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1797903

AIモデルリスク管理の世界市場：将来予測 (2032年まで) - 提供内容別・展開方式別・リスクの種類別・用途別・エンドユーザー別・地域別の分析

AI Model Risk Management Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Offering (Software and Services), Deployment Model (On-premise, Cloud-based and Hybrid), Risk Type, Application, End User and By Geography

出版日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
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=148.55円
AIモデルリスク管理の世界市場：将来予測 (2032年まで) - 提供内容別・展開方式別・リスクの種類別・用途別・エンドユーザー別・地域別の分析
出版日: 2025年08月07日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
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  • 概要
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  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、世界のAIモデルリスク管理市場は2025年に65億4,000万米ドルを占め、予測期間中のCAGRは14.9%で2032年には173億1,000万米ドルに達すると予測されています。

人工知能モデルの作成、適用、展開に関連するリスクを特定、評価、追跡、低減するために使用されるプロセス、フレームワーク、管理は、AIモデルリスク管理（AI MRM）と総称されます。これらのリスクには、運用の失敗、バイアス、オーバーフィッティング、説明不足、データ品質の問題、規制への不適合などが含まれます。徹底的なモデルの検証、継続的なパフォーマンスのモニタリング、モデル設計と仮定の文書化、エッジケースのストレステスト、説明責任を保証するガバナンスの枠組みの確立は、すべて効果的なAI MRMに必要なものです。組織は、これらのリスクを積極的に管理することで、モデルの信頼性を向上させ、信頼を醸成し、変化する法的・倫理的要件を遵守することができます。

米国国立標準技術研究所（NIST）によると、AIリスク管理フレームワーク（AI RMF）は、産業界、学界、市民社会、政府など240以上の組織が参加する透明性の高いマルチステークホルダー・プロセスを通じて18カ月かけて開発されたもので、あらゆる分野やユースケースにわたって信頼できる責任あるAIを育成する自主的で柔軟なリソースを確立することを目的としています。

業界を超えたAIの導入

AIは、製造、物流、小売、治安、教育、さらには農業などの業界で急速に導入が進んでおり、もはやハイテク大手や特殊な使用事例に限定されるものではないです。これらの分野にはそれぞれ、リスク管理とコンプライアンスに関する明確な要件があります。さらに、例えばFDAは医療機器のAIに関する規則を提案しており、継続的な学習システムの継続的な再検証を求めています。国の交通安全規制によれば、自律走行車に使用される人工知能（AI）は安全性と信頼性のテストに合格しなければならないです。独自の運用リスクに対応する専門的なガバナンスフレームワークを求める業界が増えるにつれ、このような分野拡大によりAI MRM能力を必要とする組織の数が増加し、市場の成長を後押ししています。

有資格専門家の不足

AI MRMは、AIの技術的知識とサイバーセキュリティ、倫理、リスクガバナンス、規制遵守の専門知識を組み合わせた比較的新しい分野です。このスキルの交差は珍しいため、人材のボトルネックがあります。世界経済フォーラムによると、AI関連の仕事の需要は急速に高まっていますが、AIガバナンスの専門家の人材プールは追いついていないです。さらに、AI MRMシステムの設計、実装、保守に関する専門知識が不十分であることが、ガバナンス・フレームワークの運用を成功させる組織の能力を妨げています。この不足により、遅延や不均一なモニタリングが発生し、AI特有のリスクを考慮しない一般的なリスク管理手法に依存することもあります。

AIに特化したガバナンス・プラットフォームの構築

ガバナンス、リスク評価、コンプライアンス報告機能をAIモデルのライフサイクル管理と組み合わせた専用プラットフォームの市場が拡大しています。従来のGRCソフトウェアとは対照的に、AI MRMプラットフォームは、説明可能性、バイアス検出、敵対的攻撃の防止、継続学習モデルの追跡など、AI特有の問題を扱う。クラウド・セキュリティ・アライアンス（CSA）によれば、データシート、モデル・カード、リスク登録はすでに企業のワークフローの一部となっているはずです。さらに、AIを大規模に導入する企業は、これらの機能を統合ダッシュボードに組み込む新興企業や定評のあるGRCプロバイダーが重要なインフラとして機能することに気づくかもしれないです。

