フィンテックにおけるAI市場規模は、2023年に428.3億米ドルと推定され、2028年には494.3億米ドルに達すると予測され、予測期間中（2023年～2028年）のCAGRは2.91%で成長する見込みです。
COVID-19の大流行は、人々の金融サービスとの関わり方の変化を加速させている。決済や富裕層に特化したフィンテック企業は、取引量の増加によるシステムへのストレスに耐えられるよう、新たなリソースへの投資やキャパシティを拡大することで、既存のインフラを強化することに注力してきた。フィンテック企業にとっては困難なことのように思われるが、こうした企業は収益を取引量に依存しているため、こうした行動はAIソリューションに対する大きなニーズをもたらしている。このような要因が、フィンテック市場におけるAIソリューションの需要の先鞭をつけると予想される。
主要ハイライト
金融機関は、メインフレームコンピュータとリレーショナルデータベースをいち早く採用してきた。彼らは次のレベルの計算能力を待ち望んでいた。人工知能（AI）は、人間の知性に由来する手法をより広いスケールで適用することで成果を向上させる。過去数年間の計算能力競争は、フィンテック企業に革命をもたらした。機械学習、AI、ニューラルネットワーク、ビッグデータ分析、進化的アルゴリズムなどの技術により、コンピューターはかつてないほど巨大で多様で深いデータセットを解析できるようになった。
さらに、AIや機械学習は、顧客に関する膨大な量の情報を処理できるため、銀行やフィンテックに恩恵をもたらしている。このデータと情報を比較することで、顧客が望むタイムリーなサービスや商品に関する結果が得られる。
さらに、機械学習は、特に傾向モデルを作成するために、かつてない勢いで導入されている。銀行や保険会社は、ウェブやモバイル・アプリケーションに機械学習ベースのソリューションを導入している。これにより、行動データに基づいて顧客の商品性向をリアルタイムで予測することで、リアルタイムのターゲット・マーケティングがさらに強化されている。
いくつかの市場既存企業は、銀行向けAIチャットボットのようなソリューションを明確に提供することで、ニッチを確立している。例えば、2021年6月、TalismaとActive.Aiは、会話AI対応チャットボットを使用してBFSIにおける顧客体験の向上を可能にするために提携した。
さらに、いくつかのクレジットカード会社は、誤検知を減らすために、既存の不正検知ワークフローに予測分析を導入している。AIベースのアンチマネーロンダリング（AML）および不正検知ソリューションをクレジットカード会社やその他の金融機関に提供するプレーヤーが複数存在することで、研究された市場はさらに牽引力を増している。
例えば、2022年6月、AIを活用したアンチマネーロンダリング（AML）ソフトウェアの開発企業であるLucinityは、不正管理企業のSEONと提携し、AMLコンプライアンスソフトウェアにリアルタイムの不正防止機能を搭載した。SEONの不正防止ソリューションは、ルシニティのプラットフォームを通じて利用可能となり、取引監視からリアルタイムの不正検知・防止まで、コンプライアンス・リスク・サービスを顧客に提供する。
さらに、AIに対応したインフラは、効率的なデータ管理が可能で、十分な処理能力を持ち、俊敏性、柔軟性、拡張性があり、さまざまなデータ量に対応できる能力を備えていなければならない。そのため、フィンテックの中小企業がAIをサポートするために必要なハードウェアとソフトウェアの要素を揃えるのは、より困難なことだろう。さらに、AIとディープラーニングのアプリケーションの民主化が拡大するにつれて、ハイテク大手だけでなく、中小企業でも実行可能になった。仕事をするAI専門家の需要も膨らんでおり、訓練されたリソースの不足がフィンテックにおけるAIの大きな課題となっている。
市場動向
不正検知が大きな成長を遂げる見込み
人工知能は、金融詐欺や不正行為を検出するための迅速かつ効果的な方法の特定を支援することができる。人工知能は、機械が膨大なデータセットを正確に処理することを可能にする。不正検出に人工知能を利用することには様々な利点がある。迅速な計算能力は、AIや機械学習のメリットとしてよく知られている。取引方法や支払い方法など、ユーザーのアプリ利用習慣を把握し、リアルタイムで異常を発見できる。誤検知を減らし、手作業よりも効率的なため、専門家はより複雑な問題に集中できる。
公認不正検査士協会（ACFE）とアナリティクスのパイオニアであるSASが実施した新しい世論調査によると、不正検知のための人工知能（AI）と機械学習（ML）の使用は昨年国際的に増加した。この世論調査によると、不正の検知と抑止のために人工知能（AI）と機械学習を採用している組織は全体の13％で、さらに25％が今後1、2年のうちに採用する予定であり、これはおよそ200％の成長率に相当する。この世論調査によると、不正検査担当者は、このような業界横断的な不正防止技術の開発が広範囲に広がっていることを認識している。
