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세계의 금융 분야 디지털 트윈 시장
Digital Twin in Finance
상품코드 : 1786439
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 185 Pages
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한글목차

금융 분야 디지털 트윈 세계 시장은 2030년까지 8억 1,330만 달러에 달할 전망

2024년에 1억 4,560만 달러로 추정되는 금융 분야 디지털 트윈 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 33.2%로 성장하여 2030년에는 8억 1,330만 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 플랫폼 및 솔루션은 CAGR 29.3%를 기록하며 분석 기간 종료시에는 4억 1,210만 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 전문 서비스 분야의 성장률은 분석 기간 CAGR로 39.2%로 추정됩니다.

미국 시장은 3,830만 달러로 추정, 중국은 CAGR 31.7%로 성장 예측

미국의 금융 분야 디지털 트윈 시장은 2024년에 3,830만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2024년부터 2030년 분석 기간 동안 CAGR 31.7%로 성장하여 2030년에는 1억 2,300만 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 각각 분석 기간 동안에 29.8%와 29.1%의 CAGR로 성장할 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 23.4%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계 금융 분야 디지털 트윈 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

디지털 트윈이 재무 모델링과 리스크 평가에 혁명을 가져올 것인가?

디지털 트윈 기술을 금융에 도입하면 리스크 모델링, 시나리오 분석, 예측 예측에 변화를 가져오고, 금융기관은 시장, 포트폴리오, 고객 행동의 실시간 가상 복제본을 생성할 수 있습니다. 정적인 데이터세트에 의존하는 기존 금융 모델과 달리, 디지털 트윈은 실시간 시장 데이터, 경제 지표, 고객 거래로 지속적으로 업데이트되기 때문에 리스크 평가 및 투자 전략의 동적 시뮬레이션이 가능합니다. AI가 탑재된 디지털 트윈은 금융거래 이상 징후 식별, 신용 리스크 예측, 투자 포트폴리오 최적화를 통해 부정거래 탐지를 강화합니다. 또한, 은행과 핀테크 기업들은 디지털 트윈을 통해 금리 변동, 규제 변경, 경기 침체 등의 영향을 시뮬레이션하여 금융 정책을 시행하기 전에 미리 예측하고 있습니다. 그러나 디지털 트윈 기술은 타의 추종을 불허하는 인사이트를 제공하는 반면, 데이터 프라이버시 우려, 높은 컴퓨팅 비용, 규제 불확실성 등의 문제가 여전히 확산의 걸림돌로 작용하고 있습니다. 이러한 장벽에도 불구하고, 금융기관이 데이터 기반 의사결정을 우선시하는 가운데 디지털 트윈은 금융권 현대화에 중요한 역할을 할 것으로 기대되고 있습니다.

AI와 머신러닝은 어떻게 금융 분야 디지털 트윈 애플리케이션을 강화할 수 있을까?

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 금융권에서 디지털 트윈을 실현하는 핵심 요소로, 금융기관이 방대한 데이터세트를 분석하고 복잡한 리스크 평가를 자동화하며 고객과의 상호작용을 개인화할 수 있게 해줍니다. AI 기반 디지털 트윈은 고객의 행동을 시뮬레이션하여 금융 상품, 신용 점수 모델, 사기 탐지 시스템을 최적화합니다. 머신러닝 알고리즘은 실시간 데이터를 기반으로 금융 모델을 지속적으로 개선하여 의사결정의 정확성을 높입니다. 자본시장에서는 디지털 트윈이 트레이더와 자산 관리자를 도와 가격 변동, 포트폴리오 성과, 시장 동향을 실시간으로 모델링할 수 있도록 지원합니다. 또한, AI를 활용한 감정 분석의 통합으로 금융회사는 소셜 미디어, 뉴스 동향, 경제 보고서를 분석하여 투자자의 행동을 측정할 수 있습니다. 그러나 데이터의 무결성을 보장하고 AI 모델의 편향성을 해결하는 것은 여전히 중요한 과제입니다. AI 기술이 발전함에 따라 디지털 트윈과의 통합을 통해 금융 예측이 더욱 정교해지고, 리스크 완화 전략이 개선되며, 금융 전반의 안정성이 향상될 것으로 기대됩니다.

디지털 트윈이 컴플라이언스 및 규제 보고를 개선할 수 있을까?

