Generative KI im Fintech-Markt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Komponente (Dienste, Software), nach Bereitstellung (vor Ort, Cloud), nach Anwendung (Compliance und Betrugserkennung, persönliche Assistenten, Vermögensverwaltung, prädiktive Analyse, Versicherung, Geschäftsanalyse und -berichterstattung, Kundenverhaltensanalyse, andere), nach Region und
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationGenerative KI im Fintech-Markt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Komponente (Dienste, Software), nach Bereitstellung (vor Ort, Cloud), nach Anwendung (Compliance und Betrugserkennung, persönliche Assistenten, Vermögensverwaltung, prädiktive Analyse, Versicherung, Geschäftsanalyse und -berichterstattung, Kundenverhaltensanalyse, andere), nach Region und
| Prognosezeitraum | 2025-2029 |
| Marktgröße (2023) | 1135,5 Millionen USD |
| Marktgröße (2029) | 7281,60 Millionen USD |
| CAGR (2024-2029) | 36,30 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Cloud |
| Größtes Markt | Nordamerika |
Marktübersicht
Der globale
Generative KI in Fintech bezieht sich auf die Verwendung fortschrittlicher künstlicher Intelligenztechnologien zur Erstellung und Optimierung von Finanzlösungen, von automatisierten Handelsstrategien und personalisierter Finanzberatung bis hin zu Betrugserkennung und Risikomanagement. Im Gegensatz zu herkömmlicher KI, die auf vordefinierten Regeln und Datenmustern basiert, verwendet generative KI anspruchsvolle Algorithmen, darunter neuronale Netzwerke und Deep Learning, um durch Lernen aus riesigen Datensätzen neue Erkenntnisse und innovative Lösungen zu generieren. Diese Technologie kann Finanzszenarien simulieren, Markttrends vorhersagen und personalisierte Anlagestrategien erstellen, die die Effizienz und Effektivität von Finanzgeschäften erheblich steigern. Der Markt für generative KI in Fintech steht aufgrund mehrerer zusammenlaufender Faktoren vor einem erheblichen Wachstum. Das zunehmende Volumen an Finanzdaten und der Bedarf an anspruchsvollen Analysen treiben die Nachfrage nach KI-Lösungen voran, die komplexe Datensätze weit über die menschlichen Fähigkeiten hinaus verarbeiten und interpretieren können. Da Finanzinstitute versuchen, sich in einem wettbewerbsintensiven Markt zu differenzieren, bietet generative KI eine Möglichkeit, maßgeschneiderte Kundenerlebnisse bereitzustellen, Finanzprodukte zu optimieren und die Kundenbindung durch personalisierte Empfehlungen und automatisierte Interaktionen zu verbessern.
Wichtige Markttreiber
Erhöhte Nachfrage nach fortschrittlicher Datenanalyse
In der sich entwickelnden Landschaft der Finanzdienstleistungen gibt es eine steigende Nachfrage nach fortschrittlicher Datenanalyse, um aus den ständig wachsenden Mengen an Finanzdaten umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten. Generative KI ist einzigartig positioniert, um diesen Bedarf zu decken, indem sie anspruchsvolle Datenanalysefunktionen bietet, die über traditionelle Methoden hinausgehen. Diese fortschrittliche Form der künstlichen Intelligenz nutzt komplexe Algorithmen und Modelle des maschinellen Lernens, um neue Erkenntnisse zu generieren, Muster zu erkennen und zukünftige Trends mit bemerkenswerter Genauigkeit vorherzusagen. Durch die Verarbeitung großer und vielfältiger Datensätze kann generative KI versteckte Korrelationen aufdecken und Marktbewegungen vorhersagen, die für menschliche Analysten schwierig zu erkennen wären. Finanzinstitute setzen diese Technologien zunehmend ein, um ihre Entscheidungsprozesse zu verbessern, Anlagestrategien zu optimieren und ihre Risikomanagementpraktiken zu verbessern. Da der Finanzsektor weiterhin ein exponentielles Datenwachstum erlebt, wird erwartet, dass die Abhängigkeit von generativer künstlicher Intelligenz für erweiterte Analysen zunimmt und die Expansion dieses Marktsegments vorantreibt. Die Integration generativer KI ermöglicht es Finanzorganisationen, ihren Kunden präzisere und aktuellere Informationen bereitzustellen, wodurch die Kundenzufriedenheit verbessert und Wettbewerbsvorteile gefördert werden. Die Nachfrage nach diesen erweiterten Analysefunktionen wird voraussichtlich stark ansteigen, da Finanzunternehmen bestrebt sind, wettbewerbsfähig zu bleiben und neue Chancen in einem sich schnell verändernden Wirtschaftsumfeld zu nutzen.
