金融におけるAI市場：製品別（アルゴリズム取引、バーチャルアシスタント、ロボアドバイザー、GRC、IDP、引受ツール）、技術別、用途別（不正検知、リスク管理、トレンド分析、財務計画、予測）-2030年までの世界予測

AI in Finance Market by Product (Algorithmic Trading, Virtual Assistants, Robo-Advisors, GRC, IDP, Underwriting Tools), Technology, Application (Fraud Detection, Risk Management, Trend Analysis, Financial Planning, Forecasting) - Global Forecast to 2030

金融におけるAI市場は、2024年の383億6,000万米ドルから2030年には1,903億3,000万米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は30.6％になると予測されている。チャットボットとバーチャルアシスタントは... もっと見る

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MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2024年10月28日	US$4,950 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	393	402	英語

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サマリー

金融におけるAI市場は、2024年の383億6,000万米ドルから2030年には1,903億3,000万米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は30.6％になると予測されている。チャットボットとバーチャルアシスタントは、顧客サービスの自動化、ユーザーエクスペリエンスの向上、運用コストの削減が可能なため、AI主導の金融市場で需要が高まっている。AIを搭載したアルゴリズムの需要の高まりは、リスクの識別と軽減を強化し、より安全な金融慣行を育成し、金融におけるAI市場を形成している。
"ビジネスオペレーションとしてのエンドユーザー別では、Fintech分野が予測期間中に最も高いCAGRを記録する。"
フィンテック企業は、金融サービスの自動化、顧客体験の向上、業務効率の改善のためにAIを活用するようになってきている。この技術はリアルタイムのデータ分析を可能にし、パーソナライズされた金融ソリューションや効果的なリスク管理に不可欠である。消費者がより迅速で効率的なサービスを求める中、フィンテック企業は不正検知、信用スコアリング、チャットボットによる顧客エンゲージメントなどのタスクにAIを活用している。フィンテックの絶え間ない革新と競争環境は、洗練されたAIソリューションの必要性を促し、このセグメントは今後数年で大きく成長すると位置付けられている。
"地域別では、アジア太平洋地域が予測期間中に最も高いCAGR市場を記録する"経済全体の急速なデジタル変革とフィンテックスタートアップの台頭が、アジア太平洋地域のAIソリューションを牽引している。中国やインドのような国々は、金融サービスを強化し、顧客体験を向上させるためにAI技術に多額の投資を行っている。この地域の膨大な消費者基盤は、カスタマイズされた金融商品やサービスの大きな機会を提供している。シンガポール金融管理局（MAS）や中国サイバー空間管理局（CAC）などの規制機関はイノベーションを促進し、市場の成長をさらに後押しする。データ主導の意思決定への注目の高まりと効率的なリスク管理ソリューションの必要性も、金融におけるAIの急速な導入に寄与しており、アジア太平洋地域をこの分野のリーダーとして位置付けている。
プライマリーの内訳
最高経営責任者（CEO）、イノベーション・技術責任者、システムインテグレーター、金融AI市場で事業を展開する様々な主要組織の幹部に対して詳細なインタビューを実施した。
 企業別：ティアI：35％、ティアII：45％、ティアIII：20
 役職別Cレベル：35%、ディレクターレベル：25%、その他：40%
 地域別：北米：40%、欧州：25%、アジア太平洋地域：20%、中東・アフリカ：10%、ラテンアメリカ：5%。
FIS (米国)、Fiserv (米国)、Google (米国)、Microsoft (米国)、Zoho (インド)、IBM (米国)、Socure (米国)、Workiva (米国)、Plaid (米国)、SAS (米国)、C3 AI (米国); は、金融AI市場における主要企業の一部である。
この調査には、AI in Finance市場におけるこれらの主要企業の会社概要、最近の動向、主要市場戦略などの詳細な競合分析が含まれています。
調査範囲
この調査レポートは、AI in Finance市場を製品タイプ別（ERPと金融サービス、チャットボットとバーチャルアシスタント、自動照合ソリューション、インテリジェント文書処理、ガバナンス・リスク・コンプライアンス（GRC）ソフトウェア、買掛金／売掛金自動化ソフトウェア、ロボアドバイザー、経費管理システム、コンプライアンス自動化プラットフォーム、アルゴリズム取引プラットフォーム、アンダーライティング・エンジン／プラットフォーム）、導入形態別（クラウド、オンプレミス）、テクノロジー別（ジェネレーティブAI、NLP、予測分析）、用途別（業務（不正検知・防止、リスク管理、顧客サービス＆エンゲージメント、財務コンプライアンス＆規制報告、投資＆ポートフォリオ管理）、業務機能別（投資＆ポートフォリオ管理、リスク管理、顧客サービス＆エンゲージメント、財務コンプライアンス＆規制報告、投資＆ポートフォリオ管理、コンプライアンス＆規制報告投資・ポートフォリオ管理）業務機能別（財務計画・予測、自動簿記・照合、調達・サプライチェーンファイナンス、収益サイクル管理）、エンドユーザー別（業務機能としてのエンタープライズ（政府・公共部門、小売・eコマース、不動産、製造、通信・メディア、ヘルスケア＆製薬、公益事業、テクノロジー＆ソフトウェア）、事業運営としてのエンタープライズ（銀行、保険、投資＆資産管理、フィンテック、会計＆監査法人、資本市場／レグテック、決済＆カード／決済処理）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、中東＆アフリカ、中南米）。本レポートでは、金融AI市場の成長に影響を与える促進要因、阻害要因、課題、機会などの主要要因に関する詳細情報を網羅しています。主要な業界プレイヤーを詳細に分析し、事業概要、ソリューションとサービス、主要戦略、契約、パートナーシップ、協定、新製品とサービスの発表、M&A、AI in Finance市場に関連する最近の動向に関する洞察を提供しています。AI in Finance市場のエコシステムにおける今後の新興企業の競合分析もカバーしています。

レポート購入の主な利点
本レポートは、AI in Finance市場全体およびサブセグメントの収益数の最も近い近似値に関する情報を提供することで、本市場の市場リーダー/新規参入者を支援します。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、より多くの洞察を得ることで、事業の位置づけを高め、適切な市場参入戦略を計画するのに役立ちます。また、当レポートは関係者が市場の鼓動を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。
本レポートでは、以下のポイントに関する洞察を提供しています：
- 主要推進要因の分析（AIを活用したアルゴリズムがリスクの識別と軽減を強化し、より安全な金融実務を育成、AIを活用したチャットボットとバーチャルアシスタントが顧客サービス体験を強化し、金融アドバイスをより身近なものに、機械学習モデルが正確な予測を提供し、戦略立案と投資決定に役立つ）、金融AI市場の成長に影響を与える制約（バイアスの可能性やデータの倫理的使用に関する問題）、機会（金融商品の超パーソナライゼーションや、長期的なエンゲージメントのための個々の顧客のニーズや好みに合わせたサービスに対する需要の高まり）、課題（違反や規制違反を防ぐためのデータ保護）。
- 製品開発/イノベーション：金融AI市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・新サービスの発表に関する詳細な洞察
- 市場開発：有利な市場に関する包括的な情報 - 当レポートでは、さまざまな地域のAI in Finance市場を分析しています。
- 市場の多様化：AI in Finance市場における新製品＆サービス、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細情報
- 競合評価：金融AI市場における主要企業FIS社（米国）、Fiserv社（米国）、Google社（米国）、Microsoft社（米国）、Zoho社（インド）、IBM社（米国）、Socure社（米国）、Workiva社（米国）、Plaid社（米国）、SAS社（米国）、C3 AI社（米国）などの市場シェア、成長戦略、サービス内容を詳細に評価。

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1 はじめに
1.1 調査目的 37
1.2 市場の定義 37
1.2.1 包含と除外 38
1.3 市場範囲 39
1.3.1 市場セグメンテーション 39
1.3.2 考慮した年数 40
1.4 考慮した通貨 40
1.5 利害関係者 41
2 調査方法
2.1 調査データ 42
2.1.1 二次データ 43
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 44
2.1.2.2 主要な業界洞察 44
2.2 データの三角測量 45
2.3 市場規模の推定 46
2.3.1 トップダウンアプローチ 46
2.3.2 ボトムアップアプローチ 47
2.4 市場予測 50
2.5 リサーチの前提 51
2.6 リスク評価 52
2.7 リサーチの限界 53
3 エグゼクティブサマリー 54
4 プレミアムインサイト 60
4.1 AI 金融市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会 60
4.2 金融分野におけるAI市場：上位3つの用途 61
4.3 北米：金融AI市場：展開形態別、エンドユーザー別 61
4.4 金融AI市場：地域別 62

