Künstliche Intelligenz (KI) im BFSI-Markt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Komponente (Lösungen, Dienstleistungen), nach Technologie (Maschinelles Lernen, natürliche Verarbeitungssprache, Computer Vision und andere), nach Anwendung (Backoffice, Kundendienst, Finanzberatung, Risikomanagement und Compliance und andere), nach Region und Wettbewerb 2018-2
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 CustomizationKünstliche Intelligenz (KI) im BFSI-Markt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Komponente (Lösungen, Dienstleistungen), nach Technologie (Maschinelles Lernen, natürliche Verarbeitungssprache, Computer Vision und andere), nach Anwendung (Backoffice, Kundendienst, Finanzberatung, Risikomanagement und Compliance und andere), nach Region und Wettbewerb 2018-2
| Prognosezeitraum | 2024–2028 |
| Marktgröße (2022) | 20,54 Milliarden USD |
| CAGR (2023–2028) | 15,92 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Finanzberatung |
| Größter Markt | Nordamerika |
Der globale Markt für künstliche Intelligenz (KI) im BFSI-Bereich wird im Prognosezeitraum voraussichtlich stark wachsen.
KI-Algorithmen können riesige Datenmengen analysieren, um Kreditrisiken zu bewerten, Versicherungspolicen zu zeichnen und Kreditentscheidungen zu treffen. Durch die Berücksichtigung verschiedener Faktoren und historischer Daten liefern KI-Modelle genaue Risikobewertungen, was zu besseren Entscheidungsprozessen führt. KI-Algorithmen analysieren Kundendaten und -verhalten, um personalisierte Bankerlebnisse zu bieten. Diese Systeme können maßgeschneiderte Anlageempfehlungen geben, geeignete Finanzprodukte vorschlagen und personalisierte Angebote und Rabatte anbieten. Robo-Advisor nutzen KI und maschinelles Lernen, um automatisierte Anlageberatung und Portfoliomanagementdienste bereitzustellen. Sie verwenden Algorithmen, um Anlegerprofile, Risikotoleranz und Markttrends zu bewerten und optimierte Anlageportfolios für Kunden zu erstellen. KI hilft BFSI-Institutionen, verschiedene Vorschriften einzuhalten, indem sie Compliance-Prozesse automatisiert und Transaktionen auf verdächtige Aktivitäten überwacht. KI-basierte Systeme können riesige Datenmengen analysieren, um potenzielle Compliance-Probleme zu identifizieren und sie den zuständigen Behörden zu melden. KI-gestützte Analyseplattformen verarbeiten und analysieren riesige Mengen an Finanzdaten und extrahieren wertvolle Erkenntnisse und Trends. Diese Erkenntnisse helfen dabei, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, Abläufe zu optimieren und neue Möglichkeiten zu erkennen.
KI-Algorithmen und maschinelle Lernmodelle werden für den algorithmischen Handel verwendet und ermöglichen eine schnelle und genaue Handelsausführung. Diese Systeme können Marktdaten analysieren, Muster erkennen und Trades automatisch ausführen, wodurch die Effizienz verbessert und menschliche Fehler reduziert werden. KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Cybersicherheitsmaßnahmen im BFSI-Sektor. Algorithmen für maschinelles Lernen können Cybersicherheitsbedrohungen in Echtzeit erkennen und darauf reagieren und so Datenverletzungen, Identitätsdiebstahl und unbefugten Zugriff auf vertrauliche Informationen verhindern. KI und robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) werden eingesetzt, um sich wiederholende und manuelle Aufgaben wie Dateneingabe, Dokumentenverarbeitung und Kunden-Onboarding zu automatisieren. Dies führt zu einer höheren Betriebseffizienz, geringeren Kosten und einem verbesserten Kundenerlebnis.
Die Implementierung von KI im BFSI hat das Potenzial, die Branche zu revolutionieren und ein verbessertes Kundenerlebnis, ein verbessertes Risikomanagement, Kosteneinsparungen und eine höhere Betriebseffizienz zu bieten. Es ist jedoch unerlässlich, ethische Überlegungen und Datenschutzbedenken zu berücksichtigen und angemessene Regulierung und Aufsicht sicherzustellen, um die Vorteile der KI in diesem Sektor voll auszuschöpfen.