Verbessertes Risikomanagement und Betrugserkennung
Im Finanzsektor sind effektives Risikomanagement und Betrugserkennung entscheidend, um Vermögenswerte zu schützen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen. Generative KI bietet in diesen Bereichen erhebliche Fortschritte, indem sie ausgefeilte Algorithmen einsetzt, um potenzielle Risiken zu identifizieren und zu mindern. Die Fähigkeit der Technologie, riesige Datenmengen zu analysieren und komplexe Muster zu erkennen, ermöglicht es Finanzinstituten, betrügerische Aktivitäten präziser und schneller zu erkennen. Generative KI kann prädiktive Modelle erstellen, die potenzielle Bedrohungen vorhersehen und umsetzbare Erkenntnisse für präventive Maßnahmen liefern. Dieser proaktive Ansatz zum Risikomanagement trägt dazu bei, Verluste zu reduzieren und die allgemeine Sicherheit von Finanzgeschäften zu verbessern. Die Technologie unterstützt die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, indem sie sicherstellt, dass Finanzinstitute strenge Standards und Anforderungen einhalten. Da Finanzorganisationen zunehmend unter Druck stehen, ihre Risikomanagementrahmen zu stärken und ausgeklügelte Betrugsschemata zu bekämpfen, wird erwartet, dass die Einführung generativer künstlicher Intelligenz zunimmt. Dieses Wachstum wird durch die Fähigkeit der Technologie vorangetrieben, genauere und effizientere Lösungen zur Risikobewertung und Betrugserkennung zu liefern und so die Integrität und Stabilität des Finanzsystems zu stärken.
Fortschritte bei automatisierten Handelsstrategien
Automatisierte Handelsstrategien haben die Finanzmärkte revolutioniert, indem sie eine schnelle und effiziente Ausführung von Geschäften auf der Grundlage vordefinierter Algorithmen ermöglichen. Generative KI verbessert diese Strategien durch die Einführung fortschrittlicher maschineller Lerntechniken, die sich an veränderte Marktbedingungen anpassen und die Handelsleistung optimieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Algorithmen kann generative KI komplexe Handelsmodelle erstellen und verfeinern, die verschiedene Marktszenarien simulieren und Erkenntnisse generieren, die Handelsentscheidungen leiten. Diese Technologie erleichtert die Entwicklung adaptiver Handelssysteme, die in Echtzeit auf Marktschwankungen reagieren und so die Genauigkeit und Wirksamkeit von Handelsstrategien verbessern. Da Finanzinstitute versuchen, Automatisierung für Wettbewerbsvorteile zu nutzen, bietet generative künstliche Intelligenz ein wertvolles Instrument zur Optimierung von Handelsvorgängen und zur Maximierung von Erträgen. Die zunehmende Betonung des algorithmischen Handels und die zunehmende Komplexität der Finanzmärkte treiben die Einführung generativer KI in diesem Bereich voran. Finanzunternehmen investieren zunehmend in diese Technologie, um ihre Handelsfähigkeiten zu verbessern und Markttrends voraus zu sein, was zur Ausweitung der generativen KI in der Fintech-Branche beiträgt.
