Искусственный интеллект (ИИ) на рынке BFSI — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированные по компонентам (решения, услуги), по технологиям (машинное обучение, естественный язык обработки, компьютерное зрение и другие), по применению (бэк-офис, обслуживание клиентов, финансовое консультирование, управление рисками и соответствие требованиям и другие), по регио

Ожидается, что глобальный искусственный интеллект (ИИ) на рынке BFSI будет расти быстрыми темпами в течение прогнозируемого периода.

Алгоритмы ИИ могут анализировать огромные объемы данных для оценки кредитного риска, андеррайтинга страховых полисов и принятия решений о кредитовании. Рассматривая различные факторы и исторические данные, модели ИИ обеспечивают точную оценку риска, что приводит к лучшим процессам принятия решений. Алгоритмы ИИ анализируют данные и поведение клиентов, чтобы предлагать персонализированный банковский опыт. Эти системы могут предоставлять индивидуальные инвестиционные рекомендации, предлагать подходящие финансовые продукты и предлагать персонализированные предложения и скидки. Робосоветники используют ИИ и машинное обучение для предоставления автоматизированных инвестиционных консультаций и услуг по управлению портфелем. Они используют алгоритмы для оценки профилей инвесторов, толерантности к риску и рыночных тенденций, создавая оптимизированные инвестиционные портфели для клиентов. ИИ помогает учреждениям BFSI соблюдать различные нормативные акты, автоматизируя процессы соответствия и отслеживая транзакции на предмет подозрительной деятельности. Системы на основе ИИ могут анализировать огромные объемы данных для выявления потенциальных проблем с соблюдением требований и сообщать о них соответствующим органам. Аналитические платформы на основе ИИ обрабатывают и анализируют огромные объемы финансовых данных, извлекая ценную информацию и тенденции. Эта информация помогает принимать обоснованные бизнес-решения, оптимизировать операции и выявлять новые возможности.

Алгоритмы ИИ и модели машинного обучения используются для алгоритмической торговли, обеспечивая быстрое и точное исполнение сделок. Эти системы могут анализировать рыночные данные, определять закономерности и автоматически исполнять сделки, повышая эффективность и сокращая человеческие ошибки. ИИ играет жизненно важную роль в усилении мер кибербезопасности в секторе BFSI. Алгоритмы машинного обучения могут обнаруживать и реагировать на угрозы кибербезопасности в режиме реального времени, предотвращая утечки данных, кражу личных данных и несанкционированный доступ к конфиденциальной информации. ИИ и роботизированная автоматизация процессов (RPA) используются для автоматизации повторяющихся и ручных задач, таких как ввод данных, обработка документов и регистрация клиентов. Это приводит к повышению операционной эффективности, снижению затрат и улучшению клиентского опыта.

Внедрение ИИ в BFSI может произвести революцию в отрасли, предлагая улучшенный клиентский опыт, улучшенное управление рисками, экономию затрат и повышенную операционную эффективность. Однако важно учитывать этические соображения, проблемы конфиденциальности данных и обеспечивать надлежащее регулирование и надзор, чтобы использовать все преимущества ИИ в секторе.

Цифровизация финансовых услуг для стимулирования внедрения решений ИИ в секторе BFSI

Цифровизация финансовых услуг сыграла значительную роль в содействии принятию и использованию решений ИИ в секторе BFSI. Цифровизация привела к созданию огромных объемов данных в секторе BFSI. Сюда входят данные о транзакциях клиентов, рыночные данные, взаимодействия в социальных сетях и многое другое. Алгоритмы ИИ процветают на больших данных, поскольку им требуются значительные объемы информации для обучения и улучшения их прогностических возможностей. Доступность таких наборов данных ускорила разработку и внедрение решений ИИ в BFSI. Появление облачных вычислений предоставило организациям BFSI масштабируемую и экономически эффективную инфраструктуру для обработки и хранения больших объемов данных. Алгоритмы ИИ часто требуют значительной вычислительной мощности, а платформы облачных вычислений предлагают необходимые ресурсы для эффективного обучения и запуска этих алгоритмов. Масштабируемость и гибкость облака упростили для учреждений BFSI внедрение решений ИИ без значительных первоначальных инвестиций в оборудование и инфраструктуру.

Цифровизация позволила интегрировать возможности расширенной аналитики в финансовые системы. Традиционные методы анализа данных были ограничены в своей способности извлекать значимые идеи из сложных и неструктурированных наборов данных. Однако методы ИИ, такие как машинное обучение и обработка естественного языка, теперь могут анализировать данные более комплексно, раскрывая скрытые закономерности и взаимосвязи. Это открыло новые возможности для решений на основе ИИ в таких областях, как оценка рисков, обнаружение мошенничества и анализ поведения клиентов. Цифровизация изменила ожидания клиентов в секторе BFSI. Теперь клиенты требуют персонализированного, бесшовного и удобного опыта по различным каналам. Технологии на основе ИИ, такие как чат-боты, виртуальные помощники и рекомендательные системы, позволяют организациям BFSI предоставлять персонализированные услуги в больших масштабах. Эти технологии используют данные и алгоритмы ИИ для понимания предпочтений клиентов, предоставления помощи в режиме реального времени и предоставления индивидуальных рекомендаций. Удовлетворяя эти меняющиеся ожидания клиентов, учреждения BFSI могут повысить удовлетворенность и лояльность клиентов. Цифровизация проложила путь к автоматизации и оптимизации процессов в BFSI.