진화하는 금융 규제와 세계 감독으로 인해 규제 준수 및 보고는 점점 더 복잡해지고 있습니다. 디지털 트윈 기술은 금융기관에 규제 시나리오의 실시간 시뮬레이션을 제공하여 법적 프레임워크 준수를 보장함으로써 컴플라이언스를 간소화합니다. 디지털 트윈을 활용한 자동 컴플라이언스 모니터링 시스템은 금융 거래를 지속적으로 분석하여 의심스러운 활동을 식별하고 추가 검토를 위해 이상 징후를 표시함으로써 컴플라이언스 위반의 위험을 줄입니다. 또한, 중앙은행과 규제기관은 경제정책 모델링, 시스템 리스크 평가, 금융 업무의 투명성 향상을 위해 디지털 트윈을 모색하고 있습니다. 이러한 장점에도 불구하고, 데이터 보안 확보, 국경 간 규제 정합성 확보, 디지털 트윈 솔루션 도입에 소요되는 높은 비용 관리 등의 과제는 여전히 큰 걸림돌로 작용하고 있습니다. 그러나 레그테크(RegTech)가 계속 진화하고 있는 가운데, 디지털 트윈은 효율성, 정확성, 규제 준수를 향상시켜 금융 거버넌스에 필수적인 도구가 될 것으로 기대되고 있습니다.

금융 분야 디지털 트윈 시장의 성장 원동력은?

금융 분야 디지털 트윈 시장의 성장은 AI를 활용한 금융 분석의 발전, 실시간 리스크 평가에 대한 수요 증가, 규제 준수 요건 강화 등 몇 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 디지털 뱅킹과 핀테크 혁신의 가속화로 인해 금융기관들은 의사결정과 리스크 관리를 강화하기 위해 예측 모델링 툴을 도입하고 있습니다. 블록체인과 탈중앙화 금융(DeFi)의 도입이 확대됨에 따라 사기 방지 및 거래 모니터링 분야에서 디지털 트윈의 새로운 사용 사례가 생겨나고 있습니다. 또한, 클라우드 기반 컴퓨팅과 고성능 분석의 확대로 금융회사는 복잡한 금융 환경을 보다 효율적으로 시뮬레이션할 수 있게 되었습니다. 사이버 보안과 디지털 사기 방지에 대한 관심이 높아지면서 AI를 활용한 금융 디지털 트윈에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 데이터 보안에 대한 우려와 높은 도입 비용 등의 과제는 있지만, 금융 분야 디지털 트윈 시장은 크게 확대될 것으로 예상되며, 고도의 예측 및 분석 기능을 통해 금융 환경을 재구성할 것으로 기대되고 있습니다.

부문

제공(플랫폼 및 솔루션, 전문 서비스, 매니지드 서비스), 용도(리스크 평가 및 컴플라이언스 용도, 프로세스 최적화 용도, 보험금 청구 관리 용도, 테스트 및 시뮬레이션 용도, 기타 용도), 최종 용도(은행 최종 용도, 금융 서비스 최종 용도, 보험 최종 용도, 제조 최종 용도, 운송 및 물류 최종 용도, 헬스케어 최종 용도, 기타 최종 용도)

조사 대상 기업 사례

AI 통합

Global Industry Analysts는 검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴을 통해 시장 정보와 경쟁 정보를 혁신하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM 및 업계별 SLM 쿼리를 따르는 대신 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측하고 있습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 매출원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSM
영문 목차

영문목차

Global Digital Twin in Finance Market to Reach US$813.3 Million by 2030

The global market for Digital Twin in Finance estimated at US$145.6 Million in the year 2024, is expected to reach US$813.3 Million by 2030, growing at a CAGR of 33.2% over the analysis period 2024-2030. Platforms & Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 29.3% CAGR and reach US$412.1 Million by the end of the analysis period. Growth in the Professional Services segment is estimated at 39.2% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$38.3 Million While China is Forecast to Grow at 31.7% CAGR

The Digital Twin in Finance market in the U.S. is estimated at US$38.3 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$123.0 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 31.7% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 29.8% and 29.1% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 23.4% CAGR.

Global Digital Twin in Finance Market - Key Trends & Drivers Summarized

Can Digital Twins Revolutionize Financial Modeling and Risk Assessment?

