世界の銀行における人工知能市場：サービス、ソリューション（～2030）

2024年9月26日2024年9月26日 marketing 銀行における人工知能

市場概要

世界の銀行における人工知能市場規模は2023年に198.7億米ドルと推定され、2024年から2030年にかけては年平均成長率(CAGR)31.8%で成長すると予測されています。銀行業務へのAIの統合は、この分野に変革をもたらし、より顧客中心のアプローチを強化し、技術的な関連性を高めています。これらのシステムは業務を簡素化し、生産性の向上によるコスト削減を実現し、意思決定に際して人間の能力を超えるデータ洞察を活用します。さらに、インテリジェントなアルゴリズムが不正行為を迅速に検知し、数秒以内にセキュリティ対策を大幅に改善します。この変革的なテクノロジーは、効率性と安全性を優先する銀行サービスにおける重要な転換点となります。

AI駆動のチャットボットは、顧客データを分析してパーソナライズされた推奨やサービスを提供し、銀行取引全体の体験を向上させることができます。例えば、2023年5月、金融業界向けの会話型人工知能ソリューションに重点的に取り組む米国企業Kasistoは、銀行業務に特化した大規模言語モデル(LLM)であるKAI-GPTを発表しました。LLMを活用したKasistoの生成型AIアプリケーションであるKAI Answersは、自然な会話感覚で迅速かつ正確な応答を提供し、銀行の現場スタッフがタイムリーかつ文脈に適したソリューションを提供することを支援します。

請求書の支払い、引き出し、オンライン預金など、日常的なデジタル取引の増加に伴い、銀行は不正検出方法を強化する必要に迫られています。このニーズの高まりが、銀行業務における人工知能の導入を推進しています。人工知能は、機械学習とともに、不正行為の特定、銀行システムの弱点の発見、リスクの最小化、オンライン金融取引の保護に重要な役割を果たします。デジタル金融への依存が高まり、不正行為がより複雑になるにつれ、高度なAIソリューションが不可欠となります。これにより、銀行業務における人工知能の急速な成長が促され、デジタル取引への信頼を醸成するために不可欠な、セキュリティとリスク管理の強化が実現します。

銀行および金融業界では、膨大な量の取引が日々行われており、こうした広範なデータの収集や整理を担当する従業員は圧倒され、エラーが発生する可能性もあります。AIソリューションが介入することで、データ収集と分析が合理化され、ユーザー体験が大幅に向上します。さらに、このデータは、不正行為の検出と、情報に基づく信用供与の決定を支援するという2つの目的を果たします。AIによる効率性と正確性は、データの処理を変革し、ユーザー満足度を向上させ、銀行業界におけるリスク管理の実践を促進することで、市場を前進させます。

銀行業務における人工知能は、進化する機械学習アルゴリズム、豊富なビッグデータ、強化されたコンピューティング能力など、急速な技術革新による継続的なイノベーションによって特徴づけられます。このイノベーションは、新しいAIアプリケーションの出現につながり、従来の銀行業務を破壊し、革新的な金融サービスやソリューションの創出を促進します。例えば、2023年9月には、スイスに拠点を置くソフトウェア会社であるTemenosが、銀行向けの画期的なセキュアソリューションを発表しました。このソリューションは、ジェネレーティブAI(人工知能)を使用して顧客の銀行取引を自動的に分類します。この分類により、銀行はデジタルバンキング体験を向上させるためのパーソナライズされた洞察を提供することができます。

銀行業界における人工知能では、企業が技術力と市場へのリーチを拡大するためには、合併・買収戦略が重要となります。合併により、企業はリソースと専門知識を統合し、高度なAI技術と幅広い顧客基盤へのアクセスを獲得します。買収により、企業は専門的なAIソリューションや革新的な新興企業を買収し、製品開発を加速させ、高度な銀行サービスを提供する上で競争優位性を高めることができます。例えば、2023年11月には、米国の量子ソフトウェア企業であるZapata Computing, Inc.と、日本の融資企業である三井住友信託銀行株式会社が、金融時系列データのモデリングに関する提携を発表しました。この提携には、量子科学を活用した生成AIの使用が含まれます。この取り組みは、産業用生成AIアプリケーションの作成と実装を目的としたZapata AIのOrquestraプラットフォーム上で実施されます。