さらに、インド準備銀行（RBI）は、2022会計年度にインド全土で約9,103件の銀行詐欺事件を報告した。これは前年度より増加し、過去10年間の傾向を覆した。銀行詐欺の総額は1兆3,800億インドルピーから6,040億インドルピーに減少した。銀行詐欺の件数がこのように増加したことで、AI市場のプレーヤーは、顧客の幅広いニーズに対応する新しいソリューションやツールを開発することができる。
AI市場のプレーヤーは、顧客により良いサービスを提供するため、提携を進めている。例えば、マスターカードは2023年2月、中東・アフリカのデジタル・コマースのプレミア・プロバイダーであるネットワーク・インターナショナルと提携し、アクワイアラーのコストとリスクを最小化するため、不正、辞退、チャージバックに対処する。この提携により、Network社はMastercardのBrighterion Artificial Intelligence (AI)テクノロジーを同地域で展開し、アクワイアラーや企業に取引詐欺のスクリーニングと加盟店の監視を提供する。
さらに2022年3月、世界の保険業界向けにAI主導の意思決定自動化・最適化ソリューションを提供するシフト・テクノロジー社と、損害保険業界向けテクノロジー・ソリューションの世界的プロバイダーであるダック・クリーク・テクノロジーズ社は、AIを活用した不正検知機能を2022年に市場に投入するためのソリューション提携を発表した。Duck Creek Claimsのユーザーは、完全に統合された後、保険金請求管理ソフトウェア・システムに直接、リアルタイムの不正行為アラートを受け取ることになる。
北米が最大の市場シェアを占める
北米は、著名なAIソフトウェアおよびシステムサプライヤー、金融機関によるAIプロジェクトへの複合投資、およびFintechソリューションにおけるほとんどのAIの採用により、FintechにおけるAI市場を支配すると予想される。同地域は今後数年間、この分野で大きな成長が見込まれる。さらに、北米は多くのAIフィンテック企業のビジネス・ハブとして機能しており、Sidetradeのような企業は北米事業をカルガリーに置くことを選択している。
AIに向けた政府の取り組みや投資は、例えば市場を牽引するだろう。スタンフォード大学の最近の研究データによると、2022会計年度、米国政府は人工知能（A.I.）契約に33億米ドルを費やした。連邦政府機関によるテクノロジーへの支出は、2021年の27億米ドルから毎年6億米ドル以上増加しており、意思決定科学、コンピューター・ビジョン、自律的な分野が投資の大半を受けている。米国政府が人工技術に13億米ドルを支出した2017年以降、A.I.契約への総支出は2.5倍以上に上昇している。
同市場のプレーヤーは、同地域の顧客により良いサービスを提供するために結束している。例えば、2022年8月、NACUSOのCUSO of the Year Awardを受賞し、より良いスコアリングを通じて信用アクセスを改善するZest AIは、世界的なデータ、分析、テクノロジー企業であるEquifax, Inc.との提携を発表した。この提携により、Zest AIのアンダーライティング・テクノロジーを利用する信用組合は、Equifaxが提供するデータをより多く分析できるようになり、特に従来銀行取引が少なかった人々を中心に、より多くの申込をより迅速に受け付けることができるようになります。これはゼストAIにとって、全米消費者情報機関と初の大きな販売提携となる。
ゼストAIのソリューションの中には、ネクスト・ベスト・アクション・ソフトウェアでリテール・バンキングの成長を支援し、金融詐欺を検出して撲滅し、マルチチャネル顧客体験ソリューションで顧客との関係を改善する企業もある。2022年4月、共同売掛債権を手がけるVersapayは、本日、米国を拠点とするフィンテック・スタートアップ、DadeSystemsの買収を完了したと発表した。この買収により、Versapayの売掛金（AR）自動化ソリューションのラインアップが拡充され、AIや機械学習機能も強化された。また、Versapayの企業および中堅市場のフットプリントを広げると同時に、成長するスタッフに重要なスキルを加えることになる。
