은행 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형 (하드웨어, 소프트웨어, 서비스) 및 응용 프로그램 (분석, 챗봇, 로봇 프로세스 자동화 (RPA)) 및 지역 통찰력 및 2033 년의 AI.

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은행 시장 개요의 AI

은행 시장의 글로벌 AI는 2024 년에 약 91 억 달러에 달했으며 2025 년에 202 억 2 천 2 백만 달러에 도달 할 것으로 예상되며 2033 년까지 53.75 억 달러로 2025 년에서 2033 년까지 약 23.8%로 발전했습니다.

Modern Banking은 새로운 운영 모델과 금융 기관이 AI 기술의 구현을 통해 고객과 거래 할 수있는 새로운 방법을 제시합니다. 은행 기관은 언어와 정보를 처리하는 동안 데이터에서 학습하는 기술을 구현하고 작업을 자동화하고 데이터로부터 귀중한 통찰력을 얻고 현명한 결정을 내립니다. 이 기술을 통해 조직은 미래의 결과를 예측하고, 사기 활동을 감지하고, 모든 은행 분야에서 고객 서비스를 향상시킬 수 있습니다. 은행은이 기술에 의존하여 전체 시장 이해를 획득하고 고객 지식을 완료하여 광범위한 청중에게 개별화 된 서비스를 제공 할 수 있습니다.

은행 운영에서 AI의 전세계 시장 부문은 상당한 확장을 보여줍니다. 이 확장은 금융 기관이 AI 기술 채택을 통해 운영 성과를 향상시켜 비즈니스 프로세스를 단순화하고 보안 시스템을 강화하면서 고객 서비스 상호 작용을 개선하기 때문에 발생합니다. 이러한 확장은 주로 사기 탐지 및 위험 관리 및 개인화 된 서비스 제공에 대한 방대한 데이터 세트를 처리하기 때문에 발생합니다.

전 세계 현대 은행은 운영을 위해 AI 솔루션을 집중적으로 구현하고 있습니다. 이 시스템은 사기를 방지하기위한 의심스러운 패턴을 식별하기 위해 수많은 거래를 동시에 검사합니다. AI 플랫폼을 통해 고객은 개별화 된 고객 경험을 만드는 맞춤형 지침 및 유용한 경고를받습니다. 신용 점수 및 위험에 대한 평가 프로세스는 이제 확장 된 정보 형식을 활용하여 AI의 도움으로 정확하고 공평한 결정을 초래합니다. 사람들은 질문 응답과 효율적인 거래 관리를 통해 인스턴트 고객 서비스를 제공하기 위해 가상 지수와 함께 인공 지능 구동 챗봇에 점점 더 의존하고 있습니다. 전세계 은행은 AI 기술을 구현하면 고객 만족도 수준을 향상시키면서보다 효율적이고 운영을 확보 할 수 있기 때문입니다.

Covid-19 영향 

은행 시장 산업의 AI는 Covid-19 Pandemic 동안 원자재 모래 공장 폐쇄 부족으로 인해 부정적인 영향을 미쳤습니다.

전 세계 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며, 시장은 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 낮은 수요를 경험했습니다. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 성장은 시장의 성장에 기인하며, 전염 전 수준으로 돌아 오는 수요에 기인합니다.

은행 시장은 Covid-19 Pandemic이 시작된 후 더 빠른 속도로 AI를 채택했습니다. 은행은 잠금 및 소셜 거리 프로토콜이 온라인 플랫폼으로 광범위한 움직임을 일으킨 후 디지털 채널 개발 속도를 높여야했습니다. 디지털 상호 작용의 증가로 인해 더 높은 웹 사이트 트래픽 패턴을 처리하고 디지털화 된 비즈니스 시스템에서 로봇 고객 서비스 및 사기 방어 메커니즘을 제공하기 위해 고급 AI 솔루션이 필요했습니다. 전염병은 전통적인 역사적 데이터 기반 비즈니스 모델에 도전하여 은행이 위험 분석을위한 실시간 적응 결정 시스템을 제공하기 위해 AI 시스템을 사용하도록 유도했습니다. 은행 부문은 인공 지능 기술에 대한 투자 증가를 실행했습니다. 기관은 AI가 운영 효율성과 비즈니스 연속성을 유지하고 위기 기간과 그 이후의 진화하는 고객 기대를 제공하는 데 근본적인 역할을했기 때문입니다.

