金融科技中的人工智慧市場規模與預測
金融科技中的人工智慧市場在 2023 年的估值約為 115 億美元，預計在預測期內（2024-2032 年）將以約 15.5% 的穩健複合年增長率增長。金融科技中人工智慧的增長受到對自動化、個人化金融服務和增強型詐欺偵測能力的需求不斷增長的推動。
金融科技中的人工智慧市場分析
金融科技中的人工智慧是資料收集、資料分析、促進和保護交易安全、提供以客戶為中心的模組以及簡化流程的一部分。此外，它還提供更好的分析、更強大的安全性、虛擬協助、聊天機器人以及洞察力。金融科技市場中的人工智慧包括不同實體（包括組織、合夥公司和個體戶）銷售的人工智慧軟體。金融科技中的人工智慧使金融科技組織能夠透過收集客戶的行為資料來預測客戶行為。近年來，由於查詢所花費的時間較少以及貨幣用途的處理更容易，金融科技組織對金融科技機構中的人工智慧技術的需求顯著增加。此外，新冠疫情改變了機構組織和客戶的行為結構，使組織能夠實施更快、更方便的流程，並推動人工智慧在金融科技領域的整合。
金融科技中的人工智慧市場趨勢
本節討論了我們的研究專家確定的影響金融科技中的人工智慧細分市場的關鍵市場趨勢。
轉型產業的解決方案類型
根據類型，市場分為服務和解決方案。由於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資料中產生重要見解，因此解決方案細分市場在預測期內呈現顯著的複合年增長率，並且預計在預測期內保持不變。市場上的公司專注於創新且有利可圖的產品和解決方案，以提高使用者對支援人工智慧技術的採用率。例如，在 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，由於市場上對信用評估和詐欺偵測等人工智慧支援服務的需求不斷增長，服務細分市場在一段時間內也出現了顯著的成長變化。
北美將在市場中佔據重要份額
2023 年，北美在全球金融科技人工智慧市場中佔據重要份額。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，該地區新創公司的數量不斷增加，企業數量也不斷增長，這都支持了金融科技市場中的人工智慧，例如，根據一家領先公司表示，加拿大約有 700 家金融科技組織，其中 18 家成立於 2020 年。此外，立法者的支持增加了個人、銀行機構和新支付供應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，個人和機構機構不斷增加的投資推動了未來市場的發展。例如，在 2021 年 3 月，基於人工智慧的金融科技產品新創公司 HighRadius 在 C 輪融資中獲得了 3 億美元。
金融科技中的人工智慧產業概覽
金融科技中的人工智慧具有競爭力，擁有眾多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影響力，例如合作夥伴關係、協議、協作、新產品發布、地域擴張以及併購。在市場上經營的一些主要參與者包括 IBM、Google、Amazon Web Services Inc.、Microsoft、HCL Technologies、HP Enterprise Development LP、Intel Corporation、SAP SE、Salesforce Inc.、CISCO System。這些參與者進行了多起併購和合作夥伴關係，以向客戶提供高科技和創新產品/技術。
金融科技中的人工智慧市場新聞
- 例如，在 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，這是一家金融科技新創公司，率先將生成式人工智慧應用於貸款業務。
金融科技中的人工智慧市場報告範圍
購買本報告的理由：
- 該研究包括經過驗證的市場規模和預測分析，並由經過驗證的主要行業專家提供。
- 該報告快速回顧了整個行業的整體表現。
- 該報告深入分析了傑出的行業同行，主要側重於關鍵業務財務、產品組合、擴張策略和最新發展。
- 詳細檢視行業中普遍存在的驅動因素、限制因素、關鍵趨勢和機會。
- 該研究全面涵蓋了跨不同區隔的市場。
- 深入分析該行業的區域層級。
客製化選項：
全球金融科技中的人工智慧可以根據需求或任何其他市場區隔進一步客製化。除此之外，UMI 理解您可能有自己的業務需求；因此，請隨時與我們聯繫以取得完全符合您需求的報告。
目錄
金融科技人工智慧市場分析（2024-2032）的研究方法