5 市場概要と業界動向 63
5.1 はじめに 63
5.2 市場のダイナミクス 63
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 戦略的計画と投資のための正確な予測に対する需要の高まり 64
5.2.1.2 リスクの検出と軽減を強化するためのAIアルゴリズムの採用拡大 65
5.2.1.3 パーソナライズされた金融サービスの人気の高まり 65
5.2.2 阻害要因 66
5.2.2.1 バイアスと倫理的なデータ利用に関する懸念 66
5.2.3 機会 66
5.2.3.1 長期的な顧客エンゲージメントとテーラーメイド・サービスのための超個人化金融商品へのニーズの高まり 66
5.2.3.2 正確な信用スコアリングとより良いリスク管理に対する需要の高まり 66
5.2.4 課題 67
5.2.4.1 データ侵害を防ぐためのデータセキュリティの確保 67
5.2.4.2 金融におけるAIモデルの複雑性 67
5.3 金融市場におけるAIの進化 68
5.4 サプライチェーン分析 69
5.5 エコシステム分析 70
5.5.1 不正検知・防止プロバイダー 73
5.5.2 リスク管理プロバイダー
5.5.3 顧客サービス＆エンゲージメント・プロバイダー 73
5.5.4 財務コンプライアンス＆規制報告プロバイダー 74
5.5.5 投資及びポートフォリオ管理プロバイダー 74
5.5.6 エンドユーザー
5.6 事例分析 74
5.6.1 ペイパル、H2O.AIのドライバーレスAIソリューションで不正検知機能を強化 74
5.6.2 シフト4ペイメントにおける財務報告とプランニングを変革するヴェナ・ソリューション 75
5.6.3 インベスタ、ワーキバの合理化ソリューションでファンドのレポーティング効率を向上 76
5.6.4 データバイザーとマイクロソフト・アズーアが連携し、リアルタイムの不正検知を強化 77
5.6.5 ZOHO、統合CRMソリューションでPlentiを強化し、顧客エンゲージメントと業務効率を向上 78

5.7 テクノロジー分析 79
5.7.1 主要テクノロジー 79
5.7.1.1 NLPとディープラーニング 79
5.7.1.2 コンピュータビジョン 79
5.7.1.3 予測分析 79
5.7.1.4 ロボットによるプロセス自動化（RPA） 80
5.7.1.5 強化学習 80
5.7.1.6 説明可能なAI（XAI） 80
5.7.1.7 異常検知 80
5.7.2 隣接技術 81
5.7.2.1 サイバーセキュリティ 81
5.7.2.2 IoT 81
5.7.2.3 AR/VR 81
5.7.2.4 デジタルID検証 81
5.7.3 補完技術 82
5.7.3.1 クラウド・コンピューティング 82
5.7.3.2 エッジコンピューティング 82
5.7.3.3 量子コンピューティング 82
5.7.3.4 ビッグデータ分析 82
5.7.3.5 ブロックチェーン
5.8 主要会議とイベント（2024-2025年） 83
5.9 投資と資金調達のシナリオ 84
5.10 規制の状況 85
5.10.1 規制機関、政府機関、フレームワーク、その他の組織 85
5.10.2 規制の状況（地域別） 89
5.10.2.1 北米 89
5.10.2.1.1 米国 89
5.10.2.1.2 カナダ
5.10.2.2 欧州 90
5.10.2.2.1 EU 90
5.10.2.2.2 英国 90
5.10.2.3 アジア太平洋 90
5.10.2.3.1 シンガポール 90
5.10.2.3.2 香港 90
5.10.2.3.3 中国 90
5.10.2.3.4 韓国 90
5.10.2.3.5 台湾 91
5.10.2.4 中東・アフリカ 91
5.10.2.4.1 アラブ首長国連邦 91
5.10.2.4.2 南アフリカ 91
5.10.2.4.3 イスラエル 91
5.10.2.4.4 サウジアラビア 91
5.10.2.5 中南米 91
5.10.2.5.1 ブラジル 91
5.10.2.5.2 メキシコ 91
5.10.2.5.3 チリ 91
5.11 特許分析 92
5.11.1 方法論 92
5.11.2 出願特許（文書タイプ別） 92
5.11.3 イノベーションと特許出願 93
5.12 価格分析 97
5.12.1 主要企業の平均販売価格動向（用途別） 97
5.12.2 指標価格分析（製品タイプ別） 98
5.13 ポーターの5つの力分析 99
5.13.1 新規参入の脅威 100
5.13.2 代替品の脅威 100
5.13.3 供給者の交渉力 100
5.13.4 買い手の交渉力 100
5.13.5 競争相手の強さ 100
5.14 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／破壊 101
5.15 主要ステークホルダーと購買基準 102
5.15.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 102
5.15.2 購買基準 103
5.16 金融市場におけるジェネレーティブAIのインパクト 103
5.16.1 主要なユースケースと市場の可能性 103
5.16.1.1 主なユースケース 104
5.16.2 財務報告の自動化 104
5.16.3 リスク管理の強化 105
5.16.4 個別化された金融サービス 105
5.16.5 顧客との対話の合理化 105
5.16.6 不正検知とコンプライアンス 105
5.16.7 革新的なファイナンシャル・プランニング 105
6 AI 金融市場（製品別） 106
6.1 はじめに 107
6.1.1 製品金融AI市場の促進要因 107
6.2 タイプ別 108
6.2.1 ERPと財務システム 110
6.2.1.1 リアルタイム分析と自動レポーティングによる財務管理の改善 110
6.2.2 チャットボットとバーチャルアシスタント 111
6.2.2.1 金融サービスにおける業務効率と顧客エンゲージメントの強化 111

6.2.3 自動照合ソリューション 112
6.2.3.1 迅速な取引処理のための業務俊敏性の向上 112
6.2.4 インテリジェント文書処理 113
6.2.4.1 手動ミスの削減、迅速な意思決定、処理時間の短縮 113
6.2.5 ガバナンス・リスク・コンプライアンス（GRC）ソフトウェア 114
6.2.5.1 部門間のシームレスなコラボレーションの促進 114
6.2.6 買掛金／売掛金自動化ソフトウェア 115
6.2.6.1 情報に基づく財務上の意思決定のためのリアルタイムの洞察の提供 115
6.2.7 ロボアドバイザー 116
6.2.7.1 自動化された投資管理と財務アドバイザリーサービスの提供 116
6.2.8 経費管理システム 117
6.2.8.1 財務業務の合理化とコスト管理 117
6.2.9 コンプライアンス自動化プラットフォーム 118
6.2.9.1 コンプライアンスリスクの特定とリアルタイムアラートの実現 118
6.2.10 アルゴリズム取引プラットフォーム 119
6.2.10.1 取引執行の自動化と市場変動への対応 119
6.2.11 引受エンジン／プラットフォーム 120
6.2.11.1 ローン承認の迅速化と公正な融資の促進 120
6.2.12 その他の商品タイプ 121
6.3 展開形態 123
6.3.1 クラウド 124
6.3.1.1 クラウド展開は拡張性、柔軟性、コスト効率を提供する 124
6.3.2 オンプレミス 125
6.3.2.1 オンプレミス展開は高速データ処理とリアルタイム分析を提供 125
7 金融AI市場：テクノロジー別 126
7.1 はじめに 127
7.1.1 テクノロジー：金融AI市場の促進要因 127
7.2 ジェネレーティブAI 129
7.2.1 金融における顧客エンゲージメントとプロセス自動化の強化 129
7.3 その他のAIテクノロジー 130
7.3.1 NLP 130
7.3.1.1 NLPはデータ分析を促進し、インタラクションを自動化し、コンプライアンスを強化する 130
7.3.2 予測分析 130
7.3.2.1 AIを活用した予測分析が正確な予測を可能にする 130

8 金融分野におけるAI市場（用途別） 132
8.1 はじめに 133
8.1.1 アプリケーション：金融分野におけるAI市場の促進要因 133
8.2 業務としての金融 133
8.2.1 不正検知と防止 135
8.2.1.1 AIによる不正検知はセキュリティを強化し、財務上の損失を削減する 135
8.2.1.2 リアルタイムの取引監視 136
8.2.1.3 顧客データのセキュリティ 136
8.2.1.4 顧客の行動分析 136
8.2.1.5 トレンド分析 137
8.2.1.6 その他
8.2.2 リスク管理 137
8.2.2.1 AIを活用したリスク管理は金融における意思決定を強化する 137
8.2.2.2 信用リスクのスコアリング 138
8.2.2.3 市場のボラティリティ予測 139
8.2.2.4 ストレステスト 139
8.2.2.5 その他 139
8.2.3 顧客サービスとエンゲージメント 140
8.2.3.1 顧客サービスとエンゲージメントはパーソナライゼーションを強化し、顧客満足度の向上につながる 140
8.2.3.2 顧客サポートのためのチャットボット／バーチャルアシスタント 141
8.2.3.3 パーソナライズされた金融商品の推奨 141
8.2.3.4 市場セグメンテーション 141
8.2.3.5 パーソナライズされたマーケティング・メッセージング 141
8.2.3.6 新規顧客獲得 142
8.2.3.7 データ主導の意思決定 142
8.2.3.8 顧客維持管理 142
8.2.3.9 その他 142
8.2.4 財務コンプライアンスと規制報告 143
8.2.4.1 財務コンプライアンスは、基準を満たすための正確性と効率性を合理化する 143
8.2.4.2 リスク＆コンプライアンス管理 144
8.2.4.3 監査とレポーティング 144
8.2.4.4 その他 144
8.2.5 投資・ポートフォリオ管理 145
8.2.5.1 AIが投資とポートフォリオ管理を最適化し、よりスマートな意思決定とリターンの向上を実現 145
8.2.5.2 資産管理のためのロボ・アドバイザー 146
8.2.5.3 ポートフォリオのリバランス 146
8.2.5.4 その他 146