최신 트렌드

Genai를 통한 고객 경험이 향상되어 시장 성장을 주도합니다

Genai (Generative AI)를 통한 고객 경험이 향상되면 은행이 고객과 상호 작용하는 방식이 크게 전환됩니다. 고급 AI 알고리즘과 결합 된 대형 언어 모델을 통해 은행은 챗봇 및 가상 어시스턴트를 사용하여 문맥 상호 작용을 모방하는 대화식 대화를 만들고 상황에 맞는 메시지와 정서적 표현, 독창적 인 사용자 목표를 이해할 수 있습니다. 이 시스템은 24/7 인스턴트 지원을 가능하게하는데, 이는 지출 패턴 설명에서 맞춤형 재무 지침에 이르기까지 다양한 고객 질문을 해결하여 대기 시간을 단축하고 더 나은 고객 만족도를 달성합니다. Genai는 광범위한 데이터 세트에 대한 깊은 분석을 수행하여 제품 및 지침에 대한 개별화 된 제안을 제공하고, 사전 조언을 제공하여 고객 애착 및 헌신을 강화합니다. 에이전시 AI는 은행이 직원들에게 모든 고객 상호 작용을 통해 더 나은 전반적인 은행 경험을 창출하는 향상된 공감과 함께 더 나은 정보를 제공하고 더 빠른 서비스를 제공하는 인스턴트 Genai 지원을 제공 할 수 있도록 허용합니다.

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은행 시장의 AI분할

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스로 분류 할 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 : Banking Marketplace의 AI의 소프트웨어 클래스에는 사기 탐지, 고객 서비스 자동화, 위협 제어 및 개인화 된 재정 조언과 같은 의무에 사용되는 광범위한 AI 기반 패키지, 플랫폼 및 도구가 포함되어 있습니다.

• 서비스 : Banking Marketplace에서 AI의 오퍼링 단계에는 공급 업체 및 전문가가 제공하는 전문가의 이해, 컨설팅, 구현 및 리노베이션 원조가 포함되어 있으며 은행이 AI 솔루션을 결합하고 최적화하는 데 도움이됩니다.

응용 프로그램에 의해

응용 프로그램을 기반으로 글로벌 시장은 분석, 챗봇 및 로봇 프로세스 자동화 (RPA)로 분류 할 수 있습니다.

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

• 챗봇 : AI 챗봇은 은행을 통해 배치되어 후원자 상호 작용을 자동화하여 쿼리에 대한 즉각적인 응답을 제공하고 서비스를 통해 고객을 안내하며 뱅킹 데이터 및 시계 주변의 지원에 대한 접근성 향상을 제공합니다.

• 로봇 프로세스 자동화 (RPA) : 뱅킹의 로봇 프로세스 자동화는 AI가 구동하는 소프트웨어 로봇을 활용하여 수많은 운영 프로세스에서 반복적이고 규칙적으로 기반을 둔 책임을 자동화하여 확장 된 효율성, 실수 감소 및 고급 원조 할당을 자동화합니다.

시장 역학

시장 역학에는 시장 상황을 진술하는 운전 및 제한 요인, 기회 및 도전이 포함됩니다.                          

운전 요인

시장을 늘리기 위해 운영 효율성 및 비용 절감 향상

향상된 운영 효율성과 비용 절감은 은행 시장 성장의 AI의 주요 요인입니다. 금융 기관은 RPA (Robotic Process Automation)를 AI 솔루션의 일부로 활용하여 부서 전체에 걸친 반복적 인 작업을 자동화하고 운영자는 재무 기관 데이터 입력을 수행하고 조정 확인을 수행하고 준수 점검을 수행하고 보고서를 준비합니다. 자동화 프로세스는 처리 기간을 간소화하면서 인간의 실수를 줄이고 가치 기반 직원은 중요한 고객 관련 과제에 중점을 둘 수 있습니다. 워크 플로 관리의 AI 중심 향상은 최적화 된 자원 사용 및 최소화 된 인간 노동을 통해 더 나은 조직 성과와 함께 실질적인 재정적 이점을 제공하여 경쟁 환경에서 운영하는 은행에 매력적인 투자 옵션이됩니다.

시장 확장을위한 고객 경험과 개인화 향상         

경이로운 고객 경험 요구 사항은 은행 운영에서 AI의 강력한 성장의 주요 힘으로 작용합니다. 금융 고객은 모든 디지털 채널을 통해 원활하게 받아야하는 자동화 된 개인화 된 재무 경험을 요구합니다. 최첨단 챗봇 및 우수한 분석을 포함한 AI 기술을 통해 은행은 성격 소비자 요구, 옵션 및 행동을 탁월한 수준으로 이해할 수 있습니다. 은행은 과다한 개인화 된 제품 제안, 사전 재정 조언 및 현장 24/7 도움을 제공함으로써 더 강력한 소비자 관계를 장려하고 만족도를 높이며 충성도를 구성 할 수 있습니다. 맞춤형 연구를 통한 수수료 증가에 대한 이러한 인식은 주요 차별화 요소이며, 금융 시설은 고객 참여 및 전력 시장 성장을 리모델링 할 수있는 AI 솔루션에 돈을 투자하도록 강요합니다.

