ジェネラティブAIインバンキングマーケット テクノロジー別（ナチュラルランゲージプロセッシング、ディープラーニング他）、エンドユーザー別（リテールバンキング顧客、中小企業他）、地域別及び企業別 - インダストリーセグメントの見通し、市場評価、競争状況、トレンド及び2023年から2032年までの予測

リポートの概要

Generative AI in Banking Marketの規模は2032年までに約9,724.5億ドルに達する見込みです。これは2022年の616.3億ドルからの成長であり、2023年から2032年の予測期間中に32.7%のCAGRで成長する見込みです。

Generative AI in banking marketは、金融サービス業界で人工知能技術と技法を実装することを指します。Generative AI in Banking Marketは、既存のデータセットから学習したパターンに基づいて新しいデータ、予測、または出力を生成するために機械学習アルゴリズムとモデルを使用することを指します。Generative AIは、顧客エクスペリエンスの向上、業務の最適化、パーソナライズされた金融サービスの提供など、複数の目的で銀行業務に活用することができます。Generative AIは、ディープラーニング、自然言語処理、GANなどの最新の技術を使用して、顧客と金融データの大量の分析、予測の作成、推奨の提供、およびタスクの自動化を行います。

Generative AI in banking Marketは、銀行や金融機関が利用可能なデータ資産を活用して洞察を得ること、意思決定プロセスを改善すること、業務を効率化すること、不正を定義すること、リスクを評価すること、ローンの引受を容易にすること、ポートフォリオを効率的に管理すること、顧客サービスを向上させること、規制コンプライアンスを達成し、顧客サービス義務を容易に遵守することを可能にします。

それは不正検出にも役立つかもしれません！ Generative AI銀行業界の応用範囲は、不正検出、リスク評価、信用引受業務のための信用引受業者向けのクレジット引受サービス、ポートフォリオ管理から規制要件の遵守に対する顧客サポートまで様々です！ Generative AI銀行業界の応用には、不正検出、信用引受のリスク評価、信用引受会社の信用引受手続きのリスク評価に使用される不正検出ツール、規制要件に対する顧客サービスのコンプライアンス義務、なども含まれる場合があります。Generative AIは、規制要件の遵守に関連するタスクにも活用することができます！

ドライビングファクター

コンピューティングパワーの進歩と銀行業界内の膨大なデータの利用可能性

銀行業界におけるジェネレーティブAIの採用増加を推進するさまざまな要素があります。まず第一に、銀行は顧客データ、金融市場分析情報、取引記録、歴史的なトレンドなど、大量のデータを保有しています。これらのデータを活用してトレーニングされたジェネレーティブAIモデルは、正確な予測と洞察を提供します。

現代のコンピューティングパワーとクラウドインフラストラクチャにより、銀行はジェネレーティブAIアプリケーションに必要な大規模なデータセットをより簡単に処理し分析することができます。銀行はスケーラブルなクラウドプラットフォームと高性能なコンピューティングリソースを活用して、効率的にジェネレーティブAIモデルをトレーニングし展開することができます。

顧客に合わせたシームレスなカスタマーエクスペリエンスが銀行のジェネレーティブAI採用を推進しています。ジェネレーティブAIを使用する銀行は、仮想アシスタント、チャットボット、パーソナライズされた推薦システムなどを開発し、顧客とより深く関わりながら、金融アドバイスを提供し、銀行の製品とサービスの総合的な満足度を向上させることができます。

銀行はより効率的なリスク管理と規制遵守のソリューションを求めており、ジェネレーティブAIは不正検知、リスク評価、規制遵守の目的において魅力的な選択肢となっています。ジェネレーティブAIは複雑なパターンを監視し、リアルタイムで規制遵守違反を特定するための異常を迅速に認識することができます。

レストレインファクター

顧客データのプライバシーとセキュリティの確保

Generative AIは銀行にとって大きな可能性を秘めていますが、普及を阻むいくつかの制約要素があります。データのプライバシーとセキュリティは特に困難です。銀行は、常にプライベートかつ安全な顧客の財務情報や個人情報を扱っています。GDPRなどの規制に準拠することは、Generative AIソリューションの実装を複雑にします。

データの品質と一貫性の不十分さは、Generative AIモデルの効果を制限する可能性があります。銀行は、データの品質を保証し、不完全または一貫性のない情報を扱いながら、さまざまな情報源からデータを収集し統合することに困難を抱えるかもしれません。品質の低い情報や偏った情報は、AIの出力の正確性と信頼性を制限します。

Generative AIモデルの解釈可能性は非常に重要です。銀行は、Generative AIソリューションがどのように意思決定を行い、出力を生成するのかを理解する必要があります。これにより、透明性、説明可能性、および規制要件の遵守が確保されます。解釈可能性の欠如は、信頼性と採用の妨げとなる可能性があります。Generative AIシステムの実装およびメンテナンスに関連するコストは、リソースが限られている銀行、特に小規模な機関にとって追加の障壁となることがあります。Generative AIモデルには、熟練した専門家、計算リソース、頻繁な更新が必要です。これは、いくつかの組織にとって財務的な制約をもたらす可能性があります。

