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세계의 금융 서비스 AI 에이전트 시장 규모, 점유율, 업계 분석 보고서 : 유형별, 기술별, 기관 종류별, 지역별 전망 및 예측(2025-2032년)
Global AI Agents In Financial Services Market Size, Share & Industry Analysis Report By Type, By Technology, By Institutional Type, By Regional Outlook and Forecast, 2025 - 2032
상품코드 : 1767943
리서치사 : KBV Research
발행일 : 2025년 05월
페이지 정보 : 영문 327 Pages
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한글목차

세계의 금융 서비스 AI 에이전트 시장 규모는 예측 기간 동안 44.5%의 CAGR로 성장하여 2032년까지 89억 5,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

KBV Cardinal matrix- 금융 서비스 AI 에이전트 시장 경쟁 분석

KBV Cardinal matrix에 나타난 분석에 따르면, 금융 서비스 AI 에이전트 시장을 선도하는 기업은 Microsoft Corporation, Google LLC, NVIDIA Corporation, Amazon Web Services, Inc.입니다. 2025년 4월 Google LLC와 KPMG는 Agentspace를 활용한 멀티 에이전트 AI 플랫폼 도입 확대를 위해 협력하여 의사결정, 자동화, 컴플라이언스 강화, 고객 서비스 향상을 통해 은행, 법률, 기타 부문 전반의 업무 혁신을 목표로 하고 있습니다. Accenture PLC와 Oracle Corporation과 같은 기업들은 금융 서비스 AI 에이전트 시장의 주요 혁신가입니다.

시장 성장요인

금융 서비스 업계의 자동화 수요 증가는 AI 에이전트 도입을 촉진하는 주요 요인으로 작용하고 있습니다. 금융기관은 보다 스마트하고 신속하며 효율적인 업무 관리 방법을 찾고 있으며, AI 에이전트는 속도, 정확성 및 비용 효율성의 완벽한 균형을 제공합니다. 이러한 지능형 시스템은 사람의 개입을 최소화하면서 데이터 입력, 계정 대조, 컴플라이언스 보고와 같은 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 처리할 수 있기 때문에 조직은 시간과 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 따라서 금융 프로세스 간소화와 운영 비용 절감을 위한 자동화에 대한 수요가 증가하면서 시장 성장을 주도하고 있습니다.

또한, 금융 서비스에서 예측 분석의 통합이 진행됨에 따라, 특히 위험 평가 및 사기 탐지 분야에서 AI 에이전트의 도입이 크게 증가하고 있습니다. 예측 분석은 과거 데이터와 실시간 데이터를 활용하여 패턴을 식별하고 결과를 예측하여 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있도록 합니다. 이러한 분석을 통해 강화된 AI 에이전트는 이상 징후를 사전에 감지하고, 의심스러운 거래에 플래그를 지정하고, 신용 리스크를 정확하게 평가할 수 있습니다. 이는 보안과 신뢰성이 최우선시되는 업계에서 매우 중요한 기능입니다. 그 결과, AI 에이전트는 금융기관의 리스크 관리 방식을 변화시켜 보다 안전하고 스마트한 금융 생태계를 구축하고 있습니다.

시장 억제요인

그러나 금융 서비스에서 AI 에이전트의 도입을 가로막는 가장 큰 장벽 중 하나는 통합에 필요한 높은 초기 비용으로, AI 시스템 개발 및 도입에는 인프라, 데이터 관리, 알고리즘 훈련에 많은 투자가 필요합니다. 많은 중소형 금융기관에게 이 비용은 엄청난 부담으로 작용하여 단기적인 투자 회수를 정당화하기 어렵습니다. 따라서 AI 통합에 따른 높은 초기 투자 및 구현 비용이 시장 성장을 저해하는 요인으로 작용하고 있습니다.

유형별 전망

유형별로 시장은 리스크 관리 에이전트, 컴플라이언스 및 규제 에이전트, 사기 탐지 에이전트, 고객 서비스 에이전트, 신용 점수 에이전트, 기타로 분류됩니다. 이러한 AI 기반 에이전트는 고객 문의에 대응하고, 문제를 해결하고, 챗봇, 가상 비서, 자동응답 시스템을 통해 맞춤형 지원을 제공하도록 설계되어 있습니다. 금융 서비스와의 통합을 통해 24시간 365일 지원을 제공하고 고객 대기 시간을 단축하여 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다.

