Generative KI im BFSI-Markt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Bereitstellung (Cloud-basiert, vor Ort), nach Technologie (Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen, Deep Learning, robotergestützte Prozessautomatisierung), nach Anwendung (Betrugserkennung und -prävention, Kundendienst und -support, personalisierte Finanzberatung, Risikomanage
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 BFSI-Markt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Bereitstellung (Cloud-basiert, vor Ort), nach Technologie (Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen, Deep Learning, robotergestützte Prozessautomatisierung), nach Anwendung (Betrugserkennung und -prävention, Kundendienst und -support, personalisierte Finanzberatung, Risikomanage
| Prognosezeitraum | 2025-2029 |
| Marktgröße (2023) | 1210,50 Millionen USD |
| Marktgröße (2029) | 5100,65 Millionen USD |
| CAGR (2024-2029) | 27,09 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Verarbeitung natürlicher Sprache |
| Größtes Markt | Nordamerika |
Marktübersicht
Der globale
BFSI-Sektor bezieht sich auf fortschrittliche KI-Technologien, die durch Lernen aus riesigen Datenmengen neue Inhalte, Erkenntnisse und Lösungen erstellen und generieren. Dazu gehört die Nutzung von Algorithmen des maschinellen Lernens, um neuartige Finanzmodelle zu erstellen, komplexe Prozesse zu automatisieren und personalisierte Kundeninteraktionen anzubieten. Generative KI kann realistische Finanzszenarien generieren, automatisierte Berichte erstellen und die Entscheidungsfindung durch prädiktive Analysen verbessern, wodurch die Betriebseffizienz deutlich gesteigert wird. Im BFSI-Sektor transformiert diese Technologie verschiedene Funktionen, von der Betrugserkennung und dem Risikomanagement bis hin zum Kundenservice und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, indem sie tiefere Einblicke und genauere Vorhersagen liefert. Der Markt für generative KI im BFSI-Sektor wird aufgrund mehrerer treibender Faktoren voraussichtlich erheblich wachsen. Die steigende Nachfrage nach Automatisierung und Effizienz im Finanzgeschäft treibt die Einführung von KI-Technologien voran, die manuelle Eingriffe reduzieren und Prozesse rationalisieren. Finanzinstitute und Versicherungsunternehmen haben mit riesigen Datenmengen zu kämpfen. Generative KI bietet erweiterte Analysefunktionen, die dabei helfen, umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten und datengesteuerte Entscheidungen effizienter zu treffen. Der wachsende Bedarf an verbesserten Kundenerlebnissen treibt die Entwicklung KI-gesteuerter personalisierter Dienste und Supportsysteme wie Chatbots und virtuelle Assistenten voran, die das Kundenengagement und die Kundenzufriedenheit verbessern. Der regulatorische Druck zur Verbesserung der Compliance und des Risikomanagements drängt die Institutionen dazu, KI-Lösungen einzuführen, die die Einhaltung von Standards gewährleisten und gleichzeitig potenzielle Risiken mindern. Der Anstieg von Cyberbedrohungen und Betrug beschleunigt auch die Einführung von KI-Tools, die betrügerische Aktivitäten genauer erkennen und verhindern sollen. Die laufenden Fortschritte in der KI-Technologie, einschließlich natürlicher Sprachverarbeitung und Deep Learning, verbessern kontinuierlich die Fähigkeiten und Anwendungen der generativen KI und machen sie zu einer zunehmend attraktiven Investition für BFSI-Organisationen, die nach Wettbewerbsvorteilen suchen. Da Finanzinstitute und Versicherer den strategischen Wert generativer KI für Innovation, Effizienz und Kundenorientierung zunehmend erkennen, steht der Markt für diese Lösungen vor einem deutlichen Wachstum, was die transformativen Auswirkungen der KI auf die Zukunft der BFSI-Branche widerspiegelt.
