Генеративный ИИ на рынке финтеха — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированные по компоненту (услуги, программное обеспечение), по развертыванию (локально, облако), по применению (соблюдение требований и обнаружение мошенничества, персональные помощники, управление активами, предиктивный анализ, страхование, бизнес-аналитика и отчетность, аналитика поведения

Обзор рынка

Глобальный

Генеративный ИИ в финтехе относится к использованию передовых технологий искусственного интеллекта для создания и оптимизации финансовых решений, от автоматизированных торговых стратегий и персонализированных финансовых консультаций до обнаружения мошенничества и управления рисками. В отличие от традиционного ИИ, который опирается на предопределенные правила и шаблоны данных, генеративный ИИ использует сложные алгоритмы, включая нейронные сети и глубокое обучение, для генерации новых идей и инновационных решений путем обучения на обширных наборах данных. Эта технология может моделировать финансовые сценарии, предсказывать рыночные тенденции и создавать персонализированные инвестиционные стратегии, которые значительно повышают эффективность и результативность финансовых операций. Рынок генеративного ИИ в финтехе готов к значительному росту из-за нескольких сходящихся факторов. Растущий объем финансовых данных и потребность в сложной аналитике обуславливают спрос на решения на основе ИИ, которые могут обрабатывать и интерпретировать сложные наборы данных, выходящие далеко за рамки человеческих возможностей. Поскольку финансовые учреждения стремятся выделиться на конкурентном рынке, генеративный ИИ предлагает способ предоставления индивидуального клиентского опыта, оптимизации финансовых продуктов и улучшения взаимодействия с клиентами с помощью персонализированных рекомендаций и автоматизированных взаимодействий.

Ключевые драйверы рынка

Повышенный спрос на расширенную аналитику данных

В развивающемся ландшафте финансовых услуг растет спрос на расширенную аналитику данных для получения действенных идей из постоянно растущих объемов финансовых данных. Генеративный ИИ занимает уникальное положение для удовлетворения этой потребности, предлагая сложные возможности анализа данных, выходящие за рамки традиционных методологий. Эта передовая форма искусственного интеллекта использует сложные алгоритмы и модели машинного обучения для генерации новых идей, выявления закономерностей и прогнозирования будущих тенденций с поразительной точностью. Обрабатывая большие и разнообразные наборы данных, генеративный ИИ может обнаруживать скрытые корреляции и прогнозировать движения рынка, которые было бы сложно обнаружить аналитикам-людям. Финансовые учреждения все чаще используют эти технологии для улучшения своих процессов принятия решений, оптимизации инвестиционных стратегий и улучшения методов управления рисками. Поскольку финансовый сектор продолжает испытывать экспоненциальный рост данных, ожидается, что зависимость от генеративного искусственного интеллекта для расширенной аналитики будет расти, что приведет к расширению этого сегмента рынка. Интеграция генеративного ИИ позволяет финансовым организациям предоставлять своим клиентам более точную и своевременную информацию, тем самым повышая удовлетворенность клиентов и способствуя конкурентному преимуществу. Ожидается, что спрос на эти расширенные аналитические возможности резко возрастет, поскольку финансовые компании стремятся оставаться конкурентоспособными и извлекать выгоду из новых возможностей в быстро меняющейся экономической среде.

Улучшенное управление рисками и обнаружение мошенничества

В финансовом секторе эффективное управление рисками и обнаружение мошенничества имеют решающее значение для защиты активов и обеспечения соответствия нормативным требованиям. Генеративный ИИ предлагает значительные достижения в этих областях, используя сложные алгоритмы для выявления и снижения потенциальных рисков. Способность технологии анализировать огромные объемы данных и распознавать сложные закономерности позволяет финансовым учреждениям обнаруживать мошеннические действия с большей точностью и скоростью. Генеративный ИИ может генерировать прогностические модели, которые предвосхищают потенциальные угрозы и предоставляют действенные идеи для упреждающих действий. Этот проактивный подход к управлению рисками помогает сократить потери и повысить общую безопасность финансовых операций. Технология поддерживает соблюдение нормативных требований, гарантируя, что финансовые учреждения придерживаются строгих стандартов и требований. Поскольку финансовые организации сталкиваются с растущим давлением в плане укрепления своих структур управления рисками и борьбы со сложными мошенническими схемами, ожидается, что внедрение генеративного искусственного интеллекта будет расти. Этот рост обусловлен способностью технологии предоставлять более точные и эффективные решения по оценке рисков и обнаружению мошенничества, тем самым укрепляя целостность и стабильность финансовой системы.

