핀 테크 시장 규모, 공유, 성장 및 산업 분석의 인공 지능 (AI), 유형 (하드웨어, 소프트웨어 및 서비스), 응용 프로그램 (고객 서비스, 신용 점수, 보험 지원 및 금융 시장 예측) 및 2033 년 지역 예측별로

핀 테크 시장 개요의 인공 지능 (AI)

핀 테크 시장 규모의 인공 지능 (AI)은 2024 년에 1 억 3,35 만 달러로 추정되었으며 2033 년까지 2025 년 1 억 6,630 만 달러에서 2033 년까지 2 억 7,400 만 달러로 증가 할 것으로 예상됩니다. 시장 CAGR (성장률)은 예측 기간 (2025-2033) 동안 약 28.6%가 될 것으로 예상됩니다.

금융 기관 및 핀 테크 회사의 핀 테크 AI 시장을 채택하여 매끄러운 운영, 고객 경험의 품질 향상 및 다양한 측면에서 최적화 된 결정은 기하 급수적 인 성장을 설명합니다. 머신 러닝, 자연어 처리 및 예측 분석은 사기 탐지, 신용 점수, 개별 재정 조언 제공 및 자동 고객 서비스와 같은 작업에 적용되고 있습니다. AI는 비용 운영을 줄이고 인간의 실수를 막기 위해 핀 테크 회사의 기능을 통합하여 서비스를보다 효율적으로 만들 것입니다. 디지털 뱅킹, 모바일 결제 및 다양한 규정 준수 측면으로 인한 압력의 더 높은 채택률은 핀 테크 부문에서 AI의 구현이 점점 커질 필요가 있습니다. 일단 혁신이 시작되면 놀라운 성장을 분명히 자극 할 것입니다일체 포함금융 서비스 제공에 혁명을 일으킨다.

• • 

    무료 샘플 요청 이 보고서에 대해 자세히 알아보세요.

핀 테크 시장 주요 결과의 인공 지능 (AI)

• 시장 규모 및 성장 : 핀 테크 시장 규모의 인공 지능 (AI)은 2024 년에 1,3,13,35 백만 달러였으며 2025 년까지 1,746.47 백만 달러로 성장할 것으로 예상되며 2033 년까지 27,950 만 달러를 초과하여 2025 년에서 2033 년까지 28.6%를 초과 할 것으로 예상됩니다.

• 주요 시장 드라이버 : 사기 탐지는 좋은 것에서 무서운 선량으로 갔다. AI 알고리즘은 인간 분석가들이 2024 년에 심지어 검토하기 전에 의심스러운 거래의 72% 이상을 신고했다. 이러한 종류의 예측 근육은 AI 지출에 대한 핀 테크 회사를 두 배로 줄이는 것입니다.

• 주요 시장 구속 : 데이터 개인 정보 보호법이 마찰을 일으키고 있습니다.

• 새로운 트렌드 : 챗봇은 더 이상 FAQ를위한 것이 아닙니다. 2024 년에 디지털 전용 은행의 거의 49%가 AI 중심 가상 에이전트를 사용하여 신용 응용 프로그램, 포트폴리오 재조정 및 예산 계획을 실시간으로 안내 할 수 있습니다.

• 지역 리더십 : 북아메리카는 디지털 최초의 은행 밀도, VC 자금 조달 및“얻는”기술 인력 덕분에 글로벌 AI-in-Fintech 배포의 약 45%를 이끌고 있습니다.

• 경쟁 환경 : 시장의 혼잡하지만 역동적 인 것은 180 개가 넘는 회사가 AI 기반 금융 도구를 적극적으로 개발하고 있지만, 상위 15 명은 Robo-Advisory에서 인수 시스템에 이르기까지 총 기술 발자국의 약 60%를 보유하고 있습니다.

• 시장 세분화 : WealthTech는 호황을 누리고 있습니다. AI 기반 Robo Advisory 플랫폼은 2024 년 Fintech에서 AI 채택의 31% 이상을 차지했습니다.

• 최근 개발 : 2025 년 1 분기, Revolut는 사용자 행동과 지출 이력을 분석하여 실시간 마이크로 절약을 제안하는 AI 기반 예산 엔진을 출시했으며 처음 3 개월 동안 이미 5 백만 명의 활성 사용자를 교차 시켰습니다.

핀 테크 시장의 인공 지능 (AI)에 영향을 미치는 글로벌 위기

"핀 테크의 인공 지능 (AI)산업은 Covid-19 Pandemic 동안 공급망 중단으로 인해 부정적인 영향을 미쳤습니다."

전 세계 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며, 시장은 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 낮은 수요를 경험했습니다. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 시장 성장은 시장의 성장에 기인하며, 전염병 전 수준으로의 수요가 필요합니다.