8.3 ビジネス機能としての金融 147
8.3.1 財務計画と予測 148
8.3.1.1 財務計画は財務における正確性と意思決定を高める 148
8.3.1.2 需要予測（CAPEX/OPEX） 149
8.3.1.3 キャッシュフロー予測 149
8.149 3.1.4 予算管理と経費管理 149
8.3.1.5 シナリオ・プランニング 150
8.3.1.6 その他 150
8.3.2 自動簿記と照合 150
8.3.2.1 自動簿記と照合は財務プロセスを合理化し、精度を高める 150
8.3.2.2 リアルタイムの元帳照合 151
8.3.2.3 請求書処理 151
8.3.2.4 差異検出 152
8.3.2.5 その他
8.3.3 調達・サプライチェーンファイナンス 152
8.3.3.1 AIは効率化とコスト削減によりサプライチェーン管理を最適化する 152
8.3.3.2 インボイスディスカウント 153
8.3.3.3 サプライヤーのリスクスコアリング 153
8.3.3.4 ダイナミックな支払い 154
8.3.3.5 支払いの自動化 154
8.3.3.6 その他
8.3.4 収益サイクル管理 154
8.3.4.1 収益サイクル管理はプロセスを自動化し、請求精度を高めることでキャッシュフローを改善する 154
8.3.4.2 支払いの最適化 155
8.3.4.3 サブスクリプション請求管理 155
8.3.4.4 請求書決済／請求書処理の自動化 156
8.3.4.5 チャーン管理 156
8.3.4.6 その他
9 金融AI市場（エンドユーザー別） 157
9.1 はじめに
9.1.1 エンドユーザー：金融AI市場の促進要因 158
9.2 エンドユーザー 159
9.2.1 ビジネス機能としての金融 160
9.2.1.1 政府・公共部門 163
9.2.1.1.1 金融AIにおけるガバナンスと信頼の強化 163
9.2.1.2 小売・電子商取引 164
9.2.1.2.1 AIを活用した小売業における売上と満足度の向上 164

9.2.1.3 不動産 165
9.2.1.3.1 AIを活用したファイナンス・ソリューションで不動産に革命を起こす 165
9.2.1.4 製造業 166
9.2.1.4.1 製造業の財務プロセスを変革し、効率性と成長を強化 166
9.2.1.5 通信・メディア 167
9.2.1.5.1 通信・メディア分野におけるAI活用によるネットワーク管理の最適化とサービス品質の向上 167
9.2.1.6 医療・製薬 168
9.2.1.6.1 AIが金融分野で患者中心のソリューションを強化 168
9.2.1.7 ユーティリティ 169
9.2.1.7.1 AIは業務効率の向上と予知保全の改善により公益事業分野を変革する 169
9.2.1.8 教育 170
9.2.1.8.1 AIを活用した業務の効率化と金融リテラシーの向上による教育金融の変革 170
9.2.1.9 テクノロジーとソフトウェア 171
9.2.1.9.1 テクノロジーとソフトウェアは自動化を可能にし、意思決定プロセスを改善する 171
9.2.1.10 その他のエンドユーザー 172
9.3 業務としての金融 173
9.3.1 銀行業務 175
9.3.1.1 AIによるリスク管理の改善と不正検知の向上 175
9.175 3.1.2 コーポレート＆コマーシャルバンキング 176
9.176 3.1.3 リテール・バンキング 176
9.176 3.1.4 投資銀行業務 176
9.3.2 保険 177
9.177 3.2.1 AIによる保険金請求処理の自動化、不正行為の削減、保険のパーソナライズ 177
9.3.3 投資・資産運用 178
9.3.3.1 AIは意思決定を強化し、ポートフォリオ管理を最適化する 178
9.3.3.2 ヘッジファンド 179
9.3.3.3 プライベート・エクイティ 179
9.179 3.3.4 ウェルス・マネジメント 179
9.3.4 フィンテック 179
9.179 3.4.1 フィンテックにおけるAIは作業を自動化し、データ分析を改善し、リアルタイムの洞察を提供する 179
9.3.4.2 ブロックチェーン＆暗号通貨プロバイダー 180
9.3.4.3 レンディング・プラットフォーム・プロバイダー／専門金融業者 180
9.3.5 資本市場／レグテック 181
9.3.5.1 AIは資本市場における効率性を高め、運営コストを削減する 181

10 金融におけるAI市場（地域別） 182
10.1 はじめに 183
10.2 北米 184
10.2.1 北米：AI金融市場の促進要因 185
10.2.2 北米：マクロ経済の影響 185
10.2.3 米国 193
10.2.3.1 ソーシャルメディアにおけるAI主導のパーソナライゼーションによるブランドの変革 193
10.2.4 カナダ 194
10.2.4.1 自動化とデジタルトランスフォーメーションによる金融分野でのAI導入の加速 194
10.3 欧州 195
10.3.1 欧州金融分野におけるAIの市場促進要因 195
10.3.2 欧州：マクロ経済への影響 196
10.3.3 英国 203
10.3.3.1 意思決定とコンプライアンス強化のための自動化とデータ分析の活用 203
10.3.4 ドイツ 204
10.3.4.1 業務効率向上のため、リスク管理とパーソナライズされたバンキング・サービスの自動化に注力 204
10.3.5 フランス 205
10.3.5.1 政府の強力な取り組みがイノベーションを促進し、AI技術の導入を促す枠組みを確立する 205
10.3.6 イタリア 206
10.3.6.1 金融機関全体のデジタルトランスフォーメーションの推進とAI技術への投資の増加 206
10.3.7 スペイン 207
10.3.7.1 金融サービスにおけるAI連携を強化するための資金調達と戦略的パートナーシップの増加 207
10.3.8 その他の欧州 208
10.4 アジア太平洋地域 209
10.4.1 アジア太平洋地域：金融分野におけるAIの市場促進要因 209
10.4.2 アジア太平洋地域：マクロ経済の影響 210
10.4.3 中国 218
10.4.3.1 金融分野における業務効率化のためのAIイノベーションへの注目の高まりが市場を押し上げる 218
10.4.4 日本 219
10.4.4.1 金融機関とハイテク企業の提携が金融ソリューション向上のためのAI統合を加速 219
10.4.5 インド 220
10.4.5.1 金融機関によるリスク管理へのAI搭載ソリューション採用が市場を牽引 220
10.4.6 韓国 221
10.4.6.1 政府の支援が金融サービスを強化し、フィンテック分野の競争力を高める 221

10.4.7 オーストラリア・ニュージーランド 222
10.4.7.1 成長するフィンテック企業によるAI導入の増加が市場を牽引する 222
10.4.8 ASEAN 223
10.4.8.1 銀行サービスのデジタル化の進展が市場を牽引 223
10.4.9 その他のアジア太平洋地域 224
10.5 中東・アフリカ 225
10.5.1 中東・アフリカ：金融AI市場の促進要因 226
10.5.2 中東・アフリカ：マクロ経済の影響 226
10.5.3 中東 234
10.5.3.1 KSA 235
10.5.3.1.1 金融サービスにおけるデジタルトランスフォーメーションとAI導入を推進する政府ビジョン2030構想が市場を牽引 235
10.5.3.2 UAE 236
10.5.3.2.1 AIを活用した金融技術への投資の増加が市場を牽引 236
10.5.3.3 クウェート 237
10.5.3.3.1 デジタルトランスフォーメーションへの注目の高まりが金融市場でのAI導入を促進 237
10.5.3.4 バーレーン 238
10.5.3.4.1 銀行セクターにおけるAI技術の採用増加が市場を牽引 238
10.5.4 アフリカ 239
10.5.4.1 金融サービス強化のためのAI導入増加が市場を牽引 239
10.6 ラテンアメリカ 240
10.6.1 ラテンアメリカ：金融分野におけるAIの市場促進要因 240
10.6.2 ラテンアメリカ：マクロ経済の影響 241
10.6.3 ブラジル 247
10.6.3.1 政府の支援とAIへの投資が市場を牽引 247
10.6.4 メキシコ 248
10.6.4.1 フィンテックへの投資増加が金融市場におけるAI導入を促進 248
10.6.5 アルゼンチン 249
10.6.5.1 フィンテックの拡大とイノベーションが市場成長を促進 249
10.6.6 その他のラテンアメリカ地域 250
11 競争環境 252
11.1 概要 252
11.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利（2020-2024年） 252
11.3 収益分析、2019-2023 256

