세계의 AI 모델 리스크 관리 시장 규모는 2024년에 64억 5,000만 달러로 평가되었고, 2025년 72억 9,000만 달러에서 2033년까지 195억 2,000만 달러로 성장할 전망이며, 예측 기간(2026-2033년) CAGR은 13.1%를 보일 것으로 예측됩니다.
금융, 항공, 의료, 자동차, 제조 등 주요 분야에서 AI 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 세계 AI 모델 리스크 관리 시장이 크게 성장하고 있습니다. AI가 기업의 의사결정과 리스크 관리에 필수적인 요소로 자리 잡으면서, 컴플라이언스에 부합하고 신뢰성과 투명성이 높은 모델 운영에 대한 요구가 급증하고 있습니다. 책임, 설명가능성, 공정성에 대한 규제 당국의 감시가 강화됨에 따라 기업들은 모델 거버넌스 및 검증을 강화하는 기술 및 서비스에 대한 투자를 촉진하고 있습니다. 모델 바이어스, 데이터 침해, 사이버 리스크 증가는 AI 관련 리스크를 식별, 평가, 모니터링, 완화할 수 있는 견고한 리스크 관리 프레임워크의 필요성을 강조하고 있습니다. 또한, 설명 가능한 AI 및 규제 대응 기술(RegTech)의 수용 확대, 자동화된 컴플라이언스 솔루션의 필요성 증가, AI 결과물의 효율성과 신뢰성을 높이기 위한 통합 리스크 관리 파트너십에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
세계 AI 모델 리스크 관리 시장 활성화 요인
비즈니스 운영에서 인공지능에 대한 의존도가 높아짐에 따라 모델의 부정확성, 편향성, 사이버 위협과 관련된 심각한 리스크가 발생하고 있습니다. 조직은 이러한 업무상 취약점이 전반적인 성과에 심각한 위험을 초래한다는 사실을 점점 더 많이 인식하고 있습니다. 이에 대응하기 위해 AI 시스템의 효과적인 모니터링, 검증, 보호를 목적으로 확장성과 자동화를 갖춘 리스크 관리 솔루션에 우선적으로 투자하고 있습니다. 이러한 적극적인 접근 방식은 비즈니스 연속성에 대한 잠재적인 혼란을 줄일 뿐만 아니라, 보다 안정적이고 안전한 AI 도입을 보장함으로써 조직의 평판을 보호할 수 있습니다.
세계 AI 모델 리스크 관리 시장 성장 억제요인
고도의 AI 모델 리스크 관리 도입에 따른 높은 비용은 특히 중소규모의 조직에 큰 장벽이 될 수 있습니다. 이 비용에는 기술 통합, 지속적인 모니터링, 규제 준수, 인력 요구 사항 등 다양한 측면이 포함됩니다. 많은 기업들에게 이러한 고급 시스템을 도입하는 데 드는 재정적 부담은 장벽이 될 수 있으며, 궁극적으로 고급 AI 모델 리스크 관리 솔루션을 활용하는 능력을 제한할 수 있습니다. 그 결과, AI 관련 리스크를 효과적으로 관리하기 위해 필요한 기술과 시스템을 도입할 수 있는 조직이 줄어들어 시장의 전반적인 성장과 발전이 저해될 수 있습니다.
세계 AI 모델 리스크 관리 시장 동향
세계 AI 모델 리스크 관리 시장은 설명 가능하고 책임감 있는 AI 관행으로의 전환이 가속화되고 있습니다. 조직은 AI 의사결정의 투명성, 감사 가능성, 해석 가능성을 높이는 솔루션을 우선순위에 두고 복잡한 규제 상황을 헤쳐나가면서 이해관계자간의 신뢰를 구축할 수 있도록 합니다. 이러한 추세는 자동화 시스템에서 발생하는 편견에 대응하고, 의도파관 않은 결과를 줄이고, AI 기술의 윤리적 사용을 보장해야 한다는 절박한 필요성에 의해 추진되고 있습니다. 기업이 책임감 있는 거버넌스 프레임워크에 맞추어 업무를 조정하고자 하는 가운데, 윤리적 AI 도입과 책임감 있는 AI 도입에 대한 노력을 반영하여 강력한 AI 모델 리스크 관리 도구에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있습니다.
