유형별(하드웨어, 소프트웨어, 서비스) 및 애플리케이션별(분석, 챗봇, 로봇 프로세스 자동화(RPA))별, 지역적 통찰력 및 2035년 예측에 따른 은행 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석의 AI

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AI IN 뱅킹 시장 개요

은행 시장의 AI는 2026년에 139억 5천만 달러로 평가되었으며, 2026년부터 2035년까지 꾸준한 CAGR 23.8%로 2035년까지 823억 8천만 달러에 달할 것입니다.

2025년 미국 은행 AI 시장 규모는 47억9000만 달러, 유럽 은행 AI 시장 규모는 2025년 42억3000만 달러, 2025년 중국 AI 은행 시장 규모는 48억1000만 달러로 예상된다.

현대 은행은 새로운 운영 모델은 물론 금융 기관이 AI 기술 구현을 통해 고객을 상대할 수 있는 새로운 방법을 제시합니다. 은행 기관은 언어와 정보를 처리하면서 작업을 자동화하는 동시에 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻고 현명한 결정을 내리는 동안 데이터에서 학습하는 기술을 구현합니다. 이 기술을 통해 조직은 데이터를 조사하면서 향후 결과를 예측하고, 사기 행위를 감지하고, 모든 은행 분야에서 고객 서비스를 향상할 수 있습니다. 은행은 이 기술을 사용하여 완전한 시장 이해와 완벽한 고객 지식을 확보하고 광범위한 고객에게 개별화된 서비스를 제공할 수 있습니다.

은행 업무에서 AI에 대한 전 세계 시장 부문은 상당한 확장을 보여줍니다. 이번 확장은 금융기관이 AI 기술을 도입해 업무 성과를 높였기 때문이다. AI 기술은 비즈니스 프로세스를 단순화하고 보안 시스템을 강화하는 동시에 고객 서비스 상호 작용을 개선한다. 이러한 확장은 주로 AI가 사기 탐지와 위험 관리는 물론 맞춤형 서비스 제공을 위해 방대한 데이터 세트를 처리하기 때문에 발생합니다.

전 세계의 현대 은행들은 운영을 위해 AI 솔루션을 집중적으로 구현하고 있습니다. 이 시스템은 수많은 거래를 동시에 검사하여 의심스러운 패턴을 식별하여 사기를 방지합니다. AI 플랫폼을 통해 고객은 개별화된 고객 경험을 창출하는 맞춤형 지침과 유용한 알림을 받습니다. 신용 점수 및 위험에 대한 평가 프로세스는 이제 확장된 형태의 정보를 활용하여 AI의 도움으로 정확하고 공평한 결정을 내릴 수 있습니다. 사람들은 질문 응답과 효율적인 거래 관리를 통해 즉각적인 고객 서비스를 제공하기 위해 가상 비서와 함께 인공 지능 기반 챗봇에 점점 더 의존하고 있습니다. 전 세계 은행은 AI 기술을 구현합니다. 이를 통해 고객 만족도를 높이는 동시에 운영 효율성을 높이고 보안을 강화할 수 있기 때문입니다.

주요 결과

코로나19 영향 

코로나19 팬데믹 속 원자재 부족으로 은행시장 AI 부정적 영향

글로벌 코로나19 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 시장은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 낮은 수요를 경험했습니다. CAGR 증가로 인한 급격한 성장은 시장의 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

코로나19 팬데믹 이후 금융시장은 AI 도입 속도가 더욱 빨라졌다. 봉쇄 조치와 사회적 거리두기 프로토콜로 인해 온라인 플랫폼으로의 광범위한 전환이 촉발된 이후 은행은 디지털 채널 개발 속도를 높여야 했습니다. 디지털 상호 작용이 증가함에 따라 더 높은 웹 사이트 트래픽 패턴을 처리하고 디지털화된 비즈니스 시스템에서 로봇화된 고객 서비스 및 사기 방어 메커니즘을 제공하기 위한 고급 AI 솔루션이 필요했습니다. 팬데믹은 전통적인 과거 데이터 기반 비즈니스 모델에 도전을 가해 은행이 위험 분석을 위한 실시간 적응형 의사 결정 시스템을 제공하기 위해 AI 시스템을 사용하게 만들었습니다. 은행 부문은 인공지능 기술에 대한 투자를 늘렸습니다. 기관들은 AI가 운영 효율성과 비즈니스 연속성을 유지하고 위기 기간과 그 이후에도 진화하는 고객 기대에 부응하는 데 근본적인 역할을 한다는 것을 깨달았기 때문입니다.