11.4 市場シェア分析（2023年） 257
11.4.1 主要プレーヤーの市場シェア分析（ビジネス機能としてのファイナンス） 257
11.4.2 市場ランキング分析（ビジネス機能としての財務） 258
11.4.3 主要プレイヤーの市場シェア分析（業務としての財務） 259
11.4.4 市場ランキング分析（ビジネスオペレーションとしてのファイナンス） 260
11.5 製品比較 262
11.5.1 製品比較分析（リスク評価別） 263
11.5.1.1 ZAML（Zest Automated Machine Learning）（ゼストAI） 263
11.5.1.2 ケンショウリスク（ケンショウ） 264
11.5.1.3 C3 AIリスクマネジメント（C3 AI） 264
11.5.1.4 Finacle Treasury and Risk Management Solution（インフォシス） 264
11.5.2 製品比較分析（不正検知・防止別） 264
11.5.2.1 Socure ID+（ソキュア） 264
11.5.2.2 Dataminr リアルタイムリスク検知（Dataminr） 265
11.5.2.3 Google Cloud（グーグル） 265
11.5.2.4 Vectra Cognito（Vectra AI） 265
11.5.3 製品比較分析（チャットボット・パーソナルアシスタント別） 265
11.5.3.1 アルファセンス検索チャットボット（アルファセンス） 265
11.5.3.2 オラクル・デジタル・アシスタント（オラクル） 266
11.5.3.3 ワトソンアシスタント（IBM） 266
11.6 主要ベンダーの企業評価と財務指標 266
11.7 企業評価マトリックス：主要プレイヤー（2023年） 267
11.7.1 企業評価マトリックス：主要プレーヤー
(ビジネス機能としての金融） 267
11.7.1.1 スター企業 267
11.7.1.2 新興リーダー 267
11.7.1.3 浸透しているプレーヤー 268
11.7.1.4 参画企業 268
11.7.2 企業評価マトリクス：キープレイヤー
(事業としての財務） 269
11.7.2.1 スター企業 269
11.7.2.2 新興リーダー 269
11.7.2.3 浸透しているプレーヤー 269
11.7.2.4 参画企業 269
11.7.3 企業フットプリント：主要プレーヤー 271
11.7.3.1 企業フットプリント 271
11.7.3.2 地域別フットプリント 272
11.7.3.3 製品フットプリント 273
11.7.3.4 アプリケーションフットプリント 274
11.7.3.5 エンドユーザー・フットプリント 276

11.8 企業評価マトリックス：新興企業／SM（2023年） 277
11.8.1 企業評価マトリクス：新興企業／SM
(事業としての金融） 277
11.8.1.1 進歩的企業 277
11.8.1.2 対応力のある企業 277
11.8.1.3 ダイナミックな企業 277
11.8.1.4 スターティング・ブロック 278
11.8.2 企業評価マトリクス：新興企業／中小企業
(事業機能としての金融） 279
11.8.2.1 進歩的企業 279
11.8.2.2 レスポンシブ企業 279
11.8.2.3 ダイナミックな企業 279
11.8.2.4 スターティング・ブロック 279
11.8.3 競争ベンチマーキング：新興企業／SM（2023年） 281
11.8.3.1 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 281
11.8.3.2 主要新興企業／中小企業の競争ベンチマーク 282
11.9 競争シナリオ 283
11.9.1 製品の発売と機能強化 283
11.9.2 取引 285
12 企業プロファイル 288
12.1 紹介 288
12.2 主要プレーヤー 288
12.2.1 FIS 288
12.2.1.1 事業概要 288
12.2.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 290
12.2.1.3 最近の動き 291
12.2.1.3.1 製品の発売と機能強化 291
12.2.1.3.2 取引 292
12.2.1.4 MnMの見解 293
12.2.1.4.1 主要な強み 293
12.2.1.4.2 戦略的選択 293
12.2.1.4.3 弱点と競争上の脅威 294
12.2.2 フィサーブ 295
12.2.2.1 事業概要 295
12.2.2.2 提供する製品／ソリューション／サービス 296
12.2.2.3 最近の動向 298
12.2.2.3.1 製品の発売と機能強化 298
12.2.2.3.2 取引 298
12.2.2.4 MnMの見解 299
12.2.2.4.1 主要な強み 299
12.2.2.4.2 戦略的選択 299
12.2.2.4.3 弱点と競争上の脅威 299
12.2.3 グーグル 300
12.2.3.1 事業概要 300
12.2.3.2 提供する製品／ソリューション／サービス 301
12.2.3.3 最近の動向 302
12.2.3.3.1 製品の発売と機能強化 302
12.2.3.3.2 取引 303
12.2.3.4 MnMの見解 304
12.2.3.4.1 主要な強み 304
12.2.3.4.2 戦略的選択 304
12.2.3.4.3 弱点と競争上の脅威 304
12.2.4 マイクロソフト 305
12.2.4.1 事業概要 305
12.2.4.2 提供する製品／ソリューション／サービス 307
12.2.4.3 最近の動向 308
12.2.4.3.1 製品の発売と機能強化 308
12.2.4.3.2 取引 309
12.2.4.4 MnMの見解 310
12.2.4.4.1 主要な強み 310
12.2.4.4.2 戦略的選択 310
12.2.4.4.3 弱点と競争上の脅威 310
12.2.5 ZOHO 311
12.2.5.1 事業概要 311
12.2.5.2 提供する製品／ソリューション／サービス 311
12.2.5.3 最近の動向 313
12.2.5.3.1 製品の発売と機能強化 313
12.2.5.3.2 取引 315
12.2.5.4 MnMの見解 315
12.2.5.4.1 主要な強み 315
12.2.5.4.2 戦略的選択 315
12.2.5.4.3 弱点と競争上の脅威 315
12.2.6 IBM 316
12.2.6.1 事業概要 316
12.2.6.2 提供する製品／ソリューション／サービス 317
12.2.6.3 最近の動向 318
12.2.6.3.1 製品の発売と機能強化 318
12.2.6.3.2 取引 319
12.2.7 ソキュア 320
12.2.7.1 事業概要 320
12.2.7.2 提供する製品／ソリューション／サービス 320
12.2.7.3 最近の動向 321
12.2.7.3.1 取引 321
12.2.7.3.2 事業拡大 322
12.2.8 ワケイバ 323
12.2.8.1 事業概要 323
12.2.8.2 提供する製品／ソリューション／サービス 324
12.2.8.3 最近の動き 326
12.2.8.3.1 取引 326
12.2.8.3.2 事業拡大 326
12.2.9 PLAID 327
12.2.9.1 事業概要 327
12.2.9.2 提供する製品／ソリューション／サービス 327
12.2.9.3 近年の動き 328
12.2.9.3.1 取引 328
12.2.10 C3 AI 330
12.2.10.1 事業概要 330
12.2.10.2 提供する製品／ソリューション／サービス 331
12.2.10.3 近年の動き 333
12.2.10.3.1 取引 333
12.2.11 ハイラディウス 334
12.2.11.1 事業概要 334
12.2.11.2 提供する製品／ソリューション／サービス 334
12.2.11.3 最近の動向 336
12.2.11.3.1 製品の発売と機能強化 336
12.2.11.3.2 取引 336
12.2.12 SAP 337
12.2.13 AWS 338
12.2.14 HPE 339
12.2.15 オラクル 340
12.2.16 セールスフォース 341
12.2.17 インテル 342
12.2.18 エヌビディア 343
12.2.19 netapp 344
12.2.20 データロボ 345
12.2.21 エノバ・インターナショナル 345
12.2.22 アルファセンス 346
12.2.23 オクロラス 346
12.2.24 ベクトラ・アイ 347
12.2.25 テラデータ 348
12.2.26 ペガ 348
12.2.27 ベナ・ソリューションズ 349
12.2.28 アファーム 350
12.2.29 シンフォニー・アイ 351
12.2.30 エンベストネット｜ヨドリー 352

12.3 スタートアップ／SM 353
12.3.1 addepto 353
12.3.2 ディーパー・インサイト 354
12.3.3 H2O.AI 354
12.3.4 APP0 355
12.3.5 underwrite.AI 356
12.3.6 ディープグラム 357
12.3.7 EMAGIA 358
12.3.8 インデータ・ラボ 359
12.3.9 zest ai 360
12.3.10 scienaptic ai 361
12.3.11 gradient ai 362
12.3.12 カシスト 363
12.3.13 トルミド 364
12.3.14 データバイザー 365
12.3.15 カバウト 366
12.3.16 ウェルスブロック 367
13 隣接市場と関連市場 368
13.1 はじめに 368
13.2 人工知能（AI）市場 - 2030年までの世界予測 368
13.2.1 市場の定義 368
13.2.2 市場の概要 368
13.2.2.1 人工知能市場：提供製品別 369
13.2.2.2 人工知能市場：ビジネス機能別 361
13.2.2.3 人工知能市場：技術別 361
13.2.2.4 人工知能市場：業種別 373
13.2.2.5 人工知能市場：地域別 375
13.3 金融分野におけるNLP市場：2028年までの世界予測 376
13.3.1 市場の定義 376
13.3.2 市場の概要 376
13.3.2.1 金融分野におけるNLP市場：提供サービス別 376
13.3.2.2 金融におけるNLP市場：アプリケーション別 377
13.3.2.3 金融におけるNLP市場：技術別 379
13.3.2.4 金融におけるNLP市場：業種別 380
13.3.2.5 金融におけるNLP市場：地域別 381