The adoption of digital twin technology in finance is transforming risk modeling, scenario analysis, and predictive forecasting, allowing financial institutions to create real-time virtual replicas of markets, portfolios, and customer behaviors. Unlike traditional financial models that rely on static datasets, digital twins continuously update with live market data, economic indicators, and customer transactions, enabling dynamic simulations for risk assessment and investment strategies. AI-powered digital twins are enhancing fraud detection by identifying anomalies in financial transactions, predicting credit risk, and optimizing investment portfolios. Moreover, banks and fintech companies are using digital twins to simulate the impact of interest rate fluctuations, regulatory changes, and economic downturns before implementing financial policies. However, while digital twin technology offers unparalleled insights, challenges such as data privacy concerns, high computational costs, and regulatory uncertainties still hinder widespread adoption. Despite these barriers, as financial institutions prioritize data-driven decision-making, digital twins are expected to play a crucial role in modernizing the financial sector.

How Is AI and Machine Learning Enhancing Digital Twin Applications in Finance?

Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are key enablers of digital twins in finance, allowing financial institutions to analyze vast datasets, automate complex risk assessments, and personalize customer interactions. AI-driven digital twins simulate customer behavior, optimizing financial products, credit scoring models, and fraud detection systems. Machine learning algorithms continuously refine financial models based on real-time data, enhancing decision-making accuracy. In capital markets, digital twins assist traders and asset managers in modeling price fluctuations, portfolio performance, and market trends in real-time. The integration of AI-powered sentiment analysis also allows financial firms to gauge investor behavior by analyzing social media, news trends, and economic reports. However, ensuring data integrity and addressing biases in AI models remain critical challenges. As AI technologies advance, their integration with digital twins is expected to further refine financial predictions, improve risk mitigation strategies, and enhance overall financial stability.

Can Digital Twins Improve Compliance and Regulatory Reporting?

Regulatory compliance and reporting are becoming increasingly complex due to evolving financial regulations and global oversight. Digital twin technology is streamlining compliance by providing financial institutions with real-time simulations of regulatory scenarios, ensuring adherence to legal frameworks. Automated compliance monitoring systems powered by digital twins reduce the risk of non-compliance by continuously analyzing financial transactions, identifying suspicious activities, and flagging anomalies for further review. Additionally, central banks and regulatory bodies are exploring digital twins to model economic policies, assess systemic risks, and improve transparency in financial operations. Despite its advantages, challenges such as ensuring data security, achieving cross-border regulatory alignment, and managing the high costs of deploying digital twin solutions remain significant hurdles. However, as regulatory technology (RegTech) continues to evolve, digital twins are expected to become a vital tool in financial governance, improving efficiency, accuracy, and regulatory adherence.

What Is Driving the Growth of the Digital Twin in Finance Market?

The growth in the digital twin in finance market is driven by several factors, including advancements in AI-powered financial analytics, increasing demand for real-time risk assessment, and rising regulatory compliance requirements. The acceleration of digital banking and fintech innovations is pushing financial institutions to adopt predictive modeling tools to enhance decision-making and risk management. The growing adoption of blockchain and decentralized finance (DeFi) is creating new use cases for digital twins in fraud prevention and transaction monitoring. Additionally, the expansion of cloud-based computing and high-performance analytics is enabling financial firms to simulate complex financial environments with greater efficiency. The increasing focus on cybersecurity and digital fraud prevention is also fueling the demand for AI-driven financial digital twins. Despite challenges such as data security concerns and high implementation costs, the market for digital twins in finance is expected to witness significant expansion, reshaping the financial landscape with advanced predictive and analytical capabilities.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Digital Twin in Finance market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Offering (Platforms & Solutions, Professional Services, Managed Services); Application (Risk Assessment & Compliance Application, Process Optimization Application, Insurance Claims Management Application, Testing & Simulation Application, Other Applications); End-Use (Banking End-Use, Financial Services End-Use, Insurance End-Use, Manufacturing End-Use, Transportation & Logistics End-Use, Healthcare 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 41 Featured) -

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TARIFF IMPACT FACTOR

Our new release incorporates impact of tariffs on geographical markets as we predict a shift in competitiveness of companies based on HQ country, manufacturing base, exports and imports (finished goods and OEM). This intricate and multifaceted market reality will impact competitors by increasing the Cost of Goods Sold (COGS), reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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