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市場規模と動向
銀行業務における人工知能の世界市場規模は、2023年に198億7,000万米ドルと推定され、2024年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）31.8％で成長すると予測されている。銀行業務におけるAIの統合はこの分野を変革し、より顧客中心のアプローチを強化し、技術的な関連性を高めている。これらのシステムは業務を簡素化し、生産性の向上を通じてコストを削減し、意思決定に人間の能力を超えたデータ洞察力を活用する。さらに、インテリジェントなアルゴリズムは不正行為を迅速に検知し、数秒以内にセキュリティ対策を大幅に改善する。この革新的なテクノロジーは、効率性と安全性を最優先とするバンキング・サービスに決定的な変化をもたらします。
AIを活用したチャットボットは、顧客データを分析してパーソナライズされたレコメンデーションやサービスを提供し、バンキング体験全体を向上させることができる。例えば、2023年5月、金融業界向けの会話型人工知能ソリューションに注力する米国のKasisto社は、銀行に特化した大規模言語モデル（LLM）であるKAI-GPTを発表した。LLMを活用したカシストの生成的AIアプリケーションであるKAI Answersは、自然な会話感覚で迅速かつ正確な回答を提供し、タイムリーで文脈に応じた適切なソリューションを提供することで、第一線の銀行スタッフに利益をもたらす。
請求書の支払い、引き出し、オンライン入金など、日常的なデジタル取引の増加に伴い、銀行は不正検知方法の強化を求められている。このニーズの高まりが、銀行業務における人工知能の採用を後押ししている。人工知能は機械学習とともに、不正行為の特定、銀行システムの弱点の発見、リスクの最小化、オンライン金融活動の安全確保に重要な役割を果たす。デジタル金融への依存度が高まり、不正行為がより複雑化するにつれ、高度なAIソリューションが不可欠になる。これにより、バンキングにおける人工知能の急速な成長が促進され、デジタル取引における信頼を培うために不可欠なセキュリティとリスク管理の強化が保証される。
銀行・金融業界では、日々の膨大な取引量が、膨大なデータの収集・整理に従事する従業員を圧倒し、潜在的なミスにつながっています。AIソリューションは、データ収集と分析を合理化し、ユーザー・エクスペリエンスを大幅に向上させます。さらに、このデータは、不正行為の検出と、情報に基づいた与信判断の促進という2つの目的を果たす。AIが推進するこの効率性と正確性は、データの取り扱いを変革し、ユーザー満足度を向上させ、銀行部門におけるリスク管理の実践を促進することで、市場を前進させる。
市場の集中度と特徴
銀行業務における人工知能は、進化する機械学習アルゴリズム、豊富なビッグデータ、強化されたコンピューティング能力など、急速な技術進歩によって推進される絶え間ないイノベーションによって特徴付けられる。このイノベーションは、斬新なAIアプリケーションの出現につながり、伝統的な銀行業務を破壊し、革新的な金融サービスやソリューションの創出を促進する。例えば、2023年9月、スイスに本社を置くソフトウェア会社テメノスは、銀行向けの先駆的なセキュア・ソリューションを発表した。このソリューションは、生成型人工知能（AI）を使って顧客の銀行取引を自動的に分類する。この分類により、銀行はパーソナライズされたインサイトを提供し、デジタル・バンキング体験を向上させることができる。
銀行業界における人工知能では、合併・買収戦略は企業が技術力と市場リーチを拡大する上で極めて重要である。合併により、企業はリソースと専門知識を統合し、高度なAI技術と幅広い顧客基盤へのアクセスを獲得する。買収により、企業は特化したAIソリューションや革新的な新興企業を獲得し、製品開発を加速させ、高度な銀行サービスの提供における競争力を高めることができる。例えば、2023年11月、米国の量子ソフトウェア企業であるZapata Computing, Inc.と日本の融資会社である三井住友信託銀行は、金融時系列データをモデル化するための協業を発表した。このコラボレーションでは、量子科学によって強化された生成AIを使用する。この取り組みはZapata AIのOrquestraプラットフォーム上で行われ、産業用ジェネレーティブAIアプリケーションの作成と実装を目指す。
アルゴリズムによる偏見、プライバシー侵害、労働力の変化など、AIの潜在的な欠点に対する懸念から、規制当局の関心が高まる傾向にある。その結果、各国政府は銀行業務におけるAIの開発と利用を監督する規制の枠組みを策定しつつある。こうした規制は銀行業務における人工知能分野に大きな影響を与え、AI技術の進化や金融機関の間での受け入れの流れを形成する可能性がある。
コンポーネント・インサイト
2023年の収益シェアは56.4%で、ソリューション部門が市場を支配している。AIバンキング市場におけるソリューション・セグメントは、不正検知、顧客サービスの自動化、パーソナライズされた金融レコメンデーションなど、銀行業務における高度なAI主導ツールに対する需要の高まりにより成長を遂げている。さらに、AI技術の進歩により、特定の銀行業務ニーズに合わせてカスタマイズされた、より洗練された専門的なソリューションが提供され、効率性と正確性が向上している。さらに、銀行が近代化を目指す中で、プロセスを簡素化し、意思決定を改善し、より充実した顧客体験を提供するために、AIベースのソリューションへの投資が増加している。このように、さまざまな銀行機能でAIソリューションの採用が拡大していることが、AIバンキング市場におけるソリューションセグメントの拡大を後押ししている。