14 付録 382
14.1 ディスカッションガイド 382
14.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル 389
14.3 カスタマイズオプション 391
14.4 関連レポート 391
14.5 著者の詳細 392

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Table of Contents

Summary

The AI in Finance market is projected to grow from USD 38.36 billion in 2024 to USD 190.33 billion by 2030, at a compound annual growth rate (CAGR) of 30.6% during the forecast period. Chatbots and virtual assistants are in demand in the AI-driven finance market due to the ability to automate customer service, enhance user experience, and reduce operational costs. The rising demand of AI-powered algorithms enhance risk identification and mitigation, fostering safer financial practices is shaping the AI in Finance market.
“By end user as business operation, Fintech segment registers the highest CAGR during the forecast period.”
Fintech companies are increasingly leveraging AI to automate financial services, enhance customer experiences, and improve operational efficiency. This technology enables real-time data analysis, which is crucial for personalized financial solutions and effective risk management. As consumers demand faster and more efficient services, fintech firms are utilizing AI for tasks such as fraud detection, credit scoring, and customer engagement through chatbots. The continuous innovation and competitive landscape in fintech drive the need for sophisticated AI solutions, positioning this segment for substantial growth in the coming years.
“By region, Asia Pacific to register the highest CAGR market during the forecast period.” Rapid digital transformation across economies and the rise of fintech startups are driving AI solutions in Asia Pacific. Countries like China and India are investing heavily in AI technologies to enhance financial services and improve customer experiences. The region's vast consumer base presents major opportunities of customized financial products and services. Regulatory bodies such as Monetary Authority of Singapore (MAS) and Cyberspace Administration of China (CAC) promote innovation and further boost market growth. The increasing focus on data-driven decision-making and the need for efficient risk management solutions also contribute to the rapid adoption of AI in finance, positioning Asia-Pacific as a leader in this sector.
Breakdown of primaries
In-depth interviews were conducted with Chief Executive Officers (CEOs), innovation and technology directors, system integrators, and executives from various key organizations operating in the AI in Finance market.
 By Company: Tier I: 35%, Tier II: 45%, and Tier III: 20%
 By Designation: C-Level: 35%, Director Level: 25%, and Others: 40%
 By Region: North America: 40%, Europe: 25%, Asia Pacific: 20%, Middle East & Africa: 10%, and Latin America: 5%.
FIS (US), Fiserv (US), Google (US), Microsoft (US), Zoho (India), IBM (US), Socure (US), Workiva (US), Plaid (US), SAS (US), C3 AI (US); are some of the key players in the AI in Finance market.
The study includes an in-depth competitive analysis of these key players in the AI in Finance market, including their company profiles, recent developments, and key market strategies.
Research Coverage
This research report categorizes the AI in Finance market by product type (ERP and financial services, chatbots and virtual assistants, automated reconciliation solutions, intelligent document processing, governance, risk and compliance (GRC) software, accounts payable/receivable automation software, robo-advisors, expense management systems, compliance automation platforms, algorithmic trading platforms, underwriting engines/platforms), by deployment mode (cloud and on-premises), by technology (generative AI, NLP and predictive analytics), by application (Business operation (fraud detection and prevention, risk management, customer service & engagement, financial compliance & regulatory reporting, investment & portfolio management) Business function (financial planning & forecasting, automated bookkeeping & reconciliation, procurement & supply chain finance, revenue cycle management), by End user (Enterprise as business function (government & public sectors, retail & ecommerce, real estate, manufacturing, telecom & media, healthcare & pharma, utilities, technology & software) Enterprise as business operation (banking, insurance, investment & asset management, fintech, accounting & auditing firms, capital markets/regtech, payments & cards/payment processing) and by region (North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, and Latin America). The scope of the report covers detailed information regarding the major factors, such as drivers, restraints, challenges, and opportunities, influencing the growth of the AI in Finance market. A detailed analysis of the key industry players has been done to provide insights into their business overview, solutions and services, key strategies, Contracts, partnerships, and agreements. new product & service launches, mergers and acquisitions, and recent developments associated with the AI in Finance market. Competitive analysis of upcoming startups in the AI in Finance market ecosystem is covered in this report.

Key Benefits of Buying the Report
The report will help the market leaders/new entrants in this market with information on the closest approximations of the revenue numbers for the overall AI in Finance market and the subsegments. This report will help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to position their businesses better and to plan suitable go-to-market strategies. The report also helps stakeholders understand the pulse of the market and provides them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:
• Analysis of key drivers (AI-powered algorithms enhance risk identification and mitigation, fostering safer financial practices, AI-driven chatbots and virtual assistants enhance customer service experiences, making financial advice more accessible, machine learning models provide accurate forecasts which help in strategic planning and investment decisions), restraints (the possibility of bias and issues related to the ethical use of data), opportunities (rise in demand for hyper-personalization of financial products and tailoring services to individual customer needs and preferences for long-term engagement), and challenges (Safeguarding data to prevent breaches and regulatory violations) influencing the growth of the AI in Finance market.
• Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the AI in Finance market
• Market Development: Comprehensive information about lucrative markets – the report analyses the AI in Finance market across varied regions.
• Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in the AI in Finance market
• Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies and service offerings of leading players FIS (US), Fiserv (US), Google (US), Microsoft (US), Zoho (India), IBM (US), Socure (US), Workiva (US), Plaid (US), SAS (US), C3 AI (US) among others in AI in Finance market.

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1 INTRODUCTION 37
1.1 STUDY OBJECTIVES 37
1.2 MARKET DEFINITION 37
1.2.1 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 38
1.3 MARKET SCOPE 39
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 39
1.3.2 YEARS CONSIDERED 40
1.4 CURRENCY CONSIDERED 40
1.5 STAKEHOLDERS 41
2 RESEARCH METHODOLOGY 42
2.1 RESEARCH DATA 42
2.1.1 SECONDARY DATA 43
2.1.2 PRIMARY DATA 43
2.1.2.1 Breakup of primary profiles 44
2.1.2.2 Key industry insights 44
2.2 DATA TRIANGULATION 45
2.3 MARKET SIZE ESTIMATION 46
2.3.1 TOP-DOWN APPROACH 46
2.3.2 BOTTOM-UP APPROACH 47
2.4 MARKET FORECAST 50
2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 51
2.6 RISK ASSESSMENT 52
2.7 RESEARCH LIMITATIONS 53
3 EXECUTIVE SUMMARY 54
4 PREMIUM INSIGHTS 60
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN AI IN FINANCE MARKET 60
4.2 AI IN FINANCE MARKET: TOP THREE APPLICATIONS 61
4.3 NORTH AMERICA: AI IN FINANCE MARKET, BY DEPLOYMENT MODE AND END USER 61
4.4 AI IN FINANCE MARKET, BY REGION 62

5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 63
5.1 INTRODUCTION 63
5.2 MARKET DYNAMICS 63
5.2.1 DRIVERS 64
5.2.1.1 Increasing demand for precise forecasts for strategic planning and investment 64
5.2.1.2 Growing adoption of AI algorithms to enhance risk detection and mitigation 65
5.2.1.3 Rising popularity of personalized financial services 65
5.2.2 RESTRAINTS 66
5.2.2.1 Concerns regarding bias and ethical data use 66
5.2.3 OPPORTUNITIES 66
5.2.3.1 Growing need for hyper-personalized financial products for long-term customer engagement and tailored services 66
5.2.3.2 Rising demand for accurate credit scoring and better risk management 66
5.2.4 CHALLENGES 67
5.2.4.1 Ensuring data security to prevent breaches or violations 67
5.2.4.2 AI model complexity in finance 67
5.3 EVOLUTION OF AI IN FINANCE MARKET 68
5.4 SUPPLY CHAIN ANALYSIS 69
5.5 ECOSYSTEM ANALYSIS 70
5.5.1 FRAUD DETECTION & PREVENTION PROVIDERS 73
5.5.2 RISK MANAGEMENT PROVIDERS 73
5.5.3 CUSTOMER SERVICE & ENGAGEMENT PROVIDERS 73
5.5.4 FINANCIAL COMPLIANCE & REGULATORY REPORTING PROVIDERS 74
5.5.5 INVESTMENT & PORTFOLIO MANAGEMENT PROVIDERS 74
5.5.6 END USERS 74
5.6 CASE STUDY ANALYSIS 74
5.6.1 PAYPAL ENHANCES FRAUD DETECTION CAPABILITIES WITH H2O.AI'S DRIVERLESS AI SOLUTION 74
5.6.2 VENA SOLUTIONS TRANSFORMING FINANCIAL REPORTING AND PLANNING AT SHIFT4 PAYMENTS 75
5.6.3 INVESTA ENHANCES FUND REPORTING EFFICIENCY WITH WORKIVA’S STREAMLINED SOLUTIONS 76
5.6.4 DATAVISOR AND MICROSOFT AZURE COLLABORATE TO ENHANCE REAL-TIME FRAUD DETECTION 77
5.6.5 ZOHO EMPOWERS PLENTI WITH UNIFIED CRM SOLUTION TO ENHANCE CUSTOMER ENGAGEMENT AND OPERATIONAL EFFICIENCY 78

