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세계의 인공지능 모델 리스크 관리 시장
Artificial Intelligence Model Risk Management
상품코드 : 1643514
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 216 Pages
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한글목차

인공지능 모델 리스크 관리 세계 시장, 2030년까지 미국에서만 136억 달러 규모에 달할 전망

2024년에 67억 달러로 추정되는 인공지능 모델 리스크 관리 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 연평균 12.6%로 성장하여 2030년에는 136억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 AI 모델 리스크 관리 소프트웨어는 CAGR 11.0%을 기록하여 분석 기간 동안 79억 달러에 달할 것으로 예상되며, AI 모델 리스크 관리 서비스 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 15.1%로 추정됩니다.

미국 시장 18억 달러로 추정, 중국은 CAGR 11.9%로 성장 전망

미국의 인공지능 모델 리스크 관리 시장 규모는 2024년 18억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2030년까지 21억 달러의 시장 규모에 도달할 것으로 예상되며, 2024-2030년 분석 기간 동안 연평균 11.9%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 동안 각각 11.4%와 11.0%의 CAGR을 기록할 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 9.4%로 성장할 것으로 예상됩니다.

세계 인공지능 모델 리스크 관리 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

AI 모델 리스크 관리가 금융 및 운영 리스크 평가를 어떻게 변화시킬 것인가?

인공지능(AI)은 금융기관, 보험사 및 기타 기업들에게 AI 기반 모델과 관련된 위험을 평가, 모니터링 및 완화할 수 있는 고급 도구를 제공함으로써 모델 리스크 관리(MRM)에 혁명을 일으키고 있습니다. 기존의 리스크 관리는 재무, 운영 및 전략적 의사결정의 잠재적 리스크를 평가하기 위해 수작업 프로세스와 단순화된 모델을 사용했습니다. 그러나 AI 모델이 점점 더 복잡해지고 중요한 비즈니스 기능에 통합되면서 고도로 자동화된 리스크 관리 솔루션의 필요성이 크게 증가하고 있습니다.

AI 기반 리스크 관리 솔루션을 통해 기업은 보다 정확하고 종합적인 모델 검증을 수행하고, 수작업으로 식별하기 어려운 AI 모델의 숨겨진 위험과 편향성을 발견할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 머신러닝(ML), 빅데이터 분석, 자동화된 의사결정을 활용하여 과거 데이터, 모델 성능, 위험 노출을 분석하여 AI 기반 모델이 규제 기준 및 내부 위험 정책에 부합하도록 보장합니다.

MRM의 AI는 모델의 드리프트를 추적하고, AI 알고리즘의 견고성을 모니터링하고, 조직이 예측을 추진하는 가정과 매개 변수를 이해하도록 도와 부정확하거나 신뢰할 수 없는 결과의 가능성을 줄여줍니다. 이러한 향상된 모니터링 기능은 잠재적인 재정적 손실을 방지하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 금융, 의료, 보험과 같이 규제가 엄격한 산업에서 특히 중요한 투명성을 제공합니다. 또한, AI 도구는 다양한 '만약의 경우' 시나리오를 시뮬레이션하여 다양한 조건에서 모델이 어떻게 작동하는지 예측하고 의사결정 과정을 강화할 수 있습니다.

모델 리스크 관리에서 AI 도입을 촉진하는 요인은 무엇인가?

은행, 보험, 투자 등의 분야에서 AI 모델에 대한 의존도가 높아지면서 모델 리스크 관리에 AI 도입의 큰 원동력이 되고 있습니다. 금융기관과 기업들이 신용점수, 부정행위 탐지, 알고리즘 거래, 언더라이팅에 AI를 도입하는 사례가 증가함에 따라 모델의 복잡성과 규모가 확대되고 있습니다. 따라서 기존의 리스크 관리 방법으로는 이러한 모델의 신뢰성과 공정성을 보장할 수 없으며, AI 솔루션은 현재 이러한 격차를 해소하기 위해 사용되고 있으며, 기업들에게 실시간 리스크 평가 및 자동화된 모델 검증 도구를 제공하고 있습니다.

