Генеративный ИИ на рынке BFSI — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированные по развертыванию (облачные, локальные), по технологиям (обработка естественного языка, машинное обучение, глубокое обучение, роботизированная автоматизация процессов), по применению (обнаружение и предотвращение мошенничества, обслуживание и поддержка клиентов, персонализированные фи

Обзор рынка

Глобальный

сектор BFSI относится к передовым технологиям искусственного интеллекта, которые создают и генерируют новый контент, идеи и решения, обучаясь на огромных объемах данных. Это включает в себя использование алгоритмов машинного обучения для создания новых финансовых моделей, автоматизации сложных процессов и предложения персонализированного взаимодействия с клиентами. Генеративный ИИ может генерировать реалистичные финансовые сценарии, создавать автоматизированные отчеты и улучшать процесс принятия решений с помощью предиктивной аналитики, тем самым значительно повышая операционную эффективность. В секторе BFSI эта технология трансформирует различные функции, от обнаружения мошенничества и управления рисками до обслуживания клиентов и соблюдения нормативных требований, предоставляя более глубокие идеи и более точные прогнозы. Ожидается, что рынок генеративного ИИ в BFSI существенно вырастет из-за нескольких движущих факторов. Растущий спрос на автоматизацию и эффективность финансовых операций стимулирует внедрение технологий ИИ, которые сокращают ручное вмешательство и оптимизируют процессы. Финансовые учреждения и страховые компании сталкиваются с огромными объемами данных, генеративный ИИ предлагает расширенные аналитические возможности, которые помогают получать действенные идеи и принимать решения на основе данных более эффективно. Растущая потребность в улучшенном клиентском опыте стимулирует разработку персонализированных услуг и систем поддержки на основе ИИ, таких как чат-боты и виртуальные помощники, которые улучшают взаимодействие и удовлетворенность клиентов. Давление со стороны регулирующих органов в целях улучшения соответствия и управления рисками подталкивает учреждения к внедрению решений ИИ, которые обеспечивают соблюдение стандартов и одновременно снижают потенциальные риски. Рост киберугроз и мошенничества также ускоряет внедрение инструментов ИИ, предназначенных для обнаружения и предотвращения мошеннических действий с большей точностью. Текущие достижения в области технологий ИИ, включая обработку естественного языка и глубокое обучение, постоянно расширяют возможности и приложения генеративного ИИ, делая его все более привлекательной инвестицией для организаций BFSI, стремящихся к конкурентному преимуществу. Поскольку финансовые учреждения и страховщики все больше осознают стратегическую ценность генеративного ИИ в продвижении инноваций, эффективности и клиентоориентированности, рынок этих решений готов к значительному росту, отражая преобразующее влияние ИИ на будущее отрасли BFSI.

Ключевые драйверы рынка

Рост спроса на операционную эффективность

Стремление к операционной эффективности является ключевым фактором, способствующим внедрению генеративного искусственного интеллекта в секторе BFSI. Финансовые учреждения постоянно ищут способы оптимизации своих операций и сокращения расходов при сохранении высоких стандартов обслуживания. Генеративный искусственный интеллект предлагает решение за счет автоматизации повторяющихся и сложных задач, тем самым оптимизируя процессы и сокращая необходимость ручного вмешательства. Например, автоматизация на основе ИИ может обрабатывать рутинный ввод данных, обрабатывать претензии и управлять транзакциями быстрее, чем это делают люди. Это не только ускоряет рабочий процесс, но и сводит к минимуму ошибки, связанные с ручными процессами. Интегрируя генеративный искусственный интеллект в свою деятельность, организации могут добиться значительной экономии средств, повысить точность и общую эффективность. Способность ИИ анализировать огромные объемы данных и генерировать действенные идеи дополнительно помогает в принятии решений, позволяя учреждениям более эффективно реагировать на изменения рынка и операционные проблемы. Поскольку спрос на операционное совершенство продолжает расти, роль генеративного ИИ становится все более важной в оказании помощи финансовым учреждениям в достижении их целей эффективности и сохранении конкурентоспособности.