自動MRMツール依存の危険性

AIによるMRMソフトウェアが進歩するにつれて、企業は自動化されたコンプライアンス・ダッシュボードを人間の監視に完全に取って代わるものと考えてしまう危険性があります。AIに関するパートナーシップと欧州委員会は、利害関係者の関与、倫理的配慮、文脈に基づくリスク評価には依然として人間の判断が必要であることを強調しています。自動化されたMRMツールが重要なリスクを見落とした場合、それらに過度に依存すると、安全性やコンプライアンスについて誤った保証をすることになり、組織は業務上の失敗や規制上の罰則を受ける可能性があります。

COVID-19の影響：

COVID-19のパンデミックは、AIモデルリスク管理（AI MRM）市場に2つの影響を与えました。サプライチェーンの最適化、ヘルスケア診断、救済活動における不正検知、遠隔顧客サポートなど、パンデミック関連の問題に取り組む組織によるAIの急速な導入は、徹底的なテストとガバナンスを頻繁に上回り、バイアス、エラー、モデルドリフトのリスクを増大させました。緊急事態における信頼性を保証するための強力なMRMフレームワークの必要性は、AIの使用急増によって浮き彫りになりました。さらに、パンデミック後のAIのMRMソリューションに対する需要は、OECDやNISTなどの規制機関や業界団体によってさらに煽られ、責任あるAIの重要な要素としてレジリエンス、透明性、継続的モニタリングを強調し始めました。

予測期間中、モデルリスクのセグメントが最大となる見込み

予測期間中、モデルリスクのセグメントが最大の市場シェアを占めると予想されます。この優位性は、AI MRMフレームワークが、バイアス、オーバーフィット、説明可能性の欠如、データ品質の問題、時間の経過による性能低下など、モデル固有のリスクに対処することを主な目的としていることに起因します。銀行、保険、ヘルスケアなど、AIモデルが与信承認、不正検知、診断推奨などの重要な選択に直接影響を与える分野では、モデルリスク管理が不可欠です。さらに、モデルの検証、エッジケースに対するテスト、仮定の記録、出力の定期的なモニタリングはすべて、NIST AIリスク管理フレームワークやバーゼル委員会のモデルリスクガバナンスの原則などの規制フレームワークで高く評価されています。

予測期間中、不正検知・リスク削減分野のCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、不正検知・リスク削減分野が最も高い成長率を示すと予測されます。特に銀行、フィンテック、保険、eコマースにおける不正行為の巧妙化が進んでおり、リアルタイムで異常を特定できる高度なAIシステムが必要とされていることが、このセグメントの急成長を後押ししています。組織は、継続的な学習機能を備えたAIモデルを使用して微妙なパターンを発見し、詐欺の手口が変化するにつれて財務的損失や風評被害を食い止めようとしています。さらに、客観性、説明可能性を維持し、米国銀行秘密法、EU AI法、マネーロンダリング防止（AML）指令などの法律に準拠するため、これらのモデルは厳しいリスクガバナンスの下で機能しなければならないです。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米地域が最大の市場シェアを占めると予想されますが、これは同地域の強固な規制フレームワーク、AI技術の早期導入、重要なテクノロジー企業、金融機関、AIガバナンス・ソリューションのプロバイダーの存在によるものです。米連邦準備制度理事会（FRB）、通貨監督庁（OCC）、国立標準技術研究所（NIST）といった組織による厳格なコンプライアンス要件があり、強力なモデル検証、モニタリング、ガバナンスの実践が求められているため、米国はこの点で世界をリードしています。さらに、銀行、ヘルスケア、政府サービスにおけるAIの迅速な統合により、徹底したリスク管理フレームワークの必要性が高まっています。市場拡大をさらに後押ししているのが、カナダのAI倫理と透明性に関する取り組みです。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域が最も高いCAGRを示すと予測されます。これは、デジタルトランスフォーメーションのペースが加速していること、政府、銀行、製造、ヘルスケア分野でAIの利用が拡大していること、規制当局が責任あるAIを重視するようになっていることが背景にあります。AIインフラへの多額の投資に加え、中国、インド、シンガポール、日本などの国々は、モデルガバナンス、アルゴリズムの偏り、データプライバシーに対処するためのフレームワークやガイドラインの導入も進めています。さらに、シンガポールのAIガバナンス・フレームワークやインドの国家AI戦略など、政府が支援するAIイニシアティブが長期的な市場拡大のための強固な基盤を築いているため、アジア太平洋はこの分野で最も急成長している地域となっています。

