Intelligence artificielle (IA) dans la taille, la part, la croissance et l’analyse de l’industrie du marché des technologies financières, par type (matériel, logiciels et services), par application (service client, cotes de crédit, soutien aux assurances et prévisions du marché financier) et prévisions régionales de 2026 à 2035

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INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) DANS LA FINTECHAPERÇU DU MARCHÉ

Le marché mondial de l'intelligence artificielle (IA) sur les technologies financières est estimé à 27,92 milliards de dollars en 2026. Le marché devrait atteindre 268,49 milliards de dollars d'ici 2035, avec une croissance de 28,6 % entre 2026 et 2035. L'Amérique du Nord domine avec une part de 45 à 50 % en raison de l'innovation fintech. L'Asie-Pacifique en détient 30 à 35 %.

La taille du marché de l'intelligence artificielle (IA) dans la Fintech aux États-Unis est projetée à 6,95 milliards de dollars en 2025, la taille du marché de l'intelligence artificielle (IA) dans la Fintech en Europe est projetée à 5,29 milliards de dollars en 2025, et la taille du marché de l'intelligence artificielle (IA) dans la Fintech en Chine est projetée à 7,00 milliards de dollars en 2025.

L'adoption du marché Fintech AI par les institutions financières et les sociétés de technologie financière afin d'obtenir des opérations plus fluides, une qualité accrue de l'expérience client et des décisions optimisées sous divers aspects explique sa croissance exponentielle. L'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et l'analyse prédictive sont appliqués à des tâches telles que la détection des fraudes, la notation de crédit, la fourniture de conseils financiers individualisés et les services client automatisés. L'IA intégrerait les fonctions des entreprises de technologie financière pour réduire les coûts d'exploitation, prévenir les erreurs humaines et rendre ainsi les services offerts plus efficaces. Les taux plus élevés d'adoption des services bancaires numériques, des paiements mobiles et la pression exercée sur le respect de diverses réglementations sont restés à la traîne, ce qui nécessite une mise en œuvre croissante de l'IA dans le secteur des technologies financières. Cela stimulera certainement une croissance incroyable une fois que l'innovation dans le domaine de l'IA aura progressé et révolutionnera la fourniture de services financiers.

PRINCIPALES CONSTATATIONS

IMPACTS DE LA COVID-19

Intelligence artificielle (IA) dans la FintechL'industrie a eu un effet négatif en raison de la perturbation de la chaîne d'approvisionnement pendant la pandémie de COVID-19

La pandémie mondiale de COVID-19 a été sans précédent et stupéfiante, le marché connaissantinférieur à prévudemande dans toutes les régions par rapport aux niveaux d'avant la pandémie. La croissance soudaine du marché reflétée par la hausse du TCAC est attribuable au retour de la croissance du marché et de la demande aux niveaux d'avant la pandémie.

Cela a accéléré l'adoption de l'IA avec une transformation numérique rapide pendant la pandémie, et des exigences urgentes ont conduit la finance à accélérer le déploiement rapide de l'IA en raison de la nécessité du travail à distance et des transactions sans contact. En d'autres termes, avec le début du changement de comportement des consommateurs, les institutions financières ont eu une demande constante de solutions d'automatisation pour le service client, la détection des fraudes et la gestion des risques.

DERNIÈRES TENDANCES

Chatbots et assistants virtuels alimentés par l'IA pour stimuler la croissance du marché