최신 트렌드

GenAI를 통한 향상된 고객 경험으로 시장 성장 촉진

GenAI(Generative AI)를 통한 향상된 고객 경험은 은행이 고객과 상호 작용하는 방식의 중요한 변화를 나타냅니다. 고급 AI 알고리즘과 결합된 대규모 언어 모델을 통해 은행은 챗봇과 가상 비서를 사용하여 상황별 메시지와 감정 표현, 원래 사용자 목표를 이해하면서 인간 상호 작용을 모방하는 대화형 대화를 만들 수 있습니다. 이 시스템을 통해 24시간 즉시 지원이 가능하며, 소비 패턴 설명부터 맞춤형 금융 안내까지 다양한 고객 문의 사항을 해결해 대기 시간을 단축하고 고객 만족도를 높여줍니다. GenAI는 광범위한 데이터 세트에 대한 심층 분석을 수행하여 제품 및 지침에 대한 개별화된 제안과 적극적인 조언을 제공하여 고객 애착과 헌신을 강화합니다. Agentic AI를 사용하면 은행은 직원들에게 더 나은 정보와 더 빠른 서비스를 제공하는 즉각적인 GenAI 지원을 제공할 수 있으며 향상된 공감 능력을 통해 모든 고객 상호 작용 전반에 걸쳐 더 나은 전반적인 은행 경험을 창출할 수 있습니다.

• 연준에 따르면 미국 은행의 65% 이상이 AI 기반 챗봇을 구현하여 고객 문의를 처리하고 응답 시간을 최대 50% 단축했습니다.
• FinCEN(금융 범죄 단속 네트워크)에 따르면 AI 기반 거래 모니터링 시스템은 미국 금융 기관 전체에서 매년 약 120만 건의 의심스러운 활동을 식별합니다.

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은행 시장의 AI분할

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 하드웨어, 소프트웨어, 서비스로 분류될 수 있습니다.

• 하드웨어: 서버와 함께 특수 프로세서는 금융 기관이 은행 시장 부문의 AI 내에서 AI 데이터 처리 및 알고리즘 요구 사항을 실행하는 데 사용하는 물리적 인프라를 구성합니다.

• 소프트웨어: 뱅킹 마켓플레이스 AI의 소프트웨어 클래스에는 사기 탐지, 고객 서비스 자동화, 위협 제어 및 맞춤형 금융 조언과 같은 의무에 사용되는 광범위한 AI 기반 패키지, 플랫폼 및 도구가 포함됩니다.

• 서비스: 은행 시장의 AI 제공 단계에는 은행이 AI 솔루션을 결합하고 최적화하는 데 도움을 주기 위해 공급업체 및 전문가가 제공하는 전문가의 이해, 컨설팅, 구현 및 혁신 지원이 포함됩니다.

응용 프로그램별

애플리케이션을 기준으로 글로벌 시장은 분석, 챗봇, 로봇 프로세스 자동화(RPA)로 분류할 수 있습니다.

• 분석: 은행 부문의 AI 기반 분석에는 기계 학습 및 데이터 처리 기술을 활용하여 대규모 데이터 세트에서 귀중한 통찰력을 추출하는 것이 포함되어 위험 평가, 고객 세분화, 사기 탐지와 같은 영역에서 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

• 챗봇: AI 챗봇은 고객 상호 작용을 자동화하고, 쿼리에 대한 즉각적인 응답을 제공하고, 서비스를 통해 고객을 안내하고, 24시간 내내 은행 데이터 및 지원에 대한 접근성을 향상시키기 위해 은행을 통해 배포되는 가상 비서입니다.

• RPA(로보틱 프로세스 자동화): 은행의 로보틱 프로세스 자동화는 AI 기반 소프트웨어 로봇을 활용하여 수많은 운영 프로세스 전반에 걸쳐 반복적이고 규칙 중심적인 책임을 자동화하여 효율성을 높이고 실수를 줄이며 고급 지원 할당을 제공합니다.

시장 역학

시장 역학에는 시장 상황을 명시하는 추진 및 제한 요인, 기회 및 과제가 포함됩니다.                          

