Global Ai In Fintech Market
Taille du marché en milliards USD
TCAC :
%

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2022 –2029 |
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USD 13.14 Billion |
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USD 765.34 Billion |
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Intelligence artificielle mondiale sur le marché Fintech, par composant (solutions et services), mode de déploiement (cloud et sur site), application (assistant virtuel, analyse et reporting commerciaux, analyse du comportement des clients et autres) – Tendances et prévisions du secteur jusqu'en 2029.
Analyse et taille du marché mondial de l'intelligence artificielle dans la Fintech
L'intelligence artificielle dans la fintech permet de gérer d'énormes volumes de données afin d'en tirer des informations précieuses et de mieux comprendre les clients et leur comportement. De plus en plus de petites et moyennes entreprises (PME) prennent conscience de l'importance d'intégrer les technologies avancées aux services financiers. RapidMiner, Inc. (États-Unis), SAP SE (Allemagne), SAS Institute Inc. (États-Unis), Microsoft (États-Unis), Google LLC (États-Unis) et Hewlett Packard Enterprise Development LP (États-Unis) comptent parmi les principaux acteurs de ce marché.
- Data Bridge Market Research analyse que la valeur du marché de l'intelligence artificielle dans la fintech, qui était de 13,14 milliards USD en 2021, devrait atteindre la valeur de 765,34 milliards USD d'ici 2029, à un TCAC de 66,20 % au cours de la période de prévision. Le « Cloud » représente le plus grand segment de mode de déploiement sur le marché de l'intelligence artificielle dans la fintech en raison du nombre croissant de petites et moyennes entreprises.
Définition du marché mondial de l'intelligence artificielle dans la Fintech
D'après son nom, la fintech, ou technologie financière, désigne l'intégration de technologies avancées, telles que l'intelligence artificielle, aux services financiers afin de lutter contre les activités frauduleuses. Le rôle de l'intelligence artificielle dans la fintech est de faciliter le fonctionnement des robots-conseillers pour fournir des services de planification financière.
Portée du rapport et segmentation du marché
Rapport métrique |
Détails |
Période de prévision |
2022 à 2029 |
Année de base |
2021 |
Années historiques |
2020 (personnalisable de 2019 à 2014) |
Unités quantitatives |
Chiffre d'affaires en milliards USD, volumes en unités, prix en USD |
Segments couverts |
Composant (Solutions et services), Mode de développement (Cloud et sur site), Application (Assistant virtuel, Analyses et rapports commerciaux, Analyses comportementales des clients et autres) |
Pays couverts |
États-Unis, Canada et Mexique en Amérique du Nord, Allemagne, France, Royaume-Uni, Pays-Bas, Suisse, Belgique, Russie, Italie, Espagne, Turquie, reste de l'Europe en Europe, Chine, Japon, Inde, Corée du Sud, Singapour, Malaisie, Australie, Thaïlande, Indonésie, Philippines, reste de l'Asie-Pacifique (APAC) en Asie-Pacifique (APAC), Arabie saoudite, Émirats arabes unis, Afrique du Sud, Égypte, Israël, reste du Moyen-Orient et de l'Afrique (MEA) en tant que partie du Moyen-Orient et de l'Afrique (MEA), Brésil, Argentine et reste de l'Amérique du Sud en tant que partie de l'Amérique du Sud. |
Acteurs du marché couverts |
BigML, Inc. (États-Unis), Cisco Systems, Inc. (États-Unis), FICO (États-Unis), Hewlett Packard Enterprise Development LP (États-Unis), RapidMiner, Inc. (États-Unis), SAP SE (Allemagne), SAS Institute Inc. (États-Unis), Microsoft (États-Unis), Google, LLC (États-Unis), Salesforce.com Inc. (États-Unis), IBM (États-Unis), Intel Corporation (États-Unis), Amazon Web Services, Inc. (États-Unis), Inbenta Technologies (États-Unis), IPsoft (États-Unis), Nuance Communications (États-Unis) et ComplyAdvantage (Royaume-Uni) |
Opportunités de marché |
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L'intelligence artificielle mondiale dans la dynamique du marché des technologies financières
Cette section vise à comprendre les moteurs, les avantages, les opportunités, les contraintes et les défis du marché. Tous ces éléments sont détaillés ci-dessous :
Conducteurs :
- La croissance des investissements dans la recherche et le développement ouvre la voie à l'innovation
La multiplication des collaborations stratégiques sur le marché a entraîné une augmentation des fonds alloués à la croissance et au développement de technologies et de machines avancées et automatisées pour lutter contre les activités frauduleuses. De plus, la croissance des investissements dans la recherche et le développement ouvrirait la voie à l'innovation dans les technologies de l'information. L'intégration croissante de l'intelligence artificielle et des technologies d'apprentissage automatique constituera également un atout majeur pour le marché.
- Augmentation du nombre d'industries à l'échelle mondiale pour induire une demande et une offre accrues dans les pays émergents
Le nombre croissant de petites et moyennes entreprises (PME) partout dans le monde est l'un des principaux facteurs de croissance du marché. En d'autres termes, la croissance du marché est directement influencée par la multiplication des secteurs de la banque, des services financiers et de l'assurance (BFSI), de l'éducation, de l'énergie et des services publics, du secteur public et gouvernemental, de la santé et des sciences de la vie, de l'industrie manufacturière, de la vente au détail et du commerce électronique, des télécommunications et de l' informatique.
- Le nombre croissant de cyberattaques offre de nombreuses opportunités aux petites entreprises
Grâce à la croissance économique mondiale, le secteur des technologies de l'information et de la communication dispose d'un potentiel de croissance considérable. Cependant, l'augmentation du volume de données organisationnelles entraîne une augmentation des activités cybercriminelles. Celles-ci peuvent nuire à la réputation des organisations et entraîner la manipulation des données. Ceci créera un potentiel de croissance important.
Opportunités:
- Les pare-feu basés sur le cloud offrent de nombreuses opportunités
L'urbanisation, la modernisation et la mondialisation croissantes stimulent la croissance de la valeur marchande. En d'autres termes, la prise de conscience croissante des avantages des pare-feu cloud parmi les PME, notamment dans les économies en développement, pour développer leurs infrastructures, offrira de nombreuses opportunités de croissance pour le marché.
Le développement des infrastructures industrielles , la prédominance d'un nombre limité de fournisseurs de services, l'adoption croissante d'une gestion centralisée des politiques et d'une installation simplifiée, ainsi que l'augmentation du volume de données organisationnelles sont d'autres facteurs déterminants de la croissance du marché. Par ailleurs, la prolifération croissante de l'internet haut débit dans les économies en développement offrira des opportunités rentables aux acteurs du marché sur la période de prévision 2022-2029. De plus, le besoin croissant de renforcer les réseaux des entreprises contre les attaques non autorisées et sans précédent, ainsi que l'utilisation croissante des services grâce à une évolutivité transparente, favoriseront encore la croissance future du marché.
Restrictions/défis de l'intelligence artificielle mondiale sur le marché des technologies financières
- Augmentation du nombre de réglementations visant à limiter la portée de la croissance à long terme
La multiplication des exigences réglementaires, conjuguée à une expertise technique limitée, freinera la croissance du marché. De plus, le manque de consultants qualifiés pour développer l'intelligence artificielle dans la fintech limitera les perspectives de croissance du marché. De plus, la suspension de l'activité économique due à la pandémie de coronavirus constituera un nouveau frein.
- Les complexités constitueront une menace pour la demande croissante sans précédent du marché
Les complexités liées au déploiement des modèles de déploiement cloud compromettront la croissance du marché. De plus, la pénétration de ce modèle reste limitée aux grandes entreprises, ce qui freinera encore davantage la croissance du marché.
De plus, le manque de sensibilisation dans les régions sous-développées et les coûts élevés associés au déploiement freineront la croissance du marché. L'absence d'infrastructures solides dans les économies en retard et l'absence de préoccupations en matière de sécurité freineront également la croissance du marché.
Ce rapport sur le marché de l'intelligence artificielle dans la fintech détaille les développements récents, la réglementation commerciale, l'analyse des importations et exportations, l'analyse de la production, l'optimisation de la chaîne de valeur, la part de marché, l'impact des acteurs nationaux et locaux, l'analyse des opportunités en termes de sources de revenus émergentes, l'évolution de la réglementation, l'analyse stratégique de la croissance du marché, la taille du marché, la croissance des catégories de marché, les niches d'application et la domination du marché, les approbations et lancements de produits, les expansions géographiques et les innovations technologiques. Pour plus d'informations sur le marché de l'intelligence artificielle dans la fintech, contactez Data Bridge Market Research pour un briefing d'analyste . Notre équipe vous aidera à prendre des décisions éclairées pour stimuler votre croissance.
Impact de la COVID-19 sur l'intelligence artificielle dans le marché des technologies financières
La récente épidémie de coronavirus s'est avérée bénéfique pour le marché. Elle a entraîné la suspension de l'activité économique et a entraîné des perturbations des chaînes d'approvisionnement mondiales, des restrictions aux frontières et des restrictions de voyage imposées par les organismes gouvernementaux. Cela a entraîné une évolution vers le télétravail dans les banques et les agences fintech. De plus, l'adoption rapide de l'intelligence artificielle et des outils d'apprentissage automatique dans les organisations bancaires pour l'exécution de tâches critiques partout dans le monde a créé un potentiel de croissance important pour le marché. De plus, fin 2020, les entreprises mondiales ont constaté une augmentation des investissements dans les solutions cloud pour faciliter le télétravail.
Développements récents
- En avril 2020, Fenergo, fournisseur de solutions de transformation numérique, de parcours client et de gestion du cycle de vie client (CLM) pour les institutions financières, et IBM ont signé un accord de fabrication d'équipement d'origine (OEM) qui pourrait permettre aux entreprises de collaborer sur des solutions pouvant aider les clients à faire face à la multitude de risques financiers auxquels ils sont confrontés.
- En mai 2020, Sentifi AG a annoncé l'extension de sa solution d'analyse alternative basée sur les données pour identifier les opportunités d'investissement et gérer les risques. Cette nouvelle solution d'analyse comprend la détection du secteur, des valeurs aberrantes du secteur, des événements ESG ayant un impact potentiel sur la valorisation des actifs et des tendances thématiques d'investissement en temps réel, tout en offrant aux investisseurs la possibilité de détecter les valeurs aberrantes au sein de leurs portefeuilles.
Portée mondiale de l'intelligence artificielle sur le marché des technologies financières
Le marché de l'intelligence artificielle dans la fintech est segmenté selon les composants, les modes de déploiement et les applications. La croissance de ces segments vous permettra d'analyser les segments à faible croissance des secteurs et de fournir aux utilisateurs une vue d'ensemble et des informations précieuses sur le marché, les aidant ainsi à prendre des décisions stratégiques pour identifier les applications clés.
Composant
- Solutions
- Services
Sur le marché de la fintech, l'intelligence artificielle est segmentée en solutions et services, en fonction des composants. Sur le marché des solutions, le marché est lui-même segmenté en outils logiciels et plateformes. Enfin, sur le marché des services, le marché est segmenté en services gérés et services professionnels.
Mode de déploiement
- Nuage
- Sur site
En fonction du mode de déploiement, l'intelligence artificielle sur le marché de la fintech a été segmentée en cloud et sur site.
Application
- Assistant virtuel
- Analyse et reporting commerciaux
- Analyse du comportement des clients
- Autres
Sur la base de l'application, l'intelligence artificielle sur le marché de la fintech a été segmentée en assistant virtuel, analyse et reporting commerciaux, analyse du comportement des clients et autres.
Analyse et perspectives régionales du marché de l'intelligence artificielle dans la Fintech
L'intelligence artificielle sur le marché de la fintech est analysée et des informations sur la taille et les tendances du marché sont fournies par pays, composant, mode de déploiement et application comme référencé ci-dessus.
Les pays couverts dans le rapport sur le marché de l'intelligence artificielle dans la fintech sont les États-Unis, le Canada et le Mexique en Amérique du Nord, l'Allemagne, la France, le Royaume-Uni, les Pays-Bas, la Suisse, la Belgique, la Russie, l'Italie, l'Espagne, la Turquie, le reste de l'Europe en Europe, la Chine, le Japon, l'Inde, la Corée du Sud, Singapour, la Malaisie, l'Australie, la Thaïlande, l'Indonésie, les Philippines, le reste de l'Asie-Pacifique (APAC) en Asie-Pacifique (APAC), l'Arabie saoudite, les Émirats arabes unis, l'Afrique du Sud, l'Égypte, Israël, le reste du Moyen-Orient et de l'Afrique (MEA) en tant que partie du Moyen-Orient et de l'Afrique (MEA), le Brésil, l'Argentine et le reste de l'Amérique du Sud en tant que partie de l'Amérique du Sud.
L'Amérique du Nord domine le marché en raison de la forte présence de fournisseurs de logiciels et de systèmes d'intelligence artificielle de premier plan, des investissements combinés des organisations gouvernementales et privées pour le développement et la croissance des activités de recherche et développement, tandis que la région Asie-Pacifique devrait croître au cours de la période de prévision 2022-2029 en raison des progrès technologiques croissants ainsi que du besoin croissant de prévenir la cybercriminalité.
La section pays du rapport présente également les facteurs d'impact sur les marchés individuels et les évolutions de la réglementation qui influencent les tendances actuelles et futures du marché. Des données telles que l'analyse des chaînes de valeur en aval et en amont, les tendances techniques, l'analyse des cinq forces de Porter et les études de cas sont quelques-uns des indicateurs utilisés pour prévoir le scénario de marché pour chaque pays. De plus, la présence et la disponibilité des marques mondiales et les défis auxquels elles sont confrontées en raison de la forte ou de la faible concurrence des marques locales et nationales, de l'impact des tarifs douaniers nationaux et des routes commerciales sont pris en compte lors de l'analyse prévisionnelle des données nationales.
Analyse du paysage concurrentiel et des parts de marché de l'intelligence artificielle dans la Fintech
Le paysage concurrentiel de l'intelligence artificielle sur le marché des technologies financières (Fintech) est détaillé par concurrent. Il comprend la présentation de l'entreprise, ses données financières, son chiffre d'affaires, son potentiel de marché, ses investissements en recherche et développement, ses nouvelles initiatives, sa présence mondiale, ses sites et installations de production, ses capacités de production, ses forces et faiblesses, le lancement de nouveaux produits, leur ampleur et leur portée, ainsi que la prédominance de ses applications. Les données ci-dessus concernent uniquement les entreprises axées sur l'intelligence artificielle sur le marché des technologies financières.
Certains des principaux acteurs opérant sur le marché de l'intelligence artificielle dans la fintech sont :
- BigML, Inc. (États-Unis)
- Cisco Systems, Inc. (États-Unis)
- FICO (États-Unis)
- Hewlett Packard Enterprise Development LP (États-Unis)
- RapidMiner, Inc. (États-Unis)
- SAP SE (Allemagne)
- SAS Institute Inc. (États-Unis)
- Microsoft (États-Unis)
- Google, LLC (États-Unis)
- Salesforce.com Inc. (États-Unis)
- IBM (États-Unis)
- Intel Corporation (États-Unis)
- Amazon Web Services, Inc. (États-Unis)
- Inbenta Technologies (États-Unis)
- IPsoft (États-Unis)
- Nuance Communications (États-Unis)
- ComplyAdvantage (Royaume-Uni)
Méthodologie de recherche : Intelligence artificielle mondiale sur le marché des technologies financières
La collecte de données et l'analyse de l'année de référence s'effectuent à l'aide de modules de collecte de données utilisant de larges échantillons. Cette étape comprend l'obtention d'informations de marché ou de données connexes via diverses sources et stratégies. Elle comprend l'examen et la planification de toutes les données acquises au cours des dernières années. Elle englobe également l'analyse des incohérences d'information observées entre différentes sources. Les données de marché sont analysées et estimées à l'aide de modèles statistiques et cohérents. L'analyse des parts de marché et des tendances clés est également un facteur clé de réussite du rapport de marché. Pour en savoir plus, n'hésitez pas à demander un appel à un analyste ou à nous soumettre votre demande.
La méthodologie de recherche principale utilisée par l'équipe de recherche DBMR est la triangulation des données, qui comprend l'exploration de données, l'analyse de l'impact des variables sur le marché et la validation primaire (par des experts du secteur). Les modèles de données incluent également la grille de positionnement des fournisseurs, l'analyse chronologique du marché, l'aperçu et le guide du marché, la grille de positionnement des entreprises, l'analyse des brevets, l'analyse des prix, l'analyse des parts de marché des entreprises, les normes de mesure, l'analyse des parts de marché mondiales et régionales et l'analyse des parts de marché des fournisseurs.
Pour en savoir plus sur la méthodologie de recherche, posez une question pour parler à nos experts du secteur.
https://www.databridgemarketresearch.com/speak-to-analyst/?dbmr=global-ai-in-fintech-market
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Table des matières
1 INTRODUCTION
1.1 OBJECTIVES OF THE STUDY
1.2 MARKET DEFINITION
1.3 OVERVIEW OF GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN FINTECH MARKET
1.4 CURRENCY AND PRICING
1.5 LIMITATION
1.6 MARKETS COVERED
2 MARKET SEGMENTATION
2.1 KEY TAKEAWAYS
2.2 ARRIVING AT THE GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN FINTECH MARKET
2.2.1 VENDOR POSITIONING GRID
2.2.2 TECHNOLOGY LIFE LINE CURVE
2.2.3 MARKET GUIDE
2.2.4 COMPANY POSITIONING GRID
2.2.5 MULTIVARIATE MODELLING
2.2.6 STANDARDS OF MEASUREMENT
2.2.7 TOP TO BOTTOM ANALYSIS
2.2.8 VENDOR SHARE ANALYSIS
2.2.9 DATA POINTS FROM KEY PRIMARY INTERVIEWS
2.2.10 DATA POINTS FROM KEY SECONDARY DATABASES
2.3 GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN FINTECH MARKET: RESEARCH SNAPSHOT
2.4 ASSUMPTIONS
3 MARKET OVERVIEW
3.1 DRIVERS
3.2 RESTRAINTS
3.3 OPPORTUNITIES
3.4 CHALLENGES
4 EXECUTIVE SUMMARY
5 PREMIUM INSIGHTS
6 GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN FINTECH MARKET, BY COMPONENT
6.1 OVERVIEW
6.2 SOLUTION
6.2.1 SOFTWARE TOOL
6.2.1.1. DATA DISCOVERY
6.2.1.2. DATA QUALITY AND DATA GOVERNANCE
6.2.1.3. DATA VISUALIZATION
6.2.2 PLATFORM
6.3 SERVICES
6.3.1 MANAGED SERVICES
6.3.2 PROFESSIONAL SERVICES
7 GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN FINTECH MARKET, BY DEPLOYMENT MODE
7.1 OVERVIEW
7.2 CLOUD
7.3 ON-PREMISE
8 GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN FINTECH MARKET, BY TECHNOLOGY
8.1 OVERVIEW
8.2 MACHINE LEARNING
8.3 NLP
8.4 DEEP LEARNING
8.5 OTHERS
9 GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN FINTECH MARKET, BY APPLICATION
9.1 OVERVIEW
9.2 VIRTUAL ASSISTANT
9.2.1 MARKET BY DEPLOYMENT MODE
9.2.1.1. CLOUD
9.2.1.2. ON-PREMISE
9.3 BUSINESS ANALYTICS AND REPORTING
9.3.1 MARKET BY TYPE
9.3.1.1. REGULATORY AND COMPLIANCE MANAGEMENT
9.3.1.2. PREDICTIVE ANALYTICS
9.3.2 MARKET BY DEPLOYMENT MODE
9.3.2.1. CLOUD
9.3.2.2. ON-PREMISE
9.4 CUSTOMER BEHAVIOURAL ANALYTICS
9.4.1 MARKET BY TYPE
9.4.1.1. CREDIT SCORING
9.4.1.2. ASSET AND PORTFOLIO MANAGEMENT
9.4.1.3. DEBT COLLECTION
9.4.1.4. INSURANCE PREMIUM
9.4.2 MARKET BY DEPLOYMENT MODE
9.4.2.1. CLOUD
9.4.2.2. ON-PREMISE
9.5 OTHERS
9.5.1 MARKET BY DEPLOYMENT MODE
9.5.1.1. CLOUD
9.5.1.2. ON-PREMISE
10 GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN FINTECH MARKET, BY REGION
GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN FINTECH MARKET, (ALL SEGMENTATION PROVIDED ABOVE IS REPRESENTED IN THIS CHAPTER BY COUNTRY)
10.1 NORTH AMERICA
10.1.1 U.S.
10.1.2 CANADA
10.1.3 MEXICO
10.2 EUROPE
10.2.1 GERMANY
10.2.2 FRANCE
10.2.3 U.K.
10.2.4 ITALY
10.2.5 SPAIN
10.2.6 RUSSIA
10.2.7 TURKEY
10.2.8 BELGIUM
10.2.9 NETHERLANDS
10.2.10 SWITZERLAND
10.2.11 REST OF EUROPE
10.3 ASIA PACIFIC
10.3.1 JAPAN
10.3.2 CHINA
10.3.3 SOUTH KOREA
10.3.4 INDIA
10.3.5 AUSTRALIA
10.3.6 SINGAPORE
10.3.7 THAILAND
10.3.8 MALAYSIA
10.3.9 INDONESIA
10.3.10 PHILIPPINES
10.3.11 REST OF ASIA PACIFIC
10.4 SOUTH AMERICA
10.4.1 BRAZIL
10.4.2 ARGENTINA
10.4.3 REST OF SOUTH AMERICA
10.5 MIDDLE EAST AND AFRICA
10.5.1 SOUTH AFRICA
10.5.2 EGYPT
10.5.3 SAUDI ARABIA
10.5.4 U.A.E
10.5.5 ISRAEL
10.5.6 REST OF MIDDLE EAST AND AFRICA
11 GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN FINTECH MARKET,COMPANY LANDSCAPE
11.1 COMPANY SHARE ANALYSIS: GLOBAL
11.2 COMPANY SHARE ANALYSIS: NORTH AMERICA
11.3 COMPANY SHARE ANALYSIS: EUROPE
11.4 COMPANY SHARE ANALYSIS: ASIA-PACIFIC
11.5 MERGERS & ACQUISTIONS
11.6 NEW PRODUCT DEVELOPMENT AND APPROVALS
11.7 EXPANSIONS
11.8 REGULATORY CHANGES
11.9 PARTNERSHIP AND OTHER STRATEGIC DEVELOPMENTS
12 GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN FINTECH MARKET, SWOT AND DBMR ANALYSIS
13 GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN FINTECH MARKET, COMPANY PROFILE
13.1 IBM
13.1.1 COMPANY SNAPSHOT
13.1.2 REVENUE ANALYSIS
13.1.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.1.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.1.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.2 INTEL CORPORATION
13.2.1 COMPANY SNAPSHOT
13.2.2 REVENUE ANALYSIS
13.2.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.2.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.2.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.3 IPSOFT INC
13.3.1 COMPANY SNAPSHOT
13.3.2 REVENUE ANALYSIS
13.3.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.3.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.3.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.4 COMPLY ADVANTAGE
13.4.1 COMPANY SNAPSHOT
13.4.2 REVENUE ANALYSIS
13.4.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.4.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.4.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.5 SAMSUNG
13.5.1 COMPANY SNAPSHOT
13.5.2 REVENUE ANALYSIS
13.5.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.5.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.5.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.6 NARRATIVE SCIENCE
13.6.1 COMPANY SNAPSHOT
13.6.2 REVENUE ANALYSIS
13.6.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.6.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.6.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.7 MICROSOFT
13.7.1 COMPANY SNAPSHOT
13.7.2 REVENUE ANALYSIS
13.7.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.7.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.7.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.8 AMAZON WEB SERVICES
13.8.1 COMPANY SNAPSHOT
13.8.2 REVENUE ANALYSIS
13.8.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.8.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.8.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.9 NUANCE COMMUNICATIONS
13.9.1 COMPANY SNAPSHOT
13.9.2 REVENUE ANALYSIS
13.9.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.9.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.9.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.1 GOOGLE
13.10.1 COMPANY SNAPSHOT
13.10.2 REVENUE ANALYSIS
13.10.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.10.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.10.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.11 INBENTA TECHNOLOGIES
13.11.1 COMPANY SNAPSHOT
13.11.2 REVENUE ANALYSIS
13.11.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.11.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.11.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.12 SALESFORCE.COM
13.12.1 COMPANY SNAPSHOT
13.12.2 REVENUE ANALYSIS
13.12.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.12.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.12.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.13 NEXT IT CORP.
13.13.1 COMPANY SNAPSHOT
13.13.2 REVENUE ANALYSIS
13.13.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.13.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.13.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.14 ONFIDO
13.14.1 COMPANY SNAPSHOT
13.14.2 REVENUE ANALYSIS
13.14.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.14.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.14.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.15 RIPPLE LABS INC.
13.15.1 COMPANY SNAPSHOT
13.15.2 REVENUE ANALYSIS
13.15.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.15.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.15.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.16 ACTIVE.AI
13.16.1 COMPANY SNAPSHOT
13.16.2 REVENUE ANALYSIS
13.16.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.16.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.16.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.17 TIBCO SOFTWARE (ALPINE DATA LABS)
13.17.1 COMPANY SNAPSHOT
13.17.2 REVENUE ANALYSIS
13.17.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.17.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.17.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.18 TRIFACTA SOFTWARE INC.
13.18.1 COMPANY SNAPSHOT
13.18.2 REVENUE ANALYSIS
13.18.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.18.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.18.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.19 DATA MINR INC.
13.19.1 COMPANY SNAPSHOT
13.19.2 REVENUE ANALYSIS
13.19.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.19.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.19.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.2 ZEITGOLD GMBH
13.20.1 COMPANY SNAPSHOT
13.20.2 REVENUE ANALYSIS
13.20.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.20.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.20.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.21 SIFT SCIENCE INC.
13.21.1 COMPANY SNAPSHOT
13.21.2 REVENUE ANALYSIS
13.21.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.21.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.21.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.22 PEFIN HOLDINGS LLC
13.22.1 COMPANY SNAPSHOT
13.22.2 REVENUE ANALYSIS
13.22.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.22.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.22.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.23 BETTERMENT HOLDINGS
13.23.1 COMPANY SNAPSHOT
13.23.2 REVENUE ANALYSIS
13.23.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.23.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.23.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.24 WEALTHFRONT INC.
