IA en análisis de participación y tamaño del mercado de tecnología financiera tendencias y pronósticos de crecimiento (2024-2029)

El informe cubre las estadísticas de las empresas de Fintech AI y está segmentado por tipo (solución y servicios), implementación (en la nube y local), aplicación (chatbots, calificación crediticia, gestión cuantitativa y de activos, y detección de fraude) y geografía (América del Norte, Europa, Asia-Pacífico y Resto del Mundo). Los tamaños de mercado y las previsiones se proporcionan en términos de valor (miles de millones de dólares) para todos los segmentos anteriores.

Tamaño del mercado de IA en Fintech

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Resumen del mercado de IA en Fintech
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Período de Estudio 2019 - 2029
Volumen del mercado (2024) USD 44.08 mil millones de dólares
Volumen del mercado (2029) USD 50.87 mil millones de dólares
CAGR(2024 - 2029) 2.91 %
Mercado de Crecimiento Más Rápido Asia-Pacífico
Mercado Más Grande América del norte

Principales actores

IA en el mercado Fintech

*Nota aclaratoria: los principales jugadores no se ordenaron de un modo en especial

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IA en el análisis del mercado Fintech

El tamaño del mercado de IA en Fintech se estima en 44,08 mil millones de dólares en 2024, y se espera que alcance los 50,87 mil millones de dólares en 2029, creciendo a una tasa compuesta anual del 2,91% durante el período previsto (2024-2029).

El brote de la pandemia de COVID-19 ha acelerado el cambio en la forma en que las personas interactúan con los servicios financieros. Las empresas de tecnología financiera centradas en los pagos y la riqueza se han centrado en reforzar su infraestructura existente invirtiendo en nuevos recursos o ampliando la capacidad para resistir la tensión que sufren sus sistemas debido a mayores volúmenes de transacciones. Aunque parecía un desafío para las empresas de tecnología financiera, tales acciones han generado una necesidad significativa de soluciones de inteligencia artificial, ya que estas empresas dependen de los volúmenes de transacciones para obtener ingresos. Se espera que estos factores encabecen la demanda de soluciones de inteligencia artificial en el mercado fintech.

  • Las empresas financieras han sido las primeras en adoptar la computadora central y la base de datos relacional. Esperaron ansiosamente el siguiente nivel de potencia computacional. La Inteligencia Artificial (IA) mejora los resultados aplicando métodos derivados de aspectos de la inteligencia humana a una escala más amplia. La carrera armamentista computacional de los últimos años ha revolucionado a las empresas de tecnología financiera. Tecnologías como el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, las redes neuronales, el análisis de big data, los algoritmos evolutivos y mucho más han permitido a las computadoras procesar conjuntos de datos enormes, variados, diversos y profundos como nunca antes.
  • Además, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han beneficiado a los bancos y las fintech, ya que pueden procesar grandes cantidades de información sobre los clientes. Estos datos e información luego se comparan para obtener resultados sobre los servicios/productos oportunos que los clientes desean, lo que ha ayudado, esencialmente, a desarrollar las relaciones con los clientes.
  • Además, el aprendizaje automático se está adoptando a un ritmo sin precedentes, específicamente para crear modelos de propensión. Los bancos y las compañías de seguros están introduciendo soluciones basadas en aprendizaje automático para aplicaciones web y móviles. Esto ha mejorado aún más el marketing objetivo en tiempo real al predecir la propensión al producto de los clientes en función de datos de comportamiento en tiempo real.
  • Varios actores del mercado están estableciendo un nicho al ofrecer explícitamente soluciones, como AI Chatbots para banca. Por ejemplo, en junio de 2021, Talisma y Active.Ai se asociaron para permitir una mejor experiencia del cliente en BFSI utilizando Chatbot con conversación habilitada para IA.
  • Además, varias compañías de tarjetas de crédito implementan análisis predictivos en sus flujos de trabajo de detección de fraude existentes para reducir los falsos positivos. El mercado estudiado gana terreno aún más con varios actores que ofrecen soluciones de detección de fraude y antilavado de dinero (AML) basadas en inteligencia artificial para compañías de tarjetas de crédito y otras instituciones financieras.
  • Por ejemplo, en junio de 2022, Lucinity, un desarrollador de software contra el lavado de dinero (AML) impulsado por inteligencia artificial, se asoció con la empresa de gestión de fraude SEON para incluir capacidades de prevención de fraude en tiempo real en el software de cumplimiento AML. La solución de prevención de fraude de SEON estará disponible a través de la plataforma de Lucinity, brindando a los clientes servicios de riesgo de cumplimiento, desde monitoreo de transacciones hasta detección y prevención de fraude en tiempo real.
  • Además, la infraestructura preparada para la IA debe ser capaz de realizar una gestión eficiente de los datos, tener suficiente potencia de procesamiento, ser ágil, flexible y escalable, y tener la capacidad de acomodar diferentes volúmenes de datos. Por lo tanto, sería más difícil para las pequeñas empresas fintech reunir los elementos de hardware y software necesarios para respaldar la IA. Además, a medida que se expande la democratización de la IA y las aplicaciones de aprendizaje profundo, no sólo para los gigantes tecnológicos sino que ahora es viable para las pequeñas y medianas empresas. La demanda de profesionales de IA para hacer el trabajo también se ha disparado, y la escasez de recursos capacitados es el principal desafío para la IA en fintech.