サービス分野は予測期間中、最も速い年平均成長率で拡大すると予想される。銀行は、既存のフレームワークへのAIソリューションの導入と統合において、専門家による指導とサポートの重要性を認識しつつある。AI技術がより複雑で専門的になるにつれて、カスタマイズされたコンサルティング、トレーニング、メンテナンスサービスのニーズが急増している。さらに、多くの金融機関ではAI技術に関する社内の専門知識が不足しているため、複雑な問題を解決し、特定の銀行要件に合わせてAIシステムを最適化するための外部サービスへの需要が生じている。このように、AI導入のライフサイクルを通じて包括的なサポートを提供する外部サービスへの依存が高まっていることが、AIバンキング市場におけるサービス分野の拡大を後押ししている。
アプリケーション・インサイト
2023年の市場収益シェアはリスク管理が最大を占めた。金融詐欺やサイバーセキュリティの脅威の進化に伴い、詐欺行為を迅速に検知し対応できるAIを活用した高度なリスク管理ツールが必要とされている。銀行がサービスを多様化し、より複雑な取引に取り組むにつれ、こうした行為に関連する潜在的リスクは増幅している。AIを搭載したリスク管理ツールは、包括的な分析とモデリング機能を提供し、銀行が幅広い複雑な金融商品やサービスのリスクを軽減できるよう支援します。AIを活用したソリューションが提供するリスク評価と軽減戦略の高度化は、金融セクターの潜在的な脆弱性に対する強固な保護を確保するため、リスク管理セグメントの成長をさらに後押しする。
顧客サービス部門は予測期間中に大きなCAGRを記録する。銀行部門では、パーソナライズされた効率的な顧客体験を提供することが重視されるようになっている。AIを活用したソリューションは、チャットボット、バーチャルアシスタント、音声認識システムを通じて、自動化されながらも高度にパーソナライズされた顧客サービスを提供し、個々の顧客のニーズに効果的にカスタマイズする。顧客の期待が進化し続ける中、24時間体制のサポートや迅速な問い合わせ解決に対する需要が高まっており、AIベースのカスタマーサービス・ツールは効率的にこれを提供することができる。これらのソリューションは、さまざまなコミュニケーション・チャネルを統合し、一貫性のあるユーザーフレンドリーなエクスペリエンスを保証することで、最終的に市場内の顧客サービス・セグメントの成長を促進する。
テクノロジー・インサイト
自然言語処理（NLP）が2023年の市場収益シェアで最大を占めた。銀行取引におけるデジタルチャネルへの依存の高まりにより、顧客からの問い合わせ、レビュー、ソーシャルメディアとのやり取りなどの非構造化テキストデータが急増している。自然言語処理により、銀行はこの非構造化データから貴重な洞察を抽出し、顧客の感情分析、パーソナライズされたサービスの提供、顧客のニーズや嗜好の理解を深めることができる。さらに、NLPを搭載したチャットボットやバーチャルアシスタントは、会話能力を強化し、顧客とのより自然で効果的なやり取りを可能にすることで、顧客満足度を向上させます。NLPは、文書分析、コンプライアンス・チェック、リスク評価などの様々なプロセスを自動化する上で重要であり、業務効率と精度の向上につながります。
コンピュータ・ビジョン分野は予測期間中に大きなCAGRを記録する。コンピュータ・ビジョンは、ATM、支店、オンライン取引を監視し、安全を確保するために、顔認識とビデオ分析を活用し、不正の検出と防止対策を改善することで、セキュリティ目的に広く採用されている。さらに、コンピュータ・ビジョンは、ID、小切手、フォームから情報を抽出・分析することで、書類確認プロセスを合理化し、手作業によるミスを減らし、管理作業を迅速化します。さらに、モバイルバンキングアプリへの統合により、画像認識による遠隔小切手入金などの機能が可能になり、顧客の体験が容易になります。全体として、セキュリティの強化、プロセスの自動化、ユーザー体験の向上におけるコンピュータ・ビジョンの多用途性が、銀行市場におけるAIの大幅な成長に寄与している。
企業規模の洞察
大企業セグメントは、2023年の市場収益シェアで最大を占めた。大企業は、洗練されたAI技術に大規模に投資する能力があるため、AIバンキング市場で成長を遂げている。彼らの豊富なリソースにより、リスク管理、不正検知、コンプライアンス、顧客サービスなど、多様なバンキング・ニーズを満たす包括的なAIソリューションの導入が可能になっている。さらに、これらの企業は複雑な業務と膨大なデータセットを抱えていることが多く、AIはデータ分析、自動化、意思決定のための不可欠なツールとなっており、最終的には業務効率を高め、より幅広い顧客層に高度でパーソナライズされたサービスを提供することを可能にしている。