Les dernières tendances sur le marché de l'intelligence artificielle dans la Fintech incluent l'utilisation croissante de chatbots et d'assistants virtuels basés sur l'IA pour un meilleur service client grâce à une assistance personnalisée 24h/24 et 7j/7. Puisqu'ils peuvent identifier les anomalies en temps réel, les systèmes de détection et de prévention de la fraude basés sur l'IA attirent de plus en plus l'attention de nos jours, car ils permettent aux institutions financières de limiter les risques dus à la sécurité. De plus, les robots-conseillers ou les plateformes proposant des plateformes d'investissement automatisées deviennent également complexes et fournissent aux utilisateurs des conseils personnalisés en matière de finance et de gestion de portefeuille. L'intégration du NLP dans les applications bancaires et autres services financiers ajoute de la valeur pour améliorer l'expérience utilisateur. Le dernier concerne les modèles de notation de crédit basés sur l'IA qui voient le jour pour les prêts traditionnels, car les possibilités d'une évaluation précise des risques et d'un meilleur accès aux populations sous-bancarisées deviennent possibles. Ce sont ces tendances qui façonneront l'avenir de l'IA et de la fintech afin qu'elles continuent de croître de manière toujours plus efficace, sécurisée et inclusive.

• Selon une enquête PYMNTS citée par des associations industrielles, 72 % des dirigeants financiers ont déclaré utiliser la technologie de l'IA dans des domaines tels que la détection des fraudes (64 %), la gestion des risques (64 %) et l'automatisation (52 %).

• Une étude sur l'adoption des technologies financières a révélé que 38 % des consommateurs ont commencé à utiliser des outils financiers basés sur l'IA, ce qui reflète une confiance croissante dans les recommandations basées sur des algorithmes pour des services tels que les paiements et les investissements.

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INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) DANS LA FINTECHSEGMENTATION DU MARCHÉ

Par type

En fonction du type, le marché mondial peut être classé en matériel, logiciels et services

• Matériel : il s'agit des infrastructures physiques nécessaires à la réalisation de l'IA, qui contiennent des serveurs et des systèmes de stockage, des systèmes informatiques avancés qui alimentent les algorithmes de l'IA.

• Logiciels : cette partie comprend des plates-formes d'IA, des cadres d'apprentissage automatique et des applications conçues pour exécuter différents types de fonctions fintech allant de la détection des fraudes à la gestion des risques en passant par l'automatisation.

• Services : cela englobe les services de conseil, d'intégration et de maintenance en IA qui permettent aux institutions financières de travailler efficacement avec les déploiements d'IA.

Par candidature

En fonction des applications, le marché mondial peut être classé en service client, cotes de crédit, assistance en matière d'assurance et prévisions du marché financier.

• Service client : chatbots et assistants virtuels basés sur l'IA pour améliorer la qualité des interactions avec les clients, fournir une assistance personnalisée et automatiser les requêtes et les réclamations.

• Cotes de crédit : un algorithme basé sur l'IA qui pourrait déterminer et prédire la solvabilité avec beaucoup plus de précision, offrant ainsi les meilleures décisions de prêt possibles tout en minimisant les défauts de paiement.

• Support d'assurance : l'IA vise à simplifier les opérations d'assurance depuis la gestion des sinistres jusqu'à la souscription, en améliorant l'efficacité des opérations et en améliorant considérablement l'évaluation des risques.

• Prédiction des marchés financiers : modèles et algorithmes basés sur l'IA aidant à analyser les tendances du marché afin que les mouvements des marchés financiers puissent être prédits pour des décisions d'investissement éclairées.

DYNAMIQUE DU MARCHÉ

La dynamique du marché comprend des facteurs déterminants et restrictifs, des opportunités et des défis indiquant les conditions du marché.                         

Facteurs déterminants

Demande croissante d'automatisation dans les services financierspour dynamiser le marché

Le besoin croissant d'automatisation dans le secteur financier est une tendance géante qui stimule la croissance du marché des technologies financières. L'intelligence artificielle (IA) modifie les processus traditionnels suivis dans les institutions financières et rationalise, entre autres, la détection des fraudes, la gestion des risques, le service client et l'approbation des prêts, avec une réduction drastique des coûts et une efficacité améliorée. Les demandes d'automatisation accrue des services destinés aux clients continueront de pousser les entreprises de technologie financière vers des solutions d'IA pour maintenir la concurrence sur le marché.

