금융 서비스용 AI 에이전트 시장 규모, 점유율, 성장 및 세계 산업 분석 : 유형별, 용도별, 지역별 인사이트 및 예측(2024-2032년)
AI Agents in Financial Services Market Size, Share, Growth and Global Industry Analysis By Type & Application, Regional Insights and Forecast to 2024-2032
상품코드:1886907
리서치사:Fortune Business Insights Pvt. Ltd.
발행일:2025년 11월
페이지 정보:영문 160 Pages
라이선스 & 가격 (부가세 별도)
한글목차
금융 서비스용 AI 에이전트 시장의 성장 요인
금융기관이 인텔리전트 오토메이션과 고도분석기술의 채용을 가속화하는 가운데 세계의 금융 서비스용 AI 에이전트 시장은 급속히 확대되고 있습니다. 최신 보고서에 따르면 디지털 뱅킹 이용 증가, 금융 데이터 생성량 확대, 고객 경험 향상 수요 증가를 배경으로 2024년 시장 규모는 15억 6,930만 달러로 평가되었습니다. 2025년까지 AI를 활용한 리스크 관리, 사기 감지, 컴플라이언스 자동화, 금융 자문 솔루션에 대한 투자를 원동력으로 하여 시장 규모는 17억 4,710만 달러에 달할 것으로 예측되고 있습니다. 지속적인 혁신과 벤처 캐피탈의 강한 관심으로 2032년까지 42억 8,000만 달러를 달성할 것으로 예상돼 장기 성장 가능성을 보여줍니다.
2024년에는 은행, 보험사, 자산운용사, 논뱅크 금융회사(NBFC)를 포함한 금융기관이 워크플로우 최적화와 사이버 보안 강화를 위해 AI 에이전트를 많이 사용했습니다. 이러한 에이전트는 거래 처리, 감사 자동화, 포트폴리오 최적화, 사기 감지, 고객 서비스, 마케팅 분석 등 핵심 업무를 수행했습니다. 모바일 뱅킹 및 디지털 온보딩으로의 전환은 실시간 의사결정과 고객 경험 향상을 실현하는 대화형 AI 및 자율 에이전트의 도입을 촉진했습니다. 특히 결제시스템과 여신업무에 있어서 데이터량 증가는 AI를 활용한 모니터링 컴플라이언스 시스템에 대한 수요가속에 크게 기여했습니다.
2024-2025년에 걸쳐 생성형 AI와 에이전트형 AI 스타트업에 대한 벤처 캐피탈 투자가 급속히 확대되었습니다. OECD 데이터에 의하면 2024년 세계의 생성형 AI 부문에서 VC 투자는 938건, 평균 투자액은 9,700만 달러로 기록되어 투자자의 강한 신뢰감을 나타냈습니다. 금융기관은 운영 비용 절감, 규제 규정 준수 개선, 대량 디지털 거래 지원 등을 위해 AI 에이전트를 도입했습니다. 이러한 솔루션은 자금세탁대책(AML) 모니터링 강화, KYC(본인확인) 검증 개선, 세계 시장에서 실시간 부정감지의 고도화를 실현했습니다.
그러나 2024-2025년에 걸쳐 도입 과제는 계속되었습니다. 고가의 도입 비용과 인프라 비용은 특히 레거시 IT 시스템을 운영하는 중소 금융 기관에 장벽이 되었습니다. 기타 제약으로는 숙련된 AI 전문가 부족과 클라우드/On-Premise AI 인프라 구축 지연 등이 있습니다. 하드웨어 가격 상승과 클라우드 제공업체에 대한 의존도가 증가함에 따라 개발도상국의 도입 일정에 영향을 주어 시장의 성장 가능성을 둔화시켰습니다.
이러한 제약에도 불구하고 금융 자문 및 자산 운영 서비스 부문에서는 획기적인 혁신이 진행되고 있습니다. 인도와 중국 등의 신흥 시장에서는 금융리터러시가 높은 젊은층이 자동화된 재무계획과 로보 어드바이저 툴을 적극적으로 채용하고 있습니다. AI 에이전트는 현재 자산 분산, 포트폴리오 모니터링 및 개별 투자 제안을 지원합니다. 2024년에 발표된 모건 스탠리의 금융 어드바이저를 위한 GenAI 제품군을 포함한 신제품 개발은 데이터 구동 자문 에코시스템으로의 산업 변화를 돋보이게 합니다.
