은행 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석의 빅 데이터 분석, 유형 (사기 탐지, 위험 관리, 고객 분석, 규정 준수 도구) 및 애플리케이션 (소매 뱅킹, 투자 은행, 기업 뱅킹) 및 지역 예측 2034

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은행 시장 개요의 빅 데이터 분석

은행 시장 규모의 글로벌 빅 데이터 분석은 2025 년 80 억 달러로 추정되며 2034 년까지 2,83 억 달러로 확대되며 CAGR 10.48%로 증가했습니다.

은행은 빅 데이터 분석을 사용하여 많은 유형의 데이터를 수집하고 연구하여 그들로부터 배우고 중요한 전략과 접근 방식을 결정하는 데 도움을줍니다. 정보의 범위는 거래 기록, 계정 사용, 고객과의 대화 및 소셜 참여, 시장에서 일어나는 일 및 경제 측정과 같은 내부 데이터입니다. 은행에는 예측 모델링, 머신 러닝 및 데이터 마이닝과 같은 고급 분석이 포함되어 각 고객을 완전히 이해하고, 정확성을 높이고 신용 위험을 평가하고, 사기성이 발생하고, 서비스를 개인화하고, 운영 방식을 향상시키고, 모든 관련 규칙에 순종합니다.

은행은 데이터 볼륨이 높고 개별 접근 방식에 대한 고객의 요구가 변경되며, 빠르게 디지털화되는 시장에서 경쟁력을 유지하는 은행의 중요성으로 인해 은행 시장에서 빅 데이터 분석에 긍정적 인 변화가 있습니다. 업계의 보고서에 따르면 은행은 앞으로 나아가는 데 시장이 매우 중요해질 것으로 예상됩니다.

많은 국가에서 은행은 분석을 위해 빅 데이터를 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 전세계 기업들은 시장 위치를 강력하게 유지하기 위해 이러한 기술로 전환하고 있습니다. 글로벌 수준에서 빅 데이터는 이제 사기를 더 잘 식별하고 위험을 평가하고 고객이 개별적으로 접근하는 방법을 개선하며 내부 워크 플로우를보다 효율적으로 만드는 데 사용됩니다. 단순히 데이터를 저장하는 대신, 은행은 현재 고객이 요구하는 것을 추측하고 위험을 해결하며 이익을 높이고 은행 업계를 크게 변화시키기 위해 현명하게 사용하고 있습니다.

Covid-19 영향 

은행 시장 산업의 빅 데이터 분석은 Covid-19 Pandemic 동안 공장 폐쇄로 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.

COVID-19의 결과로 빅 데이터 분석은 은행 분야에서 훨씬 더 흔해졌습니다. 은행이 지점을 폐쇄하고 대부분의 사업을 디지털로 옮겼 으면 그 어느 때보 다 더 많은 거래와 데이터로 늪에 빠졌습니다. 이는 고객이 행동하는 방식을 더 잘 이해하고, 현금을 관리하고, 불안정한 시간 동안 신용 위험을 확인하고, 디지털 사기가 증가하는 것을 발견하기 위해 빅 데이터 분석을 신속하게 개선해야한다는 것을 의미했습니다. 위기는 은행이 데이터를 사용하여 신속하게 반응해야한다는 것을 분명히했기 때문에 대출 실패를 발견하고 고객과의 상호 작용 방식을 사용자 정의하고 사기를 조기에 포획하는 고급 방법에 집중했습니다. Covid-19는 은행이 데이터 사용을 시작하고 디지털로 더 많이 전환하여 금융 업계에서 빅 데이터 분석을 더 많이 사용하게되었습니다.

최신 트렌드

시장 성장을 주도하기위한 대인 관계 및 고객 중심성

대인 관계와 고객을 우선하는 것은 이제 뱅킹에서 빅 데이터 분석의 변화를 주도하는 최고의 트렌드입니다. 고객의 이름을 사용하는 것 외에도 비즈니스는 AI 및 머신 러닝에서 강화 된 대규모 실시간 데이터를 사용하여 개인으로 이해합니다. 은행이 트랜잭션 행동, 지출 습관, 고객이 인생에서 겪는 고객, 디지털 활동 및 더 넓은 시장 동향을 살펴보면 고객의 요구를 예측하고 사전에 조언과 서비스를 제공 할 수 있습니다. 이로 인해 고객은 대상 신용 카드 거래, 맞춤형 투자 조언, 비상 자금을 늘리는 알림 및 지역 서비스를받습니다. 고객이 상호 작용할 때마다 적시에 관련된 경험을 제공함으로써 은행은 고객이 참여하는 방법을 개선하고, 존중을 구축하고, 시간과 시간을 반복하게 할 수 있습니다.