Digitale Transformation und Innovation
Die Finanzdienstleistungsbranche durchläuft eine bedeutende digitale Transformation, wobei Unternehmen in innovative Technologien investieren, um die Betriebseffizienz zu steigern und ihren Kunden hochmoderne Lösungen zu bieten. Generative KI steht an der Spitze dieser Transformation und bietet eine Reihe von Anwendungen, die Innovationen vorantreiben und Prozesse rationalisieren. Durch den Einsatz fortschrittlicher Techniken der künstlichen Intelligenz können Finanzinstitute Routineaufgaben automatisieren, Kundeninteraktionen verbessern und neue Finanzprodukte und -dienstleistungen entwickeln. Die Fähigkeit der Technologie, Erkenntnisse und Lösungen aus komplexen Datensätzen zu generieren, ermöglicht es Finanzunternehmen, wettbewerbsfähig zu bleiben und sich an sich entwickelnde Marktanforderungen anzupassen. Die generative KI unterstützt die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle und Einnahmequellen, indem sie die Schaffung innovativer Finanzprodukte und -dienstleistungen erleichtert. Da der Finanzsektor weiterhin die digitale Transformation vorantreibt, wird erwartet, dass sich die Integration generativer KI beschleunigt und das Marktwachstum vorantreibt. Finanzorganisationen erkennen zunehmend den Wert dieser Technologie bei der Förderung von Innovationen und der Aufrechterhaltung eines Wettbewerbsvorteils und tragen zur Ausweitung der generativen KI in der Fintech-Branche bei.
Wichtige Marktherausforderungen
Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit
Eine der größten Herausforderungen bei der Implementierung generativer KI in der Finanzdienstleistungsbranche besteht darin, Datenschutz und -sicherheit zu gewährleisten. Finanzinstitute verarbeiten hochsensible und persönliche Informationen, darunter Transaktionsdetails, Kontostände und persönliche Identifikationsdaten. Die Integration generativer KI beinhaltet die Analyse großer Mengen dieser Daten, um Erkenntnisse und Vorhersagen zu generieren, was erhebliche Bedenken hinsichtlich der Handhabung und des Schutzes dieser Informationen aufwirft. Der Einsatz generativer künstlicher Intelligenz erfordert umfangreiche Datenzugriffs- und -verarbeitungskapazitäten, was Finanzinstitute potenziell Datenverletzungen und unbefugtem Zugriff aussetzen kann. Darüber hinaus können die in Systemen generativer künstlicher Intelligenz verwendeten Algorithmen manchmal unbeabsichtigt vertrauliche Informationen offenlegen, wenn sie nicht ordnungsgemäß geschützt sind. Um diese Risiken zu mindern, müssen Finanzorganisationen robuste Datenschutzmaßnahmen implementieren, darunter Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen. Die Einhaltung regulatorischer Standards wie der Datenschutz-Grundverordnung und anderer Datenschutzgesetze ist unerlässlich, um die Einhaltung der Vorschriften aufrechtzuerhalten und die Privatsphäre der Kunden zu schützen. Die Balance zwischen dem Bedarf an fortschrittlicher Datenanalyse und strengen Sicherheitsanforderungen stellt für Finanzinstitute eine komplexe Herausforderung dar, und die Berücksichtigung dieser Bedenken ist entscheidend für die erfolgreiche Einführung und Akzeptanz generativer KI-Lösungen.
Regulatorische und Compliance-Herausforderungen
Die regulatorische Landschaft für Finanzdienstleistungen ist komplex und entwickelt sich ständig weiter, was eine erhebliche Herausforderung für die Integration generativer KI darstellt. Finanzinstitute müssen eine breite Palette von Vorschriften einhalten, die die Datennutzung, Finanztransaktionen und Risikomanagementpraktiken regeln. Die dynamische Natur dieser Vorschriften, gepaart mit der rasanten Weiterentwicklung generativer künstlicher Intelligenztechnologien, schafft ein anspruchsvolles Umfeld für die Einhaltung von Vorschriften. Finanzorganisationen müssen sicherstellen, dass ihre Nutzung generativer künstlicher Intelligenz mit den bestehenden regulatorischen Anforderungen übereinstimmt und an zukünftige Änderungen des regulatorischen Rahmens anpassbar ist. Dazu gehört die Berücksichtigung von Bedenken hinsichtlich Transparenz und Rechenschaftspflicht in automatisierten Entscheidungsprozessen. Generative KI-Systeme können Ergebnisse produzieren, die schwer zu interpretieren und zu erklären sind, was Fragen zur Fairness und Rechtmäßigkeit dieser Entscheidungen aufwerfen kann. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, müssen Finanzinstitute umfassende Compliance-Strategien entwickeln, die eine gründliche Dokumentation der KI-Prozesse, regelmäßige Audits und die Zusammenarbeit mit Regulierungsbehörden umfassen. Darüber hinaus sind proaktive Bemühungen, über regulatorische Entwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben und an Branchendiskussionen zur KI-Regulierung teilzunehmen, unerlässlich, um Compliance-Risiken zu managen und sicherzustellen, dass generative künstliche Intelligenzanwendungen rechtlichen und ethischen Standards entsprechen.
