BFSI 市场中的生成式 AI – 全球行业规模、份额、趋势、机遇和预测，按部署（基于云、本地）、按技术（自然语言处理、机器学习、深度学习、机器人流程自动化）、按应用（欺诈检测与预防、客户服务与支持、个性化财务咨询、风险管理与合规性等）、按最终用途（银行、金融服务、保险等）、按地区和竞争进行细分，2019-2029F

市场概览

全球

BFSI 行业是指通过从大量数据中学习来创建和生成新内容、见解和解决方案的先进 AI 技术。这包括利用机器学习算法来生成新颖的财务模型、自动化复杂流程并提供个性化的客户互动。生成式 AI 可以生成真实的财务场景、制作自动报告并通过预测分析增强决策能力，从而显着提高运营效率。在 BFSI 领域，该技术通过提供更深入的见解和更准确的预测，改变了从欺诈检测和风险管理到客户服务和法规遵从等各种功能。由于多种驱动因素，BFSI 的生成式 AI 市场预计将大幅增长。对金融运营自动化和效率的不断增长的需求推动了 AI 技术的采用，从而减少了人工干预并简化了流程。金融机构和保险公司正在努力处理海量数据，而生成式人工智能可提供高级分析能力，帮助获得切实可行的见解并更有效地做出数据驱动的决策。对增强客户体验的日益增长的需求推动了人工智能驱动的个性化服务和支持系统（如聊天机器人和虚拟助手）的发展，从而提高了客户参与度和满意度。监管部门对更好的合规性和风险管理的压力正推动机构采用人工智能解决方案，以确保遵守标准并降低潜在风险。网络威胁和欺诈的增加也加速了人工智能工具的采用，这些工具旨在更准确地检测和预防欺诈活动。人工智能技术的不断进步，包括自然语言处理和深度学习，不断增强生成式人工智能的能力和应用，使其成为寻求竞争优势的 BFSI 组织越来越有吸引力的投资。随着金融机构和保险公司越来越认识到生成式人工智能在推动创新、效率和以客户为中心方面的战略价值，这些解决方案的市场有望实现显着增长，反映出人工智能对 BFSI 行业未来的变革性影响。

关键市场驱动因素

对运营效率的需求不断增加

对运营效率的追求是推动 BFSI 行业采用生成式人工智能的关键因素。金融机构不断寻求优化运营和降低成本的方法，同时保持高服务标准。生成式人工智能通过自动执行重复和复杂的任务来提供解决方案，从而简化流程并减少对人工干预的需求。例如，人工智能驱动的自动化可以比人类更快地处理常规数据输入、处理索赔和管理交易。这不仅可以加速工作流程，还可以最大限度地减少与手动流程相关的错误。通过将生成式人工智能集成到其运营中，组织可以实现显着的成本节约、提高准确性并提高整体效率。 AI 能够分析大量数据并产生可操作的见解，这进一步有助于决策，使机构能够更有效地应对市场变化和运营挑战。随着对卓越运营的需求不断增长，生成 AI 在帮助金融机构实现效率目标和保持竞争力方面的作用变得越来越重要。

高级欺诈检测和风险管理

生成 AI 在推进 BFSI 部门的欺诈检测和风险管理方面发挥着关键作用。随着金融机构面临来自复杂欺诈计划和监管压力的日益增加的威胁，对强大而主动的风险管理解决方案的需求变得至关重要。生成人工智能通过分析大型数据集来识别异常模式和表明欺诈活动的异常，从而增强了欺诈检测能力。AI 系统可以生成预测模型，预测潜在威胁并实时检测异常，从而显着提高欺诈检测的准确性和速度。同样，AI 驱动的风险管理工具可以模拟各种金融场景并评估潜在风险，使机构能够制定更有效的策略来减轻和管理这些风险。通过将生成人工智能纳入欺诈检测和风险管理流程，金融机构可以增强其保护资产、遵守法规和维护声誉的能力。人工智能技术的不断发展进一步增强了它们应对新兴威胁和维护安全、有弹性的金融环境的能力。