• Une analyse du gouvernement britannique estime que le gouvernement central britannique gère environ 1 milliard de transactions par an avec les citoyens, dont 143 millions sont complexes et 84 % sont hautement automatisables, ce qui met en évidence la capacité de l'IA à rationaliser les processus bureaucratiques répétitifs.

• Un document du Département du Trésor américain rapporte que près de 88 % des grandes institutions financières utilisent l'IA pour améliorer la cybersécurité et les mesures antifraude, en tirant parti de l'automatisation pour analyser de vastes ensembles de données de transactions et détecter les anomalies.

Adoption croissante des services bancaires numériques et des services financiers en lignepour élargir le marché

Une nouvelle augmentation des transactions bancaires numériques et financières en ligne a été un moteur essentiel de la croissance de l'intelligence artificielle (IA) dans le marché des technologies financières. Les clients se tournent de plus en plus vers les canaux en ligne pour gérer leurs finances, et même s'ils n'ont pas explicitement besoin de solutions basées sur l'IA, des solutions telles que des conseils financiers personnalisés, des analyses prédictives ou une notation de crédit basée sur l'IA entrent en jeu. Cela peut, à son tour, être complété par la croissance des solutions de paiement mobile et des portefeuilles numériques et accroître la demande d'IA dans les technologies financières.

Facteur de retenue

Problèmes de sécurité des données et de confidentialitépour potentiellement entraver la croissance du marché

La sécurité et la confidentialité des données freinent la mise en œuvre généralisée de l'IA dans les technologies financières. Les institutions financières traitent des informations très sensibles appartenant à leurs clients, et une seule violation ou mauvaise utilisation de ces informations pourrait entraîner de graves conséquences juridiques et financières. Les exigences réglementaires et les défis de conformité liés à la protection des données ajoutent également à la complexité de l'adoption de solutions d'IA et ralentissent le taux de croissance du marché.

• Selon une enquête GovTech, seulement 26 % des entités gouvernementales et du secteur public ont intégré l'IA à l'échelle de leur organisation, et 62 % d'entre elles citent la confidentialité et la sécurité des données comme principaux obstacles – des défis également partagés dans la fintech.

• Une enquête de Deloitte auprès du secteur gouvernemental a révélé que seulement 1 % des personnes interrogées avaient déployé des outils d'IA générative pour plus de 60 % de leur personnel, ce qui met en évidence un faible niveau de préparation qui correspond aux limites de préparation aux risques des technologies financières.

Demande croissante de services financiers personnalisés basés sur l'IA pour créer des opportunités pour le produit sur le marché

Opportunité

Avec la demande croissante de services financiers personnalisés basés sur l'IA, le marché de l'IA dans la fintech a vu une excellente opportunité. Alors que de plus en plus d'institutions financières adoptent l'aide de l'IA pour adapter leurs conseils ou orientations financières, leurs recommandations de produits personnalisées et leur support client 24 heures sur 24, le mouvement vers la personnalisation a ouvert la voie aux entreprises de technologie financière pour se différencier et fidéliser leurs clients dans le cadre de la croissance de leur marché.

• La même étude GovTech montre que 88 % des premiers utilisateurs de l'IA ont mis en œuvre une infrastructure de données et d'IA robuste, offrant ainsi un modèle aux entreprises de technologie financière pour accélérer leur adoption de l'IA.

• Une enquête du BCG a révélé que 49 % des entreprises de technologie financière entrent dans la catégorie AI Leader, ce qui signifie qu'elles ont dépassé les étapes pilotes et mettent à l'échelle plusieurs solutions d'IA.

L'intégration de l'IA avec les systèmes existants pourrait constituer un défi potentiel pour les consommateurs

Défi

L'acceptation des technologies d'IA par les systèmes existants des institutions financières traditionnelles constitue le plus grand défi du marché de l'IA dans la fintech. Toutes les organisations disposent de systèmes plus anciens qui ne sont pas entièrement compatibles avec les solutions d'IA, ce qui crée des obstacles à la mise en œuvre, des coûts élevés et des inefficacités opérationnelles. Surmonter les obstacles techniques au déploiement efficace de l'IA dans le secteur des technologies financières reste un défi.

