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은행업계의 인공지능 시장

ID: MRFR/ICT/30107-HCR
100 Pages
Aarti Dhapte
October 2025

은행업계 인공지능 시장 조사 보고서 기술별(기계 학습, 자연어 처리, 로봇 프로세스 자동화, 컴퓨터 비전), 응용 프로그램별(사기 탐지, 고객 서비스, 위험 관리, 예측 분석, 대출 심사), 배포 모델별(온프레미스, 클라우드 기반), 은행 유형별(소매 은행, 투자 은행, 상업 은행, 개인 은행), 사용자 유형별(금융 기관, 핀테크 기업, 은행 고객) 및 지역별(북미, 유럽, 남미, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카) - 2035년까지의 예측.

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Artificial Intelligence in Banking Market Infographic
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은행업계의 인공지능 시장 요약

MRFR 분석에 따르면, 2024년 인공지능 은행 시장 규모는 214.8억 달러로 추정됩니다. 인공지능 은행 산업은 2025년 251.2억 달러에서 2035년 1199.1억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 2025년부터 2035년까지의 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 16.92%에 이를 것으로 보입니다.

주요 시장 동향 및 하이라이트

은행업계의 인공지능 시장은 기술 발전과 변화하는 고객 기대에 힘입어 상당한 성장이 예상됩니다.

  • 북미는 은행업계 인공지능의 가장 큰 시장으로 남아 있으며, 혁신적인 솔루션에 대한 강력한 수요를 보여주고 있습니다.

시장 규모 및 예측

2024 Market Size 21.48 (USD 억)
2035 Market Size 119.91 (USD 억)
CAGR (2025 - 2035) 16.92%

주요 기업

JP모건 체이스 (미국), 뱅크 오브 아메리카 (미국), 웰스 파고 (미국), 골드만 삭스 (미국), 씨티그룹 (미국), HSBC (영국), UBS (스위스), 도이치 뱅크 (독일), BNP 파리바 (프랑스)

은행업계의 인공지능 시장 동향

은행업계의 인공지능 시장은 현재 운영 효율성과 고객 참여를 향상시키는 첨단 기술의 통합으로 특징지어지는 변혁의 단계를 경험하고 있습니다. 금융 기관들은 프로세스를 간소화하고, 위험을 완화하며, 서비스를 개인화하기 위해 AI 기반 솔루션을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 이러한 변화는 개선된 의사결정 능력에 대한 필요성과 고객에게 맞춤형 경험을 제공하고자 하는 욕구에 의해 주도되는 것으로 보입니다. 은행들이 경쟁이 치열한 환경을 헤쳐 나가면서 AI 기술의 구현은 전략적 이점을 제공하는 것으로 보이며, 이를 통해 시장의 요구와 고객의 선호에 신속하게 대응할 수 있습니다.

고객 경험 향상

고객 상호작용 개선에 대한 초점은 은행업계의 인공지능 시장 내에서 점점 더 두드러지고 있습니다. 금융 기관들은 고객의 행동과 선호를 분석하기 위해 AI를 활용하여 개인화된 서비스와 추천을 제공하고 있습니다. 이러한 추세는 은행들이 맞춤형 경험을 통해 고객과의 관계를 강화하고자 하는 보다 고객 중심의 접근 방식으로의 전환을 시사합니다.

위험 관리 및 사기 탐지

위험 관리 및 사기 탐지를 위한 AI 기술의 통합은 은행업계의 인공지능 시장에서 주목받고 있습니다. 머신러닝 알고리즘을 활용함으로써 은행들은 실시간으로 비정상적인 패턴과 잠재적 위협을 식별할 수 있습니다. 이러한 보안에 대한 사전 대응 접근 방식은 자산을 보호할 뿐만 아니라 금융 기관에 대한 고객의 신뢰를 향상시킵니다.

운영 효율성 및 비용 절감

운영 효율성을 위한 노력은 은행업계의 인공지능 시장에 영향을 미치는 주요 트렌드입니다. 기관들은 AI를 통해 일상적인 작업과 프로세스를 자동화하고 있으며, 이는 상당한 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. 이러한 추세는 자원을 최적화하고 조직 내에서 보다 전략적인 역할로 인적 자본을 재배치하려는 광범위한 움직임을 나타냅니다.

