フィンテック市場における世界の人工知能 (AI) の成長に関する洞察 タイプ別 (ディープラーニング、機械学習、自然言語処理、マシンビジョン)、対象アプリケーション別 (銀行、保険、証券およびファンド、サードパーティ金融会社、その他) および地域別- 2031 年までの予測

フィンテック市場における人工知能 (AI) は 7 億 9 億 517 万米ドルと推定され、2031 年には 16 億 8 8 327 万米ドルに達し、予測年中に 28.78% の CAGR で成長すると予想されています。

フィンテック市場における人工知能（AI）の概要

金融テクノロジーのダイナミックな世界では、人工知能 (AI) が従来のフィンテックの状況を再構築する革命的な力として台頭しています。フィンテック市場における AI には、高度なアルゴリズム、機械学習 (ML)、自然言語処理 (NLP)、その他の AI テクノロジーを活用して金融プロセスとサービスを促進および強化する幅広いアプリケーションが含まれます。フィンテックへの AI の導入により、銀行、貸し手、保険会社などの金融機関が膨大な量のデータを処理し、顧客とやり取りし、不正行為と戦う方法が大きく変わりました。

フィンテックにおける AI の最も重要な用途の 1 つは、アルゴリズム取引です。トレーダーや投資会社は機械学習アルゴリズムを採用し、人間の能力をはるかに超えた速度と頻度で取引の意思決定を行っています。これらのアルゴリズムは、市場の状況を分析し、最適なタイミングで取引を実行し、膨大なデータセットの過去の市場データを処理することで市場の変化を高精度で予測します。

さらに、AI を活用したチャットボットや仮想アシスタントはフィンテック分野で一般的となり、パーソナライズされた顧客サポートとサービスを 24 時間年中無休で提供します。これらのテクノロジーはクエリに応答するだけでなく、顧客の行動を分析し、応答をパーソナライズし、送金や口座照会などのタスクをシームレスに実行できます。

リスク管理も、AI が大きな影響を与えている分野です。 AI システムは、代替データ (ソーシャル メディア アクティビティや取引履歴など) と並行して従来の要因を分析する機械学習モデルを使用して、信用力を予測および評価できます。このアプローチにより、信用履歴が限られた人でも金融商品にアクセスできるようになりました。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響

新型コロナウイルス感染症のパンデミックは世界中の経済に大きな影響を及ぼし、雇用、消費者行動、経済活動全体に混乱を引き起こしています。しかし、フィンテック市場における AI の大幅な成長など、デジタル変革の触媒としても機能しました。物理的距離の規範が定着するにつれ、金融機関は業務を迅速にデジタル化する差し迫った必要性に直面し、AI を活用したフィンテック ソリューションに対する需要の増加につながりました。

パンデミック中、オンライン バンキング、取引、デジタル決済などのオンライン金融活動が大幅に増加しました。この急増により、AI テクノロジーが優れている分野である、堅牢でスケーラブルで安全なフィンテック プラットフォームが必要になりました。たとえば、チャットボットなどの AI を活用したカスタマー サービス ソリューションは、対面でのやり取りの必要性を減らしながら、増加する顧客の問い合わせに対処するために不可欠になりました。

これらの課題にもかかわらず、新型コロナウイルス感染症危機により、フィンテックにおける AI の導入が加速したことは間違いなく、金融セクターにおける効率、セキュリティ、顧客エクスペリエンスを向上させる AI の可能性に対する認識の高まりを考えると、この傾向はパンデミック後も続く可能性が高いです。

新型コロナウイルス感染症後の市場回復

フィンテック市場における AI は、新型コロナウイルス感染症のパンデミックに直面しても回復力を示しているだけでなく、健康危機によって課せられた状況により成長が加速しています。世界がパンデミック後の回復段階に入る中、この市場はいくつかの要因によって成長軌道を維持すると予想されます。

しかし、回復段階では課題も生じます。規制環境は、特にデジタル金融に関して急速に進化しており、フィンテック企業はコンプライアンスを確保するために AI を使用する必要があります。さらに、フィンテックにおける AI の加速により、倫理的配慮、透明性、特に信用スコアリングと融資における公正な AI 慣行の確保に改めて焦点を当てる必要があります。

