Анализ глобального рынка ИИ в финансовой сфере: размер, доля и тенденции – обзор отрасли и прогноз до 2032 года.

Размер рынка ИИ в финансах

• Объем мирового рынка искусственного интеллекта в финансовой сфере в 2024 году оценивался в 35,72 млрд долларов США и, как ожидается, достигнет 266,70 млрд долларов США к 2032 году , демонстрируя среднегодовой темп роста в 28,57% в течение прогнозируемого периода.
• Рост рынка в значительной степени обусловлен растущим внедрением технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в финансовом секторе, что позволяет автоматизировать процессы, проводить прогнозную аналитику и повышать эффективность принятия решений в банковской, страховой и инвестиционной сферах.
• Кроме того, растущий спрос на персонализированный клиентский опыт, эффективное управление рисками, выявление мошенничества и соблюдение нормативных требований побуждает финансовые учреждения внедрять решения на основе искусственного интеллекта. Эти факторы в совокупности ускоряют внедрение ИИ в финансовом секторе, что значительно способствует расширению рынка.

Анализ рынка ИИ в финансах

• Искусственный интеллект в финансах включает в себя такие технологии, как машинное обучение, обработка естественного языка , роботизированная автоматизация процессов и прогнозная аналитика, которые оптимизируют финансовые операции, улучшают взаимодействие с клиентами и повышают эффективность управления рисками.
• Растущее внедрение инструментов на основе искусственного интеллекта в первую очередь обусловлено необходимостью повышения операционной эффективности, получения аналитических данных, усиления безопасности и трансформации традиционных финансовых услуг в более интеллектуальные, автоматизированные и клиентоориентированные решения.
• Северная Америка доминировала на рынке ИИ в финансовой сфере, занимая 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 финансовой сфере в течение прогнозируемого периода благодаря стремительной цифровизации, росту располагаемых доходов и расширению финтех-экосистем в таких странах, как Китай, Япония и Индия.
• В 2024 году сегмент развертывания облачных решений доминировал на рынке с долей в 75,5% благодаря масштабируемости, экономичности и простоте интеграции с аналитическими платформами на основе ИИ. Использование ИИ в облачных технологиях в финансовой сфере позволяет организациям оптимизировать операции, обеспечить удаленный доступ и улучшить принятие решений в режиме реального времени без значительных затрат на ИТ-инфраструктуру.

Обзор перспектив применения ИИ в сегментации финансового рынка

Тенденции рынка ИИ в финансовой сфере

Растущее использование прогнозной аналитики на основе ИИ в финансовой сфере.

• Внедрение прогнозной аналитики на основе искусственного интеллекта становится преобразующей тенденцией в финансовом секторе, позволяя учреждениям принимать более обоснованные решения, оптимизировать управление рисками и с большей точностью прогнозировать рыночные движения. Финансовые организации используют алгоритмы ИИ для анализа больших объемов данных в режиме реального времени, получая таким образом прогнозные данные, которые улучшают инвестиционные стратегии и результаты обслуживания клиентов.
• Например, JPMorgan Chase успешно использует искусственный интеллект в виде моделей в своих операциях по управлению рисками для прогнозирования дефолтов по кредитам и выявления потенциальных угроз для кредитных портфелей. Аналогичным образом, Goldman Sachs внедряет аналитику на основе ИИ в торговые платформы для повышения точности прогнозирования и улучшения процессов принятия инвестиционных решений.
• Растущая зависимость от прогнозной аналитики позволяет финансовым компаниям перейти от описательной отчетности к принятию упреждающих решений. Используя исторические данные и потоки информации в режиме реального времени, эти учреждения могут выявлять будущие модели поведения рынка, разрабатывать стратегии, направленные на минимизацию рисков, и использовать новые возможности для роста с меньшей неопределенностью.
• Использование методов прогнозирования на основе искусственного интеллекта также улучшает обнаружение мошенничества и сегментацию клиентов. Банки и страховые компании все чаще используют эти системы для выявления потенциальных мошеннических действий до их совершения, одновременно предлагая персонализированные финансовые продукты на основе прогнозов поведения клиентов.
• Кроме того, предиктивная аналитика способствует соблюдению нормативных требований, выявляя подозрительные действия в соответствии с меняющимися глобальными финансовыми нормами. Такой проактивный подход снижает риски и повышает доверие между финансовыми учреждениями и их клиентами.
• В целом, растущее использование прогнозной аналитики на основе искусственного интеллекта меняет финансовый ландшафт, укрепляя возможности прогнозирования, улучшая процесс принятия решений и совершенствуя стратегии, ориентированные на клиента. Эта тенденция гарантирует, что интеллектуальный анализ данных останется краеугольным камнем роста и конкурентоспособности в финансовой сфере.

