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Stratistics MRCによると、フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場は2024年に440億ドルを占め、予測期間中の年平均成長率は4.9%で、2030年には586億ドルに達する見込みである。 人工知能（AI）は、様々な金融サービスの効率性、パーソナライゼーション、セキュリティを強化することで、フィンテック業界に革命をもたらしている。 AIを搭載したアルゴリズムは膨大な量のデータを迅速に分析し、より優れたリスク評価、詐欺検出、信用スコアリング・プロセスを可能にする。 カスタマーサービスでは、AIを活用したチャットボットやバーチャルアシスタントが24時間365日のサポートを提供し、金融機関のユーザー体験を向上させ、運用コストを削減する。 また、AIアルゴリズムは市場データのパターンや傾向を特定することで取引戦略を最適化し、投資判断やポートフォリオ管理を強化します；
公認不正検査士協会（ACFE）とアナリティクスのパイオニアであるSASが実施した新しい世論調査によると、不正検知のための人工知能（AI）と機械学習（ML）の使用は昨年国際的に増加しました。
マーケット・ダイナミクス： 。
ドライバー:
より深い顧客インサイトとパーソナライゼーション。
AIは膨大な顧客データを分析し、金融行動、嗜好、リスクプロファイルを理解することができる。 これにより、フィンテック機関は金融商品やサービスをパーソナライズし、ターゲットを絞った提案を行い、顧客満足度を向上させることができる。 あなたのリスク許容度に合わせた投資アドバイスや、あなた独自の財務状況を考慮したローンの選択肢を受け取ることを想像してみてください。
抑制：。
アルゴリズムによる決定におけるバイアス。
AIアルゴリズムは、学習させたデータに存在するバイアスを永続させる可能性がある。 これは、差別的な融資慣行、不公正なリスク評価、または金融サービスからの特定の層の排除につながる可能性がある。 市場の成長を妨げるAI主導の意思決定におけるバイアスを軽減するには、慎重なデータ選択、バイアス検出技術、および継続的な監視が不可欠である。
機会：。
効率性と収益性の向上。
AIは、融資処理、不正検知、顧客サービス照会など、従来は人間の従業員が処理していた面倒な作業を自動化します。 これにより業務が効率化され、手作業によるミスが減り、人的資本がより戦略的な取り組みに集中できるようになる。 効率性の向上は、Fintech企業のコスト削減と潜在的な利益の増加につながる。 これにより、Fintech企業はリアルタイムで不正取引を検出し、金融損失を防止し、より多くの情報に基づいた信用力評価を行うことができます。
脅威：。
説明可能性と透明性の欠如。
金融機関は、信用スコアリング、投資戦略、不正検知などの重要な意思決定にAIを活用しています。 しかし、AIモデル特有の複雑性により、意思決定の背後にある根拠が顧客、規制当局、さらには内部監査人を含む利害関係者に容易に理解・説明できないブラックボックス化したプロセスがしばしば発生する。 この不透明さは、いくつかの弊害につながる可能性がある。
コビッド19の影響
COVID-19の発生は、多くの小売業者が問題に直面し続けているため、市場の成長に影響を与えた。 多くの加盟店は、潜在的な成長のために販売時点融資の代替手段を導入した。 加盟店は、銀行口座のような現在のデータを引受に利用している。 それでも、これらのプレーヤーはまた、AIベースのモデルを使用して、行われたトランザクションに基づいて、または製品の購入によって消費者の行動にアクセスしている。
サービスセグメントは予測期間中に最大になる見込み。
マネージドサービスは、フィンテックにおけるAI対応アプリの管理に役立つため、急成長が見込まれ、予測期間中、サービス分野が最大になると予想される。 フィンテックの新興企業はAIを活用して専門的なサービスを提供しており、同分野の発展を牽引すると期待されている。 不十分な顧客サービスや誤ったアドバイスは、顧客の損失につながる可能性がある。 バーチャルアシスタントやチャットボットは、リアルタイムで消費者の口座にアクセスし、パーソナライズされた提案を行い、貯蓄管理を支援することができる。 プロフェッショナル・サービスは、フィンテックが消費者に合わせた24時間365日のサポートを提供するのを支援すると同時に、誤ったアドバイスやエラー、悪質な顧客サービスの可能性を減少させるだろう。
リスク管理セグメントは予測期間中に最も高いCAGRが見込まれる。
AIアルゴリズムが機密性の高い金融データを扱い、意思決定プロセスを自動化するため、潜在的なリスクを軽減し、規制コンプライアンスを確保するためには、効果的なリスク管理の実践が不可欠である。 さらに、金融におけるAI利用をめぐる規制の精査は、データプライバシー法（GDPRなど）や金融規制（バーゼルIIIなど）の遵守を要求しており、透明性の高いAIアルゴリズムと説明責任のあるリスク管理フレームワークが必要とされており、市場の成長を後押ししている。
最大のシェアを持つ地域：。
北米は、著名なAIソフトウェアおよびシステムサプライヤー、金融機関によるAIプロジェクトへの複合投資、およびFintechソリューションにおけるほとんどのAIの採用により、予測期間中最大の市場シェアを占めると予測される。 同地域は今後数年間、この分野で大きな成長が見込まれる。 さらに、北米は多くのAIフィンテック企業のビジネスハブとして機能しており、Sidetradeのような企業は北米事業をカルガリーに置くことを選択し、市場成長を牽引している。
CAGRが最も高い地域：。
アジア太平洋地域は、政府の支援策と国内企業の急速な拡大により、フィンテック事業におけるAIの進歩のための多くの機会を生み出しているため、予測期間において最も高いCAGRを維持すると予測されている。 さらに、有力企業が事業戦略の一環として同地域の新市場に投資しており、同地域の市場成長に拍車をかけている。
同市場の主要プレーヤー
フィンテックにおける人工知能（AI）市場の主要プレイヤーとしては、Active.Ai、Amazon Web Services Inc.、Betterment Holdings、ComplyAdvantage.com、Data Minr Inc.、IBM Corporation、Intel Corporation、IPsoft Inc.、Microsoft Corporation、Narrative Science、Next IT Corporation、Onfido、Pefin Holdings LLC、Ripple Labs Inc.、Sift Science Inc.、TIBCO Software、Trifacta Software Inc.、WealthFront Inc.、Zeitgoldなどが挙げられる。
主な展開：。
