銀行市場における予測分析の規模、シェア、トレンド分析レポート。コンポーネント別（ソリューション、サービス、導入モデル別、オンプレミス、クラウド）、組織規模別（大企業、中小企業）、アプリケーション別（不正検出・防止、顧客管理、営業・マーケティング、ワークフォース管理、その他）、地域別（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東・アフリカ、ラテンアメリカ）予測、2025～2033年

銀行市場における予測分析の推進要因

不正検知のための先進技術の導入拡大

近年、銀行や金融機関では不正行為が急増しています。顧客が様々なチャネルで銀行サービスを利用するようになり、マネーロンダリング、ペイメントカード詐欺、不正融資といった銀行詐欺が増加しています。しかし、予測分析や機械学習アルゴリズムに基づく不正検知ソリューションといった先進技術は、こうした不正行為を削減することが可能です。機械学習に基づく不正検知は、銀行がオンライン詐欺を検知し、意思決定者に必要な対応策を迅速に提案するのに役立ちます。大手銀行の中には、決済処理に関わる様々なチャネルにおける不正行為を検知するために、予測分析に基づく不正検知ソフトウェアを導入し始めているところもあります。

さらに、これらの金融機関は、リモートオーダーやバンキング、商品・サービスの支払いを行うモバイルアプリにも予測分析ソフトウェアを活用しています。例えば、Danske Bankは、機械学習とAIアルゴリズムを統合したTeradataの不正検知ソリューションを導入しました。このソリューションにより、Danske Bankのリアルタイム不正検知率は50%向上しました。その結果、銀行や金融機関における不正検知のための予測分析の導入が拡大し、銀行市場における予測分析の成長を牽引しています。

リスク管理機能の急増

リスク管理は、数十年にわたり、銀行機関にとって最も困難な機能の一つでした。これらの組織のリスク管理における落とし穴は、組織の利益に悪影響を及ぼす可能性があります。これらのグローバル金融機関は、顧客リスク、オペレーショナルリスク、信用リスク、オペレーショナルリスクなど、様々なリスクへの対応に注力しています。銀行業界は日々膨大な量のデータを生み出しており、これらのデータは予測分析によって、内部監査、ストレステスト、銀行破綻予測、オペレーショナルリスクや流動性リスクといった様々なリスク管理機能の開発に活用されています。

さらに、銀行で利用されている予測分析は、高リスク口座の初期発見を支援し、不正や債務不履行の削減に貢献しています。例えば、米国の大手銀行の一つは、住宅ローン融資における債務不履行の計算時間を短縮しました。予測分析技術を用いることで、1,000万件の融資の債務不履行計算時間が96時間から4時間に短縮されました。このように、リスク管理に対する需要の高まりが予測分析ソリューションの導入を促進し、市場の成長を牽引しています。

阻害要因

予測分析ソフトウェアの導入における課題

近年、銀行機関における予測分析ソフトウェアの導入において、インストールと設定に関するいくつかの複雑さが指摘されています。これらの金融機関は、技術的な専門知識の不足により、予測分析ソフトウェアの導入において様々な困難に直面しています。これらの技術の多くは銀行間での導入が複雑であるため、データ分析ツールをより深く理解するには、データサイエンティストやアナリストの専門家が必要です。しかし、これらの技術に必要なスキルと専門知識の不足が、銀行市場における予測分析の成長を阻害しています。

市場機会

モバイルアプリへの人工知能の統合

AIなどの高度な技術をモバイルバンキングアプリに統合することで、顧客は口座情報を分析し、パーソナライズされた財務ガイダンスを提供できるようになりました。さらに、これらのAIベースのモバイルバンキングアプリは、銀行が顧客の資産を増やし、財務状況をより包括的に把握し、財務目標を達成する能力を高めています。例えば、地域密着型の金融サービスプロバイダーであるウェルズ・ファーゴ・アンド・カンパニーは、口座情報分析のためのAI拡張機能をモバイルアプリに追加しました。これにより、パーソナライズされたガイダンスの提供や財務上の意思決定の支援が可能になっています。 モバイル バンキング アプリにおけるこのような AI アプリケーションの増加は、銀行市場の成長における予測分析に有利な機会をもたらすと期待されています。

地域別分析

北米が世界市場を席巻

北米は、銀行業務における予測分析市場において最も重要なグローバルシェアを占めており、予測期間中に17.81%のCAGR（年平均成長率）を示すと予測されています。銀行や金融機関は、機械学習と予測分析を活用した革新的な決済ソリューションを提供する高度な分析ツールプロバイダーと提携関係を築いています。例えば、2016年、シティグループは、銀行業務と商取引におけるリアルタイムリスク管理のための人工知能（AI）の主要企業であるFeedzaiとの提携を発表しました。これにより、銀行は世界中で効率的かつ安全に決済を行うことができるようになりました。これは、北米における銀行業務における予測分析市場の成長を牽引する主要な要因と考えられています。さらに、多くの銀行が高度な分析を導入し、個人口座を分析して支出習慣、キャッシュフロー、貯蓄など、様々な分野でパーソナライズされたインサイトを提供することで、顧客管理と顧客維持に役立てています。

さらに、北米政府がデータの安全性とセキュリティに関して課している様々な厳格な規制遵守により、金融業界における予測分析ソフトウェアの需要が高まっています。例えば、2019年には、北米政府は様々な銀行や金融機関にグラム・リーチ・ブライリー法（GLBA）を施行しました。これは顧客の個人情報の保護を規定し、データが不正な人物に漏洩した場合に顧客に通知するものです。