アルゴリズムの偏り、プライバシー侵害、労働力の変化など、潜在的なAIの欠点に対する懸念から、規制当局の注目が高まる傾向が強まっています。その結果、世界中の政府が、銀行におけるAIの開発と利用を監督するための規制枠組みを策定しています。これらの規制は、銀行におけるAI分野に大きな影響を与え、AI技術の進化の方向性や金融機関によるAIの受け入れに影響を与える可能性があります。

ソリューションセグメントは、2023年には市場の56.4%の収益シェアを占め、市場を牽引しました。AIバンキング市場におけるソリューションセグメントは、不正検出、顧客サービス自動化、パーソナライズされた金融商品推奨など、バンキング業務における高度なAI駆動型ツールの需要の高まりにより、成長を遂げています。さらに、AI技術の進歩により、特定のバンキングニーズに合わせてカスタマイズされた、より洗練された専門的なソリューションが提供され、効率性と精度が向上しています。さらに、銀行が近代化を図る中で、プロセスを簡素化し、意思決定を改善し、顧客体験を向上させるために、AIベースのソリューションへの投資が増加しています。このように、さまざまな銀行業務においてAIソリューションの採用が拡大していることから、AIバンキング市場におけるソリューションセグメントの拡大が推進されています。

サービスセグメントは、予測期間において最も速いCAGRで拡大すると予測されています。銀行は、既存の枠組みにAIソリューションを導入・統合する際に、専門家の指導やサポートの重要性をますます認識するようになっています。AIテクノロジーがより複雑化し、専門化するにつれ、カスタマイズされたコンサルティング、トレーニング、および保守サービスに対するニーズが急増しています。さらに、多くの金融機関ではAIテクノロジーに関する社内専門知識が不足しているため、複雑な状況をナビゲートし、特定の銀行要件に合わせてAIシステムを最適化する外部サービスに対する需要が生じています。AI導入ライフサイクル全体にわたる包括的なサポートに対する外部サービスへの依存が高まっていることが、AIバンキング市場におけるサービスセグメントの拡大を後押ししています。

2023年には、リスク管理が最大の市場収益シェアを占めました。金融詐欺やサイバーセキュリティの脅威は進化を続けており、AIを搭載した高度なリスク管理ツールが必要とされています。AIを搭載したリスク管理ツールは、包括的な分析とモデリング機能を提供し、銀行が幅広い複雑な金融商品やサービスにわたってリスクを軽減するのを支援します。AI主導のソリューションが提供するリスク評価とリスク軽減戦略の高度化は、金融セクターにおける潜在的な脆弱性に対する強固な保護を確保し、リスク管理セグメントの成長をさらに促進します。

カスタマーサービスセグメントは、予測期間にわたって大幅なCAGRを記録すると予測されています。銀行セクターでは、個別化された効率的な顧客体験の提供がますます重視されるようになっています。AIを活用したソリューションは、個々の顧客ニーズに合わせてカスタマイズされたチャットボット、バーチャルアシスタント、音声認識システムを通じて、自動化されたきわめてパーソナライズされたカスタマーサービスを提供します。顧客の期待がますます進化するにつれ、24時間体制のサポートや迅速な問い合わせ対応に対する需要が高まっていますが、AIベースのカスタマーサービスツールは、こうしたニーズに効率的に応えることができます。これらのソリューションは、さまざまなコミュニケーションチャネルを統合し、一貫性のあるユーザーフレンドリーな体験を保証することで、最終的に市場におけるカスタマーサービスセグメントの成長を促進します。

2023年には、自然言語処理(NLP)が最大の市場収益シェアを占めました。銀行取引におけるデジタルチャネルへの依存度が高まるにつれ、顧客からの問い合わせ、レビュー、ソーシャルメディア上のやり取りなど、非構造化テキストデータの急増につながりました。自然言語処理により、銀行はこうした非構造化データから価値ある洞察を引き出し、顧客の感情分析、パーソナライズされたサービス提供、顧客ニーズや好みのより深い理解に役立てることができます。さらに、NLPを搭載したチャットボットやバーチャルアシスタントは、会話能力を強化し、顧客とのより自然で効果的なやりとりを可能にすることで、顧客満足度の向上を実現します。NLPは、文書分析、コンプライアンスチェック、リスク評価など、さまざまなプロセスの自動化に重要であり、業務の効率性と正確性の向上につながります。

