Big Data Analytics in Banking Market Dimensioni, azioni, crescita e analisi del settore, per tipo (rilevamento delle frodi, gestione dei rischi, analisi dei clienti, strumenti di conformità) e per applicazione (vendita bancario al dettaglio, investimenti bancari, banche aziendali) e previsioni regionali a 2034

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Big Data Analytics in Banking Market Panoramica

L'analisi dei big data globali nelle dimensioni del mercato bancario è stimata a 8,06 miliardi di dollari nel 2025, che si espande a 21,83 miliardi di dollari entro il 2034, crescendo a un CAGR del 10,48%.

Le banche usano l'analisi dei big data per raccogliere e studiare molti tipi di dati da imparare da loro e aiutare a decidere strategie e approcci importanti. La gamma di informazioni sono dati interni, come record di transazioni, utilizzo dell'account, conversazioni con i clienti e dati esterni, incluso l'impegno sociale, ciò che sta accadendo sul mercato e le misure economiche. Le banche coinvolgono analisi avanzate come la modellazione predittiva, l'apprendimento automatico e il data mining per fornire una piena comprensione di ciascun cliente, valutare il rischio di credito con grande precisione, fraudolenza spot mentre accade, personalizzare le loro offerte, migliorare il modo in cui operano e obbedire a tutte le regole correlate.

Le banche stanno assistendo a cambiamenti positivi nell'analisi dei big data nel mercato bancario a causa di volumi di dati più elevati, delle mutevoli esigenze dei clienti per gli approcci individuali e dell'importanza del mantenimento della competitività in un mercato in rapida digitalizzazione. I rapporti del settore prevedono che il mercato diventerà molto importante per le banche che vanno avanti.

In molti paesi, le banche utilizzano sempre più big data per l'analisi. Le aziende di tutto il mondo si stanno rivolgendo a queste tecnologie per mantenere forte la loro posizione di mercato. A livello globale, i big data vengono ora utilizzati per identificare meglio le frodi, valutare i rischi man mano che si verificano, migliorare il modo in cui i clienti vengono avvicinati individualmente e rendere i flussi di lavoro interni più efficienti. Invece di memorizzare semplicemente i dati, le banche di tutto il mondo ora li usano saggiamente per indovinare ciò che i clienti richiedono, affrontare i rischi e aumentare i profitti, cambiando notevolmente il settore bancario.

Impatto covid-19 

L'analisi dei big data nell'industria del mercato bancario ha avuto un effetto negativo a causa della chiusura di fabbrica durante la pandemica Covid-19

La pandemia globale di Covid-19 è stata senza precedenti e sbalorditive, con il mercato che ha avuto una domanda inferiore al prestito in tutte le regioni rispetto ai livelli pre-pandemici. L'improvvisa crescita riflessa dall'aumento del CAGR è attribuibile alla crescita del mercato e alla domanda che ritorna a livelli pre-pandemici.

Come risultato di Covid-19, l'analisi dei big data è diventata molto più comune nel campo bancario. Una volta che le banche hanno chiuso le loro filiali e hanno spostato la maggior parte degli affari in digitale, sono state sommerse con più transazioni e dati che mai. Ciò significava che dovevano migliorare rapidamente la loro analisi dei big data per comprendere meglio come agiscono i clienti, gestire i loro contanti, controllare i rischi di credito durante i periodi instabili e individuare un aumento delle frodi digitali. La crisi ha chiarito che le banche dovevano utilizzare i dati per reagire rapidamente, quindi si sono concentrati su modi avanzati per individuare i fallimenti dei prestiti, personalizzare il modo in cui interagiscono con i clienti e catturano le frodi in anticipo. Covid-19 ha spinto le banche a far parte dell'uso dei dati e passare di più al digitale, il che ha portato a un uso maggiore dell'analisi dei big data nel settore finanziario.

Ultime tendenze

Iper-personalizzazione e centralità del cliente per guidare la crescita del mercato

L'iper-personalizzazione e la messa in base ai clienti sono ora le migliori tendenze che guidano i cambiamenti nell'analisi dei big data nel settore bancario. Oltre a utilizzare il nome di un cliente, le aziende utilizzano una vasta raccolta di dati in tempo reale migliorati dall'intelligenza artificiale e dall'apprendimento automatico per comprenderli come individui. Se le banche esaminano il comportamento delle transazioni, le abitudini di spesa, ciò che i clienti attraversano nella vita, nelle attività digitali e nelle più ampie tendenze del mercato, possono prevedere le esigenze dei clienti e dare loro consulenza e servizi in anticipo. Per questo motivo, i clienti ricevono offerte di carte di credito mirate, consulenza sugli investimenti personalizzati, notifiche per aumentare i loro fondi di emergenza e i servizi locali. Fornendo esperienze tempestive e pertinenti ovunque i clienti interagiscono, le banche possono migliorare il modo in cui coinvolgono i clienti, costruire rispetto e renderli restituiti più volte.