Wichtige Markttreiber
Steigende Nachfrage nach betrieblicher Effizienz
Das Streben nach betrieblicher Effizienz ist ein Schlüsselfaktor für die Einführung generativer künstlicher Intelligenz im BFSI-Sektor. Finanzinstitute suchen ständig nach Möglichkeiten, ihre Abläufe zu optimieren und Kosten zu senken, während gleichzeitig hohe Servicestandards aufrechterhalten werden. Generative künstliche Intelligenz bietet eine Lösung, indem sie sich wiederholende und komplexe Aufgaben automatisiert und so Prozesse rationalisiert und den Bedarf an manuellen Eingriffen reduziert. Beispielsweise kann KI-gesteuerte Automatisierung routinemäßige Dateneingaben, Schadensfälle und Transaktionen schneller erledigen als menschliche Kollegen. Dies beschleunigt nicht nur den Arbeitsablauf, sondern minimiert auch Fehler, die mit manuellen Prozessen verbunden sind. Durch die Integration generativer künstlicher Intelligenz in ihre Abläufe können Unternehmen erhebliche Kosteneinsparungen erzielen, die Genauigkeit verbessern und die Gesamteffizienz steigern. Die Fähigkeit der KI, riesige Datenmengen zu analysieren und umsetzbare Erkenntnisse zu generieren, unterstützt die Entscheidungsfindung zusätzlich und ermöglicht es den Institutionen, effektiver auf Marktveränderungen und betriebliche Herausforderungen zu reagieren. Da die Nachfrage nach operativer Exzellenz weiter steigt, wird die Rolle der generativen KI immer wichtiger, um Finanzinstituten dabei zu helfen, ihre Effizienzziele zu erreichen und wettbewerbsfähig zu bleiben.
Erweiterte Betrugserkennung und Risikomanagement
Generative KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung der Betrugserkennung und des Risikomanagements im BFSI-Sektor. Da Finanzinstitute zunehmenden Bedrohungen durch ausgeklügelte Betrugssysteme und regulatorischen Druck ausgesetzt sind, wird der Bedarf an robusten und proaktiven Risikomanagementlösungen von größter Bedeutung. Generative künstliche Intelligenz verbessert die Betrugserkennung, indem sie große Datensätze analysiert, um ungewöhnliche Muster und Anomalien zu identifizieren, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen. KI-Systeme können prädiktive Modelle generieren, die potenzielle Bedrohungen vorhersehen und Anomalien in Echtzeit erkennen, wodurch die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Betrugserkennung erheblich verbessert wird. In ähnlicher Weise können KI-gesteuerte Risikomanagementtools verschiedene Finanzszenarien simulieren und potenzielle Risiken bewerten, sodass Institutionen effektivere Strategien zur Minderung und Verwaltung dieser Risiken entwickeln können. Durch die Einbindung generativer künstlicher Intelligenz in ihre Betrugserkennungs- und Risikomanagementprozesse können Finanzinstitute ihre Fähigkeit verbessern, Vermögenswerte zu schützen, Vorschriften einzuhalten und ihren Ruf zu schützen. Die kontinuierliche Weiterentwicklung von KI-Technologien stärkt ihre Fähigkeit, aufkommende Bedrohungen zu bewältigen und ein sicheres und widerstandsfähiges Finanzumfeld aufrechtzuerhalten.
Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Berichterstattung
Die Notwendigkeit der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und genauer Berichterstattung ist ein wichtiger Treiber für die Einführung generativer künstlicher Intelligenz im Banken-, Finanzdienstleistungs- und Versicherungssektor. Da die gesetzlichen Anforderungen strenger und komplexer werden, müssen Finanzinstitute sicherstellen, dass sie die Compliance-Standards erfüllen und genaue und zeitnahe Berichte bereitstellen. Generative künstliche Intelligenz bietet eine Lösung, indem sie Compliance-Prozesse automatisiert und umfassende Berichte erstellt. KI-Technologien können regulatorische Änderungen analysieren, die Einhaltung von Compliance-Standards sicherstellen und mit minimalem manuellen Aufwand detaillierte Dokumentationen erstellen. Beispielsweise kann KI automatisch Compliance-Berichte erstellen, regulatorische Änderungen verfolgen und sicherstellen, dass alle erforderlichen Unterlagen in Ordnung sind. Dies reduziert nicht nur das Risiko von Nichteinhaltung und damit verbundenen Strafen, sondern verbessert auch die Effizienz von Berichtsprozessen. Darüber hinaus hilft die Fähigkeit der KI, große Datenmengen zu analysieren, den Institutionen, potenzielle Compliance-Probleme zu erkennen und proaktiv anzugehen. Durch den Einsatz generativer künstlicher Intelligenz für Compliance und Berichterstellung können Finanzinstitute ihre Prozesse rationalisieren, Risiken mindern und regulatorische Standards mit größerer Genauigkeit und Effizienz einhalten.