コンピュータビジョン分野は、予測期間において著しいCAGRを記録しました。コンピュータビジョンは、ATM、支店、オンライン取引の監視と保護に顔認証やビデオ分析を活用し、セキュリティ目的で広く採用されています。これにより、詐欺の検出と防止策が改善されます。さらに、コンピュータビジョンは、ID、小切手、フォームから情報を抽出・分析することで、文書検証プロセスを合理化し、手作業によるエラーを削減し、管理業務を迅速化します。さらに、モバイルバンキングアプリに統合することで、顧客体験が向上し、画像認識による遠隔小切手入金などの機能が可能になります。全体として、セキュリティ強化、プロセス自動化、ユーザー体験向上におけるコンピュータビジョンの汎用性は、銀行市場におけるAIの大幅な成長に貢献しています。

2023年には、大規模なエンタープライズセグメントが市場収益の最大のシェアを占めました。大企業は、高度なAI技術に規模を問わず投資できる能力により、AIバンキング市場で成長を遂げています。豊富なリソースを活用することで、リスク管理、不正検知、コンプライアンス、顧客サービスなど、多様な銀行業務のニーズを満たす包括的なAIソリューションを導入することが可能となっています。さらに、これらの企業は複雑な業務や膨大なデータセットを保有していることが多く、AIはデータ分析、自動化、意思決定に不可欠なツールとなっています。これにより、最終的には業務効率が向上し、より幅広い顧客層に高度なパーソナライズされたサービスを提供することが可能となります。

中小企業(SME)セグメントは、予測期間にわたって大幅なCAGRを記録すると見込まれています。中小企業は、特定のニーズに合わせてカスタマイズされた費用対効果の高い拡張可能なAIソリューションの入手可能性が高まっているため、AIバンキング市場の成長を目の当たりにしています。これらのソリューションにより、中小企業は顧客エンゲージメントや基本的な分析などの目的にAI技術を活用できるようになります。AIツールがより利用しやすく使いやすくなればなるほど、中小企業は業務効率の向上、より良い意思決定の実現、顧客とのやりとりの改善にAIが欠かせないものだと感じるようになります。さらに、中小企業の機敏性により、AIのイノベーションを迅速に採用し、業務に適応させ、進化する銀行業界における成長を促進することができます。

2023年には、北米が世界収益の最高シェアを占めました。北米は、強固な技術基盤と銀行業務における広範なデジタル化を誇り、AI技術の導入に適した環境を生み出しています。この地域では、銀行がAIソリューションの採用における先駆者であり、顧客体験の向上、パーソナライズされたサービスの提供、高度な分析の実施にAIを活用しています。こうした早期の採用は、著名なAIテクノロジープロバイダーの存在によってさらに加速し、北米の銀行セクターにおけるAIの統合と成長を加速させています。さらに、北米の金融機関とテクノロジー企業間の革新的な取り組みと戦略的パートナーシップは、AIソリューションの急速な進化と実装を大幅に推進しています。

アジア太平洋地域は、予測期間にわたって著しいCAGR成長が見込まれています。アジア太平洋地域では、フィンテックセクターの成長、急速なデジタル変革、デジタルバンキングサービスへのアクセスが増加している人口の多さにより、銀行セクターにおけるAIの成長がみられます。アジア太平洋地域の新興経済国、例えば中国やインドでは、革新的なフィンテックスタートアップや既存の金融機関による積極的な投資が原動力となり、銀行業務におけるAIの採用が大幅に増加しています。さらに、この地域における多様な消費者層の間でスマートフォンが急速に普及し、便利で効率的なバンキングサービスへの需要が高まっていることも、アジア太平洋市場全体におけるバンキング分野でのAI技術の採用を後押ししています。

主要企業・市場シェア

この市場で事業を展開する主要企業の一部には、JPMorgan Chase & Co.、ゴールドマン・サックス、キャピタル・ワン、インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション、アマゾン・ウェブ・サービス・インクなどがあります。

