Globale KI im Bankwesen – Größe nach Produkt (Hardware, Software), nach Anwendung (Analyse, Chatbots), nach geografischer Reichweite und Prognose

Marktgröße und Prognose für KI im Bankwesen

Der Markt für KI im Bankwesen wurde 2021 auf 5,13 Milliarden USD geschätzt und soll bis 2030 voraussichtlich 64,03 Milliarden USD erreichen und zwischen 2023 und 2030 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 32,36 % wachsen.

Die Entwicklung von KI im Bankwesen wird positiv durch Fortschritte in der Datenerfassungstechnologie bei Banken und Finanzinstituten beeinflusst. Darüber hinaus wächst der Markt international aufgrund steigender Investitionen der Banken in KI und eines steigenden Verbraucherwunsches nach individualisierten Finanzdienstleistungen. Faktoren wie höhere Kosten für die Bereitstellung von KI und fortgeschrittenem maschinellem Lernen sowie ein Mangel an qualifizierten Arbeitskräften schränken jedoch die Marktentwicklung ein. Andererseits wird erwartet, dass die schnelle Einführung moderner Anwendungen in Banken im Prognosezeitraum lukrative Möglichkeiten für das Wachstum des KI-Marktes im Bankwesen bietet.

Globale Definition des KI-Marktes im Bankwesen

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Zweig der Informatik, der sich auf die Entwicklung intelligenter Maschinen konzentriert, die auf die gleiche Weise funktionieren und Aufgaben erledigen wie Menschen. Daher ist sie zu einem entscheidenden Bestandteil der Banktechnologie geworden. Künstliche Intelligenz ist die Zukunft des Bankwesens, da sie fortschrittliche Datenanalysen verwendet, um betrügerische Transaktionen zu erkennen und die Einhaltung von Vorschriften zu verbessern. Eine der jüngsten Entwicklungen im Bankwesen ist die Einbindung künstlicher Intelligenz (KI). Durch die Nutzung von KI zur Verbesserung des Kundenerlebnisses in der Kontaktliste. Banken verfügen über riesige Datenmengen, und KI wird die Punkte zwischen den Datenpunkten verbinden und so die Art und Weise verändern, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren.

Banken implementieren KI auch in Middle-Office-Aufgaben, um Risiken zu erkennen, zu bewerten und Zahlungsbetrugsfälle zu verhindern, Prozesse zur Geldwäschebekämpfung (AML) zu verbessern und behördliche Know-Your-Customer-Prüfungen (KYC) durchzuführen. Banken, die künstliche Intelligenz (KI) nutzen, können ein besser geschultes Bankumfeld schaffen, das Kunden nicht nur Unterstützung und Einblicke bietet, sondern ihnen auch mehr Kontrolle über ihr Geld und ihre finanzielle Sicherheit gibt. Viele Banken nutzen künstliche Intelligenz, um das Kundenerlebnis zu verändern, indem sie reibungslose Kundeninteraktionen rund um die Uhr ermöglichen. KI-Bots, digitale Zahlungsberater und biometrische Betrugserkennungstechniken tragen alle zu einer höheren Servicequalität für eine breitere Kundenbasis bei.

KI ist zu einer zentralen Anpassung jedes einzelnen Unternehmens im Bankensektor geworden und wird voraussichtlich die allgemeine Situation der Serviceangebote revolutionieren. Front Office (Conversational Banking), Middle Office (Betrugsbekämpfung) und Back Office sind die drei wichtigsten Möglichkeiten, wie Banken künstliche Intelligenz einsetzen können, um Geld zu sparen (Underwriting). Business Insider Intelligence bewertet in dieser Studie die wichtigsten KI-Anwendungen im Front- und Middle Office von Banken. Wir untersuchen auch die erfolgreichen KI-Techniken, die Finanzinstitute bisher eingesetzt haben, sowie Ideen, wie Banken eine KI-gestützte digitale Transformation angehen könnten.

