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세계의 핀테크 분야 생성형 인공지능 시장
Generative Artificial Intelligence in Fintech
상품코드 : 1644033
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 197 Pages
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한글목차

2030년까지 핀테크 분야 생성형 인공지능 세계 시장 규모는 121억 달러에 달할 전망

2024년에 20억 달러로 추정되는 핀테크 분야의 생성형 인공지능 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 35.5%의 CAGR로 성장하여 2030년에는 121억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 핀테크 소프트웨어의 생성형 AI는 CAGR 34.6%를 기록하여 분석 기간 동안 75억 달러에 달할 것으로 예상되며, 핀테크 서비스의 생성형 AI 부문은 CAGR 37.5%를 기록할 것으로 예상됩니다. 분석 기간 동안 CAGR 37.0%로 추정됩니다.

미국 시장 5억 1,560만 달러로 추정, 중국은 CAGR 33.7%로 성장 전망

미국 핀테크의 생성형 인공지능 시장은 2024년 5억 1,560만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2030년까지 18억 달러의 시장 규모에 도달할 것으로 예상되며, 2024-2030년 분석 기간 동안 CAGR은 33.7%에 달할 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 동안 각각 32.2% 및 30.8%의 CAGR을 기록할 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 24.8%로 성장할 것으로 예상됩니다.

세계 핀테크의 생성형 인공지능 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

생성형 AI는 핀테크의 전망을 어떻게 재구성하고 있는가?

생성형 인공지능(AI)은 금융기관과 기술 기반 기업들이 더 빠르고, 더 스마트하고, 더 맞춤화된 서비스를 제공할 수 있게함으로써 핀테크의 전망에 혁명을 불러일으키고 있습니다. 핀테크에서 생성형 AI의 활용은 사기 탐지 시스템 간소화부터 투자 전략 최적화까지 다양한 용도로 활용되고 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI 모델은 대량의 거래 데이터와 행동 데이터를 분석하여 이상 징후를 식별하고, 기존 시스템보다 더 높은 정확도로 부정 가능성을 지적합니다. 자산 관리에서는 생성형 AI를 탑재한 로보어드바이저가 실시간 시장 동향과 사용자별 목표에 따라 포트폴리오를 동적으로 조정하여 개인 투자자가 정교한 투자 도구를 이용할 수 있도록 합니다. 또한, 생성형 AI는 자연어를 이해하고, 문의를 해결하고, 금융 자문을 제공할 수 있는 지능형 챗봇과 가상 비서를 강화하여 고객 참여를 향상시킬 수 있습니다. 이러한 시스템은 시간이 지남에 따라 점점 더 개인화되고 정확한 답변을 제공할 수 있도록 적응할 수 있습니다. 핀테크 기업들은 또한 AI를 활용하여 대조, 컴플라이언스 보고, 언더라이팅과 같은 복잡한 백오피스 기능을 자동화하고 있습니다. 이러한 업무 효율성 향상과 고객 중심의 혁신의 결합은 핀테크 부문을 변화시키고 있으며, 금융 서비스를 보다 편리하고, 안전하고, 현대 소비자의 요구에 맞게 조정할 수 있도록 돕고 있습니다.

핀테크의 AI 도입의 원동력이 되고 있는 기술 발전은 무엇인가?

핀테크 업계에서 생성형 AI의 급속한 채택은 인공지능의 능력을 확장하는 획기적인 기술 발전에 힘입은 바 있으며, GPT와 같은 트랜스포머 기반 아키텍처와 고급 신경망을 통해 생성형 AI는 방대한 데이터세트를 처리하고, 통찰력 있는 예측과 모델을 생성할 수 있게 되었습니다. 통찰력 있는 예측과 모델을 탁월한 정확도로 생성할 수 있게 되었습니다. 클라우드 컴퓨팅은 AI 도입 확대에 중요한 역할을 하고 있으며, 핀테크 기업들은 온프레미스 인프라에 많은 투자를 하지 않고도 강력한 AI 도구에 접근할 수 있게 되었습니다. 또한, 블록체인 기술은 생성형 AI와 연동하여 금융 시스템의 투명성과 보안을 강화하고, 스마트 계약, 디지털 자산 관리, 탈중앙화 금융(DeFi) 등의 분야에 혁명을 일으키고 있습니다. 또한, 고성능 컴퓨팅(HPC)은 알고리즘 거래, 동적 가격 책정 등의 활동에 필수적인 금융 데이터의 실시간 처리를 가능하게 했습니다. 또한, 자연어 처리(NLP)의 발전으로 AI 시스템은 복잡한 금융 문서, 규제 당국에 제출하는 서류, 고객과의 커뮤니케이션을 사람처럼 유창하게 해석하고 생성할 수 있게 되었습니다. 이러한 기술적 비약적 발전은 업무 역량을 재구축할 뿐만 아니라, 핀테크 기업들이 전례 없는 속도로 혁신을 일으키고 금융 서비스의 미래를 재정의할 수 있게 해주고 있습니다.

