銀行における予測分析の世界市場規模は、 2023年に30億1,343万米ドルと評価されました。2032年には16兆3,425億4,000万米ドルに達し、予測期間（2024～32年）にわたって年平均成長率20.6％で成長すると予想されています。銀行における予測分析の採用は、顧客洞察の強化、リスクのより効果的な管理、業務効率の改善、規制の遵守、競争力の維持、技術進歩の活用、財務実績の改善、顧客体験の向上の必要性によって推進されています。これらの推進要因は、銀行部門における予測分析の重要性と実装の拡大に総合的に寄与しています。
予測分析は、組織の現在の傾向を特定し、過去および現在のデータを使用して組織の財務リスクを制御する高度な分析テクノロジーです。予測分析では、統計、データ マイニング、データ モデリング、機械学習、人工知能などのさまざまな手法が使用されます。これらの手法は、財務上の不確実性、事故、戦略的な管理エラー、法的責任を特定するために広く採用されています。銀行や金融機関は、顧客の電子メール、アンケートの回答、銀行のメモ、コール センターの記録から収集された非構造化データを分析することにより、顧客の行動を追跡し、新たな問題を認識するために予測分析手法を広く使用しています。これは、銀行やその他の金融機関が顧客体験戦略を策定し、コミュニケーションと銀行サービスを改善するのに役立ちます。顧客体験戦略のこれらの改善は、利益の向上に役立ち、銀行が顧客維持率を高めるのに役立ちます。
| レポート指標 | 詳細 |
|---|---|
| 基準年 | 2023 |
| 研究期間 | 2020-2032 |
| 予想期間 | 2024-2032 |
| 年平均成長率 | 20.6% |
| 市場規模 | |
| 急成長市場 | ヨーロッパ |
| 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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不正行為検出のための先進技術の導入増加
近年、銀行や金融機関では不正行為が大幅に増加しています。顧客がさまざまなチャネルで銀行サービスを利用するようになったため、マネーロンダリング、ペイメントカード詐欺、不正融資などの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ベースの不正検出ソリューションなどの高度なテクノロジーにより、このような不正行為を減らすことができます。機械学習ベースの不正検出は、銀行がオンライン詐欺を検出し、意思決定者に必要なアクションを迅速に提案するのに役立ちます。いくつかの大手銀行は、支払い処理に関係するさまざまなチャネルで不正行為を検出するために、予測分析ベースの不正検出ソフトウェアを使用し始めています。
さらに、これらの機関は、リモート注文やバンキング、商品やサービスの支払いのためのモバイル アプリで予測分析ソフトウェアも使用しています。たとえば、Danske Bank は、機械学習と AI アルゴリズムを統合した Teradata の不正検出ソリューションを実装しました。このソリューションにより、Danske Bank はリアルタイムの不正検出を 50% 向上させることができました。その結果、銀行や金融機関の間で不正検出のための予測分析の実装が増え、銀行市場の成長における予測分析の成長が促進されています。
リスク管理機能の急増
リスク管理は、数十年にわたって銀行機関の最も困難な機能の 1 つでした。これらの組織によるリスク管理の落とし穴は、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、運用リスク、信用リスク、運用リスクなど、さまざまなリスクの処理に重点を置くようになりました。銀行業界は毎日膨大な量のデータを生み出しており、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、運用リスク、流動性リスクなど、さまざまなリスク機能を開発できます。
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サポートし、不正や債務不履行の件数を減らします。たとえば、米国の大手銀行の 1 つは、住宅ローン融資の融資不履行計算時間を短縮しました。この組織では、予測分析テクノロジーを使用することで、1,000 万件の融資の不履行計算時間が 96 時間から 4 時間に短縮されました。したがって、リスク管理の需要の高まりにより、予測分析ソリューションの採用が可能になり、市場の成長が促進されています。
予測分析ソフトウェアの実装上の問題
近年、銀行機関の間で予測分析ソフトウェアのソリューションが導入される中で、そのインストールと構成にいくつかの複雑さが見られるようになりました。これらの機関は、技術的な専門知識が不足しているため、予測分析ソフトウェアの実装にいくつかの困難に直面しています。これらのテクノロジーのほとんどは、銀行間で導入するのが複雑であるため、データ分析ツールをより深く理解するには、データ サイエンティストまたはアナリストの専門家が必要です。しかし、これらのテクノロジーに必要なスキルと専門知識が不足しているため、銀行市場における予測分析の成長が妨げられています。
モバイルアプリへの人工知能の統合
AI などの高度なテクノロジーをモバイル バンキング アプリに統合することで、顧客は口座情報や個別の財務ガイダンスを分析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 アプリにより、銀行機関は顧客の財務資産を増やし、財務をより包括的に把握し、財務目標を達成する能力が向上しました。たとえば、コミュニティ ベースの金融サービス プロバイダーである Wells Fargo & Company は、口座情報を分析するための 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、個別のガイダンスを提供し、財務上の意思決定をサポートできます。モバイル バンキング アプリでのこのような AI アプリケーションの増加は、銀行市場の成長において予測分析の有利な機会を提供することが期待されています。
銀行市場における世界的な予測分析は、展開モード、コンポーネント、組織規模、およびアプリケーションに基づいてセグメント化されています。
コンポーネントに基づいて、銀行市場における世界的な予測分析はソリューションとサービスに分かれています。
ソリューションセグメントは世界市場を支配しており、予測期間中に19.6％のCAGRを示すと推定されています。銀行は、指紋認識やリアルタイムの詐欺検出のためのMLや予測分析など、いくつかの新しいテクノロジーを採用しています。サイバー攻撃、カード非提示詐欺、個人情報盗難やアカウント乗っ取り詐欺などの外部詐欺の大幅な増加は、予測分析によって解決されています。たとえば、いくつかの調査によると、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。これらの有意義な活動は予測分析ソリューションの採用を促進し、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、銀行が顧客のお金の支出カテゴリとキャッシュフローの傾向を特定するのに役立っており、銀行は強化された顧客関係を維持するのに役立ち、銀行における予測分析を促進しています。
