Intelligence artificielle (IA) dans la taille du marché fintech, la part, la croissance et l'analyse de l'industrie, par type (matériel, logiciel et services), par application (service client, cotes de crédit, support d'assurance et prédiction du marché financier) et prévisions régionales jusqu'en 2033

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Intelligence artificielle (IA) en fintechAperçu du marché

L'intelligence artificielle mondiale (IA) dans la taille du marché fintech est de 22,25 milliards USD en 2025 et le marché devrait atteindre 211,97 milliards USD d'ici 2034, présentant un TCAC de 28,46% au cours de la période de prévision de 2025 à 2034.

L'intelligence artificielle des États-Unis (IA) dans la taille du marché fintech est projetée à 6,95 milliards USD en 2025, l'intelligence artificielle en Europe (IA) dans la taille du marché fintech est projetée à 5,29 milliards USD en 2025, et l'intelligence artificielle de la Chine (AI) dans la taille du marché fintech est projetée à 7,00 milliards USD en 2025.

L'adoption du marché de l'IA fintech par les institutions financières et les entreprises fintech afin d'atteindre des opérations plus lisses, une qualité accrue des expériences client et des décisions optimisées dans 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 de fraude, la notation du crédit, la fourniture de conseils financiers individualisés et les services à la clientèle automatisés. L'IA intégrerait les fonctions des sociétés fintech pour réduire le fonctionnement des coûts, prévenir les erreurs humaines et rendre ainsi les services offerts plus efficaces. Des taux d'adoption plus élevés de la banque numérique, des paiements mobiles et de la pression de l'aspect de la conformité à diverses réglementations sont restés en retard qui nécessitent une mise en œuvre croissante de l'IA dans le secteur fintech. Cela stimulera certainement une croissance incroyable une fois que l'innovation dans l'IA a fait de l'avant pour révolutionner la prestation de services financiers.

Conclusions clés

Impact Covid-19

Intelligence artificielle (IA) en fintechL'industrie a eu un effet négatif en raison des perturbations de la chaîne d'approvisionnement pendant la pandémie de Covid-19

La pandémie mondiale Covid-19 a été sans précédent et stupéfiant, le marché expérimentantinférieurDemande dans toutes les régions par rapport aux niveaux pré-pandemiques. La croissance soudaine du marché reflétée par l'augmentation du TCAC est attribuable à la croissance et à la demande du marché au niveau des niveaux pré-pandemiques.

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

Dernières tendances

Chatbots et assistants virtuels propulsés par AI pour stimuler la croissance du marché

Les dernières tendances du marché de l'intelligence artificielle en fintech comprennent une utilisation croissante de chatbots basés sur l'IA et des assistants virtuels pour de meilleurs services à la clientèle grâce à un support personnalisé 24/7. Comme ils peuvent identifier les anomalies en temps réel, les systèmes de détection de fraude et de prévention basés sur l'IA attirent plus d'attention ces jours-ci car ils permettent aux institutions financières de freiner les risques en raison de la sécurité. De plus, les robo-conseillers ou plates-formes offrant des plateformes d'investissement d'automatisation deviennent également complexes et fournissent des conseils sur mesure sur les finances et la gestion du portefeuille aux utilisateurs. L'intégration de la PNL dans les applications bancaires et autres services financiers ajoute de la valeur pour augmenter l'expérience utilisateur. Le dernier concerne les modèles de notation de crédit basés sur l'IA qui naissent pour prêter traditionnellement parce que les possibilités d'une évaluation précise des risques et un accès plus élevé aux populations sous-bancaires deviennent possibles. Ce sont les tendances qui façonneront l'avenir de l'IA et de la fintech, donc il continue de devenir de plus en plus efficace, sécurisé et inclusif.

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

• Une étude d'adoption de Fintech a révélé que 38% des consommateurs ont commencé à utiliser des outils financiers axés sur l'IA, reflétant la confiance croissante dans les recommandations basées sur des algorithmes pour des services tels que les paiements et l'investissement.

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Intelligence artificielle (IA) en fintechSegmentation du marché

Par type

Sur la base du type, le marché mondial peut être classé en matériel, logiciel et services

• Matériel: Ce sont les infrastructures physiques requises pour l'achèvement de l'IA, qui contient des serveurs et des systèmes de stockage, des systèmes informatiques avancés qui alimentent les algorithmes de l'IA.

• Logiciel: Cette partie se compose de plates-formes d'IA, de cadres d'apprentissage automatique et d'applications qui sont construites pour remplir différents types de fonctions fintech allant de la détection de fraude, de la gestion des risques à l'automatisation.

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

Par demande

Sur la base de l'application, le marché mondial peut être classé en service client, cotes de crédit, assistance à l'assurance et prédiction du marché financier

• Service client: chatbots et assistants virtuels alimentés par AI pour améliorer la qualité des interactions du client, fournir un support personnalisé et automatiser les requêtes et les plaintes.

• Scores de crédit: un algorithme basé sur l'IA qui pourrait déterminer et prédire la répartition de la qualité plus précisément en offrant donc les meilleures décisions de prêt possibles tout en minimisant les défauts de défaut.