구속 요인

데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제는 시장 성장을 방해합니다

은행 시장 내부의 AI 통합에 대한 상당한 장애물은 통계 안전 및 프라이버시를 둘러싼 중요한 문제에 있습니다. 금융 기관은 거대한 양의 대단한 민감한 고객 데이터를 관리하여 사이버 공격 및 정보 위반을 목표로합니다. 이러한 기록을 정기적으로 연구하고 처리하는 데 의존하는 AI 답변의 배치는 잠재적 인 취약점에 대한 불안과 무단 입력 또는 오용의 위험에 대한 불안을 제기합니다. 또한 엄격한 정보 안전 정책과 개인 정보 보호 권한에 대한 소비자 초점이 높아지면 강력한 보안 기능과 명백한 통계 거버넌스 프레임 워크가 필요합니다. 데이터의 안전 및 도덕 관리를 보장하는 데 어려움은 AI 기술을 완전히 수용 할 때 은행들 사이에 망설임을 일으켜 시장의 용량 증가에 대한 제한 구성 요소로서 수행 할 수 있습니다.

기회

시장의 제품 기회를위한 고급 AI 기반 사기 탐지 및 예방 시스템 개발

금융 사기의 만성적이고 발전하는 위험은 은행 부문 내에서 고급 AI 기반 탐지 및 예방 구조의 개선 및 배치를위한 좋은 기회를 제공합니다. 전통적인 규칙 기반 사기 탐지 방법은 종종 점점 더 정교한 사기꾼 활동과 보조를 맞추기 위해 고군분투합니다. AI는 대규모 데이터 세트를 실시간으로 분석하고 확산 된 이상을 인식하고 복잡한 패턴을 배우고 훨씬 더 튼튼하고 적응 형 보호 메커니즘을 제공합니다. 사기 거래를 적극적으로 식별하고 완화 할 수있는 현재 솔루션에 대한 이러한 수요, 금전적 손실을 줄이며, 구매자가 진보적 인 AI-Pushed 사기 예방 제품 및 서비스에 대한 강력한 시장 풀을 만들어 내면서 구매자를 수용 할 수 있습니다. 

도전

인간의 상호 작용과 신뢰의 침식은 소비자에게 잠재적 인 도전이 될 수 있습니다.

AI가 은행 서비스에 점점 더 스며 들면서 소비자들에게 잠재적 인 사명은 인간의 상호 작용의 침식과 관련 감소에 있습니다. 챗봇과 AI 중심 의사 결정 접근법을 통한 컴퓨터 고객 지원의 방향으로의 전환은 분리감과 개인화 된 공감의 상실을 유발할 수 있습니다. 소비자는 AI 시스템, 특히 복잡한 경제 주제로 AI 시스템을 고려하는 것을 주저하는 것으로 판명되었을 것입니다. 선택의 여지가있는 방법이나 인간의 상호 작용이 제공 할 수있는 안심과 미묘한 지식을 간과하는 경우 투명성이 부족하다는 것을 인식하는 경우. AI 기반 효율성과 실제 인간 연결 사이의 안정성을 유지하는 것은 구매자의 신뢰를 보장하고 은행에서 AI의 진화하는 환경 내에서 신뢰를 촉진하는 데 필수적 일 수 있습니다.

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은행 시장의 AI지역 통찰력

• 북아메리카 

북미는 은행에서 AI를위한 성숙하고 기술적으로 진보 된 시장을 대표합니다. 이 위치는 주요 통화 시설의 강력한 존재와 우수한 기술의 높은 채택률로 인한 이점이 있습니다. 북미의 의식은보다 적합한 후원자 경험, 최첨단 사기 탐지 및 규제 준수를 위해 AI를 활용하는 데 더 가깝습니다. 강력한 기록 인프라와 지원 규제 환경은 소비자 안전 및 기록 프라이버시에 대한 견고한 강조가 있지만, 은행 시장의 미국 AI 내 수많은 은행 운영에서 AI 패키지의 성장에 기여합니다.

• 유럽 

유럽은 은행에서 AI를위한 중요한 시장을 보여 주며, 특히 데이터 프라이버시 (GDPR), 고객 중심성 및 혁신에 대한 강조를 중심으로 엄격한 규제 프레임 워크를 혼합하여 주도합니다. 인근은 사기 예방, 위협 관리 및 개인화 된 금전적 제공에 대한 AI에 대한 좋은 크기의 투자를보고 있습니다. 개방형 뱅킹 프로젝트는 안정적인 데이터 공유와 새로운 금융 서비스 및 제품 개발을 허용함으로써 AI 중심 혁신을 육성하는 데 중요한 역할을하고 있습니다. 유럽 ​​은행은 점점 더 효율성을 향상시키고 다양한 규제 조경에서 효율성을 향상시키고 공격적을 유지하고 있습니다.