Искусственный интеллект в динамике финансовых рынков

Водитель

Спрос на автоматизацию и повышение эффективности финансовых операций

• Растущий спрос на автоматизацию и повышение операционной эффективности является основной движущей силой развития ИИ в финансовой сфере. Финансовые учреждения испытывают давление, связанное с необходимостью обработки огромных объемов данных, оптимизации рабочих процессов и снижения операционных издержек при одновременном обеспечении более быстрых и точных процессов в различных областях деятельности.
• Например, работающий на основе искусственного интеллекта помощник Bank of America «Эрика» автоматизировал значительную часть операций по обслуживанию клиентов, позволяя миллионам клиентов быстро и эффективно получать доступ к финансовой информации и рекомендациям. Это демонстрирует, как ИИ поддерживает эффективность работы внутренних служб, а также внедряет инновации в сфере обслуживания клиентов.
• Технологии искусственного интеллекта помогают компаниям оптимизировать повторяющиеся функции, такие как обработка заявок на кредиты, составление отчетов о соответствии требованиям, мониторинг транзакций и управление портфелем. Автоматизируя эти процессы, финансовые учреждения могут сократить трудоемкие задачи, одновременно повышая точность и масштабируемость в критически важных областях своей деятельности.
• Внедрение цифровых помощников на основе искусственного интеллекта, алгоритмов машинного обучения и роботизированной автоматизации процессов также позволило организациям перераспределять человеческие ресурсы на более ценные функции. Этот сдвиг напрямую повышает производительность и эффективность организации как на уровне предприятия, так и на уровне потребителя.
• В целом, спрос на автоматизацию усиливает внедрение ИИ в финансовой сфере, обеспечивая более быстрое принятие решений, снижение затрат и повышение удовлетворенности клиентов. Этот фактор гарантирует долгосрочную выгоду, поскольку финансовый сектор продолжает уделять основное внимание гибкости, прозрачности и конкурентоспособности в экономике, основанной на данных.

Сдержанность/Вызов

Защита данных и соблюдение нормативных требований

• Существенным препятствием для развития ИИ на финансовом рынке является проблема защиты данных и обеспечения соответствия постоянно меняющимся нормативным требованиям. Финансовые учреждения в значительной степени полагаются на конфиденциальную информацию о клиентах и ​​транзакциях, что требует строгих мер защиты от неправомерного использования, несанкционированного доступа и системных уязвимостей.
• Например, ряд европейских банков столкнулись с проверками в соответствии с Общим регламентом по защите данных (GDPR) за внедрение решений на основе искусственного интеллекта 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 ресурсоемким процессом.
• Использование прогнозной аналитики и машинного обучения предполагает сбор и анализ больших массивов данных, что часто вызывает у клиентов опасения по поводу безопасности данных и потенциальной предвзятости в моделях принятия решений. Любое нарушение или ненадлежащее управление информацией может нанести ущерб репутации организации и привести к крупным штрафам в соответствии со строгими правилами.
• Кроме того, глобальный характер финансовых услуг создает сложности в соблюдении нормативных требований, поскольку в разных юрисдикциях действуют различные законы об управлении данными, требующие от финансовых компаний внедрения региональных практик управления ИИ. Это увеличивает стоимость и сложность безопасного и ответственного внедрения ИИ.
• В результате, хотя внедрение ИИ в финансовую сферу предлагает существенные преимущества, опасения по поводу защиты конфиденциальности и соблюдения нормативных требований продолжают препятствовать его полномасштабному применению. Для решения этой проблемы потребуется более эффективное управление, прозрачные модели ИИ и сотрудничество между регулирующими органами и участниками отрасли для достижения баланса между инновациями и обязательствами по соблюдению нормативных требований.