추진 요인

운영 효율성 향상 및 비용 절감으로 시장 활성화

향상된 운영 효율성과 비용 절감은 은행 시장 성장에서 AI의 주요 요소입니다. 금융 기관은 AI 솔루션의 일부로 RPA(로보틱 프로세스 자동화)를 활용하여 여러 부서에 걸쳐 반복적인 작업을 자동화합니다. 운영자는 금융 기관 데이터 입력, 조정, 규정 준수 점검, 보고서 준비를 수행합니다. 자동화 프로세스는 인간의 실수를 줄이는 동시에 처리 기간을 간소화하고 가치 기반 직원이 중요한 고객 관련 업무에 집중할 수 있도록 해줍니다. 워크플로우 관리의 AI 기반 개선은 최적화된 리소스 사용 및 최소화된 인적 노동을 통해 더 나은 조직 성과와 함께 상당한 재정적 이점을 제공하므로 경쟁 환경에서 운영되는 은행에 매력적인 투자 옵션이 됩니다.

• BIS(국제결제은행)에 따르면 AI 기반 분석을 사용하는 은행은 매일 최대 10테라바이트의 거래 데이터를 처리하여 운영 효율성과 의사결정을 향상시킬 수 있습니다.
• NIST(National Institute of Standards and Technology)에 따르면 AI 기반 개인화 도구는 은행이 금융 상품의 교차 판매를 연간 15~20% 증가시키는 데 도움이 됩니다.

시장 확대를 위한 향상된 고객 경험 및 개인화         

놀라운 고객 경험 요구 사항은 은행 운영에서 AI의 강력한 성장을 뒷받침하는 주요 원동력으로 작용합니다. 금융 고객은 모든 디지털 채널을 통해 원활하게 수신되어야 하는 자동화되고 개인화된 금융 경험을 요구합니다. 최첨단 챗봇과 우수한 분석 기능을 포함한 AI 기술을 통해 은행은 캐릭터 소비자의 요구, 옵션 및 행동을 탁월한 수준으로 이해할 수 있습니다. 고도로 개인화된 상품 제안, 적극적인 금융 조언, 연중무휴 현장 지원을 제공함으로써 은행은 보다 강력한 소비자 관계를 조성하고 만족도를 높이며 충성도를 구축할 수 있습니다. 맞춤형 연구를 통해 증가하는 수수료에 대한 이러한 인식은 주요 차별화 요소이며, 금융 기관이 고객 참여를 재구성하고 시장 성장을 촉진할 수 있는 AI 솔루션에 돈을 투자하도록 유도합니다.

억제 요인

데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제로 인해 시장 성장이 저해됨

은행 시장에 AI를 통합하는 데 큰 장애물은 통계적 안전성과 개인 정보 보호를 둘러싼 중요한 우려에 있습니다. 금융 기관은 막대한 양의 매우 민감한 고객 데이터를 관리하므로 사이버 공격 및 정보 유출의 주요 표적이 됩니다. 정기적으로 이러한 기록을 연구하고 처리하는 데 의존하는 AI 답변의 배포는 잠재적인 취약점과 무단 액세스 또는 오용의 위험에 대한 우려를 불러일으킵니다. 또한, 엄격한 정보 안전 정책과 개인 정보 보호 권리에 대한 소비자의 관심 증가로 인해 강력한 보안 기능과 명확한 통계 거버넌스 프레임워크가 필요합니다. 데이터의 안전과 도덕적 관리를 보장하는 데 따른 어려움은 은행들 사이에서 AI 기술을 완전히 수용하는 데 주저함을 야기할 수 있으며, 이로 인해 시장 용량 증가를 억제하는 요소로 작용할 수 있습니다.

• 미국 소비자 금융 보호국(CFPB)에 따르면 소비자의 40% 이상이 AI가 민감한 금융 데이터를 오용하여 채택을 제한하는 것에 대해 우려하고 있습니다.
• OCC(Office of the Comptroller of the Money)에 따르면 중형 은행의 30%가 AI를 기존 은행 시스템과 통합하는 데 어려움을 겪고 있어 구현 속도가 느려진다고 보고했습니다.

시장에서의 제품 기회를 위한 고급 AI 기반 사기 탐지 및 예방 시스템 개발

기회

금융 사기의 만성적이고 진화하는 위험은 은행 부문 내에서 고급 AI 기반 탐지 및 예방 구조를 개선하고 배포할 수 있는 좋은 기회를 제공합니다. 기존의 규칙 기반 사기 탐지 방법은 점점 늘어나는 정교한 사기 행위를 따라잡는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 대규모 데이터 세트를 실시간으로 분석하고, 분산된 이상 현상을 인식하고, 복잡한 패턴을 학습하는 기능을 갖춘 AI는 훨씬 더 강력하고 적응 가능한 보호 메커니즘을 제공합니다. 사기 거래를 사전에 식별 및 완화하고, 금전적 손실을 줄이며, 구매자가 사실로 받아들이도록 개선할 수 있는 현재 솔루션에 대한 이러한 요구는 진보적인 AI 기반 사기 방지 제품 및 서비스에 대한 강력한 시장 견인력을 창출합니다. 