Достижения в автоматизированных торговых стратегиях

Автоматизированные торговые стратегии произвели революцию на финансовых рынках, обеспечив быстрое и эффективное выполнение сделок на основе предопределенных алгоритмов. Генеративный ИИ улучшает эти стратегии, внедряя передовые методы машинного обучения, которые адаптируются к изменяющимся рыночным условиям и оптимизируют эффективность торговли. В отличие от традиционных алгоритмов, генеративный ИИ может создавать и совершенствовать сложные торговые модели, которые имитируют различные рыночные сценарии и генерируют идеи для принятия торговых решений. Эта технология облегчает разработку адаптивных торговых систем, которые в режиме реального времени реагируют на колебания рынка, повышая точность и эффективность торговых стратегий. Поскольку финансовые учреждения стремятся использовать автоматизацию для получения конкурентного преимущества, генеративный искусственный интеллект предоставляет ценный инструмент для оптимизации торговых операций и максимизации прибыли. Растущий акцент на алгоритмической торговле и растущая сложность финансовых рынков стимулируют внедрение генеративного ИИ в этой области. Финансовые компании все больше инвестируют в эту технологию, чтобы расширить свои торговые возможности и опережать рыночные тенденции, способствуя расширению генеративного ИИ в финтех-индустрии.

Цифровая трансформация и инновации

Сфера финансовых услуг претерпевает значительную цифровую трансформацию, при этом организации инвестируют в инновационные технологии для повышения операционной эффективности и предоставления клиентам передовых решений. Генеративный ИИ находится на переднем крае этой трансформации, предлагая ряд приложений, которые стимулируют инновации и оптимизируют процессы. Используя передовые методы искусственного интеллекта, финансовые учреждения могут автоматизировать рутинные задачи, улучшать взаимодействие с клиентами и разрабатывать новые финансовые продукты и услуги. Способность технологии генерировать идеи и решения из сложных наборов данных позволяет финансовым компаниям оставаться конкурентоспособными и адаптироваться к меняющимся требованиям рынка. Генеративный ИИ поддерживает разработку новых бизнес-моделей и источников дохода, способствуя созданию инновационных финансовых продуктов и услуг. Поскольку финансовый сектор продолжает внедрять цифровую трансформацию, ожидается, что интеграция генеративного ИИ ускорится, что приведет к росту рынка. Финансовые организации все больше осознают ценность этой технологии в содействии инновациям и сохранении конкурентного преимущества, способствуя расширению генеративного ИИ в финтех-индустрии.

Основные проблемы рынка

Проблемы конфиденциальности и безопасности данных

Одной из основных проблем, с которой сталкивается внедрение генеративного ИИ в индустрию финансовых услуг, является обеспечение конфиденциальности и безопасности данных. Финансовые учреждения имеют дело с крайне конфиденциальной и личной информацией, включая сведения о транзакциях, остатки на счетах и персональные идентификационные данные. Интеграция генеративного ИИ подразумевает анализ больших объемов этих данных для генерации идей и прогнозов, что вызывает серьезные опасения относительно того, как эта информация обрабатывается и защищается. Использование генеративного искусственного интеллекта требует обширных возможностей доступа к данным и их обработки, что может потенциально подвергнуть финансовые учреждения утечкам данных и несанкционированному доступу. Более того, алгоритмы, используемые в системах генеративного искусственного интеллекта, иногда могут непреднамеренно раскрывать конфиденциальную информацию, если они не защищены должным образом. Чтобы снизить эти риски, финансовые организации должны внедрять надежные меры защиты данных, включая шифрование, контроль доступа и регулярные проверки безопасности. Соблюдение нормативных стандартов, таких как Общий регламент по защите данных и другие законы о защите данных, имеет важное значение для поддержания соответствия и защиты конфиденциальности клиентов. Баланс между потребностью в расширенной аналитике данных и строгими требованиями безопасности представляет собой сложную задачу для финансовых учреждений, и решение этих проблем имеет решающее значение для успешного развертывания и принятия решений генеративного ИИ.

