BFSI市場における生成AI – 世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、展開別（クラウドベース、オンプレミス）、テクノロジー別（自然言語処理、機械学習、ディープラーニング、ロボティックプロセスオートメーション）、アプリケーション別（不正検出と防止、顧客サービスとサポート、パーソナライズされた財務アドバイザリー、リスク管理とコンプライアンス、その他）、最終用途別（銀行、金融サービス、保険、その他）、地域と競合状況別、2019～2029年予測

市場概要

グローバル

BFSI セクターとは、膨大な量のデータから学習することで、新しいコンテンツ、洞察、ソリューションを作成および生成する高度な AI テクノロジーを指します。これには、機械学習アルゴリズムを活用して新しい財務モデルを作成し、複雑なプロセスを自動化し、パーソナライズされた顧客とのやり取りを提供することが含まれます。生成 AI は、現実的な財務シナリオを生成し、自動レポートを作成し、予測分析を通じて意思決定を強化して、運用効率を大幅に向上させることができます。BFSI セクターでは、このテクノロジーは、より深い洞察とより正確な予測を提供することで、不正検出やリスク管理から顧客サービスや規制遵守まで、さまざまな機能を変革します。BFSI における生成 AI の市場は、いくつかの推進要因により大幅に増加すると予想されています。金融業務の自動化と効率化の需要が高まるにつれて、手作業による介入を減らしてプロセスを合理化する AI テクノロジーの導入が進んでいます。金融機関や保険会社は膨大な量のデータに取り組んでいますが、生成型 AI は、実用的な洞察を導き出し、データに基づく意思決定をより効率的に行うのに役立つ高度な分析機能を提供します。顧客体験の向上に対するニーズが高まるにつれて、チャットボットや仮想アシスタントなど、顧客エンゲージメントと満足度を向上させる AI 駆動型のパーソナライズされたサービスやサポート システムの開発が促進されます。より優れたコンプライアンスとリスク管理を求める規制上の圧力により、金融機関は潜在的なリスクを軽減しながら標準に準拠する AI ソリューションを導入するよう迫られています。サイバー脅威と詐欺の増加も、詐欺行為をより正確に検出して防止するように設計された AI ツールの導入を加速させています。自然言語処理やディープラーニングなどの AI テクノロジーの継続的な進歩により、生成型 AI の機能とアプリケーションが継続的に強化され、競争上の優位性を求める BFSI 組織にとってますます魅力的な投資となっています。金融機関や保険会社がイノベーション、効率性、顧客中心主義を推進する上で生成 AI の戦略的価値を認識するにつれて、これらのソリューションの市場は大幅な成長が見込まれており、BFSI 業界の将来に対する AI の変革的影響を反映しています。

主要な市場推進要因

業務効率化の需要増加

業務効率化への取り組みは、BFSI セクターで生成人工知能の採用を推進する主要な要因です。金融機関は、高いサービス基準を維持しながら業務を最適化し、コストを削減する方法を常に模索しています。生成人工知能は、反復的で複雑なタスクを自動化することでソリューションを提供し、プロセスを合理化し、手動介入の必要性を減らします。たとえば、AI 駆動型の自動化により、日常的なデータ入力、請求処理、トランザクション管理を人間よりも迅速に処理できます。これにより、ワークフローが加速されるだけでなく、手動プロセスに関連するエラーも最小限に抑えられます。ジェネレーティブ AI を業務に統合することで、組織は大幅なコスト削減、精度の向上、全体的な効率性の向上を実現できます。膨大な量のデータを分析し、実用的な洞察を生成する AI の機能は、意思決定をさらに支援し、機関が市場の変化や業務上の課題に効果的に対応できるようにします。業務の卓越性に対する需要が高まり続ける中、金融機関が効率目標を達成し、競争力を維持する上でジェネレーティブ AI の役割はますます重要になっています。