Algorithmische Verzerrung und Fairnessprobleme
Algorithmische Verzerrung und Fairness sind erhebliche Herausforderungen beim Einsatz generativer KI im Finanzdienstleistungssektor. Generative künstliche Intelligenzsysteme sind auf große Datensätze angewiesen, um Modelle zu trainieren und Vorhersagen zu generieren. Wenn diese Datensätze Verzerrungen enthalten – sei es in Bezug auf Geschlecht, ethnische Zugehörigkeit, sozioökonomischen Status oder andere Faktoren – besteht das Risiko, dass die KI-Systeme diese Verzerrungen in ihren Ergebnissen aufrechterhalten oder sogar verschlimmern. Beispielsweise könnten voreingenommene Algorithmen zu unfairen Kreditbewertungen, diskriminierenden Kreditvergabepraktiken oder verzerrten Anlageempfehlungen führen und so letztlich das Vertrauen in Finanzinstitute und ihre Dienstleistungen untergraben. Die Bekämpfung algorithmischer Voreingenommenheit erfordert einen vielschichtigen Ansatz, einschließlich der Verwendung vielfältiger und repräsentativer Trainingsdaten, kontinuierlicher Überwachung und Prüfung von KI-Systemen und der Implementierung fairnessbewusster Algorithmen, die Voreingenommenheit abmildern können. Finanzinstitute müssen sich auch an Transparenzpraktiken beteiligen, indem sie offenlegen, wie KI-Modelle trainiert und validiert werden, und indem sie Mechanismen bereitstellen, mit denen Kunden Entscheidungen von KI-Systemen anfechten oder Einspruch erheben können. Die Gewährleistung der Fairness bei generativer künstlicher Intelligenz entspricht nicht nur ethischen Standards, sondern unterstützt auch das umfassendere Ziel, inklusive und gerechte Finanzdienstleistungen zu fördern. Folglich ist die Auseinandersetzung mit Voreingenommenheits- und Fairnessproblemen für die verantwortungsvolle und wirksame Integration generativer KI in den Finanzsektor von entscheidender Bedeutung.
Wichtige Markttrends
Aufstieg personalisierter Finanzlösungen
Der Aufstieg personalisierter Finanzlösungen ist ein wichtiger Trend in der Landschaft der generativen künstlichen Intelligenz innerhalb der Finanzdienstleistungsbranche. Da Finanzinstitute bestrebt sind, die vielfältigen Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden zu erfüllen, wird generative künstliche Intelligenz zunehmend eingesetzt, um hochgradig individuelle Finanzprodukte und -dienstleistungen zu entwickeln. Dieser Trend wird durch Fortschritte bei Algorithmen des maschinellen Lernens vorangetrieben, die die Analyse großer Mengen individueller Kundendaten ermöglichen, darunter Transaktionshistorien, Anlageverhalten und persönliche Finanzziele. Generative KI-Systeme nutzen diese Daten, um maßgeschneiderte Empfehlungen zu generieren, wie z. B. personalisierte Anlagestrategien, maßgeschneiderte Finanzplanung und gezielte Produktangebote. Indem sie ihren Kunden Lösungen anbieten, die speziell auf ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnitten sind, können Finanzinstitute die Kundenzufriedenheit und das Engagement steigern und so letztlich stärkere Kundenbeziehungen fördern. Darüber hinaus können sich Unternehmen durch die Fähigkeit, hochrelevante und individuelle Finanzberatung zu bieten, in einem wettbewerbsintensiven Markt differenzieren. Dieser Trend unterstreicht die wachsende Bedeutung der Personalisierung bei Finanzdienstleistungen und unterstreicht die Rolle der generativen künstlichen Intelligenz bei der Förderung von Innovationen und der Verbesserung der Kundenergebnisse.
