金融科技領域人工智慧市場規模與預測
金融科技市場的人工智慧於2023年估計價值約為115億美元，預計在預測期（2024-2032）內將以約15.5%的強勁複合年增長率增長。金融科技市場中人工智慧的增長是由對自動化、個性化金融服務和增強欺詐檢測能力日益增長的需求所推動的。
金融科技領域人工智慧市場分析
金融科技市場中的人工智慧涉及數據收集、數據分析、促進和確保交易、提供以客戶為中心的模組，以及簡化流程。此外，它還提供更好的分析、更強的安全性、虛擬助手、聊天機器人和見解。金融科技市場中的人工智慧包括不同實體（包括組織、合夥企業和獨資經營者）銷售人工智慧軟體。金融科技中的人工智慧允許金融科技組織通過收集客戶的行為數據來預測客戶行為。近年來，金融科技組織對金融科技機構中人工智慧技術的需求顯著增加，這歸因於查詢耗時較短，且貨幣用途的處理更容易。此外，新冠疫情改變了機構組織和客戶的行為結構，並允許組織更快、更方便地實施流程，並推動了人工智慧在金融科技領域的融合。
金融科技領域人工智慧市場趨勢
本節討論了我們的研究專家所確定的影響金融科技人工智慧細分市場的關鍵市場趨勢。
解決方案類型改變產業
根據類型，市場分為服務和解決方案。解決方案領域在預測期內見證了顯著的複合年增長率，預計在預測期內將保持不變，這歸因於在銀行和金融機構服務領域採用人工智慧和機器學習來管理大數據分析並從收集的數據中產生重要的見解。市場上的公司正專注於為用戶提供創新和有利可圖的產品和解決方案，以增加用戶對人工智慧技術的採用。例如，2022年1月，為金融機構和銀行提供企業軟體解決方案的 Temenos 組織宣布在其 temenos 銀行雲上推出首個由人工智慧驅動的先買後付解決方案。然而，由於市場對人工智慧服務（例如信用評估和欺詐檢測等）的需求不斷增長，服務領域在該期間也見證了顯著的增長變化。
北美洲將佔據市場的 значительная 份額
2023 年，北美洲在全球金融科技人工智慧市場中佔據 значительная 份額。這主要是由於研發支出不斷增加，加上人工智慧、機器學習和大數據分析的技術進步。此外，該地區不斷增長的新創公司數量和企業數量正在支持金融科技市場的人工智慧，例如，根據一家領先公司，加拿大約有 700 家金融科技機構，其中 18 家是在 2020 年成立的。此外，來自立法者的支持增加了個人、銀行機構和新的支付提供商機構對創新產品的關注，以提供創新的交易平台，預計將支持金融科技市場中人工智慧的增長。此外，個人和機構機構的投資增加推動了市場在未來發展。例如，2021年3月，面向金融科技的人工智慧產品新創公司 HighRadius 獲得了 3 億美元的 C 輪融資。
金融科技領域人工智慧行業概覽
金融科技領域人工智慧具有競爭力，有多個全球和國際市場參與者。主要參與者正在採取不同的增長策略來增強其市場佔有率，例如建立合作夥伴關係、協議、合作、新產品發布、地域擴張以及併購。在市場上運營的一些主要參與者包括 IBM、Google、亞馬遜網絡服務公司、微軟、HCL Technologies、惠普企業開發有限公司、英特爾公司、SAP SE、Salesforce Inc.、思科系統。這些參與者已進行了多次併購以及合作，以便為客戶提供高科技和創新產品/技術。
金融科技領域人工智慧市場新聞
- 例如，2024 年，總部位於杜拜的企業和零售銀行 Commercial Bank International (CBI) 宣布投資 zypl.ai，這是一家在貸款領域率先應用生成式人工智慧的金融科技新創公司。
金融科技領域人工智慧市場報告範圍
購買本報告的原因：
- 該研究包括經授權的關鍵行業專家驗證的市場規模和預測分析。
- 該報告快速回顧了整體行業的表現。
- 該報告深入分析了主要行業同行，重點關注關鍵的業務財務、產品組合、擴張策略和近期發展。
- 詳細研究了推動因素、限制因素、關鍵趨勢和行業中普遍存在的機會。
- 該研究全面涵蓋了不同市場區隔。
- 行業的深度區域級分析。
客製化選項：
全球金融科技人工智慧可以根據需求或任何其他市場區隔進行進一步客製化。除此之外， UMI 了解您可能擁有自己的業務需求；因此，請隨時與我們聯繫以獲取完全符合您要求的報告。
目錄
金融科技市場分析研究方法（2024-2032）
