세계의 금융 서비스용 디지털 트윈 - 시장 점유율과 순위, 전체 판매량 및 수요 예측(2025-2031년)
Digital Twin in Financial Service - Global Market Share and Ranking, Overall Sales and Demand Forecast 2025-2031
상품코드 : 1858725
리서치사 : QYResearch
발행일 : 2025년 10월
페이지 정보 : 영문
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한글목차

세계의 금융 서비스용 디지털 트윈 시장 규모는 2024년에 1억 1,300만 달러로 평가되었고, 2025-2031년의 예측 기간에 CAGR 18.9%로 확대되어 2031년까지 4억 3,200만 달러에 이를 것으로 예측되고 있습니다.

디지털 트윈 시스템이란 물리적 대상이나 프로세스의 과거와 현재의 거동을 거의 실시간으로 디지털로 표현하는 것으로, 비즈니스 성과 최적화에 기여합니다.

디지털 트윈은 주로 물리공학, 데이터 사이언스, 머신러닝의 접점에 존재하며, 그 가치는 측정 가능한 비즈니스 성과와 직결됩니다. 구체적으로는 자산의 다운타임 및 유지보수 비용 절감, 플랜트 및 공장의 효율성 향상, 사이클 타임 단축, 시장 대응력 강화 등을 들 수 있습니다.

금융 서비스 기관에서는 디지털 트윈과 머신러닝 알고리즘을 활용하여 개인의 선호도, 위험 감수성, 재무 목표 등의 행동 특성을 파악하고 있습니다. 디지털 트윈은 주로 제조 공장과 연관되는 경우가 많지만, 은행이나 금융기관에서도 보안, 부정행위 감지, 행동 예측 등의 문제 해결을 위해 도입을 추진하고 있습니다.

업계 평균 매출 총이익률은 60%에서 70% 사이에 집중되어 있습니다.

금융 서비스 분야의 디지털 트윈 주요 업체로는 Capgemini, Dassault Systemes, Microsoft Corporation, FNA, SAP, IBM Corporation 등이 있습니다. 상위 3개사의 점유율은 전 세계 약 69%를 차지하고 있습니다. 북미는 세계 최대 시장으로 시장의 약 48%를 차지하고 있습니다.

제품 유형별로는 예측 트윈이 시장 점유율의 57%를 차지하며 압도적인 위치를 차지하고 있습니다. 한편, 응용 분야별로는 은행이 가장 큰 응용 분야로 62%를 차지하고 있습니다.

이 보고서는 금융 서비스용 디지털 트윈 세계 시장에 대해 총 매출액, 주요 기업의 시장 점유율 및 순위를 중심으로 지역별, 국가별, 유형별, 용도별 분석을 종합적으로 제시하는 것을 목적으로 합니다.

금융 서비스용 디지털 트윈 시장 규모 추정 및 예측은 매출액 기준으로 제시되며, 2024년을 기준 연도로 하여 2020년부터 2031년까지 과거 데이터와 예측 데이터를 포함하고 있습니다. 정량적 분석과 정성적 분석을 통해 독자들이 비즈니스/성장 전략을 수립하고, 시장 경쟁 구도를 평가하고, 현재 시장에서의 포지셔닝을 분석하고, 금융 서비스용 디지털 트윈에 대한 정보에 입각한 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

시장 세분화

기업별

유형별 부문

용도별 부문

지역별

LSH
영문 목차

영문목차

The global market for Digital Twin in Financial Service was estimated to be worth US$ 113 million in 2024 and is forecast to a readjusted size of US$ 432 million by 2031 with a CAGR of 18.9% during the forecast period 2025-2031.

A digital twin system is a near-real-time digital representation of the historical and current behavior of a physical object or process, helping to optimize business performance.

Digital twins exist primarily at the nexus of physical engineering, data science, and machine learning, and their value translates directly into measurable business outcomes-reduced asset downtime and maintenance costs, improved plant and factory efficiency, shorter cycle times, and greater market agility.

Financial services organizations are using digital twins and machine learning algorithms to identify behavioral traits, including individual preferences, risk tolerance, and financial goals. While digital twins are often associated with manufacturing plants, banks and financial institutions are also adopting them to address challenges such as security, fraud detection, and behavioral prediction.

The average gross profit margin of the industry is concentrated between 60% and 70%.

The core manufacturers of Digital Twin in Financial Services in the world include Capgemini, Dassault Systemes, Microsoft Corporation, FNA, SAP and IBM Corporation. The top three manufacturers account for approximately 69% of the global share. North America is the world's largest market, accounting for nearly 48% of the market.

In terms of product type, prediction twins occupy a dominant position, accounting for 57% of the market share. At the same time, in terms of application, bank is the largest application field, accounting for 62%.

This report aims to provide a comprehensive presentation of the global market for Digital Twin in Financial Service, focusing on the total sales revenue, key companies market share and ranking, together with an analysis of Digital Twin in Financial Service by region & country, by Type, and by Application.

The Digital Twin in Financial Service market size, estimations, and forecasts are provided in terms of sales revenue ($ millions), considering 2024 as the base year, with history and forecast data for the period from 2020 to 2031. With both quantitative and qualitative analysis, to help readers develop business/growth strategies, assess the market competitive situation, analyze their position in the current marketplace, and make informed business decisions regarding Digital Twin in Financial Service.

Market Segmentation

By Company

Segment by Type

Segment by Application

By Region

Chapter Outline

Chapter 1: Introduces the report scope of the report, global total market size. This chapter also provides the market dynamics, latest developments of the market, the driving factors and restrictive factors of the market, the challenges and risks faced by manufacturers in the industry, and the analysis of relevant policies in the industry.

Chapter 2: Detailed analysis of Digital Twin in Financial Service company competitive landscape, revenue market share, latest development plan, merger, and acquisition information, etc.

Chapter 3: Provides the analysis of various market segments by Type, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different market segments.

Chapter 4: Provides the analysis of various market segments by Application, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different downstream markets.

Chapter 5: Revenue of Digital Twin in Financial Service in regional level. It provides a quantitative analysis of the market size and development potential of each region and introduces the market development, future development prospects, market space, and market size of each country in the world.

Chapter 6: Revenue of Digital Twin in Financial Service in country level. It provides sigmate data by Type, and by Application for each country/region.

Chapter 7: Provides profiles of key players, introducing the basic situation of the main companies in the market in detail, including product revenue, gross margin, product introduction, recent development, etc.

Chapter 8: Analysis of industrial chain, including the upstream and downstream of the industry.

Chapter 9: Conclusion.

Table of Contents

1 Market Overview

2 Competitive Analysis by Company

3 Segmentation by Type

4 Segmentation by Application

5 Segmentation by Region

6 Segmentation by Key Countries/Regions

7 Company Profiles

8 Industry Chain Analysis

9 Research Findings and Conclusion

10 Appendix

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