Stratistics MRC에 따르면, 세계 핀테크 인공지능(AI) 시장은 2024년 440억 달러 규모이며, 예측 기간 동안 4.9%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장하여 2030년에는 586억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
인공지능(AI)은 다양한 금융 서비스의 효율성, 개인화, 보안을 강화함으로써 핀테크 산업에 혁명을 일으키고 있으며, AI 기반 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 신속하게 분석하여 더 나은 위험 평가, 사기 탐지, 신용 점수화 및 신용 평가 프로세스를 가능하게 하고 있습니다. 프로세스를 가능하게 합니다. 고객 서비스 분야에서는 AI 기반 챗봇과 가상 비서가 24시간 365일 지원을 제공함으로써 금융기관의 사용자 경험을 개선하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 또한, AI 알고리즘은 시장 데이터의 패턴과 추세를 파악하여 거래 전략을 최적화하고 투자 결정과 포트폴리오 관리를 강화합니다.
공인 부정 검사자 협회(ACFE)와 분석의 선구자 SAS가 실시한 새로운 여론 조사에 따르면, 지난해 전 세계적으로 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 이용한 부정행위 탐지가 증가했다고 합니다.
더 깊은 고객 인사이트와 개인화
AI는 방대한 고객 데이터를 분석하여 고객의 금융 행동, 선호도, 위험 프로파일을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 핀테크 기관은 금융 상품과 서비스를 개인화하고, 맞춤형 제안을 통해 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 위험 허용 범위에 맞는 투자 조언이나 개인별 재무 상황을 고려한 대출 옵션을 제공받는 것을 상상해 보시기 바랍니다.
알고리즘에 의한 의사 결정의 편향성
AI 알고리즘은 학습된 데이터에 존재하는 편견을 영속화할 수 있습니다. 이는 차별적인 대출 관행, 불공정한 위험 평가 또는 금융 서비스에서 특정 계층을 배제하는 결과를 초래할 수 있습니다. 시장 성장을 저해하는 AI 기반 의사결정의 편향성을 줄이기 위해서는 신중한 데이터 선택, 편향성 감지 기술, 지속적인 모니터링이 필수적입니다.
효율성 및 수익성 향상
AI는 대출 처리, 사기 탐지, 고객 서비스 문의 등 기존에는 사람이 처리하던 번거로운 업무를 자동화합니다. 이를 통해 업무의 효율성을 높이고 수작업으로 인한 실수를 줄여 인적 자본을 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다. 효율성 향상은 핀테크 기업의 비용 절감과 잠재적 이익 증가로 이어집니다. 이를 통해 핀테크 기업은 부정거래를 실시간으로 감지하고, 재정적 손실을 방지하고, 더 많은 정보에 기반한 신용 평가를 할 수 있습니다.
설명가능성과 투명성 결여
금융기관은 신용 평가, 투자 전략, 사기 탐지 등 중요한 의사결정을 AI에 의존하고 있습니다. 그러나 AI 모델 특유의 복잡성으로 인해 의사결정의 근거가 고객, 규제 당국, 심지어 내부 감사인을 포함한 이해관계자가 쉽게 이해하거나 설명할 수 없는 블랙박스화된 프로세스가 종종 발생합니다. 이러한 불투명성은 여러 가지 부작용을 초래할 수 있습니다.
COVID-19의 영향
코로나19의 발생은 많은 소매업체들이 계속해서 문제에 직면하면서 시장 성장에 영향을 미쳤습니다. 많은 가맹점은 잠재적 성장을 위해 POS(Point of Sale) 대출의 대안을 도입했습니다. 가맹점은 현재 데이터를 은행 계좌처럼 인수에 활용하고 있습니다. 또한 이들 기업은 AI 기반 모델을 사용하여 거래 및 상품 구매를 기반으로 한 소비자 행동에 접근하고 있습니다.
예측 기간 동안 서비스 분야가 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상됩니다.
매니지드 서비스는 핀테크의 AI 지원 앱을 관리하는 데 도움이 되기 때문에 급격한 성장이 예상되며, 예측 기간 동안 가장 큰 서비스 분야가 될 것으로 예상됩니다. 핀테크 스타트업들은 AI를 활용하여 전문적인 서비스를 제공하고 있으며, 이는 이 분야의 발전을 촉진할 것으로 예상됩니다. 불충분한 고객 서비스나 잘못된 조언은 고객 손실로 이어질 수 있습니다. 가상 비서나 챗봇은 실시간으로 소비자의 계좌에 접속하여 개인화된 제안을 제공하고 저축 관리를 도와줄 수 있습니다. 전문 서비스는 핀테크를 통해 24시간 365일 소비자 맞춤형 지원을 제공하는 동시에 잘못된 조언, 오류, 잘못된 고객 서비스 가능성을 줄일 수 있습니다.
예측 기간 동안 리스크 관리 분야는 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예상됩니다.
AI 알고리즘이 민감한 금융 데이터를 다루고 의사결정 과정을 자동화하는 만큼, 잠재적인 리스크를 줄이고 규제 준수를 보장하기 위해서는 효과적인 리스크 관리 관행이 필수적입니다. 또한, 금융권에서 AI 활용을 둘러싼 규제적 규제를 면밀히 검토하기 위해서는 개인정보보호법(GDPR(EU 개인정보보호규정)(EU 개인정보보호규정) 등) 및 금융규제(바젤III 등)를 준수해야 하며, 투명한 AI 알고리즘과 책임감 있는 리스크 관리 프레임워크가 필요하며, 이는 시장 성장을 가속하고 있습니다.
북미는 저명한 AI 소프트웨어 및 시스템 공급업체, 금융기관의 AI 프로젝트에 대한 복합적인 투자, 핀테크 솔루션에 대한 AI 채택이 많아 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 지역은 향후 몇 년동안 이 분야에서 큰 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 또한, 북미는 많은 AI 핀테크 기업의 비즈니스 거점이 되고 있으며, 사이드트레이드(Sidetrade)와 같은 기업들은 북미 사업을 캘거리로 이전하여 시장 성장을 주도하고 있습니다.
아태지역은 정부의 지원책과 국내 기업의 급속한 확대로 인해 핀테크 비즈니스에서 AI 발전을 위한 많은 기회를 창출하고 있어 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 유지할 것으로 예상됩니다. 또한, 주요 기업들이 사업 전략의 일환으로 이 지역의 새로운 시장에 투자하고 있어 시장 성장에 박차를 가하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Artificial Intelligence (AI) in Fintech Market is accounted for $44.0 billion in 2024 and is expected to reach $58.6 billion by 2030 growing at a CAGR of 4.9% during the forecast period. Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing the Fintech industry by enhancing efficiency, personalization, and security across various financial services. AI-powered algorithms analyze vast amounts of data swiftly, enabling better risk assessment, fraud detection, and credit scoring processes. In customer service, AI-driven chatbots and virtual assistant's offer 24/7 support, improving user experience and reducing operational costs for financial institutions. AI algorithms also optimize trading strategies by identifying patterns and trends in market data, thereby enhancing investment decisions and portfolio management.
According to a new poll conducted by Certified Fraud Examiners (ACFE) and analytics pioneer SAS, the use of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) for fraud detection increased internationally last year.
Deeper customer insights and personalization
AI can analyze vast amounts of customer data to understand their financial behavior, preferences, and risk profiles. This enables Fintech institutions to personalize financial products and services, offer targeted recommendations, and improve customer satisfaction. Imagine receiving investment advice tailored to your risk tolerance or loan options that consider your unique financial situation.
Bias in algorithmic decisions
AI algorithms can perpetuate biases present in the data they are trained on. This can lead to discriminatory lending practices, unfair risk assessments, or exclusion of certain demographics from financial services. Careful data selection, bias detection techniques, and ongoing monitoring are essential to mitigate bias in AI-driven decisions hampering the growth of the market.
Enhanced efficiency and profitability
AI automates tedious tasks traditionally handled by human employees, such as loan processing, fraud detection, and customer service inquiries. This streamlines operations, reduces manual errors, and frees up human capital to focus on more strategic initiatives. Improved efficiency translates to cost savings and potentially higher profits for Fintech companies. This empowers Fintech companies to detect fraudulent transactions in real-time, prevent financial losses, and make more informed creditworthiness assessments.
Lack of explainability and transparency
Financial institutions rely on AI for critical decisions such as credit scoring, investment strategies, and fraud detection. However, the inherent complexity of AI models often results in black-box processes where the rationale behind decisions is not easily understandable or explainable to stakeholders, including customers, regulators, and even internal auditors. This opacity can lead to several adverse effects.
Covid-19 Impact
The outbreak of COVID 19 affected the market growth as many retailers continue to face problems. Many merchants implemented point of sale financing alternatives for potential growth. Merchants are using current data like a bank account for underwriting. Still, these players are also using AI-based models to access consumer behavior based on the transaction made or by their product purchase.
The services segment is expected to be the largest during the forecast period
The services is expected to be the largest during the forecast period as the managed service is likely to grow quickly owing to its help in administering AI-enabled apps in fintech. Fintech startups are using AI to provide professional services expected to drive the development of the segment. Poor customer service or incorrect advice might result in customer loss. Virtual assistants and chatbots can access consumers' accounts in real-time, provide personalized recommendations, and aid them in managing their savings. Professional services would assist fintech in providing tailored 24/7 support to their consumers while decreasing the likelihood of incorrect advice, errors, or bad customer service.
The risk management segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
The risk management segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period as AI algorithms handle sensitive financial data and automate decision-making processes, effective risk management practices are essential to mitigate potential risks and ensure regulatory compliance. Moreover, regulatory scrutiny around AI usage in finance requires adherence to data privacy laws (like GDPR) and financial regulations (like Basel III), necessitating transparent AI algorithms and accountable risk management frameworks which encourage the growth of the market.
North America is projected to hold the largest market share during the forecast period due to prominent AI software and systems suppliers, combined investment by financial institutions into AI projects, and the adoption of most AI in Fintech solutions. The region is expected to experience significant growth in this area in the coming years. Additionally, North America serves as the business hub for many AI Fintech firms, with companies like Sidetrade choosing to locate their North American operations in Calgary which drives the market growth.
Asia Pacific is projected to hold the highest CAGR over the forecast period owing the quick expansion of domestic firms with supportive government measures creates numerous opportunities for the advancement of AI in the fintech business. Furthermore, prominent players invest in the region's new markets as part of their business strategy, adding to regional market growth.
Key players in the market
Some of the key players in Artificial Intelligence (AI) in Fintech market include Active.Ai, Amazon Web Services Inc., Betterment Holdings, ComplyAdvantage.com, Data Minr Inc., IBM Corporation, Intel Corporation, IPsoft Inc., Microsoft Corporation, Narrative Science, Next IT Corporation, Onfido, Pefin Holdings LLC, Ripple Labs Inc., Sift Science Inc., TIBCO Software, Trifacta Software Inc., WealthFront Inc. and Zeitgold
In June 2024, Intel Gaudi Enables a Lower Cost Alternative for AI Compute and GenAI. Community-based software simplifies generative AI (GenAI) development and industry-standard Ethernet networking enables flexible scaling of AI systems.
In February 2024, Indian startup Sarvam AI collaborates with Microsoft to bring its Indic voice large language model (LLM) to Azure. The collaboration aims to enable Sarvam AI to leverage Azure AI and Azure Infrastructure to build and deploy their voice LLM stack