分析歷史市場、估計當前市場並預測全球金融科技人工智慧市場的未來市場，是創建和分析全球主要地區採用金融科技人工智慧的三個主要步驟。進行了詳盡的二次研究，以收集歷史市場數據並估計當前市場規模。其次，考慮了許多發現和假設來驗證這些見解。此外，還與全球金融科技人工智慧市場價值鏈中的行業專家進行了詳盡的主要訪談。在通過主要訪談假設和驗證市場數據之後，我們採用了自上而下/自下而上的方法來預測完整的市場規模。此後，採用了市場細分和數據三角測量方法來估計和分析行業細分市場的市場規模。詳細的方法如下：
歷史市場規模分析
第 1 步：深入研究二手資料來源：
進行了詳細的二次研究，以通過公司內部資料（例如年度報告和財務報表、業績報告、新聞稿等）以及外部資料（包括期刊、新聞和文章、政府出版物、競爭對手的出版物、行業報告、第三方數據庫和其他可靠出版物）獲取金融科技人工智慧的歷史市場規模。
第 2 步：市場細分：
在獲取金融科技人工智慧的歷史市場規模後，我們進行了詳細的二次分析，以收集主要地區不同區隔和子區隔的歷史市場見解和份額。報告中包括主要區隔，例如類型、部署、應用和地區。進一步進行國家級分析，以評估該地區測試模型的整體採用情況。
第 3 步：因素分析：
在獲得不同區隔和子區隔的歷史市場規模後，我們進行了詳細的因素分析，以估計金融科技人工智慧市場的當前市場規模。此外，我們使用因變數和自變數（例如類型、部署、應用和金融科技人工智慧地區）進行了因素分析。對供需情況進行了徹底分析，考慮了全球金融科技人工智慧市場領域的頂級合作夥伴關係、併購、業務擴張和產品發布。
當前市場規模估計與預測
當前市場規模測算：基於以上三個步驟的可操作見解，我們得出了當前市場規模、全球金融科技人工智慧市場的主要參與者以及各區隔的市場份額。所有所需的百分比份額拆分和市場細分均使用上述二次方法確定，並通過主要訪談進行驗證。
估計與預測：對於市場估計和預測，為不同因素（包括推動因素和趨勢、限制因素和相關方可用的機會）分配了權重。在分析了這些因素之後，應用了相關的預測技術，即自上而下/自下而上的方法，以得出 2032 年全球主要市場不同區隔和子區隔的市場預測。用於估計市場規模的研究方法包括：
- 行業的市場規模，以收入（美元）和金融科技人工智慧在國內主要市場的採用率來衡量
- 所有市場區隔和子區隔的百分比份額、拆分和細分
- 全球 AI 在金融科技領域的主要參與者，以提供的產品為基準。此外，這些參與者為在快速成長的市場中競爭所採取的成長策略
市場規模與市佔率驗證
初步研究：與主要地區的關鍵意見領袖 (KOL) 進行了深入訪談，包括高階主管 (CXO/副總、銷售主管、行銷主管、營運主管、地區主管、國家主管等)。然後，對初步研究結果進行了彙總，並進行了統計分析以證明既定的假設。初步研究的輸入與次要發現相結合，從而將資訊轉化為可行的見解。
不同地區的主要參與者分佈
市場工程
採用資料三角測量技術來完成整體市場估算，並得出全球 AI 在金融科技各個細分市場和子細分市場的精確統計數字。在研究了全球 AI 在金融科技的類型、部署、應用和地區的各種參數和趨勢後，資料被劃分為幾個細分市場和子細分市場。
全球 AI 在金融科技市場研究的主要目標
本研究查明了全球 AI 在金融科技的當前和未來市場趨勢。投資者可以獲得策略性見解，以便根據研究中進行的質化和量化分析來做出投資決策。當前和未來的市場趨勢決定了市場在區域層面的整體吸引力，為產業參與者提供了一個平台，可以利用尚未開發的市場，從先發優勢中獲益。研究的其他量化目標包括：
- 以價值 (美元) 為單位分析 AI 在金融科技市場的當前和預測市場規模。此外，分析不同細分市場和子細分市場的當前和預測市場規模。
- 研究中的細分市場包括類型、部署、應用和地區。
- 定義和分析 AI 在金融科技的監管框架
- 分析涉及各種中介機構的價值鏈，以及分析行業的客戶和競爭對手行為。
- 分析主要地區的 AI 在金融科技市場的當前和預測市場規模。
- 報告中研究的主要地區國家包括亞太地區、歐洲、北美洲和世界其他地區
- AI 在金融科技市場的企業概況以及市場參與者為在快速成長的市場中生存而採取的成長策略。
- 深入分析行業的區域層面
常見問題 常見問題
第一季：全球金融科技人工智慧的現有規模與成長潛力為何？
第二季：全球金融科技人工智慧成長的驅動因素為何？
第三季：依類型區分，哪個區隔在全球金融科技人工智慧中佔有最大份額？
第四季：全球金融科技人工智慧的新興技術與趨勢為何？
第五季：哪個地區將主導全球金融科技人工智慧？
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