은행업계의 인공지능 시장 Treiber

금융 서비스의 개인화

개인화된 은행 경험에 대한 수요가 증가하고 있으며, 인공지능(AI) 은행 시장이 이러한 변혁의 최전선에 있습니다. AI 기술은 은행이 개별 고객의 선호도와 행동에 맞춰 서비스를 조정할 수 있도록 합니다. 고객 데이터를 분석함으로써 AI는 특정 요구에 맞는 제품과 서비스를 추천하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 최근 연구에 따르면 AI를 활용한 개인화 서비스를 제공하는 은행은 고객 유지율이 20% 증가한 것으로 나타났습니다. 이러한 추세는 AI가 은행 부문에서 고객 관계를 재정의할 수 있는 잠재력을 강조하며, 인공지능 은행 시장에 대한 추가 투자를 촉진하고 있습니다.

데이터 기반 의사 결정

데이터를 효과적으로 활용하는 능력이 은행업계를 변화시키고 있습니다. 은행업계의 인공지능 시장은 이전에는 얻을 수 없었던 통찰력을 제공함으로써 데이터 기반 의사 결정을 촉진합니다. 은행들은 고객 행동, 시장 동향 및 운영 효율성을 분석하기 위해 AI 알고리즘을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 보고서에 따르면 AI 기반 분석을 사용하는 기관들은 의사 결정 속도를 40% 향상시켜 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있게 되었습니다. 이 능력은 경쟁력을 높일 뿐만 아니라 이 부문 내에서 혁신을 촉진하여 은행업계에서 AI 기술의 강력한 미래를 시사합니다.

운영 자동화 및 효율성

운영 효율성에 대한 추진은 은행 시장에서 인공지능의 채택을 이끄는 원동력입니다. AI 기술을 통한 일상 업무의 자동화는 은행들이 운영을 간소화하고, 인적 오류를 줄이며, 운영 비용을 낮출 수 있도록 합니다. 예를 들어, AI 챗봇은 고객 서비스에 점점 더 많이 사용되어, 인간의 개입 없이 문의 및 거래를 처리합니다. 보고서에 따르면 AI 기반 자동화를 구현한 은행들은 최대 40%의 비용 절감을 달성했습니다. 이 추세는 AI가 은행 부문의 운영 프레임워크를 변혁할 수 있는 잠재력을 강조하며, 인공지능 은행 시장에서 AI 솔루션에 대한 지속적인 수요를 시사합니다.

규제 준수 및 위험 완화

은행 부문에서 규제 프레임워크의 복잡성이 증가함에 따라 고급 기술의 채택이 필요하다. 은행업에서의 인공지능 시장은 진화하는 규정을 준수하는 데 중요한 동맹으로 보인다. AI 시스템은 방대한 양의 데이터를 분석하여 잠재적인 준수 문제를 식별할 수 있어, 벌금의 위험을 줄인다. 최근 데이터에 따르면, 준수 보고를 위해 AI를 활용하는 금융 기관은 준수 비용이 최대 30% 감소한 것으로 나타났다. 이 추세는 규제가 더욱 엄격해짐에 따라 은행 부문에서 AI 솔루션에 대한 수요가 증가할 가능성이 높으며, 이는 은행업에서의 인공지능 시장의 성장을 이끌 것이다.

강화된 사이버 보안 조치

사이버 위협이 계속 진화함에 따라, 은행 부문은 사이버 보안 방어를 강화해야 한다는 압박이 증가하고 있습니다. 은행업에서의 인공지능 시장은 사이버 위협을 실시간으로 탐지하고 완화하기 위한 고급 솔루션을 제공합니다. AI 시스템은 거래 데이터의 패턴과 이상을 분석하여 잠재적인 사기를 발생하기 전에 식별할 수 있습니다. 데이터에 따르면 AI 기반 사이버 보안 조치를 사용하는 은행은 사기 손실을 약 25% 줄였습니다. 이 기능은 금융 기관을 보호할 뿐만 아니라 고객에게 더 큰 신뢰를 심어주며, 사이버 보안에 AI를 통합하는 것이 은행업에서의 인공지능 시장 성장의 주요 동력이 될 것임을 시사합니다.

