銀行業務におけるスマートマシンの世界市場規模調査＆予測、コンポーネント別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、マシンタイプ別（ロボット、自律走行車、ドローン、ウェアラブルデバイス、その他）、技術別（クラウドコンピューティング技術、ビッグデータ、IoT、ロボティクス認知技術、感情技術）、地域分析、2022-2029年

Global Smart Machines in Banking Market Size study & Forecast, by Component (Hardware, Software, Service) by Machine Type (Robots, Autonomous Cars, Drones Wearable Devices, Others) By Technology (Cloud Computing Technology, Big Data, Internet of Everything, Robotics Cognitive Technology, Affective Technology) and Regional Analysis, 2022-2029

銀行業務におけるスマートマシンの世界市場は、2021年に約○○億米ドルと評価され、予測期間2022-2029年には○○％以上の健全な成長率で成長すると予想されています。スマートマシンは、マシンツーマシン（M2M）技術... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	言語
Bizwit Research & Consulting LLP ビズウィットリサーチ&コンサルティング	2022年10月17日	US$4,950 シングルユーザライセンス（印刷不可）ライセンス・価格情報注文方法はこちら	200	英語

サマリー

銀行業務におけるスマートマシンの世界市場は、2021年に約○○億米ドルと評価され、予測期間2022-2029年には○○％以上の健全な成長率で成長すると予想されています。スマートマシンは、マシンツーマシン（M2M）技術や、銀行や金融サービス機関が利用する人工知能（AI）、機械学習＆深層学習などのコンピューティング技術が統合されたデバイスを指します。これらの機械は、銀行セクターにおいて、不正行為へのアクセスや、信用リスク評価などの銀行のさまざまな側面に関連するリスク管理に使用されています。世界的なMachine-to-Machine接続数の増加、世界的な銀行セクターのデジタル化の高まり、および主要な市場プレイヤーの戦略的イニシアティブは、市場成長を加速させる主要因となっています。

Statistaによると、2020年には世界で約89億のM2M接続が予測されており、2023年には147億接続に増加すると予想されています。また、音声認識システムとスマートマシンの統合が進み、デジタルバンキングサービスの普及が進んでいることから、予測期間中に有利な成長見通しが得られると考えられます。しかし、スマートマシンの高コストとセキュリティ懸念の高まりが、2022～2029年の予測期間を通じて市場成長の阻害要因になる。

銀行業務におけるスマートマシンの世界市場調査において考慮された主要地域は、アジア太平洋、北米、ヨーロッパ、ラテンアメリカ、その他の地域です。北米は、大手企業の存在と必要な技術インフラが整備されていることから、市場シェアの面で主要な地域となっています。一方、アジア太平洋地域は、銀行業界の発展やデジタルバンキングサービスの台頭などにより、予測期間中に大きく成長することが予想されます。

本レポートに含まれる主な市場関係者は以下の通りです。
Aethon
Apple Inc.
BAEシステムズ
デジタル・リーズニング・システムズ
ゼネラル・エレクトリック
グーグルLLC
インターナショナル・ビジネス・マシンズ（IBM）コーポレーション
KUKA AG
モバイルインダストリアルロボットA/S
株式会社セールスフォース・ドットコム

最近の市場の動向
2021年6月、Dover Federal Credit Union（DFCU）は、Intelligent Virtual Assistant（IVA）の展開のためにinterface.ai'と協業した。この新しいIVAは、まずDFCUのコールセンターで利用可能となり、その後、ウェブサイトやモバイルバンキングサービスでも利用可能となる予定です。

2021年9月、Arvest BankはThought MachineおよびAccentureと次世代コアバンキングプラットフォームの展開で協業することを発表しました。この提携により、Arvest Bankは顧客に合わせたリアルタイムのバンキングサービスを構築できるようになります。

世界の銀行業務におけるスマートマシンの市場レポートスコープ。
過去データ 2019年～2020年～2021年
推計基準年 2021年
予測期間 2022年～2029年
レポート対象売上高予測、企業ランキング、競合環境、成長要因、トレンド
対象セグメントコンポーネント、マシンタイプ、テクノロジー、地域
地域範囲北米、欧州、アジア太平洋、中南米、その他の地域
カスタマイズ範囲レポート購入時に無料カスタマイズ（最大8アナリストの作業時間相当）。国、地域、セグメント範囲の追加または変更*。

本調査の目的は、近年における様々なセグメントおよび国の市場規模を定義し、今後数年間の値を予測することです。本レポートは、調査対象国における産業の質的・量的な側面を取り込むことを目的としています。

また、市場の将来的な成長を規定する駆動因子や課題などの重要な側面に関する詳細な情報も提供しています。さらに、主要企業の競争環境と製品提供の詳細な分析とともに、利害関係者が投資するためのミクロ市場の潜在的な機会も組み込んでいます。市場の詳細なセグメントとサブセグメントを以下に説明します。
コンポーネント別
ハードウェア
ソフトウェア
サービス
マシンタイプ別
ロボット
自律走行車
ドローン
ウェアラブルデバイス
その他
技術別
クラウドコンピューティング技術
ビッグデータ
インターネット・オブ・エブリシング
ロボティクス
コグニティブテクノロジー
アフェクティブテクノロジー