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은행 시장 세분화의 빅 데이터 분석

유형별

유형을 기반으로 글로벌 시장은 사기 탐지, 위험 관리, 고객 분석, 규정 준수 도구로 분류 할 수 있습니다.

• 사기 탐지 :이 부문에서 빅 데이터 분석은 거래 기록, 정기 모바일 사용자 조치 및 네트워크 불규칙성을 검사함으로써 즉시 사기를 감지하고 방지합니다.

• 위험 관리 : 빅 데이터 분석을 통해 은행은 모델을 만들고 많은 가능한 결과를 분석하여 신용, 시장 및 운영 위험과 같은 중요한 재무 위험을 모니터링하고 처리 할 수 있습니다.

• 고객 분석 :이 카테고리의 분석가는 방대한 고객 데이터를 사용하여 고객을 진정으로 이해하여 서비스를 개인화하고 정밀하게 의사 소통하며 사용자 경험을 높일 수 있습니다.

• 규정 준수 도구 : 빅 데이터 분석으로 인해 금융 기관은 데이터 수집 및 보고서 및 규제 점검에 사용되는 방법을 자동화하여 어려운 규정 준수 요구를 충족시킬 수 있습니다.

응용 프로그램에 의해

응용 프로그램에 따라 글로벌 시장은 소매 은행, 투자 은행, 기업 뱅킹으로 분류 할 수 있습니다.

• 소매 은행 : 금융 서비스에서 빅 데이터 분석은 고객 서비스를 개선하고 각 고객의 제품을 조정하며 프로모션의 성공을 촉진하며 개인 및 소기업 고객의 신용 위험을 제어하는 데 도움이됩니다.

• 투자 은행 : 알고리즘 거래를 처리하고, 시장 동향을 이해하고, 중요한 재무 도구에 대한 위험을 평가하고, 합병 및 인수 실사 실사를 수행하고, 투자 은행은 빅 데이터 분석을 사용합니다.

• 기업 은행 : 빅 데이터 분석을 통해 금융 기관은 대기업 고객의 개별 요구를 이해하고 재무부 관리에주의를 기울이고, 무역 금융 개선, 신용 라인 관리 및 기업 대출 분석을 이해할 수 있습니다.

시장 역학

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

운전 요인

시장을 늘리기 위해 데이터 볼륨 증가

데이터 볼륨 증가는 은행 시장 성장의 빅 데이터 분석의 주요 요인입니다. 거래 중에 사람들이 온라인으로 취하는 모든 조치, 은행, 모바일 앱 사용 또는 고객 서비스에 연락하면 수집중인 많은 정보 모음이 추가됩니다. 우리는 수백만 건의 구조화되지 않은 게시물, 이메일, 논문 및 분석 할 음성 녹음이 있기 때문에 현재 정기적 인 데이터베이스 데이터를 다루고 있습니다. 이 데이터 은행에는 고객, 시장, 효율적인 운영 및 잠재적 위험에 대한 정보가 풍부하다는 것이 은행에 분명합니다. 이 데이터는 매우 크고 관리하기가 어렵 기 때문에 간단한 시스템은 모든 것을 효과적으로 처리 할 수 없기 때문에 최신 빅 데이터 분석 플랫폼이 필요합니다. 이로 인해 데이터의 지속적인 성장으로 은행은보다 강력한 분석 시스템을 찾고 새로운 정보를 활용할 수있는 기능을 구축하려는 노력을 지원합니다.

시장 확장을위한 개인화에 대한 수요 증가      

개인화 된 서비스에 대한 소비자의 욕구 증가는 은행의 빅 데이터 분석 시장 성장의 주된 이유입니다. 이제 고객은 기술 회사와 쇼핑 사이트로부터 개인 권장 사항을 얻었으므로 은행도 동일한 간단하고 맞춤형 지원을 제공하기를 원합니다. 고객은 일반 은행 제품과 메시지가 쓸모 없다고 생각하기 시작했습니다. 빅 데이터로 인해 은행은 이제 각 고객을 개별 그룹으로보고 변화하는 재정 습관, 중요한 삶의 사건, 개인 취향 및 얼마나 많은 위험을 겪을 수 있는지 기록 할 수 있습니다. 고객을 잘 알면 고객이 선호하는 각 고객의 커뮤니케이션 방식에 대해 맞춤형 신용 거래, 유용한 팁, 투자 가능성 및 보안 업데이트를 보낼 수 있습니다. 은행이 고객의 요구를 즉시 식별하고 그에 따라 행동하면, 고객 기반은 전체 판매와 함께 증가하고 빅 데이터 분석 솔루션의 성장을 지원합니다. 

