銀行市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ（詐欺検出、リスク管理、顧客分析、コンプライアンスツール）およびアプリケーション（小売銀行、投資銀行、コーポレートバンキング）および地域予測2034までのビッグデータ分析

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銀行市場の概要におけるビッグデータ分析

銀行市場規模のグローバルなビッグデータ分析は、2025年に80億6000万米ドルと推定されており、2034年までに218億3,000万米ドルに拡大する予定で、CAGRは10.48％で増加しています。

銀行はビッグデータ分析を使用して、多くの種類のデータを収集して研究して、それらから学び、重要な戦略とアプローチを決定するのに役立ちます。情報の範囲は、取引記録、アカウントの使用、顧客との会話、社会的関与、市場で何が起こっているか、経済的措置などの外部データなどの内部データです。銀行には、予測モデリング、機械学習、データマイニングなどの高度な分析が含まれ、各顧客を完全に理解し、クレジットリスクを高度に評価し、発生したときに詐欺をスポットし、提供する方法を強化し、関連するすべてのルールに従います。

銀行は、データ量の増加、個々のアプローチに対する顧客のニーズの変化、および銀行が迅速なデジタル化市場で競争力を維持することの重要性により、銀行市場のビッグデータ分析にプラスの変化を見ています。業界からの報告は、銀行が前進するために市場が非常に重要になると予想しています。

多くの国では、銀行は分析のためにビッグデータをますます使用しています。世界中の企業は、市場の地位を強力に保つためにこれらのテクノロジーに目を向けています。グローバルレベルでは、ビッグデータが詐欺をよりよく識別し、リスクが発生したときにリスクを評価し、顧客が個別にアプローチする方法を改善し、内部ワークフローをより効率的にするために使用されるようになりました。単にデータを保存する代わりに、銀行は現在、顧客が必要とするものを推測し、リスクに対処し、利益を上げ、銀行業界を大幅に変更するために賢明に使用しています。

Covid-19の衝撃 

銀行市場業界のビッグデータ分析は、Covid-19パンデミック中の工場閉鎖により悪影響を及ぼしました

世界のCovid-19パンデミックは前例のない驚異的であり、市場はパンデミック以前のレベルと比較して、すべての地域で予想外の需要を経験しています。 CAGRの増加に反映された突然の成長は、市場の成長と需要がパンデミック以前のレベルに戻ることに起因しています。

Covid-19の結果として、ビッグデータ分析は銀行分野ではるかに一般的になりました。銀行が支店を閉鎖し、ほとんどのビジネスをデジタルに移動すると、彼らはこれまで以上に多くの取引とデータで圧倒されました。これは、顧客がどのように行動するかをよりよく理解し、現金を管理し、不安定な時期に信用リスクを確認し、デジタル詐欺の増加を見つけるために、ビッグデータ分析を迅速に改善しなければならなかったことを意味しました。危機により、銀行はデータを使用して迅速に対応する必要があることを明らかにしたため、ローンの失敗を見つけ、顧客との対話方法をカスタマイズし、詐欺を早期に獲得するための高度な方法に焦点を当てました。 Covid-19は、銀行がデータの使用をジャンプスタートし、より多くのデジタルに移行するように拍車をかけ、金融業界でのビッグデータ分析のより高い使用につながりました。

最新のトレンド

市場の成長を促進するための超個人化と顧客中心性

ハイパーパーソン化と顧客を最優先にすることは、銀行業務のビッグデータ分析の変化を促進するトップトレンドです。顧客の最初の名前を使用することに加えて、企業はAIと機械学習によって強化されたリアルタイムデータの大規模なコレクションを利用して、個人として理解するために活用しています。銀行が取引行動、支出習慣、クライアントが人生で経験していること、デジタル活動、より広範な市場動向を検討すると、クライアントのニーズを予測し、事前にアドバイスやサービスを提供できます。このため、顧客はターゲットを絞ったクレジットカードの取引、カスタム投資アドバイス、緊急資金を後押しするための通知、および地元のサービスを取得します。顧客が対話するあらゆる場所でタイムリーで関連性のあるエクスペリエンスを提供することにより、銀行は顧客がどのように関与させ、尊敬を築き、戻ってくるかを何度も改善することができます。