バイテクノロジーアナリシス

ジェネラティブAIバンキング市場のテクノロジーセグメントにおいて、自然言語処理セグメントが重要なシェアを占めています。

テクノロジーに基づいて、市場は自然言語処理、ディープラーニング、強化学習、ジェネラティブ対抗ネットワーク、コンピュータビジョン、および予測分析に分かれています。これらの中で、自然言語処理セグメントはジェネラティブAIバンキング市場のテクノロジーセグメントで優勢であり、市場シェアは36%です。これにより、ジェネラティブAIモデルが人間のような言語を理解し生成することが可能となり、銀行市場を革新しています。

この最先端の技術により、銀行や金融機関はさまざまな銀行業務を自動化し向上させる高度なシステムを開発することができます。NLPパワードチャットボットやバーチャルアシスタントは、顧客とのインタラクションを変革し、個別の推奨事項を提供し、トランザクションを効率化しています。さらに、NLPの技術により、銀行はリアルタイムで顧客の感情を分析し、顧客サポートを向上し、個別のニーズに合わせたサービスを提供することができます。NLPとジェネラティブAIモデルの統合により、ドキュメントの分析と処理も革新され、データ抽出、コンプライアンスチェック、リスク評価などのタスクを自動化することが可能となります。

バイエンドユーザーアナリシス

小売り銀行顧客は、銀行業界の生成AIエンドユーザーセグメントで重要なシェアを保持しています。

エンドユーザーに基づいて、市場は小売り銀行顧客、中小企業、投資専門家、コンプライアンスおよびリスク管理チーム、オペレーション＆プロセス最適化、および役員および意思決定者に分かれています。これらの中で、小売り銀行顧客セグメントが市場を27%の収益シェアで支配しています。

パーソナライズされた便利な銀行体験への需要の増加により、小売銀行業界ではチャットボットやバーチャルアシスタントなどのNLPパワード生成AI技術が人気を集めています。これらのAI駆動型システムは、顧客の問い合わせに理解し、応答し、口座情報を提供し、取引を容易にし、製品の推奨を提供し、顧客の懸念に迅速かつ効率的に対応することができます。

小売り銀行顧客は、NLPを利用した生成AIによって、24時間対応のサポート、迅速な応答時間、人間のような会話をシミュレートしたパーソナライズされた対話へのアクセスを得ることができます。これらの技術は、顧客体験を向上させ、顧客満足度を向上させ、総合的な顧客ロイヤルティとリテンションに貢献します。

キーマーケットセグメント

技術に基づく

• ナチュラルランゲージプロセッシング
• ディープラーニング
• 強化学習
• 生成的対抗ネットワーク
• コンピュータビジョン
• 予測分析

エンドユーザに基づく

• 小売銀行の顧客
• 中小企業
• 投資専門家
• コンプライアンスおよびリスク管理チーム
• 業務およびプロセス最適化
• 経営者および意思決定者

グロース・オポチュニティ

ジェネレーティブAIテクノロジーの導入

銀行業界では、ジェネレーティブAIテクノロジーの導入に関して、テクノロジープロバイダーと金融機関の両方にとって大きな成長の機会があります。NLP、ディープラーニング、コンピュータビジョン技術は、効率を向上させ、顧客体験を向上させ、競争力を高めるために銀行が革新的な方法を求めてますます採用されています。

成長の重要な分野は、個別化された仮想アシスタント/チャットボットの作成です。ジェネレーティブAIとNLPを活用することで、銀行は顧客の問い合わせを理解し、リアルタイムのサポートを提供し、個別の推奨を提供する会話エージェントを作成することができます。この技術により、銀行はシームレスな顧客体験を提供し、ルーチン業務を自動化し、顧客エンゲージメントを強化することができます。もう1つの成長分野は、ジェネレーティブAIをリスク管理とコンプライアンスに応用することです。

銀行は、ジェネレーティブAIモデルの力を活用して、膨大な量のデータを分析し、異常を検出し、詐欺やコンプライアンス違反の可能性を特定することができます。これらのモデルは既存のデータセットを補完するために合成データを生成することもでき、リスク評価能力を向上させ、より正確な予測を可能にします。

レイテスト トレンズ

エシカル AI アンド レスポンシブル AI アンド エンハンスト カスタマー エクスペリエンス

バンキングにおける生成 AI の採用が増えるにつれて、エシカルで責任ある AI の実践に対する注目が高まっています。銀行は、AI システムにおける透明性、公正性、説明責任を確保し、潜在的な偏見を軽減し、顧客のプライバシーを保護し、規制ガイドラインに準拠することに焦点を当てています。説明可能性は生成 AI 分野で重要性を増しています。銀行は、特に重要な意思決定プロセスにおいて、AI システムをより解釈可能で理解しやすい方法にする方法を求めています。

