Der globale Markt für prädiktive Analysen im Bankwesen hatte im Jahr 2025 einen Wert von 4,38 Milliarden US-Dollar und soll von 5,28 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 23,63 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 anwachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 20,6 % im Prognosezeitraum 2026-2034 entspricht.
Predictive Analytics ist eine fortschrittliche Analysetechnologie, die aktuelle Trends in Unternehmen erkennt und deren finanzielle Risiken mithilfe historischer und aktueller Daten steuert. Sie nutzt verschiedene Techniken wie Statistik, Data Mining, Datenmodellierung, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Diese Techniken werden häufig eingesetzt, um finanzielle Unsicherheiten, Risiken, strategische Managementfehler und rechtliche Haftungsrisiken zu identifizieren. Banken und Finanzinstitute verwenden Predictive Analytics, um das Kundenverhalten zu verfolgen und aufkommende Probleme zu erkennen. Dazu analysieren sie unstrukturierte Daten aus Kunden-E-Mails, Umfrageantworten, Banknotizen und Callcenter-Transkripten. Predictive Analytics unterstützt Banken und andere Finanzinstitute bei der Entwicklung einer Strategie zur Verbesserung des Kundenerlebnisses und damit ihrer Kommunikation und Bankdienstleistungen. Diese Verbesserungen tragen zur Gewinnsteigerung und Kundenbindung bei.
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In den letzten Jahren ist bei Banken und Finanzinstituten ein deutlicher Anstieg betrügerischer Aktivitäten zu verzeichnen. Kunden nutzen Bankdienstleistungen zunehmend über verschiedene Kanäle, was zu vermehrten Betrugsfällen wie Geldwäsche, Kreditkartenbetrug und Kreditbetrug geführt hat. Fortschrittliche Technologien wie prädiktive Analysen und auf maschinellem Lernen basierende Betrugserkennungslösungen können diese betrügerischen Aktivitäten jedoch reduzieren. Maschinelles Lernen hilft Banken, Online-Betrug aufzudecken und Entscheidungsträgern schnell die notwendigen Maßnahmen vorzuschlagen. Mehrere große Banken setzen bereits prädiktive Analysesoftware zur Betrugserkennung ein, um betrügerische Aktivitäten in den verschiedenen Zahlungsabwicklungskanälen zu erkennen.
Darüber hinaus nutzen diese Institute auch Software für prädiktive Analysen in mobilen Apps für Online-Bestellungen, Bankgeschäfte und die Bezahlung von Waren und Dienstleistungen. Die Danske Bank beispielsweise hat die Betrugserkennungslösung von Teradata implementiert, die maschinelles Lernen und KI-Algorithmen integriert. Diese Lösung half der Danske Bank, Betrugsfälle in Echtzeit um 50 % zu erkennen. Infolgedessen hat die zunehmende Implementierung prädiktiver Analysen zur Betrugserkennung im Banken- und Finanzsektor das Wachstum dieses Bereichs vorangetrieben.
Risikomanagement zählt seit Jahrzehnten zu den anspruchsvollsten Aufgaben von Banken. Fehler im Risikomanagement können die Rentabilität eines Unternehmens erheblich beeinträchtigen. Globale Finanzinstitute konzentrieren sich daher verstärkt auf den Umgang mit verschiedenen Risiken, darunter Kunden-, Betriebs-, Kredit- und Liquiditätsrisiken. Die Bankenbranche generiert täglich enorme Datenmengen, die mithilfe prädiktiver Analysen zur Entwicklung verschiedener Risikofunktionen genutzt werden können, beispielsweise für die interne Revision, Stresstests, die Prognose von Bankeninsolvenzen sowie die Analyse von Betriebs- und Liquiditätsrisiken.
Darüber hinaus unterstützt die in Banken eingesetzte prädiktive Analytik die frühzeitige Erkennung risikoreicher Konten und trägt so zur Reduzierung von Betrugs- und Zahlungsausfällen bei. Beispielsweise konnte eine der größten Banken in den USA die Berechnungszeit für Kreditausfälle bei Hypothekendarlehen verkürzen. Mithilfe prädiktiver Analytik-Technologie konnte die Berechnungszeit für 10 Millionen Kredite von 96 auf 4 Stunden reduziert werden. Die steigende Nachfrage nach Risikomanagement hat somit die Einführung prädiktiver Analytik-Lösungen ermöglicht und das Marktwachstum vorangetrieben.
Bei der Einführung von Predictive-Analytics-Software in Banken in den letzten Jahren traten verschiedene Schwierigkeiten bei deren Installation und Konfiguration auf. Diese Institute haben oft mit Problemen bei der Implementierung aufgrund mangelnder technischer Expertise zu kämpfen. Die meisten dieser Technologien sind komplex in der Anwendung und erfordern daher Data Scientists oder Analysten mit fundierten Kenntnissen im Umgang mit Datenanalysetools. Der Mangel an den notwendigen Fähigkeiten und Fachkenntnissen in diesen Technologien hemmt jedoch das Wachstum von Predictive Analytics im Bankensektor.
