LIA dans la taille du marché des technologies financières
| Période d'étude | 2019 - 2029 |
| Taille du Marché (2024) | USD 44.08 milliards de dollars |
| Taille du Marché (2029) | USD 50.87 milliards de dollars |
| TCAC(2024 - 2029) | 2.91 % |
| Marché à la Croissance la Plus Rapide | Asie-Pacifique |
| Plus Grand Marché | Amérique du Nord |
Acteurs majeurs
*Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier |
Comment pouvons-nous vous aider?
Analyse du marché de lIA dans la Fintech
La taille du marché de lIA dans les technologies financières est estimée à 44,08 milliards de dollars en 2024 et devrait atteindre 50,87 milliards de dollars dici 2029, avec une croissance de 2,91 % au cours de la période de prévision (2024-2029).
La pandémie de COVID-19 a accéléré le changement dans la manière dont les gens interagissent avec les services financiers. Les sociétés de technologie financière axées sur les paiements et la richesse se sont concentrées sur le renforcement de leur infrastructure existante en investissant dans de nouvelles ressources ou en augmentant leur capacité à résister à la pression exercée sur leurs systèmes par des volumes de transactions plus élevés. Bien que cela semble difficile pour les entreprises de technologie financière, de telles actions ont créé un besoin important de solutions d'IA, car ces entreprises dépendent des volumes de transactions pour leurs revenus. Ces facteurs devraient stimuler la demande de solutions dIA sur le marché des technologies financières.
- Les sociétés financières ont été les premières à adopter les ordinateurs centraux et les bases de données relationnelles. Ils attendaient avec impatience le prochain niveau de puissance de calcul. L'intelligence artificielle (IA) améliore les résultats en appliquant des méthodes dérivées des aspects de l'intelligence humaine à une échelle plus large. La course aux armements informatiques des dernières années a révolutionné les entreprises de technologie financière. Les technologies, telles que lapprentissage automatique, lIA, les réseaux neuronaux, lanalyse du Big Data, les algorithmes évolutifs et bien plus encore, ont permis aux ordinateurs de traiter des ensembles de données énormes, variés, diversifiés et approfondis comme jamais auparavant.
- De plus, lIA et lapprentissage automatique ont profité aux banques et aux technologies financières, car elles peuvent traiter de grandes quantités dinformations sur les clients. Ces données et informations sont ensuite comparées pour obtenir des résultats sur les services/produits opportuns souhaités par les clients, ce qui a essentiellement contribué au développement des relations clients.
- De plus, lapprentissage automatique est adopté à un rythme sans précédent, notamment pour créer des modèles de propension. Les banques et les compagnies d'assurance introduisent des solutions basées sur l'apprentissage automatique pour les applications Web et mobiles. Cela a encore amélioré le marketing cible en temps réel en prédisant la propension des clients aux produits sur la base de données comportementales en temps réel.
- Plusieurs acteurs historiques du marché établissent une niche en proposant explicitement des solutions, comme les chatbots IA pour le secteur bancaire. Par exemple, en juin 2021, Talisma et Active.Ai se sont associés pour améliorer l'expérience client dans BFSI à l'aide d'un chatbot compatible avec l'IA de conversation.
- De plus, plusieurs sociétés de cartes de crédit mettent en œuvre des analyses prédictives dans leurs flux de travail existants de détection des fraudes afin de réduire les faux positifs. Le marché étudié gagne encore du terrain avec plusieurs acteurs proposant des solutions de détection du blanchiment dargent (AML) et de la fraude basées sur lIA pour les sociétés de cartes de crédit et autres institutions financières.
- Par exemple, en juin 2022, Lucinity, un développeur de logiciels de lutte contre le blanchiment d'argent (AML) basé sur l'IA, s'est associé à la société de gestion de la fraude SEON pour inclure des capacités de prévention de la fraude en temps réel dans le logiciel de conformité AML. La solution de prévention de la fraude de SEON sera disponible via la plateforme de Lucinity, fournissant aux clients des services de gestion des risques de non-conformité, allant de la surveillance des transactions à la détection et à la prévention des fraudes en temps réel.