高度な不正検出とリスク管理

ジェネレーティブ AI は、BFSI セクターにおける不正検出とリスク管理の推進において極めて重要な役割を果たします。金融機関が高度な不正スキームや規制圧力による脅威に直面する中、堅牢でプロアクティブなリスク管理ソリューションの必要性が極めて重要になっています。ジェネレーティブ AI は、大規模なデータセットを分析して不正行為を示す異常なパターンや異常を特定することで、不正検出を強化します。AI システムは、潜在的な脅威を予測し、リアルタイムで異常を検出する予測モデルを生成できるため、不正検出の精度と速度が大幅に向上します。同様に、AI 駆動型リスク管理ツールは、さまざまな金融シナリオをシミュレートして潜在的なリスクを評価できるため、金融機関はそれらのリスクを軽減および管理するためのより効果的な戦略を立てることができます。金融機関は、生成型人工知能を不正検出およびリスク管理プロセスに組み込むことで、資産を保護し、規制を遵守し、評判を保護する能力を高めることができます。AI テクノロジーの継続的な進化により、新たな脅威に対処し、安全で回復力のある金融環境を維持する能力がさらに強化されます。

規制遵守と報告

規制遵守と正確な報告の必要性は、銀行、金融サービス、保険セクターにおける生成型人工知能の採用の大きな推進力です。規制要件がより厳格かつ複雑になるにつれて、金融機関はコンプライアンス基準を満たし、正確でタイムリーなレポートを提供する必要があります。ジェネレーティブ人工知能は、コンプライアンス プロセスを自動化し、包括的なレポートを生成することでソリューションを提供します。AI テクノロジーは、規制の変更を分析し、コンプライアンス基準への準拠を確保し、最小限の手作業で詳細なドキュメントを作成できます。たとえば、AI はコンプライアンス レポートを自動的に生成し、規制の変更を追跡し、必要なすべてのドキュメントが整備されていることを確認できます。これにより、非コンプライアンスとそれに伴う罰則のリスクが軽減されるだけでなく、レポート プロセスの効率も向上します。さらに、膨大な量のデータを分析できる AI の能力により、金融機関は潜在的なコンプライアンスの問題を特定し、積極的に対処することができます。ジェネレーティブ人工知能をコンプライアンスとレポートに活用することで、金融機関はプロセスを合理化し、リスクを軽減し、より正確かつ効率的に規制基準を維持できます。

イノベーションと競争上の優位性

イノベーションへの意欲と競争上の優位性の維持は、銀行、金融サービス、保険セクターにおけるジェネレーティブ人工知能の採用に影響を与える重要な要因です。急速に進化する金融環境において、組織は競合他社に先んじ、変化する顧客のニーズを満たすために、継続的にイノベーションを行う必要があります。ジェネレーティブ AI により、金融機関は市場で差別化できる新しい製品、サービス、ビジネス モデルを開発できます。たとえば、AI は、新興市場のトレンドに合わせた革新的な金融商品を生成したり、独自の洞察と機能を提供する高度な分析ツールを作成したりできます。金融機関は、業務に AI を統合することで、市場のダイナミクスに対応し、製品開発を推進し、最先端のソリューションを提供する能力を高めることができます。AI 主導のイノベーションを通じて得られる競争上の優位性は、組織が顧客を引き付けて維持し、市場での地位を強化し、持続可能な成長を達成するのに役立ちます。金融セクターが技術の進歩を受け入れ続ける中、ジェネレーティブ AI はイノベーションを促進し、市場での競争上の優位性を確保する上で重要な役割を果たすでしょう。

主要な市場の課題

データのプライバシーとセキュリティに関する懸念

BFSI セクターでジェネレーティブ AI が直面している主な課題の 1 つは、データのプライバシーとセキュリティに関する懸念です。ジェネレーティブ AI システムが効果的に機能するには、膨大な量の機密データにアクセスする必要があります。これには個人の金融情報、取引履歴、その他の専有データが含まれており、侵害されると重大なセキュリティ侵害やプライバシー侵害につながる可能性があります。生成型人工知能の実装には、不正アクセスや潜在的な悪用を防ぐための厳格なデータ保護対策が必要です。金融機関は、AI システムが欧州の一般データ保護規則や米国のカリフォルニア州消費者プライバシー法などの厳格なデータ保護規制に準拠していることを確認する必要があります。さらに、生成型 AI の使用により、悪意のある行為者が悪用する可能性のある AI アルゴリズムの潜在的な脆弱性など、サイバー脅威の新たなベクトルが導入されます。AI システムがハッキング、データ侵害、その他のサイバーセキュリティの脅威に対して安全であることを保証することは、信頼を維持し、機密情報を保護する上で不可欠です。AI アルゴリズムの複雑さにより、データ処理メカニズムが不明瞭になることがあり、データ使用の完全な透明性と制御を確保することが困難になります。金融機関は、データのプライバシーを保護し、これらの課題に効果的に対処するために、堅牢なセキュリティ フレームワーク、定期的な監査、継続的な監視に投資する必要があります。これには、高度な暗号化技術の採用、データ伝送チャネルのセキュリティ保護、および潜在的な脅威からの保護とプライバシー規制への準拠を確保するための包括的なデータ ガバナンス ポリシーの実装が含まれます。