2024年6月、Intel GaudiがAIコンピュートとGenAIの低コスト代替を可能にする。 コミュニティベースのソフトウェアがジェネレーティブAI（GenAI）開発を簡素化し、業界標準のイーサネット・ネットワーキングがAIシステムの柔軟な拡張を可能にする。
2024年2月、インドの新興企業であるSarvam AIは、Indic音声大規模言語モデル（LLM）をAzureに導入するためにMicrosoftと協業する。 この協業は、Sarvam AIがAzure AIとAzure Infrastructureを活用して音声LLMスタックを構築・展開できるようにすることを目的としている；
Components Covered:
– ソリューション
– サービス
– その他のコンポーネント ；
Deployment Modes Covered:
– クラウド
– オンプレミス
対象アプリケーション：
– リスク管理
– 決済& 送金
– カスタマーサービス ；
– 保険サービス
– 資産管理
– その他のアプリケーション ；
対象エンドユーザー：
-銀行・金融機関
-保険会社
-投資会社
-Fintechスタートアップ企業
-その他エンドユーザー ；
対象地域：
– 北米
o 米国
o カナダ
o メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
o UK
o Italy
o France
o Spain
o Rest of Europe
– Asia Pacific
o Japan ；
o 中国
o インド ；
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 韓国
o その他のアジア太平洋地域 ；
– 南米
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o その他の南米
– 中東 ； アフリカ
o サウジアラビア
o アラブ首長国連邦
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東・アフリカ地域
当レポートが提供するもの：
– 地域別および国別セグメントの市場シェア評価
– 新規参入企業への戦略的提言
– 2022年、2023年、2024年、2026年、2030年の市場データを網羅
– 市場動向（促進要因、制約要因、機会、脅威、課題、投資機会、
– 市場予測に基づく主要ビジネスセグメントにおける戦略的提言
– 主要な共通トレンドをマッピングした競合のランドスケープ
– 詳細な戦略、財務、最近の動向を含む企業プロファイリング
– 最新技術の進歩をマッピングしたサプライチェーントレンド
無料カスタマイズ提供:
本レポートをご利用のすべてのお客様は、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかを受け取る権利があります：
– 企業プロファイリング
o 追加市場プレイヤーの包括的なプロファイリング（最大3社）
o 主要プレイヤーのSWOT分析（最大3社）
– 地域セグメンテーション
o クライアントの関心に応じた著名な国の市場推定、予測、CAGR（注：
– 競合ベンチマーキング
o 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング。
1 エグゼクティブ・サマリー
2 序文
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データの検証
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査ソース
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件
3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 推進要因
3.3 抑制要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 アプリケーション分析
3.7 エンドユーザー分析
3.8 新興市場
3.9 コビッド19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 買い手の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル関係
5 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場（コンポーネント別
5.1 はじめに
5.2 ソリューション
5.2.1 チャットボット＆バーチャルアシスタント
5.2.2 不正検知・防止
5.2.3 信用スコアリングと融資
5.2.4 アルゴリズム取引
5.2.5 パーソナライズされたバンキング
5.3 サービス
5.3.1 マネージド・サービス
5.3.3 サポート＆メンテナンス
5.3.5 プロフェッショナル・サービス
5.3.7 エンコンパスコンサルティング
5.3.9 インプリメンテーション＆トレーニング
5.4 その他のコンポーネント
6 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場、展開モード別
6.1 導入
6.2 クラウド
6.3 オンプレミス
7 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場：用途別
7.1 はじめに
7.2 リスク管理
7.3 決済・送金
7.4 顧客サービス
7.5 保険サービス
7.6 資産管理
7.7 その他のアプリケーション
8 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場（エンドユーザー別
8.1 はじめに
8.2 銀行・金融機関
8.3 保険会社
8.4 投資会社
8.5 フィンテック新興企業
8.6 その他のエンドユーザー
9 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場、地域別
9.1 はじめに
9.2 北米
9.2.1 米国
9.2.2 カナダ
9.2.3 メキシコ
9.3 ヨーロッパ
9.3.1 ドイツ
9.3.2 イギリス
9.3.3 イタリア
9.3.4 フランス
9.3.5 スペイン
9.3.6 その他のヨーロッパ
9.4 アジア太平洋
9.4.1 日本
9.4.2 中国
9.4.3 インド
9.4.4 オーストラリア
9.4.5 ニュージーランド
9.4.6 韓国
9.4.7 その他のアジア太平洋地域
9.5 南米
9.5.1 アルゼンチン
9.5.2 ブラジル
9.5.3 チリ
9.5.4 その他の南米地域
9.6 中東・アフリカ
9.6.1 サウジアラビア
9.6.2 アラブ首長国連邦
9.6.3 カタール
9.6.4 南アフリカ
9.6.5 その他の中東・アフリカ地域
10 主要開発
10.1 契約、パートナーシップ、提携、合弁事業
10.2 買収と合併
10.3 新製品上市
10.4 事業拡大
10.5 その他の主要戦略
11 企業プロフィール