Verbessertes Risikomanagement durch prädiktive Analysen
Verbessertes Risikomanagement durch prädiktive Analysen stellt einen bedeutenden Trend bei der Anwendung generativer künstlicher Intelligenz im Finanzdienstleistungssektor dar. Finanzinstitute setzen zunehmend Technologien der generativen künstlichen Intelligenz ein, um ihre Fähigkeit zur Identifizierung, Bewertung und Minderung von Risiken zu verbessern. Bei der prädiktiven Analyse auf Basis generativer künstlicher Intelligenz werden fortschrittliche Algorithmen verwendet, um historische Daten zu analysieren und Prognosen über potenzielle zukünftige Risiken zu erstellen. Diese Fähigkeit ermöglicht es Finanzorganisationen, aufkommende Bedrohungen wie Marktschwankungen, Kreditausfälle und operative Schwachstellen proaktiv anzugehen. Durch den Einsatz prädiktiver Modelle können Institute ihre Risikobewertungsprozesse verbessern, ihre Strategien zur Risikominderung optimieren und fundiertere Entscheidungen treffen. Dieser Trend wird durch den Bedarf an genaueren und zeitnaheren Risikoeinblicken in einem sich schnell verändernden Finanzumfeld vorangetrieben. Die Integration generativer künstlicher Intelligenz in Risikomanagementrahmen verbessert nicht nur die Genauigkeit von Risikovorhersagen, sondern unterstützt auch effektivere und effizientere Risikomanagementpraktiken und trägt letztendlich zu größerer finanzieller Stabilität und Widerstandsfähigkeit bei.
Fortschritte bei algorithmischen Handelsstrategien
Fortschritte bei algorithmischen Handelsstrategien sind ein wichtiger Trend bei der Einführung generativer künstlicher Intelligenz im Finanzdienstleistungssektor. Generative KI-Technologien werden zunehmend eingesetzt, um Handelsalgorithmen zu entwickeln und zu verfeinern, die die Handelsleistung und -effizienz verbessern. Im Gegensatz zu herkömmlichen Handelsalgorithmen, die auf vordefinierten Regeln und historischen Daten basieren, können generative künstliche Intelligenzsysteme Handelsstrategien durch iteratives Lernen und Simulation erstellen und optimieren. Diese fortschrittlichen Algorithmen können sich an veränderte Marktbedingungen anpassen, aufkommende Trends erkennen und umsetzbare Erkenntnisse für Händler generieren. Durch den Einsatz generativer künstlicher Intelligenz können Finanzinstitute präzisere und dynamischere Handelsstrategien erreichen, Transaktionskosten senken und die Handelsergebnisse insgesamt verbessern. Dieser Trend wird durch die zunehmende Komplexität der Finanzmärkte und den Bedarf an ausgefeilten Tools vorangetrieben, die diese Komplexitäten effektiv bewältigen können. Die Integration generativer künstlicher Intelligenz in Handelsstrategien stellt einen bedeutenden Fortschritt im algorithmischen Handel dar und unterstreicht das Potenzial der Technologie, die Finanzmärkte durch die Verbesserung der Handelseffizienz und -rentabilität zu verändern.