부문별로는 2024년에 대화형 AI 에이전트가 시장을 견인했습니다. 이는 개인화된 응답, 가상 금융 지원, 자동화된 고객 참여에 대한 수요를 뒷받침합니다. 사기 감지 요원은 사이버 범죄 증가와 의심스러운 거래를 파악하는 고급 분석 기술을 통해 가장 빠르게 성장할 것으로 예측됩니다. 배포 유형에서는 데이터 보안 강화와 기존 은행 시스템과의 호환성으로 인해 On-Premise 솔루션이 가장 큰 점유율을 차지했지만 확장성과 실시간 통합 기능으로 클라우드 기반 모델에 대한 관심도 높아지고 있습니다.
지역별로는 북미가 2024년에 7억 2,370만 달러를 기록해 AI 도입의 조기화, 투자의 기세, 사이버 보안 위협의 높아짐에 의해 주요 시장이 되었습니다. 미국은 생성형 AI 벤처 자금 152억 6,000만 달러 이상을 지원하여 지역을 견인했습니다. 아시아태평양에서는 디지털 뱅킹 확대, 청소년 인구, 고도로 개인화된 금융 서비스에 대한 수요 증가로 급성장했습니다. 유럽은 EU AI법 등의 규제 프레임워크이 컴플라이언스상의 과제를 낳는 가운데 꾸준한 성장을 유지했습니다. 남미와 중동 및 아프리카에서도 핀테크 확대와 사이버 사기 사건 증가를 배경으로 도입이 진행되고 있습니다.
결론적으로 세계의 금융 서비스용 AI 에이전트 시장은 장기적인 견조한 성장이 예상됩니다. 시장 규모는 2024년 15억 6,930만 달러에서 2032년까지 42억 8,000만 달러로 확대되고, AI 에이전트는 금융 의사결정 강화, 부정 방지, 업무 최적화, 세계의 금융 에코시스템 전체의 고객 경험의 변화에 있어서 필수적인 존재가 될 것으로 예측됩니다.
목차
제1장 서론
제2장 주요 요약
제3장 시장 역학
매크로와 마이크로 경제 지표
성장 촉진요인, 억제요인, 기회, 동향
상호관세가 시장에 미치는 영향
제4장 경쟁 구도
주요 기업이 채용하는 비즈니스 전략
주요 기업의 통합 SWOT 분석
세계의 금융 서비스용 AI 에이전트 주요 기업의 시장 점유율/순위(2024)
제5장 세계의 금융 서비스용 AI 에이전트 시장 규모, 추정·예측(부문별, 2019-2032년)
주요 조사 결과
에이전트 유형별
대화형 AI 에이전트
리스크 및 컴플라이언스 에이전트
사기 탐지 에이전트
신용 및 대출 에이전트
투자 및 자산 관리 에이전트
결제 및 거래 에이전트
기타(다중 에이전트 시스템, 기타)
배포 유형별
On-Premise
클라우드 기반
하이브리드
최종 사용자별
은행
보험
비은행 금융 기관
지역별
북미
남미
유럽
중동 및 아프리카
아시아태평양
제6장 북미의 금융 서비스용 AI 에이전트 시장 추정·예측(부문별, 2019-2032년)
국가별
미국
캐나다
멕시코
제7장 남미의 금융 서비스용 AI 에이전트 시장 규모, 추정·예측(부문별, 2019-2032년)
국가별
브라질
아르헨티나
기타 남미
제8장 유럽의 금융 서비스용 AI 에이전트 시장 규모, 추정·예측(부문별, 2019-2032년)
국가별
영국
독일
프랑스
이탈리아
베네룩스
북유럽 국가
러시아
기타 유럽
제9장 중동 및 아프리카의 금융 서비스용 AI 에이전트 시장 추정·예측(부문별, 2019-2032년)
국가별
GCC
남아프리카
이스라엘
기타 중동 및 아프리카
제10장 아시아태평양의 금융 서비스용 AI 에이전트 시장 추정·예측(부문별, 2019-2032년)
국가별
중국
인도
일본
한국
ASEAN
오세아니아
기타 아시아태평양
제11장 주요 10개 기업 프로파일
IBM Corporation
Accenture
개요
주요 상세(주된 상세는 통합 데이터이며, 제품 및 서비스 고유의 것은 아닙니다)
Microsoft
Google Cloud
Cognizant
H2Oai
Verint Systems
UiPath
Darktrace
FICO
KTH
영문 목차
영문목차
Growth Factors of AI agents in financial services Market
The global AI agents in financial services market is expanding rapidly as financial institutions accelerate their adoption of intelligent automation and advanced analytics. According to the latest report, the market was valued at USD 1,569.3 million in 2024, supported by rising digital banking usage, increased financial data generation, and growing demand for enhanced customer experiences. By 2025, the market is expected to reach USD 1,747.1 million, driven by investments in AI-driven risk management, fraud detection, compliance automation, and financial advisory solutions. With continued innovation and strong venture capital interest, the market is projected to achieve USD 4,280.0 million by 2032, showcasing strong long-term growth potential.