結論として、新型コロナウイルス感染症後の回復は、フィンテック市場における AI にとって機会と課題の両方をもたらしています。それでも、消費者と企業の両方が金融サービスにおける AI の変革の可能性を認識しているため、この分野は引き続き成長すると予想されています。

最新のトレンド

フィンテック分野の AI はイノベーションの温床であり、新しいトレンドが次々と生まれています。技術の進歩、消費者の期待、規制の進展によって、いくつかの現在のトレンドが市場を形成しています。

• ハイパーパーソナライズされた顧客エクスペリエンス: 最も重要なトレンドの 1 つは、ハイパー パーソナライゼーションへの移行です。 AI アルゴリズムが顧客データを分析し、高度にパーソナライズされた銀行体験を提供します。顧客は、取引履歴や個人的な好みに基づいて、カスタマイズされた製品の推奨、投資アドバイス、さらには詐欺の警告を受け取ります。

• AI を活用した予測分析：金融機関は AI を活用して、将来の市場動向、顧客のニーズ、潜在的な財務リスクを予測しています。この機能は、投資決定の方法と金融商品のマーケティング方法を変革し、大きな競争上の優位性をもたらします。

• 音声対応バンキング: Alexa や Google アシスタントのような仮想アシスタントの台頭により、音声対応の銀行業務が現実になりつつあります。顧客は音声コマンドを通じて銀行業務を実行できるため、財務管理がこれまで以上に便利になります。

• 高度な不正検出：AIは不正行為の特定と防止においてますます洗練されています。機械学習アルゴリズムはトランザクション パターンをリアルタイムで分析して異常を検出し、顧客資産と金融機関の評判を保護します。

• 規制技術 (RegTech): 無数の金融規制を遵守することは大きな課題であり、ここで AI が非常に貴重であることが証明されています。フィンテック企業は AI を使用してコンプライアンス タスクを自動化し、規制要件を確実に遵守して時間を節約し、罰則を回避しています。

• ロボットプロセスオートメーション (RPA)：RPA は AI と組み合わせられることが多く、データの入力と分析、レポートの生成など、フィンテックにおける日常的なタスクを自動化しています。この自動化により効率が向上し、人間の従業員がより戦略的なタスクに集中できるようになりました。

• ブロックチェーンと AI の融合: AI とブロックチェーン技術の統合は成長傾向です。ブロックチェーンの安全な分散型台帳と AI のデータ処理および分析機能を組み合わせることで、安全で効率的な金融取引とサービスの強力な可能性が得られます。

推進要因

• パーソナライズされたサービスの需要：今日の消費者は、自分の好みや行動に合わせたサービスを期待しており、AI はこのレベルのパーソナライゼーションを可能にする鍵となります。 AI は顧客データを分析することで、パーソナライズされた銀行取引体験、投資アドバイス、製品の推奨を提供し、顧客の満足度とロイヤリティを向上させることができます。

• データ量の増加：金融セクターには膨大な量のデータが氾濫しています。このデータをリアルタイムで処理および分析できる AI の能力は、洞察を獲得し、意思決定を改善し、人間には識別できない傾向やパターンを特定する上で非常に貴重なものとなります。

• 顧客サービスの強化：AI を活用したチャットボットと仮想アシスタントは、年中無休の顧客サービスを提供し、クエリやトランザクションを効率的に処理できます。この継続的な可用性と即時応答は、今日の顧客サービスの期待に応えるために非常に重要です。

• 業務効率化とコスト削減：AI は日常的なタスクを自動化し、処理時間を短縮し、さまざまな操作における人間の介入の必要性を減らします。これらの効率化により大幅なコスト削減が実現され、従業員はより複雑で付加価値の高い活動に集中できるようになります。

• リスク管理とコンプライアンスの向上：AI の予測機能は、リスクの評価、市場の動きの予測、刻々と変化する規制要件へのコンプライアンスの確保に不可欠です。自動レポート、リアルタイムのリスク評価、予測分析は、この分野における AI アプリケーションのほんの一部です。