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Big Data Analytics in Banking Market Segmentation

Per tipo

Sulla base del tipo, il mercato globale può essere classificato in rilevamento di frodi, gestione dei rischi, analisi dei clienti, strumenti di conformità.

• Rilevamento delle frodi: in questo segmento, l'analisi dei big data rileva e impedisce immediatamente le frodi esaminando la cronologia delle transazioni, le normali azioni dell'utente mobile e le irregolarità della rete.

• Gestione del rischio: con l'analisi dei big data, le banche sono in grado di monitorare e gestire importanti rischi finanziari come credito, mercato e rischio operativo creando modelli e analizzando molti possibili risultati.

• Analisi dei clienti: gli analisti di questa categoria utilizzano vasti dati dei clienti per comprendere veramente i clienti, in modo che possano personalizzare i servizi, comunicare con precisione e aumentare l'esperienza dell'utente.

• Strumenti di conformità: a causa dell'analisi dei big data, gli istituti finanziari possono soddisfare le esigenze di conformità difficili automatizzando il modo in cui i dati vengono raccolti e utilizzati per report e controlli normativi.

Per applicazione

Sulla base dell'applicazione, il mercato globale può essere classificato in bancari al dettaglio, investimenti bancari, bancari aziendali.

• Retail Banking: nei servizi finanziari, l'analisi dei big data aiuta a migliorare il servizio clienti, adattare i prodotti per ciascun cliente, aumentare il successo delle promozioni e controllare il rischio di credito per i clienti individuali e delle piccole imprese.

• Investment Banking: per gestire il trading algoritmico, comprendere le tendenze del mercato, valutare i rischi per strumenti finanziari significativi e condurre fusioni e acquisizioni di due diligence, l'investment banking utilizza l'analisi dei big data.

• Banking aziendale: con Big Data Analytics, gli istituti finanziari sono in grado di comprendere le esigenze individuali dei grandi clienti aziendali, prestare attenzione alla gestione del tesoro, migliorare la finanza commerciale, la gestione delle linee di credito e l'analisi dei prestiti aziendali.

Dinamiche di mercato

Le dinamiche di mercato includono fattori di guida e restrizione, opportunità e sfide, indicando le condizioni di mercato.

Fattori di guida

Aumentare il volume dei dati per aumentare il mercato

L'aumento del volume dei dati è un fattore importante nell'analisi dei big data nella crescita del mercato bancario. Ogni azione che le persone intraprendono online durante una transazione, un banking, utilizzando un'app mobile o contatta il servizio clienti aggiunge alla grande raccolta di informazioni raccolte. Abbiamo a che fare con più di soli dati di database normali ora, poiché ci sono milioni di post non strutturati, e -mail, documenti e registrazioni vocali da analizzare. Ora è chiaro alle banche che questa banca di dati è ricca di informazioni sui loro clienti, sul mercato, sulle loro operazioni efficienti e potenziali rischi. Poiché questi dati sono così grandi e difficili da gestire, sono necessarie moderne piattaforme di analisi dei big data perché i sistemi semplici non possono gestire tutto efficacemente. Per questo motivo, la crescita continua dei dati fa sì che le banche cerchi sistemi analitici più potenti e supportano i loro sforzi per costruire capacità in grado di utilizzare le nuove informazioni.

Crescente domanda di personalizzazione per espandere il mercato      

Il maggiore desiderio da parte dei consumatori per i servizi personalizzati è un motivo principale per la crescita del mercato nell'analisi dei big data nel settore bancario. Ora che i clienti ricevono raccomandazioni personali da aziende tecnologiche e siti di shopping, vogliono anche che le loro banche offrano la stessa assistenza semplice e su misura. I clienti stanno iniziando a ritenere che prodotti e messaggi bancari generici siano obsoleti. A causa dei big data, le banche possono ora considerare ogni cliente come un singolo gruppo e registrare le loro mutevoli abitudini finanziarie, importanti eventi di vita, gusti personali e quanti rischi che comportano. Conoscendo bene i loro clienti, possono inviare affari di credito personalizzati, suggerimenti utili, possibilità di investimento e aggiornamenti sulla sicurezza, rispetto al modo di comunicazione preferito di ciascun cliente. Se le banche identificano immediatamente le esigenze dei clienti e agiscono di conseguenza, la loro base di clienti aumenta insieme alle loro vendite complessive e, a sua volta, supporta la crescita delle soluzioni di analisi dei big data. 