• Comme le prévient le Trésor américain, les cybermenaces sophistiquées basées sur l'IA peuvent dépasser les défenses, de nombreuses institutions financières détectant les nouvelles attaques avant de pouvoir adapter leurs contre-mesures.

• Le rapport du Trésor souligne que les petites banques et les sociétés de technologie financière manquent souvent de données exclusives et d'infrastructures internes, ce qui les désavantage par rapport aux grandes institutions dans la création de modèles d'IA efficaces.

 

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INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) DANS LA FINTECHAPERÇU RÉGIONAL DU MARCHÉ

• Amérique du Nord

L'Amérique du Nord détient la plus grande part du marché de l'IA dans la fintech, principalement en raison de son adoption précoce des technologies d'IA et de la maturité de son paysage fintech. Dans ces institutions financières de la région, les investissements sont importants dans l'IA pour améliorer l'efficacité opérationnelle, la prévention de la fraude et la relation client. Les tendances des services bancaires numériques et des services en ligne augmentent également l'utilisation de l'IA dans cette région. L'intelligence artificielle (IA) aux États-Unis sur le marché de la fintech est le moteur de croissance de la région. Des services bancaires aux clients en fonction de leurs préférences et de leurs attentes, une notation de crédit avancée et des plateformes d'investissement automatique émergeront de l'utilisation de l'IA par les sociétés de technologie financière basées aux États-Unis. Un fort soutien au niveau réglementaire pour aider au développement de l'IA maintiendra l'expansion du marché avec la présence de géants technologiques puissants comme Google, Microsoft et IBM.

• Europe

L'Europe détient également une part considérable du marché de l'intelligence artificielle (IA) dans le domaine des technologies financières en raison de l'intention stratégique de cette région en faveur de l'innovation dans les services financiers et de cadres réglementaires stricts. Le Royaume-Uni, l'Allemagne et la France apparaissent comme des pays pionniers dans l'introduction de l'IA dans les secteurs de la banque et de l'assurance. Les startups fintech basées sur l'IA qui émergent progressivement et les collaborations croissantes entre les entités financières et les fournisseurs d'IA stimulent la croissance du marché à travers l'Europe. L'adoption de l'IA pour la gestion de la conformité et la prévention de la fraude élargit la portée de l'IA dans le paysage fintech européen.

• Asie

La part asiatique de l'intelligence artificielle sur le marché émerge rapidement dans le domaine de la fintech dans des pays comme la Chine, l'Inde et le Japon. La croissance de l'économie numérique dans la région, parallèlement à l'augmentation des investissements dans les startups d'IA et de fintech, contribue à l'adoption de l'IA dans les services financiers. Les gouvernements et les institutions financières asiatiques se tournent de plus en plus vers l'IA comme moyen d'améliorer l'inclusion financière, de rationaliser les interactions avec les clients et d'établir des expériences bancaires personnalisées. Alors que les plateformes de services bancaires mobiles et de paiement numérique continuent de croître plus rapidement, les innovations basées sur l'IA sont vouées à révolutionner l'ensemble du secteur des technologies financières en Asie, entraînant avec elles leurs opportunités de marché.

ACTEURS CLÉS DE L'INDUSTRIE

Les principaux acteurs de l'industrie façonnent le marché grâce à l'innovation et à l'expansion du marché

Les principaux acteurs du marché de l'IA dans la fintech cherchent à développer leurs offres pour conquérir une plus grande part du gâteau. Parmi ces fournisseurs, les principaux acteurs du développement au cours des dernières années ont été IBM, Google et Microsoft, qui ont travaillé sur l'ajout de fonctionnalités telles que des algorithmes d'apprentissage automatique, des analyses prédictives et des capacités de traitement du langage naturel aux services financiers. Ces start-ups ont déployé l'IA pour modifier la manière dont la notation de crédit est abordée pour les produits de prêt, qui ciblent évidemment les personnes non bancarisées.