监管合规和报告

对监管合规和准确报告的需求是银行、金融服务和保险业采用生成人工智能的重要驱动力。随着监管要求变得越来越严格和复杂，金融机构必须确保它们符合合规标准并提供准确及时的报告。生成人工智能通过自动化合规流程和生成综合报告提供了解决方案。人工智能技术可以分析监管变化，确保遵守合规标准，并以最少的人工工作生成详细的文档。例如，人工智能可以自动生成合规报告、跟踪监管变化并确保所有必要的文件井然有序。这不仅降低了不合规和相关处罚的风险，还提高了报告流程的效率。此外，人工智能分析大量数据的能力有助于机构识别潜在的合规问题并主动解决这些问题。通过利用生成人工智能进行合规和报告，金融机构可以简化流程、降低风险并以更高的准确性和效率维持监管标准。

创新与竞争优势

创新动力和保持竞争优势是影响银行、金融服务和保险业采用生成人工智能的关键因素。在快速发展的金融环境中，组织必须不断创新才能保持领先于竞争对手并满足客户不断变化的需求。生成人工智能使金融机构能够开发新产品、服务和商业模式，从而使其在市场上脱颖而出。例如，人工智能可以生成针对新兴市场趋势的创新金融产品，或创建提供独特见解和功能的高级分析工具。通过将人工智能融入其运营，金融机构可以增强其响应市场动态、推动产品开发和提供尖端解决方案的能力。通过人工智能驱动的创新获得的竞争优势有助于组织吸引和留住客户、增强市场定位并实现可持续增长。随着金融行业继续拥抱技术进步，生成人工智能将在促进创新和确保市场竞争优势方面发挥关键作用。

主要市场挑战

数据隐私和安全问题

BFSI 领域的生成人工智能面临的主要挑战之一是围绕数据隐私和安全的担忧。生成人工智能系统需要访问大量敏感和机密数据才能有效运行。这包括个人财务信息、交易历史记录和其他专有数据，如果泄露，可能会导致严重的安全漏洞和隐私侵犯。生成人工智能的实施需要严格的数据保护措施，以防止未经授权的访问和潜在的滥用。金融机构必须确保其人工智能系统符合严格的数据保护法规，例如欧洲的《通用数据保护条例》或美国的《加州消费者隐私法案》。此外，生成式人工智能的使用为网络威胁引入了新的载体，包括可能被恶意行为者利用的人工智能算法中的潜在漏洞。确保人工智能系统免受黑客攻击、数据泄露和其他网络安全威胁对于维护信任和保护敏感信息至关重要。人工智能算法的复杂性有时会掩盖数据处理机制，使得确保数据使用的完全透明度和控制变得具有挑战性。金融机构必须投资于强大的安全框架、定期审计和持续监控，以保护数据隐私并有效应对这些挑战。这涉及采用先进的加密技术、保护数据传输通道以及实施全面的数据治理政策，以防止潜在威胁并确保遵守隐私法规。

与遗留系统的集成

BFSI 领域生成式 AI 面临的另一个重大挑战是与遗留系统的集成。许多金融机构使用一系列过时或专有的系统，这些系统并非为适应现代 AI 技术而设计的。将生成式人工智能集成到这些遗留系统中可能很复杂、昂贵且耗时。遗留系统通常缺乏支持高级 AI 功能所需的基础设施，需要进行大规模升级或彻底改造才能实现无缝集成。将新的 AI 解决方案与现有系统集成的过程涉及解决兼容性问题、数据迁移挑战以及对正在进行的运营的潜在中断。此外，遗留系统在数据可访问性和互操作性方面可能存在限制，这可能会妨碍生成人工智能在生成准确且可操作的见解方面的有效性。集成人工智能解决方案的复杂性也引发了人们对系统稳定性和运营连续性的担忧。金融机构必须仔细规划和执行集成策略，包括严格的测试和分阶段实施方法，以最大限度地减少中断。这一挑战通常需要与技术合作伙伴和顾问合作，以克服与升级遗留系统相关的技术和组织障碍，并确保它们能够有效地支持生成人工智能应用程序。