Innovation und Wettbewerbsvorteil
Der Drang nach Innovation und der Aufrechterhaltung eines Wettbewerbsvorteils ist ein Schlüsselfaktor, der die Einführung generativer künstlicher Intelligenz im Banken-, Finanzdienstleistungs- und Versicherungssektor beeinflusst. In einer sich schnell entwickelnden Finanzlandschaft müssen Unternehmen kontinuierlich innovativ sein, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und die sich ändernden Bedürfnisse ihrer Kunden zu erfüllen. Generative KI ermöglicht es Finanzinstituten, neue Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle zu entwickeln, die sie auf dem Markt differenzieren. Beispielsweise kann KI innovative Finanzprodukte generieren, die auf Trends in Schwellenmärkten zugeschnitten sind, oder fortschrittliche Analysetools erstellen, die einzigartige Erkenntnisse und Fähigkeiten bieten. Durch die Integration von KI in ihre Betriebsabläufe können Finanzinstitute ihre Reaktionsfähigkeit auf Marktdynamiken verbessern, die Produktentwicklung vorantreiben und innovative Lösungen anbieten. Der durch KI-gesteuerte Innovation gewonnene Wettbewerbsvorteil hilft Unternehmen, Kunden zu gewinnen und zu binden, ihre Marktposition zu verbessern und nachhaltiges Wachstum zu erzielen. Da der Finanzsektor weiterhin technologische Fortschritte nutzt, wird generative künstliche Intelligenz eine entscheidende Rolle bei der Förderung von Innovationen und der Sicherung eines Wettbewerbsvorteils auf dem Markt spielen.
Wichtige Marktherausforderungen
Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit
Eine der größten Herausforderungen für generative KI im BFSI-Sektor sind die Bedenken hinsichtlich Datenschutz und -sicherheit. Generative künstliche Intelligenzsysteme benötigen Zugriff auf große Mengen sensibler und vertraulicher Daten, um effektiv zu funktionieren. Dazu gehören persönliche Finanzinformationen, Transaktionshistorien und andere proprietäre Daten, die, wenn sie kompromittiert werden, zu erheblichen Sicherheitsverletzungen und Datenschutzverletzungen führen können. Die Implementierung generativer künstlicher Intelligenz erfordert strenge Datenschutzmaßnahmen, um unbefugten Zugriff und potenziellen Missbrauch zu verhindern. Finanzinstitute müssen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme strengen Datenschutzbestimmungen wie der Datenschutz-Grundverordnung in Europa oder dem California Consumer Privacy Act in den USA entsprechen. Darüber hinaus führt der Einsatz generativer KI neue Angriffsflächen für Cyberbedrohungen ein, darunter potenzielle Schwachstellen in KI-Algorithmen, die von böswilligen Akteuren ausgenutzt werden könnten. Um Vertrauen zu wahren und vertrauliche Informationen zu schützen, ist es unerlässlich, sicherzustellen, dass KI-Systeme vor Hackerangriffen, Datenlecks und anderen Cybersicherheitsbedrohungen geschützt sind. Die Komplexität von KI-Algorithmen kann manchmal die Datenverarbeitungsmechanismen verschleiern, was es schwierig macht, vollständige Transparenz und Kontrolle über die Datennutzung zu gewährleisten. Finanzinstitute müssen in robuste Sicherheitsrahmen, regelmäßige Audits und kontinuierliche Überwachung investieren, um den Datenschutz zu gewährleisten und diese Herausforderungen wirksam anzugehen. Dazu gehört die Einführung moderner Verschlüsselungstechniken, die Sicherung von Datenübertragungskanälen und die Implementierung umfassender Datenverwaltungsrichtlinien zum Schutz vor potenziellen Bedrohungen und zur Gewährleistung der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen.
