Fintech 시장의 생성 AI – 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 구성 요소(서비스, 소프트웨어), 배포(온프레미스, 클라우드), 애플리케이션(규정 준수 및 사기 탐지, 개인 비서, 자산 관리, 예측 분석, 보험, 비즈니스 분석 및 보고, 고객 행동 분석, 기타), 지역 및 경쟁사별, 2019-2029F

시장 개요

글로벌

핀테크의 생성 AI는 자동화된 거래 전략과 개인화된 금융 자문에서 사기 탐지 및 위험 관리에 이르기까지 금융 솔루션을 만들고 최적화하기 위해 고급 인공 지능 기술을 사용하는 것을 말합니다. 사전 정의된 규칙과 데이터 패턴에 의존하는 기존 AI와 달리 생성 AI는 신경망과 딥 러닝을 포함한 정교한 알고리즘을 사용하여 방대한 데이터 세트에서 학습하여 새로운 통찰력과 혁신적인 솔루션을 생성합니다. 이 기술은 금융 시나리오를 시뮬레이션하고, 시장 동향을 예측하고, 개인화된 투자 전략을 만들어 금융 운영의 효율성과 효과성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 핀테크의 생성 AI 시장은 여러 가지 수렴 요인으로 인해 상당한 성장을 이룰 것으로 예상됩니다. 증가하는 재무 데이터 양과 정교한 분석에 대한 필요성은 인간의 능력을 훨씬 뛰어넘는 복잡한 데이터 세트를 처리하고 해석할 수 있는 AI 솔루션에 대한 수요를 촉진합니다. 금융 기관이 경쟁 시장에서 차별화를 모색함에 따라 생성 AI는 맞춤형 고객 경험을 제공하고, 금융 상품을 최적화하고, 개인화된 추천과 자동화된 상호 작용을 통해 고객 참여를 개선하는 방법을 제공합니다.

주요 시장 동인

고급 데이터 분석에 대한 수요 증가

금융 서비스의 진화하는 환경에서 끊임없이 확장되는 양의 재무 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 도출하기 위한 고급 데이터 분석에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 생성 AI는 기존 방법론을 넘어서는 정교한 데이터 분석 기능을 제공하여 이러한 요구를 해결할 수 있는 고유한 위치에 있습니다. 이 고급 형태의 인공 지능은 복잡한 알고리즘과 머신 러닝 모델을 활용하여 새로운 통찰력을 생성하고, 패턴을 식별하고, 놀라운 정확도로 미래 추세를 예측합니다. 생성 AI는 방대하고 다양한 데이터 세트를 처리함으로써 인간 분석가가 감지하기 어려울 수 있는 숨겨진 상관 관계를 발견하고 시장 움직임을 예측할 수 있습니다. 금융 기관은 의사 결정 프로세스를 개선하고, 투자 전략을 최적화하고, 위험 관리 관행을 개선하기 위해 이러한 기술을 점점 더 많이 도입하고 있습니다. 금융 부문이 계속해서 기하급수적인 데이터 성장을 경험함에 따라 고급 분석을 위한 생성적 인공 지능에 대한 의존도가 높아질 것으로 예상되며, 이는 이 시장 부문의 확장을 촉진할 것입니다. 생성적 AI를 통합하면 금융 기관이 고객에게 보다 정확하고 시기적절한 정보를 제공할 수 있으므로 고객 만족도를 높이고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 금융 회사가 경쟁력을 유지하고 빠르게 변화하는 경제 환경에서 새로운 기회를 활용하기 위해 노력함에 따라 이러한 고급 분석 기능에 대한 수요가 급증할 것으로 예상됩니다.

