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市場調査レポート
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1432848

銀行業務におけるビッグデータ分析：市場シェア分析、業界動向、成長予測（2024年～2029年）

Big Data Analytics In Banking - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2024 - 2029)
出版日: | 発行: Mordor Intelligence | ページ情報: 英文 120 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。

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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=155.42円
銀行業務におけるビッグデータ分析：市場シェア分析、業界動向、成長予測（2024年～2029年）
出版日: 2024年02月15日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 120 Pages
納期: 2～3営業日
ご注意事項 :
本レポートは最新情報反映のため適宜更新し、内容構成変更を行う場合があります。ご検討の際はお問い合わせください。
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概要

銀行業務におけるビッグデータ分析市場規模は、2024年に858万米ドルと推定され、2029年には2,428万米ドルに達し、予測期間中（2024-2029年）のCAGRは23.11%で成長すると予測されます。

Big Data Analytics In Banking-Market

投資パターン、ショッピング動向、投資動機、個人的または経済的背景など、数多くの洞察から得られるインプットに基づき、ビッグデータ分析は銀行が顧客の行動を理解するのに役立ちます。

主なハイライト

  • 生成されるデータ量の大幅な増加と政府の要件が、銀行部門でビッグデータ分析を採用する主な要因となっています。テクノロジーの発達に伴い、消費者が取引を開始する際に使用するデバイス（スマートフォンなど）が増え、取引量に影響を与えています。現在のデータ増加率を考えると、より優れたデータ収集、整理、統合、分析が必要です。
  • 政府の規則やかなりのデータ収集が銀行業界に影響を与えています。テクノロジーの発展に伴い、より多くの消費者がより多くのデバイス（スマートフォンなど）を使って取引を開始するようになり、取引量が増加しています。このことがビッグデータ分析の動機付けとなっており、データアナリストはすべてのデータポイントを一箇所で確認し、素早く探し出すことができます。この統合された画像のおかげで、チームメンバーは銀行業界を強化する可能性のある洞察を交換することができます。
  • ビッグデータ・アナリティクス・ソリューションは、新鮮なビジネス洞察の発掘に必要な処理能力、永続性、分析能力を提供すると同時に、企業がすべてのデータを柔軟で手頃な環境に保存できるようにします。ビッグデータ分析ツールは、構造化データと非構造化データを収集・追跡し、さまざまなソースから膨大な量の多種多様なデータを整理する技術を提供します。
  • レガシーシステムの大半は、増大する負荷に対応できないです。旧式のインフラを利用して必要な量のデータを収集、保存、分析すると、システム全体の安定性が損なわれる可能性があります。組織はこの問題に取り組むために、処理能力を向上させるか、システムを全面的に再設計しなければならないです。
  • 消費者データを分析・調査し、効率的な戦略を実行するために、銀行部門における利用や導入が増加しているため、COVID-19の流行は銀行業界のデータ分析に大きな影響を与えています。テクノロジーの急速な進化により、銀行業におけるデータ分析は著しい成長を遂げています。

銀行業務におけるビッグデータ分析の市場動向

銀行全体のリスク管理と内部統制が成長を牽引

  • 最先端のテクノロジーを活用することで、銀行は信用リスクを低減し、さまざまなリスク基準に基づいてより適切な意思決定を行うことができます。ビッグデータと分析プラットフォームのおかげで、銀行は信用リスクをコントロールし、債務不履行の状況を回避することができます。
  • さらに、露骨な指標として、リテール銀行が信用リスク管理にビッグデータ分析を活用していることが挙げられます。支払取引における行動パターンに基づく信用リスク指標を適用することで、口座の貸し倒れや支払遅延に基づく従来の指標よりもはるかに早く信用事象を発見できることが実証されています。
  • データと分析ツールを使ったリアルタイムの不正検知は、債務者の綿密な監視と貸し倒れを予見する能力を可能にすることで、信用リスクと流動性リスクの低減に役立ちます。
  • バンク・オブ・アメリカが実証しているように、ビッグデータはリスクの高い口座を特定するために利用できます。バンク・オブ・アメリカは、950万件の住宅ローンについて、コーポレート・インベストメント・グループが債務不履行の可能性を計算する責任を負っており、これによって貸し倒れによる損失を予測することができました。貸し倒れの計算に必要な時間を96時間から4時間に短縮することで、同行は効率を高めることができました。

大きな成長が期待される欧州

  • 金融機関が顧客の個人情報を交換し、保護する方法を規定する最も有名な規則は、EUの一般データ保護規則です。
  • さらに、欧州連合（EU）による決済サービス指令（PSD2）の結果、オープンなアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）を通じてデータ交換が可能になった。データを自由に共有できる環境が整ったことで、データを収集し、扱い、分析する能力の重要性が増しています。
  • さらに、顧客数と規制改正の両方が間もなく増加すると予想されています。その結果、顧客分析とインテリジェンス・テクノロジーへの需要が高まるはずです。
  • 英国を拠点とするロイズ・バンキング・グループは、ターゲットとするセグメントの成長を最適化しつつ、多様な顧客カテゴリーのニーズを満たすためにデータ分析を採用しました。
  • 欧州のリテール銀行は、従来の金融機関が数十年にわたって直面してきた問題を解決する「オープンバンキング」の動向により、ビッグデータ分析ソリューションを利用しています。