5.7 TECHNOLOGY ANALYSIS 79
5.7.1 KEY TECHNOLOGIES 79
5.7.1.1 NLP & deep learning 79
5.7.1.2 Computer vision 79
5.7.1.3 Predictive analytics 79
5.7.1.4 Robotic process automation (RPA) 80
5.7.1.5 Reinforcement learning 80
5.7.1.6 Explainable AI (XAI) 80
5.7.1.7 Anomaly detection 80
5.7.2 ADJACENT TECHNOLOGIES 81
5.7.2.1 Cybersecurity 81
5.7.2.2 IoT 81
5.7.2.3 AR/VR 81
5.7.2.4 Digital identity verification 81
5.7.3 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 82
5.7.3.1 Cloud computing 82
5.7.3.2 Edge computing 82
5.7.3.3 Quantum computing 82
5.7.3.4 Big data analytics 82
5.7.3.5 Blockchain 83
5.8 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024–2025 83
5.9 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 84
5.10 REGULATORY LANDSCAPE 85
5.10.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, FRAMEWORKS, AND OTHER ORGANIZATIONS 85
5.10.2 REGULATORY LANDSCAPE, BY REGION 89
5.10.2.1 North America 89
5.10.2.1.1 US 89
5.10.2.1.2 Canada 90
5.10.2.2 Europe 90
5.10.2.2.1 EU 90
5.10.2.2.2 UK 90
5.10.2.3 Asia Pacific 90
5.10.2.3.1 Singapore 90
5.10.2.3.2 Hong Kong 90
5.10.2.3.3 China 90
5.10.2.3.4 South Korea 90
5.10.2.3.5 Taiwan 91
5.10.2.4 Middle East & Africa 91
5.10.2.4.1 UAE 91
5.10.2.4.2 South Africa 91
5.10.2.4.3 Israel 91
5.10.2.4.4 Saudi Arabia 91
5.10.2.5 Latin America 91
5.10.2.5.1 Brazil 91
5.10.2.5.2 Mexico 91
5.10.2.5.3 Chile 91
5.11 PATENT ANALYSIS 92
5.11.1 METHODOLOGY 92
5.11.2 PATENTS FILED, BY DOCUMENT TYPE 92
5.11.3 INNOVATIONS AND PATENT APPLICATIONS 93
5.12 PRICING ANALYSIS 97
5.12.1 AVERAGE SELLING PRICE TREND OF KEY PLAYERS, BY APPLICATION 97
5.12.2 INDICATIVE PRICING ANALYSIS, BY PRODUCT TYPE 98
5.13 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 99
5.13.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 100
5.13.2 THREAT OF SUBSTITUTES 100
5.13.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 100
5.13.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 100
5.13.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 100
5.14 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 101
5.15 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 102
5.15.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 102
5.15.2 BUYING CRITERIA 103
5.16 IMPACT OF GENERATIVE AI ON AI IN FINANCE MARKET 103
5.16.1 TOP USE CASES & MARKET POTENTIAL 103
5.16.1.1 Key use cases 104
5.16.2 AUTOMATED FINANCIAL REPORTING 104
5.16.3 ENHANCED RISK MANAGEMENT 105
5.16.4 PERSONALIZED FINANCIAL SERVICES 105
5.16.5 STREAMLINED CUSTOMER INTERACTIONS 105
5.16.6 FRAUD DETECTION AND COMPLIANCE 105
5.16.7 INNOVATIVE FINANCIAL PLANNING 105
6 AI IN FINANCE MARKET, BY PRODUCT 106
6.1 INTRODUCTION 107
6.1.1 PRODUCT: AI IN FINANCE MARKET DRIVERS 107
6.2 TYPE 108
6.2.1 ERP AND FINANCIAL SYSTEMS 110
6.2.1.1 Real-time analytics and automated reporting for improved financial management 110
6.2.2 CHATBOTS & VIRTUAL ASSISTANTS 111
6.2.2.1 Enhancing operational efficiency and customer engagement in financial services 111

6.2.3 AUTOMATED RECONCILIATION SOLUTIONS 112
6.2.3.1 Boosting operational agility for swift transaction processing 112
6.2.4 INTELLIGENT DOCUMENT PROCESSING 113
6.2.4.1 Reducing manual errors, enabling quick decision-making, and accelerating processing time 113
6.2.5 GOVERNANCE, RISK, AND COMPLIANCE (GRC) SOFTWARE 114
6.2.5.1 Facilitating seamless collaboration across departments 114
6.2.6 ACCOUNTS PAYABLE/RECEIVABLE AUTOMATION SOFTWARE 115
6.2.6.1 Providing real-time insights for informed financial decisions 115
6.2.7 ROBO-ADVISORS 116
6.2.7.1 Providing automated investment management and financial advisory services 116
6.2.8 EXPENSE MANAGEMENT SYSTEMS 117
6.2.8.1 Streamlining financial operations and controlling costs 117
6.2.9 COMPLIANCE AUTOMATION PLATFORMS 118
6.2.9.1 Identifying compliance risks and enabling real-time alerts 118
6.2.10 ALGORITHMIC TRADING PLATFORMS 119
6.2.10.1 Automating trade execution and responding to market fluctuations 119
6.2.11 UNDERWRITING ENGINES/PLATFORMS 120
6.2.11.1 Expediting loan approvals and promoting fair lending 120
6.2.12 OTHER PRODUCT TYPES 121
6.3 DEPLOYMENT MODE 123
6.3.1 CLOUD 124
6.3.1.1 Cloud deployment offers scalability, flexibility, and cost-efficiency 124
6.3.2 ON-PREMISES 125
6.3.2.1 On-premises deployment provides fast data processing and real-time analytics 125
7 AI IN FINANCE MARKET, BY TECHNOLOGY 126
7.1 INTRODUCTION 127
7.1.1 TECHNOLOGY: AI IN FINANCE MARKET DRIVERS 127
7.2 GENERATIVE AI 129
7.2.1 ENHANCES CUSTOMER ENGAGEMENT AND PROCESS AUTOMATION IN FINANCE 129
7.3 OTHER AI TECHNOLOGIES 130
7.3.1 NLP 130
7.3.1.1 NLP boosts data analysis, automates interactions, and enhances compliance 130
7.3.2 PREDICTIVE ANALYTICS 130
7.3.2.1 AI-driven predictive analytics enables accurate forecasting 130

8 AI IN FINANCE MARKET, BY APPLICATION 132
8.1 INTRODUCTION 133
8.1.1 APPLICATION: AI IN FINANCE MARKET DRIVERS 133
8.2 FINANCE AS BUSINESS OPERATIONS 133
8.2.1 FRAUD DETECTION & PREVENTION 135
8.2.1.1 AI-driven fraud detection enhances security and reduces financial losses 135
8.2.1.2 Real-time transaction monitoring 136
8.2.1.3 Customer data security 136
8.2.1.4 Customer behavior analysis 136
8.2.1.5 Trend analysis 137
8.2.1.6 Others 137
8.2.2 RISK MANAGEMENT 137
8.2.2.1 AI-driven risk management enhances decision-making in finance 137
8.2.2.2 Credit risk scoring 138
8.2.2.3 Market volatility prediction 139
8.2.2.4 Stress testing 139
8.2.2.5 Others 139
8.2.3 CUSTOMER SERVICE & ENGAGEMENT 140
8.2.3.1 Customer service and engagement enhance personalization, leading to improved client satisfaction 140
8.2.3.2 Chatbots/Virtual assistants for customer support 141
8.2.3.3 Personalized financial product recommendations 141
8.2.3.4 Market segmentation 141
8.2.3.5 Personalized marketing messaging 141
8.2.3.6 New customer acquisition 142
8.2.3.7 Data-driven decision making 142
8.2.3.8 Customer retention management 142
8.2.3.9 Others 142
8.2.4 FINANCIAL COMPLIANCE & REGULATORY REPORTING 143
8.2.4.1 Financial compliance streamlines accuracy and efficiency in meeting standards 143
8.2.4.2 Risk & compliance management 144
8.2.4.3 Audit & reporting 144
8.2.4.4 Others 144
8.2.5 INVESTMENT & PORTFOLIO MANAGEMENT 145
8.2.5.1 AI optimizes investment and portfolio management for smarter decision-making and improved returns 145
8.2.5.2 Robo-advisors for wealth management 146
8.2.5.3 Portfolio rebalancing 146
8.2.5.4 Others 146