• IBM Corporation : selon un rapport du Trésor américain, de grandes institutions financières, dont beaucoup collaborent avec IBM, intègrent l'IA dans la cybersécurité et la détection des fraudes, certaines déployant des centaines de développeurs d'IA en interne pour réduire les activités frauduleuses.

• Ripple Labs Inc. : Bien que les sources gouvernementales ne donnent pas de pourcentages précis, les discussions entre le Trésor américain et le FSOC mettent en évidence plus de 50 institutions financières utilisant la plate-forme de messagerie basée sur l'IA de Ripple pour les paiements transfrontaliers, soulignant ainsi son rôle dans la mise à l'échelle des solutions d'IA dans l'infrastructure de paiement.

PayPal, d'autre part, et Ant Financial ont développé des systèmes de détection de fraude et de gestion des risques basés sur l'IA qui permettent la sécurité des transactions effectuées numériquement. Les autres domaines dynamiques de l'adoption de l'IA sont les collaborations fintech avec les développeurs d'IA, car les partenariats permettent le déploiement plus rapide de solutions personnalisées pour améliorer le service client, l'évaluation des risques et l'efficacité opérationnelle dans le secteur financier.

Liste des principales intelligences artificielles (IA) dans les entreprises Fintech

• IBM Corporation (U.S)
• Ripple Labs Inc. (U.S)
• Active.Ai (Singapore)
• Next IT Corporation (U.S)
• Zeitgold GmbH (Germany)
• ComplyAdvantage.com (U.K)
• TIBCO Software (Alpine Data Labs) (U.S)
• Trifacta Software Inc (U.S)
• Narrative Science (U.S)
• Intel Corporation (U.S)
• Microsoft Corporation (U.S)
• Onfido (U.K)
• IPsoft Inc. (U.S)
• Data Minr Inc (U.S)
• Amazon Web Services Inc. (U.S)

DÉVELOPPEMENT D'UNE INDUSTRIE CLÉ

Mars 2024 : IBM Corporation a dévoilé une nouvelle plateforme Financial Crimes Insight optimisée par l'IA. Cela devrait accroître la détection actuelle des fraudes et la conformité au sein du secteur des services financiers. Ce qui est demandé, c'est plus d'agilité et d'informations en temps réel à mesure que la nature de la fraude évolue, la nouvelle plate-forme s'appuyant sur des algorithmes sophistiqués d'apprentissage automatique et sur l'analyse de données en temps réel afin d'aider les institutions financières à identifier beaucoup plus efficacement les activités et les risques suspects. IBM prévoit que la nouvelle plate-forme aidera les banques et les sociétés de services financiers à répondre aux exigences réglementaires tout en améliorant l'efficacité opérationnelle. Ce développement témoigne de l'accent mis sur la fourniture de nouvelles solutions chez IBM, car les exigences en matière de fraude et de conformité ont augmenté dans l'horizon changeant de la technologie financière.

COUVERTURE DU RAPPORT      

Le rapport donne une analyse approfondie du marché de l'intelligence artificielle dans les technologies financières, y compris des informations sur les tendances existantes, les facteurs déterminants et des informations régionales sur l'Amérique du Nord, l'Europe et l'Asie. Le paysage des actions et de la concurrence des plus grandes entreprises, notamment IBM Corporation, Microsoft Corporation et Ripple Labs Inc., avec leurs solutions innovantes et leurs initiatives stratégiques. Le rapport développe les applications les plus pertinentes de l'IA dans la fintech : amélioration des services clients, notation de crédit, détection des fraudes et prédiction pour les marchés financiers. Il décrit en outre les défis tels que les problèmes de sécurité liés à l'intégration des données et des systèmes existants et souligne les opportunités de croissance tirées par la demande croissante de services financiers numériques et d'expériences bancaires personnalisées. Ce rapport vise à fournir des informations complètes aux parties prenantes, afin de mieux comprendre comment elles pourraient naviguer dans un paysage en évolution de l'IA dans le secteur financier.