스트래티스틱스 MRC에 따르면 핀테크 시장의 글로벌 인공지능(AI) 규모는 2024년 440억 달러에 달하며, 예측 기간 동안 4.9%의 연평균 성장률로 2030년에는 586억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 인공지능(AI)은 다양한 금융 서비스 전반에서 효율성, 개인화, 보안을 강화하여 핀테크 산업에 혁신을 일으키고 있습니다. AI 기반 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 신속하게 분석하여 더 나은 위험 평가, 사기 탐지 및 신용 점수 프로세스를 가능하게 합니다. 고객 서비스 분야에서는 AI 기반 챗봇과 가상 비서가 연중무휴 24시간 지원을 제공하여 사용자 경험을 개선하고 금융 기관의 운영 비용을 절감합니다. 또한 AI 알고리즘은 시장 데이터의 패턴과 추세를 파악하여 거래 전략을 최적화함으로써 투자 결정과 포트폴리오 관리를 향상시킵니다.
공인 사기 조사관 협회(ACFE)와 분석 선도 기업 SAS가 실시한 새로운 설문 조사에 따르면, 지난해 사기 탐지를 위한 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 사용이 전 세계적으로 증가했습니다.
시장 역학:
동인:
심층적인 고객 인사이트와 개인화
AI는 방대한 양의 고객 데이터를 분석하여 고객의 금융 행동, 선호도, 위험 프로필을 이해할 수 있습니다. 이를 통해 핀테크 기관은 금융 상품과 서비스를 개인화하고, 맞춤형 추천을 제공하며, 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다. 고객의 위험 감수 수준에 맞는 투자 조언이나 고객의 고유한 재무 상황을 고려한 대출 옵션을 제공받는다고 상상해 보세요.
제약:
알고리즘 결정의 편향성
AI 알고리즘은 학습된 데이터에 존재하는 편견을 지속시킬 수 있습니다. 이는 차별적인 대출 관행, 불공정한 위험 평가 또는 금융 서비스에서 특정 인구집단을 배제하는 결과로 이어질 수 있습니다. 신중한 데이터 선택, 편향성 탐지 기술, 지속적인 모니터링은 시장 성장을 저해하는 AI 기반 의사 결정의 편향성을 완화하는 데 필수적입니다.
기회:
효율성 및 수익성 향상
AI는 대출 처리, 사기 탐지, 고객 서비스 문의 등 기존에 사람이 처리하던 지루한 업무를 자동화합니다. 이를 통해 운영을 간소화하고 수작업 오류를 줄이며 인적 자본을 확보하여 보다 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있습니다. 효율성 향상은 핀테크 기업의 비용 절감과 잠재적으로 더 높은 수익으로 이어집니다. 이를 통해 핀테크 기업은 실시간으로 사기 거래를 감지하고, 금전적 손실을 방지하며, 보다 정확한 정보를 바탕으로 신용도를 평가할 수 있습니다.
위협:
설명 가능성 및 투명성 부족
금융 기관은 신용 평가, 투자 전략, 사기 탐지 등 중요한 결정을 내릴 때 AI에 의존합니다. 그러나 AI 모델의 내재된 복잡성으로 인해 고객, 규제 기관, 심지어 내부 감사자를 포함한 이해관계자가 의사 결정의 근거를 쉽게 이해하거나 설명할 수 없는 블랙박스 프로세스가 발생하는 경우가 많습니다. 이러한 불투명성은 여러 가지 부작용을 초래할 수 있습니다.
코로나19의 영향
코로나19의 확산은 많은 리테일러가 계속해서 문제에 직면하면서 시장 성장에 영향을 미쳤습니다. 많은 판매자가 잠재적 성장을 위해 POS 파이낸싱 대안을 도입했습니다. 판매자는 언더라이팅을 위해 은행 계좌와 같은 현재 데이터를 사용하고 있습니다. 또한, 이러한 업체들은 거래 또는 제품 구매를 기반으로 소비자 행동에 접근하기 위해 AI 기반 모델을 사용하고 있습니다.
서비스 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
핀테크에서 AI 지원 앱을 관리하는 데 도움이 되는 관리형 서비스가 빠르게 성장할 가능성이 높기 때문에 예측 기간 동안 서비스 부문이 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다. 핀테크 스타트업은 AI를 사용하여 이 부문의 발전을 주도할 것으로 예상되는 전문 서비스를 제공하고 있습니다. 부실한 고객 서비스나 잘못된 조언은 고객 손실로 이어질 수 있습니다. 가상 비서와 챗봇은 소비자의 계좌에 실시간으로 액세스하여 개인화된 추천을 제공하고 저축 관리를 도와줄 수 있습니다. 전문 서비스는 핀테크 기업이 소비자에게 연중무휴 맞춤형 지원을 제공하는 동시에 잘못된 조언, 오류 또는 불량 고객 서비스의 가능성을 줄일 수 있도록 지원합니다.