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当レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます：

  • 企業プロファイル
    • 追加企業の包括的プロファイリング（3社まで）
    • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
  • 地域区分
    • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
  • 競合ベンチマーキング
    • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序論

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 分析範囲
  • 分析手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 分析アプローチ
  • 分析資料
    • 一次調査資料
    • 二次調査情報源
    • 前提条件

第3章 市場動向の分析

  • イントロダクション
  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 市場機会
  • 脅威
  • 用途分析
  • エンドユーザー分析
  • 新興市場
  • 新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 世界AIモデルリスク管理市場：提供内容別

  • ソフトウェア
    • モデル管理
    • バイアス検出
    • 説明可能なAIツール
  • サービス
    • プロフェッショナルサービス
    • マネージドサービス

第6章 世界AIモデルリスク管理市場：展開方式別

  • オンプレミス
  • クラウドベース
  • ハイブリッド

第7章 世界のAIモデルリスク管理市場：リスクの種類別

  • モデルリスク
  • 運用リスク
  • コンプライアンスリスク
  • 評判リスク
  • 戦略リスク
  • 倫理リスク

第8章 世界AIモデルリスク管理市場：用途別

  • 不正検知・リスク削減
  • データ分類・ラベリング
  • 感情分析
  • モデル在庫管理
  • 顧客分類・ターゲティング
  • 規制コンプライアンス監視
  • その他の用途

第9章 世界のAIモデルリスク管理市場：エンドユーザー別

  • 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
  • 小売・eコマース
  • IT・通信
  • 製造業
  • 医療・ライフサイエンス
  • メディア・エンターテインメント
  • 政府・公共部門
  • その他のエンドユーザー

第10章 世界のAIモデルリスク管理市場：地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 日本
    • 中国
    • インド
    • オーストラリア
    • ニュージーランド
    • 韓国
    • その他アジア太平洋
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他南米
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • 南アフリカ
    • その他中東・アフリカ

第11章 主な動向

  • 契約、事業提携・協力、合弁事業
  • 企業合併・買収 (M&A)
  • 新製品の発売
  • 事業拡張
  • その他の主要戦略

第12章 企業プロファイリング

  • Microsoft
  • Google
  • LogicGate Inc
  • Amazon Web Services（AWS）
  • IBM Corporation
  • H2O.ai
  • SAS Institute
  • Alteryx
  • UpGuard Inc
  • DataRobot, Inc.
  • MathWorks Inc
  • ComplyCube
  • BigID
  • Holistic AI
  • ValidMind Inc
図表

List of Tables

  • Table 1 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
  • Table 2 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Offering (2024-2032) ($MN)
  • Table 3 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Software (2024-2032) ($MN)
  • Table 4 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Model Management (2024-2032) ($MN)
  • Table 5 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Bias Detection (2024-2032) ($MN)
  • Table 6 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Explainable AI Tools (2024-2032) ($MN)
  • Table 7 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 8 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Professional Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 9 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Managed Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 10 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Deployment Model (2024-2032) ($MN)
  • Table 11 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By On-premise (2024-2032) ($MN)
  • Table 12 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Cloud-based (2024-2032) ($MN)
  • Table 13 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Hybrid (2024-2032) ($MN)
  • Table 14 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Risk Type (2024-2032) ($MN)
  • Table 15 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Model Risk (2024-2032) ($MN)
  • Table 16 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Operational Risk (2024-2032) ($MN)
  • Table 17 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Compliance Risk (2024-2032) ($MN)
  • Table 18 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Reputational Risk (2024-2032) ($MN)
  • Table 19 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Strategic Risk (2024-2032) ($MN)
  • Table 20 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Ethical Risk (2024-2032) ($MN)
  • Table 21 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Application (2024-2032) ($MN)
  • Table 22 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Fraud Detection and Risk Reduction (2024-2032) ($MN)
  • Table 23 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Data Classification and Labelling (2024-2032) ($MN)
  • Table 24 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Sentiment Analysis (2024-2032) ($MN)
  • Table 25 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Model Inventory Management (2024-2032) ($MN)
  • Table 26 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Customer Segmentation and Targeting (2024-2032) ($MN)
  • Table 27 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Regulatory Compliance Monitoring (2024-2032) ($MN)
  • Table 28 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Other Applications (2024-2032) ($MN)
  • Table 29 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By End User (2024-2032) ($MN)
  • Table 30 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Banking, Financial Services, And Insurance (BFSI) (2024-2032) ($MN)
  • Table 31 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Retail & E-commerce (2024-2032) ($MN)
  • Table 32 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By IT & Telecom (2024-2032) ($MN)
  • Table 33 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Manufacturing (2024-2032) ($MN)
  • Table 34 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Healthcare & Life Sciences (2024-2032) ($MN)
  • Table 35 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Media & Entertainment (2024-2032) ($MN)
  • Table 36 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Government and Public Sector (2024-2032) ($MN)
  • Table 37 Global AI Model Risk Management Market Outlook, By Other End Users (2024-2032) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

