Анализ объема, доли и тенденций глобального рынка ИИ в финансах – обзор отрасли и прогноз до 2032 года

ИИ в финансовом рынке

• Объем мирового рынка искусственного интеллекта в сфере финансов оценивался в 35,72 млрд долларов США в 2024 году и, как ожидается , достигнет 266,70 млрд долларов США к 2032 году при среднегодовом темпе роста 28,57% в течение прогнозируемого периода.
• Рост рынка во многом обусловлен растущим внедрением технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в финансовом секторе, что обеспечивает автоматизацию, предиктивную аналитику и улучшенное принятие решений в банковских, страховых и инвестиционных услугах.
• Кроме того, растущий спрос на персонализированный клиентский опыт, эффективное управление рисками, выявление мошенничества и соблюдение нормативных требований побуждает финансовые учреждения интегрировать решения на основе ИИ. Сочетание этих факторов ускоряет внедрение ИИ в финансовую сферу, тем самым значительно стимулируя расширение рынка.

ИИ в анализе финансового рынка

• ИИ в финансах охватывает такие технологии, как машинное обучение, обработка естественного языка, роботизированная автоматизация процессов и предиктивная аналитика, которые оптимизируют финансовые операции, улучшают взаимодействие с клиентами и повышают эффективность управления рисками.
• Растущее внедрение инструментов на основе искусственного интеллекта обусловлено в первую очередь потребностью в операционной эффективности, аналитической информации на основе данных, усилении безопасности и преобразовании традиционных финансовых услуг в более интеллектуальные, автоматизированные и ориентированные на клиента решения.
• Северная Америка доминировала на финансовом рынке ИИ с долей в 43% в 2024 году благодаря быстрому внедрению решений на основе ИИ в банковском, страховом и финтех-секторах.
• Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион станет самым быстрорастущим регионом на рынке ИИ в финансах в течение прогнозируемого периода благодаря быстрой цифровизации, росту располагаемых доходов и расширению финтех-экосистем в таких странах, как Китай, Япония и Индия.
• В 2024 году сегмент облачных решений занял лидирующие позиции на рынке, заняв 75,5% рынка благодаря масштабируемости, экономической эффективности и простоте интеграции с аналитическими платформами на базе ИИ. Облачные решения на базе ИИ в сфере финансов позволяют организациям оптимизировать операции, обеспечить удаленный доступ и оптимизировать процесс принятия решений в режиме реального времени, не неся больших затрат на ИТ-инфраструктуру.

Область применения отчета и ИИ в сегментации финансового рынка

ИИ в тенденциях финансового рынка

Растущее использование предиктивной аналитики на основе ИИ в финансах

• Внедрение предиктивной аналитики на основе ИИ становится преобразующей тенденцией в финансовом секторе, позволяя учреждениям принимать более обоснованные решения, оптимизировать управление рисками и прогнозировать рыночные колебания с большей точностью. Финансовые организации используют алгоритмы ИИ для анализа больших объемов данных в режиме реального времени, получая тем самым предиктивную информацию, которая улучшает инвестиционные стратегии и качество обслуживания клиентов.
• Например, JPMorgan Chase успешно использует искусственный интеллект посредством моделей в своих операциях по управлению рисками для прогнозирования дефолтов по кредитам и выявления потенциальных угроз для кредитных портфелей. Аналогичным образом, Goldman Sachs внедряет предиктивную аналитику на основе ИИ на торговых платформах для повышения точности прогнозов и оптимизации процессов принятия инвестиционных решений.
• Растущая зависимость от предиктивной аналитики позволяет финансовым компаниям перейти от описательной отчетности к проактивному принятию решений. Используя исторические данные и данные в режиме реального времени, эти учреждения могут прогнозировать будущее поведение рынка, разрабатывать стратегии, избегающие риска, и использовать новые возможности роста в условиях меньшей неопределенности.
• Предиктивное моделирование на основе искусственного интеллекта также улучшает выявление случаев мошенничества и сегментацию клиентов. Банки и страховые компании всё чаще используют эти системы для выявления потенциальных мошеннических действий до их совершения, одновременно предлагая персонализированные финансовые продукты, основанные на прогнозах поведения клиентов.
• Кроме того, предиктивная аналитика способствует соблюдению нормативных требований, выявляя подозрительную деятельность в соответствии с меняющимися требованиями международного финансового регулирования. Этот проактивный подход снижает риски и укрепляет доверие между финансовыми учреждениями и их клиентами.
• Подводя итог, можно сказать, что растущее использование предиктивной аналитики на основе искусственного интеллекта меняет финансовый ландшафт, расширяя возможности прогнозирования, совершенствуя процесс принятия решений и совершенствуя клиентоориентированные стратегии. Эта тенденция гарантирует, что анализ данных останется краеугольным камнем роста и конкурентоспособности в финансовой сфере.