中小企業（SMEs）セグメントは予測期間中に大きなCAGRを記録する。中小企業がAIバンキング市場の成長を目の当たりにしているのは、特定のニーズに合わせてカスタマイズされた費用対効果が高く拡張性の高いAIソリューションの利用可能性が高まっているためである。これらのソリューションにより、中小企業は顧客エンゲージメントや基本的な分析など、的を絞った目的でAI技術を活用できるようになる。AIツールがより利用しやすく、使いやすくなるにつれて、中小企業は業務効率の向上、より良い意思決定の実現、顧客とのやり取りの改善にAIツールが非常に有用であることに気づく。さらに、中小企業の機敏性により、AIイノベーションを迅速に導入し、自社の業務に適応させることが可能になり、進化する銀行セクターの中で成長を促進することができます。
地域インサイト
2023年の世界売上高で最も高いシェアを占めたのは北米であった。北米は銀行業務において強固な技術基盤と広範なデジタル化を誇っており、AI技術の導入に適した環境を作り出している。この地域では、銀行が先駆的にAIソリューションを採用し、顧客体験の向上、個別化サービスの提供、高度な分析の実施に活用している。この早期導入は、著名なAIテクノロジー・プロバイダーの存在によってさらに推進され、北米の銀行部門におけるAIの統合と成長を加速させている。さらに、北米の金融機関とハイテク企業間の革新的な取り組みや戦略的パートナーシップは、AIソリューションの急速な進化と実装を大きく後押ししている。
アジア太平洋地域は予測期間中にCAGRが大きく成長すると予測されている。アジア太平洋地域は、フィンテックセクターの成長、急速なデジタル変革、デジタルバンキングサービスへのアクセスが増加している人口の多さにより、バンキング分野におけるAIの成長を経験している。中国やインドなどのアジア太平洋地域の新興国では、革新的なフィンテック新興企業や既存の金融機関による積極的な投資によって、銀行業務におけるAIの導入が大幅に進んでいます。さらに、スマートフォンの普及が進み、この地域の多様な消費者層の間で便利で効率的な銀行サービスへの需要が高まっていることも、アジア太平洋市場全体での銀行業務におけるAI技術の採用を後押ししている。
主要企業と市場シェア
同市場に参入している主要企業には、JPモルガン・チェース、ゴールドマン・サックス、キャピタル・ワン、インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション、アマゾン・ウェブ・サービスなどがある。
JPモルガン・チェース・アンド・カンパニーは、多様なバンキングおよび金融サービスをグローバルに提供しています。テクノロジーの革新的な活用で有名なJPモルガン・チェース・アンド・カンパニーは、リスク管理、トレーディング、顧客重視のアプリケーションにAIとデータ分析を活用しています。同社の広範なネットワーク、包括的なサービス、技術的進歩は、現代の銀行部門を形成する重要なプレーヤーとして位置づけられている。
ゴールドマン・サックスは、投資銀行業務、資産運用業務、証券業務における専門知識で有名な、著名なグローバル投資銀行および金融サービス会社として地位を確立している。強力なアドバイザリー・サービスと戦略的投資で知られるゴールドマン・サックスは、トレーディング、リスク管理、資産管理ソリューションなどの分野で先進的なテクノロジーとAIも統合している。幅広い市場知識と革新的なアプローチを駆使し、ゴールドマン・サックスは金融業界の進化において重要な影響力を持ち続けている。
エヌビディア・コーポレーションとシスコシステムズ社は、銀行業務の人工知能市場における新興市場参加者の一部である。
エヌビディア・コーポレーションは、グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）と人工知能の革新で知られるテクノロジー企業である。銀行業務において、NVIDIAのGPUは高度なデータ分析、ディープラーニングアルゴリズム、計算タスクに活用され、リスク評価、不正検知、金融モデリングを強化しています。NVIDIAのAI駆動技術は、より迅速で正確なデータ分析と意思決定プロセスを可能にすることで、銀行業務を変革しています。
シスコシステムズ社は、主にネットワーク・ハードウェア、ソフトウェア、サービスで知られる世界的なテクノロジー複合企業である。バンキング分野では、金融機関向けにカスタマイズされたAIを活用したサイバーセキュリティ・ソリューションを提供している。AIと機械学習機能を活用することで、シスコシステムズ社は進化するサイバーセキュリティの脅威に対処し、機密性の高い金融データとインフラを保護する強固な防御メカニズムを提供している。同社の革新的なAI主導型ソリューションは、高度なサイバーリスクに対する銀行システムの回復力を強化し、安全で信頼性の高い銀行環境を確保することを目的としている。
銀行業界における主要な人工知能：
アマゾン・ウェブ・サービス
キャピタル・ワン
シスコシステムズ
株式会社フェアアイザック
ゴールドマン・サックス
インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
JPモルガン・チェース
エヌビディア・コーポレーション
ラピッドマイナー
SAP SE
最近の動向