Globaler Überblick über KI im Bankenmarkt

Einige der Hauptursachen für den Aufstieg der globalen KI im Bankensektor sind die zunehmende Digitalisierung im globalen Bankensektor, die zunehmende Nutzung KI-gestützter Chatbots und die zunehmende digitale Transformation in Finanzbranchen auf der ganzen Welt. So hat Temenos beispielsweise eine KI-basierte Plattform namens Temenos Infinity Digital Banking Platform für die Geschäftstransformation entwickelt, die in Finanzinstituten verwendet wird, um ihre digitalen Transformationsaktivitäten zu beschleunigen. Eine verstärkte Koordination zwischen den Banken sowie erhöhte staatliche Investitionen fördern ebenfalls die Marktexpansion. Kürzlich kündigte Scotiabank, eine der führenden Banken Amerikas, eine Zusammenarbeit mit MaRS an, einem Unterstützungsnetzwerk für kanadische Unternehmer und einer gemeinnützigen Community für im Technologiebereich tätige Kanadier, um seine Plattform für neue Technologien zu öffnen. Diese Bankenkooperationen zielen darauf ab, ihren Zugang zu sich entwickelnden Technologien, insbesondere künstlicher Intelligenz (KI), zu verbessern.

Darüber hinaus ist der gestiegene Bedarf an Chatbots im Bankgeschäft zur Senkung der Schulungskosten für Agenten, zur Personalisierung des Kundenerlebnisses, zur Verbesserung des Kundenservice und zur umgehenden Bearbeitung von Kundenanliegen ein wichtiger Grund für den Aufstieg der KI im Bankensektor. Darüber hinaus beschleunigt die wachsende Nachfrage nach Echtzeit-Börsendaten den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) im Bankensektor. So hat beispielsweise die NSE, eine große Börse in Indien, ein Wissenszentrum für künstliche Intelligenz (KI) eingerichtet, das ein Lernökosystem fördert, um den Banken- und Finanzdienstleistungssektor dabei zu unterstützen, die Fähigkeiten ihrer Mitarbeiter bis 2020 zu verbessern. Ein Mangel an der erforderlichen Infrastruktur und geschulten KI-Mitarbeitern könnte den Fortschritt der KI im Bankensektor jedoch behindern. Darüber hinaus könnten die Einführung technologischer Durchbrüche und ein gestiegenes Bewusstsein für neuartige Cloud-Technologien neue Perspektiven für Unternehmen im Bereich KI im Bankensektor eröffnen.

Die Auswirkungen der Pandemie haben den Einsatz einer größeren Vielfalt von KI im Bankwesen beschleunigt. Während Covid 19 hat der Lockdown, der zur Eindämmung der Ausbreitung von Covid-19 verhängt wurde, die Wirtschaftstätigkeit in vielen Bereichen zum Erliegen gebracht. Indirekt wird dadurch auch der Bankensektor geschädigt. Während Bankdienstleistungen elektronisch und ohne direkten Kundenkontakt erbracht werden können, verstärkt die Bindung des Sektors an den realen Sektor als Zahlungs-, Kreditspar- und Risikomanagementquelle die negativen Auswirkungen der Covid-19-Problematik auf Banken und andere Finanzinstitute. Trotzdem wurde aufgrund der Pandemie festgestellt, dass die Hälfte der Verbraucher digitale Elemente für Transaktionen verwendet. Um Geld von einer Person auf eine andere zu überweisen, verwenden Sie eine digitale Geldbörse. Infolge der COVID-19-Pandemie ergeben sich zusätzliche Aussichten für die Einführung von KI im Bankensektor, da soziale Distanz die einzige Methode ist, die zur Verringerung der COVID-19-Exposition etabliert wurde.

Globale Segmentierungsanalyse des KI-im-Bankwesen-Marktes

Der globale KI-im-Bankwesen-Markt ist nach Produkt, Anwendung und Geografie segmentiert.

KI-im-Bankwesen-Markt nach Produkt

• Hardware
• Software
• Dienste

Basierend auf dem Produkt ist der Markt in Hardware, Software und Dienste unterteilt. Aufgrund der zunehmenden Einführung von KI-gesteuerter Software im Bankensektor für Kundenbeziehungsmanagement (CRM), Datenanalyse und -visualisierung und Chatbot zur Verbesserung des Kundendienstes und der Backoffice-Abläufe wird erwartet, dass das Softwaresegment im Prognosezeitraum den größten Marktanteil ausmachen wird. Die zunehmende Integration von KI-Hardware und Beschleunigern wie Mikrochips und Mikroprozessoren zur Steigerung der Verarbeitungsgeschwindigkeit von KI-gesteuerter Software im Bankwesen wird im gesamten Prognosezeitraum voraussichtlich zu erheblichen Umsatzsteigerungen führen.