구속 요인

데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제는 시장 성장을 방해합니다

뱅킹 분야의 빅 데이터 분석의 큰 잠재력에도 불구하고 데이터 보안 및 개인 정보 보호의 큰 장애는 성장에 중대한 문제를 일으키고 있습니다. 은행은 개인 및 재무 데이터를 유지하므로 사이버 공격을받는 사람에게 매력적입니다. 단일 보안 위반으로 인해 회사에 큰 손실이 발생하고 명성을 크게 손상 시키며 고객이 회사에 대한 신뢰를 잃을 수 있기 때문에 무단 액세스 및 도난 또는 오용으로부터 보호하는 것이 중요합니다. 게다가 GDPR 및 CCPA와 같은 강력한 세계 개인 정보 규정은 회사가 고객 데이터를 수집, 보존, 작업 및 처리하는 방법을 결정합니다. 규정을 따르지 않으면 은행에 큰 영향을 미쳐 사이버 보안, 암호화 및 데이터 제어 방식에 더 집중하도록 강요합니다. 보안은 이러한 중요한 역할을 수행하기 때문에 빅 데이터 투자와 관련된 많은 프로젝트가 종종 지연되며 일부 금융 회사는 빅 데이터 분석을 완전히 수용하지 않아 전체 시장 확장을 방해 할 수 있습니다.

시장에서 제품 기회를위한 AI 및 머신 러닝 통합

기회

AI 및 ML Technologies를 혼합하면 은행 시장의 빅 데이터 분석에서 신제품에 대한 큰 기회가 열립니다. 이 조합은 정기적 인 데이터 수집뿐만 아니라보다 지능적이고 자립하는 금융 서비스를 제공합니다. 이러한 알고리즘을 계산하면 방대한 데이터 세트를 곧 처리 할 수 있으며, 인간 전문가가 소홀히 할 수있는 훌륭한 관계를 밝혀냅니다. 이로 인해 실시간 사기 탐지 시스템과 같은 세계적 수준의 제품을 구축하고 신용 점수의 위험 분석을 개선하며 시장 동향을보다 정확하게 예측할 수 있습니다. 또한 챗봇과 디지털 어시스턴트는 고객을 돕는 반면, 로보 어드바이저는 많은 고객에게 개인화 된 재정적 조언을 제공합니다. AI와 ML이 계속 증가함에 따라, 특히 생성 및 설명 가능한 AI의 발전 덕분에 은행은 새로운 소득원을 설립하고 운영을 촉진하며 고객이 특별하고 신뢰할 수있는 서비스를받을 수 있도록 할 수 있습니다.

 

알고리즘 편견과 공정성은 잠재적 인 도전이 될 수 있습니다

도전

AI 및 기계 학습은 현재 빅 데이터 분석에서 은행에서 사용하기 때문에 소비자에게 큰 도전은 알고리즘 편견에 관한 공정성입니다. 이러한 시스템은 오래된 데이터를 사용하기 때문에 과거에 존재했던 편견, 불공정 또는 차별을 보일 수 있습니다. 신용 스코어링 모델, 사기 탐지 시스템 또는 개인화 된 추천 엔진의 데이터가 사회를 올바르게 반영하거나 불완전하거나 편견을 갖지 않으면 알고리즘은 결정을 내릴 때 이러한 편견을 악화시킬 수 있습니다. 결과적으로 일부 소비자는 인종에 따라 동일한 혜택이나 서비스를 얻지 못할 수 있으며 여성은 성별 때문에 다른 요율에 직면 할 수 있습니다. 매우 복잡한 AI 모델은 일반적으로 사람들이 쉽게 이해할 수 없으므로 투명성과 책임에 대한 우려를 더욱 악화시킵니다.