개선된 위험 관리 및 사기 감지

금융 부문에서 효과적인 위험 관리 및 사기 감지는 자산을 보호하고 규정 준수를 보장하는 데 중요합니다. 생성적 AI는 정교한 알고리즘을 사용하여 잠재적 위험을 식별하고 완화함으로써 이러한 분야에서 상당한 발전을 제공합니다. 방대한 양의 데이터를 분석하고 복잡한 패턴을 인식하는 이 기술의 기능을 통해 금융 기관은 더욱 정확하고 빠르게 사기 활동을 감지할 수 있습니다. 생성적 AI는 잠재적 위협을 예상하고 선제적 조치를 위한 실행 가능한 통찰력을 제공하는 예측 모델을 생성할 수 있습니다. 위험 관리에 대한 이러한 선제적 접근 방식은 손실을 줄이고 금융 운영의 전반적인 보안을 강화하는 데 도움이 됩니다. 이 기술은 금융 기관이 엄격한 표준과 요구 사항을 준수하도록 보장하여 규정 준수를 지원합니다. 금융 기관이 위험 관리 프레임워크를 강화하고 정교한 사기 계획에 맞서야 하는 압력이 커짐에 따라 생성적 인공 지능의 도입이 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 이 기술이 보다 정확하고 효율적인 위험 평가 및 사기 탐지 솔루션을 제공할 수 있는 역량에 의해 주도되어 금융 시스템의 무결성과 안정성을 강화합니다.

자동화 거래 전략의 발전

자동화 거래 전략은 사전 정의된 알고리즘을 기반으로 거래를 빠르고 효율적으로 실행할 수 있도록 하여 금융 시장에 혁명을 일으켰습니다. 생성적 AI는 변화하는 시장 상황에 적응하고 거래 성과를 최적화하는 고급 머신 러닝 기술을 도입하여 이러한 전략을 강화합니다. 기존 알고리즘과 달리 생성적 AI는 다양한 시장 시나리오를 시뮬레이션하고 거래 결정을 안내하는 통찰력을 생성하는 복잡한 거래 모델을 만들고 개선할 수 있습니다. 이 기술은 시장 변동에 실시간으로 대응하는 적응형 거래 시스템의 개발을 용이하게 하여 거래 전략의 정확성과 효과를 개선합니다. 금융 기관이 경쟁 우위를 위해 자동화를 활용하고자 할 때 생성적 인공 지능은 거래 운영을 최적화하고 수익을 극대화하는 데 귀중한 도구를 제공합니다. 알고리즘 거래에 대한 강조가 커지고 금융 시장의 복잡성이 증가함에 따라 이 분야에서 생성적 AI 도입이 촉진되고 있습니다. 금융 회사는 거래 역량을 강화하고 시장 동향을 앞서가기 위해 이 기술에 점점 더 투자하고 있으며, 핀테크 산업에서 생성적 AI의 확장에 기여하고 있습니다.

디지털 혁신과 혁신

금융 서비스 산업은 상당한 디지털 혁신을 겪고 있으며, 조직은 운영 효율성을 높이고 고객에게 최첨단 솔루션을 제공하기 위해 혁신적인 기술에 투자하고 있습니다. 생성적 AI는 이러한 변화의 최전선에 있으며 혁신을 주도하고 프로세스를 간소화하는 다양한 애플리케이션을 제공합니다. 금융 기관은 고급 인공 지능 기술을 활용하여 일상적인 작업을 자동화하고 고객 상호 작용을 개선하며 새로운 금융 상품과 서비스를 개발할 수 있습니다. 복잡한 데이터 세트에서 통찰력과 솔루션을 생성하는 이 기술의 기능을 통해 금융 회사는 경쟁력을 유지하고 변화하는 시장 수요에 적응할 수 있습니다. 생성적 AI는 혁신적인 금융 상품과 서비스의 생성을 용이하게 하여 새로운 비즈니스 모델과 수익 스트림의 개발을 지원합니다. 금융 부문이 디지털 변화를 계속 수용함에 따라 생성적 AI의 통합이 가속화되어 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다. 금융 기관은 혁신을 촉진하고 경쟁 우위를 유지하는 데 있어 이 기술의 가치를 점점 더 인식하고 있으며, 핀테크 산업에서 생성적 AI의 확장에 기여하고 있습니다.