2023年5月、スイスに本社を置くテメノスのソフトウェア・カンパニーは、Amazon Web Services, Inc.（AWS）と提携し、同社のアプリケーションをAWS上に統合し、Software-as-a-Service（SaaS）を通じてコアバンキング・ソリューションを提供します。この提携により、テメノス・バンキング・クラウドは、信頼性と拡張性に優れたバンキング・サービスをグローバルに提供できるようになります。AWSを活用することで、テメノスは地域間の高可用性を確保し、コストのかかる冗長インフラをオンサイトで構築することなく、データ主権のニーズを満たします。
2023年11月、Amazon Web Services, Inc.は、タイのアユダヤ銀行（Bank of Ayudhya Public Company Limited：Krungsri）が、顧客体験の向上と金融包摂の強化のためにAWSを活用していることを発表した。クルンスリはAWSを通じて革新的な企業文化を育成し、データ分析、機械学習（ML）、人工知能（AI）を活用することで、アユダヤ銀行、アユダヤ・キャピタル・サービス、クルンスリ・オートの3つのグループ企業間のコラボレーションを促進しています。
2022年9月、米国の金融サービス会社であるJPモルガン・チェース・アンド・カンパニーは、クラウドネイティブの決済テクノロジー企業であるレノバイト・テクノロジーズ・インクを買収した。この買収により、JPMorgan Chase & Co.は先進的な加盟店獲得プラットフォームを開発し、決済の近代化戦略を強化し、クラウドベースのソリューションへの移行を促進する。
銀行業務における人工知能の世界市場レポート・セグメンテーション
本レポートでは、世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、2017年から2030年までの各サブセグメントにおける最新の業界動向の分析を提供しています。この調査に関してGrand View Research社は、世界の銀行業務における人工知能市場レポートをコンポーネント、用途、技術、企業規模、地域に基づいて区分しています：
コンポーネントの展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
サービス
ソリューション
アプリケーションの展望（収益、百万米ドル、2017年～2030年）
リスク管理
カスタマーサービス
バーチャルアシスタント
ファイナンシャル・アドバイザリー
その他
技術展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
自然言語処理（NLP）
機械学習とディープラーニング
コンピュータ・ビジョン
その他
企業規模の展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
大企業
中小企業
地域別展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
ドイツ
英国
フランス
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
ラテンアメリカ
メキシコ
ブラジル
中東・アフリカ
サウジアラビア王国（KSA）
アラブ首長国連邦
南アフリカ
第1章 方法と範囲
市場セグメンテーションと調査範囲
調査方法
情報収集
情報・データ分析
調査方法
1.5. 調査範囲と前提条件
1.6. 市場形成と検証
1.7. 国別セグメントシェア算出
データソース一覧
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1.市場展望
2.2. セグメント別展望
競合他社の洞察
第3章 銀行業務におけるAI銀行業務におけるAI市場の変数、動向、スコープ
市場系統の展望
市場ダイナミクス
3.2.1.市場促進要因分析
市場阻害要因分析
3.2.3. 業界の課題
銀行業におけるAI市場分析ツール
3.3.1. 業界分析 – ポーターの分析
サプライヤーの交渉力
買い手の交渉力
3.3.1.3. 代替の脅威
3.3.1.4. 新規参入による脅威
競合他社との競争
PESTEL分析
3.3.2.1.政治情勢
経済・社会情勢
3.3.2.3. 技術的ランドスケープ
第4章.銀行業務におけるAI市場：構成要素の推定と動向分析
4.1 セグメントダッシュボード
4.2 銀行業務におけるAI市場：コンポーネントの動向分析、2023年・2030年（百万米ドル）
4.3 サービス
銀行業務におけるサービスAI市場：2017年～2030年の収益予測と予測（USD Million）
4.4 ソリューション
銀行業務におけるソリューションAI市場の収益予測と予測、2017年～2030年（USD Million）
第5章 銀行業務におけるAI銀行業務におけるAI市場：用途別推定と動向分析
5.1 セグメントダッシュボード
5.2 銀行業務におけるAI市場：アプリケーションの動向分析、2023年〜2030年（百万米ドル）
5.3 リスク管理
銀行業務におけるリスク管理AI市場：2017年〜2030年の収益予測および予測（USD Million）
5.4 顧客サービス
銀行業務における顧客サービスAI市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
5.5 バーチャルアシスタント
銀行業務におけるバーチャルアシスタントAI市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
5.6 金融アドバイザリー
