銀行業務における機械学習市場：コンポーネント別（ソリューション、サービス）、企業規模別（大企業、中小企業）、用途別（信用スコアリング、リスク管理コンプライアンスとセキュリティ、決済と取引、顧客サービス、その他）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋地域、中南米、中東・アフリカ） - 世界市場分析、動向、機会、予測、2024年～2033年
- 発行日: August, 2024
- レポート形式 : pdf
- 基準年: 2023
- レポートID: 1037237
- Historical Data: 2019-2022
- カテゴリー: 情報・技術
銀行業務における機械学習 市場概要
銀行や金融機関が大量のデータを分析し、さらに価値ある洞察を抽出するためにアルゴリズムや統計モデルを適用することは、銀行業務における機械学習として知られています。サーベイレポートの専門家によると、銀行業務における機械学習の世界市場の成長を促進すると予想される主な要因の1つは、顧客体験の拡大における銀行や金融機関のニーズの増加です。SAP SE、Affirm, Inc.、Google LLC、Cisco Systems, Inc.、SPD-Group、Big ML, Inc.は、銀行業務における機械学習市場の重要な当事者の一部です。
銀行業務における機械学習の世界市場規模は2023年に23億4000万米ドル。市場は2024年から2033年にかけて年平均成長率32.8%で拡大し、2033年末までに375億1000万米ドルの価値を超える見込みです。
日本の銀行業務における機械学習市場の概要
日本では、銀行業務における機械学習市場は、銀行業務における機械学習アプリケーションを含むフィンテックのイノベーションを促進する支援的な規制環境の存在に大きく起因しています。当研究所の調査結果によると、日本の金融庁（FSA）は最新のバンキング技術の利用を促進しており、日本の銀行・金融セクターにおける人工知能（AI）および機械学習（ML）技術の採用に役立つフレームワークの構築に積極的です。NTTデータ、日立製作所、富士通、日本電気株式会社、日本IBM、アクセンチュア株式会社は、日本における銀行業務における機械学習市場の重要な当事者の一部です。
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銀行業務における機械学習市場の促進要因 - アナリストの見解
アナリストによると、銀行業務における機械学習市場の主な成長要因は以下の通りです：
- 顧客体験の拡大における銀行や金融機関のニーズの高まり： 顧客エクスペリエンス（CX）は、業種を問わず、あらゆるビジネスの最前線に常に置かれています。銀行・金融サービス分野では、デジタル・バンキングに移行する消費者の増加に伴い、銀行幹部がバーチャルなパーソナル・タッチを提供できるようにすることが課題となっています。機械学習技術を利用することで、銀行は顧客データを分析し、パーソナライズされた商品提案を行うことができ、金融機関は顧客に合わせたサービスを提供することができます。
- リスク管理のためのML活用の拡大： BFSIセクターで世界的に不正行為が増加する中、金融機関はこのような不正行為を減らすためのソリューションを急速に模索しています。ML技術を導入することで、銀行は適切な信用スコア、融資承認、不正行為の検出などの恩恵を受け、リスク評価の精度をさらに向上させることができます。
銀行業務における機械学習市場 レポート範囲 |
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基準年の市場規模 |
2023 |
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予測年 市場規模 |
2024-2033 |
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CAGR値 |
32.8% |
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市場セグメンテーション |
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課題 |
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成長ドライバー |
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銀行業務における機械学習の市場動向を妨げる可能性のある要因は？
当社の分析によると、銀行業務における機械学習の世界市場の成長を制限すると予想される課題のいくつかは以下のとおりです：