Segmenteinblicke
Komponenteneinblicke
Das Softwaresegment dominierte den Markt für generative KI im Fintech-Markt im Jahr 2023 und wird seine Dominanz voraussichtlich während des gesamten Prognosezeitraums beibehalten. Diese Bedeutung ist größtenteils auf die steigende Nachfrage nach fortschrittlichen Softwarelösungen zurückzuführen, die generative künstliche Intelligenz nutzen, um verschiedene Finanzfunktionen zu verbessern. Finanzinstitute setzen zunehmend Softwareanwendungen ein, die generative künstliche Intelligenz nutzen, um Entscheidungsprozesse zu verbessern, Handelsstrategien zu optimieren und personalisierte Kundenerlebnisse zu bieten. Diese Softwarelösungen bieten einen erheblichen Mehrwert, indem sie komplexe Aufgaben automatisieren, große Datensätze analysieren und umsetzbare Erkenntnisse generieren, die für die Aufrechterhaltung eines Wettbewerbsvorteils in der sich schnell entwickelnden Finanzlandschaft von entscheidender Bedeutung sind. Die Fähigkeit generativer künstlicher Intelligenzsoftware, sich nahtlos in bestehende Finanzsysteme zu integrieren und Echtzeitanalysen bereitzustellen, treibt ihre Verbreitung weiter voran. Darüber hinaus tragen die kontinuierlichen Fortschritte in der Softwaretechnologie und der wachsende Bedarf an ausgefeilten Analysetools im Finanzsektor zur anhaltenden Dominanz dieses Segments bei. Während Dienstleistungen wie Beratung und Integrationsunterstützung eine wichtige Rolle bei der Implementierung und Optimierung generativer künstlicher Intelligenzlösungen spielen, liegt der zentrale Wertbeitrag dieser Technologien in ihren Softwareanwendungen. Da Finanzinstitute zunehmend versuchen, generative künstliche Intelligenz zur Verbesserung der Betriebseffizienz und der Kundenbindung zu nutzen, wird erwartet, dass das Softwaresegment die dominierende Kraft auf dem Markt bleibt, angetrieben von laufenden Innovationen und dem wachsenden Bedarf an fortschrittlichen, KI-gestützten Finanzinstrumenten.
Regionale Einblicke
Nordamerika hat sich im Jahr 2023 als dominierende Region auf dem Markt für generative KI im Fintech-Bereich herausgestellt und wird voraussichtlich seine führende Position während des gesamten Prognosezeitraums beibehalten. Diese Dominanz ist auf mehrere Schlüsselfaktoren zurückzuführen. Nordamerika profitiert von einem robusten und gut etablierten Finanzdienstleistungssektor, der technologischen Innovationen, einschließlich fortschrittlicher Lösungen für künstliche Intelligenz, gegenüber sehr aufgeschlossen ist. Die Region ist die Heimat zahlreicher führender Finanzinstitute und Technologieunternehmen, die aktiv in generative KI investieren und diese einsetzen, um ihre Dienstleistungen und Betriebseffizienz zu verbessern. Nordamerika verfügt über eine hochentwickelte technologische Infrastruktur und ein günstiges regulatorisches Umfeld, das die Einführung modernster Technologien unterstützt. Die Präsenz großer Technologiezentren wie Silicon Valley und erhebliche Investitionen in Forschung und Entwicklung tragen weiter zur Führungsrolle Nordamerikas in diesem Bereich bei. Der hohe Grad an technologischer Akzeptanz und Innovation in der Region bietet ein förderliches Umfeld für das weitere Wachstum generativer KI-Anwendungen in Finanzdienstleistungen. Da Finanzinstitute in Nordamerika diese Technologien zunehmend nutzen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen, das Risikomanagement zu verbessern und personalisierte Lösungen bereitzustellen, wird erwartet, dass die Region ihre Vorherrschaft im Bereich der generativen KI im Fintech-Markt aufrechterhalten wird. Dieser Trend spiegelt die starke Position Nordamerikas als führendes Unternehmen bei der Weiterentwicklung der Finanztechnologie und sein anhaltendes Engagement für die Einführung und Integration transformativer Technologien wider.