銀行業務における金融アドバイザリーAI市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
5.7 その他
銀行業務におけるその他のAI市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
第6章 銀行業務におけるAI銀行業務におけるAI市場：技術推計と動向分析
6.1 セグメントダッシュボード
6.2 銀行業務におけるAI市場：技術動向分析、2023年〜2030年（百万米ドル）
6.3 自然言語処理（NLP）
銀行業務における自然言語処理（NLP）AI市場の収益予測および予測、2017年〜2030年（USD Million）
6.4 機械学習とディープラーニング
銀行業務における機械学習＆ディープラーニングAI市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
6.5 コンピュータビジョン
銀行業務におけるコンピュータビジョンAI市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
6.6. その他
銀行業務におけるその他のAI市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD百万ドル）
第7章 銀行業務におけるAI銀行業務におけるAI市場：構成要素の推定と動向分析
7.1 セグメントダッシュボード
7.2 銀行業務におけるAI市場：コンポーネントの動向分析、2023年〜2030年（百万米ドル）
7.3 大企業
大企業の銀行業務におけるAI市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
7.4 中小企業
中小企業の銀行業務におけるAI市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
第8章 銀行業務におけるAI銀行業務におけるAI市場：地域別推計と動向分析
8.1.銀行業務におけるAI市場シェア（地域別）：2023年・2030年（百万米ドル
8.2 北米
8.2.1.北米の銀行業務におけるAI市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
8.2.2. 米国
8.2.2.1.米国銀行業務におけるAI市場の推定と予測、2017年～2030年 （百万米ドル）
カナダ
カナダの銀行業務におけるAI市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
8.3 欧州
欧州の銀行業務におけるAI市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
8.3.2. 英国
8.3.2.1.英国銀行業務におけるAI市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
8.3.3. ドイツ
ドイツの銀行業務におけるAI市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
8.3.4. フランス
フランスの銀行業務におけるAI市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
8.4 アジア太平洋地域
アジア太平洋地域の銀行業務におけるAI市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
8.4.2. 中国
8.4.2.1.中国の銀行業務におけるAI市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
日本
日本の銀行業務におけるAI市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
インド
インドの銀行業務におけるAI市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
8.4.5. 韓国
韓国の銀行業務におけるAI市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
8.4.6. オーストラリア
オーストラリア 銀行業務におけるAI市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
8.5 中南米
中南米の銀行業務におけるAI市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
8.5.2. ブラジル
8.5.2.1.ブラジルの銀行業務向けAI市場の推定と予測、2017年～2030年 （百万米ドル）
メキシコ
メキシコの銀行業務におけるAI市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
中東・アフリカ
中東・アフリカの銀行業務向けAI市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
KSA
8.6.2.1.KSAの銀行業務向けAI市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
アラブ首長国連邦 8.6.3.