Digitalisierung von Finanzdienstleistungen soll die Akzeptanz von KI-Lösungen im gesamten BFSI-Sektor fördern
Die Digitalisierung von Finanzdienstleistungen hat eine bedeutende Rolle bei der Einführung und Nutzung von KI-Lösungen im gesamten BFSI-Sektor gespielt. Die Digitalisierung hat im BFSI-Sektor zur Generierung riesiger Datenmengen geführt. Dazu gehören Kundentransaktionsdaten, Marktdaten, Social-Media-Interaktionen und mehr. KI-Algorithmen leben von Big Data, da sie erhebliche Mengen an Informationen benötigen, um ihre Vorhersagefähigkeiten zu trainieren und zu verbessern. Die Verfügbarkeit solcher Datensätze hat die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Lösungen im BFSI beschleunigt. Das Aufkommen des Cloud-Computing hat BFSI-Organisationen eine skalierbare und kostengünstige Infrastruktur für die Verarbeitung und Speicherung großer Datenmengen zur Verfügung gestellt. KI-Algorithmen erfordern oft erhebliche Rechenleistung, und Cloud-Computing-Plattformen bieten die notwendigen Ressourcen, um diese Algorithmen effizient zu trainieren und auszuführen. Die Skalierbarkeit und Flexibilität der Cloud haben es BFSI-Institutionen leichter gemacht, KI-Lösungen ohne erhebliche Vorabinvestitionen in Hardware und Infrastruktur zu implementieren.
Die Digitalisierung hat die Integration erweiterter Analysefunktionen in Finanzsysteme ermöglicht. Herkömmliche Methoden der Datenanalyse waren in ihrer Fähigkeit eingeschränkt, aussagekräftige Erkenntnisse aus komplexen und unstrukturierten Datensätzen zu gewinnen. KI-Techniken wie maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache können Daten jetzt jedoch umfassender analysieren und verborgene Muster und Beziehungen aufdecken. Dies hat neue Möglichkeiten für KI-gesteuerte Lösungen in Bereichen wie Risikobewertung, Betrugserkennung und Kundenverhaltensanalyse eröffnet. Die Digitalisierung hat die Kundenerwartungen im BFSI-Sektor verändert. Kunden verlangen jetzt personalisierte, nahtlose und bequeme Erlebnisse über verschiedene Kanäle hinweg. KI-gestützte Technologien wie Chatbots, virtuelle Assistenten und Empfehlungsmaschinen ermöglichen es BFSI-Organisationen, personalisierte Dienste in großem Maßstab bereitzustellen. Diese Technologien nutzen Daten und KI-Algorithmen, um Kundenpräferenzen zu verstehen, Echtzeitunterstützung zu bieten und maßgeschneiderte Empfehlungen anzubieten. Indem sie diese sich entwickelnden Kundenerwartungen erfüllen, können BFSI-Institutionen die Kundenzufriedenheit und -treue steigern. Die Digitalisierung hat den Weg für die Prozessautomatisierung und -optimierung im BFSI-Sektor geebnet.
Die Digitalisierung bietet die notwendige Grundlage für die Implementierung KI-gesteuerter Automatisierungslösungen und ermöglicht es BFSI-Organisationen, erhebliche Kosteneinsparungen und betriebliche Verbesserungen zu erzielen. KI-Technologien werden nahtlos in mobile Banking-Apps und Online-Plattformen integriert, um personalisiertes Banking, Empfehlungen, Betrugserkennungswarnungen und Budgethilfe anzubieten. Diese KI-gesteuerten Funktionen verbessern das Benutzererlebnis, fördern die Finanzkompetenz und ermöglichen es Kunden, ihre Finanzen effektiver zu verwalten. Die Digitalisierung von Finanzdienstleistungen hat den Boden für das Wachstum und die Einführung von KI-Lösungen im gesamten BFSI-Sektor geschaffen. Die Kombination aus Big Data, fortschrittlicher Analytik, Cloud Computing und kundenorientierten digitalen Plattformen hat BFSI-Organisationen die notwendige Infrastruktur, Ressourcen und Anreize geboten, um KI-gesteuerte Technologien zu übernehmen.
Der BFSI-Sektor geht mit sensiblen Kundeninformationen um, einschließlich persönlicher und finanzieller Daten. Das Sammeln, Speichern und Verarbeiten dieser Daten durch KI-Anwendungen wirft Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und des Potenzials für unbefugten Zugriff oder Missbrauch auf. Um diese Bedenken auszuräumen, sind die Gewährleistung strenger Datenschutzmaßnahmen, die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO oder dem CCPA sowie die Implementierung robuster Verschlüsselungs- und Zugriffskontrollmechanismen von entscheidender Bedeutung. Die Digitalisierung von Finanzdienstleistungen und die zunehmende Abhängigkeit von KI-Systemen schaffen neue Möglichkeiten für Cyberangriffe. Böswillige Akteure können KI-Algorithmen, Datenspeicher oder Kommunikationskanäle ins Visier nehmen, um unbefugten Zugriff zu erlangen, Daten zu manipulieren oder den Betrieb zu stören. Um diese Risiken zu mindern, sind robuste Cybersicherheitsmaßnahmen wie Angriffserkennungssysteme, Verschlüsselungsprotokolle und regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen unerlässlich. KI-Systeme in BFSI sind bei Entscheidungen und Vorhersagen stark auf historische Daten angewiesen. Wenn historische Daten Vorurteile wie Rassen- oder Geschlechtsvorurteile widerspiegeln, können KI-Algorithmen diese Vorurteile unbeabsichtigt aufrechterhalten und bestimmte Personen oder Gruppen diskriminieren. Die Gewährleistung von Fairness und die Minderung von Vorurteilen in KI-Systemen ist ein kritisches Anliegen, das eine sorgfältige Datenkuratierung, Algorithmengestaltung und kontinuierliche Überwachung erfordert. Einige KI-Algorithmen, wie etwa Deep-Learning-Neuralnetze, können komplex und undurchsichtig sein, was sie zu einer Herausforderung macht. Der BFSI-Sektor unterliegt strengen Vorschriften und Compliance-Anforderungen wie KYC (Know Your Customer), AML (Anti-Money Laundering) und PSD (Payment Services Directive). Die Implementierung von KI-Lösungen bei gleichzeitiger Einhaltung dieser Vorschriften kann komplex sein.