展開モデルに基づいて、銀行市場における世界的な予測分析は、オンプレミスとクラウドに分けられます。
オンプレミス セグメントは最大の市場シェアを誇り、予測期間中に 19.2% の CAGR を示す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、自動化された手法と品質測定によってエラーを削減し、予測インサイトをより迅速に提供してきました。さらに、オンプレミスの予測展開モードは、実装に多大な投資が必要であり、組織が予測ソフトウェアを購入してシステムを管理し、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必要があるため、銀行や金融機関で広く役立つと考えられています。
組織の規模に基づいて、銀行市場における世界的な予測分析は、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を支配しており、予測期間中に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により、銀行は競争の激しい業界で生き残るために予測分析技術を使用するようになりました。たとえば、いくつかの調査によると、カード詐欺の増加により、インドの大手金融機関の約36％が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に重点を置くようになり、金融機関による予測分析ソリューションの採用を促進しています。
アプリケーションに基づいて、銀行市場における世界的な予測分析は、不正検出と防止、顧客管理、販売とマーケティング、労働力管理などに分類されます。
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を示すと予測されています。リード変換の増加、生産性の向上、コミュニケーションの効率化により、銀行における顧客管理が急増し、顧客管理のための銀行市場における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、履歴データを使用した最近の顧客とのやり取りの分析に役立ちます。これらの影響力のある要因により、顧客管理のための予測分析ソリューションの採用が促進され、市場の成長が促進されます。エキスパートシステムが2018年に実施した調査によると、金融機関と銀行機関の44％が顧客維持率の向上のために予測分析ソフトウェアを採用しています。
地域別に見ると、銀行市場における世界的な予測分析は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、LAMEA にわたって分析されます。
北米は、銀行市場における予測分析の最も重要なグローバルシェアであり、予測期間中に17.81％のCAGRを示すことが推定されています。銀行や金融機関は、機械学習と予測分析を使用した革新的な支払い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しています。たとえば、2016年にCitigroup Inc.は、銀行業務と商取引全体のリアルタイムリスク管理のための人工知能（AI）の主要プレーヤーの1つである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支払いを行うことができます。これは、北米の銀行市場の成長における予測分析の主な原動力と考えられています。さらに、さまざまな銀行が高度な分析を採用して個人口座を分析し、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、顧客管理と維持に役立てています。
さらに、北米の政府がデータの安全性とセキュリティのために課しているさまざまな厳格な規制コンプライアンスにより、金融業界では予測分析ソフトウェアの需要が高まっています。たとえば、2019 年に北米政府はさまざまな銀行や金融機関にグラム・リーチ・ブライリー法 (GLBA) を課しました。これは顧客の個人情報の保護を規定し、データが権限のない人物に公開された場合に顧客に通知するものです。
ヨーロッパは、予測期間中に21.1％のCAGRを示すと推定されています。ヨーロッパの金融機関や銀行は、運用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。たとえば、HSBCホールディングスplcは、AIベースのソフトウェアを通じてプロセス、人、製品データをより正確に理解するために、2018年12月にTresataと提携しました。このようなパートナーシップが増えることで、ヨーロッパの銀行市場で予測分析の機会が生まれると予想されます。さらに、銀行や金融機関はデジタル化をより速いペースで採用しており、そのため、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のリスクが増加しています。このような犯罪数の増加により、この地域の銀行では予測分析ソフトウェアの採用が増加しています。
さらに、強化された金融サービスの提供、顧客の資金支出行動の特定、地域全体での数百万の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、ヨーロッパ諸国の多くの銀行は、顧客の維持率を高め、金融機関がローンの不履行やクレジットカードのリスクを軽減できるようにするために、予測分析を採用しています。このような採用により、予測期間中に銀行市場の成長における予測分析が促進されると予想されます。
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。銀行業界におけるこの地域の予測分析の拡大を推進している主要国には、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、顧客の行動を分析し、オンライン詐欺を防止する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、融資プロセスに必要な時間を短縮し、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。たとえば、2018年にシンガポールのスタンダードチャータード銀行が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スピードアップや、KYCプロセスと信用文書の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。さらに、アジア太平洋地域のいくつかの金融機関は、収益を増やし、意思決定能力を強化するために予測分析を実装しています。銀行の予測分析は、多くの市場プレーヤーがパートナーシップ、買収、コラボレーションなどのさまざまな開発に携わっているため、アジア太平洋地域では非常に断片化されています。