• 不正防止：金融詐欺に対する懸念が高まっており、AI はそれに対抗するための強力なツールです。 AI は行動パターンを監視し、異常を検出することで、不正行為をリアルタイムで特定し、即座に予防措置を講じることができます。

• イノベーションと競争優位性: 最後に、フィンテックにおける競争環境は熾烈であり、成功にはイノベーションが不可欠です。企業は AI を活用して斬新な製品やサービスを生み出し、競合他社との差別化を図り、独自のニッチ市場を開拓しています。

抑制要因

フィンテック市場における AI は、目覚ましい勢いにもかかわらず、その成長軌道を妨げる可能性のあるいくつかの抑制要因に直面しています。主な懸念事項の 1 つは、データのプライバシーとセキュリティです。 AI システムが効果的に機能するには膨大な量のデータが必要であるため、データ侵害や悪用のリスクが内在しています。財務情報は特に機密性が高く、違反があれば消費者の信頼とブランドの完全性に重大な影響を与える可能性があります。世界の金融市場は地域ごとに大幅に異なる厳しい規制の対象となるため、規制上の課題もこれに加わります。 AI システムが関連するすべての規制に準拠していることを確認することは、複雑でコストもかかります。

もう 1 つの重大な障害は、一部の AI テクノロジーの「ブラック ボックス」の性質です。特定の AI モデル内の意思決定プロセスは非常に複雑かつ不透明になる可能性があり、潜在的なバイアスや公平性の問題につながります。ローン申請の評価などの AI 主導のプロセスで消費者が不利な結果を受けた場合、その決定がどのように行われたかを理解できないため、不満が生じ、潜在的な法的問題が生じる可能性があります。

最後に、消費者の信頼の問題があります。金融サービスはリスクを管理するものであり、消費者は自分のお金を扱う組織を信頼する必要があります。 AI を活用した金融サービスの信頼性と完全性を懐疑的な国民に納得させるのは、大きなハードルとなる可能性があります。

市場機会

対照的に、フィンテック分野における AI は、指数関数的な成長の可能性をもたらす市場機会に満ちています。 AI テクノロジーの継続的な進化により、製品やサービスの提供にイノベーションの新たな道が生まれます。リアルタイムの不正行為検出、パーソナライズされた財務アドバイス、自動化された顧客サービス、業務効率の向上などは氷山の一角にすぎません。 AI アルゴリズムがより洗練されるにつれて、信用スコアリング、生命保険引受、資産管理における新たな応用の機会が生まれるでしょう。

最も重要な市場機会の 1 つは、銀行口座を持たない人々や銀行口座を持たない人々にサービスを提供することにあります。 AI を活用したフィンテック サービスを通じて、金融機関は従来の銀行業務では十分なサービスが提供されていなかったコミュニティにリーチを拡大できます。 AI のデータ処理機能により、代替の信用スコアリング方法が可能になり、従来の信用履歴のない個人でも金融商品にアクセスできるようになります。

AI の予測機能は、先制的な金融サービスへの扉を開きます。たとえば、フィンテック企業は消費者の潜在的な経済的困難を予測することで、カスタマイズされたソリューションを積極的に提供し、消費者が問題が発生する前に回避できるように支援します。

フィンテック市場セグメンテーションにおける人工知能 (AI)

• コンポーネント別: ソフトウェア、ハードウェア、およびサービス 

• デプロイメント別: クラウドとオンプレミス 

• アプリケーション別: 仮想アシスタント (チャットボット)、ビジネス分析とレポート作成、顧客行動分析、不正行為検出、その他 (アルゴリズム取引、ポートフォリオの最適化、およびローン/信用スコアリングを含む) 

• テクノロジー別: 機械学習 (ML)、自然言語処理 (NLP)、コンピューター ビジョン、その他 (深層学習、予測分析、および音声認識を含む) 

