KI im Fintech Marktgröße

KI in der Fintech-Marktanalyse

Die Größe des KI-in-Fintech-Marktes wird im Jahr 2024 auf 44,08 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2029 50,87 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 2,91 % im Prognosezeitraum (2024–2029) entspricht

Der Ausbruch der COVID-19-Pandemie hat den Wandel in der Art und Weise beschleunigt, wie Menschen mit Finanzdienstleistungen interagieren. Zahlungs- und vermögensorientierte Fintech-Unternehmen haben sich darauf konzentriert, ihre bestehende Infrastruktur zu stärken, indem sie in neue Ressourcen investieren oder die Kapazität erweitern, um der Belastung ihrer Systeme durch höhere Transaktionsvolumina standzuhalten. Obwohl es für Fintech-Unternehmen eine Herausforderung zu sein schien, haben solche Maßnahmen einen erheblichen Bedarf an KI-Lösungen geschaffen, da diese Unternehmen für ihren Umsatz auf Transaktionsvolumina angewiesen sind. Es wird erwartet, dass solche Faktoren die Nachfrage nach KI-Lösungen im Fintech-Markt ankurbeln werden

• Finanzunternehmen waren die ersten Anwender von Großrechnern und relationalen Datenbanken. Sie warteten sehnsüchtig auf die nächste Stufe der Rechenleistung. Künstliche Intelligenz (KI) verbessert Ergebnisse durch die umfassendere Anwendung von Methoden, die aus Aspekten der menschlichen Intelligenz abgeleitet sind. Das rechnerische Wettrüsten der letzten Jahre hat Fintech-Unternehmen revolutioniert. Technologien wie maschinelles Lernen, KI, neuronale Netze, Big Data Analytics, evolutionäre Algorithmen und vieles mehr haben es Computern ermöglicht, riesige, vielfältige, vielfältige und tiefgreifende Datensätze zu verarbeiten als je zuvor.
• Darüber hinaus haben KI und maschinelles Lernen Banken und Fintechs geholfen, da sie riesige Mengen an Informationen über Kunden verarbeiten können. Diese Daten und Informationen werden dann verglichen, um Ergebnisse über zeitnahe Dienstleistungen/Produkte zu erhalten, die Kunden wünschen, was im Wesentlichen zur Entwicklung von Kundenbeziehungen beigetragen hat.
• Darüber hinaus wird maschinelles Lernen in beispiellosem Tempo eingesetzt, insbesondere zur Erstellung von Neigungsmodellen. Banken und Versicherungen führen auf maschinellem Lernen basierende Lösungen für Web- und mobile Anwendungen ein. Dies hat das Echtzeit-Zielmarketing weiter verbessert, indem die Produktneigung der Kunden auf der Grundlage von Verhaltensdaten in Echtzeit vorhergesagt wird.
• Mehrere etablierte Marktteilnehmer etablieren eine Nische, indem sie explizit Lösungen wie KI-Chatbots für das Bankwesen anbieten. Beispielsweise haben Talisma und Active.Ai im Juni 2021 eine Partnerschaft geschlossen, um mithilfe eines Chatbots mit Konversations-KI ein verbessertes Kundenerlebnis in BFSI zu ermöglichen.
• Darüber hinaus implementieren mehrere Kreditkartenunternehmen prädiktive Analysen in ihre bestehenden Arbeitsabläufe zur Betrugserkennung, um Fehlalarme zu reduzieren. Der untersuchte Markt gewinnt weiter an Bedeutung, da mehrere Akteure KI-basierte Lösungen zur Bekämpfung von Geldwäsche (AML) und Betrugserkennung für Kreditkartenunternehmen und andere Finanzinstitute anbieten.
• Beispielsweise hat Lucinity, ein Entwickler von KI-gesteuerter Anti-Geldwäsche-Software (AML), im Juni 2022 eine Partnerschaft mit dem Betrugsmanagementunternehmen SEON geschlossen, um Echtzeit-Betrugspräventionsfunktionen in AML-Compliance-Software zu integrieren. Die Betrugspräventionslösung von SEON wird über die Plattform von Lucinity verfügbar sein und Kunden Compliance-Risikodienste von der Transaktionsüberwachung bis zur Betrugserkennung und -prävention in Echtzeit bieten.
• Darüber hinaus sollte eine KI-fähige Infrastruktur in der Lage sein, ein effizientes Datenmanagement zu ermöglichen, über genügend Rechenleistung verfügen, agil, flexibel und skalierbar sein und über die Kapazität verfügen, unterschiedliche Datenmengen zu verarbeiten. Daher wäre es für kleine Fintech-Unternehmen schwieriger, die notwendigen Hardware- und Softwareelemente zur Unterstützung von KI zusammenzustellen. Darüber hinaus ist die Demokratisierung von KI- und Deep-Learning-Anwendungen nicht nur für Technologiegiganten, sondern mittlerweile auch für kleine und mittlere Unternehmen praktikabel. Auch die Nachfrage nach KI-Fachkräften für diese Arbeit ist stark gestiegen, und der Mangel an ausgebildeten Ressourcen ist die größte Herausforderung für KI im Fintech-Bereich.