- En outre, une infrastructure prête pour lIA doit être capable de gérer efficacement les données, disposer dune puissance de traitement suffisante, être agile, flexible et évolutive, et avoir la capacité de prendre en charge différents volumes de données. Par conséquent, il serait plus difficile pour les petites entreprises de technologie financière dassembler les éléments matériels et logiciels nécessaires pour prendre en charge lIA. De plus, à mesure que la démocratisation des applications dIA et dapprentissage profond se développe, non seulement pour les géants de la technologie, mais elle est désormais viable pour les petites et moyennes entreprises. La demande de professionnels de lIA pour effectuer ce travail a également augmenté, et la rareté des ressources qualifiées constitue le défi majeur de lIA dans la fintech.
Tendances du marché de lIA dans la Fintech
La détection des fraudes devrait connaître une croissance significative
- Lintelligence artificielle peut aider à identifier des moyens rapides et efficaces de détecter la fraude et les malversations financières. Ils permettent aux machines de traiter avec précision dénormes ensembles de données, ce avec quoi les gens ont parfois du mal. Lutilisation de lintelligence artificielle pour la détection des fraudes présente de nombreux avantages. La capacité de calculer rapidement est un avantage bien connu de lIA et de lapprentissage automatique. Il permet de comprendre les habitudes d'utilisation des applications d'un utilisateur, telles que les méthodes de transaction, les paiements, etc., lui permettant de détecter les anomalies en temps réel. Elle réduit les faux positifs et permet aux spécialistes de se concentrer sur des problèmes plus complexes car elle est plus efficace que les techniques manuelles.
- Selon un nouveau sondage mené par Certified Fraud Examiners (ACFE) et le pionnier de l'analyse SAS, l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) pour la détection des fraudes a augmenté à l'échelle internationale l'année dernière. Selon le sondage, 13 % des organisations utilisent lintelligence artificielle (IA) et lapprentissage automatique pour détecter et décourager la fraude, et 25 % prévoient de le faire au cours des deux prochaines années, ce qui représente une croissance denviron 200 %. Selon le sondage, les examinateurs de la fraude ont identifié ce phénomène ainsi que dautres développements technologiques anti-fraude dans un secteur intersectoriel qui se propagent largement.
- En outre, la Reserve Bank of India (RBI) a signalé environ 9103 incidents de fraude bancaire à travers l'Inde au cours de l'exercice 2022. Ce chiffre a augmenté par rapport à l'année précédente, inversant la tendance de la dernière décennie. La valeur totale des escroqueries bancaires est passée de 1380 milliards INR à 604 milliards INR. Une telle augmentation des cas de fraude bancaire permettrait aux acteurs du marché de lIA de développer de nouvelles solutions ou outils pour répondre à un large éventail de besoins des clients.
- Les acteurs du marché collaborent pour offrir un meilleur service à son client. Par exemple, en février 2023, Mastercard s'est associée à Network International, le premier fournisseur de commerce numérique au Moyen-Orient et en Afrique, pour lutter contre la fraude, les refus et les rétrofacturations afin de minimiser les coûts et les risques pour les acquéreurs. Grâce à cette collaboration, Network déploiera la technologie d'intelligence artificielle (IA) Brighterion de Mastercard dans toute la région, offrant aux acquéreurs et aux entreprises un contrôle des fraudes sur les transactions et une surveillance des commerçants.
- De plus, en mars 2022, Shift Technology, un fournisseur de solutions d'automatisation et d'optimisation des décisions basées sur l'IA pour le secteur mondial de l'assurance, et Duck Creek Technologies, un fournisseur mondial de solutions technologiques pour le secteur de l'assurance IARD, ont annoncé un partenariat de solutions pour apporter Des capacités de détection de fraude basées sur l'IA seront commercialisées en 2022. Une fois entièrement intégrés, les utilisateurs de Duck Creek Claims recevront des alertes de fraude en temps réel directement dans leur système logiciel de gestion des réclamations.