In 2024, financial institutions-including banks, insurers, wealth management firms, and NBFCs-relied heavily on AI agents to optimize workflows and strengthen cybersecurity. These agents performed core activities such as trade processing, audit automation, portfolio optimization, fraud detection, customer service, and marketing analytics. The shift toward mobile banking and digital onboarding boosted the adoption of conversational AI and autonomous agents capable of delivering real-time decision-making and improved client experiences. Increasing data volumes, especially in payment systems and credit operations, played a major role in accelerating demand for AI-powered monitoring and compliance systems.
The transition from 2024 to 2025 saw rapid expansion of venture capital funding in generative AI and agentic AI startups. According to OECD data, 938 VC investments were recorded in the global generative AI space in 2024, with an average deal size of USD 97 million, highlighting strong investor confidence. Financial institutions also adopted AI agents to reduce operational costs, improve regulatory compliance, and support high-volume digital transactions. These solutions strengthened anti-money laundering (AML) monitoring, improved KYC verification, and enhanced real-time fraud detection across global markets.
However, deployment challenges persisted in 2024-2025. High installation and infrastructure costs created barriers for smaller financial institutions, especially those operating on legacy IT systems. Additional constraints included limited availability of skilled AI professionals and delays in building cloud and on-premises AI infrastructure. Increased hardware pricing and reliance on cloud providers also influenced adoption timelines across developing economies, slowing the market's growth potential.
Despite these restraints, the industry is witnessing significant innovation in financial advisory and wealth management services. Young, financially aware demographics in emerging markets such as India and China are increasingly adopting automated financial planning and robo-advisory tools. AI agents now support asset diversification, portfolio monitoring, and personalized investment recommendations. New product developments-such as Morgan Stanley's GenAI suite for financial advisors announced in 2024-highlight the sector's shift toward data-driven advisory ecosystems.
Segment-wise, conversational AI agents dominated the market in 2024, driven by demand for personalized responses, virtual financial assistance, and automated customer engagement. Fraud detection agents are expected to record the fastest growth, powered by rising cybercrimes and advanced analytics required to identify suspicious transactions. In deployment, on-premises solutions held the largest share due to enhanced data security and compatibility with traditional banking systems, while cloud-based models saw strong interest because of their scalability and real-time integration capabilities.
Regionally, North America recorded USD 723.7 million in 2024, making it the leading market due to early AI adoption, investment momentum, and rising cybersecurity threats. The U.S. dominated the region, supported by over USD 15.26 billion in generative AI venture funding. Asia Pacific experienced rapid growth driven by digital banking expansion, young demographics, and rising demand for hyper-personalized financial services. Europe maintained steady momentum, though regulatory frameworks such as the EU AI Act created compliance challenges. South America and Middle East & Africa also saw rising adoption, supported by fintech expansion and increased cyber fraud incidents.
In conclusion, the global AI agents in financial services market is positioned for strong long-term growth. With the market advancing from USD 1,569.3 million in 2024 to USD 4,280.0 million by 2032, AI agents are set to become indispensable in enhancing financial decision-making, reducing fraud, optimizing operations, and transforming customer experiences across the global financial ecosystem.
Segmentation By Agent Type
Conversational AI Agents
Risk & Compliance Agents
Fraud Detection Agents
Credit & Lending Agents
Investment & Wealth Agents
Payments & Transaction Agents
Others (Multi-Agent Systems, etc.)