시장 세그먼트 통찰력

기술별: 기계 학습(가장 큰) 대 자연어 처리(가장 빠르게 성장하는)

은행업계의 인공지능 시장에서 기계 학습은 운영 효율성과 의사 결정 프로세스를 향상시키는 데 있어 주요한 역할을 보여주며 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 자연어 처리(NLP)는 시장 점유율은 작지만 고객 상호작용 및 지원 서비스에 대한 변혁적인 영향으로 인해 빠르게 주목받고 있습니다. 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 컴퓨터 비전(CV)과 같은 다른 세그먼트도 각각 백엔드 운영 최적화와 강력한 보안 조치를 가능하게 하여 전체 성장에 기여하고 있습니다.

기계 학습 (주요) 대 자연어 처리 (신흥)

기계 학습은 은행 부문에서 지배적인 기술로 자리 잡고 있으며, 데이터 분석을 간소화하고 고객 행동을 예측하며 작업을 자동화하는 솔루션을 제공합니다. 그 광범위한 채택은 실행 가능한 통찰력을 위해 방대한 양의 데이터를 활용할 수 있는 능력에서 비롯됩니다. 반면, 자연어 처리(NLP)는 고객 커뮤니케이션과 서비스 제공을 혁신하는 신흥 세력으로, 챗봇과 감정 분석을 통해 이루어집니다. 고객의 선호가 개인화된 은행 경험으로 이동함에 따라 자연어 처리 솔루션에 대한 수요는 계속 증가하고 있으며, 이는 미래 은행 혁신의 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다.

응용 프로그램별: 사기 탐지(가장 큰) 대 고객 서비스(가장 빠르게 성장하는)

은행업계의 인공지능 시장에서 사기 탐지는 가장 큰 세그먼트로, 시장 점유율의 상당 부분을 차지하고 있습니다. 이 세그먼트는 은행과 금융 기관에 매우 중요하며, AI 기술을 활용하여 실시간으로 사기 행위를 식별하고 방지합니다. 고객 서비스는 뒤를 이어 AI를 활용하여 사용자 상호작용을 향상시키고 운영을 간소화하여 효율적인 해결책과 개선된 고객 만족도를 이끌어냅니다. 이 세그먼트 내의 성장 추세는 증가하는 사이버 위협과 향상된 고객 경험에 대한 수요 증가에 영향을 받습니다. 은행들은 사기 기법의 정교함이 증가함에 따라 사기 탐지를 위한 AI 기반 솔루션을 빠르게 채택하고 있습니다. 반면, 고객 서비스는 더 많은 기관들이 AI를 활용하여 고객 상호작용을 자동화하고 개인화하려고 하면서 가장 빠르게 성장하는 세그먼트로 자리잡고 있습니다.

사기 탐지 (주요) 대 예측 분석 (신흥)

사기 탐지는 금융 거래를 보호하고 신뢰를 유지하는 데 중요한 응용 프로그램에 의해 뒷받침되는 인공지능(AI) 은행 시장에서 지배적인 힘으로 인식됩니다. 이 분야의 강력한 방법론은 고급 기계 학습 알고리즘을 활용하여 방대한 데이터 세트를 분석하고, 사기를 나타내는 이상 징후를 효율적으로 탐지합니다. 반면, 예측 분석은 신흥 분야로서 빠르게 주목받고 있으며, 은행들이 AI를 활용하여 시장 동향과 고객 행동을 예측하는 데 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 이 분야는 데이터 기반 통찰력을 활용하여 운영 결정을 최적화하고 위험 관리를 강화하여 향후 은행 운영에서 핵심 플레이어로 자리 잡고 있습니다. 사기 탐지가 보호막 역할을 하는 반면, 예측 분석은 경쟁 우위를 추구하는 은행을 위한 전략적 도구로 자리 잡을 태세입니다.

