ジェネラティブAIインファイナンスマーケット、デプロイメントモデル（オンプレミスデプロイメント、クラウドデプロイメント、およびハイブリッドデプロイメント）、アプリケーション（詐欺検出、投資調査、その他）、テクノロジー（自然言語処理、その他）、地域別および企業別-産業セグメントの見通し、市場評価、競争状況、トレンド、および2023-2032年の予測

リポートの概要

グローバル金融業界におけるジェネレーティブAI市場の規模は、2032年までにUSD 27,430.7 Mnに達する見込みです。これは2022年のUSD 1,397.9 Mnからの成長であり、2023年から2032年までの予測期間中に35.70%のCAGRで成長するものと予想されています。

ジェネレーティブAIは、現実世界の金融データを模倣する合成データを作成するために使用することができます。これにより、機械学習モデルをトレーニングしてパターンを認識し、トレンドを特定し、それに基づいて予測を行うことができます。この合成データは、実世界のデータの制約（欠損データやバイアスのあるサンプルなど）を克服し、より正確かつ堅牢な分析を可能にします。

金融業界において、ジェネレーティブAIは注目を集め始めている新興技術です。これは、機械学習アルゴリズムを使用して新しいデータと洞察を生成し、金融の意思決定に活用することを意味します。金融の文脈では、ジェネレーティブAIは、金融データ、取引量、市場指標の大量の分析を行い、投資の意思決定、リスク管理、詐欺の検出に活用することもできます。

ドライビングファクター

機械学習アルゴリズムの進歩

機械学習のような深層学習や強化学習といった先進的な機械学習アルゴリズムの発展により、膨大な量のデータを用いたモデルのトレーニングと高精度な予測の生成が可能となりました。これにより、金融機関はポートフォリオ最適化や詐欺検知など、さまざまなアプリケーションで生成型AIを使用することができます。

増加するデータ量

金融部門は毎日膨大な量のデータを生成しており、これを従来の方法で分析することは困難です。生成型AIを活用することで、金融機関は新たな洞察や予測を生成し、意思決定に役立てることができます。

コスト削減

生成型AIは、従来は手作業で行われていたデータ分析や詐欺検知などのプロセスを自動化することで、金融機関のコストを削減するのに役立ちます。これにより、金融機関は効率を向上させ、運営コストを削減することができます。

リストレイニング ファクターズ

データ プライバシーとセキュリティの懸念、限られた解釈性、実装上の課題が市場の成長を制約しています。

データ プライバシーとセキュリティの懸念: ジェネラティブ AI は大量の金融データへのアクセスを必要とするため、データのプライバシーやセキュリティに関する懸念が生じる可能性があります。金融機関は、データの収集および保管を安全な方法で行い、データプライバシーに関する規制要件に適合していることを確認する必要があります。

限られた解釈性: ジェネラティブ AI モデルは非常に複雑で解釈が難しい場合があり、金融機関がモデルが予測を行う方法を理解するのが困難になる可能性があります。これにより、モデルのエラーやバイアスを特定することが困難になり、特定のアプリケーションにおけるジェネラティブ AI の有用性が制限される可能性があります。

実装上の課題: ジェネラティブ AI ソリューションの実装は、特にリソースや専門知識が不足している小規模な金融機関にとっては困難です。データサイエンティストの採用、アルゴリズムの開発、既存のシステムやプロセスとの統合には、かなりの費用がかかる場合があります。

コロナウイルス感染症の影響分析

新型コロナウイルスパンデミックは、金融サービス業界に大きな影響を与えました。これには、生成AIの採用と開発も含まれています。以下は、コロナウイルスが金融市場の生成AIにどのような影響を与えたかのいくつかの方法です。

パンデミックのため、金融機関は新たな課題に迅速に適応し、顧客向けに革新的なソリューションを見つける必要がありました。例えば、金融機関は生成AIを利用して、顧客サポートを提供するチャットボットや仮想アシスタントを開発しました。これにより、対面での対話の必要性が減りました。パンデミックは、金融業界でのリスク管理の重要性を浮き彫りにしました。

