス洞察、セキュリティを向上させます。活動を自動化し、報告の精度を高め、不正リスクを低減します。また、異常の発見と防止を支援し、財務専門家が戦略的目標に集中できるようにします。

金融分野における革新と移行は、技術の進歩によって推進され続け、意思決定、業務プロセス、顧客体験の改善にAIソリューションが利用できるようになっています。人工知能の進化に伴い、銀行業務の将来はこれらのテクノロジーに一層依存するようになると予想されます。

AI金融市場の地理的展望

  • 北米は予測期間中に飛躍的な成長を遂げる

シリコンバレー、ボストン、シアトル以外にも、多くの技術革新の中心地が北米地域にあり、そのほとんどが米国にあります。これらの地域がAIの開発に重点を置いているため、大きな活動を経験していることは理解できます。これには、IBM、オラクル、Simplifai.ai、SAPのような新興企業、大手IT企業、研究センター、ベンチャーキャピタルが含まれ、いずれも金融セクター向けのAIソリューションの創出に注力しています。

北米には、銀行、投資、保険、フィンテック、そして伝統的な機関や自動化された機関を含む様々な規制当局など、多様で規制の整った金融サービス部門があります。この地域の整備された金融構造とエコシステムは、金融セクター内のさまざまな業界にわたってAI技術を取り入れるのに有利です。

さらに、北米のAI金融の分野で最も有益であることを証明するツールやその他の指針は、技術や投資の継続的な進歩、有利な政策、手の届く範囲にある革新的な企業や人材の大規模なプールのおかげで、長期にわたって適用可能です。

当レポートを購入する理由

  • 洞察に満ちた分析：顧客セグメント、政府政策と社会経済要因、消費者の嗜好、産業別、その他のサブセグメントに焦点を当て、主要地域だけでなく新興地域もカバーする詳細な市場考察を得ることができます。
  • 競合情勢：世界の主要企業が採用している戦略的作戦を理解し、適切な戦略による市場浸透の可能性を理解することができます。
  • 市場促進要因と将来動向：ダイナミックな要因と極めて重要な市場動向、そしてそれらが今後の市場展開をどのように形成していくかを探ります。
  • 行動可能な提言：ダイナミックな環境の中で、新たなビジネスストリームと収益を発掘するための戦略的意思決定に洞察を活用します。
  • 幅広い利用者に対応：新興企業、研究機関、コンサルタント、中小企業、大企業にとって有益で費用対効果が高いです。

どのような用途で利用されていますか？

業界・市場考察、事業機会評価、製品需要予測、市場参入戦略、地理的拡大、設備投資決定、規制の枠組みと影響、新製品開発、競合の影響

分析範囲

  • 過去のデータと予測 (2022～2029年)
  • 成長機会、課題、サプライチェーンの展望、規制枠組み、顧客行動、動向分析
  • 競合企業のポジショニング・戦略・市場シェア分析
  • 収益成長率と予測分析：セグメント別・地域別 (国別)
  • 企業プロファイリング (戦略、製品、財務情報、主な動向など)

AI金融市場は以下のセグメントに分析されます：

用途別

  • バックオフィス
  • ミドルオフィス
  • フロントオフィス

ユーザー別

  • 個人金融
  • 消費者金融
  • コーポレート・ファイナンス

種類別

  • 自然言語処理
  • 大規模言語モデル
  • 感情分析
  • 画像認識
  • その他

地域別

  • 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
  • 南米
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • その他
  • 欧州
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • スペイン
  • その他
  • 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • イスラエル
  • その他
  • アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • インドネシア
  • 台湾
  • その他

目次

第1章 イントロダクション

  • 市場概要
  • 市場の定義
  • 分析範囲
  • 市場セグメンテーション
  • 通貨
  • 前提条件
  • 基準年と予測年のタイムライン
  • ステークホルダーにとっての主なメリット

第2章 分析手法

  • 分析デザイン
  • 分析プロセス

第3章 エグゼクティブサマリー

  • 主な調査結果
  • CXOの視点

第4章 市場力学

  • 市場促進要因
  • 市場抑制要因
  • ポーターのファイブフォース分析
  • 業界のバリューチェーン分析
  • アナリストの見解

第5章 AI金融市場：用途別

  • イントロダクション
  • バックオフィス
  • ミドルオフィス
  • フロントオフィス

第6章 AI金融市場：ユーザー別

  • イントロダクション
  • 個人金融
  • 消費者金融
  • コーポレートファイナンス

第7章 AI金融市場：種類別

  • イントロダクション
  • 自然言語処理
  • 大規模言語モデル
  • 感情分析
  • 画像認識
  • その他

第8章 AI金融市場：地域別

  • イントロダクション
  • 北米
    • 用途別
    • ユーザー別
    • 種類別
    • 国別
  • 南米
    • 用途別
    • ユーザー別
    • 種類別
    • 国別
  • 欧州
    • 用途別
    • ユーザー別
    • 種類別
    • 国別
  • 中東・アフリカ
    • 用途別
    • ユーザー別
    • 種類別
    • 国別
  • アジア太平洋
    • 用途別
    • ユーザー別
    • 種類別
    • 国別

第9章 競合環境と分析

  • 主要企業と戦略分析
  • 市場シェア分析
  • 企業合併・買収 (M&A)・合意・コラボレーション
  • 競合企業ダッシュボード

第10章 企業プロファイル

  • Oracle
  • IBM
  • Simplifai.ai
  • SAP
  • Walnut AI
  • HP
  • Numerai
  • H2O.ai
  • Nvidia
  • Zeni Inc.
目次
Product Code: KSI061616757

The AI finance market is expected to grow at a CAGR of 16.50%, reaching a market size of US$32.066 billion in 2029 from US$17.025 billion in 2024.