目次
Product Code: SMRC30273

According to Stratistics MRC, the Global AI Model Risk Management Market is accounted for $6.54 billion in 2025 and is expected to reach $17.31 billion by 2032 growing at a CAGR of 14.9% during the forecast period. The processes, frameworks, and controls used to identify, evaluate, track, and reduce risks related to the creation, application, and deployment of artificial intelligence models are collectively referred to as AI Model Risk Management (AI MRM). These risks may include operational failures, bias, overfitting, a lack of explanation, problems with data quality, and non-compliance with regulations. Thorough model validation, ongoing performance monitoring, model design and assumption documentation, edge case stress testing, and the establishment of governance frameworks to guarantee accountability are all necessary for effective AI MRM. Organizations can improve model reliability, foster trust, and adhere to changing legal and ethical requirements by proactively managing these risks.

According to the National Institute of Standards and Technology (NIST), the AI Risk Management Framework (AI RMF) was developed over 18 months through a transparent, multi-stakeholder process involving more than 240 organizations-spanning industry, academia, civil society, and government-to establish a voluntary, flexible resource that fosters trustworthy and responsible AI across all sectors and use cases.

Market Dynamics:

Driver:

AI adoption across industries

AI is being quickly implemented in industries like manufacturing, logistics, retail, public safety, education, and even agriculture; it is no longer limited to tech giants or specialized use cases. Every one of these sectors has distinct requirements for risk management and compliance. Moreover, the FDA, for instance, has proposed rules for AI in medical devices that call for ongoing revalidation of continuous learning systems. According to national road safety regulations, artificial intelligence (AI) used in autonomous vehicles must pass safety and reliability testing. As more industries look for specialized governance frameworks that address their unique operational risks, the number of organizations that require AI MRM capabilities increases due to this sectoral expansion, propelling market growth.

Restraint:

Lack of qualified professionals

AI MRM is a relatively new field that combines technical AI knowledge with expertise in cybersecurity, ethics, risk governance, and regulatory compliance. There is a talent bottleneck because this skill intersection is uncommon. The demand for AI-related jobs is increasing quickly, but the talent pool for AI governance experts is not keeping up, according to the World Economic Forum. Additionally, insufficient expertise in AI MRM system design, implementation, and maintenance hinders organizations' ability to successfully operationalize governance frameworks. Due to this shortage, there are delays, uneven monitoring, and occasionally a dependence on general risk management techniques that do not take into account the risks unique to AI.

Opportunity:

Creation of governance platforms particular to AI

A growing market exists for specialized platforms that combine governance, risk assessment, and compliance reporting capabilities with AI model lifecycle management. In contrast to conventional GRC software, AI MRM platforms would handle AI-specific issues like explainability, bias detection, preventing adversarial attacks, and tracking continuous learning models. Data sheets, model cards, and risk registers should already be part of enterprise workflows, according to the Cloud Security Alliance (CSA). Furthermore, businesses implementing AI at scale may find that startups and well-established GRC providers who incorporate these features into unified dashboards can serve as vital infrastructure.