위험 관리 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
위험 관리 부문은 AI 알고리즘이 민감한 금융 데이터를 처리하고 의사 결정 프로세스를 자동화하고 잠재적 위험을 완화하고 규정을 준수하기 위해 효과적인 위험 관리 관행이 필수적이므로 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록 할 것으로 예상됩니다. 또한, 금융에서의 AI 사용에 대한 규제 조사는 데이터 보호법(예: GDPR)과 금융 규정(예: 바젤 III)을 준수해야 하므로 투명한 AI 알고리즘과 책임 있는 리스크 관리 프레임워크가 필요하며, 이는 시장의 성장을 촉진할 것입니다.
점유율이 가장 높은 지역:
북미는 저명한 AI 소프트웨어 및 시스템 공급업체, 금융 기관의 AI 프로젝트에 대한 통합 투자, 핀테크 솔루션에 대부분의 AI가 채택됨에 따라 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 지역은 향후 몇 년 동안 이 분야에서 상당한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. 또한 북미는 많은 AI 핀테크 기업의 비즈니스 허브 역할을 하고 있으며, 사이드트레이드와 같은 기업이 캘거리에 북미 지사를 설립하여 시장 성장을 주도하고 있습니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
아시아 태평양은 정부의 지원 조치로 국내 기업의 빠른 확장이 핀 테크 비즈니스에서 AI의 발전을위한 수많은 기회를 창출하기 때문에 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 목격 할 것으로 예상됩니다. 또한 저명한 업체들은 비즈니스 전략의 일환으로 지역의 새로운 시장에 투자하여 지역 시장 성장에 기여하고 있습니다.
주요 개발:
2024년 6월, 인텔 가우디는 AI 컴퓨팅과 GenAI를 위한 저비용 대안을 가능하게 합니다. 커뮤니티 기반 소프트웨어는 생성적 AI(GenAI) 개발을 간소화하고 산업 표준 이더넷 네트워킹은 AI 시스템의 유연한 확장을 가능하게 합니다.
2024년 2월, 인도의 스타트업 Sarvam AI는 Microsoft와 협력하여 Indic 음성 대규모 언어 모델(LLM)을 Azure에 도입합니다. 이 협력은 Sarvam AI가 Azure AI 및 Azure 인프라를 활용하여 음성 LLM 스택을 빌드하고 배포할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다.
지원되는 구성 요소
– 솔루션
– 서비스
– 기타 구성 요소
지원되는 배포 모드
– 클라우드
– 온프레미스
지원되는 애플리케이션
– 위험 관리
– 결제 및 송금
– 고객 서비스
– 보험 서비스
– 자산 관리
– 기타 애플리케이션
최종 사용자 대상:
– 은행 및 금융 기관
– 보험 회사
– 투자 회사
– 핀테크 스타트업
– 기타 최종 사용자
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 참가자를 위한 전략적 권장 사항
– 2022년, 2023년, 2024년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 애플리케이션 분석
3.7 최종 사용자 분석
3.8 신흥 시장
3.9 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체품의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁적 경쟁
5 핀테크 시장의 글로벌 인공 지능(AI), 구성 요소별 현황
5.1 소개
5.2 솔루션
5.2.1 챗봇 및 가상 비서
5.2.2 사기 탐지 및 예방
5.2.3 신용 점수 및 대출
5.2.4 알고리즘 트레이딩
5.2.5 개인화된 뱅킹
5.3 서비스
5.3.1 관리형 서비스
5.3.2 지원 및 유지보수
5.3.3 전문 서비스
5.3.4 컨설팅 포함
5.3.5 구현 및 교육
5.4 기타 구성 요소
6 배포 모드 별 핀테크 시장의 글로벌 인공 지능(AI)
6.1 소개
6.2 클라우드
6.3 온 프레미스
7 핀 테크 시장의 글로벌 인공 지능 (AI), 애플리케이션 별
7.1 소개
7.2 위험 관리
7.3 결제 및 송금
7.4 고객 서비스
7.5 보험 서비스
7.6 자산 관리
7.7 기타 애플리케이션
8 최종 사용자 별 핀테크 시장의 글로벌 인공 지능(AI)
8.1 소개
8.2 은행 및 금융 기관
8.3 보험 회사
8.4 투자 회사
8.5 핀 테크 스타트 업
8.6 기타 최종 사용자
9 핀테크 시장의 글로벌 인공 지능(AI), 지역별 현황
9.1 소개
9.2 북미
9.2.1 미국
9.2.2 캐나다
9.2.3 멕시코
9.3 유럽
9.3.1 독일
9.3.2 영국
9.3.3 이탈리아
9.3.4 프랑스
9.3.5 스페인
9.3.6 기타 유럽
9.4 아시아 태평양
9.4.1 일본
9.4.2 중국
9.4.3 인도
9.4.4 호주
9.4.5 뉴질랜드
9.4.6 대한민국
9.4.7 기타 아시아 태평양 지역
9.5 남미
9.5.1 아르헨티나
9.5.2 브라질
9.5.3 칠레
9.5.4 남미의 나머지 지역
9.6 중동 및 아프리카
9.6.1 사우디 아라비아
9.6.2 아랍에미리트
9.6.3 카타르
9.6.4 남아프리카 공화국
9.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
10 주요 개발 사항
10.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
10.2 인수 및 합병
10.3 신제품 출시
10.4 확장
10.5 기타 주요 전략
11 회사 프로파일링