生成AIは、金融機関がリアルタイムでリスクを評価・管理するのに役立ちました。パンデミックは、顧客の行動の大きな変化をもたらしました。例えば、伝統的な銀行業務からオンラインやモバイルへの移行がありました。パンデミックは、顧客の行動の変化、特にモバイルバンキングへの移行を引き起こしました。

パンデミックは、多くの金融機関に予算制約をもたらしました。これにより、必要な支援やサービスへの支出が優先されることとなりました。一部の場合では、生成AIの採用と開発の遅れを引き起こす可能性もあります。特に、リソースに制約のある小規模な機関に当てはまります。

バイ デプロイメント モデル アナリシス

ザ クラウド デプロイメント モデル セグメント アカウンテッド フォー ザ ラージェスト シェア オブ ジェネレーティブ AI イン ファイナンス マーケット イン 2022.

ベースド オン ザ デプロイメント モデル, ザ クラウド デプロイメント モデル イズ カレントリー ドミネーティング ザ ジェネレーティブ AI イン ファイナンス マーケット デプロイメント モデル. ディス イズ オーウィング トゥ ザ ライジング アドプション オブ クラウドベースド イン ファイナンシャル インダストリー アンド ザ ベネフィッツ オブ クラウド デプロイメント, サチ アズ スケーラビリティ, フレキシビリティ & コストエフェクティブネス.

ザ クラウド デプロイメント モデル アルソ アロウズ ファイナンシャル インスティテューションズ トゥ アクセス AI キャパビリティーズ アンド リソーシーズ クイックリー & イージリー, ウィズアウト ハビング トゥ メイク シグニフィカント インベストメンツ イン インフラストラクチャ アンド ハードウェア. オン プレミセス アンド ハイブリッド デプロイメントス アルソ エクスペクテッド トゥ シー シグニフィカント グロース イン リーセント イヤーズ, アズ サム ファイナンシャル インスティテューションズ プリファー トゥ キープ ゼア AI インフラストラクチャ アンド データ オン プレミセス フォー セキュリティ アンド レギュラトリー リーズンズ オア トゥ テイク アドバンテージ オブ ザ ベネフィッツ オブ ボス クラウド アンド オン プレミセス デプロイメント モデルズ.

バイアプリケーション分析

リスク管理は、金融市場におけるジェネレーティブAIのアプリケーションセグメントで重要なシェアを持っています。

アプリケーションに基づいて、リスク管理のアプリケーションセグメントが現在、ジェネレーティブAIの金融市場において主導権を握っています。これは、金融機関がリアルタイムでリスクを特定し、分析し、軽減するのに役立つAIパワードのリスク管理ソリューションへの需要が増加しているためです。

ジェネレーティブAIは、金融機関が大量のデータを分析し、潜在的なリスクを特定することで、より情報を得て意思決定をするのに役立ちます。ただし、詐欺検出、投資リサーチ、トレーディングアルゴリズムなどの他のアプリケーションセグメントも、金融機関が効率性、正確性、競争力を向上させるためにAI技術を積極的に採用していく中で、今後も大きな成長が見込まれています。

バイ テクノロジー アナリシス

ディープラーニングテクノロジーは現在、金融市場における生成型AIの主要な技術です。ディープラーニングは、コンピュータが大量のデータから複雑なパターンを学ぶことを可能にすることで、機械学習の分野を革新しました。これにより、金融データの分析や市場動向の予測に適しています。

ディープラーニングのアルゴリズムは、取引量や株価を含む膨大な金融データを処理することができます。さらに、リアルタイムの市場データに基づいて自動的に購入や売却を行う取引アルゴリズムが、この技術を使用して開発されています。自然言語処理技術は、人間の言語を分析および生成することを含みます。感情分析などのアプリケーションでよく使用されます。

ジェネラティブAIインファイナンスの主要市場セグメント

展開モデルに基づく

• クラウド展開
• オンプレミス展開
• ハイブリッド展開

アプリケーションに基づく

• リスク管理
• フラウド検出
• 投資リサーチ
• 取引アルゴリズム
• その他のアプリケーション

技術に基づく

• ディープラーニング技術
• 自然言語処理技術
• コンピュータビジョン技術
• 強化学習技術
• その他の技術

グロースの機会

リスク管理

金融サービスでの人工知能の活用により、リスクをより効果的に特定し、管理することができます。ジェネラティブAIの使用は、詐欺検出、予防、評価、および信用リスクや市場リスクの管理にも使用されます。