Искусственный интеллект в финансовом рынке: перспективы.

Рынок сегментирован по типу продукции, технологии, типу развертывания, применению и конечному пользователю.

• По типу продукции

В зависимости от типа продукта рынок ИИ в финансах сегментируется на алгоритмическую торговлю, ERP-системы и финансовые системы, чат-боты и виртуальные помощники, решения для автоматической сверки, интеллектуальную обработку документов, программное обеспечение для управления рисками и соответствия требованиям (GRC), программное обеспечение для автоматизации учета дебиторской и кредиторской задолженности, робо-консультанты, системы управления расходами, платформы автоматизации соответствия требованиям и инструменты андеррайтинга. Среди них алгоритмическая торговля доминировала на рынке в 2024 году, занимая наибольшую долю выручки благодаря своей способности обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени и принимать высокоэффективные торговые решения с низкой задержкой. Финансовые учреждения в значительной степени полагаются на алгоритмическую торговлю для оптимизации инвестиционных стратегий, снижения влияния человеческого фактора и получения конкурентного преимущества на волатильных рынках, что делает ее краеугольным камнем финансовых операций, основанных на ИИ.

Прогнозируется, что сегмент робо-консультантов продемонстрирует самый быстрый рост в период с 2025 по 2032 год, чему способствует растущее внедрение цифровых инструментов управления капиталом среди миллениалов и розничных инвесторов. Робо-консультанты предоставляют недорогое автоматизированное управление портфелем, обеспечивая доступ к финансовым услугам для недостаточно охваченных демографических групп. Ожидается, что растущий спрос на персонализированные инвестиционные стратегии в сочетании с функциями консультирования на основе искусственного интеллекта, такими как динамическая ребалансировка и оптимизация налогообложения, ускорит внедрение робо-консультантов во всем мире.

• С помощью технологий

В зависимости от используемой технологии рынок сегментируется на генеративный искусственный интеллект, обработку естественного языка (NLP), предиктивную аналитику и другие. В 2024 году предиктивная аналитика доминировала на рынке благодаря своей важной роли в моделировании рисков, кредитном скоринге и финансовом прогнозировании. Банки и страховые компании используют предиктивные модели для повышения эффективности выявления мошенничества, оптимизации инвестиционных решений и прогнозирования поведения клиентов. Способность преобразовывать структурированные и неструктурированные финансовые данные в практические рекомендации сделала их незаменимыми в различных финансовых операциях.

Ожидается, что сегмент генеративного ИИ будет расти самыми быстрыми темпами в период с 2025 по 2032 год, поскольку он совершает революцию в автоматизации процессов и взаимодействии с клиентами в финансовой сфере. Инструменты генеративного ИИ используются для интеллектуального создания отчетов, диалоговых финансовых помощников и улучшения процесса регистрации клиентов. Потенциал генеративного ИИ в предоставлении гиперперсонализированных финансовых продуктов, моделировании сценариев риска и повышении операционной эффективности делает его наиболее преобразующей технологией для будущего финансовых услуг.

• По типу развертывания

В зависимости от типа развертывания рынок сегментируется на локальное и облачное развертывание. В 2024 году сегмент облачного развертывания занимал наибольшую долю рынка — 75,5%, благодаря масштабируемости, экономичности и простоте интеграции с аналитическими платформами на основе ИИ. Облачные решения на основе ИИ в финансовой сфере позволяют организациям оптимизировать операции, упростить удаленный доступ и повысить эффективность принятия решений в режиме реального времени без значительных затрат на ИТ-инфраструктуру.