주요 시장 과제

데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제

금융 서비스 산업에서 생성적 AI를 구현하는 데 직면한 주요 과제 중 하나는 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보장하는 것입니다. 금융 기관은 거래 세부 정보, 계좌 잔액, 개인 식별 데이터를 포함하여 매우 민감하고 개인적인 정보를 처리합니다. 생성적 AI를 통합하려면 이러한 데이터를 대량으로 분석하여 통찰력과 예측을 생성해야 하며, 이는 이러한 정보가 처리되고 보호되는 방식에 대한 상당한 우려를 제기합니다. 생성적 인공 지능을 사용하려면 광범위한 데이터 액세스 및 처리 기능이 필요하며, 이는 잠재적으로 금융 기관을 데이터 침해 및 무단 액세스에 노출시킬 수 있습니다. 게다가 생성적 인공 지능 시스템에 사용되는 알고리즘은 적절하게 보호되지 않으면 때때로 실수로 민감한 정보를 공개할 수 있습니다. 이러한 위험을 완화하기 위해 금융 기관은 암호화, 액세스 제어, 정기적인 보안 감사를 포함한 강력한 데이터 보호 조치를 구현해야 합니다. 일반 데이터 보호 규정 및 기타 데이터 보호법과 같은 규제 표준을 준수하는 것은 규정 준수를 유지하고 고객 개인 정보를 보호하는 데 필수적입니다. 고급 데이터 분석에 대한 필요성과 엄격한 보안 요구 사항 간의 균형을 맞추는 것은 금융 기관에 복잡한 과제이며, 이러한 문제를 해결하는 것은 생성적 AI 솔루션의 성공적인 배포와 수용에 매우 중요합니다.

규제 및 규정 준수 과제

금융 서비스에 대한 규제 환경은 복잡하고 지속적으로 진화하고 있어 생성적 AI를 통합하는 데 상당한 과제를 안겨줍니다. 금융 기관은 데이터 사용, 금융 거래 및 위험 관리 관행을 규제하는 광범위한 규정을 준수해야 합니다. 이러한 규정의 역동적인 특성과 생성적 인공 지능 기술의 급속한 발전은 규정 준수에 어려운 환경을 조성합니다. 금융 기관은 생성적 인공 지능 사용이 기존 규제 요구 사항과 일치하고 규제 프레임워크의 미래 변화에 적응할 수 있도록 해야 합니다. 여기에는 자동화된 의사 결정 프로세스의 투명성 및 책임과 관련된 문제를 해결하는 것이 포함됩니다. 생성 AI 시스템은 해석하고 설명하기 어려운 결과를 생성할 수 있으며, 이는 이러한 결정의 공정성과 합법성에 대한 의문을 제기할 수 있습니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 금융 기관은 AI 프로세스에 대한 철저한 문서화, 정기적인 감사 및 규제 기관과의 참여를 포함하는 포괄적인 규정 준수 전략을 개발해야 합니다. 또한 규정 개발에 대한 정보를 얻고 AI 규정에 대한 업계 토론에 참여하려는 적극적인 노력은 규정 준수 위험을 관리하고 생성 인공 지능 애플리케이션이 법적 및 윤리적 기준을 준수하도록 하는 데 필수적입니다.

알고리즘 편향 및 공정성 문제

알고리즘 편향 및 공정성은 금융 서비스 부문에서 생성 AI를 배포하는 데 있어 중요한 과제입니다. 생성 인공 지능 시스템은 모델을 학습하고 예측을 생성하기 위해 대규모 데이터 세트에 의존합니다. 이러한 데이터 세트에 성별, 민족성, 사회경제적 지위 또는 기타 요소와 관련된 편향이 포함된 경우 AI 시스템이 출력에서 이러한 편향을 영속화하거나 심지어 악화시킬 위험이 있습니다. 예를 들어, 편향된 알고리즘은 불공정한 신용 평가, 차별적인 대출 관행 또는 왜곡된 투자 추천으로 이어질 수 있으며, 궁극적으로 금융 기관과 그 서비스에 대한 신뢰를 훼손합니다. 알고리즘 편향을 해결하려면 다양하고 대표적인 교육 데이터 사용, AI 시스템의 지속적인 모니터링 및 테스트, 편향을 완화할 수 있는 공정성 인식 알고리즘 구현을 포함한 다각적인 접근 방식이 필요합니다. 금융 기관은 또한 AI 모델이 어떻게 훈련되고 검증되는지 공개하고 고객이 AI 시스템이 내린 결정에 이의를 제기하거나 항소할 수 있는 메커니즘을 제공하여 투명성 관행에 참여해야 합니다. 생성적 인공 지능의 공정성을 보장하는 것은 윤리적 기준에 부합할 뿐만 아니라 포괄적이고 공평한 금융 서비스를 촉진한다는 더 광범위한 목표를 지원합니다. 결과적으로 편향과 공정성 문제를 해결하는 것은 금융 부문에서 생성적 AI를 책임감 있고 효과적으로 통합하는 데 필수적입니다.