ИИ в динамике финансового рынка

Водитель

Спрос на автоматизацию и эффективность финансовых операций

• Растущий спрос на автоматизацию и операционную эффективность является основным фактором развития ИИ в сфере финансов. Финансовые учреждения сталкиваются с необходимостью обработки огромных объёмов данных, оптимизации рабочих процессов и снижения операционных расходов, обеспечивая при этом более быстрые и точные процессы в различных сервисах.
• Например, помощник Bank of America на базе искусственного интеллекта «Эрика» автоматизировал значительную часть операций по обслуживанию клиентов, предоставив миллионам клиентов быстрый и эффективный доступ к финансовой информации и рекомендациям. Это демонстрирует, как ИИ способствует повышению эффективности бэк-офиса и внедрению инноваций в сфере взаимодействия с клиентами.
• Технологии искусственного интеллекта помогают компаниям оптимизировать повторяющиеся функции, такие как подача заявок на кредиты, отчётность о соответствии требованиям, мониторинг транзакций и управление портфелями. Автоматизируя эти процессы, финансовые учреждения могут сократить трудоёмкие задачи, одновременно повышая точность и масштабируемость в критически важных областях своей деятельности.
• Внедрение цифровых помощников на базе искусственного интеллекта, алгоритмов машинного обучения и роботизации процессов также позволило учреждениям перенаправить человеческие ресурсы на выполнение более важных функций. Этот сдвиг напрямую повышает производительность и организационную эффективность как на уровне предприятий, так и на уровне потребителей.
• В целом, спрос на автоматизацию усиливает внедрение ИИ в финансовую сферу, обеспечивая более быстрое принятие решений, снижение затрат и повышение удовлетворенности клиентов. Этот фактор гарантирует долгосрочную ценность, поскольку финансовый сектор продолжает фокусироваться на гибкости, прозрачности и конкурентоспособности в экономике, основанной на данных.

Сдержанность/Вызов

Конфиденциальность данных и соблюдение нормативных требований

• Существенным ограничением для применения ИИ на финансовом рынке является проблема конфиденциальности данных и обеспечения соответствия меняющимся нормативным требованиям. Финансовые учреждения активно используют конфиденциальную информацию о клиентах и ​​транзакциях, требующую строгих мер защиты от неправомерного использования, несанкционированного доступа и системных уязвимостей.
• Например, несколько европейских банков подверглись проверке в соответствии с Общим регламентом по защите данных (GDPR) за внедрение решений на основе ИИ без обеспечения соблюдения законов об обработке данных и согласии. Аналогичным образом, финансовые учреждения США постоянно находятся под надзором федеральных и региональных регулирующих органов, что делает внедрение ИИ более сложным и ресурсоёмким.
• Использование предиктивной аналитики и машинного обучения предполагает сбор и анализ больших наборов данных, что часто вызывает опасения клиентов по поводу безопасности данных и потенциальной предвзятости моделей принятия решений. Любая утечка или ненадлежащее управление информацией может нанести ущерб репутации организации и привести к серьёзным штрафам в соответствии со строгими правилами.
• Кроме того, глобальный характер финансовых услуг усложняет соблюдение требований, поскольку в разных юрисдикциях действуют разные законы об управлении данными, что требует от финансовых компаний внедрения региональных практик управления ИИ. Это увеличивает стоимость и сложность безопасного и ответственного внедрения ИИ.
• В результате, несмотря на существенные преимущества внедрения ИИ в сфере финансов, проблемы с защитой конфиденциальности и соблюдением нормативных требований продолжают препятствовать его полномасштабному внедрению. Решение этой проблемы потребует более эффективного управления, прозрачных моделей ИИ и сотрудничества между регулирующими органами и представителями отрасли для баланса между инновациями и обязательствами по соблюдению нормативных требований.