AI Finance, referred to as AI in Finance or FinTech AI, is the usage of artificial intelligence (AI) technologies in finance to facilitate automation of duties and facts processing, progressed choice making, and customer service, among others. AI Finance employs diverse AI strategies, which include deep learning, herbal language processing, predictive analytics, and robotics system automation. Its extensive applications encompass the subsequent sectors, banking, insurance, asset management, and economic technology companies.

Some notable aspects of AI finance include the automation of financial services, data collection and analysis, and enhancement of customer experiences. Artificial intelligence helps finance increase the effectiveness of concerns by reducing many manual and repetitive tasks and processes - such as entering data, reconciling statements, carrying out compliance procedures, and spotting fraud. Such automation improves operational efficiency, reduces costs, and minimizes errors. AI algorithms analyze very large-scale datasets in a financial context with the aim of identifying relevant patterns, trends, and information to aid in the decision-making processes. Thus, predictive analytics is used to detect emerging trends within markets, customer behaviors, and risks. AI-based conversational agents and virtual personal assistants help customers with offers, queries, and even purchasing. This is made possible through NLP, which enables these systems to understand and respond to customers in real-time, contributing to their overall satisfaction.

Moreover, AI Finance is a guiding concept in the new era of the development of financial technologies and services since it introduces considerable transformations in the business practices of economic entities. It is expected that advancing AI Tools in the coming years will result in the finance sector adopting more AI tools. This will, in turn, lead to more growth and change dynamics in providing financial services.

AI finance market drivers

  • Rising technological advancements are contributing to the AI finance market growth

Improvements in artificial intelligence, machine learning, and natural language processing have enhanced the functionality of AI within financial services. Improved algorithms and models allow for more accurate forecasts, risk assessments, and personalized client experiences. Among various services available in the market, SAP Business AI is incorporated into finance applications, which improves productivity, business insight, and security. It automates activities, increases reporting accuracy, and lowers fraud risk. It also aids in anomaly discovery and prevention, freeing finance professionals to concentrate on strategic objectives.

Innovation and transitions in the finance sector continue to be propelled by technological advancements, making AI solutions available for improved decision-making, operational processes, and customer experiences. With the evolution of artificial intelligence, it's expected that banking's future will depend on these technologies even more.

AI finance market geographical outlook

  • North America is witnessing exponential growth during the forecast period

Apart from Silicon Valley, Boston, and Seattle, many more centers of technological innovation are located in the North American region, most of which are in the US. It is understandable that these regions experience significant activity due to the emphasis on developing AI. This includes startups, major IT companies, research centers, and venture capital firms like IBM, Oracle, Simplifai.ai, and SAP, all focused on creating AI solutions for the finance sector.

North America has a diverse and well-regulated financial services sector that includes banking, investments, insurance, fintech, and various regulatory authorities, including traditional and automated bodies. The region's well-developed financial structure and ecosystem are favorable to embracing AI technology across various industries within the finance sector.

Moreover, the tools and other guiding factors proving the most beneficial in the field of AI finance in North America will be applicable for a long time owing to the continuous advancement in technology and investment, favorable policies, and the large pool of innovative companies and talent within reach.

Reasons for buying this report:-

  • Insightful Analysis: Gain detailed market insights covering major as well as emerging geographical regions, focusing on customer segments, government policies and socio-economic factors, consumer preferences, industry verticals, other sub- segments.
  • Competitive Landscape: Understand the strategic maneuvers employed by key players globally to understand possible market penetration with the correct strategy.
  • Market Drivers & Future Trends: Explore the dynamic factors and pivotal market trends and how they will shape up future market developments.
  • Actionable Recommendations: Utilize the insights to exercise strategic decision to uncover new business streams and revenues in a dynamic environment.
  • Caters to a Wide Audience: Beneficial and cost-effective for startups, research institutions, consultants, SMEs, and large enterprises.

What do businesses use our reports for?

