世界のローン組成市場規模は2022年に48億9,000万米ドルと評価され、 2031年までに132億4,000万米ドルに達すると予測されており、2023年から2031年にかけて10.5%のCAGRを記録します。
ローン組成ソフトウェアは、エンドツーエンドのローン ポートフォリオ サイクルを自動化し、ローンの申請と承認の両方を簡素化および改善します。ローン組成ソリューションは、単一のプラットフォーム内のすべてのチャネルおよび製品にわたる借り手の取引の全体的なビューを提供します。
ローン組成ソフトウェアはローン商品を一元管理することで、法規制遵守のリスクを軽減します。さらに、ローン組成ツールは、リアルタイムのビジネス活動監視を通じて各取引に関する洞察を提供し、監査証跡を通じてコンテンツとリソースの最適化を提供します。一部のローン組成ツールには、引受および格付けソフトウェア機能と信用分析が含まれています。ローン組成ソフトウェアはクラウドを通じて実装されることが多く、これらのソリューションには通常、ローン返済ソフトウェア機能が含まれているか、これらのソリューションと統合して包括的なローン管理ソリューションを提供します。
BFSIセクターからの需要の増加、BFSIおよびITセクターの新しい企業の出現、技術の進歩が市場の成長を推進する要因です。しかし、サイバー攻撃と侵害の急増が融資組成ソフトウェア市場の成長を妨げている
レポート指標 | 詳細 |
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基準年 | 2022 |
研究期間 | 2021-2031 |
予想期間 | 2024-2032 |
年平均成長率 | 10.5% |
市場規模 | 2022 |
急成長市場 | アジア太平洋地域 |
最大市場 | 北米 |
レポート範囲 | 収益予測、競合環境、成長要因、環境&ランプ、規制情勢と動向 |
対象地域 |
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BFSI セクターでは、生産性を向上させ、顧客エクスペリエンスを向上させるために、ローン組成ソフトウェアの導入が増えています。消費者の行動をより深く理解するために、人工知能などの高度な自動化テクノロジーに傾いています。 AI ベースのローン組成ソフトウェアは、銀行や金融機関が取引履歴や一般的な傾向に基づいて顧客の選択を認識するのに役立ち、それによって顧客エンゲージメントを向上させ、信頼を構築します。
将来のニーズに合わせた柔軟性と適応性を高めるため、銀行部門における個人向け融資、顧客向け融資、商業向け、中小企業向け融資、住宅ローン融資などのローン組成ソフトウェアに対する高い需要が、今後数年間市場を牽引すると予想されます。米国に本拠を置く非銀行金融会社 (NBFC) である Credifranco は、増加する顧客需要に応え、ユーザーがローンの延長やキャンセルを行えるようにするために、2018 年に Habile Technologies のローン組成ソフトウェア ソリューションを導入しました。
世界のローン組成ソフトウェア市場は、コンポーネント、導入モード、組織規模、アプリケーションに分類されています。
導入モードに基づいて、世界のローン組成ソフトウェア市場はクラウドとオンプレミスに二分されています。
ソフトウェア導入のオンプレミス部門は、 2018 年に最大の市場シェアを保持しました。オンプレミス ソフトウェアはユーザーのコンピューターまたはサーバーに直接インストールできるため、システム上に設計データを保持できます。 BFSI などの高度に規制された業界は、オンプレミス ソリューションを採用する可能性があります。
オンプレミス ソリューションの導入が進んでいるにもかかわらず、パンデミックの影響で需要がわずかに減少しています。企業にとってオンプレミス展開は、複雑さが軽減されシステムが完全に制御されるため、クラウドベースの展開よりも収益性が高いと推定されているため、このセグメントは今後数年間で最高のCAGRを示すことが引き続き予想されます。クラウドベースのソフトウェアに関連するセキュリティ上の懸念の増大により、オンプレミスのソフトウェア導入が促進されると予想されます。
コンポーネントに基づいて、世界のローン組成ソフトウェア市場はソリューションとサービスに二分されています。
ソリューションセグメントは、世界のローン組成ソフトウェア市場の支配的な市場シェアに対応すると予想されます。現在のコロナウイルスのパンデミックの拡大は経済構造を危機に陥れており、サプライチェーンの混乱はほとんどの金融機関や組織の経済的および財政的福祉に大きな障害を引き起こしています。現時点では、困難を克服し、ワークフローを合理化し、現金の流動性を高めるための適切なサポートを受けるためのソフトウェア ソリューションとサービスが一定の必要性があります。住宅ローン ソリューションはキャッシュ フローを増加させ、市場の流動性を高める可能性があります。したがって、予測期間の前半では、市場には大きな牽引力を獲得する楽観的な機会があります。