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銀行市場のセグメンテーションにおけるビッグデータ分析

タイプごとに

タイプに基づいて、グローバル市場は、詐欺検出、リスク管理、顧客分析、コンプライアンスツールに分類できます。

• 詐欺検出:このセグメントでは、ビッグデータ分析は、トランザクション履歴、通常のモバイルユーザーアクション、ネットワークの不正を調べることにより、すぐに詐欺を検出および防止します。

• リスク管理:ビッグデータ分析により、銀行はモデルを作成し、多くの可能な結果を分析することにより、クレジット、市場、運用リスクなどの重要な財務上のリスクを監視および処理することができます。

• 顧客分析:このカテゴリのアナリストは、膨大な顧客データを利用して顧客を真に理解するため、サービスをパーソナライズし、精度を持って通信し、ユーザーエクスペリエンスを高めることができます。

• コンプライアンスツール:ビッグデータ分析のため、金融機関は、データの収集方法を自動化してレポートや規制チェックに使用することにより、厳しいコンプライアンスニーズを満たすことができます。

アプリケーションによって

アプリケーションに基づいて、グローバル市場は小売銀行、投資銀行、コーポレートバンキングに分類できます。

• 小売バンキング:金融サービスでは、ビッグデータを分析することで、顧客サービスの改善、各クライアントの製品の適応、プロモーションの成功を高め、個人および中小企業の顧客の信用リスクを制御するのに役立ちます。

• 投資銀行:アルゴリズム取引の処理、市場動向を理解し、重要な財務ツールのリスクを評価し、合併と取得のデューデリジェンスを実施するために、投資銀行はビッグデータ分析を使用します。

• コーポレートバンキング:ビッグデータ分析により、金融機関は、大企業のクライアントの個々のニーズを理解し、財務管理に注意を払い、貿易金融の改善、クレジットラインの管理、企業の貸付の分析を行うことができます。

市場のダイナミクス

市場のダイナミクスには、市場の状況を述べる運転と抑制要因、機会、課題が含まれます。

運転要因

データ量を増やして市場を後押しします

データ量の増加は、銀行市場の成長におけるビッグデータ分析の主要な要因です。トランザクション、銀行業、モバイルアプリの使用、またはカスタマーサービスへの連絡中に人々がオンラインで取得するすべてのアクションは、収集されている情報の大規模なコレクションに追加されます。分析するために何百万もの構造化されていない投稿、電子メール、論文、音声録音があるため、通常のデータベースデータ以上のものを扱っています。銀行にとって、このデータバンクは、顧客、市場、効率的な運用、潜在的なリスクに関する情報が豊富であることが明らかになりました。このデータは非常に大きくて管理が困難であるため、単純なシステムがすべてを効果的に処理できないため、最新のビッグデータ分析プラットフォームが必要です。このため、データの継続的な成長により、銀行はより強力な分析システムを探し、新しい情報を利用できる機能を構築する努力をサポートします。

市場を拡大するためのパーソナライズに対する需要の高まり      

パーソナライズされたサービスに対する消費者からの欲求の増加は、銀行業務におけるビッグデータ分析の市場成長の主な理由です。顧客がハイテク企業やショッピングサイトから個人的な推奨事項を取得したので、銀行に同じ率直で調整された支援を提供してもらいたいと考えています。顧客は、一般的な銀行製品とメッセージが時代遅れであると感じ始めています。ビッグデータのため、銀行は各顧客を個々のグループとして見て、変化する経済的習慣、重要な人生の出来事、個人的な好み、およびそれらがどれだけのリスクを負うかを記録することができます。クライアントをよく知ることで、各クライアントが好むコミュニケーション方法よりも、カスタムクレジット取引、有用なヒント、投資の可能性、セキュリティに関する更新を送信できます。銀行が顧客のニーズをすぐに特定し、それに応じて行動する場合、顧客ベースは全体的な販売とともに増加し、その結果、ビッグデータ分析ソリューションの成長をサポートします。 

