세계의 은행 업계 데이터 분석 시장은 2025년 132억 9,000만 달러에서 2031년까지 387억 4,000만 달러로 크게 확대되어 CAGR 19.52%를 달성할 것으로 예측됩니다.
금융 기록에 대한 체계적인 계산적 검증으로 정의되는 데이터 분석은 은행이 전략적 의사결정을 유도하는 패턴, 상관관계, 추세를 파악할 수 있게 해줍니다. 이 시장은 주로 강력한 리스크 관리 프레임워크에 대한 긴급한 필요성과 개인화된 고객 경험에 대한 수요 증가에 의해 주도되고 있으며, 금융기관이 방대한 양의 거래 정보를 신속하게 처리해야 한다는 점이 주요 요인으로 작용하고 있습니다. 또한, 엄격한 규제 준수 의무로 인해 금융기관은 투명성을 보장하고 금융 범죄를 예방하기 위해 정밀한 분석 조치를 시행할 수밖에 없었고, 이는 업계 전반의 보급을 촉진하는 근본적인 원동력이 되고 있습니다.
| 시장 개요 | |
|---|---|
| 예측 기간 | 2027-2031년 |
| 시장 규모 : 2025년 | 132억 9,000만 달러 |
| 시장 규모 : 2031년 | 387억 4,000만 달러 |
| CAGR : 2026-2031년 | 19.52% |
| 가장 빠르게 성장하는 부문 | 클라우드 |
| 최대 시장 | 북미 |
이러한 성장 요인에도 불구하고 시장 확대를 가로막는 가장 큰 문제는 최신 분석 도구와 단편화된 레거시 IT 인프라를 통합하기 어렵고, 이로 인해 데이터 사일로화 및 거버넌스 문제가 발생하는 경우가 많다는 점입니다. 이러한 운영상의 단절은 업계가 데이터 프로토콜을 공식화하는 데 어려움을 겪고 있는 것에서도 알 수 있습니다. 미국은행협회(ABA)에 따르면, 2024년 은행 마케팅 담당자의 71%가 자신의 기관에 문서화된 고객 데이터 전략이 부족하다고 보고했습니다. 이러한 전략적 계획의 부재는 은행이 데이터 자산을 충분히 활용하지 못하도록 방해하고 있으며, 결과적으로 세계 분석 시장 전체의 성숙도를 늦추고 있습니다.
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 통합은 금융기관이 사후 분석에서 예측 인텔리전스로의 전환을 가능하게 하는 주요 원동력이 되고 있습니다. 은행은 이러한 기술을 활용하여 비정형화된 데이터세트를 처리함으로써 자동화된 신용점수와 알고리즘에 기반한 상품 추천을 실현하고 있습니다. 엔비디아가 2024년 2월 발표한 '금융 서비스 분야의 AI 현황: 2024년 동향' 보고서에 따르면, 금융 서비스 기업의 91%가 혁신과 비즈니스 연속성 강화를 위해 AI를 평가 또는 도입하고 있다고 답했습니다. 이러한 광범위한 통합을 위해서는 복잡한 모델을 처리할 수 있는 강력한 분석 플랫폼이 필수적이며, 금융기관이 데이터 기반 선견지명을 통해 경쟁 우위를 유지하려는 움직임이 시장 성장을 촉진하고 있습니다.
동시에 실시간 부정행위 탐지에 대한 수요가 증가함에 따라 은행은 밀리초 단위의 이상 징후를 식별할 수 있는 최신 분석 솔루션을 도입해야 하는 상황입니다. 거래량이 증가함에 따라 기존의 룰 기반 시스템으로는 진화하는 사이버 위협에 대응할 수 없어 행동 분석과 패턴 인식의 활용이 필수적입니다. 이러한 조치의 효과는 수치화할 수 있습니다. 2024년 3월 발표된 Visa의 '2024년 봄철 위협 보고서'에 따르면, 이 회사의 분석 능력으로 전년도 400억 달러 상당의 부정 거래를 차단했습니다. 이러한 보안 조치와 광범위한 디지털 인프라를 뒷받침하기 위해 막대한 자본이 투입되고 있으며, JP모건 체이스는 2024년까지 약 170억 달러를 기술 분야에 투자할 계획으로 데이터 중심 투자의 중요성을 강조하고 있습니다.