Integration mit Legacy-Systemen
Eine weitere große Herausforderung für generative KI im BFSI-Sektor ist die Integration mit Legacy-Systemen. Viele Finanzinstitute arbeiten mit einer Reihe veralteter oder proprietärer Systeme, die nicht für moderne KI-Technologien ausgelegt sind. Die Integration generativer künstlicher Intelligenz in diese Legacy-Systeme kann komplex, kostspielig und zeitaufwändig sein. Legacy-Systemen fehlt oft die notwendige Infrastruktur zur Unterstützung fortschrittlicher KI-Funktionen, sodass für eine nahtlose Integration umfangreiche Upgrades oder komplette Überarbeitungen erforderlich sind. Der Prozess der Integration neuer KI-Lösungen in bestehende Systeme beinhaltet die Behebung von Kompatibilitätsproblemen, Herausforderungen bei der Datenmigration und potenziellen Störungen des laufenden Betriebs. Darüber hinaus weisen Legacy-Systeme möglicherweise Einschränkungen in Bezug auf Datenzugänglichkeit und Interoperabilität auf, was die Wirksamkeit generativer künstlicher Intelligenz bei der Generierung genauer und umsetzbarer Erkenntnisse beeinträchtigen kann. Die Komplexität der Integration von KI-Lösungen wirft auch Bedenken hinsichtlich der Systemstabilität und Betriebskontinuität auf. Finanzinstitute müssen Integrationsstrategien sorgfältig planen und umsetzen, einschließlich strenger Tests und schrittweiser Implementierungsansätze, um Störungen zu minimieren. Diese Herausforderung erfordert häufig die Zusammenarbeit mit Technologiepartnern und Beratern, um die technischen und organisatorischen Hürden zu überwinden, die mit der Aktualisierung von Legacy-Systemen verbunden sind, und um sicherzustellen, dass sie Anwendungen generativer künstlicher Intelligenz effektiv unterstützen können.
Ethische und voreingenommene Probleme
Ethische und voreingenommene Probleme stellen eine erhebliche Herausforderung für generative KI im BFSI-Sektor dar. Da generative künstliche Intelligenzsysteme anhand historischer Daten trainiert werden, besteht das Risiko, dass sie unbeabsichtigt bestehende Vorurteile und Ungerechtigkeiten in den Daten aufrechterhalten. Beispielsweise könnten KI-Modelle, die für Kreditscoring oder Kreditgenehmigungen verwendet werden, historische Vorurteile gegenüber bestimmten demografischen Gruppen widerspiegeln und verstärken, was zu unfairer Behandlung und Diskriminierung führt. Um diese ethischen Bedenken auszuräumen, muss bei der Entwicklung und Schulung von KI-Systemen sorgfältig darauf geachtet werden, dass sie unvoreingenommen und gerecht sind. Finanzinstitute müssen strenge Überwachungs- und Prüfprozesse implementieren, um etwaige Verzerrungen in KI-Algorithmen zu erkennen und zu mildern. Dazu gehört die regelmäßige Überprüfung von KI-Entscheidungsprozessen, die Durchführung von Fairness-Bewertungen und der Einsatz von Techniken zum Ausgleichen und Anpassen von Trainingsdaten, um Verzerrungen vorzubeugen. Darüber hinaus besteht eine ethische Verantwortung, Transparenz bei der Entscheidungsfindung von KI-Systemen sicherzustellen und Mechanismen für Rechtsmittel und Rechenschaftspflicht für betroffene Personen bereitzustellen. Die Herausforderung besteht auch darin, sicherzustellen, dass generative künstliche Intelligenz verantwortungsvoll eingesetzt wird und ethischen Standards und regulatorischen Anforderungen entspricht. Finanzinstitute müssen einen kontinuierlichen Dialog mit Interessengruppen wie Kunden, Regulierungsbehörden und Interessengruppen führen, um ethische Bedenken auszuräumen und verantwortungsvolle KI-Praktiken zu fördern. Die Balance zwischen Innovation und ethischen Überlegungen ist entscheidend, um das Vertrauen der Öffentlichkeit zu erhalten und sicherzustellen, dass generative künstliche Intelligenz einen positiven Beitrag zum BFSI-Sektor leistet.