ヨーロッパは最も急成長している地域

ヨーロッパは予測期間中に21.1%のCAGRを示すと予測されています。欧州の金融機関や銀行は、業務管理と重要な意思決定を改善し、顧客体験を向上させるために、高度な分析ソリューションプロバイダーと提携しています。例えば、HSBCホールディングスplcは、顧客体験を向上させるために、高度な分析ソリューションプロバイダーと提携しています。 2018年12月には、Tresata社と提携し、同社のAIベースのソフトウェアを通じて、プロセス、人材、製品データをより正確に把握することを目指しています。こうした提携がさらに進むことで、欧州の銀行市場における予測分析の機会が創出されると期待されています。さらに、銀行や金融機関はデジタル化を加速させており、それに伴い、個人情報の盗難、サイバー攻撃、データ盗難、その他のビジネス関連リスクが増加しています。こうした犯罪の増加は、この地域の銀行における予測分析ソフトウェアの導入増加につながっています。

さらに、より高度な金融サービスの提供、顧客の資金支出行動の特定、そして地域全体で数百万件に及ぶクレジットカード取引への対応に対するニーズの高まりが、市場の成長を牽引しています。さらに、欧州諸国の多くの銀行は、顧客維持率の向上と金融機関の融資不履行リスクやクレジットカードリスクの削減を支援するために、予測分析を導入しています。このような導入は、予測期間中に銀行市場における予測分析の成長を加速させると予想されます。

今後数年間、現在新興市場と見なされているアジア太平洋地域が市場シェアの大部分を占めると予想されています。この地域の銀行業界における予測分析の拡大を牽引する主要国には、中国、インド、日本などがあります。アジア太平洋地域に拠点を置く銀行や金融機関は、顧客行動の分析やオンライン詐欺の防止のために、予測分析ソリューションを導入しています。さらに、シンガポールの多くの銀行や金融機関は、融資プロセスの所要時間を短縮し、顧客サービスを向上させるために、高度なテクノロジーを導入しています。例えば、スタンダードチャータード銀行が2018年にシンガポールで実施した調査によると、多くの銀行や金融機関は、中小企業向け融資プロセスの迅速化、本人確認（KYC）プロセスと信用情報書類作成にかかる時間の短縮に役立つ、不安定なテクノロジーを導入しています。さらに、アジア太平洋地域の複数の金融機関は、収益の向上と意思決定能力の強化を目的として、予測分析を導入しています。アジア太平洋地域では、多くの市場プレーヤーが提携、買収、コラボレーションなどのさまざまな開発に取り組んでいるため、銀行における予測分析は非常に断片化されています。

セグメント分析

コンポーネント別

ソリューションセグメントは世界市場の大部分を占めており、予測期間中に19.6%のCAGR（年平均成長率）を達成すると予測されています。銀行は、指紋認証やリアルタイム不正検知のための機械学習（ML）や予測分析といった新たなテクノロジーを導入しています。サイバー攻撃、カード非提示型不正、個人情報窃盗、アカウント乗っ取りといった外部不正の急増は、予測分析によって解決されています。例えば、複数の調査によると、2018年のオンライン不正は2017年と比較して61%増加し、これらの不正による損失は59%増加しました。こうした有意義な活動が予測分析ソリューションの導入を促進し、銀行市場における予測分析の成長を牽引しています。同様に、予測分析ソリューションは、銀行が顧客の支出カテゴリーやキャッシュフローの傾向を把握するのに役立っており、顧客関係の強化に役立っています。これは、銀行業務における予測分析の推進につながっています。

組織規模別

オンプレミスセグメントは最大の市場シェアを占めており、予測期間中に19.2%のCAGR（年平均成長率）を達成すると予測されています。オンプレミスベースの予測分析ソフトウェアは、自動化技術と品質管理によってエラーを削減することで、予測インサイトの提供を迅速化しています。さらに、オンプレミスの予測導入モードは、導入に多額の投資が必要であり、組織はシステムを管理し、過去のデータパターンを分析して将来の結果を予測するための予測ソフトウェアを購入する必要があるため、銀行や金融機関で広く有用であると考えられています。

組織規模に基づいて、銀行市場における世界の予測分析は、大企業と中小企業に分類されます。

大企業セグメントは世界市場の大部分を占めており、予測期間中は18.9%のCAGRで成長すると予測されています。大手銀行におけるマネーロンダリング対策やクレジットカード詐欺の増加は、競争の激しい業界で生き残るために、予測分析技術の活用を促しています。例えば、いくつかの調査によると、インドの大手金融機関の約36%が、カード詐欺の増加を受けて、2018年に予測分析技術に投資しました。さらに、大手銀行や金融機関は、特にリスクを効果的に特定、評価、管理するためにリスク分析への注力を強めており、金融機関における予測分析ソリューションの導入を促進しています。

アプリケーション別

顧客管理セグメントは市場への最大の貢献者であり、予測期間中に17.71%のCAGR（年平均成長率）を示すと予測されています。リードコンバージョン率の向上、生産性の向上、コミュニケーションの効率化に伴い、銀行における顧客管理が急増していることから、銀行市場における顧客管理のための予測分析が推進されています。予測分析は、より迅速なサービスの提供、情報に基づいた意思決定の支援、そして履歴データを用いた最近の顧客とのやり取りの分析を可能にします。これらの影響力のある要因が、顧客管理のための予測分析ソリューションの導入を促進し、市場の成長を牽引しています。エキスパートシステムズが2018年に実施した調査によると、金融機関および銀行機関の44%が顧客維持率の向上を目的として予測分析ソフトウェアを導入しています。