생성형 AI는 산업 관행과 고객 경험을 어떻게 형성하고 있는가?

생성형 AI는 수작업 프로세스를 자동화하고, 의사결정을 강화하며, 초개인화된 고객 경험을 제공함으로써 핀테크 산업 관행을 변화시키고 있습니다. 결제 분야에서는 AI가 거래 보안을 최적화하고, 사기 위험을 줄이며, 대량의 결제를 실시간으로 처리할 수 있게 되어 기업과 소비자 모두에게 이익을 가져다주고 있습니다. 금융 분야에서는 소셜 데이터, 행동 데이터 등 기존과는 다른 지표를 포함한 다양한 데이터세트를 분석하여 더 높은 정확도로 신용도를 평가함으로써 생성형 AI가 신용 점수 및 언더라이팅에 혁명을 일으키고 있습니다. 이 기능은 금융 소외 계층이 대출을 받을 수 있도록함으로써 금융 포용성을 확대하는 데 기여하고 있습니다. 또한 AI 기반 도구가 맞춤형 투자 전략을 생성하고, 시장 데이터를 분석하며, 지속적인 포트폴리오 최적화를 제공함으로써 자산 관리에도 변화를 일으키고 있습니다. 또한, 생성형 AI는 컴플라이언스 프로세스를 간소화하고, 규제 보고서 작성을 자동화하며, 여러 관할권에 걸친 복잡한 금융 규제를 준수할 수 있도록 돕습니다. 생성형 AI를 활용한 개인화된 금융 자문 서비스를 도입하여 실용적인 인사이트와 직관적인 사용자 경험으로 고객에게 힘을 실어주고 있습니다. 이러한 애플리케이션은 생성형 AI가 업무 효율성을 높일 뿐만 아니라 고객과 금융 서비스와의 관계를 재구성하고 신뢰, 충성도, 만족도를 조성하고 있다는 것을 보여줍니다.

시장 확대를 뒷받침하는 주요 성장 촉진요인은 무엇인가?

핀테크 분야의 생성형 인공지능 시장의 성장은 기술 혁신, 시장 수요, 소비자 행동 변화의 결합에 의해 이루어지고 있습니다. 주요 요인 중 하나는 개인화된 금융 솔루션에 대한 요구가 증가하고 있으며, 소비자들은 특정 필요와 상황에 맞는 서비스를 기대하는 것입니다. 행동 및 거래 데이터를 분석하는 생성형 AI의 능력은 핀테크 기업이 이러한 기대에 부응할 수 있도록 돕고 있습니다. 또한, 사이버 위협이 고도화됨에 따라 공격 시나리오를 시뮬레이션하고 사전 예방적 위험 감소를 제공할 수 있는 AI 기반 사기 탐지 및 예방 도구가 필수적입니다. 규제 준수 요건도 AI 도입에 박차를 가하고 있으며, 생성형 AI는 자금세탁방지(AML) 및 고객알기확인(KYC)과 같은 복잡한 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 디지털 퍼스트 뱅킹, 모바일 금융 플랫폼, 탈중앙화 금융(DeFi)의 부상으로 인해 안전하고 확장 가능하며 지능적인 AI 기반 시스템에 대한 수요가 더욱 가속화되고 있습니다. 실시간 거래 및 셀프서비스 플랫폼 선호와 같은 소비자 트렌드는 핀테크 기업의 지속적인 혁신을 촉진하고 있습니다. 이러한 요인들을 종합해 볼 때, 핀테크에서 생성형 AI의 변혁적 역할이 부각되면서 향후 몇 년 동안 시장은 강력한 성장세를 보이며 금융 서비스를 재정의할 것으로 보입니다.

부문

컴포넌트(핀테크 소프트웨어, 핀테크 서비스), 배포(온프레미스 배포, 클라우드 기반 배포), 애플리케이션(컴플라이언스 및 부정 탐지 애플리케이션, 예측 분석 애플리케이션, 자산 관리 애플리케이션, 보험 애플리케이션, 개인 비서 애플리케이션, 비즈니스 분석 및 보고 애플리케이션, 기타 애플리케이션), 최종 용도(투자은행 최종 용도, 리테일 은행 최종 용도, 증권사 최종 용도, 헤지펀드 최종 용도, 기타 최종 용도)

조사 대상 기업 사례(주목 25개사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Generative Artificial Intelligence in Fintech Market to Reach US$12.1 Billion by 2030

The global market for Generative Artificial Intelligence in Fintech estimated at US$2.0 Billion in the year 2024, is expected to reach US$12.1 Billion by 2030, growing at a CAGR of 35.5% over the analysis period 2024-2030. Generative AI in Fintech Software, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 34.6% CAGR and reach US$7.5 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Generative AI in Fintech Services segment is estimated at 37.0% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$515.6 Million While China is Forecast to Grow at 33.7% CAGR

The Generative Artificial Intelligence in Fintech market in the U.S. is estimated at US$515.6 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.8 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 33.7% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 32.2% and 30.8% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 24.8% CAGR.