地域別
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
スペイン
イタリア
ROE
アジア・パシフィック
中国
インド
日本
オーストラリア
韓国
ロアパック
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
その他の地域

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Chapter 1. Executive Summary
1.1. Market Snapshot
1.2. Global & Segmental Market Estimates & Forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
1.2.1. Smart Machines in Banking Market, by Region, 2019-2029 (USD Billion)
1.2.2. Smart Machines in Banking Market, by Component, 2019-2029 (USD Billion)
1.2.3. Smart Machines in Banking Market, by Machine Type, 2019-2029 (USD Billion)
1.2.4. Smart Machines in Banking Market, by Technology, 2019-2029 (USD Billion)
1.3. Key Trends
1.4. Estimation Methodology
1.5. Research Assumption
Chapter 2. Global Smart Machines in Banking Market Definition and Scope
2.1. Objective of the Study
2.2. Market Definition & Scope
2.2.1. Scope of the Study
2.2.2. Industry Evolution
2.3. Years Considered for the Study
2.4. Currency Conversion Rates
Chapter 3. Global Smart Machines in Banking Market Dynamics
3.1. Smart Machines in Banking Market Impact Analysis (2019-2029)
3.1.1. Market Drivers
3.1.1.1. Growing number of Machine-to-machine connections worldwide.
3.1.1.2. Rising digitization in banking sector worldwide.
3.1.1.3. Strategic initiatives from leading market players.
3.1.2. Market Challenges
3.1.2.1. High deployment cost.
3.1.2.2. Rising concern over data security.
3.1.3. Market Opportunities
3.1.3.1. Growing integration of speech recognition systems with smart machines.
3.1.3.2. Rising penetration of digital banking services.
Chapter 4. Global Smart Machines in Banking Market Industry Analysis
4.1. Porter’s 5 Force Model
4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
4.1.2. Bargaining Power of Buyers
4.1.3. Threat of New Entrants
4.1.4. Threat of Substitutes
4.1.5. Competitive Rivalry
4.2. Futuristic Approach to Porter’s 5 Force Model (2019-2029)
4.3. PEST Analysis
4.3.1. Political
4.3.2. Economical
4.3.3. Social
4.3.4. Technological
4.4. Investment Adoption Model
4.5. Analyst Recommendation & Conclusion
4.6. Top investment opportunity
4.7. Top winning strategies
Chapter 5. Risk Assessment: COVID-19 Impact
5.1. Assessment of the overall impact of COVID-19 on the industry
5.2. Pre COVID-19 and post COVID-19 Market scenario
Chapter 6. Global Smart Machines in Banking Market, by Component
6.1. Market Snapshot
6.2. Global Smart Machines in Banking Market by Component, Performance - Potential Analysis
6.3. Global Smart Machines in Banking Market Estimates & Forecasts by Component 2019-2029 (USD Billion)
6.4. Smart Machines in Banking Market, Sub Segment Analysis
6.4.1. Hardware
6.4.2. Software
6.4.3. Service
Chapter 7. Global Smart Machines in Banking Market, by Machine Type
7.1. Market Snapshot
7.2. Global Smart Machines in Banking Market by Machine Type, Performance - Potential Analysis
7.3. Global Smart Machines in Banking Market Estimates & Forecasts by Machine Type 2019-2029 (USD Billion)
7.4. Smart Machines in Banking Market, Sub Segment Analysis
7.4.1. Robots
7.4.2. Autonomous Cars
7.4.3. Drones
7.4.4. Wearable Devices
7.4.5. Others
Chapter 8. Global Smart Machines in Banking Market, by Technology
8.1. Market Snapshot
8.2. Global Smart Machines in Banking Market by Technology, Performance - Potential Analysis
8.3. Global Smart Machines in Banking Market Estimates & Forecasts by Technology 2019-2029 (USD Billion)
8.4. Smart Machines in Banking Market, Sub Segment Analysis
8.4.1. Cloud Computing Technology
8.4.2. Big Data
8.4.3. Internet of Everything
8.4.4. Robotics
8.4.5. Cognitive Technology
8.4.6. Affective Technology
Chapter 9. Global Smart Machines in Banking Market, Regional Analysis
9.1. Smart Machines in Banking Market, Regional Market Snapshot
9.2. North America Smart Machines in Banking Market
9.2.1. U.S. Smart Machines in Banking Market
9.2.1.1. Component breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
9.2.1.2. Machine Type breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
9.2.1.3. Technology breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
9.2.2. Canada Smart Machines in Banking Market
9.3. Europe Smart Machines in Banking Market Snapshot
9.3.1. U.K. Smart Machines in Banking Market
9.3.2. Germany Smart Machines in Banking Market
9.3.3. France Smart Machines in Banking Market
9.3.4. Spain Smart Machines in Banking Market
9.3.5. Italy Smart Machines in Banking Market
9.3.6. Rest of Europe Smart Machines in Banking Market
9.4. Asia-Pacific Smart Machines in Banking Market Snapshot
9.4.1. China Smart Machines in Banking Market
9.4.2. India Smart Machines in Banking Market
9.4.3. Japan Smart Machines in Banking Market
9.4.4. Australia Smart Machines in Banking Market
9.4.5. South Korea Smart Machines in Banking Market
9.4.6. Rest of Asia Pacific Smart Machines in Banking Market
9.5. Latin America Smart Machines in Banking Market Snapshot
9.5.1. Brazil Smart Machines in Banking Market
9.5.2. Mexico Smart Machines in Banking Market
9.6. Rest of The World Smart Machines in Banking Market

