Tamaño del mercado global de inteligencia artificial en banca por producto (hardware, software), por aplicación (análisis, chatbots), por alcance geográfico y pronóstico

Tamaño y pronóstico del mercado de IA en banca

El tamaño del mercado de IA en banca se valoró en USD 5,13 mil millones en 2021 y se proyecta que alcance los 64,03 mil millones de USD para 2030, creciendo a una CAGR del 32,36% entre 2023 y 2030.

El desarrollo de IA en la industria bancaria se ve afectado positivamente por los avances en la tecnología de recopilación de datos entre los bancos y las instituciones financieras. Además, el mercado está creciendo a nivel internacional debido a un aumento en las inversiones bancarias en IA y un aumento en el deseo de los consumidores de servicios financieros individualizados. Sin embargo, factores como los mayores costos de implementación de IA y aprendizaje automático avanzado, y la escasez de mano de obra calificada, y estos factores están limitando el desarrollo del mercado. Por otra parte, durante el período de pronóstico, se anticipa que la rápida adopción de aplicaciones contemporáneas en los bancos brindará posibilidades lucrativas para el crecimiento del mercado de IA en la banca.

Definición del mercado global de IA en la banca

La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que se centra en el desarrollo de máquinas inteligentes que funcionan y completan tareas de la misma manera que lo hacen los humanos. Como resultado, se ha convertido en un componente crucial de la tecnología bancaria. La inteligencia artificial es el futuro de la banca, ya que utiliza análisis de datos avanzados para detectar transacciones fraudulentas y mejorar el cumplimiento. Uno de los avances más recientes en la industria bancaria es la incorporación de inteligencia artificial (IA). Al utilizar la IA para mejorar la experiencia del consumidor en la lista de contactos, los bancos contienen cantidades masivas de datos y la IA conectará los puntos entre los puntos de datos, alterando la forma en que las empresas interactúan con sus clientes.

Los bancos también están implementando la IA en tareas de middle-office para detectar, evaluar riesgos y prevenir casos de fraude de pago, mejorar los procesos contra el lavado de dinero (AML) y realizar controles regulatorios de conozca a su cliente (KYC). Los bancos que utilizan inteligencia artificial (IA) pueden crear un entorno bancario más educado que no solo brinde a los clientes apoyo y conocimientos, sino que también les brinde un mayor control sobre su dinero y seguridad financiera. Muchos bancos están utilizando la inteligencia artificial para transformar la experiencia del cliente al brindar interacciones con el consumidor sin fricciones las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Los bots de IA, los asesores de pagos digitales y las técnicas de detección de fraude biométrico contribuyen a una mayor calidad del servicio para una base de consumidores más amplia.

La IA se ha convertido en una adaptación central de cada una de las empresas de la industria bancaria y se proyecta que revolucionará la situación general de las ofertas de servicios. El front office (banca conversacional), el middle office (antifraude) y el back office son las tres formas principales en las que los bancos pueden emplear la inteligencia artificial para ahorrar dinero (suscripción). Business Insider Intelligence evalúa las aplicaciones de IA más significativas en los front office y middle office de los bancos en esta investigación. También exploramos las técnicas de IA exitosas empleadas por las instituciones financieras hasta el momento, así como ideas sobre cómo los bancos podrían abordar una transformación digital habilitada por IA.

Resumen de la IA global en el mercado bancario

Algunas de las principales causas que impulsan el auge de la IA global en la industria bancaria son la creciente digitalización en todo el sector bancario global, el aumento del uso de chatbots habilitados para IA y el aumento de la transformación digital en las industrias financieras de todo el mundo. Por ejemplo, Temenos creó una plataforma basada en IA llamada Temenos Infinity Digital Banking Platform para la transformación empresarial, que se utiliza en instituciones financieras para acelerar sus actividades de transformación digital. Una mayor coordinación entre los bancos, así como una mayor inversión gubernamental, también están promoviendo la expansión del mercado. Recientemente, Scotiabank, un banco líder en las Américas, anunció una relación con MaRS, una red de apoyo para emprendedores canadienses y una comunidad sin fines de lucro para canadienses que trabajan en tecnología, para abrir su plataforma a nuevas tecnologías. Estas colaboraciones bancarias aspiran a mejorar su acceso a la tecnología en desarrollo, en particular la inteligencia artificial (IA).

Además, la mayor necesidad de chatbots en el negocio bancario para reducir los costos de capacitación de los agentes, personalizar las experiencias de los clientes, mejorar el servicio al cliente y abordar rápidamente las inquietudes de los clientes son razones importantes que impulsan el auge de la IA en la industria bancaria. Además, la creciente demanda de datos bursátiles en tiempo real está acelerando el uso de la inteligencia artificial (IA) en el sector bancario. Por ejemplo, la NSE, una importante bolsa de valores de la India, estableció un centro de conocimiento sobre inteligencia artificial (IA) que está fomentando un ecosistema de aprendizaje para ayudar a los sectores bancario y de servicios financieros a mejorar las habilidades de sus empleados para 2020. Sin embargo, la falta de la infraestructura necesaria y de trabajadores capacitados en IA puede obstaculizar el progreso de la IA en la industria bancaria. Además, la adopción de avances tecnológicos y una mayor conciencia de las nuevas tecnologías en la nube pueden abrir nuevas perspectivas para las empresas en la industria de la IA en la banca.