Между тем, прогнозируется, что сегмент развертывания на собственных серверах продемонстрирует самый быстрый темп роста, поскольку нормативные требования и требования к конфиденциальности данных в высокочувствительных финансовых средах побуждают организации поддерживать собственную инфраструктуру. Крупные финансовые учреждения и регулируемые государством организации предпочитают локальные решения для обеспечения большего контроля над безопасностью, соответствием нормативным требованиям и критически важными приложениями, особенно в регионах со строгими законами о суверенитете данных.

• По заявлению

В зависимости от области применения рынок сегментируется на обнаружение мошенничества, управление рисками, анализ тенденций, финансовое планирование и прогнозирование. В 2024 году рынок обнаружения мошенничества доминировал, чему способствовала растущая изощренность кибератак, кражи личных данных и финансовых преступлений. Системы обнаружения мошенничества на основе ИИ используют обнаружение аномалий в реальном времени, мониторинг транзакций и поведенческую аналитику, значительно сокращая количество ложных срабатываний и одновременно защищая активы клиентов и репутацию организаций.

Прогнозируется, что сегмент финансового планирования продемонстрирует самый быстрый рост в период с 2025 по 2032 год, поскольку потребители и предприятия все чаще используют инструменты на основе искусственного интеллекта для управления личными финансами, пенсионными планами и корпоративным бюджетированием. Эти платформы используют алгоритмы ИИ для предоставления персонализированных рекомендаций, автоматизации накоплений и оптимизации налогового планирования, делая финансовое планирование более доступным и точным. Растущий спрос на услуги роботизированного консультирования и демократизация финансового управления еще больше подпитывают этот сегмент.

• Конечным пользователем

В зависимости от конечного пользователя рынок сегментируется на банковский сектор, страхование, инвестиции и управление активами, финтех и рынки капитала/регтех. Банковский сектор занимал наибольшую долю рынка в 2024 году, что объясняется широким внедрением ИИ в корпоративном, розничном и инвестиционном банковском секторах. ИИ играет важную роль в улучшении качества обслуживания клиентов с помощью чат-ботов, оптимизации процессов кредитования и создании надежных механизмов обнаружения мошенничества. Раннее внедрение и значительные инвестиции в ИТ в банковском секторе укрепили его доминирование на рынке ИИ в финансовой сфере.

Ожидается, что сегмент финтеха будет расти самыми быстрыми темпами в течение прогнозируемого периода, чему способствуют стремительные инновации и спрос на решения на основе ИИ в блокчейне, криптовалютах и ​​платформах однорангового кредитования. Стартапы и цифровые компании активно внедряют ИИ для оценки кредитоспособности, проверки клиентов и платежей в режиме реального времени, что позволяет им предлагать более эффективные и масштабируемые финансовые услуги. Инновационный подход финтеха и ориентация на недостаточно охваченные рынки делают его самой быстрорастущей категорией конечных пользователей в экосистеме ИИ в сфере финансов.

Анализ регионального рынка ИИ в финансах

• Северная Америка доминировала на рынке ИИ в финансовой сфере, занимая наибольшую долю выручки в 43% в 2024 году, что было обусловлено быстрым внедрением решений на основе ИИ в банковском, страховом и финтех-секторах.
• Развитая технологическая инфраструктура региона, высокий потенциал расходов на ИТ и благоприятная нормативно-правовая поддержка инноваций в области искусственного интеллекта способствуют широкому внедрению этой технологии в финансовых учреждениях.
• Растущий спрос на передовые технологии обнаружения мошенничества, алгоритмическую торговлю и услуги роботизированного консультирования продолжает укреплять внедрение ИИ как в потребительских, так и в корпоративных финансовых приложениях.