시장 확대를 가로막는 가장 큰 문제는 최신 분석 도구와 단편화된 레거시 IT 인프라의 통합이 어렵다는 점입니다. 이로 인해 대규모 데이터 사일로와 거버넌스 공백이 발생합니다. 금융기관은 종종 새로운 데이터 집약적 애플리케이션과 효율적으로 연동할 수 없는 노후화된 기간계 시스템에 의존하는 경우가 많으며, 고급 분석에 필요한 실시간 통합 데이터세트를 통합하는 것은 거의 불가능에 가깝습니다. 이러한 아키텍처상의 단절로 인해 은행은 리스크 모델링이나 고객별 타겟팅과 같은 핵심 기능에 필요한 거래 정보를 원활하게 확보할 수 없습니다. 결과적으로 일관된 데이터 환경을 구축하지 못하면 분석 이니셔티브의 확장성을 제한하고, 금융기관은 현대적 분석 솔루션이 약속하는 효율성과 속도를 저해하는 오류 발생 가능성이 높은 수작업 프로세스에 의존할 수 밖에 없습니다.
이러한 기술적 장벽은 디지털 전환 프로젝트에 따른 업무 리스크와 비용을 증가시켜 시장 성장을 직접적으로 저해하는 요인으로 작용합니다. 호환되지 않는 레거시 프레임워크에 고급 분석 기능을 구축하는 복잡성으로 인해 도입 기간이 길어지고 비용이 증가하여 금융기관이 필요한 업그레이드를 완전히 수행하지 못하고 있습니다. 주 은행 감독관 회의(CSBS)에 따르면, 2024년 지역 은행의 약 80%가 기술 도입과 비용을 조직의 주요 내부 리스크로 인식하고 있다고 합니다. 은행들이 혼란과 재정적 위험을 피하기 위해 이러한 중요한 기술 업데이트를 지연시킴으로써 전 세계 데이터 분석의 보급이 정체되어 시장이 잠재력을 충분히 발휘하지 못하고 있습니다.
오픈 뱅킹과 API 기반 데이터 생태계의 확장은 금융기관을 폐쇄적이고 독점적인 데이터 사일로에서 협력적이고 상호 운용 가능한 네트워크로 전환시킴으로써 시장을 근본적으로 재구성하고 있습니다. 이러한 추세에 따라 은행은 고객의 허가된 데이터를 제3자 제공업체와 안전하게 공유할 수 있게 되었으며, 전통적인 은행 인터페이스를 넘어 혁신적인 금융 상품과 효율적인 결제 서비스 개발을 촉진하고 있습니다. 이러한 생태계의 가속화는 효율성을 추구하는 상업적 조직에서 빠르게 확산되고 있다는 점에서 두드러지게 나타나고 있습니다. 마스터카드가 2024년 12월 발표한 백서 '오픈뱅킹: 신뢰의 필요성'에 따르면, B2B 응답자의 85%가 현재 금융 업무 강화를 위해 오픈뱅킹 솔루션을 이용하고 있다고 답했습니다. 이러한 높은 채택률은 데이터 유동성이 경쟁적 차별화를 촉진하는 플랫폼 기반 모델로의 시장 변화를 뒷받침합니다.
초개인화를 위한 생성형 AI의 통합은 은행이 데이터를 활용하는 방식에 있어 중요한 진화를 의미하며, 정적인 예측 점수를 넘어 역동적이고 상호 작용하는 고객 참여로 이동하고 있습니다. 사용자를 대략적인 부문으로 분류하는 기존 분석과 달리, 생성 모델은 개별 거래 내역과 행동의 뉘앙스를 분석하여 실시간으로 맞춤형 금융 조언과 인간과 같은 자동화된 대화를 구축합니다. 이러한 기술적 노력은 금융기관들이 AI가 업무 효율성과 고객 유지에 필수적이라는 인식이 확산되면서 더욱 강화되고 있습니다. NTT DATA가 2025년 2월 발표한 보고서 'AI 시대의 지능형 뱅킹'에 따르면, 은행 조직의 58%가 생성형 AI의 변혁적 잠재력을 완전히 수용하고 있다고 합니다. 이러한 광범위한 도입은 현대 소비자들이 원하는 맞춤형, 반응형 경험을 제공하기 위해 업계가 첨단 알고리즘을 활용하는 데 집중하고 있음을 보여줍니다.
The Global Data Analytics in Banking Market is projected to expand significantly, growing from USD 13.29 Billion in 2025 to USD 38.74 Billion by 2031, achieving a CAGR of 19.52%. Defined as the systematic computational examination of financial records, data analytics allows banks to identify patterns, correlations, and trends that guide strategic decision-making. The market is primarily fueled by the urgent necessity for robust risk management frameworks and the rising demand for personalized customer experiences, both of which require institutions to process massive volumes of transactional information rapidly. Furthermore, strict regulatory compliance mandates force financial institutions to implement precise analytical measures to ensure transparency and prevent financial crimes, serving as a fundamental catalyst for widespread industry adoption.
| Market Overview | |
|---|---|
| Forecast Period | 2027-2031 |
| Market Size 2025 | USD 13.29 Billion |
| Market Size 2031 | USD 38.74 Billion |
| CAGR 2026-2031 | 19.52% |
| Fastest Growing Segment | Cloud |
| Largest Market | North America |
Despite these growth drivers, a major challenge impeding market expansion is the difficulty of merging modern analytical tools with fragmented legacy IT infrastructures, often resulting in data silos and governance issues. This operational disconnect is highlighted by the industry's struggle to formalize data protocols; according to the American Bankers Association, in 2024, 71 percent of bank marketers reported that their institutions lacked a written or documented customer data strategy. Such gaps in strategic planning prevent banks from fully utilizing their data assets, thereby slowing the overall maturity of the global analytics market.