11.1 アクティブ・エーアイ
11.2 アマゾン・ウェブ・サービス
11.3 ベターメント・ホールディングス
11.4 ComplyAdvantage.com
11.5 データ・マイナー・インク
11.6 IBMコーポレーション
11.7 インテル株式会社
11.8 IPsoft Inc.
11.9 マイクロソフト株式会社
11.10 ナラティブサイエンス
11.11 株式会社ネクスト・アイティ
11.12 オンフィード
11.13 Pefin Holdings LLC
11.14 Ripple Labs Inc.
11.15 シフトサイエンス
11.16 TIBCOソフトウェア
11.17 Trifacta Software Inc.
11.18 ウェルスフロント・インク
11.19 ツァイトゴールド
表一覧
1 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望、地域別（2022-2030年） ($MN)
2 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望、コンポーネント別（2022-2030年） ($MN)
3 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望、ソリューション別（2022-2030年） ($MN)
4 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望、チャットボット・バーチャルアシスタント別 (2022-2030) ($MN)
5 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望、不正検知・防止別 (2022-2030) ($MN)
6 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望、クレジットスコアリングとレンディング別 (2022-2030) ($MN)
7 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望、アルゴリズム取引別 (2022-2030) ($MN)
8 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望、パーソナライズドバンキング別 (2022-2030) ($MN)
9 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望、サービス別 (2022-2030) ($MN)
10 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望：マネージドサービス別（2022-2030年） ($MN)
11 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望：サポート＆メンテナンス別（2022-2030年） ($MN)
12 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望：プロフェッショナルサービス別（2022-2030年） ($MN)
13 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望：エンコンパスコンサルティング別（2022-2030年） ($MN)
14 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望：実装とトレーニング別 (2022-2030) ($MN)
15 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望、その他のコンポーネント別 (2022-2030) ($MN)
16 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望、展開モード別 (2022-2030) ($MN)
17 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望、クラウド別 (2022-2030) ($MN)
18 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望：オンプレミス別（2022-2030年） ($MN)
19 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望、用途別（2022-2030年） ($MN)
20 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望：リスク管理別（2022-2030年） ($MN)
21 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望：決済・送金別（2022-2030年） ($MN)
22 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望、顧客サービス別 (2022-2030) ($MN)
23 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望、保険サービス別（2022-2030年） ($MN)
24 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望、資産管理別（2022-2030年） ($MN)
25 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望、その他の用途別（2022-2030年） ($MN)
26 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望：エンドユーザー別（2022-2030年） ($MN)
27 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望：銀行・金融機関別（2022-2030年） ($MN)
28 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望、保険会社別 (2022-2030) ($MN)
29 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望、投資会社別 (2022-2030) ($MN)
30 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望、フィンテック新興企業別 (2022-2030) ($MN)
31 フィンテックにおける人工知能（AI）の世界市場展望、その他のエンドユーザー別 (2022-2030) ($MN)
注：北米、欧州、APAC、南米、中東・アフリカ地域の表も上記と同様に表現しています。
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