그것은 전염병의 신속한 디지털 혁신으로 AI의 채택을 가속화했으며, 긴급한 요구 사항으로 인해 원격 작업 및 비접촉식 거래의 필요성으로 인해 AI의 빠른 배치를 가속화했습니다. 다시 말해, 소비자가 행동 변화가 시작되면서 금융 기관은 고객 서비스, 사기 탐지 및 위험 관리를위한 자동화 솔루션에 대한 지속적인 수요를 가졌습니다.

최신 트렌드

"AI 기반 챗봇 및 가상 어시스턴트 시장 성장을 주도합니다"

Fintech의 인공 지능 시장의 최신 트렌드에는 개인화 된 지원 24/7을 통한 더 나은 고객 서비스를위한 AI 기반 챗봇 및 가상 보조원 사용 증가가 포함됩니다. 실시간으로 변칙을 식별 할 수 있으므로 AI 기반 사기 탐지 및 예방 시스템은 요즘 금융 기관이 보안으로 인해 위험을 억제 할 수있게함으로써 더 많은 관심을 받고 있습니다. 또한 자동화 투자 플랫폼을 제공하는 로보 어드바이저 또는 플랫폼도 복잡 해지고 있으며 사용자에게 금융 및 포트폴리오 관리에 대한 맞춤형 조언을 제공하고 있습니다. 뱅킹 앱 및 기타 금융 서비스에 NLP의 통합은 사용자 경험을 높이기 위해 가치를 추가합니다. Final One은 AI 기반 신용 점수 모델이 전통적으로 대출을 위해 존재하는 것에 관한 것입니다. 전통적으로 정확한 위험 평가의 가능성과 저조도 인구에 대한 접근성이 높아지기 때문입니다. 이것들은 AI와 Fintech의 미래를 형성하여 더욱 효율적이고 안전하며 포용 적으로 성장할 추세입니다.

핀 테크 시장 세분화의 인공 지능 (AI)

유형별

유형을 기준으로 글로벌 시장은 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스로 분류 할 수 있습니다.

• 하드웨어 : 이들은 서버 및 스토리지 시스템, AI의 알고리즘에 전력을 공급하는 고급 컴퓨팅 시스템을 포함하는 AI를 완성하는 데 필요한 물리적 인프라입니다.

• 소프트웨어 :이 부분은 AI 플랫폼, 머신 러닝 프레임 워크 및 사기 탐지, 위험 관리, 자동화에 이르기까지 다양한 종류의 핀 테크 기능을 수행하기 위해 구성된 응용 프로그램으로 구성됩니다.

• 서비스 : 이는 금융 기관이 AI 배포와 효율적으로 작업 할 수있는 AI 컨설팅, 통합 및 유지 보수 서비스를 포함합니다.

응용 프로그램에 의해

애플리케이션을 기반으로 글로벌 시장은 고객 서비스, 신용 점수, 보험 지원 및 금융 시장 예측으로 분류 할 수 있습니다.

• 고객 서비스 : 고객 상호 작용의 품질 향상, 개인화 된 지원 제공, 쿼리 및 불만을 자동화하기위한 AI 기반 챗봇 및 가상 어시스턴트.

• 신용 점수 : 신용 가치를 훨씬 더 정확하게 결정하고 예측할 수있는 AI 기반 알고리즘이므로 기본값을 최소화하면서 최상의 대출 결정을 제공합니다.

• 보험 지원 : AI는 청구 관리에서 인수에 이르기까지 보험 운영을 단순화하고 운영 효율성을 향상 시키며 위험 평가를 훨씬 개선하는 것을 목표로합니다.

• 금융 시장 예측 : 금융 시장의 움직임이 정보에 입각 한 투자 결정을 위해 예측할 수 있도록 시장 동향 분석을 돕는 AI 중심 모델 및 알고리즘.

시장 역학

시장 역학에는 운전 및 제한 요인, 기회 및 시장 상황을 진술하는 과제가 포함됩니다.

운전 요인

"금융 서비스의 자동화 수요 증가시장을 향상시키기 위해"

금융 부문에서 자동화에 대한 요구가 증가하는 것은 핀 테크 시장의 성장을 주도하는 거대한 추세입니다. 인공 지능 (AI)은 금융 기관에서 따르는 전통적인 프로세스를 변화시키고 사기 탐지, 위험 관리, 고객 서비스 및 대출 승인을 간소화하고 비용의 급격한 감소와 효율성 향상으로 인해 대출 승인을 간소화하고 있습니다. 고객 대면 서비스의 더 많은 자동화에 대한 요구는 Fintech 회사를 AI 솔루션으로 계속해서 시장에서 경쟁을 유지할 것입니다.