UAEの銀行業務向けAI市場の推定と予測、2017年～2030年（USD百万ドル）
8.6.4. 南アフリカ
南アフリカの銀行業務におけるAI市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
第9章 競争環境
9.1 企業の分類
9.2 各社の市場ポジショニング
9.3 参入企業の概要
9.4 財務パフォーマンス
9.5 製品ベンチマーク
9.6 企業ヒートマップ分析
9.7. 戦略マッピング
9.7.1. 事業拡大
9.7.2. 合併・買収
9.7.3. パートナーシップと提携
9.7.4. 新製品上市
9.7.5. 研究開発
9.8. 企業プロフィール
9.8.1.アマゾン・ウェブ・サービス
9.8.1.1. 参加企業の概要
9.8.1.2. 財務パフォーマンス
9.8.1.3. 製品ベンチマーク
9.8.1.4. 最近の動向
9.8.2. キャピタル・ワン
9.8.2.1.参加企業の概要
9.8.2.2. 財務実績
9.8.2.3. 製品ベンチマーク
9.8.2.4. 最近の動向
シスコシステムズ
9.8.3.1. 参入企業の概要
9.8.3.2. 財務業績
9.8.3.3. 製品ベンチマーク
9.8.3.4. 最近の動向
9.8.4. フェアアイザック（フィコ）
9.8.4.1. 参加企業の概要
9.8.4.2. 財務パフォーマンス
9.8.4.3. 製品ベンチマーク
最近の動向
9.8.5. ゴールドマン・サックス
9.8.5.1 参加企業の概要
9.8.5.2. 財務パフォーマンス
9.8.5.3. 製品ベンチマーク
9.8.5.4. 最近の動向
9.8.6. インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
9.8.6.1. 参加企業の概要
9.8.6.2. 財務パフォーマンス
9.8.6.3. 製品ベンチマーク
9.8.6.4. 最近の動向
9.8.7. JPモルガン・チェース・アンド・カンパニー
9.8.7.1. 参加企業の概要
9.8.7.2. 財務パフォーマンス
9.8.7.3. 製品ベンチマーク
9.8.7.4. 最近の動向
9.8.8. エヌビディア・コーポレーション
9.8.8.1. 参加企業の概要
9.8.8.2. 財務パフォーマンス
9.8.8.3. 製品ベンチマーク
9.8.8.4. 最近の動向
ラピッドマイナー
9.8.9.1. 参入企業の概要
9.8.9.2. 財務パフォーマンス
9.8.9.3. 製品ベンチマーク
9.8.9.4. 最近の動向
9.8.10. SAP SE
9.8.10.1. 参加企業の概要
9.8.10.2. 財務パフォーマンス
9.8.10.3. 製品ベンチマーク
9.8.10.4. 最近の動向
テーブル一覧
表1 銀行業務におけるAIの世界市場、コンポーネント別、2017年～2030年（百万米ドル）
表2 銀行業務におけるAIの世界市場：アプリケーション別、2017年～2030年（USD Million）
表3 銀行業務におけるAIの世界市場：技術別、2017年～2030年（百万米ドル）
表4 銀行業務におけるAIの世界市場：企業規模別、2017年～2030年（百万米ドル）
表5 銀行業務におけるAIの世界市場：地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表6 北米のバンキングにおけるAI市場：国別、2017年～2030年（USD Million）
表7 ヨーロッパのバンキングにおけるAI市場：国別、2017年～2030年（USD Million）
表8 アジア太平洋地域のバンキングにおけるAI市場：国別、2017年～2030年（百万米ドル）
表9 ラテンアメリカのバンキングにおけるAI市場：国別、2017年～2030年（百万米ドル）
表10 MEAのバンキングにおけるAI市場：国別、2017年～2030年（百万米ドル）
表11 新製品／サービスを発売する主要企業
表12 M&Aに取り組む主要企業
表13 研究開発に取り組む主要企業
表14 事業拡大に取り組む主要企業
図表一覧
図1 情報調達
図2 一次調査のパターン
図3 市場調査アプローチ
図4 バリューチェーンに基づくサイジングと予測
図5 市場シェア評価のためのQFDモデリング
図6 親市場分析
図7 市場形成と検証
図8 銀行業務におけるAI市場のスナップショット
図9 銀行業務におけるAI市場セグメントスナップショット
図10 銀行業務におけるAI市場の競争環境スナップショット
図11 市場調査プロセス
図12 市場促進要因の関連性分析（現在と将来への影響）
図13 市場阻害要因の関連性分析（現在と将来への影響）
図14 銀行業務におけるAI市場：コンポーネント展望の要点（百万米ドル）
図15 銀行業務におけるAI市場：2023年と2030年のコンポーネントの動き分析（百万米ドル）
図16 銀行業務におけるサービスAI市場：2017年～2030年の収益予測（百万米ドル）
図17 銀行業務におけるソリューションAI市場：収益推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図18 銀行業務におけるAI市場アプリケーション展望の要点（USD Million）
図19 銀行業務におけるAI市場：アプリケーションの動き分析 2023年・2030年 （百万米ドル）
図20 銀行業務におけるリスク管理AI市場：2017年～2030年の収益予測（百万米ドル）