Расширенное обнаружение мошенничества и управление рисками

Генеративный ИИ играет ключевую роль в продвижении обнаружения мошенничества и управления рисками в секторе BFSI. Поскольку финансовые учреждения сталкиваются с растущими угрозами со стороны сложных схем мошенничества и нормативных требований, потребность в надежных и проактивных решениях по управлению рисками становится первостепенной. Генеративный искусственный интеллект улучшает обнаружение мошенничества, анализируя большие наборы данных для выявления необычных закономерностей и аномалий, указывающих на мошенническую деятельность. Системы ИИ могут генерировать прогностические модели, которые предвосхищают потенциальные угрозы и обнаруживают аномалии в режиме реального времени, значительно повышая точность и скорость обнаружения мошенничества. Аналогичным образом, инструменты управления рисками на основе ИИ могут моделировать различные финансовые сценарии и оценивать потенциальные риски, позволяя учреждениям разрабатывать более эффективные стратегии для смягчения и управления этими рисками. Внедряя генеративный искусственный интеллект в свои процессы обнаружения мошенничества и управления рисками, финансовые учреждения могут повысить свою способность защищать активы, соблюдать нормативные требования и защищать свою репутацию. Непрерывное развитие технологий ИИ еще больше укрепляет их способность противостоять возникающим угрозам и поддерживать безопасную и устойчивую финансовую среду.

Соблюдение нормативных требований и отчетность

Необходимость соблюдения нормативных требований и точной отчетности является важным фактором внедрения генеративного искусственного интеллекта в банковском секторе, секторе финансовых услуг и страхования. Поскольку нормативные требования становятся все более строгими и сложными, финансовые учреждения должны гарантировать, что они соответствуют стандартам соответствия и предоставляют точные и своевременные отчеты. Генеративный искусственный интеллект предлагает решение, автоматизируя процессы соответствия и создавая комплексные отчеты. Технологии ИИ могут анализировать нормативные изменения, обеспечивать соблюдение стандартов соответствия и создавать подробную документацию с минимальными ручными усилиями. Например, ИИ может автоматически генерировать отчеты о соответствии, отслеживать нормативные изменения и обеспечивать порядок всей необходимой документации. Это не только снижает риск несоответствия и связанных с ним штрафов, но и повышает эффективность процессов отчетности. Кроме того, способность ИИ анализировать огромные объемы данных помогает учреждениям выявлять потенциальные проблемы соответствия и решать их заблаговременно. Используя генеративный искусственный интеллект для соответствия и отчетности, финансовые учреждения могут оптимизировать свои процессы, снижать риски и поддерживать нормативные стандарты с большей точностью и эффективностью.

Инновации и конкурентное преимущество

Стремление к инновациям и поддержание конкурентного преимущества являются ключевым фактором, влияющим на внедрение генеративного искусственного интеллекта в банковском секторе, секторе финансовых услуг и страхования. В быстро меняющемся финансовом ландшафте организации должны постоянно внедрять инновации, чтобы опережать конкурентов и удовлетворять меняющиеся потребности своих клиентов. Генеративный ИИ позволяет финансовым учреждениям разрабатывать новые продукты, услуги и бизнес-модели, которые выделяют их на рынке. Например, ИИ может создавать инновационные финансовые продукты, адаптированные к тенденциям развивающегося рынка, или создавать передовые аналитические инструменты, которые предоставляют уникальные идеи и возможности. Интегрируя ИИ в свою деятельность, финансовые учреждения могут повысить свою способность реагировать на динамику рынка, стимулировать разработку продуктов и предлагать передовые решения. Конкурентное преимущество, полученное за счет инноваций на основе ИИ, помогает организациям привлекать и удерживать клиентов, улучшать рыночное позиционирование и достигать устойчивого роста. Поскольку финансовый сектор продолжает внедрять технологические достижения, генеративный искусственный интеллект будет играть решающую роль в содействии инновациям и обеспечении конкурентного преимущества на рынке.

Ключевые проблемы рынка

Проблемы конфиденциальности и безопасности данных

Одной из основных проблем, с которой сталкивается генеративный ИИ в секторе BFSI, является проблема конфиденциальности и безопасности данных. Для эффективного функционирования системам генеративного искусственного интеллекта требуется доступ к огромным объемам конфиденциальных и конфиденциальных данных. Сюда входит личная финансовая информация, истории транзакций и другие конфиденциальные данные, которые в случае компрометации могут привести к значительным нарушениям безопасности и конфиденциальности. Внедрение генеративного искусственного интеллекта требует строгих мер защиты данных для предотвращения несанкционированного доступа и потенциального неправомерного использования. Финансовые учреждения должны гарантировать, что их системы ИИ соответствуют строгим правилам защиты данных, таким как Общий регламент защиты данных в Европе или Закон Калифорнии о защите прав потребителей в США. Кроме того, использование генеративного ИИ вводит новые векторы киберугроз, включая потенциальные уязвимости в алгоритмах ИИ, которые могут быть использованы злоумышленниками. Обеспечение защиты систем ИИ от взлома, утечки данных и других угроз кибербезопасности имеет важное значение для поддержания доверия и защиты конфиденциальной информации. Сложность алгоритмов ИИ иногда может скрывать механизмы обработки данных, что затрудняет обеспечение полной прозрачности и контроля за использованием данных. Финансовые учреждения должны инвестировать в надежные структуры безопасности, регулярные аудиты и непрерывный мониторинг для защиты конфиденциальности данных и эффективного решения этих проблем. Это включает в себя принятие передовых методов шифрования, обеспечение безопасности каналов передачи данных и реализацию комплексных политик управления данными для защиты от потенциальных угроз и обеспечения соблюдения правил конфиденциальности.