• 業種別: 銀行業務、資産管理、保険、その他（決済、信用組合、融資を含む） 

フィンテック市場における人工知能 (AI) 地域別洞察

• 北米：

  • 技術進歩による先進地域。
  • 大手フィンテック企業やスタートアップ企業の存在。
  • AI を活用した金融サービスの採用が増加しています。

• ヨーロッパ：

  • 政府の支援により大幅な成長。
  • 自動化された金融サービスに対する需要の高まり。
  • フィンテックスタートアップへの投資が増加。

• アジア太平洋:

  • 最も急速に成長している地域。
  • インターネットの普及とスマートフォンの使用の増加により、フィンテックの導入が急増。
  • 金融リテラシーの高まりと便利な銀行サービスへの需要。

• 中東とアフリカ:

  • デジタルトランスフォーメーションへの重点がますます高まっています。
  • 従来の銀行とフィンテック新興企業とのパートナーシップ。
  • 金融包摂に対する政府の支持の高まり。

• 南アメリカ：

  • フィンテックサービスに対する認知度の高まり。
  • インターネットの普及率の増加。
  • 金融イノベーションに対する政府の支援政策。

市場予測

フィンテック市場における AI は、技術の進歩、デジタル化の進展、パーソナライズされた効率的な金融サービスに対する需要の高まりにより、今後数年間で堅調な成長を遂げると予測されています。膨大なデータセットを分析し、パターンを特定し、情報に基づいた意思決定をリアルタイムで行う AI の機能は、リスク管理から顧客サービス、コンプライアンスに至るまで、さまざまなアプリケーションにとって非常に貴重です。

AI スタートアップへの投資の増加と、従来の金融機関とフィンテック企業との提携の急増により、市場はさらに推進されるでしょう。さらに、パンデミック後の回復段階では、企業がデジタル変革の取り組みを加速するため、さらなる後押しが期待されています。

ただし、データプライバシー、セキュリティ、法規制遵守、レガシーシステムへのAIテクノロジーの統合に関連する課題により、市場の成長が鈍化する可能性があります。この環境で最も成功する市場関係者は、これらの課題を効果的に乗り越え、継続的に革新し、顧客の信頼を維持できる企業となるでしょう。

こうしたダイナミクスを考慮すると、フィンテック市場における AI は大幅な拡大に向けて準備が整っており、既存の巨大企業から革新的な新興企業に至るまで、あらゆるレベルのプレーヤーにとって大きなチャンスが得られます。

企業

• 株式会社ネクストアイティ

  • 本社: 米国ワシントン州スポケーンバレー
  • 収益：非公開

• TIBCO ソフトウェア (Alpine Data Labs)

  • 本社: 米国カリフォルニア州パロアルト
  • 収益: 10.1億ドル (2021年)

• アクティブアイ

  • 本社：シンガポール
  • 収益：非公開

• アイピーソフト株式会社

  • 本社：米国ニューヨーク州ニューヨーク市
  • 収益：非公開

• ComplyAdvantage.com

  • 本社：米国ニューヨーク州ニューヨーク市
  • 収益：非公開

• 株式会社リップルラボ

  • 本社: 米国カリフォルニア州サンフランシスコ
  • 収益：非公開

• アマゾン ウェブ サービス株式会社

  • 本社：米国ワシントン州シアトル
  • 収益: 453.7億米ドル (2021年)

• データミナー株式会社

  • 本社：米国ニューヨーク州ニューヨーク市
  • 収益：非公開

• インテル コーポレーション

  • 本社: 米国カリフォルニア州サンタクララ
  • 収益: 779 億ドル (2021 年)

• オンフィド

  • 本社：イギリス、ロンドン
  • 収益：非公開

• ツァイトゴールド社

  • 本社：ドイツ、ベルリン
  • 収益：非公開

• アイ・ビー・エム株式会社

  • 本社: 米国ニューヨーク州アーモンク
  • 収益: 736 億ドル (2021 年)

• マイクロソフト株式会社

  • 本社: 米国ワシントン州レドモンド
  • 収益: 1,681億米ドル (2021年)

• トリファクタ ソフトウェア株式会社

  • 本社: 米国カリフォルニア州サンフランシスコ
  • 収益：非公開

• ナラティブサイエンス

  • 本社: 米国イリノイ州シカゴ
  • 収益：非公開

最近の動向

• 戦略的提携と買収:

  • イノベーションが最優先される業界では、数多くのフィンテック企業が戦略的提携や買収を行ってきました。たとえば、Microsoft Corporation は、AI テクノロジーを活用して同社のデジタル変革を加速するために、モルガン・スタンレーなどの金融機関との提携を発表しました。同様に、IBM Corporation は、AI と人間の専門知識を組み合わせてリスク管理とコンプライアンスを強化することを目的として、Promontory Financial Group などの企業の買収を通じて AI 製品を強化しました。

• AI によるサイバーセキュリティの強化:

  • デジタル金融取引の急増に伴い、インテル コーポレーションのような企業は、AI を活用したサイバーセキュリティ ソリューションに多額の投資を行っています。インテルの脅威検出テクノロジーのような革新的な製品の発売は、サイバー脅威が増大する時代に不可欠な金融取引のセキュリティ強化における AI の統合を示しています。

• 不正行為の検出とリスク管理におけるイノベーション:

  • 不正行為の検出とリスク管理における AI の役割は進化し続けています。 Ripple Labs Inc. のような企業は、ブロックチェーンと AI を使用してリアルタイムの国際取引を保護する最前線に立っています。 Onfido も、詐欺防止に AI を活用した本人確認を使用する注目すべき企業です。これらのイノベーションは、信頼が通貨である分野では非常に重要です。

• パーソナライズドバンキングにおける AI:

  • パーソナライズされた銀行体験はもはや贅沢品ではなく、必需品です。 Amazon Web Services Inc. は、リアルタイムでパーソナライズされたレコメンデーションを可能にする Personalize サービスで大きな進歩を遂げました。これは、ユーザーにカスタマイズされた金融ソリューションを提供することを目指すフィンテック企業にとって不可欠なサービスです。

• 規制技術 (RegTech):

  • 金融業界では依然としてコンプライアンスが大きなハードルとなっていますが、ComplyAdvantage.com のような企業は AI で状況を変えようとしています。リアルタイムの金融犯罪に関する洞察を提供し、コンプライアンスを確保することにより、このような AI 主導の RegTech ソリューションはフィンテック エコシステムに不可欠なものになりつつあります。

レポートの対象範囲

この包括的なレポートは、フィンテック市場における AI の総合的な分析を提供し、最新の傾向、成長ドライバー、課題に焦点を当てています。このレポートは、新型コロナウイルス感染症が業界に与える影響を強調し、パンデミックが消費者の行動をどのように再形成し、業界のデジタル変革を加速させたかを明らかにしています。

対象範囲は、コンポーネント、導入タイプ、アプリケーション、テクノロジー、業種など、主要な市場セグメントの詳細な分析にまで及びます。これらのセグメントにわたる市場シェア、規模、成長の可能性に関する洞察力に富んだデータを提供し、利害関係者に現在の市場力学を詳細に理解させることができます。

さらに、このレポートは競争環境の包括的な分析を特徴としており、主要なプレーヤー、その市場での位置付け、製品提供、戦略的取り組みに焦点を当てています。これには、最近の展開、合併と買収、パートナーシップ、製品革新が含まれており、業界リーダーが採用している戦略を明確に把握できます。

新製品

フィンテック市場における AI では、高度なテクノロジーを活用して金融サービスを強化する画期的な製品が導入されています。これらの中で注目に値するのは、IPsoft Inc. の Amelia です。Amelia は、さまざまな財務プロセスを自動化し、顧客サービスを強化し、コンプライアンスを確保できる AI を活用したデジタル従業員です。同様に、Trifacta Software Inc は、財務分析と意思決定に不可欠な AI 主導のデータ エンジニアリング プラットフォームを使用して、データ ラングリングに革命をもたらしました。

Narrative Science は、高度な自然言語生成プラットフォームである Quill のような革新的なソリューションを導入し、金融データの分析方法と伝達方法を変革しました。一方、Active.Ai は、対話型バンキング向けの AI を活用したプラットフォームである TRINITI を立ち上げ、金融機関が直観的かつ自動化された顧客対話を提供できるようにしました。