JPMorgan Chase & Co.は、多岐にわたる銀行および金融サービスを世界的に提供しています。革新的なテクノロジーの利用で知られるJPMorgan Chase & Co.は、リスク管理、取引、顧客重視のアプリケーションにAIとデータ分析を活用しています。同社の広範なネットワーク、包括的なサービス、技術的進歩は、現代の銀行業界を形作る主要企業としての地位を確立しています。

ゴールドマン・サックスは、投資銀行業務、資産運用、証券業務における専門性で知られる著名なグローバル投資銀行および金融サービス企業です。強力なアドバイザリーサービスと戦略的投資で知られるゴールドマン・サックスは、取引、リスク管理、資産管理ソリューションなどの分野でも先進技術とAIを統合しています。広範な市場知識と革新的なアプローチを活用し、ゴールドマン・サックスは金融業界の進化における主要な影響力であり続けています。

NVIDIA Corporationは、グラフィックプロセッシングユニット(GPU)と人工知能におけるイノベーションで知られるテクノロジー企業です。銀行業務では、NVIDIAのGPUは高度なデータ分析、ディープラーニングアルゴリズム、および計算タスクに活用され、リスク評価、不正検出、および財務モデリングを強化しています。NVIDIAのAI駆動型テクノロジーは、より迅速かつ正確なデータ分析と意思決定プロセスを可能にすることで、銀行業務を変革しています。

シスコシステムズ社は、主にネットワークハードウェア、ソフトウェア、サービスで知られるグローバルテクノロジー企業です。金融業界では、シスコシステムズ社は金融機関向けにカスタマイズされたAI搭載のサイバーセキュリティソリューションを提供しています。AIと機械学習の機能を活用し、シスコシステムズ社は進化するサイバーセキュリティの脅威に対応し、機密性の高い金融データとインフラストラクチャを保護する強固な防御メカニズムを提供しています。同社の革新的なAI主導型ソリューションは、高度なサイバーリスクに対する銀行システムの回復力を強化し、安全で信頼性の高い銀行環境を確保することを目的としています。

2023年5月、スイスに拠点を置くソフトウェア会社であるTemenosは、Amazon Web Services, Inc. (AWS) と提携し、同社のアプリケーションをAWSに統合し、Software-as-a-Service (SaaS) を通じて中核となるバンキングソリューションを提供しました。この提携により、Temenos Banking Cloudのリーチが世界的に拡大し、信頼性が高く拡張可能なバンキングサービスが提供されるようになりました。 AWSを活用することで、Temenosは地域全体で高い可用性を確保し、コストのかかる冗長インフラを現地に設置することなく、データ主権のニーズに対応しています。

2023年11月、Amazon Web Services, Inc.は、タイのBank of Ayudhya Public Company Limited(クルンシ)が顧客体験の向上と金融包摂の強化にAWSを活用していることを発表しました。クルンシはAWSを通じて革新的な企業文化を育み、データ分析、機械学習(ML)、人工知能(AI)を活用することで、Bank of Ayudhya、Ayudhya Capital Services、Krungsri Autoの3つのグループ企業間の協力を促進しています。

2022年9月、米国の金融サービス企業であるJPMorgan Chase & Co.は、クラウドネイティブの決済テクノロジー企業であるRenovite Technologies, Inc.を買収しました。この買収により、JPMorgan Chase & Co.は先進的な加盟店獲得プラットフォームを開発し、決済の近代化戦略を強化し、クラウドベースのソリューションへの移行を促進することができます。

このレポートでは、2017年から2030年までの各サブセグメントにおける世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、最新の業界トレンドを分析しています。この調査では、Grand View Researchは、コンポーネント、アプリケーション、技術、企業規模、地域に基づいて、世界の銀行における人工知能市場レポートをセグメント化しています。

コンポーネントの見通し(収益、米ドル百万、2017年~2030年)

サービス

ソリューション

アプリケーションの見通し(収益、百万米ドル、2017年~2030年)

リスク管理

カスタマーサービス

バーチャルアシスタント

財務アドバイザリー

その他

テクノロジーの見通し(収益、百万米ドル、2017年~2030年)

自然言語処理(NLP)

機械学習およびディープラーニング

コンピュータービジョン

その他

企業規模別予測(収益、2017年~2030年、単位:百万米ドル)

大企業

中小企業

地域別予測(収益、2017年~2030年、単位:百万米ドル)