図21 銀行業務における顧客サービスAI市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
図22 銀行業務におけるバーチャルアシスタントAI市場の収益推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図23 銀行業務における財務アドバイザリーAI市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
図24 銀行業務におけるその他のAI市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
図25 銀行業務におけるAI市場：技術展望の要点（USD Million）
図26 銀行業務におけるAI市場：2023年および2030年の技術動向分析（百万米ドル）
図27 銀行業務における自然言語処理（NLP）AI市場：2017年～2030年の収益予測（USD Million）
図28 銀行業務における機械学習・ディープラーニングAI市場の収益推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図29 銀行業務におけるコンピュータビジョンAI市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
図30 銀行業務におけるAI市場：企業規模の展望の要点（USD Million）
図31 銀行業務におけるAI市場：企業規模の動向分析 2023年・2030年 （百万米ドル）
図32 銀行業務における大企業のAI市場：2017年～2030年の収益予測（百万米ドル）
図33 中小企業の銀行業務におけるAI市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
図34 地域市場主なポイント
図35 銀行業務におけるAI市場：地域別展望、2023年・2030年、百万米ドル
図36 北米の銀行業務におけるAI市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
図37 米国の銀行業務におけるAI市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
図38 カナダの銀行業務におけるAI市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図39 欧州の銀行業務におけるAI市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
図40 イギリスの銀行業務におけるAI市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図41 ドイツの銀行業務におけるAI市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図42 フランスの銀行業務におけるAI市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図43 アジア太平洋地域の銀行業務におけるAI市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
図44 日本の銀行業務におけるAI市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
図45 中国 銀行業務におけるAI市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
図46 インドの銀行業務におけるAI市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図47 韓国 銀行業務におけるAI市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
図48 オーストラリアの銀行業務におけるAI市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図49 中南米の銀行業務におけるAI市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
図50 ブラジル 銀行業務におけるAI市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
図51 メキシコの銀行業務におけるAI市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
図52 MEAの銀行業務におけるAI市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
図53 KSAの銀行業務におけるAI市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
図54 UAE 銀行業におけるAI市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
図55 南アフリカの銀行業務におけるAI市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図56 戦略フレームワーク
図57 企業の分類