"디지털 뱅킹 및 온라인 금융 서비스의 채택시장을 확장하기 위해"

디지털 뱅킹 및 온라인 금융 거래의 추가 증가는 핀 테크 시장 성장에서 인공 지능 (AI)의 필수 원동력이었습니다. 고객은 점점 더 온라인 채널을 방문하여 재무를 관리하고 있으며 AI 기반 솔루션을 명시 적으로 요구하지는 않지만 개인화 된 재무 조언, 예측 분석 또는 AI 기반 신용 점수와 같은 솔루션이 사진에 나옵니다. 이는 모바일 결제 솔루션과 디지털 지갑의 성장으로 보완 될 수 있으며 Fintech의 AI에 대한 수요를 증가시킬 수 있습니다.

구속 요인

"데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제잠재적으로 시장 성장을 방해합니다"

데이터 보안 및 개인 정보 보호는 Fintech에서 AI의 광범위한 구현을 보류하고 있습니다. 금융 기관은 고객에게 속한 매우 민감한 정보를 다루고 있으며, 단일 위반 또는 오해는 심각한 법적 및 금융 낙진을 가져올 수 있습니다. 데이터 보호를 보장하는 규제 요구 사항 및 규정 준수 문제는 AI 솔루션 채택에 복잡성을 추가하고 시장의 성장 속도를 늦추고 있습니다.

기회

"AI 중심의 개인화 된 금융 서비스에 대한 수요 증가시장에서 제품을위한 기회를 창출합니다"

AI 기반의 개인화 된 금융 서비스에 대한 수요가 급격히 증가함에 따라 Fintech Market의 AI는 훌륭한 기회를 보았습니다. 점점 더 많은 금융 기관이 재무 상담 또는 지침, 맞춤형 제품 권장 사항 및 24 시간 고객 지원을 조정하는 AI의 도움을 받아들이면서 Fintech 기업이 자신을 차별화하고 시장 성장의 고객 충성도를 높일 수있는 방법을 개설하고 있습니다.

도전

"레거시 시스템과의 AI 통합소비자에게 잠재적 인 도전이 될 수 있습니다"

전통적인 금융 기관의 레거시 시스템에 의한 AI 기술의 수용은 핀 테크 시장의 AI에서 가장 큰 과제입니다. 모든 조직에는 AI 솔루션과 완전히 호환되지 않는 이전 시스템이있어 구현, 높은 비용 및 운영 비 효율성에 대한 장애물을 만듭니다. 핀 테크 산업에서 AI의 효과적인 배치에 대한 기술적 장벽을 극복하는 것은 여전히 ​​어려운 일입니다.

• • 

    무료 샘플 요청이 보고서에 대해 자세히 알아보세요.

•  

핀 테크 시장 지역 통찰력의 인공 지능 (AI)

북아메리카

북미는 핀 테크 시장에서 AI에서 AI에서 AI에서 가장 많은 점유율을 차지하고 있습니다. 이 지역의 이러한 금융 기관에서는 AI에 대한 높은 투자가 운영 효율성 향상, 사기 예방 및 고객 관계를 추구하는 데 많은 투자가 있습니다. 디지털 뱅킹 및 온라인 서비스의 트렌드 도이 지역에서 AI의 사용을 확대하고 있습니다. 핀 테크 시장의 미국 인공 지능 (AI) 은이 지역의 성장 동인입니다. 자신의 선호도 및 기대치, 고급 신용 점수 및 자동 투자 플랫폼에 따라 고객에게 은행 서비스를 제공 할 것입니다. AI 개발을 지원하기 위해 규제 수준에서 미국의 강력한 지원을받는 Fintech 회사의 AI 사용에서 Google, Microsoft 및 IBM과 같은 강력한 기술 거인의 존재로 시장의 확장을 유지할 것입니다.

유럽

유럽은 또한 금융 서비스의 혁신과 엄격한 규제 프레임 워크에 대한이 지역의 전략적 의도로 인해 핀 테크 시장 점유율에서 상당한 인공 지능 (AI)을 명령합니다. 영국, 독일 및 프랑스는 은행 및 보험 부문에서 AI를 소개하는 선구자 국가로 떠오르고 있습니다. AI 기반의 핀 테크 스타트 업은 점차적으로 떠오르고 금융 기관과 AI 공급 업체 간의 협력 증가로 유럽 전역의 시장 성장을 늘리고 있습니다. 규정 준수 관리 및 사기 예방을 위해 AI를 채택하면 유럽의 핀 테크 환경에서 AI의 범위가 더 넓어지고 있습니다.