詐欺検出と予防

ジェネラティブAIは、高度なアルゴリズムを使用して、不審なパターンや行動を特定し、リアルタイムで詐欺を検出および予防するために使用することができます。これにより、金融機関は損失を減らし、顧客のセキュリティを向上させることができます。

チャットボットとバーチャルアシスタント

銀行業界では、ジェネラティブAIを使用して、顧客サポートやアシスタンスを提供するチャットボットやバーチャルアシスタントを作成することができます。これらのチャットボットやバーチャルアシスタントは、顧客データに応じてカスタマイズされたアドバイスを提供し、顧客の問い合わせに理解し、応答するようプログラムすることができます。

レイテスト トレンズ

インクリーシング ユース オブ プレディクティブ アナリティクス

プレディクティブ アナリティクスは、機械学習アルゴリズムを使用してパターンを特定し予測するデータアナリティクスの一部です。金融部門では、プレディクティブ アナリティクスは不正検知、リスク管理、投資推奨などに使用することができます。プレディクティブ アナリティクスにおいてジェネラティブ AI を使用することで、金融機関はより情報をもとにした意思決定を行い、リスクを減らすことができます。

エンファシス オン エクスプレイナブル AI

エクスプレイナブル AI は、意思決定プロセスを説明できるアルゴリズムの開発に焦点を当てた新興の研究分野です。金融部門では、規制当局が金融機関に対してより高い透明性と説明責任を求めるため、エクスプレイナブル AI はますます重要になっています。

ジェネラティブ アドバーサリアル ネットワーク (GANs) のユース

GANs は、不正行為をシミュレートする合成データを生成することができるジェネラティブ AI の一種です。これにより、金融機関は不正をより良く検出し、予防することができます。

リージョナル アナリシス

2022年には北米がジェネレーティブ AI in Finance 市場の最大シェアを占めました。

ジェネレーティブ AI in Finance 市場で最も大きな市場の1つは北米にあります。この地域は適切な規制環境、確立された金融インフラ、高度な技術力を誇っています。この地域で最も大きな市場はアメリカであり、ジェネレーティブ AI 技術の採用率が高いです。

AIへの投資の増加、大きな顧客基盤、好意的な政府の政策などの理由により、ジェネレーティブ AI in Finance 市場におけるヨーロッパの市場は急速に拡大しています。この地域の主要な市場には、イギリス、ドイツ、フランス、スペインがあります。

今後数年間、ジェネレーティブ AI in Finance 市場におけるアジア太平洋地域は、金融機関のAIへの投資の増加、個別化された金融サービスへの消費者の需要の増加、および顧客基盤の拡大により、大幅に成長すると予想されています。中国、日本、インドがこの地域の主要市場です。

主要なリージョン

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 西ヨーロッパ
  • ドイツ
  • フランス
  • イギリス
  • 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
  • ベネルクス
  • ノルディック
  • その他の西ヨーロッパ
• 東ヨーロッパ
  • ロシア
  • ポーランド
  • チェコ共和国
  • ギリシャ
  • その他の東ヨーロッパ
• APAC
  • 中国
  • 日本
  • 韓国
  • インド
  • オーストラリア＆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
  • ベトナム
  • その他の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
  • その他のラテンアメリカ
• 中東およびアフリカ
  • 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
  • 南アフリカ
  • トルコ
  • アラブ首長国連邦
  • その他のMEA

マーケットシェア＆主要プレイヤー分析

The generative AI in finance market is highly competitive, with a large number of players operating in the market. The companies are investing largely in R & D activities and collaborations to develop innovative generative Ai solutions for the finance sector. They are also expanding their product portfolio and geographic presence through mergers, acquisitions, and partnerships. In terms of market share, IBM Corporation is a key player in the generative AI in finance market, with a significant share of the market.

マーケットキープレーヤー

• IBMコーポレーション
• NVIDIAコーポレーション
• DataRobot, Inc.
• シンフォニーアヤスディ
• ai
• Kavout
• AlphaSense
• その他のキープレーヤー

レポートの範囲