フィンテック向けAI市場 - 市場シェア分析、市場規模、業界動向、数値データおよび成長率予測レポート（2019年〜2029年） ‐ 通信/IT市場

主なハイライト

• 金融機関は、メインフレームコンピュータとリレーショナルデータベースの早期導入者でした。彼らは次の計算能力のレベルを心待ちにしていました。人工知能（AI）は、人間の知性の側面から派生した手法を広範囲に適用することで、結果を改善します。過去数年間の計算の軍拡競争は、フィンテック企業に革命をもたらしました。機械学習、AI、ニューラルネットワーク、ビッグデータ分析、進化的アルゴリズムなどの技術により、コンピュータはこれまで以上に巨大で多様で深いデータセットを処理できるようになりました。

さらに、AIと機械学習は、銀行とフィンテックに利益をもたらしています。なぜなら、彼らは顧客に関する膨大な情報を処理できるからです。このデータと情報は、顧客が望むタイムリーなサービスや製品についての結果を得るために比較されており、これが基本的に顧客関係の構築に役立っています。

• さらに、機械学習は前例のない速度で採用されており、特に傾向モデルを作成するために使用されています。銀行や保険会社は、ウェブやモバイルアプリケーション向けに機械学習ベースのソリューションを導入しています。これにより、リアルタイムで顧客の行動データに基づいて製品の傾向を予測することにより、リアルタイムでのターゲットマーケティングがさらに強化されました。


• いくつかの市場の incumbents は、銀行のための AI チャットボットのように、明示的にソリューションを提供することでニッチを確立しています。たとえば、2021年6月、Talisma と Active.Ai は、会話型 AI を活用したチャットボットを使用して BFSI における顧客体験の向上を可能にするために提携しました。

さらに、いくつかのクレジットカード会社は、誤検知を減少させるために既存の詐欺検出ワークフローに予測分析を導入しています。研究された市場は、クレジットカード会社やその他の金融機関向けにAIベースのマネーロンダリング防止（AML）および詐欺検出ソリューションを提供する複数の企業によってさらに活性化しています。
例えば、2022年6月に、AI駆動のマネーロンダリング防止（AML）ソフトウェアの開発者であるLucinityが、詐欺管理会社SEONと提携し、AMLコンプライアンスソフトウェアにリアルタイム詐欺防止機能を組み込むことになりました。SEONの詐欺防止ソリューションはLucinityのプラットフォームを通じて利用可能となり、顧客にはトランザクションモニタリングからリアルタイムの詐欺検出および防止までのコンプライアンスリスクサービスが提供されます。

• さらに、AIに対応したインフラは効率的なデータ管理が可能であり、十分な処理能力を持ち、俊敏で柔軟性があり、スケーラブルで、異なるデータ量に対応できる能力を持っている必要があります。したがって、フィンテックの小規模企業にとって、AIをサポートするために必要なハードウェアとソフトウェアの要素を揃えることはより難しくなるでしょう。さらに、AIとディープラーニングアプリケーションの民主化が進む中、テクノロジー企業だけでなく、中小企業にとっても実現可能になっています。AIの仕事をするためのAI専門家の需要が急増しており、訓練されたリソースの不足がフィンテックにおけるAIの主要な課題となっています。

• 人工知能は、金融詐欺や不正行為を迅速かつ効果的に検出する方法を特定するのに役立ちます。人工知能を使用すると、機械は膨大なデータセットを正確に処理することができ、人間が苦労することもあります。詐欺検出における人工知能の利用にはさまざまな利点があります。迅速に計算できる能力は、AIと機械学習のよく知られた利点です。これにより、取引方法や支払いなど、ユーザーのアプリ使用習慣を理解することができ、リアルタイムで異常を検出します。手動の手法よりも効率的であるため、偽陽性を減らし、専門家がより複雑な問題に集中できるようになります。