レガシー システムとの統合

BFSI セクターにおける生成 AI のもう 1 つの大きな課題は、レガシー システムとの統合です。多くの金融機関は、最新の AI テクノロジに対応するように設計されていないさまざまな旧式または独自のシステムで運用されています。これらのレガシー システムに生成人工知能を統合することは、複雑でコストがかかり、時間がかかる可能性があります。レガシー システムには、高度な AI 機能をサポートするために必要なインフラストラクチャが不足していることが多く、シームレスな統合を可能にするには大幅なアップグレードまたは完全なオーバーホールが必要です。新しい AI ソリューションを既存のシステムに統合するプロセスには、互換性の問題、データ移行の課題、進行中の運用の潜在的な中断に対処することが含まれます。さらに、レガシー システムには、データのアクセス性と相互運用性の面で制限がある場合があり、正確で実用的な洞察を生成する生成人工知能の有効性を妨げる可能性があります。AI ソリューションの統合の複雑さにより、システムの安定性と運用の継続性についても懸念が生じます。金融機関は、混乱を最小限に抑えるために、厳格なテストと段階的な実装アプローチを含む統合戦略を慎重に計画して実行する必要があります。この課題には、レガシー システムのアップグレードに関連する技術的および組織的なハードルを乗り越え、生成人工知能アプリケーションを効果的にサポートできるようにするために、テクノロジ パートナーやコンサルタントとのコラボレーションが必要になることがよくあります。

倫理と偏見の問題

倫理と偏見の問題は、BFSI セクターの生成 AI にとって大きな課題です。生成人工知能システムは履歴データでトレーニングされるため、データに存在する既存の偏見や不公平を意図せずに永続化してしまうリスクがあります。たとえば、クレジット スコアリングやローン承認に使用される AI モデルは、特定の人口統計グループに対する過去の偏見を反映して強化し、不公平な扱いや差別につながる可能性があります。こうした倫理的懸念に対処するには、AI システムの設計とトレーニングに細心の注意を払い、偏りがなく公平であることを保証する必要があります。金融機関は、AI アルゴリズムの偏りを検出して軽減するために、厳格な監視および監査プロセスを実施する必要があります。これには、AI の意思決定プロセスを定期的に確認し、公平性評価を実施し、偏りを防ぐためにトレーニング データのバランスを取り調整する手法を採用することが含まれます。さらに、AI システムの意思決定方法の透明性を確保し、影響を受ける個人に救済と説明責任のメカニズムを提供する倫理的責任があります。課題は、生成型人工知能が責任を持って使用され、倫理基準と規制要件に準拠していることを保証することにも及びます。金融機関は、倫理的懸念に対処し、責任ある AI 実践を促進するために、顧客、規制当局、擁護団体などの利害関係者と継続的に対話する必要があります。イノベーションと倫理的配慮のバランスをとることは、社会の信頼を維持し、生成型人工知能が BFSI セクターにプラスの影響を与えるために不可欠です。