규제 당국의 압력도 중요한 원동력이 되고 있는데, AI 모델이 의사결정 과정에서 널리 사용됨에 따라 정부와 규제 기관은 모델의 투명성, 공정성, 책임성에 대해 더 엄격한 가이드라인과 요구사항을 부과하고 있습니다. 예를 들어, 금융 분야에서는 차별과 편견을 방지하기 위해 AI를 활용한 신용 평가 및 대출 결정에 대한 투명성을 요구하고 있으며, AI 기반 모델 리스크 관리 솔루션은 모델 성능, 편향성, 공정성에 대한 상세한 보고서와 평가를 제공함으로써 기업이 이러한 규제를 준수할 수 있도록 돕습니다. 이러한 규제를 준수할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 모델이 허용 가능한 범위 내에서 운영되고 규제 당국의 정밀한 조사를 견딜 수 있도록 보장합니다.

또한, 기업들은 데이터 무결성과 AI의 윤리적 사용을 점점 더 중요하게 여기고 있으며, AI 모델이 의사결정에 침투함에 따라 결과에 영향을 미칠 수 있는 편견의 영향을 받기 쉬워지고 있습니다. 공정성을 보장함으로써 이러한 우려를 해소할 수 있습니다. 윤리적 리스크 완화에 대한 이러한 적극적인 접근 방식은 고객, 규제 당국 및 이해관계자와의 신뢰 구축에 도움이 되며, 모델 리스크 관리에 AI 도입을 더욱 촉진하고 있습니다.

AI가 리스크 관리의 정확성과 컴플라이언스를 개선할 수 있을까?

AI는 복잡한 리스크 평가를 자동화하고 모델 성능에 대한 더 깊은 인사이트를 제공함으로써 모델 리스크 관리의 정확성과 컴플라이언스를 크게 향상시키고 있습니다. 기존의 리스크 관리 방식은 수작업 평가와 정적 테스트에 의존하는 경우가 많아 시간이 오래 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 반면, AI를 활용한 솔루션은 모델 리스크를 실시간으로 동적으로 모니터링하고, 모델 성능을 지속적으로 평가하여 잠재적인 취약점을 파악합니다.

AI 시스템의 머신러닝 알고리즘은 즉시 드러나지 않는 패턴과 인사이트를 발견할 수 있기 때문에 모델 라이프사이클 초기에 새로운 위험과 편견을 감지할 수 있습니다. 예를 들어, AI 툴은 신용 평가 모델이 의도치 않게 특정 인구통계학적 그룹을 차별하고 있는지를 지속적으로 평가할 수 있기 때문에 기업은 신속하게 매개변수를 조정하여 법적 위험과 평판 위험을 피할 수 있습니다.

또한, AI 시스템은 모든 규제 요건이 실시간으로 충족되도록 보장함으로써 컴플라이언스를 향상시킵니다. 규제 프레임워크가 끊임없이 진화하는 금융과 같은 분야에서는 AI 도구가 새로운 가이드라인에 빠르게 적응할 수 있기 때문에 기업이 수작업으로 업데이트할 필요 없이 컴플라이언스를 유지하기가 더 쉬워집니다. 이는 여러 부서와 관할 구역에 걸쳐 다양한 모델을 관리하는 대규모 조직에 특히 유용합니다. AI는 컴플라이언스 점검을 자동화하고 실시간 위험 평가를 제공함으로써 고액의 벌금과 위반 위험을 줄일 수 있습니다.

모델 리스크 관리 AI 시장 성장의 원동력은?

모델 리스크 관리 분야 인공지능 시장의 성장은 기술 발전, 규제 당국의 압력, AI를 활용한 비즈니스 운영의 복잡성 증가가 복합적으로 작용하여 이루어지고 있습니다. 조직이 의사결정, 사기 탐지, 재무 예측과 같은 핵심 프로세스에 AI를 지속적으로 통합함에 따라 관련 리스크를 관리해야 할 필요성이 증가하고 있으며, AI 기반 MRM 솔루션은 이러한 리스크를 모니터링, 평가 및 완화하는 데 필요한 도구를 제공하여 조직이 자신감을 갖고 AI 모델을 업무 전반에 도입할 수 있도록 지원합니다. AI 모델을 도입할 수 있도록 지원합니다.