배포 모델에 따라: 클라우드 기반(가장 큰) 대 온프레미스(가장 빠르게 성장하는)

은행업계의 인공지능 시장에서 배포 모델의 분포는 클라우드 기반 솔루션에 대한 명확한 선호를 보여주며, 이들은 확장성, 비용 효율성 및 접근 용이성 덕분에 시장을 지배하고 있습니다. 클라우드 기반 AI 애플리케이션은 은행 운영에 점점 더 많이 통합되어 빠른 거래, 향상된 고객 서비스 및 강력한 데이터 관리를 가능하게 하고 있습니다. 온프레미스 솔루션은 현재 시장 점유율이 작지만, 은행들이 데이터와 애플리케이션에 대한 통제를 추구하고 규제 기준 준수를 보장함에 따라 증가하고 있습니다. AI의 은행업계 채택이 가속화됨에 따라 성장 추세는 클라우드 기반 배포가 민첩성과 혁신의 필요성에 의해 계속 번창할 것임을 나타냅니다. 동시에 온프레미스 배포 모델은 데이터 거버넌스와 보안을 우선시하는 기관들 사이에서 강력한 대안으로 떠오르고 있습니다. 규제 압력과 은행 솔루션의 복잡성이 증가하는 등의 요인이 두 배포 모델의 성장에 기여하고 있으며, 은행 AI 시장에서 역동적인 환경을 조성하고 있습니다.

배포 모델: 클라우드 기반 (주요) 대 온프레미스 (신흥)

클라우드 기반 솔루션은 은행업에서 인공지능 시장의 지배적인 배포 모델로 간주되며, 주로 은행에 유연성, 확장성 및 낮은 초기 비용을 제공하기 때문입니다. 이 모델은 기관들이 물리적 인프라에 대한 대규모 투자가 없이 AI 기술을 활용할 수 있게 하여, 특히 소규모 은행에 매력적입니다. 한편, 온프레미스 솔루션은 신흥으로 분류되지만, 대형 은행과 엄격한 규정 준수 요구가 있는 은행들이 AI 시스템과 데이터에 대한 더 큰 통제를 유지하기 위해 선택함에 따라 점차 인기를 얻고 있습니다. 이 모델은 민감한 금융 정보를 다루는 기관에 필수적인 보안 및 맞춤형 구현을 강조합니다. 이러한 모델의 공존은 은행의 다양한 요구와 AI 활용에 대한 전략적 접근 방식을 보여줍니다.

은행 유형별: 소매은행(가장 큰) 대 투자은행(가장 빠르게 성장하는)

인공지능(AI) 은행 시장에서 소매 은행이 가장 큰 점유율을 차지하고 있으며, 고객 경험을 향상하고 운영을 간소화하기 위해 AI를 활용하고 있습니다. 이는 서비스 개인화, 고객 상호작용 개선, 자동화 시스템을 통한 효율성 증대에 중점을 두고 있습니다. 투자 은행은 전체 점유율은 작지만, 예측 분석, 위험 관리 및 거래 프로세스 자동화를 위해 AI를 점점 더 많이 채택함에 따라 가장 빠르게 성장하는 부문으로, 최적화된 의사결정 및 향상된 거래 능력을 이끌고 있습니다.

소매 은행(주요) 대 투자 은행(신흥)

소매 은행업은 개인화된 고객 경험과 고급 데이터 분석을 통한 향상된 서비스 제공으로 특징지어지는 AI 분야의 지배적인 세그먼트로 남아 있습니다. 이는 AI 알고리즘을 활용하여 소비자 행동을 더 잘 이해하고 맞춤형 금융 상품과 서비스를 제공합니다. 반면, 투자 은행업은 AI가 투자 전략을 형성하고 자산 관리를 개선하는 데 잠재력을 인식함에 따라 빠르게 부상하고 있습니다. 이 세그먼트는 AI를 활용하여 워크플로를 자동화하고 예측 모델링을 통해 더 깊은 통찰력을 제공함으로써 빠르게 변화하는 시장에서 경쟁 우위를 강화하고 있습니다.