By Deployment Type
On-Premises
Cloud-based
Hybrid
By End User
Banks
Insurance
Non-banking Financial Institutions
By Region
North America (By Agent Type, By Deployment Type, By End User, and By Country)
U.S. (By End User)
Canada (By End User)
Mexico (By End User)
Europe (By Agent Type, By Deployment Type, By End User, and By Country)
Germany (By End User)
U.K. (By End User)
France (By End User)
Italy (By End User)
BENELUX (By End User)
Nordics (By End User)
Russia (By End User)
Rest of Europe
Asia Pacific (By Agent Type, By Deployment Type, By End User, and By Country)
China (By End User)
India (By End User)
Japan (By End User)
South Korea (By End User)
ASEAN (By End User)
Oceania (By End User)
Rest of Asia Pacific
South America (By Agent Type, By Deployment Type, By End User, and By Country)
Brazil (By End User)
Argentina (By End User)
Rest of South America
Middle East and Africa (By Agent Type, By Deployment Type, By End User, and By Country)
GCC Countries (By End User)
South Africa (By End User)
Israel (By End User)
Rest of MEA
Companies Profiled in the Report IBM Corporation (U.S.), Accenture (Ireland), Microsoft (U.S.), Google Cloud (U.S.), Cognizant (U.S.), H2O.ai (U.S.), Verint Systems (U.S.), UiPath (U.S.), Darktrace (U.K.), FICO (U.S.)
