BFSI市場における人工知能（AI） – 世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、コンポーネント別（ソリューション、サービス）、テクノロジー別（機械学習、自然処理言語、コンピュータービジョンなど）、アプリケーション別（バックオフィス、顧客サービス、財務アドバイザリー、リスク管理とコンプライアンスなど）、地域別、競合状況別（2018～2028年）

BFSI市場における世界の人工知能（AI）は、予測期間中に堅調なペースで成長すると予想されています。

AIアルゴリズムは、膨大な量のデータを分析して信用リスクを評価し、保険契約を引き受け、融資の決定を下すことができます。さまざまな要因と履歴データを考慮することで、AIモデルは正確なリスク評価を提供し、より適切な意思決定プロセスにつながります。AIアルゴリズムは、顧客データと行動を分析して、パーソナライズされた銀行体験を提供します。これらのシステムは、カスタマイズされた投資推奨を提供し、適切な金融商品を提案し、パーソナライズされたオファーと割引を提供できます。ロボアドバイザーは、AIと機械学習を活用して、自動化された投資アドバイスとポートフォリオ管理サービスを提供します。アルゴリズムを使用して投資家のプロファイル、リスク許容度、市場動向を評価し、顧客向けに最適化された投資ポートフォリオを作成します。AIは、コンプライアンスプロセスを自動化し、疑わしい活動がないか取引を監視することで、BFSI機関がさまざまな規制に準拠するのに役立ちます。 AI ベースのシステムは、膨大な量のデータを分析して潜在的なコンプライアンスの問題を特定し、関係当局に報告することができます。AI を活用した分析プラットフォームは、膨大な量の金融データを処理および分析し、貴重な洞察と傾向を抽出します。これらの洞察は、情報に基づいたビジネス上の意思決定、運用の最適化、新しい機会の特定に役立ちます。

AI アルゴリズムと機械学習モデルはアルゴリズム取引に使用され、迅速かつ正確な取引実行を可能にします。これらのシステムは、市場データを分析し、パターンを識別し、取引を自動的に実行できるため、効率が向上し、人的エラーが削減されます。AI は、BFSI セクターのサイバーセキュリティ対策を強化する上で重要な役割を果たします。機械学習アルゴリズムは、サイバーセキュリティの脅威をリアルタイムで検出して対応し、データ侵害、個人情報の盗難、機密情報への不正アクセスを防止します。AI とロボット プロセス オートメーション (RPA) は、データ入力、ドキュメント処理、顧客オンボーディングなどの反復的な手動タスクを自動化するために採用されています。これにより、業務効率の向上、コストの削減、顧客体験の向上が実現します。

BFSI への AI の実装は、業界に革命をもたらし、顧客体験の向上、リスク管理の強化、コストの削減、業務効率の向上をもたらす可能性があります。ただし、この分野で AI のメリットを最大限に活用するには、倫理的な考慮事項、データ プライバシーの懸念に対処し、適切な規制と監督を確保することが不可欠です。

金融サービスのデジタル化により、BFSI 部門全体で AI ソリューションの採用が促進される

金融サービスのデジタル化は、BFSI 部門全体で AI ソリューションの採用と利用を促進する上で重要な役割を果たしてきました。デジタル化により、BFSI 部門で膨大な量のデータが生成されています。これには、顧客取引データ、市場データ、ソーシャル メディアのやり取りなどが含まれます。AI アルゴリズムはビッグ データで成功します。予測機能をトレーニングして改善するには、大量の情報が必要になるためです。このようなデータ セットが利用できるようになったことで、BFSI での AI ソリューションの開発と展開が加速しました。クラウド コンピューティングの登場により、BFSI 組織は、大量のデータを処理および保存するためのスケーラブルでコスト効率の高いインフラストラクチャを手に入れました。AI アルゴリズムは多くの場合、かなりの計算能力を必要としますが、クラウド コンピューティング プラットフォームは、これらのアルゴリズムを効率的にトレーニングおよび実行するために必要なリソースを提供します。クラウドのスケーラビリティと柔軟性により、BFSI 機関はハードウェアとインフラストラクチャに多額の先行投資をすることなく、AI ソリューションを簡単に実装できるようになりました。

デジタル化により、高度な分析機能を金融システムに統合できるようになりました。従来のデータ分析方法では、複雑で構造化されていないデータ セットから意味のある洞察を引き出す能力に限界がありました。しかし、機械学習や自然言語処理などの AI 技術により、データをより包括的に分析し、隠れたパターンや関係性を明らかにできるようになりました。これにより、リスク評価、不正検出、顧客行動分析などの分野で AI 主導のソリューションに新たな機会が開かれました。デジタル化により、BFSI セクターの顧客の期待が一変しました。顧客は現在、さまざまなチャネルでパーソナライズされたシームレスで便利なエクスペリエンスを求めています。チャットボット、バーチャル アシスタント、推奨エンジンなどの AI を活用したテクノロジーにより、BFSI 組織は大規模なパーソナライズされたサービスを提供できます。これらのテクノロジーは、データと AI アルゴリズムを活用して顧客の好みを理解し、リアルタイムのサポートを提供し、カスタマイズされた推奨事項を提供します。これらの変化する顧客の期待に応えることで、BFSI 機関は顧客満足度とロイヤルティを高めることができます。デジタル化により、BFSI におけるプロセスの自動化と最適化への道が開かれました。