Industry and Market Insights, Opportunity Assessment, Product Demand Forecasting, Market Entry Strategy, Geographical Expansion, Capital Investment Decisions, Regulatory Framework & Implications, New Product Development, Competitive Intelligence

Report Coverage:

  • Historical data & forecasts from 2022 to 2029
  • Growth Opportunities, Challenges, Supply Chain Outlook, Regulatory Framework, Customer Behaviour, and Trend Analysis
  • Competitive Positioning, Strategies, and Market Share Analysis
  • Revenue Growth and Forecast Assessment of segments and regions including countries
  • Company Profiling (Strategies, Products, Financial Information, and Key Developments among others)

The AI finance market is analyzed into the following segments:

By Application

  • Back Office
  • Middle office
  • Front Office

By Users

  • Personal Finance
  • Consumer Finance
  • Corporate Finance

By Type

  • Natural Language Processing
  • Large Language Models
  • Sentiment analysis
  • Image recognition
  • Others

By Geography

  • North America
  • USA
  • Canada
  • Mexico
  • South America
  • Brazil
  • Argentina
  • Others
  • Europe
  • Germany
  • France
  • UK
  • Spain
  • Others
  • Middle East and Africa
  • Saudi Arabia
  • UAE
  • Israel
  • Others
  • Asia Pacific
  • China
  • Japan
  • India
  • South Korea
  • Indonesia
  • Taiwan
  • Others

TABLE OF CONTENTS

1. INTRODUCTION

  • 1.1. Market Overview
  • 1.2. Market Definition
  • 1.3. Scope of the Study
  • 1.4. Market Segmentation
  • 1.5. Currency
  • 1.6. Assumptions
  • 1.7. Base and Forecast Years Timeline
  • 1.8. Key Benefits to the Stakeholder

2. RESEARCH METHODOLOGY

  • 2.1. Research Design
  • 2.2. Research Processes

3. EXECUTIVE SUMMARY

  • 3.1. Key Findings
  • 3.2. CXO Perspective

4. MARKET DYNAMICS

  • 4.1. Market Drivers
  • 4.2. Market Restraints
  • 4.3. Porter's Five Forces Analysis
    • 4.3.1. Bargaining Power of Suppliers
    • 4.3.2. Bargaining Power of Buyers
    • 4.3.3. Threat of New Entrants
    • 4.3.4. Threat of Substitutes
    • 4.3.5. Competitive Rivalry in the Industry
  • 4.4. Industry Value Chain Analysis
  • 4.5. Analyst View

5. AI FINANCE MARKET BY APPLICATION

  • 5.1. Introduction
  • 5.2. Back Office
  • 5.3. Middle office
  • 5.4. Front Office

6. AI FINANCE MARKET BY USERS

  • 6.1. Introduction
  • 6.2. Personal Finance
  • 6.3. Consumer Finance
  • 6.4. Corporate Finance

7. AI FINANCE MARKET BY TYPE

  • 7.1. Introduction
  • 7.2. Natural Language Processing
  • 7.3. Large Language Models
  • 7.4. Sentiment analysis
  • 7.5. Image recognition
  • 7.6. Others

8. AI FINANCE MARKET BY GEOGRAPHY

  • 8.1. Introduction
  • 8.2. North America
    • 8.2.1. By Application
    • 8.2.2. By User
    • 8.2.3. By Type
    • 8.2.4. By Country
      • 8.2.4.1. USA
      • 8.2.4.2. Canada
      • 8.2.4.3. Mexico
  • 8.3. South America
    • 8.3.1. By Application
    • 8.3.2. By User
    • 8.3.3. By Type
    • 8.3.4. By Country
      • 8.3.4.1. Brazil
      • 8.3.4.2. Argentina
      • 8.3.4.3. Others
  • 8.4. Europe
    • 8.4.1. By Application
    • 8.4.2. By User
    • 8.4.3. By Type
    • 8.4.4. By Country
      • 8.4.4.1. Germany
      • 8.4.4.2. France
      • 8.4.4.3. UK
      • 8.4.4.4. Spain
      • 8.4.4.5. Others
  • 8.5. Middle East and Africa
    • 8.5.1. By Application
    • 8.5.2. By User
    • 8.5.3. By Type
    • 8.5.4. By Country
      • 8.5.4.1. Saudi Arabia
      • 8.5.4.2. UAE
      • 8.5.4.3. Others
  • 8.6. Asia Pacific
    • 8.6.1. By Application
    • 8.6.2. By User
    • 8.6.3. By Type
    • 8.6.4. By Country
      • 8.6.4.1. China
      • 8.6.4.2. Japan
      • 8.6.4.3. India
      • 8.6.4.4. South Korea
      • 8.6.4.5. Indonesia
      • 8.6.4.6. Taiwan
      • 8.6.4.7. Others

9. COMPETITIVE ENVIRONMENT AND ANALYSIS

  • 9.1. Major Players and Strategy Analysis
  • 9.2. Market Share Analysis
  • 9.3. Mergers, Acquisitions, Agreements, and Collaborations
  • 9.4. Competitive Dashboard

10. COMPANY PROFILES

  • 10.1. Oracle
  • 10.2. IBM
  • 10.3. Simplifai.ai
  • 10.4. SAP
  • 10.5. Walnut AI
  • 10.6. HP
  • 10.7. Numerai
  • 10.8. H2O.ai
  • 10.9. Nvidia
  • 10.10. Zeni Inc.