分析歷史市場、估計當前市場以及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區域金融科技人工智慧應用的三個主要步驟。 我們進行了詳盡的二級研究，以收集歷史市場數據並估計當前市場規模。 其次，我們考慮了眾多發現和假設來驗證這些見解。 此外，我們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一級訪談。 在透過一級訪談對市場數據進行假設和驗證後，我們採用了由上而下/由下而上的方法來預測完整的市場規模。 之後，我們採用市場細分和資料三角驗證方法來估計和分析行業細分市場和子細分市場的市場規模。 詳細的方法如下所述：
歷史市場規模分析
步驟 1：深入研究二級來源：
我們進行了詳細的二級研究，透過公司內部來源（如年度報告和財務報表、績效簡報、新聞稿等）以及外部來源（包括期刊、新聞和文章、政府出版物、競爭對手出版物、行業報告、第三方資料庫和其他可靠出版物）來獲得金融科技人工智慧市場的歷史市場規模。
步驟 2：市場細分：
在獲得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級分析，以收集主要區域不同細分市場和子細分市場的歷史市場見解和份額。 報告中包含主要細分市場，例如類型、部署、應用和區域。 此外，我們還進行了國家/地區層級的分析，以評估該地區測試模型的總體採用情況。
步驟 3：因素分析：
在獲得不同細分市場和子細分市場的歷史市場規模後，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，我們使用類型、部署、應用和金融科技人工智慧區域等因變數和自變數進行了因素分析。 我們對需求和供應方面的情景進行了徹底的分析，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：根據以上三個步驟的可行見解，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細分市場的市場份額。 所有需要的百分比份額分割和市場細分均使用上述二級方法確定，並透過一級訪談進行驗證。
估計與預測：對於市場估計和預測，我們為不同因素分配權重，包括驅動因素和趨勢、限制因素以及利益相關者可用的機會。 在分析這些因素後，我們應用了相關的預測技術，即由上而下/由下而上的方法，以得出全球主要市場中不同細分市場和子細分市場的 2032 年市場預測。 用於估計市場規模的研究方法包括：
- 就收入（美元）和國內主要市場中金融科技人工智慧的採用率而言，該產業的市場規模
- 所有百分比份額、分割以及市場細分和子細分的細分
- 就提供的產品而言，全球金融科技人工智慧的主要參與者。 此外，這些參與者為在快速成長的市場中競爭而採取的成長策略
市場規模和份額驗證
一級研究：與主要意見領袖 (KOL) 進行了深入訪談，包括主要區域的最高層主管（CXO/VP、銷售主管、行銷主管、營運主管、區域主管、國家/地區主管等）。 然後總結了一級研究結果，並進行了統計分析以證明所陳述的假設。 一級研究的輸入與二級研究結果相結合，從而將資訊轉化為可行的見解。
不同區域一級參與者的分割
市場工程
我們採用了資料三角驗證技術來完成整體市場估計，並得出全球金融科技人工智慧的每個細分市場和子細分市場的精確統計數據。 在研究了全球金融科技人工智慧市場的類型、部署、應用和區域中的各種參數和趨勢後，將資料分割為多個細分市場和子細分市場。
全球金融科技人工智慧市場研究的主要目標
該研究精確指出了全球金融科技人工智慧的當前和未來市場趨勢。 投資者可以獲得策略性見解，將其自由裁量權建立在研究中進行的定性和定量分析基礎上以進行投資。 當前和未來的市場趨勢決定了區域層級市場的整體吸引力，為產業參與者提供了一個利用未開發市場以從先發優勢中受益的平台。 該研究的其他量化目標包括：
- 分析金融科技人工智慧市場當前和預測的市場規模（按價值（美元）計算）。 此外，分析不同細分市場和子細分市場當前和預測的市場規模。
- 研究中的細分市場包括類型、部署、應用和區域。
- 定義和分析金融科技人工智慧的監管架構
- 分析涉及各種中介機構的價值鏈，同時分析該產業的客戶和競爭對手行為。
- 分析主要區域中金融科技人工智慧市場當前和預測的市場規模。
- 報告中研究的主要區域國家/地區包括亞太地區、歐洲、北美和世界其他地區
- 金融科技人工智慧市場的公司簡介以及市場參與者為在快速成長的市場中維持而採取的成長策略。
- 深入分析該產業的區域層級
常見問題 常見問題
Q1: 全球金融科技人工智慧目前的規模和成長潛力是什麼？
Q2：全球金融科技人工智慧成長的驅動因素有哪些？
Q3：依類型劃分，在全球金融科技AI市場中，哪個區隔佔據最大的份額？
第四季：全球金融科技人工智慧領域中，有哪些新興技術和趨勢？
Q5：哪個地區將主導全球金融科技人工智慧市場？
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