世界の銀行業務における機械学習市場は、2023年から2032年ま23億米ドルから283億米ドルまでの収益増加が見込まれ、2024年から2032年の予測期間にかけて年平均成長率（CAGR）が 32.2％で成長すると予測されています。
銀行業務における機械学習（ML）は、セキュリティを大幅な向上を提供します。サイバーセキュリティにおける銀行の応用例としては、よくある質問を偽の会話に変換するチャットボットがあります。さらに、これらチャットボットは忘れたパスワードをリセットや、必要に応じてアクセス権を追加提供することができます。
市場を牽引する要因：
地域別分析
北米が最も高い成長率で市場を独占すると推定されます。これは、パーソナライズされたバンキングを強化し、より良い顧客サービスを提供するためのガバナンスと規制ニーズの急増とともに、脅威を管理する圧力が高まっているためです。さらに、この地域全体の金融会社でデジタル化が急速に進んでいます。さらに、不正行為を検出及び防止し、エンドユーザーの口座を安全に保つために、不要な取引の情報を監視する金融業界における機械学習の採用は、市場拡大を後押しすると推定されます。
セグメンテーションの洞察
コンポーネント別
ソリューションセグメントがシェアで市場を独占しています。これは一般的に、企業がAIや最先端のMLアルゴリズムを採用し始め、意味のある洞察や情報に基づいた完璧な意思決定のために生成される膨大なデータ量を処理するためです。さらに、企業は成長と収益創出のための新たな可能性を生み出すことに注力しています。そのため、業界全体で先進的なMLアルゴリズムの選好が高まっています。
さらに、市場の主要なプレーヤーは、製品ポートフォリオを強化するために製品開発など様々な戦略を採用しており、これが市場成長を促進すると推定されます。
用途別
クレジットスコアリングセグメントは、シェアで市場を独占すると予測されています。これは主に、金融業界における機械学習が、信用記録の薄い、あるいは全くない、いわゆる信用力のない個人を保護するために、貸し手の顧客基盤を成長させることができるためです。また、信用スコアがその脅威を適切に反映していない人々ものです。このように、これらはセグメント成長のための主要な成長要素です。
決済及び取引セグメントは、成長率で市場を独占すると推定されます。これは、決済プロバイダーがクレジットカード取引の監視に関して機械学習に精通しており、学習アルゴリズムがほぼリアルタイムの取引承認において重要な役割を果たしているためです。その結果、これがこのセグメントの成長を牽引する主な要因となっています。
主要な企業:
セグメンテーションの概要
世界の銀行業務における機械学習市場は、コンポーネント、企業規模、用途、及び地域に焦点を当てて分類されています。
コンポーネント別
企業規模別
用途別
地域別
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