デジタル化は、AI 主導の自動化ソリューションを実装するために必要な基盤を提供し、BFSI 組織が大幅なコスト削減と運用改善を実現できるようにします。AI テクノロジーは、モバイル バンキング アプリやオンライン プラットフォームにシームレスに統合され、パーソナライズされたバンキング、推奨事項、不正検出アラート、予算作成支援を提供します。これらの AI 主導の機能により、ユーザー エクスペリエンスが向上し、金融リテラシーが促進され、顧客は財務をより効果的に管理できるようになります。金融サービスのデジタル化により、BFSI セクター全体で AI ソリューションの成長と採用の基盤が整いました。ビッグデータ、高度な分析、クラウド コンピューティング、顧客中心のデジタル プラットフォームの組み合わせにより、BFSI 組織が AI 主導のテクノロジーを採用するために必要なインフラストラクチャ、リソース、インセンティブが提供されました。

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BFSI セクターは、個人情報や財務データなどの機密性の高い顧客情報を扱っています。AI アプリケーションを通じてこのデータを収集、保存、処理すると、プライバシーや不正アクセスや悪用される可能性に関する懸念が生じます。強力なデータ プライバシー対策の確保、GDPR や CCPA などの規制への準拠、堅牢な暗号化とアクセス制御メカニズムの実装は、これらの懸念に対処するために不可欠です。金融サービスのデジタル化と AI システムへの依存度の高まりにより、サイバー攻撃の新たな手段が生まれます。悪意のある行為者は、AI アルゴリズム、データ リポジトリ、または通信チャネルを標的にして、不正アクセス、データ操作、または業務の妨害を行う可能性があります。侵入検知システム、暗号化プロトコル、定期的なセキュリティ監査などの堅牢なサイバーセキュリティ対策は、これらのリスクを軽減するために不可欠です。BFSI の AI システムは、意思決定や予測を行うために履歴データに大きく依存しています。履歴データに人種や性別などの偏見が反映されている場合、AI アルゴリズムは意図せずこれらの偏見を永続させ、特定の個人やグループを差別する可能性があります。AI システムにおける公平性の確保と偏見の軽減は、慎重なデータ キュレーション、アルゴリズム設計、継続的な監視を必要とする重要な問題です。ディープラーニング ニューラル ネットワークなどの一部の AI アルゴリズムは複雑で不透明な場合があり、困難を伴います。BFSI セクターは、KYC (顧客確認)、AML (マネーロンダリング防止)、PSD (決済サービス指令) などの厳格な規制とコンプライアンス要件の下で運営されています。これらの規制への準拠を確保しながら AI ソリューションを実装することは複雑になる可能性があります。

BFSI セクターのいくつかの企業は、AI ソリューションを積極的に開発および実装しています

• JPMorganChase は、ビジネスのさまざまな領域を強化するために AI テクノロジーに多額の投資を行っています。同社は、法的文書のレビューを自動化し、時間とリソースを大幅に節約する AI システムである COIN (Contract Intelligence) を開発しました。JPMorgan Chase は、不正検出、リスク管理、および顧客サービス アプリケーションに AI を活用しています。
• Bank of America は、業務のさまざまな側面で AI を活用しています。同社は、顧客の財務に関する問い合わせに対応し、パーソナライズされた推奨事項を提供する、AI 搭載の仮想アシスタント Erica を開発しました。Bank of America は、不正検出、顧客感情分析、および投資推奨事項に AI を使用しています。
• Citigroup は、顧客エクスペリエンスと運用効率を向上させるために AI アプリケーションを模索しています。彼らは顧客サポートのためにチャットボットと仮想アシスタントを実装し、信用リスク評価と詐欺検出のためのAIモデルを開発しました。シティグループは取引と投資戦略にAIアルゴリズムを使用しています。

これらの企業や他の企業によるAI技術の継続的な開発と実装は、BFSI業界におけるAIの重要性の高まりを浮き彫りにしています。

市場セグメンテーション

BFSI市場における世界の人工知能（AI）は、コンポーネント、テクノロジー、アプリケーション、および地域に分類できます。コンポーネントに基づいて、市場はソリューションとサービスに分割できます。テクノロジー別に、市場は機械学習、自然処理言語、コンピュータービジョンなどに分割できます。アプリケーション別に、市場はバックオフィス、カスタマーサービス、財務アドバイザリー、リスク管理とコンプライアンス、その他に分類できます。

市場プレーヤー