• 미국 증권거래위원회(SEC)에 따르면 AI 도구는 규정 준수 검토 시간을 최대 60%까지 줄여 효율성을 크게 높일 수 있습니다.
• FDIC(연방예금보험공사)는 AI 지원 신용 평가가 대출 승인 정확도를 18~22% 향상시켜 대출 기회를 확대한다고 보고했습니다.

 

인간 상호 작용과 신뢰의 침식은 소비자에게 잠재적인 도전이 될 수 있습니다.

도전

AI가 점점 더 은행 서비스에 스며들면서 소비자의 잠재적 임무는 인간 상호 작용의 침식과 그에 따른 고려 사항 감소에 있습니다. 챗봇과 AI 기반 의사결정 접근 방식을 통해 전산화된 고객 지원 방향으로 전환하면 분리감이 생기고 개인별 공감 능력이 상실될 수 있습니다. 소비자는 선택 방법에 대한 투명성이 부족하다고 인식하거나 인간 상호 작용이 제공할 수 있는 안심과 미묘한 지식을 간과하는 경우 특히 복잡한 경제 주제와 관련하여 AI 시스템을 고려하는 것을 주저하게 될 수 있습니다. AI 기반 효율성과 실제 인간 연결 사이의 안정성을 유지하는 것은 은행 AI의 진화하는 환경에서 구매자의 신뢰를 보장하고 신뢰를 조성하는 데 필수적일 수 있습니다.

• 미국 재무부에 따르면 2023년 금융기관을 대상으로 한 사이버 사고가 1,000건 이상 보고되면서 AI 기반 보안 솔루션의 필요성이 강조됐다.
• 미국 노동통계국에 따르면, 은행 부문 내 AI 및 데이터 분석 전문가의 격차가 25%에 달해 도입 속도가 느려지고 있습니다.

 

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은행 시장의 AI지역적 통찰력

• 북아메리카 

북미는 은행 AI 분야에서 성숙하고 기술적으로 발전된 시장을 대표합니다. 이 위치는 주요 통화 시설이 강력하게 존재하고 우수한 기술의 채택률이 높다는 장점이 있습니다. 북미 지역의 의식은 보다 적합한 고객 경험, 최첨단 사기 탐지 및 규제 준수를 위해 AI를 활용하는 데 중점을 두고 있습니다. 강력한 기록 인프라와 지원 규제 환경은 비록 소비자 안전과 기록 개인 정보 보호를 강력하게 강조하고 있지만 미국 AI 은행 시장 내 수많은 은행 운영 전반에 걸쳐 AI 패키지의 성장에 마찬가지로 기여합니다.

• 유럽 

유럽은 특히 데이터 개인 정보 보호(GDPR)와 관련된 엄격한 규제 프레임워크와 고객 중심 및 혁신에 대한 강력한 강조를 통해 은행 부문 AI에 대한 중요하고 발전하는 시장을 보여줍니다. 주변에서는 사기 예방, 위협 관리 및 개인화된 금전 제공을 위해 AI에 대한 상당한 규모의 투자가 이루어지고 있습니다. 오픈뱅킹 프로젝트는 안정적인 데이터 공유와 새로운 금융 서비스 및 상품 개발을 통해 AI 기반 혁신을 촉진하는 데에도 중요한 역할을 하고 있습니다. 유럽 ​​은행들은 효율성을 개선하고 다양하고 엄청나게 규제되는 환경에서 공격적인 자세를 유지하기 위해 AI를 점점 더 탐구하고 있습니다.

• 아시아

아시아 태평양 지역은 은행 AI를 위한 역동적이고 예상치 못하게 확장되는 시장으로 떠오르고 있습니다. 디지털에 능숙한 대규모 대중의 지원, 인터넷 보급률 증가, 당국의 지원 업무에 힘입어 이 지역의 국제적 위치에서는 다양한 은행 기능 전반에 걸쳐 AI가 광범위하게 채택되는 것을 목격하고 있습니다. 고객 지원을 위한 AI 기반 챗봇부터 경제적 포용 및 사기 탐지를 위한 고급 분석에 이르기까지, 관심 지점은 AI를 활용하여 효율성을 높이고 달성률을 높이며 다양한 고객 기반의 특정 요구 사항을 충족하는 것입니다. 이 지역 내 네오뱅크와 핀테크 그룹의 상승 추진은 또한 AI 기반 솔루션 채택을 가속화하고 은행 부문의 혁신을 촉진하고 있습니다.