주요 시장 동향

개인화된 금융 솔루션의 부상

개인화된 금융 솔루션의 부상은 금융 서비스 산업 내 생성적 인공 지능 환경에서 두드러진 추세입니다. 금융 기관이 고객의 다양한 요구와 선호도를 충족하기 위해 노력함에 따라, 생성적 인공 지능은 점점 더 고도로 맞춤화된 금융 상품과 서비스를 만드는 데 활용되고 있습니다. 이러한 추세는 거래 내역, 투자 행동, 개인 재정 목표를 포함한 방대한 양의 개별 고객 데이터를 분석할 수 있는 머신 러닝 알고리즘의 발전에 의해 주도됩니다. 생성적 AI 시스템은 이 데이터를 활용하여 개인화된 투자 전략, 맞춤형 재정 계획, 타겟 상품 제공과 같은 맞춤형 추천을 생성합니다. 금융 기관은 고객의 고유한 요구 사항을 충족하도록 특별히 설계된 솔루션을 제공함으로써 고객 만족도와 참여를 향상시키고 궁극적으로 더 강력한 고객 관계를 육성할 수 있습니다. 또한, 매우 관련성 있고 개인화된 재정 조언을 제공할 수 있는 기능을 통해 조직은 경쟁 시장에서 차별화를 이룰 수 있습니다. 이러한 추세는 금융 서비스에서 개인화의 중요성이 커지고 있음을 강조하고 혁신을 주도하고 고객 결과를 개선하는 데 있어 생성적 인공 지능의 역할을 강조합니다.

예측 분석을 통한 향상된 위험 관리

예측 분석을 통한 향상된 위험 관리가 금융 서비스 부문에서 생성적 인공 지능을 적용하는 데 있어 중요한 추세를 나타냅니다. 금융 기관은 위험을 식별, 평가 및 완화하는 능력을 향상시키기 위해 생성적 인공 지능 기술을 점점 더 많이 도입하고 있습니다. 생성적 인공 지능을 기반으로 하는 예측 분석은 고급 알고리즘을 사용하여 과거 데이터를 분석하고 잠재적인 미래 위험에 대한 예측을 생성합니다. 이 기능을 통해 금융 기관은 시장 변동, 신용 불이행 및 운영 취약성과 같은 새로운 위협에 적극적으로 대처할 수 있습니다. 기관은 예측 모델을 활용하여 위험 평가 프로세스를 개선하고 위험 완화 전략을 최적화하며 보다 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 추세는 빠르게 변화하는 금융 환경에서 보다 정확하고 시기적절한 위험 통찰력에 대한 필요성에서 비롯됩니다. 생성적 인공 지능을 위험 관리 프레임워크에 통합하면 위험 예측의 정확성이 향상될 뿐만 아니라 보다 효과적이고 효율적인 위험 관리 관행을 지원하여 궁극적으로 더 큰 금융 안정성과 회복력에 기여합니다.