Wichtige Markttrends
Verbesserte Personalisierung durch KI-gestützte Erkenntnisse
Ein wichtiger Trend im Bereich der generativen KI innerhalb des BFSI-Sektors ist der zunehmende Fokus auf verbesserte Personalisierung. Generative KI ermöglicht es Finanzinstituten, große Mengen an Kundendaten zu analysieren, um hochgradig personalisierte Finanzprodukte und -dienstleistungen zu generieren. Dazu gehört die Erstellung maßgeschneiderter Anlageportfolios, personalisierter Kreditangebote und individueller Versicherungspläne basierend auf individuellen Kundenprofilen und -präferenzen. Durch die Nutzung fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen und Datenanalyse können Finanzorganisationen Empfehlungen und Lösungen bereitstellen, die genau auf die spezifischen Bedürfnisse und Ziele ihrer Kunden abgestimmt sind. Dieser Trend wird durch die wachsende Erwartung der Kunden nach relevanteren und individuelleren Erfahrungen vorangetrieben. Finanzinstitute nutzen generative KI nicht nur, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern, sondern auch, um tiefere Kundenbeziehungen aufzubauen und die Loyalität zu erhöhen. Die Fähigkeit, personalisierte Empfehlungen und Lösungen bereitzustellen, kann zu effektiveren Cross-Selling- und Upselling-Möglichkeiten führen und letztendlich das Umsatzwachstum steigern. Da sich die Kundenerwartungen ständig weiterentwickeln, wird die Betonung der Personalisierung wahrscheinlich zu einer zentralen Strategie für Finanzinstitute, die sich in einem wettbewerbsintensiven Markt differenzieren möchten.
KI-gestütztes Risikomanagement und Betrugserkennung
Ein weiterer wichtiger Trend ist die Einführung generativer KI für erweitertes Risikomanagement und Betrugserkennung. Der BFSI-Sektor steht vor zunehmenden Herausforderungen im Zusammenhang mit Finanzkriminalität und Risikomanagement, sodass es für Unternehmen unerlässlich ist, ihre Fähigkeiten in diesen Bereichen zu verbessern. Generative KI-Technologien werden verwendet, um anspruchsvolle Modelle zu entwickeln, die große Mengen an Transaktionsdaten analysieren können, um ungewöhnliche Muster und potenziellen Betrug in Echtzeit zu erkennen. Diese KI-gesteuerten Systeme können prädiktive Erkenntnisse generieren und verschiedene Risikoszenarien simulieren, sodass Institutionen potenzielle Bedrohungen proaktiv angehen und Risiken mindern können. Durch den Einsatz generativer KI können Finanzinstitute ihre Fähigkeit verbessern, betrügerische Aktivitäten zu erkennen, Fehlalarme zu reduzieren und die allgemeine Sicherheit zu verbessern. Dieser Trend wird durch die zunehmende Komplexität von Finanzkriminalität und den Bedarf an effektiveren und effizienteren Risikomanagementlösungen vorangetrieben. Die Integration generativer KI in Betrugserkennungssysteme stellt einen bedeutenden Fortschritt beim Schutz von Finanzanlagen und der Gewährleistung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften dar.