さらに、AI サイバーセキュリティ分野の新製品も登場しています。 Data Minr Inc は、金融サイバー脅威を特定するためのリアルタイム AI 分析を導入しました。これは、機密の金融データを保護する上で重要な革新です。これらの新製品は、フィンテック分野における AI の急速な進化を示しており、革新的なだけでなく、金融セクターの現在および将来のニーズに対応する上で不可欠な進歩を示しています。

レポートの範囲

レポートの範囲は広範囲にわたり、フィンテック市場における AI のさまざまな側面をカバーしています。これには、市場の推進力、制約、機会の詳細な調査が含まれており、利害関係者に市場の可能性についてバランスのとれた視点を提供します。

このレポートは、チャットボット、ビジネス分析、顧客行動分析、不正行為検出などの分野における AI の多様なアプリケーションを含む、フィンテック市場における AI 内のさまざまなセグメントを綿密に分析しています。また、機械学習や自然言語処理からコンピューター ビジョンなどに至るまで、採用されているさまざまなテクノロジーについても調査し、イノベーションが急増している箇所についての詳細なビューを提供します。

レポートの範囲には、競争環境の詳細な分析が含まれており、主要なプレーヤー、その戦略、ポジショニングについての洞察が提供されます。これには、新製品の発売や機能強化から戦略的パートナーシップや買収に至るまで、業界を形成する最近の動向が含まれます。

フィンテック市場レポートで人工知能 (AI) を購入する理由:

• 市場の洞察とトレンド:

  市場レポートは、傾向、成長ドライバー、課題など、市場の現状に関する貴重な洞察を提供します。これらのトレンドを理解することで、市場の変化を予測し、競合他社に先んじることができます。

• 業界分析:

  市場レポートには、市場規模、主要企業の市場シェア、市場セグメンテーションなどの詳細な業界分析が含まれることがよくあります。この情報は、競争環境を理解し、潜在的な機会を特定するために非常に重要です。

• 顧客の行動と好み:

  市場レポートには、多くの場合、顧客の行動、好み、購入パターンに関するデータが含まれます。この情報は、顧客のニーズに合わせて製品やサービスを調整し、顧客満足度を向上させるのに役立ちます。

• 競合他社のインテリジェンス:

  市場レポートを購入すると、貴重な競合情報にアクセスできます。主要な市場プレーヤーの戦略、その強み、弱み、市場でのポジショニングを分析して、独自のビジネス戦略を導くことができます。

• 市場の予測と予測:

  市場レポートには、将来の市場予測や予測が含まれることがよくあります。これらの予測は、戦略的な決定を下し、将来の成長を計画するのに役立ちます。

• リスクの評価と軽減:

  市場リスクを理解することは、あらゆるビジネスにとって重要です。市場レポートは、潜在的なリスクを評価し、ビジネス上の利益を守るための軽減戦略を開発するのに役立ちます。

• 投資意思決定のサポート:

  投資家の場合、市場レポートは市場や業界の可能性に関する包括的な情報を提供し、十分な情報に基づいた投資決定を行うのに役立ちます。

• 新たな市場機会:

  市場レポートは、ビジネスに大きな成長の可能性をもたらす可能性のある新興市場の機会、ニッチなセグメント、または未開発の地域を明らかにすることができます。

• 規制および政策の分析:

  規制された業界で事業を展開している企業の場合、市場レポートは多くの場合、事業に影響を与える可能性のある関連ポリシーや規制に関する洞察を提供します。

• 戦略的計画:

  市場レポートは、戦略計画の貴重なリソースとして役立ちます。これらは、ビジネス上の意思決定を導き、現実的な目標を設定するのに役立つデータ主導の情報を提供します。

• 市場への参入または拡大:

  新しい市場への参入や既存事業の拡大を検討している場合、市場レポートは、そのような動きの実現可能性と成功の可能性を評価するための貴重な洞察を提供します。

• 意思決定のサポート:

  市場レポートは、マーケティングから製品開発、販売に至るまで、社内のさまざまな部門にわたる意思決定をサポートする客観的でデータに裏付けされた情報を提供します。