Die Integration fortschrittlicher Technologien wie KI in Mobile-Banking-Apps hat Kunden geholfen, Kontoinformationen zu analysieren und personalisierte Finanzberatung zu erhalten. Darüber hinaus haben diese KI-basierten Mobile-Banking-Apps die Möglichkeiten von Banken erweitert, das Vermögen ihrer Kunden zu mehren, einen umfassenderen Überblick über deren Finanzen zu gewinnen und finanzielle Ziele zu erreichen. Beispielsweise hat Wells Fargo & Company, ein regionaler Finanzdienstleister, seine Mobile-Banking-Apps um KI-Funktionen zur Analyse von Kontoinformationen ergänzt. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, personalisierte Beratung anzubieten und finanzielle Entscheidungen zu unterstützen. Der Einsatz solcher KI-Anwendungen nimmt stetig zu.Mobile BankingEs wird erwartet, dass Apps lukrative Möglichkeiten für prädiktive Analysen im Bankenmarktwachstum bieten werden.
Das Lösungssegment dominiert den globalen Markt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein jährliches Wachstum von 19,6 % verzeichnen. Banken haben verschiedene neue Technologien eingeführt, darunter maschinelles Lernen und prädiktive Analysen zur Fingerabdruckerkennung und Betrugserkennung in Echtzeit. Deutliche Zunahmen externer Betrugsfälle wie Cyberangriffe, Betrug mit nicht vorhandenen Karten, Identitätsdiebstahl und Kontoübernahmen werden durch prädiktive Analysen aufgedeckt. So stiegen beispielsweise Online-Betrugsfälle laut mehreren Studien im Jahr 2018 im Vergleich zu 2017 um 61 %, und die dadurch verursachten Verluste nahmen um 59 % zu. Diese Entwicklungen haben die Einführung prädiktiver Analyselösungen und damit deren Wachstum im Bankensektor vorangetrieben. Ebenso helfen prädiktive Analyselösungen Banken, die Ausgabenkategorien und Cashflow-Trends ihrer Kunden zu identifizieren. Dies trägt zur Verbesserung der Kundenbeziehungen bei und stärkt somit die Bedeutung prädiktiver Analysen im Bankwesen.
Das Segment der On-Premise-Lösungen hält den größten Marktanteil und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein jährliches Wachstum von 19,2 % verzeichnen. On-Premise-basierte Predictive-Analytics-Software ermöglicht eine schnellere Bereitstellung von Vorhersageergebnissen durch die Reduzierung von Fehlern mithilfe automatisierter Verfahren und Qualitätsmaßnahmen. Darüber hinaus ist die On-Premise-Bereitstellungsmethode für Predictive Analytics insbesondere bei Banken und Finanzinstituten sehr nützlich, da die Implementierung erhebliche Investitionen erfordert und die Unternehmen Predictive-Software erwerben müssen, um das System zu verwalten und historische Datenmuster zu analysieren, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.
Basierend auf der Unternehmensgröße wird der globale Markt für prädiktive Analysen im Bankwesen in große und kleine und mittlere Unternehmen unterteilt.
Das Segment der Großunternehmen dominiert den globalen Markt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 18,9 % wachsen. Der Anstieg von Geldwäsche und Kreditkartenbetrug bei großen Banken hat diese dazu veranlasst, prädiktive Analysetechnologien einzusetzen, um im Wettbewerbsumfeld bestehen zu können. So investierten beispielsweise laut mehreren Studien im Jahr 2018 rund 36 % der großen indischen Finanzinstitute aufgrund der steigenden Zahl von Kartenbetrugsfällen in prädiktive Analysetechnologien. Darüber hinaus haben große Banken und Finanzinstitute ihren Fokus verstärkt auf die Risikoanalyse gelegt, insbesondere um Risiken effektiv zu identifizieren, zu bewerten und zu managen. Dies fördert die Einführung prädiktiver Analyselösungen in Finanzinstituten.
Das Kundenmanagement-Segment trägt am meisten zum Marktwachstum bei und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich eine jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 17,71 % aufweisen. Der Boom im Kundenmanagement des Bankwesens, bedingt durch die gestiegene Lead-Konvertierung, höhere Produktivität und effizientere Kommunikation, treibt die Entwicklung prädiktiver Analysen im Bankenmarkt für das Kundenmanagement voran. Prädiktive Analysen ermöglichen einen schnelleren Service, unterstützen fundierte Entscheidungen und analysieren aktuelle Kundeninteraktionen anhand historischer Daten. Diese Faktoren fördern die Akzeptanz prädiktiver Analyselösungen für das Kundenmanagement und treiben das Marktwachstum an. Laut einer Umfrage von Expert Systems aus dem Jahr 2018 haben 44 % der Finanzinstitute und Banken prädiktive Analysesoftware eingeführt, um ihre Kundenbindungsrate zu erhöhen.