説明可能な AI の手法は、信頼の構築、規制の遵守の向上、AI による結果の根拠をステークホルダーが理解することを可能にします。銀行は、生成 AI を活用して顧客エクスペリエンスを向上させています。生成 AI と NLP テクノロジーによってパワードアップされた高度なチャットボットやバーチャルアシスタントは、より自然で個別化された顧客との対話を可能にし、セルフサービスの能力を向上させ、顧客の問い合わせに即座かつ正確に応答します。

生成 AI は、詐欺検出とバンキング業界におけるサイバーセキュリティにおいて重要な役割を果たしています。パターン、異常、行動データを分析することで、生成 AI モデルは潜在的な不正行為を特定し、サイバーセキュリティ対策を強化し、機密性の高い顧客情報を保護することができます。
サイバーセキュリティ

リージョナル・アナリシス

北米アカウンテッド・フォー・ザ・ラージェスト・レヴェニュー・シェア・イン・ジェネレーティブ・AI・イン・バンキング・マーケット・イン・2022。

北米は、グローバルなジェネレーティブAIバンキング市場で最もリーディングな地域です。特にアメリカ合衆国の北米は、バンキング業界におけるジェネレーティブAI技術の導入において先駆者となっています。この地域は、最も強力な技術インフラ、競争力のあるバンキングセクター、そしてイノベーションへの注力を享受しています。ニューヨークやシリコンバレーなどの主要な金融拠点は、バンキング業界におけるジェネレーティブAIソリューションの開発と実装を推進しています。

キーリージョン

• ノースアメリカ
  • ザ・ユーエス
  • カナダ
  • メキシコ
• ウェスタンヨーロッパ
  • ドイツ
  • フランス
  • ザ・ユーケー
  • スペイン
  • イタリア
  • ポルトガル
  • アイルランド
  • オーストリア
  • スイス
  • ベネルックス
  • ノルディック
  • レスト・オブ・ウェスタンヨーロッパ
• イースタンヨーロッパ
  • ロシア
  • ポーランド
  • ザ・チェコ・リパブリック
  • ギリシャ
  • レスト・オブ・イースタンヨーロッパ
• APAC
  • チャイナ
  • ジャパン
  • サウスコリア
  • インディア
  • オーストラリア・アンド・ニュージーランド
  • インドネシア
  • マレーシア
  • フィリピン
  • シンガポール
  • タイ
  • ヴィエトナム
  • レスト・オブ・APAC
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • コロンビア
  • チリ
  • アルゼンチン
  • コスタリカ
  • レスト・オブ・ラテンアメリカ
• ミドルイースト・アンド・アフリカ
  • アルジェリア
  • エジプト
  • イスラエル
  • クウェート
  • ナイジェリア
  • サウジアラビア
  • サウスアフリカ
  • トルコ
  • ユナイテッド・アラブ・エミレーツ
  • レスト・オブ・MEA

マーケットシェアと主要プレーヤーの分析

ジェネラティブAI市場は銀行業界において非常にダイナミックであり、主要プレーヤー間の市場シェアは特定の地域、アプリケーション、セグメントによって異なる場合があります。しかし、いくつかの主要なテクノロジー企業が市場で重要な進展を遂げています。例えば、Googleは機械学習フレームワークであるTensorFlowを活用したAI市場において最も強力な存在感を持っています。GoogleのNLPや深層学習の専門知識により、異なる銀行業務に適用できるAIソリューションを開発することができました。

マーケットの主要プレーヤー

• オープンエーアイ
• グーグル
• IBM
• マイクロソフト
• セールスフォース
• アマゾン ウェブ サービス
• 伝統的な銀行機関
• その他の主要プレーヤー

リセント ディベロップメンツ

• エイプリル 2021、Google コンティニュード トゥ エンハンス イッツ AI オファリングス、インクルーディング TensorFlow、ウィッチ プロバイドス ア パワフル フレームワーク フォー ビルディング ジェネリティブ AI モデルズ。 Google ハズ ビーン インヴェスティング イン NLP リサーチ アンド ディベロッピング イノベーティブ AI ソリューションズ フォー ヴァリアス バンキング アプリケーションズ。
• フェブラリ 2021、IBM フォーカスド オン エクスパンディング ザ キャパビリティーズ オブ イッツ ワトソン プラットフォーム、インクルーディング ジェネリティブ AI テクニークス トゥ インプルーブ カスタマー エンゲージメント、リスク マネジメント、アンド コンプライアンス ソリューションズ イン ザ バンキング インダストリー。

レポートの範囲