Fattore restrittivo

I problemi di sicurezza e privacy dei dati impediscono la crescita del mercato

Anche con il grande potenziale dell'analisi dei big data nel settore bancario, i grandi ostacoli nella sicurezza dei dati e nella privacy stanno causando problemi significativi per la sua crescita. Le banche mantengono i dati personali e finanziari, rendendoli attraenti per chiunque intenda un attacco informatico. Proteggere dall'accesso non autorizzato e il furto o l'uso improprio dei dati dei clienti è vitale perché una singola violazione della sicurezza può causare gravi perdite alla società, danneggiare gravemente la sua reputazione e far perdere fiducia ai clienti nella società. Inoltre, i difficili regolamenti sulla privacy mondiale come GDPR e CCPA determinano il modo in cui le aziende devono raccogliere, preservare, lavorare e gestire i dati dei clienti. La mancata seguizione dei regolamenti porta grandi conseguenze per le banche, spingendole a concentrarsi maggiormente sulla sicurezza informatica, sulla crittografia e su come i dati sono controllati. Poiché la sicurezza svolge un ruolo così importante, molti progetti che coinvolgono gli investimenti dei big data sono spesso ritardati e possono scoraggiare alcune società finanziarie dall'abbracciare pienamente l'analisi dei big data, impedendo così l'espansione complessiva del mercato.

AI e integrazione dell'apprendimento automatico per le opportunità di prodotto sul mercato

Opportunità

La miscelazione di tecnologie AI e ML apre grandi opportunità per i nuovi prodotti nell'analisi dei big data nel mercato bancario. La combinazione consente servizi finanziari più intelligenti e autonomi, non solo una regolare raccolta di dati. Il calcolo di tali algoritmi consente di elaborare vasti set di dati in pochissimo tempo, scoprendo relazioni raffinate che gli esperti umani possono trascurare. Per questo motivo, possiamo costruire prodotti di livello mondiale come i sistemi di rilevamento delle frodi in tempo reale, migliorare l'analisi dei rischi nel punteggio del credito e prevedere più accuratamente le tendenze del mercato. Inoltre, i chatbot e gli assistenti digitali aiutano i clienti, mentre i robo-consulenti forniscono consulenza finanziaria personalizzata a molti clienti. Mentre AI e ML continuano a crescere, soprattutto grazie ai progressi nell'intelligenza artificiale generativa e spiegabile, le banche possono stabilire nuove fonti di reddito, aumentare le loro operazioni e garantire ai clienti un servizio speciale e affidabile.

 

La distorsione e l'equità algoritmiche potrebbero essere una potenziale sfida

Sfida

Poiché l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono ora utilizzati dalle banche di Big Data Analytics, una grande sfida per i consumatori è l'equità per quanto riguarda la distorsione algoritmica. Poiché questi sistemi utilizzano vecchi dati, potrebbero mostrare pregiudizi, ingiustizia o discriminazione esistenti in passato. Se i dati dietro i modelli di punteggio del credito, i sistemi di rilevamento delle frodi o i motori di raccomandazione personalizzati non riflettono correttamente la società, incompleti o distorti, gli algoritmi potrebbero solo peggiorare questi pregiudizi quando prendono le loro decisioni. Di conseguenza, alcuni consumatori potrebbero non ottenere gli stessi benefici o servizi in base alla razza e le donne potrebbero affrontare tassi diversi solo a causa del loro genere. Modelli di intelligenza artificiale altamente complessi in genere non possono essere facilmente comprensibili dalle persone, esacerbando ulteriormente le preoccupazioni sulla trasparenza e la responsabilità.

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Big Data Analytics in Banking Market Regional Insights

• America del Nord

Il Nord America guida l'analisi dei big data nel mercato bancario in questo momento, principalmente a causa di grandi aziende tecnologiche, quadri bancari ben sviluppati e uso precoce e frequente di analisi avanzate da parte delle banche. Poiché vogliono rendere felici i clienti, controllare i rischi e rimanere competitivi in un mercato avanzato, le principali banche degli Stati Uniti Big Data Analytics nel mercato bancario, allocare molti soldi nell'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per i big data. A causa delle sue rigide regole, i dati laterali possono gestire efficacemente la privacy, ma devono sviluppare potenti approcci di conformità e rilevamento delle frodi.

• Europa

In Europa, l'analisi dei big data è importante e in crescita nel settore bancario perché sottolinea le seguenti regolamenti e la gestione dei rischi. Regole rigide relative alla privacy dei dati nella regione, come il GDPR, hanno fatto aumentare gli investimenti in programmi sicuri per l'analisi dei dati. C'è stato un inizio più lento per adottare i big data in Europa perché varie regole rigorose e sistemi bancari tradizionali lo hanno reso complicato, ma le banche ora si stanno rendendo conto che aiuta a migliorare il modo in cui lavorano, a concentrarsi su ciò che vogliono i loro clienti e gestire i crimini finanziari. Più aziende scelgono soluzioni nel cloud perché aiutano a soddisfare le crescenti esigenze di scalabilità e flessibilità.