Automatisierung von Routinevorgängen und Kundeninteraktionen
Die Automatisierung von Routinevorgängen und Kundeninteraktionen ist ein wichtiger Trend, der sich aus dem Einsatz generativer KI im BFSI-Sektor ergibt. Generative KI-Technologien werden zunehmend eingesetzt, um verschiedene Routineaufgaben wie Dateneingabe, Dokumentenverarbeitung und Kundendienstanfragen zu automatisieren. Diese Automatisierung hilft Finanzinstituten, ihre Abläufe zu rationalisieren, Betriebskosten zu senken und die Gesamteffizienz zu verbessern. Beispielsweise können KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten Kundenanfragen bearbeiten, Transaktionen verarbeiten und Support ohne menschliches Eingreifen leisten, sodass das Personal sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren kann. Darüber hinaus kann generative künstliche Intelligenz die Dokumentenanalyse und Compliance-Prüfungen automatisieren und so den für diese Aufgaben erforderlichen Zeit- und Arbeitsaufwand reduzieren. Dieser Trend spiegelt eine breitere Bewegung hin zu digitaler Transformation und betrieblicher Effizienz innerhalb des BFSI-Sektors wider. Durch die Automatisierung durch generative künstliche Intelligenz können Finanzinstitute ihre Betriebsfähigkeiten verbessern, die Servicebereitstellung verbessern und ihren Wettbewerbsvorteil aufrechterhalten.
Segmenteinblicke
Bereitstellungseinblicke
Das Segment der Cloud-basierten Bereitstellung hat sich 2023 als dominierende Kraft auf dem Markt für generative KI im BFSI-Bereich herausgestellt und wird voraussichtlich seine Führungsposition während des gesamten Prognosezeitraums beibehalten. Diese Dominanz wird durch mehrere wichtige Vorteile cloudbasierter Lösungen vorangetrieben, darunter ihre Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz. Die Cloud-basierte Bereitstellung ermöglicht Finanzinstituten den Zugriff auf fortschrittliche generative KI-Technologien, ohne dass erhebliche Vorabinvestitionen in die physische Infrastruktur erforderlich sind. Stattdessen können sie die Ressourcen der Cloud auf Pay-as-you-go-Basis nutzen, was die Investitionsausgaben erheblich reduziert und die Kosten an die Nutzung anpasst. Cloudbasierte Lösungen bieten außergewöhnliche Skalierbarkeit, sodass Institutionen ihre Rechenressourcen und Speicherkapazitäten problemlos an schwankende Anforderungen und Geschäftswachstum anpassen können. Diese Skalierbarkeit ist besonders im BFSI-Sektor von Vorteil, wo Datenvolumen und Verarbeitungsanforderungen stark variieren können. Die Cloud erleichtert auch die schnelle Bereitstellung und Integration generativer KI-Tools, sodass Organisationen neue KI-Modelle und -Updates ohne große Verzögerungen schnell implementieren können. Die Cloud-basierten Plattformen unterstützen Datenzugriff und Zusammenarbeit in Echtzeit und verbessern so die Fähigkeit, umsetzbare Erkenntnisse zu generieren und die Entscheidungsfindung in verteilten Teams zu verbessern. Die laufenden Fortschritte in der Cloud-Technologie, einschließlich verbesserter Sicherheitsfunktionen und robuster Compliance-Kontrollen, verstärken ihre Attraktivität für Finanzinstitute, denen Datenschutz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften wichtig sind, noch weiter. Da diese Vorteile weiterhin bei Organisationen Anklang finden, die ihre generativen KI-Fähigkeiten optimieren möchten, wird erwartet, dass das Segment der Cloud-basierten Bereitstellung seine Bedeutung behält und weiteres Wachstum und Innovation im BFSI-Sektor vorantreibt.
Regionale Einblicke
Nordamerika dominierte den Markt für generative KI im BFSI-Bereich im Jahr 2023 und wird voraussichtlich seine führende Position während des gesamten Prognosezeitraums beibehalten. Diese Dominanz ist größtenteils auf die fortschrittliche technologische Infrastruktur der Region, die hohe Konzentration von Finanzinstituten und das starke Innovationsökosystem zurückzuführen. Nordamerika, insbesondere die Vereinigten Staaten, verfügt über einen gut etablierten Finanzsektor mit einem starken Fokus auf die Einführung modernster Technologien zur Verbesserung der Betriebseffizienz und des Kundenerlebnisses. Die Präsenz großer Technologieunternehmen, gepaart mit einem robusten Investitionsumfeld, fördert kontinuierliche Fortschritte bei der generativen KI und ihren Anwendungen im BFSI-Sektor. Nordamerikanische Finanzinstitute nutzen generative KI zunehmend für Anwendungen wie Betrugserkennung, personalisierten Kundenservice und Risikomanagement und fördern so eine breite Akzeptanz und Integration. Das unterstützende regulatorische Umfeld der Region und der Schwerpunkt auf der digitalen Transformation tragen ebenfalls zu ihrer Dominanz bei, da Unternehmen versuchen, durch die Implementierung der neuesten KI-Technologien wettbewerbsfähig zu bleiben. Da Innovation und technologischer Fortschritt immer schneller voranschreiten, wird erwartet, dass Nordamerika seine Führungsposition auf dem Markt für generative KI aufgrund seiner beträchtlichen Ressourcen, Branchenexpertise und seines Engagements, KI zur Verbesserung von Finanzdienstleistungen zu nutzen, beibehalten wird.