Table of Content
1. Introduction
1.1. Definition, By Segment
1.2. Research Methodology/Approach
1.3. Data Sources
2. Executive Summary
3. Market Dynamics
3.1. Macro and Micro Economic Indicators
3.2. Drivers, Restraints, Opportunities, and Trends
3.3. Impact of Reciprocal Tariffs on the Market
4. Competition Landscape
4.1. Business Strategies Adopted by Key Players
4.2. Consolidated SWOT Analysis of Key Players
4.3. Global AI Agents in Financial Services Key Players Market Share/Ranking, 2024
5. Global AI Agents in Financial Services Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2019-2032
5.1. Key Findings
5.2. By Agent Type (USD Mn)
5.2.1. Conversational AI Agents
5.2.2. Risk & Compliance Agents
5.2.3. Fraud Detection Agents
5.2.4. Credit & Lending Agents
5.2.5. Investment & Wealth Agents
5.2.6. Payments & Transaction Agents
5.2.7. Others (Molti-Agent Systems, etc.)
5.3. By Deployment Type (USD Mn)
5.3.1. On-Premises
5.3.2. Cloud -based
5.3.3. Hybrid
5.4. By End User (USD Mn)
5.4.1. Banks
5.4.2. Insurance
5.4.3. Non-banking Financial Institutions
5.5. By Region (USD Mn)
5.5.1. North America
5.5.2. South America
5.5.3. Europe
5.5.4. Middle East & Africa
5.5.5. Asia Pacific
6. North America AI Agents in Financial Services Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2019-2032
6.1. Key Findings
6.2. By Agent Type (USD Mn)
6.2.1. Conversational AI Agents
6.2.2. Risk & Compliance Agents
6.2.3. Fraud Detection Agents
6.2.4. Credit & Lending Agents
6.2.5. Investment & Wealth Agents
6.2.6. Payments & Transaction Agents
6.2.7. Others (Molti-Agent Systems, etc.)
6.3. By Deployment Type (USD Mn)
6.3.1. On-Premises
6.3.2. Cloud -based
6.3.3. Hybrid
6.4. By End User (USD Mn)
6.4.1. Banks
6.4.2. Insurance
6.4.3. Non-banking Financial Institutions
6.5. By Country (USD Mn)
6.5.1. United States
6.5.1.1. By End User (USD Mn)
6.5.2. Canada
6.5.2.1. By End User (USD Mn)
6.5.3. Mexico
6.5.3.1. By End User (USD Mn)
7. South America AI Agents in Financial Services Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2019-2032
7.1. Key Findings
7.2. By Agent Type (USD Mn)
7.2.1. Conversational AI Agents
7.2.2. Risk & Compliance Agents
7.2.3. Fraud Detection Agents
7.2.4. Credit & Lending Agents
7.2.5. Investment & Wealth Agents
7.2.6. Payments & Transaction Agents
7.2.7. Others (Molti-Agent Systems, etc.)
7.3. By Deployment Type (USD Mn)
7.3.1. On-Premises
7.3.2. Cloud -based
7.3.3. Hybrid
7.4. By End User (USD Mn)
7.4.1. Banks
7.4.2. Insurance
7.4.3. Non-banking Financial Institutions
7.5. By Country (USD Mn)
7.5.1. Brazil
7.5.1.1. By End User (USD Mn)
7.5.2. Argentina
7.5.2.1. By End User (USD Mn)
7.5.3. Rest of South America
8. Europe AI Agents in Financial Services Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2019-2032
8.1. Key Findings
8.2. By Agent Type (USD Mn)
8.2.1. Conversational AI Agents
8.2.2. Risk & Compliance Agents
8.2.3. Fraud Detection Agents
8.2.4. Credit & Lending Agents
8.2.5. Investment & Wealth Agents
8.2.6. Payments & Transaction Agents
8.2.7. Others (Molti-Agent Systems, etc.)
8.3. By Deployment Type (USD Mn)
8.3.1. On-Premises
8.3.2. Cloud -based
8.3.3. Hybrid
8.4. By End User (USD Mn)
8.4.1. Banks
8.4.2. Insurance
8.4.3. Non-banking Financial Institutions
8.5. By Country (USD Mn)
8.5.1. United Kingdom
8.5.1.1. By End User (USD Mn)
8.5.2. Germany
8.5.2.1. By End User (USD Mn)
8.5.3. France
8.5.3.1. By End User (USD Mn)
8.5.4. Italy
8.5.4.1. By End User (USD Mn)
8.5.5. BENELUX
8.5.5.1. By End User (USD Mn)
8.5.6. Nordics
8.5.6.1. By End User (USD Mn)
8.5.7. Russia
8.5.7.1. By End User (USD Mn)
8.5.8. Rest of Europe
9. Middle East & Africa AI Agents in Financial Services Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2019-2032
9.1. Key Findings
9.2. By Agent Type (USD Mn)
9.2.1. Conversational AI Agents
9.2.2. Risk & Compliance Agents
9.2.3. Fraud Detection Agents
9.2.4. Credit & Lending Agents
9.2.5. Investment & Wealth Agents
9.2.6. Payments & Transaction Agents
9.2.7. Others (Molti-Agent Systems, etc.)
9.3. By Deployment Type (USD Mn)
9.3.1. On-Premises
9.3.2. Cloud -based
9.3.3. Hybrid
9.4. By End User (USD Mn)
9.4.1. Banks
9.4.2. Insurance
9.4.3. Non-banking Financial Institutions
9.5. By Country (USD Mn)
9.5.1. GCC Countries
9.5.1.1. By End User (USD Mn)
9.5.2. South Africa
9.5.2.1. By End User (USD Mn)
9.5.3. Israel
9.5.3.1. By End User (USD Mn)
9.5.4. Rest of MEA
10. Asia Pacific AI Agents in Financial Services Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2019-2032