主要な市場動向

AI 主導の洞察による強化されたパーソナライゼーション

BFSI セクター内の生成型 AI 分野で顕著な傾向として、強化されたパーソナライゼーションへの注目が高まっています。生成型 AI により、金融機関は膨大な量の顧客データを分析して、高度にパーソナライズされた金融商品やサービスを生成できます。これには、個々の顧客のプロファイルと好みに基づいて、カスタマイズされた投資ポートフォリオ、パーソナライズされたローン オファー、カスタマイズされた保険プランの作成が含まれます。高度な機械学習アルゴリズムとデータ分析を活用することで、金融機関は顧客の特定のニーズと目標に正確に一致する推奨事項とソリューションを提供できます。この傾向は、より関連性の高い個別のエクスペリエンスに対する顧客の期待の高まりによって推進されています。金融機関は、顧客満足度を向上させるだけでなく、より深い顧客関係を育み、ロイヤルティを高めるために生成型 AI を利用しています。パーソナライズされた推奨事項とソリューションを提供できると、より効果的なクロスセルとアップセルの機会につながり、最終的には収益の増加につながります。顧客の期待が進化し続ける中、競争の激しい市場で差別化を図ろうとする金融機関にとって、パーソナライゼーションの重視は中心的な戦略となるでしょう。

AI を活用したリスク管理と不正検出

もう 1 つの重要なトレンドは、高度なリスク管理と不正検出のための生成 AI の採用です。BFSI 部門は金融犯罪とリスク管理に関連する課題の増加に直面しており、組織がこれらの分野で能力を強化することが急務となっています。生成 AI テクノロジは、膨大な量の取引データを分析して異常なパターンや潜在的な不正をリアルタイムで特定できる高度なモデルの開発に使用されています。これらの AI 駆動型システムは、予測的な洞察を生成し、さまざまなリスク シナリオをシミュレートできるため、金融機関は潜在的な脅威に積極的に対処し、リスクを軽減できます。金融機関は、ジェネレーティブ AI を活用することで、不正行為を検出する能力を高め、誤検知を減らし、全体的なセキュリティを向上させることができます。この傾向は、金融犯罪の複雑さが増し、より効果的で効率的なリスク管理ソリューションの必要性が高まっていることによって推進されています。ジェネレーティブ AI を不正検出システムに統合することは、金融資産を保護し、規制遵守を確保する上で大きな進歩を意味します。

日常業務と顧客とのやり取りの自動化

日常業務と顧客とのやり取りの自動化は、BFSI セクターにおけるジェネレーティブ AI の使用から生まれた重要なトレンドです。ジェネレーティブ AI テクノロジは、データ入力、ドキュメント処理、顧客サービス問い合わせなどのさまざまな日常業務を自動化するためにますます採用されています。この自動化により、金融機関は業務を合理化し、運用コストを削減し、全体的な効率を向上させることができます。たとえば、AI 駆動のチャットボットや仮想アシスタントは、人間の介入なしに顧客からの問い合わせに対応し、取引を処理し、サポートを提供できるため、スタッフはより複雑なタスクに集中できます。さらに、生成型人工知能は文書分析やコンプライアンス チェックを自動化できるため、これらのタスクに必要な時間と労力を削減できます。この傾向は、BFSI セクター内でのデジタル変革と運用効率化に向けた幅広い動きを反映しています。生成型人工知能による自動化を採用することで、金融機関は運用能力を強化し、サービス提供を改善し、競争上の優位性を維持できます。

セグメント別インサイト

導入インサイト

クラウドベースの導入セグメントは、2023 年に BFSI における生成型 AI 市場の支配的な勢力として浮上し、予測期間を通じてそのリーダーシップを維持すると予想されています。この優位性は、スケーラビリティ、柔軟性、コスト効率など、クラウドベースのソリューションに固有のいくつかの重要な利点によって推進されています。クラウドベースの導入により、金融機関は、物理インフラストラクチャへの多額の先行投資を必要とせずに、高度な生成 AI テクノロジにアクセスできます。代わりに、クラウドのリソースを従量課金制で活用できるため、設備投資が大幅に削減され、コストが使用量に比例します。クラウドベースのソリューションは優れたスケーラビリティを提供し、金融機関は変動する需要やビジネスの成長に基づいて、計算リソースとストレージ容量を簡単に調整できます。このスケーラビリティは、データ量と処理要件が大きく異なる可能性がある BFSI セクターで特に役立ちます。クラウドは、生成 AI ツールの迅速な導入と統合も促進するため、組織は大幅な遅延なく新しい AI モデルと更新を迅速に実装できます。クラウドベースのプラットフォームは、リアルタイムのデータ アクセスとコラボレーションをサポートし、実用的な洞察を生成し、分散チーム全体で意思決定を改善する能力を強化します。セキュリティ機能の強化や堅牢なコンプライアンス制御など、クラウド テクノロジの継続的な進歩により、データ保護と規制遵守を懸念する金融機関にとって、クラウド テクノロジの魅力がさらに高まります。これらのメリットは、生成 AI 機能の最適化を目指す組織に引き続き浸透しているため、クラウドベースの導入セグメントは引き続きその重要性を維持し、BFSI セクターの継続的な成長とイノベーションを推進すると予想されます。