알고리즘 거래 전략의 발전

알고리즘 거래 전략의 발전은 금융 서비스 부문에서 생성적 인공 지능을 도입하는 데 있어 핵심적인 추세입니다. 생성 AI 기술은 거래 성과와 효율성을 향상시키는 거래 알고리즘을 개발하고 개선하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 사전 정의된 규칙과 과거 데이터에 의존하는 기존 거래 알고리즘과 달리 생성적 인공 지능 시스템은 반복적 학습과 시뮬레이션을 통해 거래 전략을 만들고 최적화할 수 있습니다. 이러한 고급 알고리즘은 변화하는 시장 상황에 적응하고, 새로운 추세를 식별하고, 거래자에게 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 생성적 인공 지능을 활용함으로써 금융 기관은 보다 정확하고 역동적인 거래 전략을 달성하고, 거래 비용을 줄이고, 전반적인 거래 결과를 개선할 수 있습니다. 이러한 추세는 금융 시장의 복잡성 증가와 이러한 복잡성을 효과적으로 탐색할 수 있는 정교한 도구에 대한 필요성으로 인해 발생합니다. 거래 전략에 생성적 인공 지능을 통합하는 것은 알고리즘 거래에서 상당한 진전을 나타내며, 거래 효율성과 수익성을 향상시켜 금융 시장을 혁신할 수 있는 기술의 잠재력을 강조합니다.

세그먼트별 통찰력

구성 요소 통찰력

소프트웨어 세그먼트는 2023년 핀테크 시장에서 생성적 AI를 지배했으며 예측 기간 내내 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 이러한 두드러짐은 주로 생성적 인공 지능을 활용하여 다양한 금융 기능을 강화하는 고급 소프트웨어 솔루션에 대한 수요가 증가했기 때문입니다. 금융 기관은 생성적 인공 지능을 활용하여 의사 결정 프로세스를 개선하고, 거래 전략을 최적화하고, 개인화된 고객 경험을 제공하는 소프트웨어 애플리케이션을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 이러한 소프트웨어 솔루션은 복잡한 작업을 자동화하고, 방대한 데이터 세트를 분석하고, 실행 가능한 통찰력을 생성하여 상당한 가치를 제공하며, 이는 빠르게 진화하는 금융 환경에서 경쟁 우위를 유지하는 데 필수적입니다. 생성적 인공 지능 소프트웨어가 기존 금융 시스템과 원활하게 통합되고 실시간 분석을 제공하는 기능은 채택을 더욱 촉진합니다. 게다가 소프트웨어 기술의 지속적인 발전과 금융 부문에서 정교한 분석 도구에 대한 필요성이 커지면서 이 부문의 지속적인 우위가 유지되고 있습니다. 컨설팅 및 통합 지원과 같은 서비스가 생성적 인공 지능 솔루션의 구현 및 최적화에서 중요한 역할을 하지만 이러한 기술의 핵심 가치 제안은 소프트웨어 애플리케이션에 있습니다. 금융 기관이 운영 효율성과 고객 참여를 개선하기 위해 생성적 인공 지능을 활용하려는 경향이 커짐에 따라, 소프트웨어 부문은 지속적인 혁신과 고급 AI 기반 금융 도구에 대한 증가하는 수요에 힘입어 시장에서 지배적인 세력으로 남을 것으로 예상됩니다.

지역별 통찰력

북미는 2023년 핀테크 시장에서 생성적 AI의 지배적인 지역으로 부상했으며, 예측 기간 내내 선두 자리를 유지할 것으로 예상됩니다. 이러한 우세는 몇 가지 핵심 요인에 기인합니다. 북미는 첨단 인공 지능 솔루션을 포함한 기술 혁신에 매우 수용적인 강력하고 잘 확립된 금융 서비스 부문의 혜택을 받습니다. 이 지역에는 서비스와 운영 효율성을 개선하기 위해 생성적 AI에 적극적으로 투자하고 구축하는 수많은 주요 금융 기관과 기술 회사가 있습니다. 북미는 고도로 발달된 기술 인프라와 최첨단 기술 도입을 지원하는 유리한 규제 환경을 자랑합니다. 실리콘 밸리와 같은 주요 기술 허브의 존재와 연구 개발에 대한 상당한 투자는 이 분야에서 북미의 리더십에 더욱 기여합니다. 이 지역의 높은 수준의 기술 도입 및 혁신은 금융 서비스에서 생성적 AI 애플리케이션의 지속적인 성장을 위한 유리한 환경을 제공합니다. 북미의 금융 기관이 경쟁 우위를 확보하고, 위험 관리를 개선하고, 개인화된 솔루션을 제공하기 위해 이러한 기술을 점점 더 많이 활용함에 따라 이 지역은 핀테크 시장에서 생성적 AI에서 우위를 유지할 것으로 예상됩니다. 이러한 추세는 금융 기술 발전의 선두 주자로서 북미의 강력한 입지와 혁신적인 기술을 수용하고 통합하려는 지속적인 노력을 반영합니다.