Проблемы регулирования и соответствия

Нормативный ландшафт финансовых услуг сложен и постоянно развивается, что создает существенную проблему для интеграции генеративного ИИ. Финансовые учреждения обязаны соблюдать широкий спектр правил, которые регулируют использование данных, финансовые транзакции и методы управления рисками. Динамичный характер этих правил в сочетании с быстрым развитием технологий генеративного искусственного интеллекта создает сложную среду для соответствия. Финансовые организации должны гарантировать, что их использование генеративного искусственного интеллекта соответствует существующим нормативным требованиям и может быть адаптировано к будущим изменениям в нормативной базе. Это включает в себя решение проблем, связанных с прозрачностью и подотчетностью в автоматизированных процессах принятия решений. Генеративные системы ИИ могут давать результаты, которые трудно интерпретировать и объяснить, что может вызывать вопросы о справедливости и законности этих решений. Для решения этих проблем финансовым учреждениям необходимо разработать комплексные стратегии соответствия, которые включают тщательное документирование процессов ИИ, регулярные аудиты и взаимодействие с регулирующими органами. Кроме того, проактивные усилия по информированию о нормативных изменениях и участию в отраслевых обсуждениях по регулированию ИИ необходимы для управления рисками соответствия и обеспечения того, чтобы приложения генеративного искусственного интеллекта соответствовали правовым и этическим стандартам.

Проблемы алгоритмической предвзятости и справедливости

Алгоритмическая предвзятость и справедливость являются значительными проблемами при развертывании генеративного ИИ в секторе финансовых услуг. Генеративные системы искусственного интеллекта используют большие наборы данных для обучения моделей и генерации прогнозов. Если эти наборы данных содержат предвзятости — будь то связанные с полом, этнической принадлежностью, социально-экономическим статусом или другими факторами — существует риск того, что системы ИИ увековечат или даже усугубят эти предвзятости в своих выходных данных. Например, предвзятые алгоритмы могут привести к несправедливому кредитному скорингу, дискриминационной практике кредитования или искаженным инвестиционным рекомендациям, что в конечном итоге подорвет доверие к финансовым учреждениям и их услугам. Для устранения алгоритмической предвзятости требуется многогранный подход, включая использование разнообразных и репрезентативных данных обучения, непрерывный мониторинг и тестирование систем ИИ, а также внедрение алгоритмов, учитывающих справедливость, которые могут смягчить предвзятость. Финансовые учреждения также должны участвовать в практиках прозрачности, раскрывая, как модели ИИ обучаются и проверяются, и предоставляя клиентам механизмы для оспаривания или обжалования решений, принятых системами ИИ. Обеспечение справедливости в генеративном искусственном интеллекте не только соответствует этическим стандартам, но и поддерживает более широкую цель продвижения инклюзивных и справедливых финансовых услуг. Следовательно, решение проблем предвзятости и справедливости имеет важное значение для ответственной и эффективной интеграции генеративного ИИ в финансовый сектор.

Основные тенденции рынка

Рост персонализированных финансовых решений

Рост персонализированных финансовых решений является заметной тенденцией в ландшафте генеративного искусственного интеллекта в сфере финансовых услуг. Поскольку финансовые учреждения стремятся удовлетворить разнообразные потребности и предпочтения своих клиентов, генеративный искусственный интеллект все чаще используется для создания высоконастраиваемых финансовых продуктов и услуг. Эта тенденция обусловлена достижениями в алгоритмах машинного обучения, которые позволяют анализировать огромные объемы индивидуальных данных клиентов, включая истории транзакций, инвестиционное поведение и личные финансовые цели. Системы генеративного ИИ используют эти данные для создания индивидуальных рекомендаций, таких как персонализированные инвестиционные стратегии, индивидуальное финансовое планирование и целевые предложения продуктов. Предоставляя клиентам решения, специально разработанные для удовлетворения их уникальных потребностей, финансовые учреждения могут повысить удовлетворенность и вовлеченность клиентов, в конечном итоге способствуя укреплению отношений с клиентами. Кроме того, способность предоставлять высокорелевантные и индивидуализированные финансовые консультации позволяет организациям выделяться на конкурентном рынке. Эта тенденция подчеркивает растущую важность персонализации в финансовых услугах и подчеркивает роль генеративного искусственного интеллекта в продвижении инноваций и улучшении результатов для клиентов.