기술별 전망

기술별로는 머신러닝(ML) 및 딥러닝, 대규모 언어 모델(LLM), 로보틱 프로세스 자동화(RPA), 클라우드 컴퓨팅 및 API, 기타로 분류되며, RPA 기술은 데이터 입력, 트랜잭션 처리, 컴플라이언스 보고와 같은 정형화된 업무와 규칙 기반 업무의 자동화에 널리 활용되고 있습니다. 데이터 입력, 거래 처리, 컴플라이언스 보고와 같은 정형 업무 및 규칙 기반 업무 자동화에 널리 활용되고 있습니다. 금융기관은 AI 에이전트와 RPA 툴을 통합하여 업무 효율성 향상, 인적 오류 감소, 운영 비용 절감을 실현할 수 있습니다.

기관 유형별 전망

기관의 기술에 따라 시장은 전통적인 은행, 인슈어테크 기업, 핀테크 기업, 기타로 분류됩니다. 핀테크 기업들은 민첩성과 혁신 주도형 비즈니스 모델을 통해 보다 개인화되고, 확장 가능하며, 효율적인 금융 서비스를 제공하기 위해 AI 에이전트를 빠르게 도입하고 있습니다. 이들 기업은 신용 점수, 가상 금융 자문, 거래 자동화, 사용자 행동 분석 등에 AI를 활용하고 있습니다.

지역별 전망

지역별로는 북미, 유럽, 아시아태평양, LAMEA(라틴아메리카, 중동 및 아프리카)로 시장을 분석했습니다. 유럽 부문은 2024년 시장 수익의 29%를 차지했습니다. 유럽 금융기관들은 변화하는 규제 요건을 준수하고, 고객 참여를 강화하며, 업무 효율성을 개선하기 위해 AI 기술 도입을 가속화하고 있습니다. 영국, 독일, 프랑스 등의 국가들은 자동화된 고객 지원, 컴플라이언스 모니터링, 신용 리스크 평가에 AI 에이전트를 도입하는 데 있어 선두에 서 있습니다.

시장 경쟁과 특성

금융 서비스 AI 에이전트 시장은 많은 스타트업과 중견기업들이 빠르게 혁신하고 있으며, 여전히 치열한 경쟁이 계속되고 있습니다. 이들 기업은 로보어드바이저, 사기 탐지, 고객 서비스 자동화와 같은 틈새 솔루션에 집중하고 있습니다. 애자일 개발, 커스터마이징, 핀테크 플랫폼과의 제휴를 통해 기존 기업에 도전하고, 서비스가 부족한 분야와 신흥 분야에서 시장 점유율을 확보할 수 있게 되었습니다.

목차

제1장 시장 범위와 조사 방법

제2장 시장 요람

제3장 시장 개요

제4장 경쟁 분석 - 세계

제5장 세계의 금융 서비스 AI 에이전트 시장 : 유형별

제6장 세계의 금융 서비스 AI 에이전트 시장 : 기술별

제7장 세계의 금융 서비스 AI 에이전트 시장 : 기관 종류별

제8장 세계의 금융 서비스 AI 에이전트 시장 : 지역별

제9장 기업 개요

제10장 금융 서비스 AI 에이전트 성공 필수 조건

ksm
영문 목차

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The Global AI Agents In Financial Services Market size is expected to reach $8.95 billion by 2032, rising at a market growth of 44.5% CAGR during the forecast period.

The North America segment recorded 38% revenue share in the market in 2024. This growth is primarily driven by the region's strong technological infrastructure, widespread adoption of advanced AI solutions, and the presence of leading financial institutions and fintech innovators. U.S.-based banks, insurance firms, and investment companies are integrating AI agents for fraud detection, customer service, risk assessment, and personalized financial advice.

The major strategies followed by the market participants are Partnerships as the key developmental strategy to keep pace with the changing demands of end users. For instance, In February, 2024, Accenture partnered with Westpac to deploy AI-powered agents that mimic human decision-making and operate autonomously. These agentic AI systems have already boosted efficiency, notably reducing software migration time, demonstrating Accenture's impact on advancing digital banking capabilities. Additionally, In April, 2025, SAP and Google Cloud expanded their partnership by supporting the Agent2Agent (A2A) protocol, enabling AI agents to collaborate across platforms. This initiative boosts enterprise AI interoperability, integrates Google Gemini models, and enhances multimodal intelligence for cross-functional automation, including in financial services.

KBV Cardinal Matrix - AI Agents In Financial Services Market Competition Analysis

Based on the Analysis presented in the KBV Cardinal matrix; Microsoft Corporation, Google LLC, NVIDIA Corporation and Amazon Web Services, Inc. are the forerunners in the AI Agents In Financial Services Market. In April, 2025, Google LLC and KPMG came into partnership to expand the deployment of multi-agent AI platforms using Agentspace, aiming to transform operations across banking, legal, and other sectors through enhanced decision-making, automation, compliance, and improved client services. Companies such as Accenture PLC and Oracle Corporation are some of the key innovators in AI Agents In Financial Services Market.

Market Growth Factors

The increasing demand for automation within the financial services industry has become a major catalyst driving the adoption of AI agents. Financial institutions are seeking smarter, faster, and more efficient ways to manage their operations, and AI agents provide the perfect blend of speed, accuracy, and cost-effectiveness. With minimal human intervention, these intelligent systems can handle repetitive and time-consuming tasks such as data entry, account reconciliation, and compliance reporting, resulting in substantial time and cost savings for organizations. Hence, the rising demand for automation to streamline financial processes and reduce operational costs propels the market's growth.

Additionally, The rising integration of predictive analytics in financial services significantly boosts the adoption of AI agents, especially for risk assessment and fraud detection. Predictive analytics harnesses historical and real-time data to identify patterns, forecast outcomes, and make informed decisions. AI agents empowered by these analytics can proactively detect anomalies, flag suspicious transactions, and assess credit risk with high precision-critical functions in a sector where security and trust are paramount. As a result, AI agents are transforming how financial institutions manage risk, creating safer and smarter financial ecosystems.

Market Restraining Factors

However, One of the most significant barriers hindering the adoption of AI agents in financial services is the high upfront cost required for integration. Developing and deploying AI systems involves substantial financial investment in infrastructure, data management, and algorithm training. For many small and mid-sized financial institutions, this cost can be prohibitive, making it difficult to justify the return on investment in the short term. Therefore, the high initial investment and implementation costs associated with AI integration are hampering the market's growth.

Type Outlook

Based on type, the market is characterized into risk management agents, compliance and regulatory agents, fraud detection agents, customer service agents, credit scoring agents, and others. These AI-driven agents are designed to handle customer inquiries, resolve issues, and provide tailored assistance through chatbots, virtual assistants, and automated response systems. Their integration into financial services enhances customer satisfaction by providing 24/7 support and reducing client wait times.

Technology Outlook

By technology, the market is divided into machine learning (ML) & deep learning, large language models (LLMs), robotic process automation (RPA), cloud computing & APIs, and others. RPA technology is extensively used to automate routine and rule-based tasks such as data entry, transaction processing, and compliance reporting. By integrating AI agents with RPA tools, financial institutions can achieve higher efficiency, reduce human error, and cut operational costs.

Institutional Type Outlook

On the basis of institutional technology, the market is classified into traditional banks, InsurTech firms, FinTech companies, and others. Fintech firms, with their agile and innovation-driven models, are rapidly adopting AI agents to deliver more personalized, scalable, and efficient financial services. These companies utilize AI for credit scoring, virtual financial advising, transaction automation, and user behaviour analytics.

Regional Outlook

Region-wise, the market is analyzed across North America, Europe, Asia Pacific, and LAMEA. The Europe segment witnessed 29% revenue share in the market in 2024. European financial institutions increasingly embrace AI technologies to comply with evolving regulatory requirements, enhance customer engagement, and improve operational efficiency. Countries like the UK, Germany, and France are at the forefront of integrating AI agents in automated customer support, compliance monitoring, and credit risk evaluation.

Market Competition and Attributes

The AI Agents in Financial Services market, remains highly competitive with numerous startups and mid-sized firms innovating rapidly. These players focus on niche solutions such as robo-advisory, fraud detection, and customer service automation. Agile development, customization, and partnerships with fintech platforms enable them to challenge incumbents and capture market share in underserved or emerging segments.

Recent Strategies Deployed in the Market

List of Key Companies Profiled

Global AI Agents In Financial Services Market Report Segmentation

By Type

By Technology

By Institutional Type

By Geography

Table of Contents

Chapter 1. Market Scope & Methodology

Chapter 2. Market at a Glance

Chapter 3. Market Overview

Chapter 4. Competition Analysis - Global

Chapter 5. Global AI Agents In Financial Services Market by Type

Chapter 6. Global AI Agents In Financial Services Market by Technology

Chapter 7. Global AI Agents In Financial Services Market by Institutional Type

Chapter 8. Global AI Agents In Financial Services Market by Region

Chapter 9. Company Profiles

Chapter 10. Winning Imperatives of AI Agents In Financial Services Market

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