Global AI Model Risk Management Market size was valued at USD 6.45 Billion in 2024 and is poised to grow from USD 7.29 Billion in 2025 to USD 19.52 Billion by 2033, growing at a CAGR of 13.1% during the forecast period (2026-2033).
The global AI model risk management market is witnessing significant growth fueled by the rising demand for AI solutions across essential sectors like finance, aviation, healthcare, automotive, and manufacturing. As AI becomes integral to corporate decision-making and risk management, the need for compliant, reliable, and transparent model operations intensifies. Heightened regulatory scrutiny on accountability, explainability, and fairness is prompting companies to invest in technologies and services that enhance model governance and validation. Increasing incidents of model bias, data breaches, and cyber risks underscore the necessity for a robust risk management framework capable of identifying, assessing, monitoring, and mitigating AI-related risks. Furthermore, the growing acceptance of explainable AI, regulatory technology, and the need for automated compliance solutions are driving demand for integrated risk management partnerships to enhance efficiency and trust in AI outcomes.
Top-down and bottom-up approaches were used to estimate and validate the size of the Global AI Model Risk Management market and to estimate the size of various other dependent submarkets. The research methodology used to estimate the market size includes the following details: The key players in the market were identified through secondary research, and their market shares in the respective regions were determined through primary and secondary research. This entire procedure includes the study of the annual and financial reports of the top market players and extensive interviews for key insights from industry leaders such as CEOs, VPs, directors, and marketing executives. All percentage shares split, and breakdowns were determined using secondary sources and verified through Primary sources. All possible parameters that affect the markets covered in this research study have been accounted for, viewed in extensive detail, verified through primary research, and analyzed to get the final quantitative and qualitative data.
Global AI Model Risk Management Market Segments Analysis
Global AI Model Risk Management Market is segmented by Component, Deployment Model, Risk, Application, End Use and region. Based on Component, the market is segmented into Software and Services. Based on Deployment Model, the market is segmented into On-premises and Cloud. Based on Risk, the market is segmented into Model risk, Operational risk, Compliance risk, Reputational risk and Strategic risk. Based on Application, the market is segmented into Credit risk management, Fraud detection and prevention, Algorithmic trading, Predictive maintenance and Others. Based on End Use, the market is segmented into BFSI, IT & telecom, Healthcare, Automotive, Retail and e-commerce, Manufacturing, Government and defense and Others. Based on region, the market is segmented into North America, Europe, Asia Pacific, Latin America and Middle East & Africa.
Driver of the Global AI Model Risk Management Market
The growing reliance on artificial intelligence in business operations has led to significant risks associated with model inaccuracies, biases, and cyber threats. Organizations are becoming increasingly aware that these operational vulnerabilities pose a heightened risk to their overall performance. In response, they are prioritizing investments in scalable and automated risk management solutions aimed at effectively monitoring, validating, and safeguarding their AI systems. This proactive approach not only helps mitigate potential disruptions to business continuity but also protects the organization's reputation by ensuring more reliable and secure AI implementations.
Restraints in the Global AI Model Risk Management Market
The high implementation costs associated with advanced AI model risk management present a significant barrier for many organizations, especially those that are smaller or medium-sized. These costs encompass various aspects, including technology integration, ongoing monitoring, regulatory compliance, and workforce requirements. For many companies, the financial burden of adopting such sophisticated systems may be prohibitive, ultimately restricting their ability to leverage advanced AI model risk management solutions. Consequently, this limitation can hinder the overall growth and development of the market, as fewer organizations will be able to implement the necessary technologies and systems to effectively manage AI-related risks.
Market Trends of the Global AI Model Risk Management Market
The Global AI Model Risk Management market is increasingly shifting towards the adoption of explainable and responsible AI practices. Organizations are prioritizing solutions that enhance transparency, auditability, and interpretability of AI decisions, enabling them to navigate complex regulatory landscapes while building trust among stakeholders. This trend is fueled by the pressing need to address biases and mitigate unintended consequences arising from automated systems, ensuring ethical use of AI technologies. As businesses seek to align their operations with responsible governance frameworks, the demand for robust AI model risk management tools continues to grow, reflecting a commitment to ethical AI deployment and accountability.