Улучшенное управление рисками с помощью предиктивной аналитики

Улучшенное управление рисками с помощью предиктивной аналитики представляет собой значительную тенденцию в применении генеративного искусственного интеллекта в секторе финансовых услуг. Финансовые учреждения все чаще внедряют технологии генеративного искусственного интеллекта для улучшения своей способности выявлять, оценивать и смягчать риски. Предиктивная аналитика на основе генеративного искусственного интеллекта подразумевает использование передовых алгоритмов для анализа исторических данных и создания прогнозов относительно потенциальных будущих рисков. Эта возможность позволяет финансовым организациям заблаговременно реагировать на возникающие угрозы, такие как колебания рынка, дефолты по кредитам и операционные уязвимости. Используя предиктивные модели, учреждения могут улучшить свои процессы оценки рисков, оптимизировать свои стратегии смягчения рисков и принимать более обоснованные решения. Эта тенденция обусловлена потребностью в более точной и своевременной оценке рисков в быстро меняющейся финансовой среде. Интеграция генеративного искусственного интеллекта в структуры управления рисками не только повышает точность прогнозов рисков, но и поддерживает более эффективные и действенные методы управления рисками, в конечном итоге способствуя большей финансовой стабильности и устойчивости.

Достижения в алгоритмических торговых стратегиях

Достижения в алгоритмических торговых стратегиях являются ключевой тенденцией во внедрении генеративного искусственного интеллекта в секторе финансовых услуг. Технологии генеративного ИИ все чаще используются для разработки и совершенствования торговых алгоритмов, которые повышают производительность и эффективность торговли. В отличие от традиционных торговых алгоритмов, которые полагаются на предопределенные правила и исторические данные, генеративные системы искусственного интеллекта могут создавать и оптимизировать торговые стратегии с помощью итеративного обучения и моделирования. Эти передовые алгоритмы могут адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям, определять новые тенденции и генерировать действенные идеи для трейдеров. Используя генеративный искусственный интеллект, финансовые учреждения могут достигать более точных и динамичных торговых стратегий, снижать транзакционные издержки и улучшать общие торговые результаты. Эта тенденция обусловлена растущей сложностью финансовых рынков и потребностью в сложных инструментах, которые могут эффективно ориентироваться в этих сложностях. Интеграция генеративного искусственного интеллекта в торговые стратегии представляет собой значительный прогресс в алгоритмической торговле и подчеркивает потенциал технологии для преобразования финансовых рынков за счет повышения эффективности и прибыльности торговли.

Сегментарные идеи

Компонентные идеи

Сегмент программного обеспечения доминировал в генеративном ИИ на рынке финтеха в 2023 году и, как ожидается, сохранит свое доминирование в течение всего прогнозируемого периода. Эта известность во многом обусловлена растущим спросом на передовые программные решения, которые используют генеративный искусственный интеллект для улучшения различных финансовых функций. Финансовые учреждения все чаще внедряют программные приложения, которые используют генеративный искусственный интеллект для улучшения процессов принятия решений, оптимизации торговых стратегий и предложения персонализированного клиентского опыта. Эти программные решения обеспечивают значительную ценность за счет автоматизации сложных задач, анализа больших наборов данных и генерации действенных идей, которые имеют решающее значение для поддержания конкурентного преимущества в быстро меняющемся финансовом ландшафте. Способность программного обеспечения генеративного искусственного интеллекта легко интегрироваться с существующими финансовыми системами и предоставлять аналитику в реальном времени еще больше стимулирует его внедрение. Более того, постоянное развитие технологий программного обеспечения и растущая потребность в сложных аналитических инструментах в финансовом секторе способствуют устойчивому доминированию этого сегмента. Хотя такие услуги, как консалтинг и поддержка интеграции, играют важную роль во внедрении и оптимизации решений генеративного искусственного интеллекта, основное ценностное предложение этих технологий заключается в их программных приложениях. Поскольку финансовые учреждения все чаще стремятся использовать генеративный искусственный интеллект для повышения операционной эффективности и взаимодействия с клиентами, ожидается, что сегмент программного обеспечения останется доминирующей силой на рынке, чему способствуют постоянные инновации и растущая потребность в передовых финансовых инструментах на базе ИИ.