주요 산업 플레이어

혁신과 글로벌 전략을 통해 은행 시장 환경에서 AI를 변화시키는 주요 플레이어

전략 혁신과 시장 개발을 통해 기업 분야의 시장 참여자들은 은행 시장의 AI를 형성하고 있습니다. 이들 중 일부는 기능 및 운영 유연성 향상을 위한 보다 스마트한 기술의 사용 외에도 디자인, 제품 재료 및 제어의 발전으로 볼 수 있습니다. 관리자는 신제품 및 프로세스 개발과 제조 범위 확장에 돈을 지출해야 한다는 책임을 인식하고 있습니다. 이러한 시장 확장은 또한 시장 성장 전망을 다양화하고 다양한 산업 분야에서 제품에 대한 더 높은 시장 수요를 달성하는 데 도움이 됩니다.

• 인텔: 인텔의 공식 보고서에 따르면 전 세계 500개 이상의 은행이 인텔 AI 기술을 활용하여 실시간 사기 탐지를 개선하고 거래 모니터링을 최적화합니다.
• 시스코 시스템즈(Cisco Systems): 시스코는 자사의 AI 기반 네트워크 보안 솔루션이 전 세계 1,000개 이상의 금융 기관에 배포되어 사이버 보안과 운영 효율성을 향상시키고 있다고 밝혔습니다.

최고 관리 회사 목록         

• Intel
• Cisco Systems
• Yusys Technologies
• JD
• Fanuc
• ByteDance
• Blue Frog Robotics
• IBM
• Bsh Hausgeräte
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• NVIDIA
• Hewlett Packard Enterprise
• Alibaba
• SAP
• Huawei

주요 산업 발전

2024년: 에이전트 AI와 AI 부조종사의 출현은 은행 내 AI 기능의 상당한 변화를 나타냅니다. 기본적으로 고객 지향 패키지를 넘어 이러한 AI 도우미는 금융 기관 직원을 직접 지원하도록 설계되었습니다. 실시간 통찰력을 제공하고, 일상적인 내부 프로세스를 자동화하고, 스마트 조종 기능을 제공함으로써 이러한 AI 부조종사는 직원이 더 많은 정보에 입각한 결정을 내리고, 생산성을 향상시키며, 더 뛰어난 맞춤형 친환경 고객 지원을 제공할 수 있도록 지원합니다. 이러한 추세는 은행 업무 흐름 전반에 걸쳐 인간의 재능을 강화하는 AI의 역량에 대한 평판이 높아지고 있음을 강조하며, 이는 운영 성과를 향상하고 직원 효율성을 높이는 데 중요합니다.

보고서 범위

이 보고서는 독자가 은행 시장의 글로벌 AI를 여러 각도에서 포괄적으로 이해할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하는 과거 분석 및 예측 계산을 기반으로 하며 독자의 전략 및 의사 결정에 충분한 지원을 제공합니다. 또한 이 연구는 SWOT에 대한 포괄적인 분석으로 구성되어 있으며 시장 내 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 향후 몇 년 동안 응용 프로그램이 궤적에 영향을 미칠 수 있는 동적 범주와 잠재적인 혁신 영역을 발견하여 시장 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사합니다. 이 분석은 최근 추세와 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장 경쟁사에 대한 전체적인 이해를 제공하고 성장 가능한 영역을 식별합니다.

이 연구 보고서는 양적 및 질적 방법을 모두 사용하여 시장 세분화를 조사하여 시장에 대한 전략적 및 재무적 관점의 영향을 평가하는 철저한 분석을 제공합니다. 또한 보고서의 지역 평가에서는 시장 성장에 영향을 미치는 지배적인 공급 및 수요 요인을 고려합니다. 주요 시장 경쟁업체의 점유율을 포함하여 경쟁 환경이 꼼꼼하게 자세히 설명되어 있습니다. 이 보고서에는 예상되는 기간에 맞춰진 독창적인 연구 기술, 방법론 및 핵심 전략이 포함되어 있습니다. 전반적으로 이는 전문적이고 이해하기 쉽게 시장 역학에 대한 귀중하고 포괄적인 통찰력을 제공합니다.