Интеграция с устаревшими системами

Еще одной значительной проблемой для генеративного ИИ в секторе BFSI является интеграция с устаревшими системами. Многие финансовые учреждения работают с рядом устаревших или фирменных систем, которые не были разработаны для внедрения современных технологий ИИ. Интеграция генеративного искусственного интеллекта в эти устаревшие системы может быть сложной, дорогостоящей и трудоемкой. Устаревшие системы часто не имеют необходимой инфраструктуры для поддержки расширенных возможностей ИИ, что требует существенных обновлений или полной перестройки для обеспечения бесшовной интеграции. Процесс интеграции новых решений ИИ с существующими системами включает в себя решение проблем совместимости, проблем миграции данных и потенциальных сбоев в текущих операциях. Кроме того, устаревшие системы могут иметь ограничения с точки зрения доступности данных и взаимодействия, что может препятствовать эффективности генеративного искусственного интеллекта в создании точных и действенных идей. Сложность интеграции решений ИИ также вызывает опасения относительно стабильности системы и непрерывности работы. Финансовые учреждения должны тщательно планировать и реализовывать стратегии интеграции, включая строгое тестирование и поэтапные подходы к внедрению для минимизации сбоев. Эта задача часто требует сотрудничества с технологическими партнерами и консультантами для преодоления технических и организационных препятствий, связанных с обновлением устаревших систем и обеспечения того, чтобы они могли эффективно поддерживать приложения генеративного искусственного интеллекта.

Этические и предвзятые вопросы

Этические и предвзятые вопросы представляют собой значительную проблему для генеративного ИИ в секторе BFSI. Поскольку генеративные системы искусственного интеллекта обучаются на исторических данных, существует риск того, что они могут непреднамеренно увековечить существующие предвзятости и неравенство, присутствующие в данных. Например, модели ИИ, используемые для оценки кредитоспособности или одобрения кредитов, могут отражать и усиливать исторические предубеждения в отношении определенных демографических групп, что приводит к несправедливому отношению и дискриминации. Решение этих этических проблем требует пристального внимания к разработке и обучению систем ИИ, чтобы гарантировать их беспристрастность и справедливость. Финансовые учреждения должны внедрить строгие процессы надзора и аудита для выявления и смягчения любых предубеждений в алгоритмах ИИ. Это включает в себя регулярный обзор процессов принятия решений ИИ, проведение оценок справедливости и использование методов для балансировки и корректировки данных обучения для предотвращения предвзятости. Кроме того, существует этическая ответственность за обеспечение прозрачности того, как системы ИИ принимают решения, и предоставление механизмов для регресса и подотчетности для затронутых лиц. Эта задача также распространяется на обеспечение того, чтобы генеративный искусственный интеллект использовался ответственно и соответствовал этическим стандартам и нормативным требованиям. Финансовые учреждения должны вести постоянный диалог с заинтересованными сторонами, включая клиентов, регулирующие органы и группы поддержки, для решения этических проблем и продвижения ответственных практик ИИ. Баланс инноваций с этическими соображениями имеет решающее значение для поддержания общественного доверия и обеспечения того, чтобы генеративный искусственный интеллект вносил положительный вклад в сектор BFSI.