銀行業務におけるビッグデータ分析の概要

銀行業務におけるビッグデータ分析市場は、不正検知・管理、顧客分析、ソーシャルメディア分析など、多様な用途の銀行向けビッグデータ分析ソリューションを提供する数多くの世界企業が存在するため、かなり細分化されています。Oracle Corporation、IBM Corporation、SAP SEなどが主な市場参入企業です。

  • 2023年2月-Alteryxは、Alteryx Incのクラウドベースのアナリティクスツールに新しいセルフサービスとエンタープライズグレードの機能を追加し、より迅速で情報に基づいた意思決定を支援することを発表しました。Designer Cloudへのフルアクセスが含まれるようになったこのプラットフォームは、データガバナンスやセキュリティ標準を損なうことなく、あらゆるスキルレベルの従業員が親しみやすく、使いやすいドラッグアンドドロップのインターフェイスを利用できるように改善されました。
  • 2022年8月- アスパイアシステムズは、実装を加速する全体的アプローチを発表。このイノベーションはAIを搭載し、実装速度を向上させます。この新しい自律的なアプリケーション実装手法により、アスパイアシステムズは、企業がOracle Cloud ERPアプリケーションの実装から最大限の価値を引き出せるよう支援します。

その他の特典：

  • エクセル形式の市場予測（ME）シート
  • 3カ月間のアナリストサポート

目次

第1章 イントロダクション

  • 調査の前提条件と市場定義
  • 調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場洞察

  • 市場概要
  • 業界の魅力度-ポーターのファイブフォース分析
    • 新規参入業者の脅威
    • 買い手／消費者の交渉力
    • 供給企業の交渉力
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係の強さ
  • 業界バリューチェーン分析
  • COVID-19が市場に与える影響

第5章 市場力学

  • 市場促進要因
    • 政府のイニシアチブの実施
    • 銀行全体のリスク管理と内部統制が成長を牽引
    • 銀行が生成するデータ量の増加
  • 市場の課題
    • データプライバシーとセキュリティの欠如

第6章 関連事例と使用事例

第7章 市場セグメンテーション

  • ソリューションタイプ別
    • データ発見と可視化（DDV）
    • アドバンスト・アナリティクス（AA）
  • 地域別
    • 北米
    • 欧州
    • アジア太平洋
    • ラテンアメリカ
    • 中東・アフリカ

第8章 競合情勢

  • 企業プロファイル
    • IBM Corporation
    • SAP SE
    • Oracle Corporation
    • Aspire Systems Inc.
    • Adobe Systems Incorporated
    • Alteryx Inc.
    • Microstrategy Inc.
    • Mayato GmbH
    • Mastercard Inc.
    • ThetaRay Ltd

第9章 投資分析

第10章 市場の将来

目次
Product Code: 53906

The Big Data Analytics In Banking Market size is estimated at USD 8.58 million in 2024, and is expected to reach USD 24.28 million by 2029, growing at a CAGR of 23.11% during the forecast period (2024-2029).

Big Data Analytics In Banking - Market

Based on the inputs obtained from numerous insights, such as investment patterns, shopping trends, investment motivation, and personal or financial background, big data analytics can help banks understand client behavior.

Key Highlights

  • The considerable increase in the volume of data generated and governmental requirements are the main forces behind adopting Big Data analytics in the banking sector. With the development of technology, consumers are using more and more devices to start transactions (such as smartphones), which impacts the volume of transactions. Given the current data growth rate, better data collection, organization, integration, and analysis are necessary.
  • Government rules and considerable data gathering are affecting the banking industry. As technology develops, more consumers are using more devices to start transactions (such as smartphones), which boosts the volume of transactions. This motivates big data analytics, which gives data analysts a single location to see and quickly locate all data points. Thanks to this consolidated picture, team members can exchange insights that could enhance the banking industry.
  • A Big Data Analytics solution offers the processing, persistence, and analytic capabilities necessary to unearth fresh business insights while enabling a company to store all its data in a flexible, affordable environment. An analytics tool for big data gathers and keeps track of structured and unstructured data and techniques for arranging enormous amounts of wildly different data from various sources.
  • The majority of legacy systems are unable to handle the rising burden. The entire system's stability may be compromised if the necessary amounts of data are gathered, stored, and analyzed utilizing an obsolete infrastructure. Organizations must either improve their processing capacity or entirely redesign their systems to tackle the issue.
  • Due to the rise in usage and adoption in banking sectors to analyze and research consumer data and implement efficient strategies, the COVID-19 pandemic has significantly impacted data analytics in the banking industry. Because of the rapid evolution of technology, data analytics in banking has seen tremendous growth.