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은행 시장 지역 통찰력의 빅 데이터 분석

• 북아메리카

북아메리카는 현재 은행 시장에서 빅 데이터 분석을 이끌고 있습니다. 주로 대형 기술 회사, 잘 발달 된 은행 프레임 워크, 은행의 고급 분석의 조기 및 빈번한 사용 때문입니다. 그들은 고급 시장에서 고객을 행복하게하고, 위험을 제어하며, 경쟁력을 유지하기를 원하기 때문에, 은행 시장의 미국 빅 데이터 분석의 주요 은행은 AI에 많은 돈을 할당하고 빅 데이터를위한 기계 학습에 많은 돈을 할당합니다. 엄격한 규칙으로 인해 측면 데이터는 개인 정보를 효과적으로 처리 할 수 있지만 강력한 준수 및 사기 탐지 방법을 개발해야합니다.

• 유럽

유럽에서는 빅 데이터 분석이 중요하고 규정 및 위험 관리를 강조하기 때문에 은행에서 성장하고 있습니다. GDPR과 같은이 지역의 데이터 개인 정보 보호에 관한 엄격한 규칙으로 인해 은행은 안전한 데이터 분석 프로그램에 대한 투자를 늘 렸습니다. 다양한 엄격한 규칙과 전통적인 은행 시스템으로 인해 까다로워 졌기 때문에 유럽에서 빅 데이터 채택이 느려졌지만 이제는 은행이 현재 작업 방식을 개선하고 고객이 원하는 것에 집중하고 금융 범죄를 다루는 데 도움이된다는 것을 깨닫고 있습니다. 더 많은 회사가 클라우드에서 솔루션을 선택하고 있으며 확장 성과 유연성에 대한 증가하는 요구를 충족시키기 때문입니다.

• 아시아

디지털 구체가 확대되면서 인터넷을 사용하고 중산층의 성장을 더 많이 사용하는 아시아 태평양 지역은 은행의 빅 데이터 분석의 성장의 리더가되고 있습니다. 디지털 뱅킹 및 모바일 거래는 중국과 인도에서 막대한 양의 데이터를 생산하고 있기 때문에 분석 제공 업체가 도움을 줄 수있는 큰 기회가 있습니다. 중동이 북미와 유럽보다 느린 속도로 고급 뱅킹 인프라를 개발하고 있지만, 디지털 서비스에 중점을두고, 모든 사람에게 서비스를 제공하는 데 중점을두고 있으며, 빅 데이터를 사용하는 것은이 지역에 대한 더 큰 투자를 촉진하여 광범위하고 다양한 고객 기반을 수용하고 있습니다.

주요 업계 플레이어

혁신 및 글로벌 전략을 통해 은행 시장 환경에서 빅 데이터 분석을 혁신하는 주요 업체

전략 및 시장 개발의 혁신을 통해 기업 분야의 시장 플레이어는 은행 시장에서 빅 데이터 분석을 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

• 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)

주요 산업 개발

2024 : 이제 생성 AI (Genai)가 AI를 대체하여 새로운 출력, 프로세스 데이터 및 사람처럼 채팅함에 따라 뱅킹을 변환하고 있음이 분명합니다. Genai는 은행에서 고도로 개인화 된 서비스를 제공하고 보고서를 자동으로 준비하고 대출 절차를 순조롭게하고 개발자를위한 코드를 만듭니다. 동시에 설명 가능한 AI (XAI)의 요구 사항이 더 시급 해지고 있습니다. 인공 지능은 신용 결정을 내리고 사기를 찾는 등 은행을 운영하는 데 매우 중요하기 때문에 고객 및 규제 기관에서 내부 직원에 이르기까지 모든 사람은 이러한 모델의 작동 방식을 명확하게해야합니다. Xai를 사용하면 은행은 AI 결정에 도달하고 편견을 찾고, 규칙을 준수하고, 고객으로부터 더 많은 신뢰를 얻는 방법을보고 따르고 따라갈 수 있습니다.

보고서 적용 범위

이 보고서는 독자들이 여러 각도에서 은행 시장의 글로벌 빅 데이터 분석에 대한 포괄적 인 이해를 얻는 데 도움이되는 과거 분석 및 예측 계산을 기반으로하며 독자의 전략 및 의사 결정에 충분한 지원을 제공합니다. 또한이 연구는 SWOT에 대한 포괄적 인 분석으로 구성되며 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 분석은 최근 동향과 역사적 전환점을 모두 포함하여 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.