- データプライバシーへの懸念： データプライバシーへの懸念：ML技術が大量の機密顧客データへのアクセスを必要とするため、サイバー脅威から保護するための強固なセキュリティ対策の維持に関連する課題が、予測期間中の市場成長を制限すると予想されます。
- ROIの不確実性： 銀行にML技術を導入する場合、先行投資がかなり高額になります。そのため、金融機関にとってプラスの投資収益率（ROI）を達成できるかどうかが依然として課題であり、これが市場成長の妨げになると予想されます。
銀行業務における機械学習市場はどのようにセグメント化されていますか？
当社の専門家は、銀行業務における機械学習市場を以下のポイントに従ってセグメント化しています：
- コンポーネント別
o ソリューション
サービス
- 企業別
o 大企業
o 中小企業（SMEs）
- アプリケーション別
o クレジットスコアリング
o リスク管理 コンプライアンスとセキュリティ
o 支払いと取引
o 顧客サービス
o その他
- 地域別
o 北米、欧州、アジア太平洋、中南米、中東・アフリカ
これらの調査において考慮されるタイムラインは以下の通りです：
- 2023 - 基準年
- 2024 - 推定年
- 2024-2033 - 予測期間
北米の銀行業務における機械学習市場予測に影響を与える可能性のある要因は何ですか？
北米の銀行業務における機械学習市場は、2033年末までに最も高い市場シェアを獲得する見込みです。この地域の市場成長は、この地域が人工知能とビッグデータ技術への大規模な投資を目撃している技術革新の拠点であるという事実の結果によるところが大きいです。これに加えて、この地域では、従来の銀行とフィンテックの新興企業との間でいくつかのコラボレーションが目撃されており、銀行部門における機械学習の採用を加速させるのに役立っています。
アジア太平洋地域の銀行業務における機械学習市場予測に影響を与える可能性のある要因とは？
アジア太平洋地域では、銀行業務における機械学習の市場成長は、顧客のデジタルバンキング技術へのシフトの増加、およびフィンテック技術の急速な革新に起因しています。同地域の顧客はモバイルバンキングやインターネットバンキングサービスを急速に採用しており、デジタルに精通した消費者が大量に増加していることが主な要因となっています。
銀行業務における機械学習市場の主要プレーヤー
銀行業務における機械学習市場の主要プレーヤーは以下の通り：
- SAP SE
- アファーム社
- グーグル合同会社
- シスコシステムズ
- SPD-Group
- ビッグ・エムエル
- マイクロソフト
- アマゾン ウェブ サービス
- FICO
- マインドツリー
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1. 要旨
1.1. 市場概要
1.2. 主な調査結果
1.3. 市場動向
1.4. 市場の展望
2. はじめに
2.1. レポートの範囲
2.2. 調査方法
2.3. 定義と前提条件
2.4. 頭字語および略語
3. 市場ダイナミクス
3.1. 促進要因
3.2. 阻害要因
3.3. 機会
3.4. 課題
4. 銀行業務における機械学習の世界市場
4.1. 市場概要
4.2. 市場規模と予測
4.3. 市場セグメンテーション
4.3.1. コンポーネント別
4.3.2. 企業別
4.3.3. アプリケーション別
4.3.4. 地域別
5. コンポーネント別市場区分
5.1. ソリューション
5.2. サービス
6. 企業規模別市場区分
6.1. 大企業
6.2. 中小企業（SMEs）
7. 用途別市場区分
7.1. クレジットスコアリング
7.2. リスク管理 コンプライアンスとセキュリティ
7.3. 支払いと取引
7.4. 顧客サービス
7.5. その他
8. 地域分析
8.1. 北米
8.1.1. 米国
8.1.1.1. 市場規模と予測
8.1.1.2. 主な動向と発展
8.1.1.3. コンポーネント別、企業規模別、用途別の市場分析
8.1.2. カナダ
8.1.2.1. 市場規模と予測
8.1.2.2. 主な動向と発展
8.1.2.3. コンポーネント別、企業規模別、用途別の市場分析
8.1.3. メキシコ
8.1.3.1. 市場規模と予測
8.1.3.2. 主な動向と発展
8.1.3.3. コンポーネント別、企業規模別、用途別の市場分析
8.2. 欧州
8.2.1. イギリス
8.2.1.1. 市場規模と予測
8.2.1.2. 主要トレンドと動向
8.2.1.3. コンポーネント別、企業規模別、用途別の市場分析
8.2.2. ドイツ
8.2.2.1. 市場規模と予測
8.2.2.2. 主な動向と発展
8.2.2.3. コンポーネント別、企業規模別、用途別の市場分析
8.2.3. フランス
8.2.3.1. 市場規模と予測