Chapter 10. Competitive Intelligence
10.1. Top Market Strategies
10.2. Company Profiles
10.2.1. Aethon
10.2.1.1. Key Information
10.2.1.2. Overview
10.2.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
10.2.1.4. Product Summary
10.2.1.5. Recent Developments
10.2.2. Apple Inc.
10.2.3. BAE Systems
10.2.4. Digital Reasoning Systems Inc
10.2.5. General Electric
10.2.6. Google LLC,
10.2.7. International Business Machines (IBM) Corporation
10.2.8. KUKA AG
10.2.9. Mobile Industrial Robots A/S
10.2.10. Salesforce.com Inc.
Chapter 11. Research Process
11.1. Research Process
11.1.1. Data Mining
11.1.2. Analysis
11.1.3. Market Estimation
11.1.4. Validation
11.1.5. Publishing
11.2. Research Attributes
11.3. Research Assumption

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Table of Contents

Summary

Global Smart Machines in Banking Market is valued approximately USD XX billion in 2021 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than XX% over the forecast period 2022-2029. Smart Machines refers to a device integrated with machine-to-machine (M2M) technology and other computing technologies such as artificial intelligence (AI), machine learning & deep learning utilized by banking and financial services institutions. These machines are used in banking sector to access frauds and to manage risk associated with different aspects of banking such as credit risk assessment etc. The growing number of Machine-to-machine connections worldwide and rising digitization in banking sector worldwide as well as strategic initiatives from leading market players are key factors accelerating the market growth.

According to Statista – during 2020, globally around 8.9 billion machines to machine (M2M) connections were estimated, and as per projection the number of M2M connections would grow to 14.7 billion connections by 2023. Also, rising integration of speech recognition systems with smart machines and growing penetration of digital banking services would create lucrative growth prospectus for the market over the forecast period. However, the high cost of Smart Machines and rising security concerns impede the market growth throughout the forecast period of 2022-2029.

The key regions considered for the Global Smart Machines in Banking Market study includes Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Rest of the World. North America is the leading region in terms of market share owing to presence of leading market players as well as availability of required technological infrastructure in the region. Whereas Asia Pacific is expected to grow significantly during the forecast period, owing to factors such as rising banking sector and growing emergence of digital banking services in the region.

Major market player included in this report are:
Aethon
Apple Inc.
BAE Systems
Digital Reasoning Systems Inc
General Electric
Google LLC,
International Business Machines (IBM) Corporation
KUKA AG
Mobile Industrial Robots A/S
Salesforce.com Inc.

Recent Developments in the Market:
 In June 2021, Dover Federal Credit Union (DFCU), collaborated with interface.ai’ for deployment of Intelligent Virtual Assistant (IVA). This new IVA would be initially available through DFCU’s call center, followed by their website and mobile banking services.

 In September 2021, Arvest Bank announced collaboration with Thought Machine and Accenture for deployment of next generation core banking platform. Through this partnership both the players would facilitate Arvest Bank to build personalized, real-time banking services for its customers.

Global Smart Machines in Banking Market Report Scope:
Historical Data 2019-2020-2021
Base Year for Estimation 2021
Forecast period 2022-2029
Report Coverage Revenue forecast, Company Ranking, Competitive Landscape, Growth factors, and Trends
Segments Covered Component, Machine Type, Technology, Region
Regional Scope North America; Europe; Asia Pacific; Latin America; Rest of the World
Customization Scope Free report customization (equivalent up to 8 analyst’s working hours) with purchase. Addition or alteration to country, regional & segment scope*

The objective of the study is to define market sizes of different segments & countries in recent years and to forecast the values to the coming years. The report is designed to incorporate both qualitative and quantitative aspects of the industry within countries involved in the study.

The report also caters detailed information about the crucial aspects such as driving factors & challenges which will define the future growth of the market. Additionally, it also incorporates potential opportunities in micro markets for stakeholders to invest along with the detailed analysis of competitive landscape and product offerings of key players. The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:
By Component
Hardware
Software
Service
By Machine Type
Robots
Autonomous Cars
Drones
Wearable Devices
Others
By Technology
Cloud Computing Technology
Big Data
Internet of Everything
Robotics
Cognitive Technology
Affective Technology

By Region:
North America
U.S.
Canada
Europe
UK
Germany
France
Spain
Italy
ROE
Asia Pacific
China
India
Japan
Australia
South Korea
RoAPAC
Latin America
Brazil
Mexico
Rest of the World

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