Основные тенденции рынка

Улучшенная персонализация с помощью аналитических данных на основе ИИ

Значительной тенденцией в сфере генеративного ИИ в секторе BFSI является повышенное внимание к улучшенной персонализации. Генеративный ИИ позволяет финансовым учреждениям анализировать огромные объемы данных о клиентах для создания высокоперсонализированных финансовых продуктов и услуг. Это включает в себя создание индивидуальных инвестиционных портфелей, персонализированных кредитных предложений и индивидуальных планов страхования на основе индивидуальных профилей и предпочтений клиентов. Используя передовые алгоритмы машинного обучения и аналитику данных, финансовые организации могут предоставлять рекомендации и решения, которые точно соответствуют конкретным потребностям и целям их клиентов. Эта тенденция обусловлена растущими ожиданиями клиентов в отношении более релевантного и индивидуализированного опыта. Финансовые учреждения используют генеративный ИИ не только для повышения удовлетворенности клиентов, но и для укрепления более глубоких отношений с клиентами и повышения лояльности. Возможность предоставлять персонализированные рекомендации и решения может привести к более эффективным возможностям перекрестных и дополнительных продаж, в конечном итоге стимулируя рост доходов. Поскольку ожидания клиентов продолжают меняться, акцент на персонализации, вероятно, станет центральной стратегией для финансовых учреждений, стремящихся выделиться на конкурентном рынке.

Управление рисками и обнаружение мошенничества на основе ИИ

Еще одной важной тенденцией является принятие генеративного ИИ для расширенного управления рисками и обнаружения мошенничества. Сектор BFSI сталкивается с растущими проблемами, связанными с финансовыми преступлениями и управлением рисками, что делает обязательным для организаций расширение своих возможностей в этих областях. Технологии генеративного ИИ используются для разработки сложных моделей, которые могут анализировать огромные объемы данных о транзакциях для выявления необычных закономерностей и потенциального мошенничества в режиме реального времени. Эти системы на основе ИИ могут генерировать прогнозные идеи и моделировать различные сценарии риска, позволяя учреждениям заблаговременно устранять потенциальные угрозы и снижать риски. Используя генеративный ИИ, финансовые учреждения могут повысить свою способность обнаруживать мошеннические действия, сокращать ложные срабатывания и повышать общую безопасность. Эта тенденция обусловлена растущей сложностью финансовых преступлений и потребностью в более эффективных и действенных решениях по управлению рисками. Интеграция генеративного ИИ в системы обнаружения мошенничества представляет собой значительный прогресс в защите финансовых активов и обеспечении соответствия нормативным требованиям.

Автоматизация рутинных операций и взаимодействия с клиентами

Автоматизация рутинных операций и взаимодействия с клиентами является ключевой тенденцией, возникающей в результате использования генеративного ИИ в секторе BFSI. Технологии генеративного ИИ все чаще используются для автоматизации различных рутинных задач, таких как ввод данных, обработка документов и запросы на обслуживание клиентов. Эта автоматизация помогает финансовым учреждениям оптимизировать свои операции, сократить операционные расходы и повысить общую эффективность. Например, чат-боты и виртуальные помощники на основе ИИ могут обрабатывать запросы клиентов, обрабатывать транзакции и оказывать поддержку без вмешательства человека, освобождая персонал для сосредоточения на более сложных задачах. Кроме того, генеративный искусственный интеллект может автоматизировать анализ документов и проверки соответствия, сокращая время и усилия, необходимые для выполнения этих задач. Эта тенденция отражает более широкое движение к цифровой трансформации и операционной эффективности в секторе BFSI. Принимая автоматизацию с помощью генеративного искусственного интеллекта, финансовые учреждения могут расширить свои операционные возможности, улучшить предоставление услуг и сохранить конкурентное преимущество.

Сегментарные аналитические данные

Аналитические данные о развертывании

Сегмент облачного развертывания стал доминирующей силой на рынке генеративного ИИ в BFSI в 2023 году и, как ожидается, сохранит свое лидерство в течение всего прогнозируемого периода. Это доминирование обусловлено несколькими ключевыми преимуществами, присущими облачным решениям, включая их масштабируемость, гибкость и экономическую эффективность. Облачное развертывание позволяет финансовым учреждениям получать доступ к передовым технологиям генеративного ИИ без необходимости значительных первоначальных инвестиций в физическую инфраструктуру. Вместо этого они могут использовать ресурсы облака на основе оплаты по мере использования, что значительно сокращает капитальные затраты и согласовывает расходы с использованием. Облачные решения обеспечивают исключительную масштабируемость, позволяя учреждениям легко корректировать свои вычислительные ресурсы и емкости хранения в зависимости от меняющихся потребностей и роста бизнеса. Эта масштабируемость особенно полезна в секторе BFSI, где объемы данных и требования к обработке могут сильно различаться. Облако также способствует быстрому развертыванию и интеграции инструментов генеративного ИИ, позволяя организациям быстро внедрять новые модели и обновления ИИ без значительных задержек. Облачные платформы поддерживают доступ к данным и совместную работу в режиме реального времени, расширяя возможности генерации действенных идей и улучшения принятия решений в распределенных командах. Текущие достижения в области облачных технологий, включая улучшенные функции безопасности и надежные средства контроля соответствия, еще больше усиливают их привлекательность для финансовых учреждений, обеспокоенных защитой данных и соблюдением нормативных требований. Поскольку эти преимущества продолжают находить отклик у организаций, стремящихся оптимизировать свои возможности генеративного ИИ, ожидается, что сегмент облачного развертывания сохранит свою значимость, стимулируя постоянный рост и инновации в секторе BFSI.