Market Driver
The integration of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) serves as a primary engine for the market, empowering institutions to shift from retrospective analysis to predictive intelligence. Banks leverage these technologies to process unstructured datasets, facilitating automated credit scoring and algorithmic product recommendations. This technological shift is evidenced by high adoption rates; according to NVIDIA's 'State of AI in Financial Services: 2024 Trends' report from February 2024, 91 percent of financial services companies were assessing or using AI to drive innovation and operational resilience. Such widespread integration necessitates robust analytics platforms capable of handling complex models, fueling market growth as financial entities strive to maintain competitive advantages through data-driven foresight.
Simultaneously, the escalating demand for real-time fraud detection compels banks to deploy modern analytical solutions capable of identifying anomalies within milliseconds. As transaction volumes rise, traditional rule-based systems are proving inadequate against evolving cyber threats, necessitating the use of behavioral analytics and pattern recognition. The effectiveness of these measures is quantifiable; according to Visa's 'Spring 2024 Threats Report' from March 2024, the company's analytics capabilities helped block $40 billion in fraudulent activity during the previous year. To support these security measures and broader digital infrastructure, massive capital is being directed toward technological fortification, with JPMorgan Chase allocating approximately $17 billion to technology in 2024, underscoring the critical role of data-centric investment.
Market Challenge
A significant challenge impeding market expansion is the difficulty of integrating modern analytical tools with fragmented legacy IT infrastructure, which creates substantial data silos and governance voids. Financial institutions often rely on aged core systems that cannot efficiently communicate with newer, data-intensive applications, making it nearly impossible to aggregate the real-time, unified datasets required for advanced analytics. This architectural disconnect prevents banks from seamlessly accessing the transactional information needed for critical functions such as risk modeling and personalized customer targeting. Consequently, the inability to establish a cohesive data environment limits the scalability of analytics initiatives, forcing institutions to rely on manual, error-prone processes that negate the efficiency and speed promised by modern analytical solutions.
This technical barrier directly hampers market growth by elevating the operational risk and expense associated with digital transformation projects. The complexity of layering sophisticated analytics on top of incompatible legacy frameworks often leads to prolonged implementation timelines and ballooning costs, deterring institutions from fully committing to necessary upgrades. According to the Conference of State Bank Supervisors, in 2024, nearly 80 percent of community bankers identified technology implementation and costs as a top internal risk to their organizations. As banks delay these critical technology updates to avoid disruption and financial exposure, the broader adoption of global data analytics stalls, preventing the market from reaching its full potential.
Market Trends
The expansion of open banking and API-driven data ecosystems is fundamentally reshaping the market by transitioning financial institutions from closed, proprietary data silos to collaborative, interoperable networks. This trend allows banks to securely share customer-permissioned data with third-party providers, fostering the development of innovative financial products and streamlined payment services that extend beyond traditional banking interfaces. The acceleration of this ecosystem is evident in the rapid uptake among commercial entities seeking efficiency; according to Mastercard's 'Open banking: The trust imperative' white paper from December 2024, 85 percent of B2B respondents reported currently using open banking solutions to enhance their financial operations. This high adoption rate underscores the market's shift toward platform-based models where data fluidity drives competitive differentiation.
The integration of generative AI for hyper-personalization represents a critical evolution in how banks utilize data, moving beyond static predictive scores to dynamic, conversational customer engagement. Unlike traditional analytics that categorize users into broad segments, generative models analyze individual transaction histories and behavioral nuances to construct bespoke financial advice and automated, human-like interactions in real time. This technological commitment is intensifying as institutions recognize the necessity of AI for operational excellence and customer retention; according to NTT DATA's 'Intelligent Banking in the Age of AI' report from February 2025, 58 percent of banking organizations have fully embraced the transformative potential of generative AI. Such widespread implementation highlights the sector's focus on leveraging advanced algorithms to deliver the tailored, responsive experiences modern consumers demand.
Report Scope
In this report, the Global Data Analytics in Banking Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global Data Analytics in Banking Market.
Global Data Analytics in Banking Market report with the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report: