Inteligencia artificial global en el mercado de tecnología financiera: tendencias de la industria y pronóstico hasta 2029

Análisis y tamaño del mercado global de inteligencia artificial en tecnología financiera

La inteligencia artificial en el sector fintech permite gestionar un gran volumen de datos para obtener información valiosa y desarrollar una mejor comprensión de los clientes y su comportamiento. Cada vez más usuarios finales de pequeña y mediana escala comprenden la importancia de integrar tecnologías avanzadas con los servicios financieros. RapidMiner, Inc. (EE. UU.), SAP SE (Alemania), SAS Institute Inc. (EE. UU.), Microsoft (EE. UU.), Google, LLC (EE. UU.) y Hewlett Packard Enterprise Development LP (EE. UU.) son algunos de los principales actores que operan en este mercado.

• Data Bridge Market Research analiza que se espera que el valor del mercado de inteligencia artificial en tecnología financiera, que fue de USD 13,14 mil millones en 2021, alcance el valor de USD 765,34 mil millones para 2029, a una CAGR del 66,20% durante el período de pronóstico. La " nube " representa el segmento de modo de implementación más grande en el mercado de inteligencia artificial en tecnología financiera debido al creciente número de pequeñas y medianas empresas.

Definición del mercado global de inteligencia artificial en tecnología financiera

Del nombre en sí se desprende claramente que la tecnología financiera o fintech es la incorporación de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial a los servicios financieros, lo que ayuda a protegerse contra actividades fraudulentas. El papel de la inteligencia artificial en fintech es facilitar el funcionamiento de los asesores robotizados para proporcionar servicios de planificación financiera.  

Alcance del informe y segmentación del mercado

Global Artificial Intelligence in Fintech Market Dynamics

This section deals with understanding the market drivers, advantages, opportunities, restraints and challenges. All of this is discussed in detail as below:

Drivers:

• Growth in investment for research and development to carve way for innovations

The rising number of strategic market collaborations has led to the rise in funds to be allocated for the growth and development of advanced and automated technology/ machinery against fraudulent activities. Further, growth in the level of investment for research and development proficiencies would carve the way for innovations in information technology. Rising integration of artificial intelligence and machine learning technologies will further prove to be a boon for the market.      

• Increased number of industries globally to induce greater demand and supply in emerging nations  

Growing number of small and medium scale enterprises all around the globe is one of the major factors fostering the growth of the market. In other words, increased number of banking, financial services, and insurance (BFSI), education, energy and utilities, government and public sector, healthcare and life sciences, manufacturing, retail and e-commerce, telecommunication, and IT industries, is directly influencing the growth rate of the market.

• Growing number of cyber-attacks to present numerous opportunities for small scale businesses

Owing to the global economic rise, there is a huge scope of growth for the information and communication technology industry. However, with the rising volume of organizational data, there is a rise in the number of cyber-criminal activities. This could hamper an organizations goodwill and manipulate the records. This will further create a good scope of growth.    

Opportunities:

• Cloud based firewalls to present many opportunities

Rising urbanization, modernization, and globalization drive market value growth. In other words, growing awareness about the benefits of cloud based firewalls among small and medium size enterprises especially in the developing economies to develop the infrastructure will present very many opportunities for the growth of the market.

Growing industrial infrastructure and prevalence of limited number of vendors offering services, increasing adoption of centralized policy management and simplified installation, and increased volume of organizational data set are other market growth determinants. Furthermore, rising proliferation of high speed internet in the developing economies will extend profitable opportunities to the market players in the forecast period of 2022 to 2029. Additionally, rising need to fortify the enterprises network against unauthorised and unprecedented strikes and rising usages of the services due to seamless scalability will further expand the future growth of the market. 

Restrictions/ challenges Global Artificial Intelligence in Fintech Market

• Increased number of regulations to limit the scope of growth in the long run

The increasing number of multiple regulatory compliance along with limited technical expertise will create hindrances for the growth of the market. Also, lack of skilled consultants to develop artificial intelligence in fintech will narrow down the scope of growth for the market. Further, suspension of business activity on account of the coronavirus pandemic will yet again create hindrances.    

