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세계의 재무 분석 시장
Financial Analytics
상품코드 : 1650957
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 02월
페이지 정보 : 영문 162 Pages
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한글목차

재무 분석 세계 시장은 2030년까지 241억 달러 규모에 달할 전망

2024년에 143억 달러로 추정되는 재무 분석 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 연평균 9.0%로 성장하여 2030년에는 241억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 재무 분석 솔루션은 CAGR 8.5%를 기록하여 분석 기간 종료 시점에 172억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 재무 분석 서비스 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 10.3%로 추정됩니다.

미국 시장은 40억 달러, 중국은 CAGR 8.4%로 성장 전망

미국의 재무 분석 시장 규모는 2024년 40억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2030년까지 37억 달러의 시장 규모에 도달할 것으로 예상되며, 2024-2030년 분석 기간 동안 CAGR은 8.4%에 달할 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 동안 각각 8.2%와 7.2%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 7.3%로 성장할 것으로 예상됩니다.

세계 재무 분석 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

재무 분석이 비즈니스 전략의 미래를 바꾸는 이유는 무엇인가?

오늘날의 역동적인 비즈니스 환경에서 재무 분석은 전략적 의사결정의 최전선에 서서 기업이 복잡성과 불확실성을 극복하는 데 필요한 도구를 제공하고 있습니다. 그렇다면 재무 분석의 무엇이 이토록 대규모로 비즈니스 전략을 변화시키고 있는 것일까? 재무 분석은 데이터 분석 기술, 통계 알고리즘, 예측 모델링을 사용하여 재무적 의사결정을 위한 인사이트를 제공하는 프로세스를 말합니다. 전통적으로 기업은 과거 데이터와 정적인 보고서에 의존하여 재무를 예측하고 관리해왔습니다. 그러나 최신 재무 분석은 실시간 데이터와 첨단 기술을 활용하여 미래를 내다보는 인사이트를 제공함으로써 경쟁에서 우위를 점하고자 하는 기업들에게 획기적인 변화를 가져다주고 있습니다.

재무 분석은 리스크 관리에서도 중요한 역할을 하며, 잠재적인 위협을 식별하고 심각한 문제로 발전하기 전에 이를 완화할 수 있게 해줍니다. 재무 데이터의 패턴과 추세를 살펴봄으로써 기업은 시장 변화를 예측하고, 경제 변동에 따른 영향을 평가하고, 돌발 상황에 대비한 계획을 세울 수 있습니다. 재무 부서뿐만 아니라 마케팅, 운영, 인사 부서도 재무적 인사이트이 자원 배분, 비용 최적화, 성과 개선의 지침이 될 수 있기 때문에 그 혜택은 재무 부서뿐만 아니라 마케팅 부서, 운영 부서, 인사 부서까지 확대됩니다. 이렇게 전체 비즈니스 기능이 통합되면 조직의 민첩성이 향상되어 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있게 됩니다. 비즈니스가 데이터 중심이 되면서 재무 분석에 대한 의존도가 높아짐에 따라, 기업은 보다 정확한 의사결정을 위해 분석 역량을 지속적으로 향상시켜야 합니다.

빅데이터는 기업의 재무적 판단을 어떻게 변화시킬까?

빅데이터의 폭발적인 증가는 기업의 재무적 의사결정 방식에 혁명을 가져왔지만, 구체적으로 어떻게 프로세스를 재구성하고 있을까? 이전에는 기업들은 제한된 데이터세트를 기반으로 업무를 수행하여 성과에 대한 좁은 시야만을 제공했습니다. 현재 빅데이터 기술의 부상으로 기업은 고객과의 거래, 소셜 미디어와의 상호 작용, 공급망 지표 등 다양한 소스에서 대량의 데이터를 수집하고 분석할 수 있게 되었습니다. 이 풍부한 정보를 고급 분석 도구로 처리하면 재무 성과, 운영 효율성, 미래 기회에 대한 깊은 인사이트를 얻을 수 있습니다.