• 新しい調査によると、詐欺調査士（ACFE）と分析の先駆者であるSASが実施した調査によれば、昨年、詐欺検出のための人工知能（AI）および機械学習（ML）の利用が国際的に増加しました。この調査によれば、13%の組織が詐欺を検出し抑止するために人工知能（AI）と機械学習を利用しており、さらに25%が今後1年または2年以内にそれを計画していることがわかりました。これは約200%の成長を示しています。この調査によると、詐欺調査士はこのことと、広範囲に普及している他の詐欺防止技術の進展を特定しました。

インド準備銀行（RBI）は、2022会計年度にインド全土で約9,103件の銀行詐欺事件が報告されたとさらに述べています。これは前年を上回るもので、過去10年間の傾向を逆転させました。銀行詐欺の総額は1.38兆インドルピーから6040億インドルピーに減少しました。このような銀行詐欺事件の急増により、AI市場のプレイヤーは顧客の幅広いニーズに応えるための新しいソリューションやツールを開発することができるでしょう。
- 市場のプレーヤーは顧客により良いサービスを提供するために協力しています。例えば、2023年2月にマスターカードは、詐欺、拒否、チャージバックに対処し、買収者のコストとリスクを最小限に抑えるために、中東およびアフリカのデジタルコマースの主要プロバイダーであるネットワークインターナショナルと提携しました。この協力を通じて、ネットワークはマスターカードのBrighterion人工知能（AI）技術を地域全体に展開し、買収者や企業に対して取引詐欺のスクリーニングや商人の監視を提供します。
- さらに、2022年3月に、Shift Technology（AI駆動の意思決定自動化および最適化ソリューションを提供する企業）とDuck Creek Technologies（P&C保険業界向けのテクノロジーソリューションのグローバルプロバイダー）は、2022年にAI対応の詐欺検出機能を市場に提供するためのソリューションパートナーシップを発表しました。統合が完了すると、Duck Creek Claimsのユーザーは、請求管理ソフトウェアシステムにリアルタイムの詐欺警告を直接受け取ることができます。

北米は、AIソフトウェアおよびシステムの主要な供給者、金融機関のAIプロジェクトへの投資、そしてほとんどのAI in Fintechソリューションの採用が相まって、Fintech市場で支配的になると予想されています。この地域は、今後数年間でこの分野での重要な成長を経験すると期待されています。さらに、北米は多くのAI Fintech企業のビジネス拠点として機能しており、Sidetradeのような企業がカナダのカルガリーに北米の事業を展開することを選んでいます。

• 政府の取り組みとAIへの投資が市場を推進します。2022会計年度において、米国政府はスタンフォード大学の最近の研究データによると、人工知能（A.I.）契約に33億米ドルを支出しました。連邦政府機関による技術への支出は、2021年の27億米ドルから年間6億米ドル以上増加し、意思決定科学、コンピュータビジョン、および自律セグメントが投資の大部分を受けました。2017年、米国政府が人工技術に13億米ドルを支出して以来、A.I.契約に対する総支出は2.5倍以上増加しました。


• 市場の参加者は、その地域の顧客により良いサービスを提供するために協力しています。例えば、2022年8月に、NACUSOの「年度CUSO賞」を受賞し、より良いスコアリングを通じてクレジットアクセスの改善に取り組むZest AIが、世界的なデータ、分析、テクノロジー企業であるEquifax, Inc.とのパートナーシップを発表しました。この協力により、Zest AIのアンダーライティング技術を使用するクレジットユニオンは、Equifaxが提供するより多くのデータを分析し、これまでのところ銀行サービスを利用できなかった人々を特に対象にして、より迅速に多くの申請を受け入れることができるようになります。これは、Zest AIにとって全国消費者信用報告機関との初めての大きな流通関係です。


