ジェネラティブAIインBFSIマーケットバイオーガナイゼーションタイプ（バンク、保険会社、金融サービスプロバイダー、その他）、アプリケーション別（詐欺検出、リスク評価、その他）、エンドユーザー別（オンプレミス、クラウドベース）、地域別、および企業別-業界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

レポートの概要

BFSI市場におけるGenerative AIの規模は、2022年の1,785.4百万ドルから2032年には約9,265.7百万ドルに成長し、2023年から2032年の予測期間中に年平均18.4％のCAGRで成長する見込みです。

Generative AIは、人工知能の一分野であり、銀行、金融サービス、保険（BFSI）セクターで大きな進化を遂げています。Generative AIは、新しいデータを生成し、現実的なシナリオをシミュレートし、創造的な出力を生み出すアルゴリズムやモデルを包括しています。Generative AIの技術を活用することで、BFSI業界は、業務の向上、意思決定の改善、個別の顧客体験の提供など、多岐にわたるアプリケーションを活用することができます。

Generative AIがBFSIに与える影響は、大量のデータの分析、パターンの学習、現実世界の例に近い合成データの生成能力に根ざしています。Generative AIは引き続き進化し、BFSI業界のオペレーションを再構築し、プロセスを効率化し、リスク管理を改善し、顧客体験を向上させ、意思決定を支援しています。ただし、倫理的な考慮、データプライバシー、規制の遵守に対処することは、BFSIセクターでのGenerative AIの責任ある透明な利用を確保するために重要です。

ドライビングファクター

フラウド検出とリスク軽減

BFSIセクターは常に詐欺とリスク管理の課題に直面しています。ジェネラティブAIは、大量のデータにおける不正行為の検出、パターンの特定、異常の分析に対して高度な技術を提供します。これにより、金融機関は詐欺検出能力を向上させ、リスクを軽減し、顧客資産を保護することができます。

個別化された顧客体験

BFSIセクターの顧客は、ますます個別化された体験を期待しています。ジェネラティブAIは、顧客データの分析、洞察の生成、個別化された製品、サービス、金融計画の提供を金融機関に可能にします。これにより、顧客満足度とロイヤリティが向上し、顧客の維持が促進されます。

競争上の優位性

金融機関は、市場で差別化を図ることをますます求めています。ジェネラティブAIは、革新的な製品、個別化されたサービス、高度な分析能力の開発を可能にすることで競争上の優位性を提供します。これにより、組織は先を見越し、顧客の期待の変化に応えることができます。

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

BFSIセクターは、機密性の高い顧客データや金融情報を取り扱っています。生成AIを導入するには大量のデータへのアクセスが必要であり、データプライバシーやセキュリティの懸念が生じます。データ保護の規制の遵守と顧客情報のセキュリティの維持は、重要な課題となります。

スキルの不足

BFSIセクターでの生成AIソリューションの開発と展開には、AI、機械学習、データ分析のスキルに精通した労働力が必要です。しかし、これらの分野の必要な専門知識を持つプロフェッショナルの不足があります。組織は、スキルのあるAI人材の雇用と定着に課題を抱えるかもしれません。

バイ オーガニゼーション タイプ別

2022 年には、バンクセグメントが BFSI 市場のジェネレーティブ AI を席巻しました。

組織タイプに基づいて、BFSI のジェネレーティブ AI は、バンク、保険会社、金融サービスプロバイダー、その他の組織タイプにセグメント化されています。これらのセグメントの中で、バンクセグメントが市場を席巻しています。バンクは、ジェネレーティブ AI を広範なアプリケーションに活用することができます。これには、不正検出、リスク評価、信用スコアリング、ポートフォリオ最適化、顧客サービス自動化、コンプライアンス報告などが含まれます。

ジェネレーティブ AI は、銀行が業務効率を向上させ、顧客体験を向上させ、リスクを軽減するのに役立ちます。保険会社は、クレーム処理、保険契約、ポリシー管理において、不正検出やリスク評価にジェネレーティブ AI を活用することができます。パターンや異常を分析することで、ジェネレーティブモデルは不正なクレームの特定やリスク評価の精度向上に役立ちます。このアプリケーションにより、保険会社は業務を効率化し、不正行為を減らし、リスク管理の実践を最適化することができます。

バイアプリケーション分析

2022年には、詐欺検出セグメントが35%の最高売上高シェアを占めました。

アプリケーションに基づいて、BFSI市場の生成AIは詐欺検出、リスク評価、顧客体験、アルゴリズム取引、およびその他のアプリケーションにセグメント化されています。これらの中で、詐欺検出セグメントが市場を支配しています。生成AIは詐欺検出において重要な役割を果たしています。パターン、異常、および過去の取引データを分析することで、生成モデルは潜在的な不正行為を特定し、新興の詐欺パターンを検出し、リスク評価の能力を提供することができます。

このアプリケーションは金融機関が詐欺リスクを緩和し、セキュリティ対策を強化するのに役立ちます。生成AIは顧客の財務データ、信用履歴、およびマクロ経済指標を分析することで信用リスク評価に貢献します。生成モデルを活用することで、金融機関は信用worthinessを評価し、デフォルトリスクを評価し、信用評価プロセスを自動化することができます。