빅데이터가 재무적 의사결정에 영향을 미치는 중요한 방법 중 하나는 예측 분석입니다. 과거 동향과 현재 시장 상황을 분석함으로써 기업은 미래 성과를 예측하는 예측 모델을 만들 수 있습니다. 이를 통해 기업은 위험을 예측할 수 있을 뿐만 아니라 실시간으로 전략을 조정하여 새로운 기회를 포착할 수 있습니다. 또한, 빅데이터가 가져다주는 재무 분석은 기업이 개별 고객에 대한 서비스를 개인화할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 금융기관들은 빅데이터를 활용하여 고객의 거래 내역, 신용점수, 지출 패턴에 따라 고객 맞춤형 금융상품을 제공하고 있습니다. 마찬가지로 소매업체들은 재무 분석을 통해 고객의 구매 행동을 파악하여 가격 전략, 재고 관리, 고객 유지 노력을 최적화하고 있습니다. 이처럼 빅데이터를 재무 분석에 통합함으로써 기업은 더 많은 정보를 바탕으로 적시에 정확한 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다.

재무 분석을 강화하기 위해 새로운 기술은 어떤 역할을 할 수 있는가?

디지털화가 진행되는 오늘날, 새로운 기술은 재무 분석을 크게 변화시키고 있습니다. 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 블록체인은 재무 분석을 재구성하는 가장 파괴적인 기술 중 하나입니다. 특히 AI와 ML은 기업이 데이터 분석을 자동화하고, 추세를 감지하고, 더 빠르고 더 높은 정확도로 예측을 생성할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 머신러닝 알고리즘은 방대한 양의 금융 거래를 분석하고 실시간으로 부정행위를 탐지할 수 있어 조직의 리스크 관리 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이러한 기술은 또한 시장 동향과 고객 행동에 대한 깊은 인사이트를 제공하는 보다 정교한 예측 모델을 용이하게 합니다.

한편, 블록체인 기술은 금융 데이터의 기록, 공유 및 보호 방법을 재정의하고 있습니다. 블록체인은 비중앙집권적이고 투명한 금융 거래를 가능하게함으로써 부정행위의 위험을 줄이고, 데이터 보안을 강화하며, 감사 프로세스를 간소화합니다. 이 기술은 신뢰와 투명성이 중요한 은행 및 금융과 같은 분야에 특히 가치가 있으며, AI, ML, 블록체인과 더불어 클라우드 컴퓨팅의 부상은 데이터 저장 및 실시간 분석을 위한 확장 가능하고 비용 효율적인 플랫폼을 제공함으로써 금융 분석에 혁명을 일으킬 것입니다. 데이터 저장 및 실시간 분석을 위한 확장 가능하고 비용 효율적인 플랫폼을 제공함으로써 재무 분석에 혁명을 일으켰습니다. 클라우드 기반 재무 분석 솔루션은 기업에게 유연성을 제공하고, 고가의 현장 인프라에 투자하지 않고도 변화하는 비즈니스 상황에 신속하게 대응할 수 있도록 해줍니다. 이러한 새로운 기술은 재무 분석의 정확성과 속도를 향상시킬 뿐만 아니라, 기업이 재무 데이터와 소통하는 방식을 변화시키고 있습니다.

재무 분석 시장의 급성장 요인은?

재무 분석 시장의 성장 원동력은 비즈니스 운영 및 의사결정 방식을 재구성하고 있는 몇 가지 요인에 기인합니다. 주요 요인 중 하나는 인공지능, 머신러닝, 빅데이터 분석과 같은 첨단 기술의 채택이 증가하고 있다는 점입니다. 이러한 기술을 통해 기업은 방대한 양의 재무 데이터를 실시간으로 처리하여 보다 정확한 예측, 위험 평가 및 의사결정을 내릴 수 있게 되었습니다. 이러한 기술이 제공하는 경쟁 우위를 인식하는 기업이 증가함에 따라, 이러한 기술을 통합한 재무 분석 솔루션에 대한 수요가 크게 증가하고 있습니다.