KI im Bankenmarkt, nach Anwendung

• Analyse
• Chatbots
• Robotic Process Automation (RPA)

Basierend auf der Anwendung ist der Markt in Analyse, Chatbots und Robotic Process Automation (RPA) unterteilt. Aufgrund des wachsenden Bedarfs an einer besseren Kundenerfahrung im Bankensektor wird erwartet, dass Chatbots im Prognosezeitraum andere Anwendungssegmente in Bezug auf den Umsatzanteil am globalen KI-im-Bankwesen-Markt dominieren werden; durch den Einsatz von Chatbots können Banken rund um die Uhr Kundensupport bieten, persönliche Bankdienstleistungen verbessern und die Kundenzufriedenheit messen. Darüber hinaus unterstützen KI-gestützte Chatbots die Banken bei der Rationalisierung typischer Backoffice-Verfahren, was im Prognosezeitraum das Umsatzwachstum des Marktes voraussichtlich ankurbeln wird.

Markt für KI im Bankwesen, nach Geografie

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Naher Osten und Afrika
• Lateinamerika

Auf Grundlage der Geografie wird der globale Markt für KI im Bankwesen in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika sowie Lateinamerika unterteilt. Nordamerika wird im Prognosezeitraum voraussichtlich einen höheren Marktanteil als andere regionale Märkte haben, da die Banken der Region ihren Fokus verstärkt auf die Verbesserung des Bankgeschäfts durch den Einsatz hochentwickelter Technologie legen.

Darüber hinaus wird der wachsende Bedarf der Banken in nordamerikanischen Ländern an effektiven Risikomanagementlösungen im Prognosezeitraum voraussichtlich die regionale Marktexpansion ankurbeln. Aufgrund der gestiegenen Nachfrage nach automatisierten Systemen mit künstlicher Intelligenz, die europäische Banken in Finanzfragen beraten, wird für den europäischen Markt im Prognosezeitraum ein deutlicher Umsatzanstieg erwartet.

Wichtige Akteure

Der Studienbericht „Globaler Markt für künstliche Intelligenz im Bankwesen“ bietet wertvolle Einblicke mit Schwerpunkt auf dem globalen Markt. Die wichtigsten Akteure auf dem Markt sind Intel, Harman International Industries, Cisco Systems, ABB, IBM Corp, Nuance Corporation, Google LLC, Accenture, IPsoft Inc., Bsh Hausgeräte, Hanson Robotics, Blue Frog Robotics, Fanuc, High Radius, Lingxi, Microsoft Corporation, Infosysy Ltd, Oracle Corporation, SAP SE, Amazon Web Services, Kreditech und andere.

Unsere Marktanalyse umfasst auch einen Abschnitt, der ausschließlich diesen großen Akteuren gewidmet ist. Darin geben unsere Analysten Einblick in die Finanzberichte aller großen Akteure sowie Produkt-Benchmarking und SWOT-Analysen.

Ace-Matrix-Analyse

Die im Bericht bereitgestellte Ace-Matrix hilft zu verstehen, wie die wichtigsten Akteure dieser Branche abschneiden, da wir für diese Unternehmen eine Rangfolge anhand verschiedener Faktoren wie Servicefunktionen und Innovationen, Skalierbarkeit, Serviceinnovation, Branchenabdeckung, Branchenreichweite und Wachstums-Roadmap erstellen. Basierend auf diesen Faktoren ordnen wir die Unternehmen in die vier Kategorien Aktiv, Spitzenreiter, Aufstrebend und Innovatoren

Marktattraktivität

Das bereitgestellte Bild der Marktattraktivität hilft außerdem dabei, Informationen über die Region zu erhalten, die auf dem globalen Markt für KI im Bankwesen führend ist. Wir decken die wichtigsten Einflussfaktoren ab, die für das Branchenwachstum in der jeweiligen Region verantwortlich sind.

Porters Fünf Kräfte

Das bereitgestellte Bild hilft außerdem dabei, Informationen über Porters Fünf-Kräfte-Modell zu erhalten, das eine Blaupause zum Verständnis des Verhaltens von Wettbewerbern und der strategischen Positionierung eines Akteurs in der jeweiligen Branche bietet. Porters Fünf-Kräfte-Modell kann verwendet werden, um die Wettbewerbslandschaft auf dem globalen Markt für KI im Bankwesen zu bewerten, die Attraktivität eines bestimmten Sektors einzuschätzen und Investitionsmöglichkeiten einzuschätzen.

Berichtsumfang

Top-Trendberichte

Forschungsmethodik der Marktforschung