10.1. Key Findings
10.2. By Agent Type (USD Mn)
10.2.1. Conversational AI Agents
10.2.2. Risk & Compliance Agents
10.2.3. Fraud Detection Agents
10.2.4. Credit & Lending Agents
10.2.5. Investment & Wealth Agents
10.2.6. Payments & Transaction Agents
10.2.7. Others (Molti-Agent Systems, etc.)
10.3. By Deployment Type (USD Mn)
10.3.1. On-Premises
10.3.2. Cloud -based
10.3.3. Hybrid
10.4. By End User (USD Mn)
10.4.1. Banks
10.4.2. Insurance
10.4.3. Non-banking Financial Institutions
10.5. By Country (USD Mn)
10.5.1. China
10.5.1.1. By End User (USD Mn)
10.5.2. India
10.5.2.1. By End User (USD Mn)
10.5.3. Japan
10.5.3.1. By End User (USD Mn)
10.5.4. South Korea
10.5.4.1. By End User (USD Mn)
10.5.5. ASEAN
10.5.5.1. By End User (USD Mn)
10.5.6. Oceania
10.5.6.1. By End User (USD Mn)
10.5.7. Rest of Asia Pacific
11. Company Profiles for Top 10 Players (Based on data availability in public domain and/or on paid databases)
11.1. IBM Corporation
11.1.1. Overview
11.1.1.1. Key Management
11.1.1.2. Headquarters
11.1.1.3. Offerings/Business Segments
11.1.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
11.1.2.1. Employee Size
11.1.2.2. Past and Current Revenue
11.1.2.3. Geographical Share
11.1.2.4. Business Segment Share
11.1.2.5. Recent Developments
11.1.3. Accenture
11.1.3.1. Overview
11.1.3.1.1. Key Management
11.1.3.1.2. Headquarters
11.1.3.1.3. Offerings/Business Segments
11.1.3.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
11.1.3.2.1. Employee Size
11.1.3.2.2. Past and Current Revenue
11.1.3.2.3. Geographical Share
11.1.3.2.4. Business Segment Share
11.1.3.2.5. Recent Developments
11.1.3.3. Microsoft
11.1.3.3.1. Overview
11.1.3.3.1.1. Key Management
11.1.3.3.1.2. Headquarters
11.1.3.3.1.3. Offerings/Business Segments
11.1.3.3.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
11.1.3.3.2.1. Employee Size
11.1.3.3.2.2. Past and Current Revenue
11.1.3.3.2.3. Geographical Share
11.1.3.3.2.4. Business Segment Share
11.1.3.3.2.5. Recent Developments
11.1.3.4. Google Cloud
11.1.3.4.1. Overview
11.1.3.4.1.1. Key Management
11.1.3.4.1.2. Headquarters
11.1.3.4.1.3. Offerings/Business Segments
11.1.3.4.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
11.1.3.4.2.1. Employee Size
11.1.3.4.2.2. Past and Current Revenue
11.1.3.4.2.3. Geographical Share
11.1.3.4.2.4. Business Segment Share
11.1.3.4.2.5. Recent Developments
11.1.3.5. Cognizant
11.1.3.5.1. Overview
11.1.3.5.1.1. Key Management
11.1.3.5.1.2. Headquarters
11.1.3.5.1.3. Offerings/Business Segments
11.1.3.5.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
11.1.3.5.2.1. Employee Size
11.1.3.5.2.2. Past and Current Revenue
11.1.3.5.2.3. Geographical Share
11.1.3.5.2.4. Business Segment Share
11.1.3.5.2.5. Recent Developments
11.1.3.6. H2Oai
11.1.3.6.1. Overview
11.1.3.6.1.1. Key Management
11.1.3.6.1.2. Headquarters
11.1.3.6.1.3. Offerings/Business Segments
11.1.3.6.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
11.1.3.6.2.1. Employee Size
11.1.3.6.2.2. Past and Current Revenue
11.1.3.6.2.3. Geographical Share
11.1.3.6.2.4. Business Segment Share
11.1.3.6.2.5. Recent Developments
11.1.3.7. Verint Systems
11.1.3.7.1. Overview
11.1.3.7.1.1. Key Management
11.1.3.7.1.2. Headquarters
11.1.3.7.1.3. Offerings/Business Segments
11.1.3.7.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
11.1.3.7.2.1. Employee Size
11.1.3.7.2.2. Past and Current Revenue
11.1.3.7.2.3. Geographical Share
11.1.3.7.2.4. Business Segment Share
11.1.3.7.2.5. Recent Developments
11.1.3.8. UiPath
11.1.3.8.1. Overview
11.1.3.8.1.1. Key Management
11.1.3.8.1.2. Headquarters
11.1.3.8.1.3. Offerings/Business Segments
11.1.3.8.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
11.1.3.8.2.1. Employee Size
11.1.3.8.2.2. Past and Current Revenue
11.1.3.8.2.3. Geographical Share
11.1.3.8.2.4. Business Segment Share
11.1.3.8.2.5. Recent Developments
11.1.3.9. Darktrace
11.1.3.9.1. Overview
11.1.3.9.1.1. Key Management
11.1.3.9.1.2. Headquarters
11.1.3.9.1.3. Offerings/Business Segments
11.1.3.9.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
11.1.3.9.2.1. Employee Size
11.1.3.9.2.2. Past and Current Revenue
11.1.3.9.2.3. Geographical Share
11.1.3.9.2.4. Business Segment Share
11.1.3.9.2.5. Recent Developments
11.1.3.10. FICO
11.1.3.10.1. Overview
11.1.3.10.1.1. Key Management
11.1.3.10.1.2. Headquarters
11.1.3.10.1.3. Offerings/Business Segments
11.1.3.10.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