시장 성장을 촉진하는 또 다른 요인은 클라우드 기반 분석 플랫폼으로의 전환입니다. 클라우드 기술은 재무 분석을 보다 친숙하게 만들고, 기존 온프레미스 솔루션에는 없는 확장성과 유연성을 제공하고 있습니다. 이러한 변화는 특히 중소기업에 유리하며, 중소기업은 대규모 인프라 투자 없이도 높은 수준의 재무 분석을 활용할 수 있게 되었습니다. 또한, 은행, 소매, 헬스케어 등의 산업에서 데이터 기반 의사결정이 부상하고 있는 것도 고급 재무 분석에 대한 수요를 증가시키고 있습니다. 이들 산업에서 가격 전략 최적화, 고객 경험 개선, 업무 리스크 관리 등에 재무 분석을 활용하는 기업이 늘어나면서 시장 확대에 더욱 박차를 가하고 있습니다.

또한, 진화하는 소비자 행동이 재무 분석 시장 형성에 중요한 역할을 하고 있습니다. 소비자들이 보다 개인화되고 효율적인 서비스를 요구함에 따라, 기업들은 재무 분석을 활용하여 개별 고객의 니즈에 맞는 서비스를 제공하고 있습니다. 예를 들어, 은행 업계에서는 금융기관이 분석을 활용하여 개인화된 투자 조언과 금융 상품을 제공하고 있습니다. 마지막으로, 특히 금융 및 헬스케어와 같이 규제가 엄격한 산업에서는 엄격한 보고 및 컴플라이언스 기준을 준수하기 위해 첨단 재무 분석 솔루션의 도입이 요구되고 있습니다. 이러한 요인들로 인해 재무 분석 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 데이터 기반 세상에서 성공하기 위한 현대 기업에게 필수적인 도구가 되고 있습니다.

부문

구성요소(솔루션, 서비스), 배포(온프레미스, 클라우드), 산업별(BFSI, IT & 통신, 제조, 헬스케어, 소매 & E-Commerce, 정부기관, 기타 산업)

조사 대상 기업 사례(주목 19개사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Financial Analytics Market to Reach US$24.1 Billion by 2030

The global market for Financial Analytics estimated at US$14.3 Billion in the year 2024, is expected to reach US$24.1 Billion by 2030, growing at a CAGR of 9.0% over the analysis period 2024-2030. Financial Analytics Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 8.5% CAGR and reach US$17.2 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Financial Analytics Services segment is estimated at 10.3% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$4.0 Billion While China is Forecast to Grow at 8.4% CAGR

The Financial Analytics market in the U.S. is estimated at US$4.0 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$3.7 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 8.4% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 8.2% and 7.2% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 7.3% CAGR.

Global Financial Analytics Market - Key Trends and Drivers Summarized

Why Is Financial Analytics Reshaping the Future of Business Strategy?

In today’s dynamic business environment, financial analytics is at the forefront of strategic decision-making, offering companies the tools they need to navigate complexity and uncertainty. But what is it about financial analytics that is transforming business strategy on such a large scale? Financial analytics refers to the process of using data analysis techniques, statistical algorithms, and predictive modeling to provide insights that drive financial decisions. Traditionally, companies relied on historical data and static reports to forecast and manage their finances. However, modern financial analytics leverages real-time data and cutting-edge technology to provide forward-looking insights, making it a game-changer for organizations seeking to stay ahead in competitive markets.

Financial analytics also plays a critical role in risk management, enabling businesses to identify potential threats and mitigate them before they become significant issues. By examining patterns and trends in financial data, companies can anticipate market shifts, assess the impact of economic variables, and plan for contingencies. Beyond finance departments, the benefits extend to marketing, operations, and human resources, as financial insights guide resource allocation, cost optimization, and performance improvement. This holistic integration across business functions enhances organizational agility, allowing companies to respond faster to changes in the marketplace. As businesses become more data-driven, the reliance on financial analytics will only increase, pushing firms to continually refine their analytics capabilities for more precise decision-making.

How Is Big Data Changing the Way Companies Make Financial Decisions?

The explosion of big data has revolutionized how companies approach financial decision-making, but how exactly does it reshape the process? In the past, businesses operated on limited data sets that offered a narrow view of performance. Now, with the rise of big data technologies, companies can collect and analyze massive amounts of data from a variety of sources—customer transactions, social media interactions, supply chain metrics, and more. This wealth of information, when processed through advanced analytics tools, provides deep insights into financial performance, operational efficiency, and future opportunities.

