銀行における予測分析市場の規模、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、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、ラテンアメリカ）の予測、2025年～2033年

銀行業界における予測分析市場の推進要因

不正検出のための先進技術の導入拡大

近年、銀行や金融機関において不正行為が著しく増加していることが確認されています。顧客が様々なチャネルを通じて銀行サービスを利用するようになったことで、マネーロンダリング、決済カード詐欺、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出ソリューションなどの高度な技術を用いることで、こうした不正行為を軽減することが可能です。機械学習に基づく不正検出は、銀行がオンライン詐欺を検知し、意思決定者に必要な対策を迅速に提案するのに役立ちます。多くの大手銀行は、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出ソフトウェアの利用を開始しています。

さらに、これらの機関は、遠隔での注文や銀行取引、商品やサービスの支払いに、モバイルアプリで予測分析ソフトウェアも活用しています。例えば、ダンスケ銀行は、機械学習とAIアルゴリズムを統合したテラデータの不正検出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、ダンスケ銀行はリアルタイムでの不正検出率を50%向上させることができました。その結果、銀行や金融機関における不正検出のための予測分析の導入事例が増加し、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、数十年にわたり金融機関にとって最も困難な業務の一つであり続けてきました。これらの組織がリスク管理において何らかの落とし穴に陥ると、組織の収益に悪影響を及ぼす可能性があります。グローバルな金融機関は、顧客リスク、業務リスク、信用リスク、流動性リスクなど、さまざまなリスクへの対応に注力してきました。銀行業界は日々膨大な量のデータを生成しており、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、業務リスク、流動性リスクなど、さまざまなリスク管理機能の開発に活用できます。

さらに、銀行で使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、不正行為や債務不履行を減らすのに役立ちます。例えば、米国の大手銀行の1つは、住宅ローン融資における債務不履行計算時間を短縮しました。この銀行は、予測分析技術を用いることで、1,000万件のローンにおける債務不履行計算時間を96時間から4時間に短縮することに成功しました。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。

抑制要因

予測分析ソフトウェアの実装上の問題点

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様々な複雑な問題が指摘されている。これらの機関は、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多くの困難を抱えている。これらの技術の多くは銀行へ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となる。しかし、こうした技術に関する必要なスキルや専門知識の不足が、銀行市場における予測分析の普及を阻害している。

市場機会

モバイルアプリへの人工知能の統合

AIなどの先進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金融アドバイスを受けることが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、銀行機関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、口座情報を分析するためのAI機能をモバイルアプリに追加し、パーソナライズされたアドバイスを提供したり、金融意思決定を支援したりできるようにしています。このようなAIアプリケーションの増加は、モバイルバンキングアプリは、銀行市場の成長における予測分析にとって、収益性の高い機会を提供すると期待されている。

地域分析

北米が世界市場を席巻

北米は、銀行における予測分析市場において世界最大のシェアを占めており、予測期間中に年平均成長率（CAGR）17.81%を示すと推定されています。銀行や金融機関は、機械学習や予測分析を用い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を進めています。例えば、2016年にシティグループは、銀行および商取引におけるリアルタイムのリスク管理のための人工知能（AI）分野の主要企業である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、北米における銀行向け予測分析市場の成長を牽引する大き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手法を採用し、個人口座を分析することで、支出習慣、キャッシュフロー、貯蓄など、さまざまな分野でパーソナライズされた洞察を提供し、顧客管理と顧客維持に役立てています。

さらに、北米の政府がデータセキュリティと安全性に関して課しているさまざま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、北米政府はグラム・リーチ・ブライリー法（GLBA）をさまざまな銀行や金融機関に施行しました。この法律は、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ことを目的としています。

ヨーロッパは最も急速に成長している地域です

欧州は予測期間中に年平均成長率（CAGR）21.1%を示すと推定されています。欧州の金融機関や銀行は、業務管理や重要な意思決定の改善、顧客体験の向上を図るため、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ホールディングスは2018年12月にTresataと提携し、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ようになりました。このような提携が増えることで、欧州の銀行市場における予測分析の機会が拡大すると予想されます。さらに、銀行や金融機関はデジタル化を急速に進めており、その結果、個人情報盗難、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急増しています。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拡大につながっています。

さらに、金融サービスの向上、顧客の資金支出行動の把握、地域全体で発生する数百万件のクレジットカード取引への対応といったニーズの高まりが、市場の成長を牽引しています。加えて、欧州諸国の多くの銀行は、顧客維持率の向上や、金融機関の融資不履行リスクおよびクレジットカードリスクの低減を目的として、予測分析を導入しています。こうした導入は、予測期間中の銀行における予測分析市場の成長を促進すると予想されます。

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。銀行業界における同地域の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。アジア太平洋地域の銀行や金融機関は、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採用しています。さらに、シンガポールの多くの銀行や金融機関は、融資プロセスにかかる時間を短縮し、より良い顧客サービスを提供するために、高度なテクノロジーを採用しています。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が、中小企業向け融資プロセスを迅速化し、KYCプロセスや信用書類作成にかかる時間を短縮するのに役立つ不安定なテクノロジーを採用しています。加えて、アジア太平洋地域のいくつかの金融機関は、収益を向上させ、意思決定能力を強化するために予測分析を導入しています。アジア太平洋地域では、多くの市場参加者が提携、買収、協力などさまざまな開発を行っているため、銀行における予測分析は非常に細分化されています。

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を席巻しており、予測期間中に年平均成長率（CAGR）19.6%を示すと推定されています。銀行は、指紋認証やリアルタイムの不正検出のために、機械学習（ML）や予測分析などの新しいテクノロジーを導入しています。サイバー攻撃、カード非提示詐欺、なりすまし、アカウント乗っ取り詐欺などの外部詐欺の著しい増加は、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、オンライン詐欺は2017年と比較して2018年に61%増加し、これらの詐欺による損失は59%増加しました。これらの重要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やキャッシュフローの傾向を特定するのに役立っており、これにより銀行は顧客関係を強化することができ、銀行における予測分析を促進しています。

組織規模別

オンプレミス型セグメントは最大の市場シェアを占めており、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は19.2%と予測されています。オンプレミス型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し、予測分析結果の提供を迅速化しています。さらに、オンプレミス型の予測分析導入モードは、銀行や金融機関において広く利用されています。これは、導入に多額の投資が必要となることに加え、組織がシステムを管理し、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に、予測分析ソフトウェアを購入する必要があるためです。

組織規模に基づき、銀行市場におけるグローバルな予測分析は、大企業と中小企業に分類される。

大企業セグメントは世界市場を席巻しており、予測期間中に年平均成長率（CAGR）18.9%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、複数の調査によると、カード詐欺の増加を受けて、2018年にはインドの大手金融機関の約36%が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化しており、これが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。

アプリケーションによる

顧客管理セグメントは市場への貢献度が最も高く、予測期間中に年平均成長率（CAGR）17.71%を示すと推定されています。リードコンバージョンの増加、生産性の向上、より効率的なコミュニケーションにより、銀行における顧客管理が急増しており、これが銀行の顧客管理市場における予測分析の普及を牽引しています。予測分析は、より迅速なサービスを提供し、情報に基づいた意思決定を支援し、過去のデータを使用して最近の顧客とのやり取りを分析します。これらの影響要因が、顧客管理のための予測分析ソリューションの採用を促進し、市場の成長を後押ししています。2018年にエキスパートシステムズが実施した調査によると、金融機関および銀行の44%が顧客維持率を高めるために予測分析ソフトウェアを採用しています。