Jüngste Entwicklungen
- Im August 2024 gab Sompo, die Tochtergesellschaft, die Versicherungs- und Rückversicherungsgeschäfte für die Sompo Holdings Group außerhalb Japans abwickelt, eine strategische Partnerschaft mit Palantir Technologies Inc. bekannt, einem führenden Anbieter von künstlichen Intelligenzsystemen für moderne Unternehmen. Diese Zusammenarbeit zielt darauf ab, in den nächsten drei Jahren erhebliche Ressourcen in die Entwicklung einer umfassenden Datenintegrations- und künstlichen Intelligenzlösung zu investieren. Die Initiative soll die digitale Transformation innerhalb von Sompo vorantreiben, einem führenden Akteur im brasilianischen Unternehmens- und Agrarversicherungssektor. Die Partnerschaft unterstreicht Sompos Engagement, fortschrittliche KI-Technologie zu nutzen, um seine Betriebsabläufe zu verbessern, Prozesse zu rationalisieren und die Gesamteffizienz auf dem wettbewerbsintensiven Versicherungsmarkt zu steigern.
- Im April 2024 kündigte Discover Financial Services eine strategische Partnerschaft mit Google Cloud an, um in seinen Kundenbetreuungszentren generative künstliche Intelligenztechnologie zu implementieren. Diese Zusammenarbeit soll sowohl die Kunden- als auch die Agentenerfahrung deutlich verbessern und gleichzeitig die Agentenproduktivität steigern, indem sie schnellere, personalisiertere und effizientere Lösungen bietet. Durch die Integration der KI-Plattform Vertex AI von GoogleCloud wird Discover seine fast 10.000 Contact-Center-Agenten mit fortschrittlichen generativen KI-Tools ausstatten. Diese Tools bieten Funktionen wie die intelligente Dokumentzusammenfassung (Vertex AI analysiert und verdichtet komplexe Richtlinien und Verfahren, sodass Agenten schnell auf wichtige Informationen zugreifen und rasch Erkenntnisse gewinnen können, um Kundenanfragen effektiv zu beantworten) und Echtzeit-Suchhilfe (durch die Verarbeitung natürlicher Sprache können Agenten bei Live-Interaktionen schnell relevante Informationen aus umfangreichen Wissensdatenbanken abrufen. Diese Funktion reduziert den Zeitaufwand für die Suche nach Antworten, sodass Agenten mehr Zeit für die Kundenbetreuung haben).
- Im Mai 2024 wird Temenos hat seine innovativen Responsible Generative AI-Lösungen in seine KI-gestützte Banking-Plattform eingeführt. Diese fortschrittlichen Lösungen lassen sich nahtlos in die Systeme Temenos Core und Financial Crime Mitigation (FCM) integrieren, verändern die Dateninteraktion für Banken, verbessern die Produktivität und steigern die Rentabilität, um eine signifikante Kapitalrendite zu erzielen.
Wichtige Marktteilnehmer
- IBM Corporation
- MicrosoftCorporation
- GoogleLLC
- AmazonWeb Services, Inc.
- Salesforce,Inc.
- SAP SE
- OracleCorporation
- NVIDIACorporation
- PalantirTechnologies Inc.
- C3.ai,Inc.
- DataRobot,Inc.
- H2O.ai,Inc.
| Nach Bereitstellung | Nach Technologie | Nach Anwendung | Nach Endnutzung | Nach Region |
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