• Asia

A causa di una sfera digitale in espansione, più persone che utilizzano Internet e la crescita della classe media, la regione dell'Asia del Pacifico sta diventando il leader nella crescita per l'analisi dei big data nel settore bancario. Poiché le transazioni bancarie digitali e mobili stanno producendo enormi quantità di dati in Cina e India, ci sono grandi possibilità che i fornitori di analisi siano d'aiuto. Anche se il Medio Oriente sta sviluppando la sua infrastruttura bancaria di livello superiore a un ritmo più lento rispetto al Nord America ed Europa, l'enfasi sui servizi digitali, gli sforzi mirati per servire tutti e l'uso di big data sta alimentando maggiori investimenti in questo settore per soddisfare una base di clienti vasta e diversificata.

Giocatori del settore chiave

Giocatori chiave che trasformano l'analisi dei big data nel panorama del mercato bancario attraverso l'innovazione e la strategia globale

Attraverso l'innovazione delle strategie e dello sviluppo del mercato, gli attori del mercato nel campo delle imprese stanno modellando l'analisi dei big data nel mercato bancario. Alcuni di questi possono essere visti come progressi nei progetti, prodotti di materiali e controlli, oltre all'uso di tecnologie più intelligenti per il miglioramento della funzionalità e della flessibilità operativa. I manager sono consapevoli della loro responsabilità di spendere soldi per lo sviluppo di nuovi prodotti e processi e ampliando l'ambito della produzione. Questa espansione del mercato aiuta anche a diversificare le prospettive di crescita del mercato e a raggiungere una maggiore domanda di mercato per il prodotto in numerosi settori.

Elenco delle società di alta gestione

• IBM (U.S)
• Oracle (U.S)
• SAP (Germany)
• Microsoft (U.S)
• SAS Institute (U.S)
• Teradata (U.S)
• Amazon Web Services (U.S)
• Google (U.S)
• Salesforce (U.S)
• Qlik (U.S)

Sviluppo chiave del settore

2024: ora è chiaro che l'intelligenza artificiale generativa (Genai) sta trasformando banking mentre sostituisce l'IA per sviluppare nuovi output, dati di processo e chat come una persona. Genai viene utilizzato dalle banche per offrire servizi altamente personalizzati, preparare rapporti automaticamente, appianare le procedure di prestito e creare codice per gli sviluppatori. Allo stesso tempo, il requisito per l'IA spiegabile (XAI) sta diventando più urgente. Poiché l'intelligenza artificiale è ora così importante per la gestione di banche, come nel prendere decisioni di credito e trovare frodi, tutti, dai clienti e nei regolatori al personale interno, richiede che sia chiaro come funzionano questi modelli. Con XAI, le banche possono visualizzare e seguire come vengono raggiunte le decisioni di intelligenza artificiale, trovare e gestire il pregiudizio, assicurarsi che siano conformi alle regole e vincono più fiducia dai loro clienti.

Copertura dei rapporti

Questo rapporto si basa sull'analisi storica e sul calcolo delle previsioni che mira ad aiutare i lettori a ottenere una comprensione globale dell'analisi globale dei big data nel mercato bancario da più angoli, che fornisce anche supporto sufficiente alla strategia e al processo decisionale dei lettori. Inoltre, questo studio comprende un'analisi completa di SWOT e fornisce approfondimenti per gli sviluppi futuri all'interno del mercato. Esamina vari fattori che contribuiscono alla crescita del mercato scoprendo le categorie dinamiche e le potenziali aree di innovazione le cui applicazioni possono influenzare la sua traiettoria nei prossimi anni. Questa analisi comprende sia le tendenze recenti che i punti di svolta storici da considerare, fornendo una comprensione olistica dei concorrenti del mercato e identificando aree capaci per la crescita.

Questo rapporto di ricerca esamina la segmentazione del mercato utilizzando metodi sia quantitativi che qualitativi per fornire un'analisi approfondita che valuta anche l'influenza delle prospettive strategiche e finanziarie sul mercato. Inoltre, le valutazioni regionali del rapporto considerano le forze di offerta e offerta dominanti che incidono sulla crescita del mercato. Il panorama competitivo è dettagliato meticolosamente, comprese le azioni di significativi concorrenti del mercato. Il rapporto incorpora tecniche di ricerca, metodologie e strategie chiave non convenzionali su misura per il tempo atteso. Nel complesso, offre approfondimenti preziosi e completi sulle dinamiche del mercato in modo professionale e comprensibile.