Threat:

Danger of dependence on automated MRM tools

As AI MRM software advances, companies run the risk of considering automated compliance dashboards to be a full replacement for human oversight. The Partnership on AI and the European Commission has emphasized that stakeholder engagement, ethical considerations, and contextual risk assessment still require human judgment. In the event that automated MRM tools overlook important risks, an over-reliance on them could lead to false assurances of safety or compliance, leaving organizations open to operational failures and regulatory penalties.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic affected the market for AI Model Risk Management (AI MRM) in two ways: it highlighted governance flaws and accelerated adoption. Rapid AI deployment by organizations to tackle pandemic-related issues, including supply chain optimization, healthcare diagnostics, and fraud detection in relief efforts, and remote customer support, frequently outpaced thorough testing and governance, increasing the risk of bias, errors, and model drift. The need for strong MRM frameworks to guarantee dependability in emergency situations was highlighted by this spike in AI use, particularly since unstable market conditions made predictive models less reliable. Moreover, the post-pandemic demand for AI MRM solutions was further fuelled by regulatory agencies and industry associations, such as the OECD and NIST, which started highlighting resilience, transparency, and continuous monitoring as crucial elements of responsible AI.

The model risk segment is expected to be the largest during the forecast period

The model risk segment is expected to account for the largest market share during the forecast period. This dominance results from AI MRM frameworks' primary goal of addressing model-specific risks, including bias, overfitting, lack of explainability, problems with data quality, and performance degradation over time. In sectors like banking, insurance, and healthcare, where AI models have a direct impact on crucial choices like credit approvals, fraud detection, and diagnostic recommendations, model risk management is essential. Additionally, validating models, testing against edge cases, recording assumptions, and regularly monitoring outputs are all highly valued in regulatory frameworks, such as the NIST AI Risk Management Framework and the Basel Committee's principles for model risk governance.

The fraud detection and risk reduction segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the fraud detection and risk reduction segment is predicted to witness the highest growth rate. The increasing sophistication of fraud schemes, especially in banking, fintech, insurance, and e-commerce, which necessitate sophisticated AI systems that can identify anomalies in real time, is driving this segment's rapid growth. Organizations are using AI models with continuous learning capabilities to spot subtle patterns and stop financial and reputational losses as fraud tactics change. Furthermore, to maintain objectivity, explainability, and compliance with laws like the U.S. Bank Secrecy Act, the EU AI Act, and anti-money laundering (AML) directives, these models must, nevertheless, function under stringent risk governance.

Region with largest share:

During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, driven by the region's robust regulatory framework, early AI technology adoption, and the existence of significant technology firms, financial institutions, and providers of AI governance solutions. Because of strict compliance requirements from organizations like the Federal Reserve, the Office of the Comptroller of the Currency (OCC), and the National Institute of Standards and Technology (NIST), which demand strong model validation, monitoring, and governance practices, the United States leads the world in this regard. Furthermore, the need for thorough risk management frameworks has increased due to the quick integration of AI in banking, healthcare, and government services; further supporting market expansion are Canada's AI ethics and transparency initiatives.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the Asia-Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, driven by the quickening pace of digital transformation, the growing use of AI in the government, banking, manufacturing, and healthcare sectors, as well as the growing emphasis on responsible AI by regulators. In addition to making significant investments in AI infrastructure, nations like China, India, Singapore, and Japan are also implementing frameworks and guidelines to address model governance, algorithmic bias, and data privacy. Moreover, Asia-Pacific is the fastest-growing region in this field because of government-backed AI initiatives like Singapore's AI Governance Framework and India's National AI Strategy, which are laying a solid basis for long-term market expansion.

Key players in the market

Some of the key players in AI Model Risk Management Market include Microsoft, Google, LogicGate Inc, Amazon Web Services (AWS), IBM Corporation, H2O.ai, SAS Institute, Alteryx, UpGuard Inc, DataRobot, Inc., MathWorks Inc, ComplyCube, BigID, Holistic AI and ValidMind Inc.

Key Developments:

In August 2025, Cloud services giant Amazon Web Services (AWS) and Malaysian clean energy solutions provider Gentari have signed a power purchase agreement (PPA) for an 80MW wind power project in Tamil Nadu, India, a state on the south-eastern coast of the Indian peninsula.

In July 2025, Alphabet Inc.'s Google inked a deal worth more than $1 billion to provide cloud-computing services to software firm ServiceNow Inc., a win for Google Cloud's efforts to get major enterprises onto its platform. ServiceNow committed to spending $1.2 billion over five years, according to a person familiar with the agreement who asked not to be identified discussing internal information.