• Soutien en assurance: l'IA vise à simplifier les opérations d'assurance, de la gestion des réclamations à la souscription, de l'amélioration de l'efficacité des opérations et de l'amélioration de l'évaluation des risques.

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

Dynamique du marché

La dynamique du marché comprend des facteurs de conduite et de retenue, des opportunités et des défis indiquant les conditions du marché.                         

Facteurs moteurs

Demande croissante d'automatisation dans les services financiersPour augmenter le marché

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

• Une analyse du gouvernement britannique estime que le gouvernement central du Royaume-Uni gère environ 1 milliard de transactions infaciales de citoyenneté chaque année, dont 143 millions sont complexes et 84% sont hautement automatitables - la capacité de l'IA de l'IA à rationaliser les processus bureaucratiques répétitifs.

• Un document du département américain du Trésor rapporte que près de 88% des grandes institutions financières utilisent l'IA pour améliorer la cybersécurité et les mesures anti-fraude - allaiter l'automatisation pour analyser de vastes ensembles de données de transaction et détecter les anomalies.

Adoption croissante des services bancaires numériques et financiers en lignePour agrandir le marché

Une nouvelle augmentation de la banque numérique et des transactions financières en ligne a été un moteur essentiel pour l'intelligence artificielle (IA) dans la croissance du marché fintech. Les clients arrivent de plus en plus sur les canaux en ligne pour gérer leurs finances, et bien qu'ils ne puissent pas explicitement exiger des solutions basées sur l'IA, des solutions telles que des conseils financiers personnalisés, une analyse prédictive ou un score de crédit basé sur l'IA entrent en scène. Cela peut, à son tour, être complété par la croissance des solutions de paiement mobile et des portefeuilles numériques et augmenter la demande d'IA en fintech.

Facteur d'interdiction

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

La sécurité et la confidentialité des données ont retenu la mise en œuvre généralisée de l'IA dans les finchs finchys. Les institutions financières font face à des informations très sensibles appartenant à leurs clients, et une seule violation ou une mauvaise utilisation de celle-ci pourrait entraîner de graves retombées juridiques et financières. Les exigences réglementaires et les défis de conformité qui interviennent pour assurer la protection des données ajoutent également de la complexité à l'adoption de solutions d'IA et ralentissent le taux de croissance sur le marché.

• Selon une enquête GovTech, seulement 26% des entités du gouvernement et du secteur public ont incorporé à l'échelle de l'organisation de l'IA, 62% citant la confidentialité et la sécurité des données en tant qu'obstacles clés - les calculs partagés dans les finchys.

• Une enquête gouvernementale-secteur de Deloitte a noté que seulement 1% des répondants avaient déployé des outils génératifs d'IA à plus de 60% de leur main-d'œuvre - des faibles régimes qui mettent en évidence les limitations de risque finch.

La demande croissante de services financiers personnalisés axés sur l'IA pour créer des opportunités pour le produit sur le marché

Opportunité

Avec la demande croissante de services financiers personnalisés propulsés par l'IA, l'IA sur le marché fintech a connu une excellente opportunité. Alors que de plus en plus d'institutions financières adoptent l'aide de l'IA pour adapter leurs conseils ou conseils financiers, des recommandations de produits personnalisées et un support client 24h / 24, le mouvement vers la personnalisation a ouvert des avenues pour les sociétés fintech pour se différencier et accroître la fidélisation de la clientèle dans leur croissance du marché.

• La même étude GovTech montre que 88% des premiers adoptants de l'IA ont mis en œuvre des données robustes et des infrastructures d'IA, offrant un plan pour les entreprises fintech pour accélérer leur adoption en IA.

• Une enquête BCG a révélé que 49% des sociétés de fintech entrent dans la catégorie des leader de l'IA, ce qui signifie qu'elles ont dépassé les étapes des pilotes et évoluent plusieurs solutions d'IA.

L'intégration de l'IA avec les systèmes héritées pourrait être un défi potentiel pour les consommateurs

Défi

L'acceptation des technologies de l'IA par les systèmes héritées dans les institutions financières traditionnelles est le plus grand défi de l'IA sur le marché fintech. Toutes les organisations ont des systèmes plus anciens qui ne sont pas complètement compatibles avec les solutions d'IA, ce qui rend les obstacles à la mise en œuvre, au coût élevé et aux inefficacités opérationnelles. Surmonter les obstacles techniques au déploiement effectif de l'IA dans l'industrie fintech reste un défi.

• Comme le Trésor américain prévient, les cybermentures sophistiquées compatibles AI peuvent dépasser les défenses, de nombreuses institutions financières détectant de nouvelles attaques avant de pouvoir adapter les contre-mesures.

• Le rapport du Trésor souligne que les petites banques et les entreprises fintech manquent souvent de données propriétaires et d'infrastructures internes suffisantes, ce qui les désavantage contre les plus grandes institutions dans la construction de modèles d'IA efficaces.