組織規模に基づいて、世界のローン組成ソフトウェア市場は中小企業と大企業に分類されています。
中小企業は約100億ドルの大きなシェアを占めています。現在のビジネス環境では 85% ~ 90%。これまで中小企業は、特に東南アジア諸国連合(ASEAN)にとって発展途上国および新興市場の屋台骨であることが証明されており、国内総生産(GDP)の約35~40%に貢献しています。しかし、ヨーロッパや北米などの経済的に発展した地域でも、中小企業の事業の急増が記録されています。海峡分析によると、およそ。 2,400 万の中小企業がヨーロッパで事業を展開しており、組織全体の約 96 ~ 98% を占めています。同様に、北米も約 100 万ドルを占めます。大企業と比較した場合、中小企業の事業の 94 ~ 95% が占めています。
アプリケーションに基づいて、世界のローン組成ソフトウェア市場は、銀行、信用組合、住宅ローン貸し手、保険などに分類されています。
銀行セクターは他のセクターに匹敵する高い CAGR を保持しており、予測期間中に成長すると推定されます。この成長の原因は、大手企業と競合するために先進技術を導入する新興企業やIT分野の増加によるものと考えられます。さらに、初期投資に即時融資を必要とする中小企業の増加も市場成長を促す要因の一つとなっている。ローン組成ソフトウェアを使用すると、スタッフは時間どおりに引受業務と文書作成のタスクを管理できるため、処理時間の遅れがなくなります。これにより、銀行部門はローン組成ソフトウェアを導入して顧客の魅力を獲得できるようになります。
2019年の新型コロナウイルスの影響で、世界中で事業活動が一時的に停止された。そのため、中小企業は一部の大企業と同様に、事業を維持するために融資を行う道をとってきました。消費者金融機関は、新型コロナウイルスの感染拡大への対応で重要な役割を果たしている。経済的苦境が深刻化する中、市場関係者は有機的成長と多角化を通じて新たな開発を導入することで機会を模索しています。
金融機関は規制の枠組みにより多大なプレッシャーにさらされています。パンデミックの急速に変化する未知の変数に対処するために、多くの企業が事業継続計画を導入する可能性があります。ローン組成者は、接客業やその他のサービス業で働く顧客が住宅ローン、自動車ローン、商業ローン、クレジット カードを利用して顧客の将来を確保し、従業員との関係を構築できるよう支援することが期待されています。
AI、ブロックチェーン、機械学習などの先進テクノロジーは、融資組成や監視ソフトウェアに組み込まれており、企業や金融機関を短期および長期の目標に向けて導くことが期待されています。
北米はより高い CAGR を維持しており、予測期間中に成長すると予想されます。この成長は、以下を含むローン組成ソフトウェアを提供する多数の大手ベンダーの存在によるものです。 Ellie Mae、Calyx Software、FICS、FISERV、Byte Software など。さらに、生産性と顧客エクスペリエンスを向上させるために北米企業が早期にテクノロジーを導入したことも、市場の成長を推進する要因の1つです。さらに、米国には事業への初期投資としてローンを選択する中小企業が多数存在することも、ローン組成ソフトウェア市場の発展につながりました。
アジア太平洋地域は、ローン組成ソフトウェアの導入が最も急速に成長している地域です。この成長は、特に中国、インド、オーストラリアなどの新興経済国で生産性を向上させるために金融機関による先進テクノロジーの採用が増えていることに起因すると考えられます。さらに、政府の取り組みの強化により、金融機関は増大する顧客エンゲージメントを管理するためにプロセス自動化を導入するようになりました。たとえば、インド政府 (GOI) の取り組みである「Make in India」は、初期投資にローンを必要とするあらゆる業種にわたる多くの中小企業の発展につながり、それによってローン組成ソフトウェアの採用拡大への道が開かれました。
The key players in global loan origination software market have adopted organic as well as inorganic growth strategies that include
住宅ローン ソフトウェア プロバイダーである CalyxSoftware は、 2022 年 12 月に、クラウドベースのプラットフォームである Zenly をフレディ マックのローン プロダクト アドバイザー (LPA) と統合しました。 Zenly はブローカーの組成プロセスを合理化し、ブローカーが借り手の信用プロファイルにアクセスし、それを LPA の要件と比較できるようにします。