In July 2025, Microsoft has achieved a breakthrough with CISPE, the European cloud organization. After years of negotiations, an agreement has been reached on better licensing terms for European cloud providers. The agreement aims to strengthen competition and support European digital sovereignty.

Offerings Covered:

  • Software
  • Services

Deployment Models Covered:

  • On-premise
  • Cloud-based
  • Hybrid

Risk Types Covered:

  • Model Risk
  • Operational Risk
  • Compliance Risk
  • Reputational Risk
  • Strategic Risk
  • Ethical Risk

Applications Covered:

  • Fraud Detection and Risk Reduction
  • Data Classification and Labelling
  • Sentiment Analysis
  • Model Inventory Management
  • Customer Segmentation and Targeting
  • Regulatory Compliance Monitoring
  • Other Applications

End Users Covered:

  • Banking, Financial Services, And Insurance (BFSI)
  • Retail & E-commerce
  • IT & Telecom
  • Manufacturing
  • Healthcare & Life Sciences
  • Media & Entertainment
  • Government and Public Sector
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Application Analysis
  • 3.7 End User Analysis
  • 3.8 Emerging Markets
  • 3.9 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global AI Model Risk Management Market, By Offering

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Software
    • 5.2.1 Model Management
    • 5.2.2 Bias Detection
    • 5.2.3 Explainable AI Tools
  • 5.3 Services
    • 5.3.1 Professional Services
    • 5.3.2 Managed Services

6 Global AI Model Risk Management Market, By Deployment Model

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 On-premise
  • 6.3 Cloud-based
  • 6.4 Hybrid

7 Global AI Model Risk Management Market, By Risk Type

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Model Risk
  • 7.3 Operational Risk
  • 7.4 Compliance Risk
  • 7.5 Reputational Risk
  • 7.6 Strategic Risk
  • 7.7 Ethical Risk

8 Global AI Model Risk Management Market, By Application

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Fraud Detection and Risk Reduction
  • 8.3 Data Classification and Labelling
  • 8.4 Sentiment Analysis
  • 8.5 Model Inventory Management
  • 8.6 Customer Segmentation and Targeting
  • 8.7 Regulatory Compliance Monitoring
  • 8.8 Other Applications

9 Global AI Model Risk Management Market, By End User

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Banking, Financial Services, And Insurance (BFSI)
  • 9.3 Retail & E-commerce
  • 9.4 IT & Telecom
  • 9.5 Manufacturing
  • 9.6 Healthcare & Life Sciences
  • 9.7 Media & Entertainment
  • 9.8 Government and Public Sector
  • 9.9 Other End Users

10 Global AI Model Risk Management Market, By Geography

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 US
    • 10.2.2 Canada
    • 10.2.3 Mexico
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 Germany
    • 10.3.2 UK
    • 10.3.3 Italy
    • 10.3.4 France
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Rest of Europe
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 Japan
    • 10.4.2 China
    • 10.4.3 India
    • 10.4.4 Australia
    • 10.4.5 New Zealand
    • 10.4.6 South Korea
    • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 10.5 South America
    • 10.5.1 Argentina
    • 10.5.2 Brazil
    • 10.5.3 Chile
    • 10.5.4 Rest of South America
  • 10.6 Middle East & Africa
    • 10.6.1 Saudi Arabia
    • 10.6.2 UAE
    • 10.6.3 Qatar
    • 10.6.4 South Africa
    • 10.6.5 Rest of Middle East & Africa

11 Key Developments

  • 11.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 11.2 Acquisitions & Mergers
  • 11.3 New Product Launch
  • 11.4 Expansions
  • 11.5 Other Key Strategies

12 Company Profiling

  • 12.1 Microsoft
  • 12.2 Google
  • 12.3 LogicGate Inc
  • 12.4 Amazon Web Services (AWS)
  • 12.5 IBM Corporation
  • 12.6 H2O.ai
  • 12.7 SAS Institute
  • 12.8 Alteryx
  • 12.9 UpGuard Inc
  • 12.10 DataRobot, Inc.
  • 12.11 MathWorks Inc
  • 12.12 ComplyCube
  • 12.13 BigID
  • 12.14 Holistic AI
  • 12.15 ValidMind Inc