사용자 유형별: 금융 기관(가장 큰) 대 핀테크 기업(가장 빠르게 성장하는)

은행업계의 인공지능 시장은 사용자 유형 간의 다양한 분포로 특징지어집니다. 금융 기관은 가장 큰 세그먼트로, 시장의 상당 부분을 차지합니다. 그들의 확립된 인프라와 방대한 데이터 자원은 AI 기술을 효과적으로 통합할 수 있게 해줍니다. 반면, 핀테크 기업들은 AI를 활용하여 혁신하고 프로세스를 간소화하는 빠르게 성장하는 세그먼트를 대표합니다. 그들의 민첩성과 기술에 대한 집중은 기술에 정통한 사용자들 사이에서 상당한 시장 점유율을 빠르게 확보할 수 있게 합니다. 이 세그먼트의 성장 추세는 개인화된 은행 경험과 향상된 운영 효율성에 대한 수요 증가에 의해 주도되고 있습니다. 금융 기관들은 고객 서비스와 리스크 관리를 개선하기 위해 AI에 막대한 투자를 하고 있으며, 핀테크 기업들은 AI 기반 솔루션을 통해 운영을 빠르게 확장하고 있습니다. 이러한 세그먼트 간의 시너지는 파트너십을 촉진하고 있으며, 은행업계에서 AI 채택의 전반적인 가속화에 기여하고 있습니다.

금융 기관 (주요) 대 핀테크 기업 (신흥)

금융 기관은 인공지능 은행 시장에서 지배적인 플레이어로, 상당한 투자 능력과 광범위한 고객 기반을 특징으로 합니다. 이러한 조직은 운영 효율성과 서비스 제공을 향상시키기 위해 사기 탐지, 위험 평가 및 고객 서비스 자동화와 같은 다양한 기능에 AI 기술을 통합하고 있습니다. 반면, 핀테크 기업들은 전통적인 은행 모델을 파괴하는 민첩한 혁신자로 부상하고 있으며, 개인화된 제품과 서비스를 통해 사용자 경험을 개선하는 데 집중하고 있어 젊은 은행 고객층 사이에서 빠르게 입지를 다지고 있습니다. 기존 금융 기관과 민첩한 핀테크 스타트업 간의 이러한 역동적인 상호작용은 은행 부문의 경쟁 환경을 재편하고 있으며, AI 응용 프로그램과 고객 참여에서 상당한 발전을 이끌고 있습니다.

은행업계의 인공지능 시장에 대한 더 자세한 통찰력 얻기

지역 통찰력

글로벌 인공지능 은행 시장은 특히 다양한 지역 시장에서 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 2023년, 북미는 65억 달러의 가치로 시장을 선도하고 있으며, 이는 고급 기술 채택과 강력한 금융 인프라 덕분에 나타나는 지배력을 반영합니다. 유럽은 40억 달러의 가치로 뒤따르며, 소매 은행 및 준수 프로세스에서 인공지능 응용 프로그램의 중요한 발전을 보여줍니다. 한편, 아시아 태평양 지역은 빠르게 부상하고 있으며, 2023년 30억 달러의 가치로 은행 서비스의 빠른 디지털 전환에 의해 주도되고 있습니다.

중동 및 아프리카는 12억 1천만 달러를 차지하며, 고객 경험을 향상하고 운영을 간소화하기 위한 인공지능에 대한 관심이 증가하고 있음을 나타냅니다. 남미는 10억 달러로 더 작지만, 은행들이 운영 효율성을 위해 인공지능을 점점 더 채택함에 따라 성장 기회가 있음을 보여줍니다. 이러한 지역 통찰력은 글로벌 인공지능 은행 시장의 다양한 풍경을 강조하며, 각 지역이 전체 시장 역학에 독특하게 기여하고 다양한 성장 동력과 도전을 제시하고 있습니다. 금융 기관들이 개선된 의사 결정 및 개인화된 서비스를 위해 인공지능을 활용하기 위해 노력함에 따라, 시장은 계속 진화하고 있으며, 다양한 지리적 세그먼트에서 기회를 드러내고 있습니다.

인공지능 은행 시장 지역 통찰력

출처: 1차 연구, 2차 연구, Market Research Future 데이터베이스 및 분석가 리뷰

은행업계의 인공지능 시장 Regional Image

주요 기업 및 경쟁 통찰력

은행업계의 인공지능 시장은 현재 빠른 기술 발전과 향상된 고객 경험에 대한 수요 증가에 의해 주도되는 역동적인 경쟁 환경으로 특징지어집니다. JPMorgan Chase(미국), Bank of America(미국), HSBC(영국)와 같은 주요 기업들이 최전선에 있으며, AI를 활용하여 운영을 최적화하고, 리스크 관리를 개선하며, 서비스를 개인화하고 있습니다. 이러한 기관들은 AI를 핵심 은행 기능에 통합하는 데 중점을 두고 디지털 전환의 증가하는 추세를 활용할 수 있는 전략적 위치에 있습니다. 그들의 집단적인 노력은 운영 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 고객 상호작용을 재편성하여 이 부문 내 경쟁을 심화시키고 있습니다.