Pour comprendre les tendances clés, téléchargez un exemple de rapport
LAmérique du Nord représente la plus grande part de marché
- LAmérique du Nord devrait dominer le marché de lIA dans la Fintech en raison de ses principaux fournisseurs de logiciels et de systèmes dIA, des investissements combinés des institutions financières dans des projets dIA et de ladoption de la plupart des solutions dIA dans la Fintech. La région devrait connaître une croissance significative dans ce domaine dans les années à venir. De plus, lAmérique du Nord sert de plaque tournante commerciale pour de nombreuses sociétés de technologie dIA, des sociétés comme Sidetrade choisissant dimplanter leurs opérations nord-américaines à Calgary.
- Initiatives et investissements gouvernementaux en faveur de lIA. stimulerait le marché par exemple. Au cours de lexercice 2022, le gouvernement américain a dépensé 3,3 milliards de dollars en contrats dintelligence artificielle (IA), selon les données dune récente étude de lUniversité de Stanford. Les dépenses technologiques des agences gouvernementales fédérales ont augmenté de plus de 600 millions de dollars par an, contre 2,7 milliards de dollars en 2021, les segments de la science décisionnelle, de la vision par ordinateur et des systèmes autonomes recevant la majorité des investissements. Depuis 2017, lorsque le gouvernement américain a dépensé 1,3 milliard de dollars en technologies artificielles, les dépenses totales en contrats dIA ont été multipliées par plus de 2,5.
- Les acteurs du marché collaborent pour offrir un meilleur service à la clientèle de la région. Par exemple, en août 2022, Zest AI, récipiendaire du prix CUSO de l'année de la NACUSO et acteur dans l'amélioration de l'accès au crédit grâce à une meilleure notation, a annoncé un partenariat avec Equifax, Inc., une société mondiale de données, d'analyse et de technologie. La collaboration permettra aux coopératives de crédit qui utilisent la technologie de souscription de Zest AI d'analyser davantage de données provenant d'Equifax afin d'accepter davantage de demandes plus rapidement, en particulier celles qui sont traditionnellement sous-bancarisées. Il s'agit de la première grande relation de distribution entre Zest AI et une agence nationale d'information sur la consommation.
- Les solutions de certaines entreprises aident les entreprises à développer leurs services bancaires de détail grâce à des logiciels de pointe, à détecter et combattre la fraude financière et à améliorer les relations clients grâce à des solutions d'expérience client multicanal. Par exemple, en avril 2022, Versapay, acteur de la comptabilité clients collaborative, a annoncé aujourd'hui avoir finalisé son acquisition de DadeSystems, une startup fintech basée aux États-Unis. La gamme de solutions d'automatisation des comptes clients (AR) de Versapay a été élargie, tout comme ses capacités d'IA et d'apprentissage automatique, à la suite de cette acquisition. Cela élargit également la présence de Versapay auprès des entreprises et des PME tout en ajoutant des compétences essentielles à son personnel en pleine croissance.
- Les banques de la région ont commencé à utiliser la technologie blockchain pour enregistrer les données et lutter contre la fraude. La blockchain enregistre les détails de chaque transaction, ce qui facilite la détection des tentatives de piratage. Cette technologie permet des paiements dans le monde entier et permet des transactions rapides avec de faibles commissions. La technologie du grand livre distribué (DLT) de Blockchain aide à l'enregistrement et au partage de données entre différents magasins et un réseau distribué. De plus, les méthodes cryptographiques et algorithmiques synchronisent les données sur le réseau financier. Il sagit dune étape importante puisque les données des transactions peuvent être stockées à différents endroits. Il ouvre la voie à linteropérabilité de la blockchain et à léchange de données intersectorielles.
Pour comprendre les tendances clés, téléchargez un exemple de rapport
Aperçu de lindustrie de lIA dans la Fintech
LIA sur le marché Fintech évolue vers une fragmentation en raison de la présence de nombreux acteurs mondiaux. Diverses acquisitions et collaborations de grandes entreprises devraient avoir lieu prochainement, axées sur l'innovation. Certains acteurs majeurs du marché incluent IBM Corporation, Intel Corporation, Narrative Science et Microsoft Corporation.