Региональные данные

Северная Америка стала доминирующим регионом на рынке генеративного ИИ в финтехе в 2023 году, и, как ожидается, она сохранит свои лидирующие позиции в течение всего прогнозируемого периода. Это доминирование объясняется несколькими ключевыми факторами. Северная Америка выигрывает от надежного и хорошо зарекомендовавшего себя сектора финансовых услуг, который очень восприимчив к технологическим инновациям, включая передовые решения на основе искусственного интеллекта. В регионе находятся многочисленные ведущие финансовые учреждения и технологические компании, которые активно инвестируют и внедряют генеративный ИИ для повышения своих услуг и операционной эффективности. Северная Америка может похвастаться высокоразвитой технологической инфраструктурой и благоприятной нормативно-правовой средой, которая поддерживает внедрение передовых технологий. Наличие крупных технологических центров, таких как Кремниевая долина, и значительные инвестиции в исследования и разработки еще больше способствуют лидерству Северной Америки в этой области. Высокий уровень внедрения технологий и инноваций в регионе обеспечивает благоприятную среду для дальнейшего роста приложений генеративного ИИ в финансовых услугах. Поскольку финансовые учреждения в Северной Америке все больше используют эти технологии для получения конкурентных преимуществ, улучшения управления рисками и предоставления персонализированных решений, ожидается, что регион сохранит свое доминирование на рынке генеративного ИИ на финтехе. Эта тенденция отражает прочную позицию Северной Америки как лидера в области достижений финансовых технологий и ее постоянную приверженность принятию и интеграции преобразующих технологий.

Последние разработки

• В июне 2024 года Lucinity представила на выставке Money2020 Europe новаторский подключаемый модуль второго пилота генеративного искусственного интеллекта, разработанный для обеспечения немедленной окупаемости инвестиций. Этот инновационный подключаемый модуль второго пилота не зависит от системы, что означает, что он легко интегрируется со всеми корпоративными веб-приложениями. Он функционирует как единый интерфейс, который объединяет данные из различных источников, включая системы управления взаимоотношениями с клиентами, платформы управления кейсами, сторонних поставщиков и электронные таблицы Excel. Предоставляя центральную точку доступа к данным в нескольких системах, подключаемый модуль Copilot повышает операционную эффективность и оптимизирует процессы управления данными, предлагая значительную ценность и простоту использования для организаций, стремящихся оптимизировать свои корпоративные приложения.
• В июне 2023 года Bank of America в сотрудничестве с Palantir Technologies инициировал значительное улучшение своих возможностей обнаружения мошенничества за счет внедрения технологии машинного обучения. Эта инновационная система предназначена для анализа больших объемов транзакционных данных, используя передовые алгоритмы для постоянного обучения на основе новых тенденций и закономерностей. Интеграция машинного обучения позволит системе обнаружения мошенничества с большей точностью и скоростью выявлять и отмечать подозрительные действия. Постоянно совершенствуя свои аналитические модели на основе данных в реальном времени и исторических закономерностей, система стремится повысить точность обнаружения мошеннических транзакций и снизить риски финансового мошенничества. Эта стратегическая реализация подчеркивает приверженность Bank of America использованию передовых технологий для усиления мер безопасности и защиты своих клиентов от мошеннических действий. Благодаря этому сотрудничеству обе организации стремятся предоставить более надежное и динамичное решение по обнаружению мошенничества, которое адаптируется к меняющимся угрозам, тем самым защищая финансовые транзакции и укрепляя доверие к своим финансовым услугам.
• В июне 2023 года FIS стратегически приобрела Bond, известную платформу Banking-as-a-Service (BaaS), чтобы значительно усилить свои возможности генеративного искусственного интеллекта и расширить свой портфель финансовых услуг. Это приобретение позволяет FIS интегрировать передовую технологию BaaS компании Bond, которая предлагает гибкие и масштабируемые банковские решения, в свою существующую инфраструктуру. Используя инновационную платформу Bond, FIS расширяет свои возможности по предоставлению высокоперсонализированных и эффективных финансовых услуг, оптимизируя операции как для финансовых учреждений, так и для финтех-компаний. Этот шаг отражает приверженность FIS продвижению цифровой трансформации и предоставлению передовых решений на основе искусственного интеллекта, которые отвечают динамическим потребностям финансового сектора.

Ключевые игроки рынка

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