최근 개발

• 2024년 6월 Lucinity는 Money2020 Europe에서 즉각적인 투자 수익을 제공하도록 설계된 획기적인 생성적 인공 지능 조종사 플러그인을 소개했습니다. 이 혁신적인 조종사 플러그인은 시스템에 독립적이므로 모든 웹 기반 엔터프라이즈 애플리케이션과 원활하게 통합됩니다. 고객 관계 관리 시스템, 사례 관리 플랫폼, 타사 공급업체, Excel 스프레드시트를 포함한 다양한 소스의 데이터를 통합하는 통합 인터페이스 역할을 합니다. 여러 시스템에서 데이터에 대한 중앙 액세스 지점을 제공함으로써, Copilot 플러그인은 운영 효율성을 향상시키고 데이터 관리 프로세스를 간소화하여 기업 애플리케이션을 최적화하려는 조직에 상당한 가치와 사용 편의성을 제공합니다.
• 2023년 6월, Bank of America는 Palantir Technologies와 협력하여 기계 학습 기술을 구축하여 사기 탐지 기능을 크게 발전시켰습니다. 이 혁신적인 시스템은 방대한 양의 거래 데이터를 분석하고 고급 알고리즘을 활용하여 새로운 추세와 패턴에서 지속적으로 학습하도록 설계되었습니다. 기계 학습을 통합하면 사기 탐지 시스템이 더 높은 정밀도와 속도로 의심스러운 활동을 식별하고 플래그를 지정할 수 있습니다. 이 시스템은 실시간 데이터와 과거 패턴을 기반으로 분석 모델을 지속적으로 개선하여 사기 거래를 탐지하고 금융 사기 위험을 완화하는 데 있어 정확도를 높이는 것을 목표로 합니다. 이 전략적 구현은 Bank of America가 최첨단 기술을 사용하여 보안 조치를 강화하고 고객을 사기 활동으로부터 보호하려는 의지를 강조합니다. 이 협업을 통해 두 조직은 진화하는 위협에 적응하는 보다 강력하고 역동적인 사기 탐지 솔루션을 제공하고, 이를 통해 금융 거래를 보호하고 금융 서비스에 대한 신뢰를 강화하고자 합니다.
• FIS는 2023년 6월, 뛰어난 뱅킹 서비스(BaaS) 플랫폼인 Bond를 전략적으로 인수하여 생성적 인공지능 역량을 크게 강화하고 금융 서비스 포트폴리오를 확장했습니다. 이 인수를 통해 FIS는 유연하고 확장 가능한 뱅킹 솔루션을 제공하는 Bond의 고급 BaaS 기술을 기존 인프라에 통합할 수 있습니다. Bond의 혁신적인 플랫폼을 활용함으로써 FIS는 고도로 개인화되고 효율적인 금융 서비스를 제공하는 능력을 강화하여 금융 기관과 핀테크 기업 모두의 운영을 간소화합니다. 이러한 움직임은 디지털 혁신을 발전시키고 금융 부문의 역동적인 요구 사항을 해결하는 최첨단 AI 기반 솔루션을 제공하려는 FIS의 노력을 반영합니다.

주요 시장 참여자

• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Google LLC
• NVIDIA Corporation
• Amazon Web Services, Inc.
• Salesforce, Inc.
• Oracle Corporation
• SAP SE
• PalantirTechnologies Inc.
• H2O.ai, Inc.
• DataRobot, Inc.
• C3.ai, Inc.