ИИ в сфере финансового рынка

Рынок сегментирован по типу продукта, технологии, типу развертывания, области применения и конечному пользователю.

• По типу продукта

По типу продукта рынок ИИ в финансах сегментируется на алгоритмическую торговлю, ERP и финансовые системы, чат-боты и виртуальные помощники, автоматизированные решения для сверки, интеллектуальную обработку документов, программное обеспечение для управления рисками и соответствия (GRC), программное обеспечение для автоматизации обработки дебиторской и кредиторской задолженности, робо-консультантов, системы управления расходами, платформы автоматизации соответствия и инструменты андеррайтинга. Среди них алгоритмическая торговля доминировала на рынке в 2024 году, составляя наибольшую долю выручки благодаря своей способности обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени и принимать высокоэффективные торговые решения с малой задержкой. Финансовые учреждения активно используют алгоритмическую торговлю для оптимизации инвестиционных стратегий, снижения человеческого фактора и получения конкурентного преимущества на волатильных рынках, что делает ее краеугольным камнем финансовых операций, управляемых ИИ.

Прогнозируется, что сегмент робо-консультантов будет демонстрировать самые быстрые темпы роста в период с 2025 по 2032 год, что обусловлено растущим внедрением цифровых инструментов управления капиталом среди миллениалов и розничных инвесторов. Робо-консультанты обеспечивают недорогое автоматизированное управление портфелями, делая финансовые услуги доступными для малообеспеченных групп населения. Ожидается, что растущий спрос на персонализированные инвестиционные стратегии в сочетании с консультационными функциями на основе искусственного интеллекта, такими как динамическая ребалансировка и налоговая оптимизация, ускорит внедрение робо-консультантов во всем мире.

• По технологии

В зависимости от технологий рынок сегментирован на генеративный ИИ, обработку естественного языка (NLP), предиктивную аналитику и другие. В 2024 году предиктивная аналитика доминировала на рынке, чему способствовала её важнейшая роль в моделировании рисков, кредитном скоринге и финансовом прогнозировании. Банки и страховые компании используют предиктивные модели для повышения эффективности обнаружения мошенничества, оптимизации инвестиционных решений и прогнозирования поведения клиентов. Способность предиктивной аналитики преобразовывать структурированные и неструктурированные финансовые данные в полезную информацию сделала её незаменимой в различных финансовых операциях.

Ожидается, что сегмент генеративного ИИ будет расти самыми быстрыми темпами в период с 2025 по 2032 год, поскольку он революционизирует автоматизацию процессов и взаимодействие с клиентами в сфере финансов. Инструменты генеративного ИИ внедряются для создания интеллектуальных отчетов, создания диалоговых финансовых помощников и улучшения процесса адаптации клиентов. Его потенциал для предоставления гиперперсонализированных финансовых продуктов, моделирования сценариев рисков и повышения операционной эффективности делает генеративный ИИ самой преобразующей технологией для будущего финансовых услуг.

• По типу развертывания

По типу развертывания рынок сегментируется на локальные и облачные решения. В 2024 году сегмент облачных решений занимал наибольшую долю рынка — 75,5%, что обусловлено его масштабируемостью, экономической эффективностью и простотой интеграции с аналитическими платформами на базе ИИ. Облачные решения на основе ИИ в сфере финансов позволяют организациям оптимизировать операции, обеспечить удаленный доступ и улучшить процесс принятия решений в режиме реального времени, избегая значительных затрат на ИТ-инфраструктуру.