Региональные данные

Северная Америка доминировала на рынке генеративного ИИ на рынке BFSI в 2023 году и, по прогнозам, сохранит свои лидирующие позиции в течение всего прогнозируемого периода. Это доминирование во многом объясняется передовой технологической инфраструктурой региона, высокой концентрацией финансовых учреждений и сильной инновационной экосистемой. Северная Америка, особенно Соединенные Штаты, может похвастаться хорошо устоявшимся финансовым сектором, уделяющим большое внимание внедрению передовых технологий для повышения операционной эффективности и качества обслуживания клиентов. Присутствие крупных технологических компаний в сочетании с надежной инвестиционной средой способствует постоянному прогрессу в области генеративного ИИ и его приложений в секторе BFSI. Североамериканские финансовые учреждения все чаще используют генеративный ИИ для таких приложений, как обнаружение мошенничества, персонализированное обслуживание клиентов и управление рисками, что способствует широкому внедрению и интеграции. Благоприятная нормативная среда региона и акцент на цифровую трансформацию также способствуют его доминированию, поскольку компании стремятся оставаться конкурентоспособными, внедряя новейшие технологии ИИ. Поскольку инновации и технологические достижения продолжают ускоряться, ожидается, что Северная Америка сохранит свое лидерство на рынке генеративного ИИ благодаря своим значительным ресурсам, отраслевому опыту и приверженности использованию ИИ для улучшения финансовых услуг.

Последние события

• В августе 2024 года Sompo, дочерняя компания, занимающаяся операциями по страхованию и перестрахованию для Sompo Holdings Group за пределами Японии, объявила о стратегическом партнерстве с Palantir Technologies Inc., известным поставщиком систем искусственного интеллекта для современных предприятий. Это сотрудничество направлено на инвестирование значительных ресурсов в течение следующих трех лет в разработку комплексного решения для интеграции данных и искусственного интеллекта. Инициатива призвана стимулировать цифровую трансформацию в Sompo, ведущем игроке в секторе корпоративного и агропромышленного страхования Бразилии. Партнерство подчеркивает приверженность Sompo использованию передовых технологий ИИ для улучшения своей деятельности, оптимизации процессов и повышения общей эффективности на конкурентном рынке страхования.
• В апреле 2024 года Discover Financial Services объявила о стратегическом партнерстве с Google Cloud для внедрения генеративной технологии искусственного интеллекта в своих центрах обслуживания клиентов. Это сотрудничество призвано значительно улучшить как опыт клиентов, так и агентов, одновременно повышая производительность агентов за счет предоставления более быстрых, персонализированных и эффективных решений. Благодаря интеграции платформы ИИ GoogleCloud, Vertex AI, Discover оснастит почти 10 000 агентов своих контакт-центров передовыми инструментами генеративного ИИ. Эти инструменты будут предлагать такие возможности, как интеллектуальное суммирование документов (Vertex AI будет анализировать и сжимать сложные политики и процедуры, позволяя агентам быстро получать доступ к важной информации и быстро получать информацию для эффективного ответа на запросы клиентов) и помощь в поиске в реальном времени (используя обработку естественного языка, агенты смогут быстро извлекать соответствующую информацию из обширных баз знаний во время живого взаимодействия. Эта функция сокращает время, затрачиваемое на поиск ответов, что позволяет агентам уделять больше времени оказанию помощи клиентам).
• В мае 2024 года Temenos  представила свои инновационные решения Responsible Generative AI в своей банковской платформе, основанной на AI. Эти передовые решения легко интегрируются с системами Temenos Core и Financial Crime Mitigation (FCM), преобразуя взаимодействие с данными для банков, повышая производительность и увеличивая прибыльность для достижения значительной отдачи от инвестиций.

Ключевые игроки рынка

• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• GoogleLLC
• AmazonWeb Services, Inc.
• Salesforce, Inc.
• SAP SE
• OracleCorporation
• NVIDIACorporation
• PalantirTechnologies Inc.
• C3.ai,Inc.
• DataRobot,Inc.
• H2O.ai,Inc.