En février 2023, la Baiduri Bank de Brunei a choisi la fintech Software-as-a-Service (SaaS) Finbots.ai, basée à Singapour, pour moderniser sa gestion des risques de crédit grâce à l'intelligence artificielle (IA). Selon Finbots.ai, sa solution de modélisation de crédit par IA, creditX, permettra à Baiduri Bank de concevoir et de déployer des cartes de crédit de haute qualité en une fraction du temps et du coût. Cela minimisera le risque de crédit, augmentera l'efficacité et l'agilité pour les particuliers et les petites et moyennes organisations (PME), et accélérera la campagne d'inclusion financière de la banque pour le marché du crédit mal desservi.
En février 2023, la Banque Scotia a lancé un nouvel outil, Scotia Smart Investor, pour offrir aux clients un meilleur contrôle de leurs actifs. Le prêteur canadien a présenté le nouvel appareil via assistance+, combinant des recommandations basées sur l'IA avec une assistance personnalisée en temps réel. Scotia Smart Investor a été créé par Placements Scotia, le courtier en fonds communs de placement lié à la Banque Scotia. L'outil, qui comprend un moteur de conseil alimenté par l'IA, aidera les utilisateurs à concevoir, planifier, surveiller et mettre à jour leurs objectifs financiers.
L'IA dans les leaders du marché de la Fintech
-
IBM Corporation
-
Intel Corporation
-
ComplyAdvantage.com
-
Narrative Science
-
Amazon Web Services, Inc.
*Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier
Besoin de plus de détails sur les acteurs et les concurrents du marché?
LIA dans lactualité du marché Fintech
- Mars 2023 CSI, un fournisseur de solutions fintech et regtech de bout en bout, s'est associé à Hawk AI, une société mondiale de technologies de lutte contre le blanchiment d'argent (AML) et de prévention de la fraude pour les banques et les processeurs de paiement, pour fournir ses derniers produits, WatchDOG Fraud et Chien de garde AML. Les modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) présents dans les produits permettent une surveillance automatisée multicouche qui surveille, détecte et signale les activités frauduleuses ou suspectes en temps réel. WatchDOG Fraud détecte les tendances frauduleuses sur tous les canaux et types de paiement en surveillant le comportement des transactions.
- Janvier 2023 Inscribe a levé 25 millions de dollars pour lutter contre la fraude financière grâce à l'intelligence artificielle. Inscribe analyse, classe et met en correspondance les données des documents financiers d'intégration, en soulignant toute incohérence entre les documents fournis et les documents récupérés à l'aide de sa détection de fraude basée sur l'IA. Les profils de risque individuels des clients, qui incluent des instantanés des relevés bancaires et des transactions, sont générés automatiquement à l'aide des détails des documents tels que les noms, adresses et transactions des relevés bancaires.
Rapport sur le marché de l'IA dans les technologies financières – Table des matières