地域別インサイト

北米は 2023 年に BFSI 市場における生成 AI を支配し、予測期間を通じて主導的な地位を維持すると予測されています。この優位性は、主にこの地域の高度な技術インフラストラクチャ、金融機関の集中度の高さ、強力なイノベーション エコシステムに起因しています。北米、特に米国は、最先端の技術を採用して運用効率と顧客体験を向上させることに重点を置いている、確立された金融セクターを誇っています。大手テクノロジー企業の存在と強力な投資環境が相まって、生成 AI と BFSI セクターにおけるそのアプリケーションの継続的な進歩を促進しています。北米の金融機関は、不正検出、パーソナライズされた顧客サービス、リスク管理などのアプリケーションに生成 AI をますます活用しており、幅広い採用と統合を促進しています。企業が最新のAI技術を実装することで競争力を維持しようとしている中、この地域の支援的な規制環境とデジタルトランスフォーメーションの重視も、その優位性に貢献しています。イノベーションと技術の進歩が加速し続ける中、北米は、豊富なリソース、業界の専門知識、金融サービスの向上にAIを活用する取り組みにより、生成AI市場でリーダーシップを維持すると予想されています。

最近の動向

• 2024年8月、SOMPOホールディングスグループの海外での保険および再保険業務を担当する子会社であるSOMPOは、現代の企業向け人工知能システムの大手プロバイダーであるPalantir Technologies Inc.との戦略的提携を発表しました。このコラボレーションは、包括的なデータ統合および人工知能ソリューションの開発に今後3年間で多大なリソースを投資することを目的としています。この取り組みは、ブラジルの法人および農業ビジネス保険セクターの主要プレーヤーであるSOMPO内でデジタルトランスフォーメーションを推進するように設計されています。この提携は、競争の激しい保険市場において、高度な AI テクノロジーを活用して業務を強化し、プロセスを合理化し、全体的な効率性を向上させるという SOMPO の取り組みを強調するものです。
• 2024 年 4 月、Discover Financial Services は、カスタマー ケア センター全体に生成型人工知能テクノロジーを実装するために、Google Cloud との戦略的提携を発表しました。このコラボレーションにより、顧客とエージェントの両方のエクスペリエンスが大幅に向上し、より迅速でパーソナライズされた効率的な解決策が提供されるため、エージェントの生産性が向上します。GoogleCloud の AI プラットフォームである Vertex AI との統合により、Discover は約 10,000 人のコンタクト センター エージェントに高度な生成型 AI ツールを装備します。これらのツールは、インテリジェント ドキュメント要約 (Vertex AI が複雑なポリシーと手順を分析および要約し、エージェントが重要な情報にすばやくアクセスして迅速な洞察を得て、顧客の問い合わせに効果的に対応できるようにする) やリアルタイム検索支援 (自然言語処理を利用して、エージェントはライブ インタラクション中に広範なナレッジ ベースから関連情報をすばやく取得できるようになります。この機能により、回答の検索に費やす時間が短縮され、エージェントはより多くの時間を顧客のサポートに費やすことができます) などの機能を提供します。
• 2024 年 5 月、Temenos は、AI を組み込んだ銀行プラットフォーム内に、革新的な Responsible Generative AI ソリューションを導入しました。これらの高度なソリューションは、Temenos Core および Financial Crime Mitigation (FCM) システムとシームレスに統合され、銀行のデータ インタラクションの変革、生産性の向上、収益性の向上を実現して、大きな投資収益率を実現します。

主要な市場プレーヤー

• IBM Corporation
• MicrosoftCorporation
• GoogleLLC
• AmazonWeb Services, Inc.
• Salesforce, Inc.
• SAP SE
• OracleCorporation
• NVIDIACorporation
• PalantirTechnologies株式会社
• C3.ai、株式会社
• DataRobo t,Inc.
• H2O.ai,Inc.