この地域の銀行は、データを記録し不正行為に対抗するためにブロックチェーン技術を使い始めている。ブロックチェーンは各取引の詳細を記録し、ハッカーによる企てを発見しやすくする。この技術は世界規模の決済を可能にし、低い手数料でスピーディーな取引を可能にする。ブロックチェーンの分散型台帳技術（DLT）は、異なる店舗や分散型ネットワーク間でのデータの記録と共有を支援する。さらに、暗号化およびアルゴリズム手法により、金融ネットワーク全体のデータが同期される。取引データは異なる場所に保存される可能性があるため、これは重要なステップだ。これは、ブロックチェーンの相互運用性と業界を超えたデータ交換への道を開くものである。
フィンテック業界におけるAIの概要
Fintech市場におけるAIは、多くのグローバルプレーヤーによって断片化されつつある。イノベーションに焦点を当てた大企業の様々な買収や提携が間もなく起こると予想される。市場の主要プレーヤーには、IBM Corporation、Intel Corporation、Narrative Science、Microsoft Corporationなどがある。
2023年2月、ブルネイのBaiduri銀行は、人工知能（AI）による信用リスク管理の近代化のため、シンガポールを拠点とするSaaS（Software-as-a-Service）フィンテックFinbots.aiを選んだ。Finbots.aiによると、同社のAIクレジット・モデリング・ソリューションであるcreditXにより、Baiduri Bankはわずかな時間とコストで高品質のクレジット・スコアカードを設計・展開できるようになる。これにより、信用リスクを最小限に抑え、リテールや中小企業向けの効率性と敏捷性を高めるとともに、十分なサービスを受けていない信用市場に対する同行の金融包摂キャンペーンを促進する。
2023年2月、スコシアバンクは顧客の資産管理を強化する新ツール、スコシア・スマート・インベスターを導入した。カナダの金融機関はアシスタンス＋を通じてこの新デバイスを導入し、AIを活用したレコメンデーションとリアルタイムのパーソナライズされたアシスタンスを組み合わせた。スコシア・スマート・インベスターは、スコシアバンクの連動投資信託ディーラーであるスコシア・セキュリティーズによって開発された。AIを搭載したアドバイス・エンジンを含むこのツールは、財務目標の設計、計画、モニタリング、更新においてユーザーを支援する。
【目次】
1 はじめに
1.1 前提条件と市場定義
1.2 調査範囲
2 調査方法
3 エグゼクティブサマリー
4 市場の洞察
4.1 市場概要
4.2 産業の魅力度-ポーターのファイブフォース分析
4.2.1 サプライヤーの交渉力
4.2.2 買い手の交渉力
4.2.3 新規参入者の脅威
4.2.4 代替品の脅威
4.2.5 競争ライバルの激しさ
4.3 金融技術におけるAIの新たな用途
4.4 テクノロジー・スナップショット
4.5 COVID-19の市場への影響
5 市場ダイナミクス
5.1 市場促進要因
5.1.1 金融機関におけるプロセス自動化の需要の増加
5.1.2 データソースの利用可能性の増加
5.2 市場の阻害要因
5.2.1 熟練労働力の必要性
6 市場区分
6.1 タイプ別
6.1.1 ソリューション
6.1.2 サービス
6.2 デプロイメント別
6.2.1 クラウド
6.2.2 オンプレミス
6.3 アプリケーション別
6.3.1 チャットボット
6.3.2 クレジットスコアリング
6.3.3 クオンツ＆アセットマネジメント
6.3.4 不正検知
6.3.5 その他のアプリケーション
6.4 地域別
6.4.1 北米
6.4.2 ヨーロッパ
6.4.3 アジア太平洋
6.4.4 その他の地域
7 競争環境
7.1 企業プロフィール
7.1.1 IBMコーポレーション
7.1.2 インテル株式会社
7.1.3 ComplyAdvantage.com
7.1.4 ナラティブ・サイエンス
7.1.5 Amazon Web Services Inc.
7.1.6 アイピーソフト株式会社
7.1.7 株式会社ネクスト・アイティ
7.1.8 マイクロソフト株式会社
7.1.9 オンフィード
7.1.10 Ripple Labs Inc.
7.1.11 Active.Ai
7.1.12 TIBCO Software (Alpine Data Labs)
7.1.13 Trifacta Software Inc.
7.1.14 Data Minr Inc.
7.1.15 ツァイトゴールド
7.1.16 Sift Science Inc.
7.1.17 Pefin Holdings LLC
7.1.18 ベターメント・ホールディングス
7.1.19 WealthFront Inc.
8 投資分析
9 市場の将来性
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資料コード： MOI18101380