1. INTRODUCTION
1.1 Hypothèses de l’étude et définition du marché
1.2 Portée de l'étude
2. MÉTHODOLOGIE DE RECHERCHE
3. RÉSUMÉ EXÉCUTIF
4. APERÇU DU MARCHÉ
4.1 Aperçu du marché
4.2 Attractivité de l'industrie - Analyse des cinq forces de Porter
4.2.1 Pouvoir de négociation des fournisseurs
4.2.2 Le pouvoir de négociation des acheteurs
4.2.3 La menace de nouveaux participants
4.2.4 La menace des substituts
4.2.5 Intensité de la rivalité concurrentielle
4.3 Utilisations émergentes de l’IA dans la technologie financière
4.4 Aperçu technologique
4.5 Impact du COVID-19 sur le marché
5. DYNAMIQUE DU MARCHÉ
5.1 Facteurs de marché
5.1.1 Demande croissante d’automatisation des processus parmi les organisations financières
5.1.2 Augmentation de la disponibilité des sources de données
5.2 Restrictions du marché
5.2.1 Besoin de main-d'œuvre qualifiée
6. SEGMENTATION DU MARCHÉ
6.1 Par type
6.1.1 Solutions
6.1.2 Prestations de service
6.2 Par déploiement
6.2.1 Nuage
6.2.2 Sur site
6.3 Par candidature
6.3.1 Chatbots
6.3.2 Notation de crédit
6.3.3 Gestion quantitative et d'actifs
6.3.4 Détection de fraude
6.3.5 Autres applications
6.4 Par géographie
6.4.1 Amérique du Nord
6.4.2 L'Europe
6.4.3 Asie-Pacifique
6.4.4 Reste du monde
7. PAYSAGE CONCURRENTIEL
7.1 Profils d'entreprise
7.1.1 IBM Corporation
7.1.2 Intel Corporation
7.1.3 ComplyAdvantage.com
7.1.4 Narrative Science
7.1.5 Amazon Web Services Inc.
7.1.6 IPsoft Inc.
7.1.7 Next IT Corporation
7.1.8 Microsoft Corporation
7.1.9 Onfido
7.1.10 Ripple Labs Inc.
7.1.11 Active.Ai
7.1.12 TIBCO Software (Alpine Data Labs)
7.1.13 Trifacta Software Inc.
7.1.14 Data Minr Inc.
7.1.15 Zeitgold
7.1.16 Sift Science Inc.
7.1.17 Pefin Holdings LLC
7.1.18 Betterment Holdings
7.1.19 WealthFront Inc.
8. ANALYSE D'INVESTISSEMENT
9. L'AVENIR DU MARCHÉ
L'IA dans la segmentation de l'industrie Fintech
L'analyse des données à l'aide d'outils d'exploration de données d'IA aide les organisations FinTech à collecter de nombreux angles d'informations et conduit à des silos de données. L'IA et le ML aident les organisations à collecter de nombreuses facettes de données et à ingérer, analyser, nettoyer et archiver les données en révélant des informations utiles.
Le marché de lIA sur les technologies financières est segmenté par type (solution et services), déploiement (cloud et sur site), application (chatbots, notation de crédit, gestion quantitative et dactifs et détection de fraude) et géographie (Amérique du Nord, Europe, Asie). -Pacifique et Reste du Monde). Les tailles et prévisions du marché sont fournies en termes de valeur (en milliards USD) pour tous les segments ci-dessus.
| Par type | ||
| ||
|
| Par déploiement | ||
| ||
|
| Par candidature | ||
| ||
| ||
| ||
| ||
|
| Par géographie | ||
| ||
| ||
| ||
|
FAQ sur les études de marché sur lIA dans les technologies financières
Quelle est la taille de lIA sur le marché Fintech ?
La taille du marché de lIA dans les technologies financières devrait atteindre 44,08 milliards de dollars en 2024 et croître à un TCAC de 2,91 % pour atteindre 50,87 milliards de dollars dici 2029.
Quelle est la taille actuelle du marché de lIA dans la Fintech ?
En 2024, la taille du marché de lIA dans les technologies financières devrait atteindre 44,08 milliards de dollars.
Qui sont les principaux acteurs du marché de lIA sur la Fintech ?
IBM Corporation, Intel Corporation, ComplyAdvantage.com, Narrative Science, Amazon Web Services, Inc. sont les principales entreprises opérant dans le domaine de lIA sur le marché Fintech.
Quelle est la région qui connaît la croissance la plus rapide sur le marché de lIA dans les technologies financières ?
On estime que lAsie-Pacifique connaîtra la croissance du TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision (2024-2029).
Quelle région détient la plus grande part de lIA sur le marché Fintech ?
En 2024, lAmérique du Nord représente la plus grande part de marché de lIA sur le marché Fintech.
Quelles années couvre ce marché de lIA sur le marché des technologies financières et quelle était la taille du marché en 2023 ?
En 2023, la taille du marché de lIA dans les technologies financières était estimée à 42,83 milliards de dollars. Le rapport couvre la taille historique du marché de lIA dans la Fintech pour les années 2019, 2020, 2021, 2022 et 2023. Le rapport prévoit également la taille du marché de lIA dans la Fintech pour les années 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 et 2029.
Rapport sur l'IA dans l'industrie Fintech
Statistiques sur la part de marché, la taille et le taux de croissance des revenus de lIA dans la Fintech 2024, créées par Mordor Intelligence™ Industry Reports. Lanalyse de lIA dans les technologies financières comprend des perspectives de prévision du marché jusquen 2029 et un aperçu historique. Obtenez un échantillon de cette analyse de lindustrie sous forme de rapport PDF gratuit à télécharger.
L'IA dans la Fintech Instantanés du rapport