8.3 FINANCE AS BUSINESS FUNCTIONS 147
8.3.1 FINANCIAL PLANNING & FORECASTING 148
8.3.1.1 Financial planning enhances accuracy and decision-making in finance 148
8.3.1.2 Demand forecasting (CAPEX/OPEX) 149
8.3.1.3 Cash flow forecasting 149
8.3.1.4 Budgeting & expense management 149
8.3.1.5 Scenario planning 150
8.3.1.6 Others 150
8.3.2 AUTOMATED BOOKKEEPING & RECONCILIATION 150
8.3.2.1 Automated bookkeeping and reconciliation streamline financial processes and enhance accuracy 150
8.3.2.2 Real-time ledger matching 151
8.3.2.3 Invoice processing 151
8.3.2.4 Variance detection 152
8.3.2.5 Others 152
8.3.3 PROCUREMENT & SUPPLY CHAIN FINANCE 152
8.3.3.1 AI optimizes supply chain management by boosting efficiency and reducing costs 152
8.3.3.2 Invoice discounting 153
8.3.3.3 Supplier risk scoring 153
8.3.3.4 Dynamic payments 154
8.3.3.5 Payment automation 154
8.3.3.6 Others 154
8.3.4 REVENUE CYCLE MANAGEMENT 154
8.3.4.1 Revenue cycle management automates processes and improves cash flow through enhanced accuracy in billing 154
8.3.4.2 Payment optimization 155
8.3.4.3 Subscription billing management 155
8.3.4.4 Invoice settlements/Automated invoice processing 156
8.3.4.5 Churn management 156
8.3.4.6 Others 156
9 AI IN FINANCE MARKET, BY END USER 157
9.1 INTRODUCTION 158
9.1.1 END USER: AI IN FINANCE MARKET DRIVERS 158
9.2 END USER 159
9.2.1 FINANCE AS BUSINESS FUNCTIONS 160
9.2.1.1 Government & public sector 163
9.2.1.1.1 Strengthening governance and trust in AI in finance 163
9.2.1.2 Retail & e-commerce 164
9.2.1.2.1 Driving sales and satisfaction with AI-enhanced retail 164

9.2.1.3 Real estate 165
9.2.1.3.1 Revolutionizing real estate with AI-driven finance solutions 165
9.2.1.4 Manufacturing 166
9.2.1.4.1 Transforming financial processes of manufacturing sector for enhanced efficiency and growth 166
9.2.1.5 Telecom & media 167
9.2.1.5.1 Leveraging AI in telecom & media for optimized network management and enhanced service quality 167
9.2.1.6 Healthcare & pharma 168
9.2.1.6.1 AI provides enhanced and patient-centric solutions in finance 168
9.2.1.7 Utilities 169
9.2.1.7.1 AI transforms utilities sector by enhancing operational efficiency and improving predictive maintenance 169
9.2.1.8 Education 170
9.2.1.8.1 Harnessing AI to transform education finance by streamlining operations and enhancing financial literacy 170
9.2.1.9 Technology & software 171
9.2.1.9.1 Technology and software enable automation and improve decision-making processes 171
9.2.1.10 Other end users 172
9.3 FINANCE AS BUSINESS OPERATIONS 173
9.3.1 BANKING 175
9.3.1.1 AI enables better risk management and improves fraud detection 175
9.3.1.2 Corporate & commercial banking 176
9.3.1.3 Retail banking 176
9.3.1.4 Investment banking 176
9.3.2 INSURANCE 177
9.3.2.1 AI automates claim processing, reduces fraud, and personalizes policies 177
9.3.3 INVESTMENT & ASSET MANAGEMENT 178
9.3.3.1 AI enhances decision-making and optimizes portfolio management 178
9.3.3.2 Hedge funds 179
9.3.3.3 Private equity 179
9.3.3.4 Wealth management 179
9.3.4 FINTECH 179
9.3.4.1 AI in fintech automates tasks, improves data analysis, and provides real-time insights 179
9.3.4.2 Blockchain & cryptocurrency providers 180
9.3.4.3 Lending platform providers/specialty lenders 180
9.3.5 CAPITAL MARKETS/REGTECH 181
9.3.5.1 AI increases efficiency and reduces operational costs in capital markets 181

10 AI IN FINANCE MARKET, BY REGION 182
10.1 INTRODUCTION 183
10.2 NORTH AMERICA 184
10.2.1 NORTH AMERICA: AI IN FINANCE MARKET DRIVERS 185
10.2.2 NORTH AMERICA: MACROECONOMIC IMPACT 185
10.2.3 US 193
10.2.3.1 Transforming brands with AI-driven personalization in social media 193
10.2.4 CANADA 194
10.2.4.1 Accelerating AI adoption in finance through automation and digital transformation 194
10.3 EUROPE 195
10.3.1 EUROPE: AI IN FINANCE MARKET DRIVERS 195
10.3.2 EUROPE: MACROECONOMIC IMPACT 196
10.3.3 UK 203
10.3.3.1 Leveraging automation and data analytics for enhanced decision-making and compliance 203
10.3.4 GERMANY 204
10.3.4.1 Focus on automation in risk management and personalized banking services to improve operational efficiency 204
10.3.5 FRANCE 205
10.3.5.1 Robust government initiatives promote innovation and establish frameworks encouraging AI technology adoption 205
10.3.6 ITALY 206
10.3.6.1 Promotion of digital transformation and rising investment in AI technologies across financial institutions 206
10.3.7 SPAIN 207
10.3.7.1 Increased funding and strategic partnerships to enhance AI collaboration in financial services 207
10.3.8 REST OF EUROPE 208
10.4 ASIA PACIFIC 209
10.4.1 ASIA PACIFIC: AI IN FINANCE MARKET DRIVERS 209
10.4.2 ASIA PACIFIC: MACROECONOMIC IMPACT 210
10.4.3 CHINA 218
10.4.3.1 Increasing focus on AI innovation for operational efficiency in financial sector to boost market 218
10.4.4 JAPAN 219
10.4.4.1 Partnerships between financial institutions and tech firms accelerate AI integration for improved financial solutions 219
10.4.5 INDIA 220
10.4.5.1 Increasing adoption of AI-powered solutions by financial institutions for risk management to drive market 220
10.4.6 SOUTH KOREA 221
10.4.6.1 Government support enhances financial services and boosts competitiveness in fintech sector 221

10.4.7 AUSTRALIA & NEW ZEALAND 222
10.4.7.1 Increasing adoption of AI by growing fintech companies to drive market 222
10.4.8 ASEAN 223
10.4.8.1 Increasing digitalization of banking services to drive market 223
10.4.9 REST OF ASIA PACIFIC 224
10.5 MIDDLE EAST & AFRICA 225
10.5.1 MIDDLE EAST & AFRICA: AI IN FINANCE MARKET DRIVERS 226
10.5.2 MIDDLE EAST & AFRICA: MACROECONOMIC IMPACT 226
10.5.3 MIDDLE EAST 234
10.5.3.1 KSA 235
10.5.3.1.1 Government Vision 2030 initiative promoting digital transformation and AI adoption in financial services to drive market 235
10.5.3.2 UAE 236
10.5.3.2.1 Increased investments in AI-powered financial technologies to drive market 236
10.5.3.3 Kuwait 237
10.5.3.3.1 Growing focus on digital transformation to fuel AI adoption in finance market 237
10.5.3.4 Bahrain 238
10.5.3.4.1 Increasing adoption of AI technologies in banking sector to drive market 238
10.5.4 AFRICA 239
10.5.4.1 Increasing adoption of AI to enhance financial services to drive market 239
10.6 LATIN AMERICA 240
10.6.1 LATIN AMERICA: AI IN FINANCE MARKET DRIVERS 240
10.6.2 LATIN AMERICA: MACROECONOMIC IMPACT 241
10.6.3 BRAZIL 247
10.6.3.1 Government support and investments in AI to drive market 247
10.6.4 MEXICO 248
10.6.4.1 Increased investment in fintech to drive AI adoption in finance market 248
10.6.5 ARGENTINA 249
10.6.5.1 Fintech expansion and innovation to propel market growth 249
10.6.6 REST OF LATIN AMERICA 250
11 COMPETITIVE LANDSCAPE 252
11.1 OVERVIEW 252
11.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN, 2020–2024 252
11.3 REVENUE ANALYSIS, 2019–2023 256