아시아

시장에서 인공 지능의 아시아 점유율은 중국, 인도 및 일본과 같은 국가의 핀 테크 경기장에서 빠르게 떠오르고 있습니다. AI 및 Fintech 신생 기업에 대한 투자 증가와 함께이 지역 내 디지털 경제의 성장은 금융 서비스에 대한 AI 채택에 기여합니다. 정부와 아시아 금융 기관은 재무 포용을 개선하고 고객 상호 작용을 간소화하며 개인화 된 은행 경험을 구축하기위한 방법으로 AI를 점점 더 찾고 있습니다. 모바일 뱅킹 및 디지털 결제 플랫폼이 계속 빠르게 성장함에 따라 AI 중심 혁신은 아시아의 전체 핀 테크 산업에 혁명을 일으켜 시장 기회를 제공해야합니다.

주요 업계 플레이어

"혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 업계 플레이어"

Fintech Market의 AI의 주요 플레이어는 더 큰 파이 덩어리를 포착하기 위해 제품을 개발하려고합니다. 이러한 제공 업체 중에서 지난 몇 년간의 개발의 중요한 행진은 IBM, Google 및 Microsoft로, 기계 학습 알고리즘, 예측 분석 및 자연 언어 처리 기능과 같은 기능을 금융 서비스에 추가하는 작업을 수행했습니다. 이러한 신생 기업은 AI를 배치하여 대출 제품에 대한 신용 점수가 접근하는 양식을 변경하여 비은행을 대상으로합니다. 반면에 PayPal은 ANT Financial이 디지털 방식으로 수행 된 거래의 안전을 허용하는 AI 기반 사기 탐지 및 위험 관리 시스템을 개발했습니다. AI 채택의 다른 운동량 영역은 AI 개발자와의 핀 테크 협력입니다. 파트너십은 고객 서비스, 위험 평가 및 금융 부문의 운영 효율성을 향상시키기 위해 맞춤형 솔루션을 더 빨리 배포 할 수있게되므로.

상단 목록핀 테크의 인공 지능 (AI)회사

• IBM Corporation (U.S)
• Ripple Labs Inc. (U.S)
• AI (싱가포르)
• Next IT Corporation (U.S)
• Zeitgold Gmbh (독일)
• com (U.K)
• TIBCO 소프트웨어 (Alpine Data Labs) (U.S)
• Trifacta Software Inc (U.S)
• 내러티브 과학 (U.S)
• 인텔 코퍼레이션 (U.S)
• Microsoft Corporation (U.S)
• Onfido (영국)
• Ipsoft Inc. (U.S)
• Data Minr Inc (U.S)
• Amazon Web Services Inc. (U.S)

주요 산업 개발

2024 년 3 월 : IBM Corporation은 AI가 제공하는 새로운 금융 범죄 통찰력 플랫폼을 공개했습니다. 이는 금융 서비스 산업 내에서 사기 및 규정 준수에 대한 현재 탐지를 증가시킬 것으로 예상됩니다. 요구되는 것은 사기의 특성이 발전함에 따라 정보에 대한 민첩성과 실시간 통찰력이며, 새로운 플랫폼은 정교한 기계 학습 알고리즘과 실시간 데이터 분석에 의존하여 금융 기관이 의심스러운 활동과 위험을 훨씬 더 효율적으로 식별 할 수 있도록 실시간 데이터의 분석에 의존합니다. IBM은 새로운 플랫폼이 은행 및 금융 서비스 회사가 규제 요구 사항을 충족시키는 동시에 운영 효율성을 모두 작성하는 데 도움이 될 것으로 기대합니다. 이 개발은 변화하는 Fintech Horizon 내에서 사기 및 규정 준수 요구가 높아짐에 따라 IBM에서 새로운 솔루션을 제공하는 데 중점을 둡니다.

보고서 적용 범위

이 보고서는 기존 트렌드, 운전 요인 및 북미, 유럽 및 아시아에 대한 지역 정보를 포함하여 핀 테크 시장의 인공 지능에 대한 심층 분석을 제공합니다. IBM Corporation, Microsoft Corporation 및 Ripple Labs Inc.를 포함한 최고의 회사의 혁신 및 경쟁 환경은 혁신적인 솔루션과 전략적 이니셔티브를 보유하고 있습니다. 이 보고서는 Fintech에서 AI의 가장 관련성이 높은 응용 프로그램에 대해 자세히 설명합니다. 고객 서비스 개선, 신용 점수, 사기 탐지 및 금융 시장 예측. 또한 데이터 및 레거시 시스템 통합과 관련된 보안 문제와 같은 문제를 더 해설하고 디지털 금융 서비스 및 개인화 된 은행 경험에 대한 수요가 증가함에 따라 성장 기회를 강조합니다. 이 보고서는 이해 관계자에게 완전한 통찰력을 제공하여 재무에서 진화하는 AI 환경을 어떻게 탐색 할 수 있는지 더 잘 이해할 수 있습니다.