• 아시아

아시아 태평양 지역은 은행에서 AI의 역동적이고 예상치 못한 확장 시장으로 떠오르고 있습니다. 크고 디지털 방식으로 정통한 대중의 도움을 받아 인터넷 침투가 커지고 지원 당국의 업무를 수행 한이 지역의 국제 지역은 다양한 은행 기능 전체에서 AI의 막대한 채택을 목격하고 있습니다. 고객 지원을위한 AI 구동 챗봇에서 경제 포용 및 사기 탐지를위한 고급 분석에 이르기까지, 관심 지점은 AI를 활용하여 효율성을 높이고, 달성을 높이며, 다양한 고객 기반의 특정 요구를 충족시키는 데 있습니다. 이 지역 내부의 Neobanks 및 Fintech 그룹의 상향 추진은 또한 AI-Pushed 솔루션의 채택과 은행 부문의 혁신을 조성하는 것을 가속화하고 있습니다.

주요 업계 플레이어

혁신 및 글로벌 전략을 통해 은행 시장 환경에서 AI를 변화시키는 주요 업체

전략 및 시장 개발의 혁신을 통해 기업 분야의 시장 플레이어는 은행 시장에서 AI를 형성하고 있습니다. 이들 중 일부는 기능 향상 및 운영 유연성을 향상시키기 위해 더 똑똑한 기술을 사용하는 것 외에도 설계, 재료 및 제어 제품의 발전으로 볼 수 있습니다. 관리자는 신제품 및 프로세스 개발에 돈을 쓰고 제조 범위를 확장 할 책임을 알고 있습니다. 이 시장 확장은 또한 시장 성장 전망을 다양 화하고 수많은 산업에서 제품에 대한 시장 수요가 높아지는 데 도움이됩니다.

최고 관리 회사 목록         

• Blue Frog Robotics (France)
• BSH Hausgeräte (Germany)
• Fanuc (Japan)
• AWS (U.S)
• SAP (Germany)
• IBM (U.S)
• Intel (U.S)
• Cisco Systems (U.S)
• NVIDIA (U.S)
• Hewlett Packard Enterprise (U.S)
• JD (China)
• Baidu (China)
• Alibaba (China)
• Huawei (China)
• ByteDance (China)
• Yusys Technologies (China)

주요 산업 개발

2024: 에이전트 AI 및 AI 사본의 출현은 뱅킹 내부의 AI 기능에서 상당한 변화를 나타냅니다. 기본적으로 고객을 향한 패키지를 넘어서 AI 보조원은 금융 기관 직원을 직접 돕기 위해 설계되었습니다. 실시간 통찰력을 제공하고, 일상적인 내부 프로세스를 자동화하고, 스마트 스티어링을 제공함으로써,이 AI Copilots는 직원들이 더 많은 정보를 얻은 결정을 내리고, 생산성을 향상 시키며, 더 큰 맞춤형 및 녹색 고객 지원을 제공 할 수 있도록 강화합니다. 이 추세는 은행 워크 플로 전체에서 인간의 인재를 강화할 수있는 AI의 능력에 대한 명성이 높아지고, 운영 성과가 진행되고 더 나은 근로자 효율성에 중요합니다.

보고서 적용 범위

이 보고서는 독자들이 여러 각도에서 은행 시장의 글로벌 AI에 대한 포괄적 인 이해를 얻는 데 도움이되는 역사적 분석 및 예측 계산을 기반으로하며,이 연구는 또한 독자의 전략 및 의사 결정에 충분한 지원을 제공하며 SWOT에 대한 포괄적 인 분석을 구성하고 시장 내에서 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 그것은 다가오는 해에 응용 프로그램이 궤적에 영향을 줄 수있는 역동적 인 범주와 잠재적 혁신 영역을 발견함으로써 시장 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사합니다. 이 분석에는 최근 동향과 역사적 전환점이 모두 고려되어 시장 경쟁 업체에 대한 전체적인 이해를 제공하고 성장을위한 유능한 영역을 식별합니다.

이 연구 보고서는 정량적 및 질적 방법을 모두 사용하여 시장에 대한 전략 및 재무 관점의 영향을 평가하는 철저한 분석을 제공하여 시장의 분할을 검토합니다. 또한 보고서의 지역 평가는 시장 성장에 영향을 미치는 지배적 인 공급 및 수요력을 고려합니다. 경쟁 환경은 상당한 시장 경쟁 업체의 주식을 포함하여 세 심하게 상세합니다. 이 보고서는 비 전통적인 연구 기술, 방법론 및 예상 시간 프레임에 맞게 조정 된 주요 전략을 통합합니다. 전반적으로, 그것은 전문적이고 이해할 수있는 시장 역학에 대한 귀중하고 포괄적 인 통찰력을 제공합니다.