Mehrere Unternehmen im BFSI-Sektor entwickeln und implementieren aktiv KI-Lösungen
- JPMorganChase hat stark in KI-Technologien investiert, um verschiedene Bereiche ihres Geschäfts zu verbessern. Sie haben COIN (Contract Intelligence) entwickelt, ein KI-System, das die Überprüfung von Rechtsdokumenten automatisiert und so viel Zeit und Ressourcen spart. JPMorgan Chase nutzt KI für Betrugserkennung, Risikomanagement und Kundendienstanwendungen.
- Bank of America nutzt KI in verschiedenen Aspekten ihrer Geschäftstätigkeit. Sie haben einen KI-gestützten virtuellen Assistenten namens Erica entwickelt, der Kunden bei Finanzfragen unterstützt und personalisierte Empfehlungen gibt. Die Bank of America nutzt KI zur Betrugserkennung, Kundenstimmungsanalyse und Anlageempfehlungen.
- Citigroup erforscht KI-Anwendungen, um das Kundenerlebnis und die Betriebseffizienz zu verbessern. Sie haben Chatbots und virtuelle Assistenten für den Kundensupport implementiert und KI-Modelle zur Kreditrisikobewertung und Betrugserkennung entwickelt. Citigroup nutzt KI-Algorithmen für Handels- und Anlagestrategien.
Die kontinuierliche Entwicklung und Implementierung von KI-Technologien durch diese und andere Unternehmen unterstreicht die wachsende Bedeutung von KI in der BFSI-Branche.
Marktsegmentierung
Der globale Markt für künstliche Intelligenz (KI) im BFSI-Markt kann in Komponente, Technologie, Anwendung und Region segmentiert werden. Basierend auf der Komponente kann der Markt in Lösungen und Dienste segmentiert werden. Nach Technologie kann der Markt in maschinelles Lernen, natürliche Verarbeitungssprache, Computervision und andere segmentiert werden. Nach Anwendung kann der Markt in Backoffice, Kundenservice, Finanzberatung, Risikomanagement und Compliance und andere unterteilt werden.
Marktteilnehmer
| Attribut | Details |
| Basisjahr | 2022 |
| Historisch Daten | 2018–2021 |
| Geschätztes Jahr | 2023 |
| Prognosezeitraum | 2024–2028 |
| Quantitativ Einheiten | Umsatz in Millionen USD und CAGR für 2018–2022 und 2023–2028 |
| Berichtsumfang | Umsatzprognose, Unternehmensanteil, Wachstumsfaktoren und Trends |
| Abgedeckte Segmente | Komponente Technologie Anwendung Region |
| Regionaler Umfang | Nordamerika; Asien-Pazifik; Europa; Südamerika; Naher Osten und Afrika |
| Länderumfang | USA, Kanada, Mexiko, China, Indien, Japan, Südkorea, Australien, Deutschland, Vereinigtes Königreich, Frankreich, Italien, Spanien, Brasilien, Argentinien, Peru, Chile, Afrika, Saudi-Arabien, Südafrika, Vereinigte Arabische Emirate |
| Profilierte Schlüsselunternehmen | International Business Machines Corporation, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Corporation, Alibaba Group Holding Limited, ATOS SE, Cape Analytics LLC, Avaamo, Inc, Tata Consultancy Services Limited, The Hewlett Packard Enterprise Company, HCL Technologies Limited und Oracle Corporation |
| Anpassungsumfang | 10 % kostenlose Berichtsanpassung beim Kauf. Ergänzung oder Änderung von Länder-, Regional- und Ländereinstellungen. Segmentumfang. |
| Preise und Kaufoptionen | Nutzen Sie individuelle Kaufoptionen, um genau Ihren Forschungsanforderungen gerecht zu werden. Kaufoptionen erkunden |
| Lieferformat | PDF und Excel per E-Mail (Auf besonderen Wunsch können wir auch die bearbeitbare Version des Berichts im PPT-/Word-Format bereitstellen) |
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