IA en las tendencias del mercado Fintech

Se espera que la detección de fraude sea testigo de un crecimiento significativo

  • La inteligencia artificial puede ayudar a identificar formas rápidas y efectivas de detectar fraudes y malas prácticas financieras. Permiten que las máquinas procesen enormes conjuntos de datos con precisión, algo con lo que a veces la gente tiene dificultades. El uso de inteligencia artificial para la detección de fraudes tiene varias ventajas. La capacidad de calcular rápidamente es un beneficio bien conocido de la IA y el aprendizaje automático. Crea una comprensión de los hábitos de uso de la aplicación de un usuario, como métodos de transacción, pagos, etc., lo que le permite detectar anomalías en tiempo real. Reduce los falsos positivos y permite a los especialistas centrarse en cuestiones más complejas porque es más eficiente que las técnicas manuales.
  • Según una nueva encuesta realizada por Certified Fraud Examiners (ACFE) y el pionero en análisis SAS, el uso de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) para la detección de fraude aumentó a nivel internacional el año pasado. Según la encuesta, el 13% de las organizaciones emplean inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para detectar y disuadir el fraude, y otro 25% planea hacerlo en los próximos uno o dos años, lo que representa aproximadamente un crecimiento del 200%. Según la encuesta, los examinadores de fraude identificaron este y otros desarrollos tecnológicos antifraude en una industria intersectorial que se están extendiendo ampliamente.
  • Además, el Banco de la Reserva de la India (RBI) informó alrededor de 9.103 incidentes de fraude bancario en toda la India en el año fiscal 2022. Esta cifra aumentó con respecto al año anterior, invirtiendo la tendencia de la última década. El valor total de las estafas bancarias cayó de 1,38 billones de rupias a 604 mil millones de rupias. Un aumento tan elevado en los casos de fraude bancario permitiría a los actores del mercado de la IA desarrollar nuevas soluciones o herramientas para satisfacer una amplia gama de necesidades del cliente.
  • Los actores del mercado están colaborando para brindar un mejor servicio a sus clientes. Por ejemplo, en febrero de 2023, Mastercard se asoció con Network International, el principal proveedor de comercio digital de Oriente Medio y África, para abordar el fraude, los rechazos y las devoluciones de cargo a fin de minimizar los costos y el riesgo para los adquirentes. A través de la colaboración, Network implementará la tecnología de Inteligencia Artificial (IA) Brighterion de Mastercard en toda la región, brindando a los adquirentes y empresas detección de fraude en transacciones y monitoreo de comerciantes.
  • Además, en marzo de 2022, Shift Technology, un proveedor de soluciones de optimización y automatización de decisiones impulsadas por IA para la industria de seguros global, y Duck Creek Technologies, un proveedor global de soluciones tecnológicas para la industria de seguros generales, anunciaron una asociación de soluciones para traer Capacidades de detección de fraude habilitadas por IA que se comercializarán en 2022. Una vez completamente integrados, los usuarios de Duck Creek Claims recibirán alertas de fraude en tiempo real directamente en su sistema de software de gestión de reclamos.
IA en el mercado de tecnología financiera casos de fraude bancario, en cifras, India, años fiscales 2016 - años 2022