Между тем, ожидается, что сегмент локального развертывания будет демонстрировать самые высокие темпы роста, поскольку нормативные требования и требования к конфиденциальности данных в высокочувствительных финансовых средах вынуждают организации поддерживать собственную инфраструктуру. Крупные финансовые учреждения и организации, регулируемые государством, предпочитают локальные решения для обеспечения более высокого контроля над безопасностью, соответствием требованиям и критически важными приложениями, особенно в регионах со строгими законами о суверенитете данных.

• По применению

По области применения рынок сегментируется на выявление мошенничества, управление рисками, анализ тенденций, финансовое планирование и прогнозирование. В 2024 году на рынке доминировало выявление мошенничества, чему способствовало усложнение кибератак, кражи личных данных и финансовых преступлений. Системы обнаружения мошенничества на основе искусственного интеллекта используют обнаружение аномалий в режиме реального времени, мониторинг транзакций и поведенческую аналитику, значительно сокращая количество ложных срабатываний и одновременно защищая как активы клиентов, так и репутацию организаций.

Прогнозируется, что сегмент финансового планирования будет демонстрировать самые быстрые темпы роста в период с 2025 по 2032 год, поскольку потребители и компании всё чаще используют инструменты на базе ИИ для управления личными финансами, пенсионными планами и корпоративным бюджетом. Эти платформы используют алгоритмы ИИ для предоставления персонализированных консультаций, автоматизации сбережений и оптимизации налогового планирования, делая финансовое планирование более доступным и точным. Растущий спрос на услуги роботизированных консультантов и демократизированное управление финансами дополнительно стимулирует развитие этого сегмента.

• Конечным пользователем

По типу конечного пользователя рынок сегментируется на банковское дело, страхование, инвестиции и управление активами, финтех и рынки капитала/регтех. Наибольшая доля рынка в 2024 году пришлась на банковский сектор, что объясняется широким внедрением ИИ в корпоративном, розничном и инвестиционном банкинге. ИИ играет важную роль в улучшении качества обслуживания клиентов благодаря чат-ботам, оптимизации процессов кредитования и внедрению надежных механизмов обнаружения мошенничества. Раннее внедрение ИИ в банковском секторе и значительные расходы на ИТ закрепили его доминирующее положение на финансовом рынке.

Ожидается, что сегмент финтеха будет расти самыми быстрыми темпами в прогнозируемый период благодаря стремительному развитию инноваций и спросу на решения на основе ИИ в сфере блокчейна, криптовалют и платформ P2P-кредитования. Стартапы и компании, работающие в цифровой среде, активно интегрируют ИИ для оценки кредитоспособности, верификации клиентов и платежей в режиме реального времени, что позволяет им предлагать более эффективные и масштабируемые финансовые услуги. Прорывной подход финтеха и его ориентация на недостаточно охваченные рынки делают его самой быстрорастущей категорией конечных пользователей в экосистеме ИИ-финансов.

ИИ в региональном анализе финансового рынка

• Северная Америка доминировала на финансовом рынке ИИ с наибольшей долей выручки в 43% в 2024 году благодаря быстрому внедрению решений на основе ИИ в банковском, страховом и финтех-секторах.
• Мощная технологическая инфраструктура региона, высокие возможности расходов на ИТ и благоприятная нормативная поддержка инноваций в области ИИ способствуют широкому внедрению технологий в финансовых учреждениях.
• Растущий спрос на услуги по выявлению мошенничества, алгоритмической торговле и роботизированным консультационным услугам продолжает способствовать внедрению ИИ в потребительские и корпоративные финансовые приложения.

ИИ в анализе финансового рынка США

В 2024 году на США пришлась наибольшая доля выручки в Северной Америке, чему способствовало раннее внедрение ИИ в корпоративном банкинге, управлении инвестициями и страховании. Финансовые учреждения США активно используют ИИ для управления рисками, персонализированных финансовых услуг и цифровых консультационных платформ. Значительное присутствие лидеров в области технологий ИИ, таких как IBM, Microsoft и Google, в сочетании с ростом инвестиций в финтех-стартапы, дополнительно ускоряет рост рынка. Особое внимание к соблюдению нормативных требований и защите данных потребителей также способствует внедрению ИИ для решений по управлению, управлению рисками и обеспечению соответствия требованиям.