 

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Intelligence artificielle (IA) en fintechMarket Regional Insights

• Amérique du Nord

L'Amérique du Nord détient la plus grande part de l'IA sur le marché fintech, principalement en raison de son adoption précoce des technologies de l'IA et de la maturité dans son paysage fintech. Dans ces institutions financières de la région, il y a des investissements élevés dans l'IA pour rechercher l'amélioration de 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 des États-Unis (IA) sur le marché fintech est le moteur de la croissance de la région. Les services bancaires aux clients en fonction de leurs préférences et attentes, de la notation avancée et des plateformes d'auto-investissement émergeront de l'utilisation de l'IA par des sociétés fintech basées aux États-Unis, un solide soutien aux niveaux réglementaires pour aider au développement de l'IA garderont l'extension du marché avec la présence de forts géants de la technologie comme Google, et IBM.

• Europe

L'Europe commande également une intelligence de l'intelligence artificielle (IA) considérable en fin de marché en raison de l'intention stratégique de cette région en matière d'innovation dans les services financiers et des cadres réglementaires stricts. Le Royaume-Uni, l'Allemagne et la France émergent en tant que pays pionniers dans l'introduction de l'IA dans les secteurs bancaire et d'assurance. Les startups fintech basées sur l'IA émergent progressivement et les collaborations croissantes entre les entités financières et les fournisseurs d'IA renforcent 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 en Asie de l'intelligence artificielle sur le marché émerge rapidement dans l'arène des fintech dans des pays comme la Chine, l'Inde et le Japon. La croissance de l'économie numérique dans la région, parallèlement aux investissements accrus dans les startups de l'IA et du 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 un moyen d'améliorer l'inclusion financière, de rationaliser les interactions des clients et d'établir des expériences bancaires personnalisées. Alors que la plate-forme bancaire mobile et de paiement numérique continue de croître plus rapidement, les innovations axées sur l'IA sont tenues de révolutionner l'ensemble de l'industrie fintech en Asie, ce qui leur apporte ses opportunités de marché.

Jouants clés de l'industrie

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

Les principaux acteurs de l'IA sur le marché fintech cherchent à développer leurs offres pour capturer une plus grande partie de la tarte. Parmi ces prestataires, les marcheurs importants des dernières années de développement ont été IBM, Google et Microsoft, qui ont travaillé sur l'ajout de fonctionnalités telles que les algorithmes d'apprentissage automatique, l'analyse prédictive et les capacités de traitement du langage naturel aux services financiers. Ces start-ups ont déployé l'IA pour modifier la forme dans laquelle la notation du crédit est approchée pour les produits de prêt, qui ciblent évidemment les non bancarisés.

• IBM Corporation: Selon un rapport du Trésor américain, les grandes institutions financières - beaucoup collaborant avec IBM - intégrent l'IA dans la cybersécurité et la détection de la fraude, certains déploient des centaines de développeurs d'IA internes pour réduire l'activité frauduleuse.

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

Paypal, en revanche, 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 de momentum de l'adoption de l'IA sont les collaborations fintech avec les développeurs de l'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 meilleures 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 clé de l'industrie

Mars 2024: IBM Corporation a dévoilé une nouvelle plate-forme de vision des crimes financiers propulsée par l'IA. Cela devrait augmenter la détection actuelle des fraudes et de la conformité au sein de l'industrie des services financiers. Ce qui est exigé, c'est plus d'agilité et un aperçu en temps réel de l'information à mesure que la nature de la fraude évolue, la nouvelle plate-forme dépendait des algorithmes sophistiqués d'apprentissage automatique et de l'analyse des données en temps réel afin d'aider les institutions financières à identifier les activités suspectes et les risques beaucoup plus efficacement. IBM prévoit que la nouvelle plateforme aidera les banques et les sociétés de services financiers à répondre aux exigences réglementaires tout en créant des deux. Cette évolution s'agit de l'accent mis sur la fourniture de nouvelles solutions à IBM, car il y a eu des demandes de fraude et de conformité au sein de l'horizon fintech changeant.

Reporter la couverture      

Le rapport donne une analyse approfondie de l'intelligence artificielle sur le marché fintech, y compris des informations sur les tendances existantes, les facteurs moteurs et les informations régionales sur l'Amérique du Nord, l'Europe et l'Asie. Les paysages d'actions et de concurrence des meilleures sociétés, notamment IBM Corporation, Microsoft Corporation et Ripple Labs Inc., avec leurs solutions innovantes et leurs initiatives stratégiques. Le rapport élabore les applications les plus pertinentes de l'IA dans la fintech: amélioration des services à la clientèle, score de crédit, détection de fraude et prédiction pour les marchés financiers. Il raconte en outre des défis tels que les problèmes de sécurité liés aux données et à l'intégration des systèmes hérités et souligne les opportunités de croissance motivée par la demande croissante de services financiers numériques et les expériences bancaires personnalisées. Ce rapport vise à fournir des informations complètes aux parties prenantes, afin de mieux comprendre comment ils pourraient naviguer dans un paysage d'IA en évolution en finance.