El impacto de la pandemia ha acelerado el despliegue de una mayor variedad de IA en la banca. Durante la pandemia de Covid-19, el confinamiento impuesto para evitar su propagación ha paralizado la actividad económica en diversas áreas. Indirectamente, el sector bancario se ve perjudicado. Si bien los servicios bancarios pueden prestarse de forma electrónica y sin contacto directo con el cliente, el vínculo del sector con el sector real como fuente de pago, ahorro crediticio y servicios de gestión de riesgos amplía el impacto negativo de la cuestión de Covid-19 en los bancos y otras organizaciones financieras. A pesar de ello, debido a la pandemia, se ha descubierto que la mitad de los consumidores utilizan elementos digitales para realizar transacciones. Para transferir dinero de una persona a otra, utilice una billetera digital. Como resultado de la pandemia de COVID-19, existen perspectivas adicionales para la adopción de IA en la industria bancaria porque la distancia social es el único método establecido para disminuir la exposición a COVID-19.

Análisis de segmentación del mercado global de IA en banca

El mercado global de IA en banca está segmentado sobre la base del producto, la aplicación y la geografía.

Mercado de IA en banca, por producto

• Hardware
• Software
• Servicios

Según el producto, el mercado se bifurca en hardware, software y servicios. Debido a la creciente adopción de software impulsado por IA en los sectores bancarios para la gestión de relaciones con los clientes (CRM), análisis y visualización de datos y chatbot para mejorar los servicios al cliente y las operaciones administrativas, se anticipa que el segmento de software represente la mayor participación de mercado durante el período proyectado. Se prevé que la creciente integración de hardware y aceleradores de IA, como microchips y microprocesadores, para aumentar la velocidad de procesamiento del software impulsado por IA en la industria bancaria produzca un crecimiento considerable de los ingresos durante el período de proyección.

IA en el mercado bancario, por aplicación

• Análisis
• Chatbots
• Automatización robótica de procesos (RPA)

Según la aplicación, el mercado se bifurca en análisis, chatbots y automatización robótica de procesos (RPA). Debido a la creciente necesidad de proporcionar una mejor experiencia al cliente en el sector bancario, se espera que los chatbots dominen otros segmentos de aplicaciones en términos de contribución de participación en los ingresos al mercado global de IA en la banca durante el período de pronóstico; al usar chatbots, los bancos pueden brindar soporte al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana, mejorar los servicios bancarios personales y medir la satisfacción del cliente. Además, los chatbots habilitados con IA ayudan a los bancos a agilizar los procedimientos típicos de back-office, lo que probablemente impulsará el crecimiento de los ingresos en el mercado durante el período de proyección.

IA en el mercado bancario, por geografía

• América del Norte
• Europa
• Asia Pacífico
• Oriente Medio y África
• América Latina

Sobre la base de la geografía, el mercado global de IA en banca se clasifica en América del Norte, Europa, Asia Pacífico, Oriente Medio y África, y América Latina. Se prevé que América del Norte tenga una mayor participación de mercado que otros mercados regionales durante el período de pronóstico, debido al mayor enfoque de los bancos de la región en mejorar las operaciones bancarias mediante el uso de tecnología sofisticada.

Además, es probable que el creciente requisito de soluciones efectivas de gestión de riesgos entre los bancos en los países de América del Norte impulse la expansión del mercado regional durante el período de pronóstico. Se prevé que el mercado europeo aumente significativamente en términos de ingresos durante el período de pronóstico, debido a la mayor demanda de sistemas automatizados habilitados con inteligencia artificial que brindan asesoramiento financiero a los bancos europeos.

Actores clave

El informe del estudio "Mercado global de IA en la banca" proporcionará información valiosa con énfasis en el mercado global. Los principales actores del mercado son 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 entre otros.

Nuestro análisis de mercado también incluye una sección dedicada exclusivamente a dichos actores principales, en la que nuestros analistas brindan una perspectiva de los estados financieros de todos los actores principales, junto con evaluaciones comparativas de productos y análisis FODA.

Análisis de Ace Matrix

La Ace Matrix proporcionada en el informe ayudaría a comprender cómo se están desempeñando los principales actores clave involucrados en esta industria, ya que brindamos una clasificación para estas empresas en función de varios factores, como características e innovaciones del servicio, escalabilidad, innovación de servicios, cobertura de la industria, alcance de la industria y hoja de ruta de crecimiento. Con base en estos factores, clasificamos a las empresas en cuatro categoríasActivas, Vanguardistas, Emergentes e Innovadoras.

Atractivo del mercado

La imagen del atractivo del mercado proporcionada ayudaría a obtener más información sobre la región que lidera principalmente en el mercado global de IA en banca. Cubrimos los principales factores de impacto que son responsables de impulsar el crecimiento de la industria en la región dada.

Cinco fuerzas de Porter

La imagen proporcionada ayudaría a obtener más información sobre el marco de las cinco fuerzas de Porter, proporcionando un modelo para comprender el comportamiento de los competidores y el posicionamiento estratégico de un jugador en la industria respectiva. El modelo de las cinco fuerzas de Porter se puede utilizar para evaluar el panorama competitivo en el mercado global de IA en banca, medir el atractivo de un determinado sector y evaluar las posibilidades de inversión.

Alcance del informe

Informes de tendencias principales

Metodología de investigación de la investigación de mercado