Neueste Entwicklungen
- Im Juni 2024 stellte Lucinity auf der Money2020 Europe ein bahnbrechendes Copilot-Plug-in für generative künstliche Intelligenz vor, das eine sofortige Kapitalrendite erzielen soll. Dieses innovative Copilot-Plug-in ist systemunabhängig, d. h. es lässt sich nahtlos in alle webbasierten Unternehmensanwendungen integrieren. Es fungiert als einheitliche Schnittstelle, die Daten aus verschiedenen Quellen konsolidiert, darunter Customer-Relationship-Management-Systeme, Fallmanagementplattformen, Drittanbieter und Excel-Tabellen. Indem das Copilot-Plug-in einen zentralen Zugriffspunkt für Daten über mehrere Systeme hinweg bietet, steigert es die Betriebseffizienz und rationalisiert die Datenverwaltungsprozesse und bietet einen erheblichen Mehrwert und eine hohe Benutzerfreundlichkeit für Unternehmen, die ihre Unternehmensanwendungen optimieren möchten.
- Im Juni 2023 leitete die Bank of America in Zusammenarbeit mit Palantir Technologies eine bedeutende Verbesserung ihrer Betrugserkennungsfunktionen durch den Einsatz von Technologie für maschinelles Lernen ein. Dieses innovative System ist darauf ausgelegt, umfangreiche Mengen an Transaktionsdaten zu analysieren und nutzt fortschrittliche Algorithmen, um kontinuierlich aus neuen Trends und Mustern zu lernen. Durch die Integration von maschinellem Lernen kann das Betrugserkennungssystem verdächtige Aktivitäten präziser und schneller identifizieren und kennzeichnen. Durch die kontinuierliche Verfeinerung seiner Analysemodelle auf der Grundlage von Echtzeitdaten und historischen Mustern soll das System seine Genauigkeit bei der Erkennung betrügerischer Transaktionen und der Minderung von Finanzbetrugsrisiken verbessern. Diese strategische Implementierung unterstreicht das Engagement der Bank of America, Spitzentechnologie einzusetzen, um Sicherheitsmaßnahmen zu stärken und ihre Kunden vor betrügerischen Aktivitäten zu schützen. Durch diese Zusammenarbeit wollen beide Organisationen eine robustere und dynamischere Lösung zur Betrugserkennung bereitstellen, die sich an sich entwickelnde Bedrohungen anpasst und so Finanztransaktionen schützt und das Vertrauen in ihre Finanzdienstleistungen stärkt.
- Im Juni 2023 hat FIS aus strategischen Gründen Bond übernommen, eine führende Banking-as-a-Service (BaaS)-Plattform, um seine Fähigkeiten im Bereich generative künstliche Intelligenz deutlich zu stärken und sein Finanzdienstleistungsportfolio zu erweitern. Durch diese Übernahme kann FIS die fortschrittliche BaaS-Technologie von Bond, die flexible und skalierbare Banklösungen bietet, in seine vorhandene Infrastruktur integrieren. Durch die Nutzung der innovativen Plattform von Bond verbessert FIS seine Fähigkeit, hochgradig personalisierte und effiziente Finanzdienstleistungen anzubieten und so die Abläufe sowohl für Finanzinstitute als auch für Fintech-Unternehmen zu optimieren. Dieser Schritt spiegelt das Engagement von FIS wider, die digitale Transformation voranzutreiben und hochmoderne, KI-gesteuerte Lösungen bereitzustellen, die den dynamischen Anforderungen des Finanzsektors gerecht werden.
Wichtige Marktteilnehmer
- IBM Corporation
- Microsoft Corporation
- Google LLC
- NVIDIACorporation
- Amazon Web Services, Inc.
- Salesforce,Inc.
- Oracle Corporation
- SAP SE
- PalantirTechnologies Inc.
- H2O.ai,Inc.
- DataRobot,Inc.
- C3.ai, Inc.
| Nach Komponente | Nach Bereitstellung | Nach Anwendung | Nach Region |
|
|
|
|
FAQ'S
For a single, multi and corporate client license, the report will be available in PDF format. Sample report would be given you in excel format. For more questions please contact:
Within 24 to 48 hrs.
You can contact Sales team (sales@marketinsightsresearch.com) and they will direct you on email
You can order a report by selecting payment methods, which is bank wire or online payment through any Debit/Credit card, Razor pay or PayPal.
Discounts are available.
Hard Copy