AI의 공정성, 투명성, 책임성 확보에 대한 관심이 높아지면서 기업들은 AI 모델이 어떻게 작동하고 의사결정을 내리는지 더 잘 볼 수 있는 고급 MRM 솔루션의 도입을 추진하고 있습니다. 정부 규제, 특히 은행, 의료, 보험 등의 분야에서 더욱 엄격한 기준이 적용되고 있으며, 기업은 자사 모델에 편향성이나 부정확성이 없음을 증명해야 합니다. 따라서 컴플라이언스를 간소화하고 강력한 감사 기능을 제공하는 AI 솔루션은 이러한 기준을 충족하려는 조직에 매우 중요합니다.

데이터 프라이버시와 AI의 윤리적 의미에 대한 관심이 높아지면서 AI 시스템 보급이 확대됨에 따라 AI 의사결정의 윤리적, 법적 의미를 관리하는 것이 가장 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. 을 통해 기업은 데이터 오용, 알고리즘에 의한 편견, 투명성 부족과 관련된 리스크를 식별 및 완화하고, 윤리적 경계 내에서 업무를 수행하며 소비자의 신뢰를 유지할 수 있습니다. 이러한 요인들은 AI 기술의 지속적인 발전과 함께 모델 리스크 관리 분야에서 AI의 급속한 도입과 성장을 촉진하고 있습니다.

부문

컴포넌트(소프트웨어 컴포넌트, 서비스 컴포넌트), 리스크 유형(운영 리스크, 보안 리스크, 윤리적 리스크, 기타 리스크), 애플리케이션(부정행위 탐지 및 리스크 감소 애플리케이션, 데이터 분류 및 라벨링 애플리케이션, 규제 준수 모니터링 애플리케이션, 감정 분석 애플리케이션, 기타 애플리케이션), 업종(IT 및 통신 업종, BFSI 업종, 의료 및 생명과학 업종, 정부 및 공공 부문 업종, 리테일 및 E-Commerce 업종, 기타 업종)

조사 대상 기업 사례(주목 42개사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence Model Risk Management Market to Reach US$13.6 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence Model Risk Management estimated at US$6.7 Billion in the year 2024, is expected to reach US$13.6 Billion by 2030, growing at a CAGR of 12.6% over the analysis period 2024-2030. AI Model Risk Management Software, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 11.0% CAGR and reach US$7.9 Billion by the end of the analysis period. Growth in the AI Model Risk Management Services segment is estimated at 15.1% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$1.8 Billion While China is Forecast to Grow at 11.9% CAGR

The Artificial Intelligence Model Risk Management market in the U.S. is estimated at US$1.8 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$2.1 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 11.9% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 11.4% and 11.0% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 9.4% CAGR.

Global Artificial Intelligence Model Risk Management Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Is AI Model Risk Management Transforming Financial and Operational Risk Assessment?

Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing model risk management (MRM) by providing financial institutions, insurance companies, and other businesses with advanced tools to assess, monitor, and mitigate risks associated with AI-driven models. In traditional risk management, manual processes and simplistic models were used to evaluate potential risks in financial, operational, and strategic decision-making. However, as AI models have become more complex and embedded in critical business functions, the need for sophisticated and automated risk management solutions has grown substantially.

AI-powered risk management solutions enable organizations to conduct more accurate and comprehensive model validation, uncovering hidden risks and biases in AI models that may be difficult to identify through manual processes. These solutions leverage machine learning (ML), big data analytics, and automated decision-making to analyze historical data, model performance, and risk exposure, ensuring that AI-driven models align with regulatory standards and internal risk policies.

AI in MRM can track model drift, monitor the robustness of AI algorithms, and help organizations understand the assumptions and parameters that drive predictions, reducing the chances of inaccurate or unreliable outcomes. This improved oversight not only helps avoid potential financial losses but also provides greater transparency, which is especially critical in highly regulated industries like finance, healthcare, and insurance. Furthermore, AI tools can simulate a wide range of “what-if” scenarios to predict how models will behave under varying conditions, enhancing decision-making processes.

What Drives the Adoption of AI in Model Risk Management?

The increasing reliance on AI models in sectors like banking, insurance, and investment is a major driver of AI adoption in model risk management. As financial institutions and corporations increasingly adopt AI for credit scoring, fraud detection, algorithmic trading, and underwriting, the complexity and scale of their models have expanded. This makes traditional risk management techniques inadequate for ensuring the reliability and fairness of these models. AI solutions are now being used to address this gap, providing businesses with real-time risk assessments and automated model validation tools.