11.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 257
11.4.1 MARKET SHARE ANALYSIS OF KEY PLAYERS (FINANCE AS BUSINESS FUNCTIONS) 257
11.4.2 MARKET RANKING ANALYSIS (FINANCE AS BUSINESS FUNCTIONS) 258
11.4.3 MARKET SHARE ANALYSIS OF KEY PLAYERS (FINANCE AS BUSINESS OPERATIONS) 259
11.4.4 MARKET RANKING ANALYSIS (FINANCE AS BUSINESS OPERATIONS) 260
11.5 PRODUCT COMPARISON 262
11.5.1 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS, BY RISK ASSESSMENT 263
11.5.1.1 ZAML (Zest Automated Machine Learning) (Zest AI) 263
11.5.1.2 Kensho Risk (Kensho) 264
11.5.1.3 C3 AI Risk Management (C3 AI) 264
11.5.1.4 Finacle Treasury and Risk Management Solution (Infosys) 264
11.5.2 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS, BY FRAUD DETECTION & PREVENTION 264
11.5.2.1 Socure ID+ (Socure) 264
11.5.2.2 Dataminr Real-Time Risk Detection (Dataminr) 265
11.5.2.3 Google Cloud (Google) 265
11.5.2.4 Vectra Cognito (Vectra AI) 265
11.5.3 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS, BY CHATBOTS & PERSONAL ASSISTANTS 265
11.5.3.1 AlphaSense Search Chatbot (AlphaSense) 265
11.5.3.2 Oracle Digital Assistant (Oracle) 266
11.5.3.3 Watson Assistant (IBM) 266
11.6 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS OF KEY VENDORS 266
11.7 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 267
11.7.1 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS
(FINANCE AS BUSINESS FUNCTIONS) 267
11.7.1.1 Stars 267
11.7.1.2 Emerging Leaders 267
11.7.1.3 Pervasive Players 268
11.7.1.4 Participants 268
11.7.2 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS
(FINANCE AS BUSINESS OPERATIONS) 269
11.7.2.1 Stars 269
11.7.2.2 Emerging Leaders 269
11.7.2.3 Pervasive Players 269
11.7.2.4 Participants 269
11.7.3 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS 271
11.7.3.1 Company footprint 271
11.7.3.2 Region footprint 272
11.7.3.3 Product footprint 273
11.7.3.4 Application footprint 274
11.7.3.5 End user footprint 276

11.8 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 277
11.8.1 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES
(FINANCE AS BUSINESS OPERATIONS) 277
11.8.1.1 Progressive companies 277
11.8.1.2 Responsive companies 277
11.8.1.3 Dynamic companies 277
11.8.1.4 Starting blocks 278
11.8.2 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES
(FINANCE AS BUSINESS FUNCTIONS) 279
11.8.2.1 Progressive companies 279
11.8.2.2 Responsive companies 279
11.8.2.3 Dynamic companies 279
11.8.2.4 Starting blocks 279
11.8.3 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 281
11.8.3.1 Detailed list of key startups/SMEs 281
11.8.3.2 Competitive benchmarking of key startups/SMEs 282
11.9 COMPETITIVE SCENARIO 283
11.9.1 PRODUCT LAUNCHES AND ENHANCEMENTS 283
11.9.2 DEALS 285
12 COMPANY PROFILES 288
12.1 INTRODUCTION 288
12.2 KEY PLAYERS 288
12.2.1 FIS 288
12.2.1.1 Business overview 288
12.2.1.2 Products/Solutions/Services offered 290
12.2.1.3 Recent developments 291
12.2.1.3.1 Product launches and enhancements 291
12.2.1.3.2 Deals 292
12.2.1.4 MnM view 293
12.2.1.4.1 Key strengths 293
12.2.1.4.2 Strategic choices 293
12.2.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 294
12.2.2 FISERV 295
12.2.2.1 Business overview 295
12.2.2.2 Products/Solutions/Services offered 296
12.2.2.3 Recent developments 298
12.2.2.3.1 Product launches and enhancements 298
12.2.2.3.2 Deals 298
12.2.2.4 MnM view 299
12.2.2.4.1 Key strengths 299
12.2.2.4.2 Strategic choices 299
12.2.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 299
12.2.3 GOOGLE 300
12.2.3.1 Business overview 300
12.2.3.2 Products/Solutions/Services offered 301
12.2.3.3 Recent developments 302
12.2.3.3.1 Product launches and enhancements 302
12.2.3.3.2 Deals 303
12.2.3.4 MnM view 304
12.2.3.4.1 Key strengths 304
12.2.3.4.2 Strategic choices 304
12.2.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 304
12.2.4 MICROSOFT 305
12.2.4.1 Business overview 305
12.2.4.2 Products/Solutions/Services offered 307
12.2.4.3 Recent developments 308
12.2.4.3.1 Product launches and enhancements 308
12.2.4.3.2 Deals 309
12.2.4.4 MnM view 310
12.2.4.4.1 Key strengths 310
12.2.4.4.2 Strategic choices 310
12.2.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 310
12.2.5 ZOHO 311
12.2.5.1 Business overview 311
12.2.5.2 Products/Solutions/Services offered 311
12.2.5.3 Recent developments 313
12.2.5.3.1 Product launches and enhancements 313
12.2.5.3.2 Deals 315
12.2.5.4 MnM view 315
12.2.5.4.1 Key strengths 315
12.2.5.4.2 Strategic choices 315
12.2.5.4.3 Weaknesses and competitive threats 315
12.2.6 IBM 316
12.2.6.1 Business overview 316
12.2.6.2 Products/Solutions/Services offered 317
12.2.6.3 Recent developments 318
12.2.6.3.1 Product launches and enhancements 318
12.2.6.3.2 Deals 319
12.2.7 SOCURE 320
12.2.7.1 Business overview 320
12.2.7.2 Products/Solutions/Services offered 320
12.2.7.3 Recent developments 321
12.2.7.3.1 Deals 321
12.2.7.3.2 Expansions 322
12.2.8 WORKIVA 323
12.2.8.1 Business overview 323
12.2.8.2 Products/Solutions/Services offered 324
12.2.8.3 Recent developments 326
12.2.8.3.1 Deals 326
12.2.8.3.2 Expansions 326
12.2.9 PLAID 327
12.2.9.1 Business overview 327
12.2.9.2 Products/Solutions/Services offered 327
12.2.9.3 Recent developments 328
12.2.9.3.1 Deals 328
12.2.10 C3 AI 330
12.2.10.1 Business overview 330
12.2.10.2 Products/Solutions/Services offered 331
12.2.10.3 Recent developments 333
12.2.10.3.1 Deals 333
12.2.11 HIGHRADIUS 334
12.2.11.1 Business overview 334
12.2.11.2 Products/Solutions/Services offered 334
12.2.11.3 Recent developments 336
12.2.11.3.1 Product launches and enhancements 336
12.2.11.3.2 Deals 336
12.2.12 SAP 337
12.2.13 AWS 338
12.2.14 HPE 339
12.2.15 ORACLE 340
12.2.16 SALESFORCE 341
12.2.17 INTEL 342
12.2.18 NVIDIA 343
12.2.19 NETAPP 344
12.2.20 DATAROBOT 345
12.2.21 ENOVA INTERNATIONAL 345
12.2.22 ALPHASENSE 346
12.2.23 OCROLUS 346
12.2.24 VECTRA AI 347
12.2.25 TERADATA 348
12.2.26 PEGA 348
12.2.27 VENA SOLUTIONS 349
12.2.28 AFFIRM 350
12.2.29 SYMPHONYAI 351
12.2.30 ENVESTNET | YODLEE 352

12.3 STARTUPS/SMES 353
12.3.1 ADDEPTO 353
12.3.2 DEEPER INSIGHTS 354
12.3.3 H2O.AI 354
12.3.4 APP0 355
12.3.5 UNDERWRITE.AI 356
12.3.6 DEEPGRAM 357
12.3.7 EMAGIA 358
12.3.8 INDATA LABS 359
12.3.9 ZEST AI 360
12.3.10 SCIENAPTIC AI 361
12.3.11 GRADIENT AI 362
12.3.12 KASISTO 363
12.3.13 TRUMID 364
12.3.14 DATAVISOR 365
12.3.15 KAVOUT 366
12.3.16 WEALTHBLOCK 367
13 ADJACENT AND RELATED MARKETS 368
13.1 INTRODUCTION 368
13.2 ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) MARKET – GLOBAL FORECAST TO 2030 368
13.2.1 MARKET DEFINITION 368
13.2.2 MARKET OVERVIEW 368
13.2.2.1 Artificial intelligence market, by offering 369
13.2.2.2 Artificial intelligence market, by business function 371
13.2.2.3 Artificial intelligence market, by technology 372
13.2.2.4 Artificial intelligence market, by vertical 373
13.2.2.5 Artificial intelligence market, by region 375
13.3 NLP IN FINANCE MARKET – GLOBAL FORECAST TO 2028 376
13.3.1 MARKET DEFINITION 376
13.3.2 MARKET OVERVIEW 376
13.3.2.1 NLP in finance market, by offering 376
13.3.2.2 NLP in finance market, by application 377
13.3.2.3 NLP in finance market, by technology 379
13.3.2.4 NLP in finance market, by vertical 380
13.3.2.5 NLP in finance market, by region 381

14 APPENDIX 382
14.1 DISCUSSION GUIDE 382
14.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 389
14.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 391
14.4 RELATED REPORTS 391
14.5 AUTHOR DETAILS 392

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金融におけるAI市場：製品別（アルゴリズム取引、バーチャルアシスタント、ロボアドバイザー、GRC、IDP、引受ツール）、技術別、用途別（不正検知、リスク管理、トレンド分析、財務計画、予測）-2030年までの世界予測

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