Big Data Analytics in Banking Market Trends

Risk Management and Internal Controls Across the Bank to Witness the Growth

  • With the use of cutting-edge technologies, banks can reduce credit risk and make better decisions based on a variety of risk criteria. Banks can control credit risk and avert default circumstances thanks to the big data and analytics platform.
  • Additionally, a blatant indicator is the retail bank's use of Big Data analytics for credit risk management. It has been demonstrated that applying credit risk indicators based on behavioral patterns in payment transactions allows for the detection of credit events much sooner than conventional indicators based on overdrawn accounts and late payments.
  • Real-time fraud detection using data and analytics tools helps reduce credit and liquidity risk by enabling close monitoring of debtors and the ability to foresee loan default.
  • Big data can be used to identify high-risk accounts, as demonstrated by The Bank of America. For 9.5 million mortgages, the Corporate Investment Group is responsible for calculating the likelihood of default, which helped Bank of America forecast losses from loan defaults. By cutting the time needed to calculate loan defaults from 96 to 4 hours, the bank was able to increase its efficiency.

Europe to Expected to Witness Significant Growth

  • The most well-known rule governing how financial organizations exchange and safeguard customers' private information continues to be the General Data Protection Rule of the European Union.
  • Moreover, data exchange was made possible through open application programming interfaces (APIs) as a result of the Payment Services Directive (PSD2) by the European Union. Due to an environment where data can be shared freely, the capacity to collect, handle, and analyze data has grown in importance.
  • Additionally, it is anticipated that both the number of customers and regulatory revisions will rise shortly. The demand for customer analytics and intelligence technologies should consequently increase.
  • The UK-based Lloyds Banking Group employed data analytics to meet the needs of diverse client categories while optimizing growth in targeted segments.
  • European retail banks are using Big Data analytics solutions due to the "open banking" trend, which addresses problems that traditional financial institutions have faced for decades.

Big Data Analytics in Banking Industry Overview

Big Data Analytics In Banking Market is quite fragmented due to the existence of numerous global firms that provide a range of big data analytics solutions for banks for diverse applications, such as fraud detection and management, customer analytics, social media analytics, etc. Oracle Corporation, IBM Corporation, and SAP SE are some of the major market participants.

  • February 2023 - Alteryx announced new self-service and enterprise-grade capabilities to its Alteryx Inc cloud-based analytics tool to support clients in making quicker and more informed decisions. With full access to Designer Cloud now included, the platform has been improved to provide employees of all skill levels with an approachable, simple-to-use drag-and-drop interface without compromising data governance or security standards.
  • August 2022 - Aspire Systems launches the holistic approach to accelerate implementation. This innovation is powered by AI and drives implementation speeds. With this new autonomous application implementation methodology, Aspire Systems is geared to help businesses derive maximum value out of their Oracle Cloud ERP Application implementation.

Additional Benefits:

  • The market estimate (ME) sheet in Excel format
  • 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

  • 1.1 Study Assumptions & Market Definition
  • 1.2 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET INSIGHTS

  • 4.1 Market Overview
  • 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Force Analysis
    • 4.2.1 Threat of New Entrants
    • 4.2.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers
    • 4.2.3 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.2.4 Threat of Substitute Products
    • 4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry
  • 4.3 Industry Value Chain Analysis
  • 4.4 Impact of COVID-19 on the Market

5 MARKET DYNAMICS

  • 5.1 Market Drivers
    • 5.1.1 Enforcement of Government Initiatives
    • 5.1.2 Risk Management and Internal Controls Across the Bank to Witness the Growth
    • 5.1.3 Increasing Volume of Data Generated by Banks
  • 5.2 Market Challenges
    • 5.2.1 Lack of Data Privacy and Security

6 RELEVANT CASE STUDIES AND USE CASES

7 MARKET SEGMENTATION

  • 7.1 By Solution Type
    • 7.1.1 Data Discovery and Visualization (DDV)
    • 7.1.2 Advanced Analytics (AA)
  • 7.2 By Geography
    • 7.2.1 North America
    • 7.2.2 Europe
    • 7.2.3 Asia-Pacific
    • 7.2.4 Latin America
    • 7.2.5 Middle East and Africa

8 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 8.1 Company Profiles
    • 8.1.1 IBM Corporation
    • 8.1.2 SAP SE
    • 8.1.3 Oracle Corporation
    • 8.1.4 Aspire Systems Inc.
    • 8.1.5 Adobe Systems Incorporated
    • 8.1.6 Alteryx Inc.
    • 8.1.7 Microstrategy Inc.
    • 8.1.8 Mayato GmbH
    • 8.1.9 Mastercard Inc.
    • 8.1.10 ThetaRay Ltd

9 INVESTMENT ANALYSIS

10 FUTURE OF THE MARKET