Европейский ИИ в анализе финансового рынка

Ожидается, что рынок ИИ в финансовой сфере в Европе будет расти стабильными среднегодовыми темпами в течение прогнозируемого периода, чему будет способствовать эффективная нормативная база, такая как GDPR, и растущая роль ИИ в обеспечении соответствия требованиям и предотвращении мошенничества. Растущее внедрение ИИ в цифровом банкинге, автоматизации страхования и роботизированных консультационных услугах трансформирует европейскую финансовую экосистему, поскольку потребители проявляют высокий интерес к персонализированным решениям для финансового планирования на основе ИИ. Дополнительным стимулом для развития рынка служат растущая экосистема финтеха и государственные инициативы, поддерживающие исследования и внедрение ИИ в сфере финансовых услуг.

Анализ рынка финансов в Великобритании с помощью искусственного интеллекта

Ожидается, что в Великобритании будет наблюдаться значительный рост использования ИИ в сфере финансов, чему будет способствовать мощный финтех-центр в Лондоне и широкое внедрение ИИ в инвестиционном банкинге и управлении активами. Финансовые учреждения интегрируют ИИ для оптимизации торговли, соблюдения нормативных требований и автоматизированного взаимодействия с клиентами. Растущие угрозы кибербезопасности и требования регулирующих органов также стимулируют внедрение решений по выявлению мошенничества на основе ИИ.

Анализ финансового рынка в Германии с помощью ИИ

Рынок искусственного интеллекта в финансовой сфере Германии демонстрирует устойчивый рост, чему способствуют сильный банковский сектор и развитая промышленная экономика. Немецкие банки и страховщики уделяют особое внимание автоматизации соблюдения нормативных требований на основе ИИ, оптимизации процессов и персонализированным инструментам взаимодействия с клиентами. Акцент на цифровых инновациях в сочетании с высоким уровнем осведомленности о безопасности данных и конфиденциальности продолжает укреплять внедрение ИИ в финансовых учреждениях.

Азиатско-Тихоокеанский регион: ИИ в анализе финансового рынка

Прогнозируется, что рынок ИИ в сфере финансов в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет расти самыми быстрыми темпами в период с 2025 по 2032 год, чему будут способствовать стремительная цифровизация, рост располагаемых доходов и расширение финтех-экосистем в таких странах, как Китай, Япония и Индия. Расширение государственных инициатив, продвигающих безналичную экономику и интеллектуальную финансовую инфраструктуру, способствует масштабному внедрению ИИ в банковской сфере, страховании и платежных системах. Азиатско-Тихоокеанский регион также становится центром финтех-инноваций на основе ИИ: стартапы и опытные игроки интегрируют ИИ в блокчейн-платформы, системы кредитования и услуги робо-консультантов.

Японский ИИ в анализе финансового рынка

Применение искусственного интеллекта на финансовом рынке Японии набирает обороты благодаря развитой цифровой инфраструктуре страны, быстрому внедрению автоматизации и спросу на высокотехнологичные финансовые решения. В стране особое внимание уделяется ИИ для предотвращения мошенничества, автоматизации торговли и клиентоориентированных банковских решений. Старение населения также обуславливает потребность в услугах консультирования и финансового планирования на базе ИИ для управления пенсионными и инвестиционными потребностями.

Анализ китайского ИИ на финансовом рынке

В 2024 году Китай обеспечил наибольшую долю выручки рынка в Азиатско-Тихоокеанском регионе благодаря развитию финтех-индустрии, мощной государственной поддержке развития ИИ и растущему использованию потребителями мобильных финансовых услуг. Страна лидирует в области приложений ИИ для цифровых платежей, платформ роботизированного консультирования и обнаружения мошенничества, получая поддержку таких технологических гигантов, как Alibaba, Tencent и Baidu. Стремительная урбанизация, рост среднего класса и стремление к развитию «умных городов» продолжают стимулировать масштабное внедрение ИИ в сфере финансов.