道德和偏见问题

道德和偏见问题对 BFSI 领域的生成人工智能提出了相当大的挑战。由于生成人工智能系统是根据历史数据进行训练的，因此存在这样的风险：它们可能会无意中延续数据中现有的偏见和不公平现象。例如，用于信用评分或贷款审批的人工智能模型可能会反映和强化对某些人口群体的历史偏见，从而导致不公平的待遇和歧视。解决这些道德问题需要仔细关注人工智能系统的设计和训练，以确保它们不偏不倚、公平公正。金融机构必须实施严格的监督和审计流程，以发现和减轻人工智能算法中的任何偏见。这包括定期审查人工智能决策过程、进行公平性评估，以及采用技术来平衡和调整训练数据以防止偏见。此外，还有道德责任确保人工智能系统决策的透明度，并为受影响的个人提供追索和问责机制。挑战还延伸到确保生成人工智能得到负责任的使用，并符合道德标准和监管要求。金融机构必须与利益相关者（包括客户、监管机构和倡导团体）进行持续对话，以解决道德问题并促进负责任的人工智能实践。平衡创新与道德考量对于维护公众信任和确保生成式人工智能对 BFSI 行业做出积极贡献至关重要。

主要市场趋势

通过人工智能驱动的洞察增强个性化

BFSI 行业生成式人工智能领域的一个突出趋势是更加注重增强个性化。生成式人工智能使金融机构能够分析大量客户数据，以生成高度个性化的金融产品和服务。这包括根据个人客户资料和偏好创建量身定制的投资组合、个性化贷款优惠和定制保险计划。通过利用先进的机器学习算法和数据分析，金融机构可以提供与客户特定需求和目标精确匹配的建议和解决方案。这一趋势是由客户对更相关和个性化体验的期望日益增长所推动的。金融机构正在利用生成式人工智能不仅提高客户满意度，而且还建立更深层次的客户关系并提高忠诚度。提供个性化建议和解决方案的能力可以带来更有效的交叉销售和追加销售机会，最终推动收入增长。随着客户期望的不断演变，对个性化的重视可能会成为金融机构在竞争激烈的市场中脱颖而出的核心战略。

人工智能驱动的风险管理和欺诈检测

另一个重要趋势是采用生成式人工智能进行高级风险管理和欺诈检测。BFSI 部门面临着与金融犯罪和风险管理相关的日益严峻的挑战，因此各组织必须增强这些领域的能力。生成式人工智能技术正被用于开发复杂的模型，这些模型可以分析大量交易数据，以实时识别异常模式和潜在欺诈行为。这些人工智能驱动的系统可以生成预测性见解并模拟各种风险场景，使机构能够主动应对潜在威胁并降低风险。通过利用生成式人工智能，金融机构可以增强其检测欺诈活动、减少误报和提高整体安全性的能力。这一趋势是由金融犯罪日益复杂以及对更有效、更高效的风险管理解决方案的需求所推动的。将生成式人工智能整合到欺诈检测系统中代表着在保护金融资产和确保监管合规方面的重大进步。

日常操作和客户互动的自动化

日常操作和客户互动的自动化是 BFSI 领域使用生成式人工智能的一个关键趋势。生成式人工智能技术越来越多地被用于自动化各种日常任务，例如数据输入、文档处理和客户服务查询。这种自动化有助于金融机构简化运营、降低运营成本并提高整体效率。例如，人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助手可以处理客户查询、处理交易并在无需人工干预的情况下提供支持，从而使员工可以专注于更复杂的任务。此外，生成人工智能可以自动进行文档分析和合规性检查，从而减少这些任务所需的时间和精力。这一趋势反映了 BFSI 行业向数字化转型和运营效率的更广泛发展。通过采用生成人工智能实现自动化，金融机构可以增强其运营能力，改善服务交付并保持竞争优势。