Regulatory pressures are another key driver. As AI models become more widely used in decision-making processes, governments and regulatory bodies are imposing stricter guidelines and requirements for model transparency, fairness, and accountability. In financial sectors, for example, there is increasing demand for transparency in AI-based credit scoring and lending decisions to prevent discrimination and bias. AI-driven model risk management solutions help companies comply with these regulations by providing detailed reports and assessments of model performance, bias, and fairness. This ensures that models are operating within acceptable limits and can withstand regulatory scrutiny.

Additionally, organizations are increasingly prioritizing data integrity and the ethical use of AI. As AI models become more ingrained in decision-making, they also become more susceptible to biases that could impact outcomes. AI model risk management addresses these concerns by identifying potential sources of bias, ensuring that models are fair and equitable. This proactive approach to ethical risk mitigation is helping build trust with customers, regulators, and stakeholders, further driving the adoption of AI in model risk management.

Can AI Improve Accuracy and Compliance in Risk Management?

AI is significantly improving both the accuracy and compliance of model risk management by automating complex risk assessments and providing deeper insights into model performance. Traditional methods of risk management often rely on manual evaluations and static testing, which can be time-consuming and prone to error. AI-driven solutions, on the other hand, provide real-time, dynamic monitoring of model risk, continuously assessing model performance and identifying potential vulnerabilities.

Machine learning algorithms in AI systems can uncover patterns and insights that are not immediately apparent, making it possible to detect emerging risks or biases earlier in the lifecycle of a model. For example, AI tools can continuously assess whether a credit scoring model is unintentionally discriminating against specific demographic groups, allowing businesses to quickly adjust parameters and avoid legal or reputational risks.

Moreover, AI systems improve compliance by ensuring that all regulatory requirements are met in real time. In sectors like finance, where regulatory frameworks are constantly evolving, AI tools can quickly adapt to new guidelines, making it easier for companies to stay compliant without the need for constant manual updates. This is particularly beneficial for large organizations that manage a wide variety of models across different departments and jurisdictions. By automating compliance checks and providing real-time risk assessments, AI reduces the risk of costly fines or violations.

What’s Driving the Growth of the AI in Model Risk Management Market?

The growth in the Artificial Intelligence in Model Risk Management market is driven by a combination of technological advancements, regulatory pressures, and the increasing complexity of AI-driven business operations. As organizations continue to integrate AI into core processes such as decision-making, fraud detection, and financial forecasting, the need to manage the associated risks grows. AI-driven MRM solutions are providing the tools needed to monitor, assess, and mitigate these risks, thus ensuring that organizations can confidently deploy AI models across their operations.

Regulatory and ethical considerations are also central to the market’s growth. The increasing focus on ensuring AI fairness, transparency, and accountability has pushed companies to adopt advanced MRM solutions that can provide greater visibility into how AI models operate and make decisions. Government regulations, particularly in sectors like banking, healthcare, and insurance, are enforcing stricter standards, requiring organizations to demonstrate that their models are free of biases and inaccuracies. AI solutions that streamline compliance and provide robust auditing capabilities are, therefore, crucial to organizations seeking to meet these standards.

The growing focus on data privacy and the ethical implications of AI also plays a significant role in the market’s expansion. As AI systems become more pervasive, managing the ethical and legal implications of AI decision-making is paramount. AI-powered model risk management systems allow organizations to identify and mitigate risks associated with data misuse, algorithmic bias, and lack of transparency, ensuring they operate within ethical boundaries and maintain consumer trust. These factors, combined with the ongoing evolution of AI technologies, are driving the rapid adoption and growth of AI in model risk management.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Artificial Intelligence Model Risk Management market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Software Component, Services Component); Risk Type (Operational Risk, Security Risk, Ethical Risk, Other Risks); Application (Fraud Detection & Risk Reduction Application, Data Classification & Labelling Application, Regulatory Compliance Monitoring Application, Sentiment Analysis Application, Other Applications); Vertical (IT & Telecom Vertical, BFSI Vertical, Healthcare & Life Sciences Vertical, Government & Public Sector Vertical, Retail & E-Commerce Vertical, Other Verticals)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 42 Featured) -

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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