Nordamerika ist der bedeutendste globale Marktteilnehmer im Bereich Predictive Analytics im Bankwesen und wird voraussichtlich im Prognosezeitraum ein jährliches Wachstum von 17,81 % verzeichnen. Banken und Finanzinstitute schließen Partnerschaften mit Anbietern fortschrittlicher Analysetools, die innovative Zahlungslösungen mithilfe von maschinellem Lernen und Predictive Analytics anbieten. So kündigte beispielsweise Citigroup Inc. 2016 eine Partnerschaft mit Feedzai an, einem der führenden Anbieter von Künstlicher Intelligenz (KI) für Echtzeit-Risikomanagement im Bank- und Handelswesen. Diese Partnerschaft ermöglichte es Banken, Zahlungen weltweit effizient und sicher abzuwickeln. Sie gilt als wichtiger Wachstumstreiber für Predictive Analytics im Bankwesen in Nordamerika. Darüber hinaus setzen verschiedene Banken fortschrittliche Analysen ein, um Privatkonten zu analysieren und personalisierte Einblicke in verschiedene Bereiche wie Ausgabeverhalten, Cashflow und Sparverhalten zu gewinnen. Dies unterstützt das Kundenmanagement und die Kundenbindung.
Darüber hinaus hat die Einführung strenger regulatorischer Vorgaben der nordamerikanischen Regierung zum Datenschutz die Nachfrage nach Software für prädiktive Analysen im Finanzsektor erhöht. Beispielsweise trat 2019 in Nordamerika der Gramm-Leach-Bliley Act (GLBA) in Kraft, der für verschiedene Banken und Finanzinstitute verbindlich ist und den Schutz personenbezogener Kundendaten regelt sowie Kunden benachrichtigt, wenn Daten unbefugten Dritten zugänglich gemacht werden.
Für Europa wird im Prognosezeitraum ein jährliches Wachstum von 21,1 % erwartet. Europäische Finanzinstitute und Banken haben Partnerschaften mit Anbietern fortschrittlicher Analyselösungen geschlossen, um das operative Management und die Entscheidungsfindung zu verbessern sowie das Kundenerlebnis zu optimieren. So ging beispielsweise HSBC Holdings plc. im Dezember 2018 eine Partnerschaft mit Tresata ein, um mithilfe deren KI-basierter Software Prozesse, Mitarbeiter und Produktdaten präziser zu verstehen. Weitere Partnerschaften dieser Art dürften neue Möglichkeiten für prädiktive Analysen im europäischen Bankenmarkt eröffnen. Darüber hinaus schreitet die Digitalisierung bei Banken und Finanzinstituten rasant voran, was zu einem Anstieg von Identitätsdiebstahl, Cyberangriffen, Datendiebstahl und anderen geschäftsbezogenen Risiken geführt hat. Dieser Anstieg der Straftaten trägt zur verstärkten Nutzung von Software für prädiktive Analysen bei Banken in dieser Region bei.
Darüber hinaus treibt der steigende Bedarf an verbesserten Finanzdienstleistungen, die Analyse des Ausgabeverhaltens von Kunden und die Abwicklung von Millionen von Kreditkartentransaktionen in der Region das Marktwachstum an. Viele Banken in Europa setzen zudem auf Predictive Analytics, um die Kundenbindung zu erhöhen und Kreditausfall- sowie Kreditkartenrisiken zu reduzieren. Diese Entwicklungen dürften das Wachstum des Marktes für Predictive Analytics im Bankensektor im Prognosezeitraum weiter ankurbeln.
In den kommenden Jahren wird erwartet, dass der asiatisch-pazifische Raum, der derzeit als aufstrebender Markt gilt, den größten Marktanteil halten wird. Zu den wichtigsten Nationen, die die Expansion von Predictive Analytics im Bankwesen der Region vorantreiben, zählen China, Indien und Japan. Banken und Finanzinstitute im asiatisch-pazifischen Raum setzen Predictive-Analytics-Lösungen ein, um das Kundenverhalten zu analysieren und Online-Betrug vorzubeugen. Darüber hinaus haben viele Banken und Finanzinstitute in Singapur fortschrittliche Technologien eingeführt, um die Kreditvergabe zu beschleunigen und den Kundenservice zu verbessern. Laut einer Umfrage der Standard Chartered Bank in Singapur aus dem Jahr 2018 nutzen beispielsweise viele Banken und Finanzinstitute innovative Technologien, die die Kreditvergabe an KMU beschleunigen und die Dauer des KYC-Prozesses sowie der Kreditdokumentation reduzieren. Zudem implementieren mehrere Finanzinstitute im asiatisch-pazifischen Raum Predictive Analytics, um ihre Umsätze zu steigern und ihre Entscheidungsfindung zu verbessern. Der Markt für Predictive Analytics im Bankwesen ist im asiatisch-pazifischen Raum stark fragmentiert, da viele Marktteilnehmer verschiedene Entwicklungsansätze wie Partnerschaften, Übernahmen und Kooperationen verfolgen.
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Details des Autors
Research Analyst
Pavan Warade is a Research Analyst with over 4 years of expertise in Technology and Aerospace & Defense markets. He delivers detailed market assessments, technology adoption studies, and strategic forecasts. Pavan’s work enables stakeholders to capitalize on innovation and stay competitive in high-tech and defense-related industries.
Wir sind vertreten auf:
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