비즈니스 전술 측면에서 주요 기업들은 다양한 시장에 더 잘 서비스를 제공하기 위해 운영을 지역화하고 공급망을 최적화하는 데 점점 더 집중하고 있습니다. 은행업계의 인공지능 시장의 경쟁 구조는 다소 분산되어 있는 것으로 보이며, 기존 은행과 신생 핀테크 기업들이 시장 점유율을 놓고 경쟁하고 있습니다. 이러한 분산은 혁신과 민첩성이 가장 중요시되는 환경을 나타내며, 기업들이 변화하는 소비자 수요와 규제 환경에 신속하게 대응할 수 있도록 합니다.

2025년 9월, JPMorgan Chase(미국)는 사기 탐지 능력을 향상시키기 위한 고급 예측 분석 도구를 개발하기 위해 선도적인 AI 기술 회사와 파트너십을 체결했다고 발표했습니다. 이 전략적 움직임은 리스크 완화를 위해 AI를 활용하려는 은행의 의지를 강조하며, 은행 운영의 보안에 대한 새로운 기준을 설정할 가능성이 있습니다. 이러한 정교한 도구를 통합함으로써 JPMorgan Chase는 사기에 대한 방어력을 강화할 뿐만 아니라, 오늘날의 디지털 은행 환경에서 중요한 고객 신뢰를 향상시킵니다.

유사하게, 2025년 8월, Bank of America(미국)는 고객에게 개인화된 재정 조언을 제공하기 위해 AI 기반의 가상 비서를 출시했습니다. 이 이니셔티브는 고객 중심의 혁신에 대한 은행의 초점을 반영하며, 사용자 참여와 만족도를 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 기술의 도입은 Bank of America가 혼잡한 시장에서 상당히 차별화될 수 있는 기회를 제공하며, 맞춤형 재정 솔루션에 대한 소비자 선호의 증가와 일치합니다.

2025년 7월, HSBC(영국)는 신용 평가를 위한 기계 학습 알고리즘을 전문으로 하는 핀테크 스타트업을 인수하여 AI 능력을 확장했습니다. 이 인수는 HSBC의 대출 프로세스를 개선하고 의사 결정 효율성을 높이려는 전략을 나타냅니다. 최첨단 기술을 운영에 통합함으로써 HSBC는 신용 리스크를 더 잘 평가할 수 있는 위치에 있으며, 경쟁이 치열한 대출 시장에서 시장 점유율을 증가시킬 가능성이 있습니다.

2025년 10월 현재, 은행업계의 인공지능 시장에서의 주요 트렌드는 디지털화, 지속 가능성 및 다양한 은행 기능에 걸친 AI 통합에 대한 뚜렷한 강조를 포함합니다. 전략적 제휴는 경쟁 환경을 형성하는 데 점점 더 중요한 역할을 하며, 기업들이 자원과 전문 지식을 결합하여 혁신을 추진할 수 있도록 합니다. 앞으로 경쟁 차별화는 전통적인 가격 기반 전략에서 기술 혁신, 고객 경험 및 공급망 신뢰성에 중점을 두는 방향으로 진화할 것으로 보이며, 이는 은행들이 운영하고 경쟁하는 방식에 변혁적인 변화를 시사합니다.