バイ デプロイメント モード アナリシス

デプロイメント モードに基づいて、BFSI 市場の Generate AI はオンプレミスとクラウドベースに分割されています。その中で、オンプレミスセグメントが市場を支配しています。オンプレミスデプロイメントモードでは、Generate AI のインフラストラクチャとモデルが BFSI 組織の施設内でインストールおよび運用されます。

このデプロイメントは、データプライバシーとセキュリティに対するより大きな制御を提供しますが、すべてのデータ処理と分析が内部で行われるため、組織の IT チームによる重要なインフラ投資と継続的なメンテナンスが必要です。クラウドデプロイメントにより、BFSI 組織はクラウドプロバイダの計算能力とストレージ機能を活用しながら、前払い費用を削減することができます。

キー市場セグメント

組織タイプに基づく

• 銀行
• 保険会社
• 金融サービスプロバイダー
• 他の組織タイプ

アプリケーションに基づく

• 詐欺検知
• リスク評価
• 顧客体験
• アルゴリズムトレーディング
• 他のアプリケーション

展開モードに基づく

• オンプレミス
• クラウドベース

グロースチャンス

強化された詐欺検出とリスク軽減

ジェネラティブAIは、金融機関が取引データのパターンや異常を分析することにより、詐欺検出能力を向上させることができます。この技術は新興の詐欺パターンを特定したり、洗練された詐欺計画を検出したり、リスク管理手法を向上させることができます。これにより、金融損失を減らし、セキュリティを向上させることができます。

リスク評価とポートフォリオ最適化

ジェネラティブAIは、金融機関のリスク評価とポートフォリオ最適化に役立ちます。ジェネラティブAIモデルは、歴史的な市場データを分析し、合成シナリオを生成することで、潜在的なリスクを特定し、投資ポートフォリオを最適化し、意思決定プロセスを改善することができます。

規制遵守と報告

BFSIセクターは厳格な規制遵守要件に準拠しています。ジェネラティブAIは、規制フレームワークを分析し、リスクを特定し、合成のコンプライアンスレポートを生成することで、コンプライアンスプロセスを自動化することができます。これにより、手作業を削減し、精度を向上させ、規制ガイドラインに遵守することができます。

レイテスト トレンズ

エクスプレイナブル アンド トランスペアレント AI

規制当局の監視が増加するにつれて、生成型AIを含むAIモデルの解釈可能性と透明性に対する注目が高まっています。生成型AIモデルが行った意思決定を解釈し説明する能力は、規制の遵守とリスク管理にとって重要です。生成型モデルの透明性と規制遵守を確保するために、解釈可能なAI技術の開発が進められています。

エシカル ユース アンド バイアス ミティゲーション

倫理的な考慮事項が重要視されています。生成型AIモデルが偽の情報を生成したり、バイアスを助長したりする可能性があるためです。組織は、生成型AIの責任ある倫理的な利用に焦点を当て、公正性とバイアスの軽減技術を実装しています。バイアスを最小限に抑え、不正な利用を回避するために、生成型AIモデルのトレーニングには多様で代表的なデータセットが使用されるよう努められています。

リージョナル·アナリシス

2022年、北アメリカが市場を支配し、最高の収益シェア42%を占めました。

北アメリカは、BFSI市場での生成AIの採用をリードしてきました。この地域には、ニューヨークやトロントなどの主要な金融センターを含む、確立されたBFSIセクターがあります。北アメリカの主要なテクノロジー企業やスタートアップは、詐欺検出、エンタープライズリスクマネジメント、顧客サービスの自動化、個別の金融商品に対する生成AIソリューションの開発に積極的に取り組んでいます。

ヨーロッパもBFSIにおける生成AIの重要な市場です。ロンドン、フランクフルト、チューリッヒなどの金融拠点が地域のイノベーションを推進しています。欧州の金融機関は、リスク評価、コンプライアンス報告、詐欺検出、顧客体験の向上のために生成AIを活用しています。

主要な地域と国

北アメリカ

• アメリカ
• 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
• 西ヨーロッパのその他の地域

東ヨーロッパ

• ロシア
• ポーランド
• チェコ共和国
• ギリシャ
• 東ヨーロッパのその他の地域

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
• APACのその他の地域

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
• ラテンアメリカのその他の地域

中東とアフリカ

• 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
• 中東とアフリカのその他の地域

マーケットシェア＆主要プレーヤーの分析

様々な業界、特にBFSI（銀行・保険・金融サービス）において、いくつかの企業がジェネラティブAI市場で主要なプレーヤーとして認識されています。これらの企業には、DataRobot、Quantifind、OpenAI、Accenture、SASなどが含まれます。ジェネラティブAIは比較的新しく、最先端の技術であり、BFSIセクターでの採用はイノベーションによって推進されています。

BFSI市場におけるジェネラティブAIの主要プレーヤー

• DataRobot
• Quantifind
• OpenAI
• Accenture
• SAS
• その他の市場プレーヤー

リーセント デベロプメント

2021: ジェネレーティブ AI モデルが保険業界におけるリスク評価と保険契約プロセスの改善に活用されました。これらのモデルは合成顧客プロファイルを生成し、様々なシナリオをシミュレートすることができ、保険会社が保険料設定やリスク管理についてよりよく情報を得た意思決定を行うことができるようにしました。

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