Анализ рынка ИИ в финансовой сфере США

В 2024 году на США приходилась наибольшая доля выручки в Северной Америке, чему способствовало раннее внедрение ИИ в корпоративное банковское дело, управление инвестициями и страхование. Финансовые учреждения в США широко используют ИИ для управления рисками, предоставления персонализированных финансовых услуг и создания цифровых консультационных платформ. Сильное присутствие лидеров в области технологий ИИ, таких как IBM, Microsoft и Google, в сочетании с растущими инвестициями в финтех-стартапы, еще больше ускоряет рост рынка. Акцент на соблюдении нормативных требований и защите данных потребителей также стимулирует внедрение ИИ в решения для управления, рисков и соответствия нормативным требованиям.

Анализ европейского рынка ИИ в финансах

Прогнозируется, что европейский рынок ИИ в финансовой сфере будет стабильно расти в течение прогнозируемого периода, чему способствуют сильные нормативные рамки, такие как GDPR, и растущая зависимость от ИИ для обеспечения соответствия требованиям и предотвращения мошенничества. Растущее внедрение ИИ в цифровом банкинге, автоматизации страхования и услугах роботизированного консультирования трансформирует европейскую финансовую экосистему, при этом потребители проявляют большой интерес к персонализированным решениям по финансовому планированию на основе ИИ. Дальнейшим стимулом для рынка является растущая экосистема финтех-компаний и государственные инициативы, поддерживающие исследования и внедрение ИИ в секторе финансовых услуг.

Анализ рынка ИИ в финансовой сфере Великобритании

Ожидается, что в Великобритании будет наблюдаться значительный рост рынка ИИ в финансовой сфере, чему способствуют развитый финтех-центр в Лондоне и широкое внедрение ИИ в инвестиционно-банковскую деятельность и управление активами. Финансовые учреждения интегрируют ИИ для оптимизации торговых операций, соблюдения нормативных требований и автоматизированного взаимодействия с клиентами. Растущие угрозы кибербезопасности и требования регулирующих органов также стимулируют внедрение решений по обнаружению мошенничества на основе ИИ.

Анализ рынка искусственного интеллекта в финансах в Германии

Немецкий рынок ИИ в финансовой сфере готов к устойчивому росту, чему способствуют сильный банковский сектор и развитая индустриальная экономика. Немецкие банки и страховые компании сосредоточены на автоматизации соблюдения нормативных требований с помощью ИИ, оптимизации процессов и инструментах персонализированного взаимодействия с клиентами. Акцент на цифровых инновациях в сочетании с высоким уровнем осведомленности о безопасности и конфиденциальности данных продолжает укреплять внедрение ИИ в финансовых учреждениях.

Анализ рынка ИИ в финансовой сфере Азиатско-Тихоокеанского региона

Прогнозируется, что рынок ИИ в финансовой сфере Азиатско-Тихоокеанского региона будет расти самыми быстрыми темпами в период с 2025 по 2032 год, чему способствуют стремительная цифровизация, рост располагаемых доходов и расширение финтех-экосистем в таких странах, как Китай, Япония и Индия. Увеличение числа государственных инициатив, направленных на развитие безналичной экономики и интеллектуальной финансовой инфраструктуры, способствует масштабному внедрению ИИ в банковской, страховой и платежной системах. Азиатско-Тихоокеанский регион также становится центром инноваций в сфере финтеха, основанных на ИИ, где стартапы и уже состоявшиеся игроки интегрируют ИИ в блокчейн-платформы, системы кредитования и роботизированные консультационные услуги.

Анализ рынка искусственного интеллекта в финансовой сфере Японии

Японский рынок ИИ в финансовой сфере набирает обороты благодаря развитой цифровой инфраструктуре страны, быстрому внедрению автоматизации и спросу на высокотехнологичные финансовые решения. Страна делает акцент на использовании ИИ для предотвращения мошенничества, автоматизации торговых операций и клиентоориентированных банковских решений. Старение населения также стимулирует потребность в консультационных услугах и услугах финансового планирования на основе ИИ для управления пенсионными и инвестиционными потребностями.