은행업계의 인공지능 시장 시장의 주요 기업은 다음과 같습니다

산업 발전

  • 2024년 2분기: JPMorgan, 기업 고객을 위한 AI 기반 디지털 어시스턴트 출시 JPMorgan Chase는 기업 고객이 현금 및 결제를 관리하는 데 도움을 주기 위해 설계된 AI 기반 디지털 어시스턴트의 출시를 발표하며, 은행업계에서 인공지능 사용의 중요한 제품 개발을 알렸습니다.
  • 2024년 2분기: HSBC, Google Cloud와 파트너십 체결하여 은행업계 AI 채택 가속화 HSBC는 고객 서비스 향상 및 내부 운영 간소화를 위해 생성적 AI를 활용하기 위한 전략적 파트너십을 Google Cloud와 체결하며, 글로벌 은행 네트워크 전반에 걸쳐 새로운 AI 기반 솔루션을 배포할 계획입니다.
  • 2024년 2분기: Deutsche Bank, 디지털 혁신을 이끌 새로운 AI 책임자 임명 Deutsche Bank는 은행 운영 전반에 걸쳐 인공지능 통합을 감독할 AI 책임자를 임명하며, 디지털 혁신 및 AI 기반 비즈니스 전략에 대한 은행의 의지를 강조했습니다.
  • 2024년 2분기: Taktile, 은행을 위한 AI 의사결정 플랫폼 확장을 위해 2천만 달러 시리즈 A 자금 조달 Taktile은 은행을 위한 AI 기반 의사결정 소프트웨어를 전문으로 하는 스타트업으로, 제품 개발을 가속화하고 금융 서비스 부문에서의 입지를 확장하기 위해 2천만 달러의 시리즈 A 자금을 확보했습니다.
  • 2024년 3분기: Wells Fargo, AI 기반 사기 탐지 시스템 출시 Wells Fargo는 실시간으로 사기 거래를 식별하고 방지하는 능력을 향상시키기 위해 새로운 AI 기반 사기 탐지 플랫폼을 도입했습니다.
  • 2024년 3분기: Barclays와 Microsoft, 생성적 AI 은행 도구 개발을 위한 파트너십 발표 Barclays와 Microsoft는 고객 참여 및 리스크 관리 애플리케이션에 중점을 두고 은행을 위한 생성적 AI 솔루션을 공동 개발하기 위한 다년간 파트너십을 체결했습니다.
  • 2024년 3분기: Goldman Sachs, AI 기반 자산 관리 플랫폼 공개 Goldman Sachs는 개인화된 투자 조언 및 포트폴리오 관리를 제공하는 새로운 AI 기반 자산 관리 플랫폼을 출시했습니다. 이 플랫폼은 고급 기계 학습 알고리즘을 사용합니다.
  • 2024년 3분기: UBS, 디지털 은행 기능 강화를 위해 AI 핀테크 스타트업 인수 UBS는 AI 기반 고객 분석을 전문으로 하는 핀테크 스타트업을 인수하여 디지털 은행 서비스 및 고객 개인화 노력을 강화할 계획입니다.
  • 2024년 4분기: Santander, 유럽에서 AI 기반 대출 승인 시스템 출시 Banco Santander는 여러 유럽 시장에서 AI 기반 대출 승인 플랫폼을 출시하여 신용 결정을 신속하게 하고 리스크 평가 정확성을 향상시키기 위해 설계되었습니다.
  • 2024년 4분기: Personetics, AI 은행 솔루션 확장을 위해 4천만 달러 자금 확보 Personetics는 은행을 위한 AI 기반 개인화 및 참여 도구 제공업체로, 제품 혁신 및 글로벌 확장을 지원하기 위해 4천만 달러의 신규 자금을 조달했습니다.
  • 2025년 1분기: BNP Paribas, 파리에서 은행을 위한 새로운 AI 혁신 연구소 개소 BNP Paribas는 은행 운영 전반에 걸쳐 인공지능 솔루션의 개발 및 배포를 가속화하기 위해 파리에 전담 AI 혁신 연구소를 개소했습니다.
  • 2025년 1분기: Standard Chartered와 IBM, 준수 운영에 AI 배포를 위한 다년 계약 체결 Standard Chartered는 규제 프로세스 및 운영 효율성을 향상시키기 위해 AI 기반 준수 및 리스크 관리 도구를 구현하기 위한 다년 계약을 IBM과 체결했습니다.

향후 전망

은행업계의 인공지능 시장 향후 전망

은행업계의 인공지능 시장은 2024년부터 2035년까지 16.92%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상되며, 이는 향상된 고객 경험, 운영 효율성 및 리스크 관리 혁신에 의해 주도됩니다.