13.24.1 COMPANY SNAPSHOT
13.24.2 REVENUE ANALYSIS
13.24.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.24.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.24.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.25 SENTIFI AG
13.25.1 COMPANY SNAPSHOT
13.25.2 REVENUE ANALYSIS
13.25.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.25.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.25.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.26 AYASDI
13.26.1 COMPANY SNAPSHOT
13.26.2 REVENUE ANALYSIS
13.26.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.26.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.26.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.27 BRIGHTERION
13.27.1 COMPANY SNAPSHOT
13.27.2 REVENUE ANALYSIS
13.27.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.27.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.27.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.28 APPZEN
13.28.1 COMPANY SNAPSHOT
13.28.2 REVENUE ANALYSIS
13.28.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.28.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.28.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.29 NEXT IT
13.29.1 COMPANY SNAPSHOT
13.29.2 REVENUE ANALYSIS
13.29.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.29.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.29.5 RECENT DEVELOPMENTS
13.3 AIDA TECHNOLOGIES
13.30.1 COMPANY SNAPSHOT
13.30.2 REVENUE ANALYSIS
13.30.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
13.30.4 PRODUCT PORTFOLIO
13.30.5 RECENT DEVELOPMENTS
14 CONCLUSION
15 QUESTIONNAIRE
16 RELATED REPORTS
17 ABOUT DATA BRIDGE MARKET RESEARCH

Méthodologie de recherche
La collecte de données et l'analyse de l'année de base sont effectuées à l'aide de modules de collecte de données avec des échantillons de grande taille. L'étape consiste à obtenir des informations sur le marché ou des données connexes via diverses sources et stratégies. Elle comprend l'examen et la planification à l'avance de toutes les données acquises dans le passé. Elle englobe également l'examen des incohérences d'informations observées dans différentes sources d'informations. Les données de marché sont analysées et estimées à l'aide de modèles statistiques et cohérents de marché. De plus, l'analyse des parts de marché et l'analyse des tendances clés sont les principaux facteurs de succès du rapport de marché. Pour en savoir plus, veuillez demander un appel d'analyste ou déposer votre demande.
La méthodologie de recherche clé utilisée par l'équipe de recherche DBMR est la triangulation des données qui implique l'exploration de données, l'analyse de l'impact des variables de données sur le marché et la validation primaire (expert du secteur). Les modèles de données incluent la grille de positionnement des fournisseurs, l'analyse de la chronologie du marché, l'aperçu et le guide du marché, la grille de positionnement des entreprises, l'analyse des brevets, l'analyse des prix, l'analyse des parts de marché des entreprises, les normes de mesure, l'analyse globale par rapport à l'analyse régionale et des parts des fournisseurs. Pour en savoir plus sur la méthodologie de recherche, envoyez une demande pour parler à nos experts du secteur.
Personnalisation disponible
Data Bridge Market Research est un leader de la recherche formative avancée. Nous sommes fiers de fournir à nos clients existants et nouveaux des données et des analyses qui correspondent à leurs objectifs. Le rapport peut être personnalisé pour inclure une analyse des tendances des prix des marques cibles, une compréhension du marché pour d'autres pays (demandez la liste des pays), des données sur les résultats des essais cliniques, une revue de la littérature, une analyse du marché des produits remis à neuf et de la base de produits. L'analyse du marché des concurrents cibles peut être analysée à partir d'une analyse basée sur la technologie jusqu'à des stratégies de portefeuille de marché. Nous pouvons ajouter autant de concurrents que vous le souhaitez, dans le format et le style de données que vous recherchez. Notre équipe d'analystes peut également vous fournir des données sous forme de fichiers Excel bruts, de tableaux croisés dynamiques (Fact book) ou peut vous aider à créer des présentations à partir des ensembles de données disponibles dans le rapport.