• いくつかの企業のソリューションは、次の最適アクションソフトウェアを使用して小売銀行業務を成長させ、金融詐欺を検出・対抗し、マルチチャネル顧客体験ソリューションで顧客関係を改善するのに役立ちます。例えば、2022年4月、コラボレーティブアカウント受取におけるプレーヤーであるVersapayは、本日、米国に拠点を置くフィンテックスタートアップDadeSystemsの買収を完了したと発表しました。この買収により、Versapayの受取勘定（AR）自動化ソリューションの範囲が拡大し、AIと機械学習機能も強化されました。また、Versapayの企業および中堅市場のプレゼンスを広げるとともに、成長するスタッフに重要なスキルを追加します。


• この地域の銀行は、データの記録と詐欺対策にブロックチェーン技術を使用し始めています。ブロックチェーンは各取引の詳細を記録し、ハッカーの試みを検出しやすくします。この技術は世界的な支払いを可能にし、低手数料で迅速な取引を実現します。ブロックチェーンの分散台帳技術（DLT）は、異なる店舗や分散ネットワーク全体でデータを記録し共有するのを助けます。さらに、暗号化およびアルゴリズム的な手法が金融ネットワーク全体でデータを同期させます。これは、取引データが異なる場所に保存できるため、重要なステップです。それは、ブロックチェーンの相互運用性と産業間データ交換への道を開きます。

• 1 イントロダクション

  • 1.1 調査の前提条件と市場の定義

  • 1.2 本調査の範囲

• 2 調査手法

• 3 エグゼクティブサマリー

• 4 市場についての洞察

  • 4.1 市場概要

  • 4.2 業界魅力度 - ポーターのファイブフォース分析

    • 4.2.1 サプライヤーの交渉力

    • 4.2.2 買い手の交渉力

    • 4.2.3 新規参入の脅威

    • 4.2.4 代替品の脅威

    • 4.2.5 競合・競争状況の激しさ

  • 4.3 金融テクノロジーにおけるAIの新たな用途

  • 4.4 技術スナップショット

  • 4.5 COVID-19の市場インパクト

• 5 市場ダイナミクス

  • 5.1 市場の促進要因

    • 5.1.1 金融機関におけるプロセス自動化の需要の高まり

    • 5.1.2 データソースの利用可能性の増加

  • 5.2 市場の抑制要因

    • 5.2.1 熟練労働力の必要性

• 6 市場セグメンテーション

  • 6.1 タイプ別

    • 6.1.1 ソリューション

    • 6.1.2 サービス

  • 6.2 展開別

    • 6.2.1 クラウド

    • 6.2.2 オンプレミス

  • 6.3 用途別

    • 6.3.1 チャットボット

    • 6.3.2 クレジットスコアリング

    • 6.3.3 クオンツ＆アセット・マネジメント

    • 6.3.4 不正行為の検知

    • 6.3.5 その他の用途

  • 6.4 地域別

    • 6.4.1 北米

    • 6.4.2 ヨーロッパ

    • 6.4.3 アジア太平洋

    • 6.4.4 その他の地域

• 7 競合情勢

  • 7.1 企業プロファイル

    • 7.1.1 IBM Corporation

    • 7.1.2 Intel Corporation

    • 7.1.3 ComplyAdvantage.com

    • 7.1.4 Narrative Science

    • 7.1.5 Amazon Web Services Inc

    • 7.1.6 IPsoft Inc

    • 7.1.7 Next IT Corporation

    • 7.1.8 Microsoft Corporation

    • 7.1.9 Onfido

    • 7.1.10 Ripple Labs Inc

    • 7.1.11 Active.Ai

    • 7.1.12 TIBCO Software (Alpine Data Labs)

    • 7.1.13 Trifacta Software Inc

    • 7.1.14 Data Minr Inc

    • 7.1.15 Zeitgold

    • 7.1.16 Sift Science Inc

    • 7.1.17 Pefin Holdings LLC

    • 7.1.18 Betterment Holdings

    • 7.1.19 WealthFront Inc

• 8 投資分析

• 9 市場の展望