새로운 기회는 다음에 있습니다:

  • AI 기반의 사기 탐지 시스템 개발

2035년까지 시장은 고급 AI 애플리케이션과 은행 부문 전반에 걸친 채택 증가로 특징지어지는 강력한 시장이 될 것으로 예상됩니다.

시장 세분화

은행 시장의 인공지능 유형 전망

  • 소매 은행
  • 투자 은행
  • 상업 은행
  • 프라이빗 뱅킹

은행업계 인공지능 시장 응용 전망

  • 사기 탐지
  • 고객 서비스
  • 위험 관리
  • 예측 분석
  • 대출 심사

은행업계의 인공지능 시장 기술 전망

  • 기계 학습
  • 자연어 처리
  • 로봇 프로세스 자동화
  • 컴퓨터 비전

은행업계 인공지능 시장 배포 모델 전망

  • 온프레미스
  • 클라우드 기반

은행업계 인공지능 시장 사용자 유형 전망

  • 금융 기관
  • 핀테크 회사
  • 은행 고객

보고서 범위

2024년 시장 규모21.48(억 달러)
2025년 시장 규모25.12(억 달러)
2035년 시장 규모119.91(억 달러)
연평균 성장률 (CAGR)16.92% (2024 - 2035)
보고서 범위수익 예측, 경쟁 환경, 성장 요인 및 트렌드
기준 연도2024
시장 예측 기간2025 - 2035
역사적 데이터2019 - 2024
시장 예측 단위억 달러
주요 기업 프로필시장 분석 진행 중
포함된 세그먼트시장 세분화 분석 진행 중
주요 시장 기회고급 분석 및 머신러닝의 통합이 인공지능 은행 시장에서 고객 경험을 향상시킵니다.
주요 시장 역학인공지능 기술의 채택 증가가 은행 서비스의 운영 효율성과 고객 경험을 향상시킵니다.
포함된 국가북미, 유럽, 아시아 태평양, 남미, 중동 및 아프리카

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FAQs

2035년까지 은행업에서 인공지능의 예상 시장 가치는 얼마입니까?

2035년까지 은행업에서 인공지능의 예상 시장 가치는 119.91억 USD입니다.

2024년 은행업에서 인공지능의 시장 가치는 얼마였나요?

2024년 은행업에서 인공지능의 전체 시장 가치는 214억 8천만 USD였습니다.

2025년부터 2035년까지 은행업계의 인공지능(AI) 시장에 대한 예상 CAGR은 얼마입니까?

2025 - 2035년 동안 은행업계 인공지능 시장의 예상 CAGR은 16.92%입니다.

인공지능 은행 시장에서 어떤 기술 분야가 가장 높은 가치를 가지고 있습니까?

기계 학습 부문은 85.9억 USD의 가장 높은 가치를 지니고 있어 시장에서의 중요성을 나타냅니다.

클라우드 기반 배포 모델은 시장 가치 측면에서 온프레미스와 어떻게 비교됩니까?

클라우드 기반 배포 모델은 128.4억 달러의 가치가 있으며, 온프레미스 모델의 86.4억 달러를 초과합니다.

인공지능(AI)의 주요 응용 분야는 무엇이며, 각각의 가치 평가는 어떻게 됩니까?

주요 응용 프로그램으로는 51억 2천만 USD의 예측 분석과 43억 USD의 고객 서비스가 있으며, 이는 그들의 중요성을 반영합니다.

인공지능 은행 시장에 가장 많이 기여하는 사용자 유형은 무엇인가요?

금융 기관이 85.9억 USD의 가치로 가장 많은 기여를 하여 그들의 중요한 역할을 강조합니다.

인공지능 은행 시장에서 사기 탐지 애플리케이션의 가치는 얼마입니까?

사기 탐지 애플리케이션의 가치는 32.2억 USD로, 보안을 강화하는 데 있어 그 중요성을 나타냅니다.

투자은행 부문은 시장 규모 측면에서 상업은행과 어떻게 비교됩니까?

상업 은행 부문은 70억 USD로 평가되며, 이는 투자 은행 부문 40억 USD보다 높습니다.

인공지능 은행 시장을 이끄는 주요 플레이어는 누구인가?

주요 플레이어로는 JPMorgan Chase, Bank of America, Goldman Sachs 등이 있으며, 이는 경쟁적인 환경을 나타냅니다.

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