One of the key ways big data is influencing financial decisions is through predictive analytics. By analyzing historical trends and current market conditions, companies can create predictive models that forecast future financial performance. This allows businesses to not only anticipate risks but also seize new opportunities by adjusting strategies in real-time. Moreover, financial analytics fueled by big data helps companies personalize services to individual customers. For example, in the banking sector, institutions use big data to offer tailored financial products based on a customer’s transaction history, credit score, and spending patterns. Similarly, retailers rely on financial analytics to optimize pricing strategies, inventory management, and customer retention efforts by understanding purchasing behaviors. This integration of big data into financial analytics equips businesses with the ability to make more informed, timely, and accurate decisions.

What Role Do Emerging Technologies Play in Enhancing Financial Analytics?

In today’s increasingly digital world, emerging technologies are revolutionizing the landscape of financial analytics, but how exactly are these innovations driving change? Artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and blockchain are among the most disruptive technologies reshaping financial analytics. AI and ML, in particular, allow businesses to automate data analysis, detect trends, and generate forecasts faster and with greater accuracy. For instance, machine learning algorithms can analyze enormous volumes of financial transactions to detect fraud in real-time, significantly improving an organization’s risk management capabilities. These technologies also facilitate more sophisticated predictive models that offer deeper insights into market trends and customer behaviors.

Blockchain technology, on the other hand, is redefining how financial data is recorded, shared, and secured. By enabling decentralized and transparent financial transactions, blockchain reduces the risk of fraud, increases data security, and simplifies auditing processes. This technology is particularly valuable for sectors like banking and finance, where trust and transparency are critical. In addition to AI, ML, and blockchain, the rise of cloud computing has revolutionized financial analytics by providing scalable, cost-effective platforms for data storage and real-time analysis. Cloud-based financial analytics solutions offer organizations flexibility, enabling them to adapt quickly to changing business conditions without investing in expensive on-site infrastructure. Together, these emerging technologies are not only enhancing the accuracy and speed of financial analytics but also transforming how companies interact with financial data.

What Factors Are Driving the Rapid Growth of the Financial Analytics Market?

The growth in the financial analytics market is driven by several factors that are reshaping how businesses operate and make decisions. One of the primary drivers is the increasing adoption of advanced technologies such as artificial intelligence, machine learning, and big data analytics. These technologies enable companies to process vast amounts of financial data in real-time, allowing for more precise forecasting, risk assessment, and decision-making. As more organizations realize the competitive advantages these technologies offer, there has been a significant surge in the demand for financial analytics solutions that incorporate them.

Another factor fueling market growth is the shift toward cloud-based analytics platforms. Cloud technology has made financial analytics more accessible, offering scalability and flexibility that traditional on-premise solutions cannot match. This shift is particularly advantageous for small to medium-sized enterprises (SMEs), which now have the ability to leverage high-level financial analytics without the need for extensive infrastructure investments. In addition, the rise of data-driven decision-making across industries such as banking, retail, and healthcare has contributed to the growing need for advanced financial analytics. Companies in these sectors are increasingly using financial analytics to optimize pricing strategies, enhance customer experiences, and manage operational risks, further driving market expansion.

Moreover, evolving consumer behaviors are playing a crucial role in shaping the financial analytics market. As consumers demand more personalized and efficient services, businesses are using financial analytics to tailor their offerings to individual customer needs. In the banking industry, for example, financial institutions are leveraging analytics to offer personalized investment advice and financial products. Finally, regulatory pressures, especially in highly regulated industries like finance and healthcare, are pushing companies to adopt advanced financial analytics solutions to comply with stringent reporting and compliance standards. Together, these factors are propelling the rapid growth of the financial analytics market, making it an essential tool for modern businesses looking to thrive in a data-driven world.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Financial Analytics market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Solutions, Services); Deployment (On-Premise, Cloud); Vertical (BFSI, IT & Telecom, Manufacturing, Healthcare, Retail & eCommerce, Government, 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.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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