8.2.3.2. 主な動向と発展
8.2.3.3. コンポーネント別、企業規模別、用途別の市場分析
8.2.4. イタリア
8.2.4.1. 市場規模と予測
8.2.4.2. 主要トレンドと動向
8.2.4.3. コンポーネント別、企業規模別、用途別の市場分析
8.2.5. スペイン
8.2.5.1. 市場規模と予測
8.2.5.2. 主な動向と発展
8.2.5.3. コンポーネント別、企業規模別、用途別の市場分析
8.2.6. その他のヨーロッパ
8.2.6.1. 市場規模と予測
8.2.6.2. 主な動向と発展
8.2.6.3. コンポーネント別、企業規模別、用途別の市場分析
8.3. アジア太平洋地域
8.3.1. 中国
8.3.1.1. 市場規模と予測
8.3.1.2. 主要トレンドと動向
8.3.1.3. コンポーネント別、企業規模別、用途別の市場分析
8.3.2. 日本
8.3.2.1. 市場規模と予測
8.3.2.2. 主な動向と発展
8.3.2.3. コンポーネント別、企業規模別、用途別の市場分析
8.3.3. インド
8.3.3.1. 市場規模と予測
8.3.3.2. 主な動向と発展
8.3.3.3. コンポーネント別、企業規模別、用途別の市場分析
8.3.4. オーストラリア
8.3.4.1. 市場規模と予測
8.3.4.2. 主な動向と発展
8.3.4.3. コンポーネント別、企業規模別、用途別の市場分析
8.3.5. 韓国
8.3.5.1. 市場規模と予測
8.3.5.2. 主な動向と発展
8.3.5.3. コンポーネント別、企業規模別、用途別の市場分析
8.3.6. その他のアジア太平洋地域
8.3.6.1. 市場規模と予測
8.3.6.2. 主な動向と発展
8.3.6.3. コンポーネント別、企業規模別、用途別の市場分析
8.4. 中南米
8.4.1. ブラジル
8.4.1.1. 市場規模と予測
8.4.1.2. 主な動向と発展
8.4.1.3. コンポーネント別、企業規模別、用途別の市場分析
8.4.2. アルゼンチン
8.4.2.1. 市場規模と予測
8.4.2.2. 主要トレンドと動向
8.4.2.3. コンポーネント別、企業規模別、用途別の市場分析
8.4.3. コロンビア
8.4.3.1. 市場規模および予測
8.4.3.2. 主要動向と発展
8.4.3.3. コンポーネント別、企業規模別、用途別の市場分析
8.4.4. その他のラテンアメリカ
8.4.4.1. 市場規模と予測
8.4.4.2. 主な動向と発展
8.4.4.3. コンポーネント別、企業規模別、用途別の市場分析
8.5. 中東・アフリカ
8.5.1. 南アフリカ
8.5.1.1. 市場規模と予測
8.5.1.2. 主な動向と発展
8.5.1.3. コンポーネント別、企業規模別、用途別の市場分析
8.5.2. サウジアラビア
8.5.2.1. 市場規模および予測
8.5.2.2. 主な動向と発展
8.5.2.3. コンポーネント別、企業規模別、用途別の市場分析
8.5.3. アラブ首長国連邦
8.5.3.1. 市場規模と予測
8.5.3.2. 主な動向と発展
8.5.3.3. コンポーネント別、企業規模別、用途別の市場分析
8.5.4. その他の中東・アフリカ
8.5.4.1. 市場規模と予測
8.5.4.2. 主な動向と発展
8.5.4.3. コンポーネント別、企業規模別、用途別の市場分析
9. 競争環境
9.1. 市場シェア分析
9.2. 企業プロフィール
9.2.1. SAP SE
9.2.2. アファーム社
9.2.3. グーグル合同会社
9.2.4. シスコシステムズ
9.2.5. SPDグループ
9.2.6. ビッグ・エムエル
9.2.7. マイクロソフト
9.2.8. アマゾン ウェブ サービス
9.2.9. FICO
9.2.10. マインドツリー
10. 戦略的提言
11. 付録
11.1. 表一覧
11.2. 図表一覧
12. 参考文献
銀行業務における機械学習の世界市場規模は、2023年に23.4億米ドルでした。市場は2024年から2033年にかけて年平均成長率32.8%で拡大し、2033年末には375億1,000万米ドルを超える見込みです。
銀行業務における機械学習市場の主要プレイヤーには、トップSAP SE、Affirm, Inc.、Google LLC、Cisco Systems, Inc.、SPD-Group、Big ML, Inc.などがいます。
アジア太平洋地域は、バンキング市場における機械学習で最も急速に成長している地域です。
コンポーネント、エンタープライズ、アプリケーション、地域がバンキング市場における機械学習の主要セグメントです。
顧客体験の拡大における銀行や金融機関のニーズの高まり、リスク管理におけるMLの活用の拡大は、銀行業務における機械学習市場の成長を促進する主な要因の一部です。