北米

米国

カナダ

ヨーロッパ

ドイツ

イギリス

フランス

アジア太平洋

中国

日本

インド

韓国

オーストラリア

中南米

メキシコ

ブラジル

中東およびアフリカ

サウジアラビア(KSA)

UAE

南アフリカ

【目次】

第1章調査手法および範囲
1.1. 市場区分と範囲
1.2. 調査手法
1.2.1. 情報収集
1.3. 情報またはデータ分析
1.4. 調査手法
1.5. 調査範囲と想定
1.6. 市場の策定と検証
1.7. 国別のセグメント別シェア計算
1.8. データソースの一覧
第2章エグゼクティブサマリー
2.1. 市場の見通し
2.2. セグメントの見通し
2.3. 競合に関する洞察
第3章銀行業務におけるAI市場の変数、トレンド、および範囲
3.1. 市場の系譜の見通し
3.2. 市場力学
3.2.1. 市場推進要因の分析
3.2.2. 市場抑制要因の分析
3.2.3. 業界の課題
3.3. 銀行業務におけるAI市場分析ツール
3.3.1. 業界分析 – ポーターの
3.3.1.1. 供給業者の交渉力
3.3.1.2. 購入業者の交渉力
3.3.1.3. 代替品の脅威
3.3.1.4. 新規参入者の脅威
3.3.1.5. 競争上の競合
3.3.2. PESTEL分析
3.3.2.1. 政治情勢
3.3.2.2. 経済および社会情勢
3.3.2.3. 技術情勢
第4章銀行市場におけるAI:コンポーネント別予測とトレンド分析
4.1. セグメントダッシュボード
4.2. 銀行市場におけるAI:コンポーネント別推移分析、2023年および2030年(百万米ドル
4.3. サービス
4.3.1. サービスAI in バンキング市場の収益予測と予測、2017年~2030年(百万米ドル)
4.4. ソリューション
4.4.1. ソリューションAI in バンキング市場の収益予測と予測、2017年~2030年(百万米ドル)
第5章銀行業務におけるAI市場:用途別予測と傾向分析
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. 銀行業務におけるAI市場:用途別推移分析、2023年および2030年(単位:百万米ドル
5.3. リスク管理
5.3.1. リスク管理におけるAI市場の収益予測と予測、2017年~2030年(単位:百万米ドル
5.4. カスタマーサービス
5.4.1. カスタマーサービス
5.5. バーチャルアシスタント
5.5.1. バーチャルアシスタント
5.6. ファイナンシャルアドバイザリー
5.6.1. 財務アドバイザリー銀行業務におけるAI市場の収益予測と予測、2017年~2030年(百万米ドル)
5.7. その他
5.7.1. その他銀行業務におけるAI市場の収益予測と予測、2017年~2030年(百万米ドル)
第6章銀行業務におけるAI市場:技術予測とトレンド分析
6.1. セグメントダッシュボード
6.2. バンキング市場におけるAI:テクノロジーの推移分析、2023年および2030年(単位:百万米ドル)
6.3. 自然言語処理(NLP)
6.3.1. 自然言語処理(NLP)バンキング市場におけるAIの収益予測と予測、2017年~2030年(単位:百万米ドル)
6.4. 機械学習およびディープラーニング
6.4.1. 機械学習およびディープラーニング銀行業務におけるAI市場の収益予測と予測、2017年~2030年(単位:百万米ドル)
6.5. コンピュータビジョン
6.5.1. コンピュータビジョン銀行業務におけるAI市場の収益予測と予測、2017年~2030年(単位:百万米ドル)
6.6. その他
6.6.1. その他銀行業務におけるAI市場の収益予測と予測、2017年~2030年(百万米ドル)
第7章銀行業務におけるAI市場:コンポーネント別予測と傾向分析
7.1. セグメントダッシュボード
7.2. 銀行業務におけるAI市場:コンポーネント別推移分析、2023年と2030年(百万米ドル)
7.3. 大企業
7.3.1. 大企業向けバンキングAI市場の収益予測と予測、2017年~2030年(百万米ドル)
7.4. 中小企業
7.4.1. 中小企業向けバンキングAI市場の収益予測と予測、2017年~2030年(百万米ドル)

…

【本レポートのお問い合わせ先】
www.marketreport.jp/contact
レポートコード：GVR-4-68040-185-9