细分洞察

部署洞察

基于云的部署细分市场在 2023 年成为 BFSI 市场生成 AI 的主导力量，预计在整个预测期内将保持领先地位。这种主导地位是由基于云的解决方案固有的几个关键优势驱动的，包括其可扩展性、灵活性和成本效益。基于云的部署使金融机构无需在物理基础设施上进行大量的前期投资即可访问先进的生成 AI 技术。相反，他们可以按使用量付费的方式利用云资源，从而显著降低资本支出并使成本与使用量保持一致。基于云的解决方案提供了卓越的可扩展性，使机构能够根据不断变化的需求和业务增长轻松调整其计算资源和存储容量。这种可扩展性在 BFSI 领域尤其有益，因为该领域的数据量和处理要求可能有很大差异。云还促进了生成式 AI 工具的快速部署和集成，使组织能够迅速实施新的 AI 模型和更新而不会出现大量延迟。基于云的平台支持实时数据访问和协作，增强了生成可行见解和改善分布式团队决策的能力。云技术的持续进步，包括增强的安全功能和强大的合规控制，进一步增强了其对关注数据保护和法规遵守的金融机构的吸引力。随着这些优势继续引起寻求优化其生成式 AI 能力的组织的共鸣，基于云的部署部分预计将保持其突出地位，推动 BFSI 领域的持续增长和创新。

区域见解

北美在 2023 年主导了 BFSI 市场的生成式 AI，预计在整个预测期内将保持领先地位。这种主导地位主要归功于该地区先进的技术基础设施、金融机构的高度集中和强大的创新生态系统。北美，特别是美国，拥有成熟的金融业，高度注重采用尖端技术来提高运营效率和客户体验。大型科技公司的存在，加上强劲的投资环境，促进了生成式 AI 及其在 BFSI 领域的应用不断进步。北美金融机构越来越多地利用生成式 AI 进行欺诈检测、个性化客户服务和风险管理等应用，推动了广泛的采用和集成。该地区的支持性监管环境和对数字化转型的重视也为其占据主导地位做出了贡献，因为各家公司都希望通过实施最新的人工智能技术来保持竞争力。随着创新和技术进步的不断加速，北美预计将凭借其丰富的资源、行业专业知识以及利用人工智能增强金融服务的承诺，在生成人工智能市场中保持领先地位。

最新发展

• 2024 年 8 月，Sompo Holdings Group 在日本以外负责保险和再保险业务的子公司 Sompo 宣布与 Palantir Technologies Inc. 建立战略合作伙伴关系，Palantir Technologies Inc. 是一家为当代企业提供人工智能系统的知名供应商。此次合作旨在在未来三年投入大量资源开发全面的数据集成和人工智能解决方案。该计划旨在推动 Sompo 的数字化转型，Sompo 是巴西企业和农业保险领域的领先企业。此次合作彰显了 Sompo 致力于利用先进的人工智能技术来增强其运营、简化流程并提高竞争激烈的保险市场的整体效率。
• 2024 年 4 月，Discover Financial Services 宣布与 Google Cloud 建立战略合作伙伴关系，在其客户服务中心实施生成式人工智能技术。此次合作旨在通过提供更快、更个性化和更高效的解决方案，显著提升客户和代理的体验，同时提高代理的工作效率。通过集成 GoogleCloud 的 AI 平台 Vertex AI，Discover 将为其近 10,000 名联络中心代理配备先进的生成式 AI 工具。这些工具将提供以下功能：智能文档摘要（Vertex AI 将分析和浓缩复杂的政策和程序，使代理能够快速访问重要信息并获得快速洞察，从而有效地解决客户查询）和实时搜索帮助（利用自然语言处理，代理将能够在实时交互期间从广泛的知识库中快速检索相关信息。此功能减少了搜索答案所花费的时间，使代理可以投入更多时间来协助客户）。
• 2024 年 5 月，Temenos 在其 AI 银行平台中推出了创新的负责任生成式 AI 解决方案。这些先进的解决方案与 Temenos Core 和金融犯罪缓解 (FCM) 系统无缝集成，改变了银行的数据交互方式，提高了生产率，并推动了盈利能力，从而实现了可观的投资回报。

主要市场参与者

• IBM Corporation
• MicrosoftCorporation
• GoogleLLC
• AmazonWeb Services, Inc.
• Salesforce,Inc.
• SAP SE
• Oracle 公司
• NVIDIA 公司
• PalantirTechnologies Inc.
• C3.ai,Inc.
• DataRobo t,Inc.
• H2O.ai,Inc.