Global Generative Artificial Intelligence in Fintech Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Is Generative AI Reshaping the Fintech Landscape?

Generative Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing the fintech landscape by enabling financial institutions and tech-driven companies to deliver faster, smarter, and more tailored services. The use of generative AI in fintech spans a wide range of applications, from streamlining fraud detection systems to optimizing investment strategies. For instance, generative AI models analyze massive volumes of transactional and behavioral data to identify anomalies, flagging potential fraud with greater accuracy than traditional systems. In wealth management, robo-advisors equipped with generative AI dynamically adjust portfolios based on real-time market trends and user-specific goals, democratizing access to sophisticated investment tools for retail investors. Additionally, generative AI enhances customer engagement by powering intelligent chatbots and virtual assistants capable of understanding natural language, resolving queries, and providing financial advice. These systems adapt over time, delivering increasingly personalized and precise responses. Fintech companies are also leveraging AI to automate complex back-office functions such as reconciliation, compliance reporting, and underwriting. This combination of enhanced operational efficiency and customer-centric innovation is transforming the fintech sector, making financial services more accessible, secure, and adaptive to the needs of modern consumers.

What Technological Advancements Are Driving AI Adoption in Fintech?

The rapid adoption of generative AI in fintech is underpinned by groundbreaking technological advancements that have expanded the capabilities of artificial intelligence. Transformer-based architectures, such as GPT, and advanced neural networks have made it possible for generative AI to process vast datasets and produce insightful predictions and models with exceptional precision. Cloud computing has played a critical role in scaling AI deployment, allowing fintech firms to access powerful AI tools without requiring significant investments in on-premise infrastructure. Moreover, blockchain technology, in tandem with generative AI, is enhancing the transparency and security of financial systems, revolutionizing areas such as smart contracts, digital asset management, and decentralized finance (DeFi). High-performance computing (HPC) has also enabled real-time processing of financial data, which is essential for activities such as algorithmic trading and dynamic pricing. Additionally, advancements in natural language processing (NLP) are enabling AI systems to interpret and generate complex financial documents, regulatory filings, and customer communications with human-like fluency. These technological breakthroughs are not just reshaping operational capabilities but also enabling fintech companies to innovate at an unprecedented pace, redefining the future of financial services.

How Is Generative AI Shaping Industry Practices and Customer Experiences?

Generative AI is transforming industry practices in fintech by automating manual processes, enhancing decision-making, and delivering hyper-personalized customer experiences. In the payments sector, AI is optimizing transaction security, reducing fraud risks, and enabling real-time processing of large volumes of payments, benefiting both businesses and consumers. In lending, generative AI is revolutionizing credit scoring and underwriting by analyzing diverse datasets, including non-traditional metrics such as social and behavioral data, to assess creditworthiness with greater accuracy. This capability is expanding financial inclusion by enabling access to loans for underserved populations. Wealth management is also undergoing a transformation as AI-driven tools generate tailored investment strategies, analyze market data, and provide continuous portfolio optimization. Moreover, generative AI is streamlining compliance processes, automating the generation of regulatory reports and ensuring adherence to complex financial regulations across multiple jurisdictions. The introduction of personalized financial advisory services, powered by generative AI, is empowering customers with actionable insights and intuitive user experiences. These applications demonstrate how generative AI is not only enhancing operational efficiency but also reshaping the way customers interact with financial services, fostering trust, loyalty, and satisfaction.

What Are the Key Growth Drivers Behind the Market’s Expansion?

The growth in the generative artificial intelligence in fintech market is driven by a confluence of technological innovation, market demands, and shifting consumer behaviors. One of the primary drivers is the increasing need for personalized financial solutions, with consumers expecting services tailored to their specific needs and circumstances. Generative AI’s ability to analyze behavioral and transactional data is enabling fintech firms to meet these expectations with precision. Additionally, the growing sophistication of cyber threats has made AI-driven fraud detection and prevention tools indispensable, as they can simulate attack scenarios and provide proactive risk mitigation. Regulatory compliance requirements are also spurring AI adoption, with generative AI streamlining complex processes like Anti-Money Laundering (AML) and Know Your Customer (KYC) checks. The rise of digital-first banking, mobile financial platforms, and decentralized finance (DeFi) is further accelerating demand for secure, scalable, and intelligent AI-powered systems. Consumer trends such as the preference for real-time transactions and self-service platforms are compelling fintech companies to innovate continuously. Collectively, these drivers highlight the transformative role of generative AI in fintech, positioning the market for robust growth and a redefinition of financial services in the coming years.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Component (Fintech Software, Fintech Services); Deployment (On-Premise Deployment, Cloud-based Deployment); Application (Compliance & Fraud Detection Application, Predictive Analysis Application, Asset Management Application, Insurance Application, Personal Assistants Application, Business Analytics & Reporting Application, Other Applications); End-Use (Investment Banking End-Use, Retail Banking End-Use, Stock Trading Firms End-Use, Hedge Funds End-Use, Other End-Uses)

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 25 Featured) -

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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