• Complexities will pose a threat to the unprecedentedly growing market demand

Complexities associated with the deployment of cloud based deployment models will challenge the market growth rate. Further, penetration of cloud based deployment model is confined to large enterprises which will further derail the market growth rate.    

Also, dearth of awareness in underdeveloped regions and high costs associated with deployment will act as growth restraints for the market. Lack of strong infrastructural facilities in the backward economies and dearth of concerns towards the security will also challenge the market growth rate.

This artificial intelligence in fintech market report provides details of new recent developments, trade regulations, import-export analysis, production analysis, value chain optimization, market share, impact of domestic and localized market players, analyses opportunities in terms of emerging revenue pockets, changes in market regulations, strategic market growth analysis, market size, category market growths, application niches and dominance, product approvals, product launches, geographic expansions, technological innovations in the market. To gain more info on the artificial intelligence in fintech market contact Data Bridge Market Research for an Analyst Brief, our team will help you take an informed market decision to achieve market growth.

COVID-19 Impact on Artificial Intelligence in Fintech Market

The recent outbreak of coronavirus has proven to be a boon for the market. The pandemic has led to the suspension of business activity on account of the coronavirus pandemic and has resulted in disruptions in global supply chains, border restrictions, and travel restrictions by government bodies. This has resulted in shift towards work from home culture across banks and fintech agencies. Further, rapid adoption of artificial intelligence and machine learning tools in banking organizations for performing critical jobs across the globe further created a good scope of growth for the market. Moreover, at the end of 2020, global companies witnessed rising investments in cloud solutions to facilitate easy remote working.

Recent Developments

• In April 2020,Fenergo, the provider of digital transformation, customer journey, and client lifecycle management (CLM) solutions for financial institutions, and IBM signed an original equipment manufacturing (OEM) agreement that may allow companies to collaborate on solutions that can help clients address the multitude of financial risks they face.?
• In May 2020,Sentifi AG announced the expanded alternative data-based analytics to surface investment opportunities and manage risks. Sentifi’s new analytics solution includes detection of the sector, industry outliers, ESG events with potential asset valuation impact, and investment themes trending real-time while offering investors the ability to detect outliers within their portfolios.

Global Artificial Intelligence in Fintech Market Scope

The artificial intelligence in fintech market is segmented on the basis of component, deployment mode and application. The growth amongst these segments will help you analyze meagre growth segments in the industries and provide the users with a valuable market overview and market insights to help them make strategic decisions for identifying core market applications.

Component

• Solutions
• Services

On the basis of components, artificial intelligence in fintech market is segmented into solutions and services. On the basis of solutions, the market is further segmented into software tools and platforms. On the basis of service, the market is further segmented into managed and professional. 

Deployment mode

• Cloud
• On-Premises

Based on deployment mode, artificial intelligence in fintech market has been segmented into cloud and on-premises.

Application

• Virtual Assistant
• Business Analytics and Reporting
• Customer Behavioural Analytics
• Others

On the basis of application, artificial intelligence in fintech market has been segmented into virtual assistant, business analytics and reporting, customer behavioural analytics and others.

Artificial Intelligence in Fintech Market Regional Analysis/Insights

The artificial intelligence in fintech market is analysed and market size insights and trends are provided by country, component, deployment mode and application as referenced above.

Los países cubiertos en el informe del mercado de inteligencia artificial en fintech son EE. UU., Canadá y México en América del Norte, Alemania, Francia, Reino Unido, Países Bajos, Suiza, Bélgica, Rusia, Italia, España, Turquía, Resto de Europa en Europa, China, Japón, India, Corea del Sur, Singapur, Malasia, Australia, Tailandia, Indonesia, Filipinas, Resto de Asia-Pacífico (APAC) en Asia-Pacífico (APAC), Arabia Saudita, Emiratos Árabes Unidos, Sudáfrica, Egipto, Israel, Resto de Medio Oriente y África (MEA) como parte de Medio Oriente y África (MEA), Brasil, Argentina y Resto de América del Sur como parte de América del Sur.