抑制要因

データセキュリティとプライバシーの懸念は、市場の成長を妨げます

銀行業務におけるビッグデータ分析の大きな可能性があるとしても、データセキュリティとプライバシーの大きなハードルは、その成長に重大な問題を引き起こしています。銀行は個人データと財務データを保持しており、サイバー攻撃を意図している人にとって魅力的です。無許可のアクセスと顧客データの盗難や誤用から保護することは不可欠です。1回のセキュリティ違反は、会社に大きな損失を引き起こし、評判をひどく損傷し、顧客が会社への信頼を失う可能性があるためです。それに加えて、GDPRやCCPAなどの厳しい世界のプライバシー規制は、企業が顧客データを収集、保存、取り組み、処理する方法を決定します。規制に従わないことは、銀行に大きな結果をもたらし、サイバーセキュリティ、暗号化、およびデータの制御方法により焦点を合わせるようになります。セキュリティはこのような重要な役割を果たしているため、ビッグデータへの投資を含む多くのプロジェクトはしばしば遅れており、一部の金融会社がビッグデータ分析を完全に採用することから離れる可能性があり、それによって市場全体の拡大を妨げる可能性があります。

市場における製品の機会のためのAIおよび機械学習統合

機会

AIとMLテクノロジーの混合は、銀行市場のビッグデータ分析における新製品の大きな機会を開きます。この組み合わせにより、定期的なデータ収集だけでなく、よりインテリジェントで自己実行の金融サービスが可能になります。このようなアルゴリズムを計算することで、すぐに膨大なデータセットを処理でき、人間の専門家が無視する可能性のある細かい関係を明らかにします。このため、リアルタイム詐欺検出システムなどの世界クラスの製品を構築し、クレジットスコアリングのリスク分析を改善し、市場動向をより正確に予測できます。さらに、チャットボットとデジタルアシスタントはクライアントを支援し、ロボアドバイザーは多くの顧客にパーソナライズされた財務アドバイスを提供します。特に生成可能で説明可能なAIの進歩のおかげで、AIとMLが成長し続けるにつれて、銀行は新しい収入源を確立し、事業を促進し、顧客が特別で信頼できるサービスを受けることを保証できます。

 

アルゴリズムのバイアスと公平性は、潜在的な課題になる可能性があります

チャレンジ

AIと機械学習は現在、ビッグデータ分析の銀行で使用されているため、消費者にとって大きな課題はアルゴリズムバイアスに関する公平性です。これらのシステムは古いデータを使用しているため、過去に存在していたバイアス、不公平、または差別を示す可能性があります。クレジットスコアリングモデル、詐欺検出システム、またはパーソナライズされた推奨エンジンの背後にあるデータが社会を正しく反映していない、不完全、または偏っている場合、アルゴリズムはこれらのバイアスを決定するときにのみ悪化させる可能性があります。その結果、一部の消費者は人種に基づいて同じ利益やサービスを得ることができず、性別のためだけに女性が異なるレートに直面する可能性があります。通常、非常に複雑なAIモデルは、人々が簡単に理解することはできず、透明性と説明責任に関する懸念をさらに悪化させます。

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銀行市場の地域洞察におけるビッグデータ分析

• 北米

北米は、主に大規模なテクノロジー企業、十分に開発された銀行の枠組み、銀行による高度な分析の早期かつ頻繁な使用のために、銀行市場でビッグデータ分析をリードしています。彼らは顧客を幸せにし、リスクを制御し、高度な市場で競争力を維持したいので、銀行市場の米国のビッグデータ分析の主要銀行、多くのお金をAIに割り当て、ビッグデータの機械学習を提供したいからです。その厳格なルールのため、横方向のデータはプライバシーを効果的に処理できますが、強力なコンプライアンスと詐欺検出アプローチを開発する必要があります。