Анализ рынка искусственного интеллекта в финансовой сфере Китая

В 2024 году Китай занимал наибольшую долю рынка по выручке в Азиатско-Тихоокеанском регионе, чему способствовали расширение его финтех-индустрии, активная государственная поддержка развития ИИ и растущее использование потребителями мобильных финансовых услуг. Страна лидирует в применении ИИ для цифровых платежей, платформ роботизированного консультирования и обнаружения мошенничества, чему способствуют такие технологические гиганты, как Alibaba, Tencent и Baidu. Быстрая урбанизация, растущий средний класс и стремление к развитию «умных городов» продолжают стимулировать широкомасштабное внедрение ИИ в финансовой сфере.

Доля рынка ИИ в финансах

Развитие искусственного интеллекта в финансовой индустрии в основном возглавляют хорошо зарекомендовавшие себя компании, в том числе:

• Scienaptic AI (США)
• Zest AI (США)
• HighRadius (США)
• Workiva (США)
• Oracle (США)
• Многооконный режим (США)
• Брайтерион (США)
• Стампи (США)
• Теменос (Швейцария)
• Upstart (США)
• WorkFusion (США)
• Акцентур (Ирландия)
• Amazon Web Services (AWS) (США)
• FICO (США)
• Microsoft (США)
• NVIDIA (США)
• Salesforce (США)
• SAP (Германия)

Последние разработки на мировом рынке искусственного интеллекта в финансовой сфере.

• В мае 2025 года нью-йоркский финтех-стартап Affiniti представил цифровых помощников финансового директора на базе искусственного интеллекта, разработанных специально для малых и средних предприятий (МСП). Эти цифровые ассистенты управляют комплексными финансовыми операциями, включая банковские операции, оплату счетов и аналитику продаж. Сосредоточившись на таких отраслях, как здравоохранение и автомобильная промышленность, Affiniti стремится демократизировать финансовую экспертизу, позволяя МСП принимать решения на основе данных без необходимости в обширных внутренних финансовых командах. Этот шаг позиционирует Affiniti как значимого игрока в финансовом секторе МСП, устраняя критический пробел в доступных инструментах управления финансами.
• В апреле 2025 года IBM усовершенствовала свои решения для обнаружения мошенничества с использованием ИИ, интегрировав модели машинного обучения, способные выявлять подозрительные действия и потенциальные риски мошенничества в финансовых транзакциях. Анализируя большие массивы данных, эти модели ИИ могут распознавать закономерности, указывающие на мошенническое поведение, что позволяет финансовым учреждениям принимать упреждающие меры для предотвращения финансовых преступлений. Это усовершенствование подчеркивает стремление IBM использовать ИИ для повышения безопасности и соответствия нормативным требованиям в финансовом секторе.
• В феврале 2025 года компания HighRadius, ведущий поставщик финансовых решений на основе искусственного интеллекта, представила передовые инструменты управления казначейством, включающие прогнозную аналитику и возможности принятия решений в режиме реального времени. Эти инструменты призваны оптимизировать процессы прогнозирования денежных потоков, управления ликвидностью и соблюдения нормативных требований для казначейских подразделений. Используя ИИ, HighRadius повышает точность и эффективность казначейских операций, позволяя организациям оптимизировать свои финансовые стратегии и снижать риски.
• В июне 2023 года компания Ramp, специализирующаяся на автоматизации финансовых процессов, приобрела Cohere.io, платформу поддержки клиентов на основе искусственного интеллекта. Экспертиза Cohere.io в области генеративного ИИ 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 финансовых процессов за счет интеграции передовых возможностей ИИ, 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 основанные на искусственном интеллекте аналитические данные для принятия финансовых решений. Это сотрудничество объединяет опыт Bayesia в вероятностном моделировании со способностью Causality Link извлекать причинно-следственные связи из финансовых данных, предоставляя лицам, принимающим решения, более глубокое понимание динамики рынка. Цель партнерства — улучшить модели прогнозной аналитики и оценки рисков, тем самым способствуя принятию более обоснованных и стратегических финансовых решений.

SKU-74606