Цифровизация обеспечивает необходимую основу для внедрения решений автоматизации на основе ИИ, позволяя организациям BFSI добиться значительной экономии средств и операционных улучшений. Технологии ИИ легко интегрируются в приложения мобильного банкинга и онлайн-платформы для предложения персонализированного банкинга, рекомендаций, оповещений о мошенничестве и помощи в составлении бюджета. Эти функции на основе ИИ улучшают пользовательский опыт, способствуют финансовой грамотности и позволяют клиентам более эффективно управлять своими финансами. Цифровизация финансовых услуг создала почву для роста и внедрения решений ИИ в секторе BFSI. Сочетание больших данных, передовой аналитики, облачных вычислений и ориентированных на клиента цифровых платформ предоставило организациям BFSI необходимую инфраструктуру, ресурсы и стимулы для внедрения технологий на основе ИИ.

Загрузить бесплатный пример отчета

Сектор BFSI имеет дело с конфиденциальной информацией клиентов, включая персональные и финансовые данные. Сбор, хранение и обработка этих данных с помощью приложений ИИ вызывают опасения по поводу конфиденциальности и возможности несанкционированного доступа или неправомерного использования. Обеспечение надежных мер конфиденциальности данных, соблюдение таких нормативных актов, как GDPR или CCPA, а также внедрение надежных механизмов шифрования и контроля доступа имеют решающее значение для решения этих проблем. Оцифровка финансовых услуг и возросшая зависимость от систем ИИ создают новые возможности для кибератак. Злонамеренные субъекты могут нацеливаться на алгоритмы ИИ, хранилища данных или каналы связи, чтобы получить несанкционированный доступ, манипулировать данными или нарушить работу. Надежные меры кибербезопасности, включая системы обнаружения вторжений, протоколы шифрования и регулярные проверки безопасности, необходимы для снижения этих рисков. Системы ИИ в BFSI в значительной степени полагаются на исторические данные для принятия решений и прогнозов. Если исторические данные отражают предубеждения, такие как расовые или гендерные предубеждения, алгоритмы ИИ могут непреднамеренно увековечить эти предубеждения и дискриминировать определенных лиц или группы. Обеспечение справедливости и смягчение предубеждений в системах ИИ является важнейшей задачей, которая требует тщательного курирования данных, разработки алгоритмов и постоянного мониторинга. Некоторые алгоритмы ИИ, такие как нейронные сети глубокого обучения, могут быть сложными и непрозрачными, что усложняет задачу. Сектор BFSI работает в соответствии со строгими правилами и требованиями соответствия, такими как KYC (Знай своего клиента), AML (Борьба с отмыванием денег) и PSD (Директива о платежных услугах). Внедрение решений на основе ИИ с одновременным обеспечением соблюдения этих правил может быть сложным.

Несколько компаний в секторе BFSI активно разрабатывают и внедряют решения на основе ИИ

• JPMorganChase вкладывает значительные средства в технологии ИИ для улучшения различных областей своего бизнеса. Они разработали COIN (Contract Intelligence), систему ИИ, которая автоматизирует проверку юридических документов, значительно экономя время и ресурсы. JPMorgan Chase использует ИИ для обнаружения мошенничества, управления рисками и приложений обслуживания клиентов.
• Bankof America использует ИИ в различных аспектах своей деятельности. Они разработали виртуального помощника на базе ИИ под названием Erica, который помогает клиентам с финансовыми запросами и предоставляет персонализированные рекомендации. Bank of America использует ИИ для обнаружения мошенничества, анализа настроений клиентов и предоставления инвестиционных рекомендаций.
• Citigroup изучает приложения ИИ для улучшения клиентского опыта и операционной эффективности. Они внедрили чат-ботов и виртуальных помощников для поддержки клиентов и разработали модели ИИ для оценки кредитного риска и обнаружения мошенничества. Citigroup использует алгоритмы ИИ для торговых и инвестиционных стратегий.

Постоянная разработка и внедрение технологий ИИ этими и другими компаниями подчеркивают растущую важность ИИ в отрасли BFSI.

Сегментация рынка

Глобальный искусственный интеллект (ИИ) на рынке BFSI можно сегментировать на Компонент, Технология, Приложение и Регион. На основе компонента рынок можно сегментировать на решения и услуги. По технологиям рынок можно сегментировать на машинное обучение, обработку естественного языка, компьютерное зрение и другие. По сфере применения рынок можно сегментировать на бэк-офис, обслуживание клиентов, финансовое консультирование, управление рисками и соответствие требованиям и другие.

Участники рынка