Доля ИИ на финансовом рынке

Внедрение ИИ в финансовую отрасль в первую очередь осуществляют хорошо зарекомендовавшие себя компании, в том числе:

• Scienaptic AI (США)
• Zest AI (США)
• HighRadius (США)
• Workiva (США)
• Oracle (США)
• Мультивью (США)
• Брайтерион (США)
• Стампли (США)
• Теменос (Швейцария)
• Апстарт (США)
• WorkFusion (США)
• Accenture (Ирландия)
• Amazon Web Services (AWS) (США)
• FICO (США)
• Microsoft (США)
• NVIDIA (США)
• Salesforce (США)
• SAP (Германия)

Последние разработки в области глобального ИИ на финансовом рынке

• В мае 2025 года нью-йоркский финтех-стартап Affiniti представил финансовых агентов на базе искусственного интеллекта, специально разработанных для малого и среднего бизнеса (СМБ). Эти цифровые помощники управляют комплексными финансовыми операциями, включая банковские операции, оплату счетов и аналитику продаж. Сосредоточившись на таких отраслях, как здравоохранение и автомобилестроение, Affiniti стремится демократизировать финансовую экспертизу, позволяя СМБ принимать решения на основе данных без необходимости содержать обширные внутренние финансовые команды. Этот шаг позиционирует Affiniti как значимого игрока в секторе финансирования СМБ, устраняя критический пробел в доступных инструментах для управления финансами.
• В апреле 2025 года IBM усовершенствовала свои решения для обнаружения мошенничества на основе ИИ, интегрировав модели машинного обучения, способные выявлять подозрительную деятельность и потенциальные риски мошенничества в финансовых транзакциях. Анализируя большие наборы данных, эти модели ИИ способны распознавать закономерности, которые могут указывать на мошенническое поведение, позволяя финансовым учреждениям принимать упреждающие меры для предотвращения финансовых преступлений. Это усовершенствование подчёркивает стремление IBM использовать ИИ для повышения безопасности и соблюдения требований в финансовом секторе.
• В феврале 2025 года компания HighRadius, ведущий поставщик финансовых решений на базе искусственного интеллекта, представила передовые инструменты управления казначейством, включающие предиктивную аналитику и возможности принятия решений в режиме реального времени. Эти инструменты направлены на оптимизацию процессов прогнозирования денежных потоков, управления ликвидностью и обеспечения соответствия требованиям для казначейских отделов. Используя искусственный интеллект, HighRadius повышает точность и эффективность казначейских операций, позволяя организациям оптимизировать свои финансовые стратегии и снижать риски.
• В июне 2023 года компания Ramp, занимающаяся автоматизацией финансов, приобрела Cohere.io, платформу поддержки клиентов на базе искусственного интеллекта. Опыт Cohere.io в области генеративного искусственного интеллекта и машинного обучения позволяет Ramp расширить свои предложения, такие как анализ цен поставщиков на основе GPT и автоматизированная помощь в ведении бухгалтерского учета. Это приобретение укрепляет позиции Ramp в сфере автоматизации финансов за счет интеграции передовых возможностей искусственного интеллекта, что повышает операционную эффективность и качество поддержки клиентов.
• В марте 2023 года компания Bayesia, пионер в области байесовских сетей, заключила партнерское соглашение с Causality Link, чтобы предложить аналитику на основе искусственного интеллекта для принятия финансовых решений. Это сотрудничество сочетает в себе опыт Bayesia в вероятностном моделировании со способностью Causality Link выявлять причинно-следственные связи в финансовых данных, предоставляя лицам, принимающим решения, более глубокое понимание динамики рынка. Целью партнерства является совершенствование моделей предиктивной аналитики и оценки рисков, что позволит принимать более обоснованные и стратегические финансовые решения.

SKU-74606