América del Norte está dominando el mercado debido a la sólida presencia de destacados proveedores de software y sistemas de inteligencia artificial, la inversión combinada de organizaciones gubernamentales y privadas para el desarrollo y el crecimiento de las actividades de investigación y desarrollo, mientras que se espera que la región de Asia y el Pacífico crezca en el período de pronóstico de 2022-2029 debido al creciente avance en la tecnología junto con la creciente necesidad de prevenir los delitos cibernéticos.    

La sección de países del informe también proporciona factores de impacto de mercado individuales y cambios en la regulación del mercado que afectan las tendencias actuales y futuras del mercado. Los puntos de datos como el análisis de la cadena de valor ascendente y descendente, las tendencias técnicas y el análisis de las cinco fuerzas de Porter, los estudios de casos son algunos de los indicadores utilizados para pronosticar el escenario del mercado para países individuales. Además, la presencia y disponibilidad de marcas globales y sus desafíos enfrentados debido a la competencia grande o escasa de las marcas locales y nacionales, el impacto de los aranceles nacionales y las rutas comerciales se consideran al proporcionar un análisis de pronóstico de los datos del país.   

Análisis del panorama competitivo y la participación de mercado de la inteligencia artificial en las tecnologías financieras

El panorama competitivo del mercado de inteligencia artificial en tecnología financiera proporciona detalles por competidor. Los detalles incluidos son una descripción general de la empresa, las finanzas de la empresa, los ingresos generados, el potencial de mercado, la inversión en investigación y desarrollo, las nuevas iniciativas de mercado, la presencia global, los sitios e instalaciones de producción, las capacidades de producción, las fortalezas y debilidades de la empresa, el lanzamiento de productos, la amplitud y variedad de productos, y el dominio de las aplicaciones. Los puntos de datos anteriores proporcionados solo están relacionados con el enfoque de las empresas en relación con la inteligencia artificial en el mercado de tecnología financiera.

Algunos de los principales actores que operan en el mercado de inteligencia artificial en fintech son:

• BigML, Inc. (Estados Unidos)
• Cisco Systems, Inc. (Estados Unidos)
• FICO (Estados Unidos)
• Hewlett Packard Enterprise Development LP (Estados Unidos)
• RapidMiner, Inc. (Estados Unidos)
• SAP SE (Alemania)
• SAS Institute Inc. (Estados Unidos)
• Microsoft (Estados Unidos)
• Google, LLC (Estados Unidos)
• Salesforce.com Inc. (Estados Unidos)
• IBM (Estados Unidos)
• Corporación Intel (Estados Unidos)
• Amazon Web Services, Inc. (Estados Unidos)
• Inbenta Technologies (Estados Unidos)
• IPsoft (Estados Unidos)
• Nuance Communications (Estados Unidos)
• ComplyAdvantage (Reino Unido)  

Metodología de investigación: Inteligencia artificial global en el mercado de tecnología financiera

La recopilación de datos y el análisis del año base se realizan mediante módulos de recopilación de datos con muestras de gran tamaño. La etapa incluye la obtención de información de mercado o datos relacionados a través de varias fuentes y estrategias. Incluye el examen y la planificación de todos los datos adquiridos del avance anterior. Asimismo, abarca el examen de las inconsistencias de información observadas en diferentes fuentes de información. Los datos de mercado se analizan y estiman utilizando modelos estadísticos y coherentes de mercado. Además, el análisis de la participación de mercado y el análisis de tendencias clave son los principales factores de éxito en el informe de mercado. Para saber más, solicite una llamada de un analista o envíe su consulta.

La metodología de investigación clave utilizada por el equipo de investigación de DBMR es la triangulación de datos, que implica la extracción de datos, el análisis del impacto de las variables de datos en el mercado y la validación primaria (por parte de expertos de la industria). Además de esto, los modelos de datos incluyen una cuadrícula de posicionamiento de proveedores, un análisis de la línea de tiempo del mercado, una descripción general y una guía del mercado, una cuadrícula de posicionamiento de la empresa, un análisis de patentes, un análisis de precios, un análisis de la participación de mercado de la empresa, estándares de medición, análisis global versus regional y de la participación de los proveedores.

Para obtener más información sobre la metodología de investigación, envíe una consulta para hablar con nuestros expertos de la industria.

https://www.databridgemarketresearch.com/es/speak-to-analyst/?dbmr=global-ai-in-fintech-market

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