• ヨーロッパ

ヨーロッパでは、ビッグデータ分析は重要であり、銀行業界で成長しています。これは、次の規制とリスクの管理を強調するためです。 GDPRなどの地域のデータプライバシーに関する厳格な規則により、銀行は安全なデータ分析プログラムへの投資を増やしました。さまざまな厳格なルールや従来の銀行システムがトリッキーになったため、ヨーロッパでビッグデータの採用が遅くなりましたが、銀行は現在、彼らが働き方を改善し、クライアントが望むものに焦点を当て、金融犯罪に対処するのに役立つことに気付いています。スケーラビリティと柔軟性のための成長するニーズを満たすのに役立つため、クラウド内でソリューションを選択している企業が増えています。

• アジア

デジタル分野の拡大により、インターネットを使用している人が増え、中流階級の成長により、アジア太平洋地域は、銀行業務のビッグデータ分析の成長のリーダーになりつつあります。デジタルバンキングとモバイルトランザクションは中国とインドで膨大な量のデータを生み出しているため、分析プロバイダーが支援する可能性が非常に高くなります。中東は北米やヨーロッパよりも遅いレートで高レベルの銀行インフラストラクチャを開発していますが、デジタルサービスに重点を置き、すべての人にサービスを提供し、ビッグデータを使用することに焦点を当てており、この分野へのより大きな投資を促進し、膨大で多様な顧客ベースに対応しています。

主要業界のプレーヤー

イノベーションとグローバル戦略を通じて、銀行市場の状況におけるビッグデータ分析を変革する主要なプレーヤー

戦略と市場開発の革新を通じて、企業の分野の市場プレーヤーは、銀行市場のビッグデータ分析を形成しています。これらの特定は、機能性と運用上の柔軟性の向上のためのよりスマートなテクノロジーの使用に加えて、設計、材料の製品、およびコントロールの進歩と見なすことができます。マネージャーは、新製品やプロセスの開発にお金を費やし、製造の範囲を拡大する責任を認識しています。この市場の拡大は、市場の成長の見通しを多様化し、多くの業界で製品に対する市場需要の増加を達成するのにも役立ちます。

トップマネジメント会社のリスト

• 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)

主要な業界開発

2024年:AIを置き換えて新しい出力、プロセスデータ、チャットのように銀行を変換していることは明らかです。 Genaiは、高度にパーソナライズされたサービスを提供し、レポートを自動的に準備し、ローン手順をスムーズにし、開発者向けのコードを作成するために使用されています。同時に、説明可能なAI（XAI）の要件はより緊急になっています。人工知能は現在、信用決定や詐欺を見つけるなど、銀行を運営するために非常に重要であるため、顧客や規制当局から内部スタッフまでのすべての人は、これらのモデルの仕組みを明確にする必要があります。 Xaiを使用すると、銀行はAIの決定にどのように到達するかを見て、それに従うことができ、バイアスを見つけて対処し、ルールを遵守し、顧客からより多くの信頼を獲得できます。

報告報告

このレポートは、読者が銀行市場のグローバルなビッグデータ分析を複数の角度から包括的に理解することを支援することを目的とする履歴分析と予測計算に基づいており、読者の戦略と意思決定にも十分なサポートを提供します。また、この研究は、SWOTの包括的な分析で構成され、市場内の将来の開発に関する洞察を提供します。これは、今後数年間でアプリケーションがその軌跡に影響を与える可能性のあるイノベーションの動的なカテゴリと潜在的な分野を発見することにより、市場の成長に寄与するさまざまな要因を調べます。この分析には、検討のための最近の傾向と歴史的な転換点の両方が含まれ、市場の競合他社の全体的な理解を提供し、成長のための有能な分野を特定します。

この調査レポートでは、定量的方法と定性的方法の両方を使用して、市場における戦略的および財政的視点の影響を評価する徹底的な分析を提供することにより、市場のセグメンテーションを検証します。さらに、レポートの地域評価は、市場の成長に影響を与える支配的な需要と供給の力を考慮しています。競争の激しい状況は、重要な市場競合他社の株式を含む細心の注意を払っています。このレポートには、予想される時間の枠組みに合わせて調整された型破りな研究技術、方法論、および重要な戦略が組み込まれています。全体として、それは専門的かつ理解できるように、市場のダイナミクスに関する貴重で包括的な洞察を提供します。