América del Norte representa la mayor cuota de mercado

  • Se espera que América del Norte domine el mercado de IA en Fintech debido a los destacados proveedores de sistemas y software de IA, la inversión combinada de instituciones financieras en proyectos de IA y la adopción de la mayoría de las soluciones de IA en Fintech. Se espera que la región experimente un crecimiento significativo en esta área en los próximos años. Además, América del Norte sirve como centro de negocios para muchas empresas de AI Fintech, y empresas como Sidetrade eligen ubicar sus operaciones en América del Norte en Calgary.
  • Iniciativas e inversiones gubernamentales hacia la IA. impulsaría el mercado, por ejemplo. En el año fiscal 2022, el gobierno estadounidense gastó 3.300 millones de dólares en contratos de inteligencia artificial (IA), según datos de un estudio reciente de la Universidad de Stanford. El gasto de las agencias del gobierno federal en tecnología aumentó en más de 600 millones de dólares al año, desde 2.700 millones de dólares en 2021, y los segmentos de ciencia de decisiones, visión por computadora y autonomía recibieron la mayor parte de la inversión. Desde 2017, cuando el gobierno de Estados Unidos gastó 1.300 millones de dólares en tecnología artificial, el gasto total en contratos de IA se ha multiplicado por más de 2,5.
  • Los actores del mercado están colaborando para brindar un mejor servicio al cliente de la región. Por ejemplo, en agosto de 2022, Zest AI, ganadora del premio CUSO del año de NACUSO y actor en la mejora del acceso al crédito a través de una mejor puntuación, anunció una asociación con Equifax, Inc., una empresa mundial de datos, análisis y tecnología. La colaboración permitirá a las cooperativas de crédito que utilizan la tecnología de suscripción de Zest AI analizar más datos obtenidos por Equifax para aceptar más solicitudes con mejor velocidad, particularmente aquellas que tradicionalmente no han estado bancarizadas. Esta es la primera gran relación de distribución de Zest AI con una Agencia Nacional de Informes del Consumidor.
  • Las soluciones de algunas empresas ayudan a las empresas a hacer crecer la banca minorista con software de última generación, detectar y combatir el fraude financiero y mejorar las relaciones con los clientes con soluciones multicanal de experiencia del cliente. Por ejemplo, en abril de 2022, Versapay, un actor en Cuentas por Cobrar Colaborativas, dijo hoy que había finalizado la adquisición de DadeSystems, una startup fintech con sede en Estados Unidos. Como resultado de la adquisición, la gama de soluciones de automatización de cuentas por cobrar (AR) de Versapay se ha ampliado, al igual que sus capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático. También amplía la presencia de Versapay en el mercado empresarial y mediano, al tiempo que agrega habilidades críticas a su creciente personal.
  • Los bancos de la región han comenzado a utilizar la tecnología blockchain para registrar datos y combatir el fraude. Blockchain registra los detalles de cada transacción, lo que facilita la detección de intentos de piratas informáticos. Esta tecnología permite pagos en todo el mundo y permite transacciones rápidas con bajas comisiones. La tecnología de contabilidad distribuida (DLT) de Blockchain ayuda a registrar y compartir datos entre diferentes tiendas y una red distribuida. Además, los métodos criptográficos y algorítmicos sincronizan datos en toda la red financiera. Este es un paso importante ya que los datos de las transacciones se pueden almacenar en diferentes ubicaciones. Allana el camino para la interoperabilidad de blockchain y el intercambio de datos entre industrias.
IA en el mercado Fintech tasa de crecimiento por región

Descripción general de la IA en la industria Fintech

La IA en el mercado Fintech se está fragmentando debido a la existencia de muchos actores globales. Se espera que en breve se produzcan diversas adquisiciones y colaboraciones de grandes empresas, centradas en la innovación. Algunos actores importantes en el mercado incluyen IBM Corporation, Intel Corporation, Narrative Science y Microsoft Corporation.

En febrero de 2023, Baiduri Bank en Brunei eligió la fintech de software como servicio (SaaS) Finbots.ai, con sede en Singapur, para modernizar su gestión del riesgo crediticio con inteligencia artificial (IA). Según Finbots.ai, su solución de modelado crediticio de IA, creditX, permitirá a Baiduri Bank diseñar e implementar tarjetas de puntuación crediticia de alta calidad en una fracción del tiempo y el costo. Esto minimizará el riesgo crediticio, aumentará la eficiencia y agilidad para el comercio minorista y las pequeñas y medianas organizaciones (PYME), además de acelerar la campaña de inclusión financiera del banco para el mercado crediticio desatendido.

En febrero de 2023, Scotiabank introdujo una nueva herramienta, Scotia Smart Investor, para brindar a los clientes un mayor control de los activos. El prestamista canadiense presentó el nuevo dispositivo a través de Assistance+, que combina recomendaciones basadas en inteligencia artificial con asistencia personalizada en tiempo real. Scotia Smart Investor fue creado por Scotia Securities, el operador de fondos mutuos vinculado de Scotiabank. La herramienta, que incluye un motor de asesoramiento basado en inteligencia artificial, ayudará a los usuarios a diseñar, planificar, monitorear y actualizar objetivos financieros.

IA en los líderes del mercado Fintech

  1. IBM Corporation

  2. Intel Corporation

  3. ComplyAdvantage.com

  4. Narrative Science​

  5. Amazon Web Services, Inc.​

*Nota aclaratoria: los principales jugadores no se ordenaron de un modo en especial

IA en la concentración del mercado Fintech
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IA en las noticias del mercado Fintech

  • Marzo de 2023 CSI, un proveedor de soluciones fintech y regtech de extremo a extremo, se asoció con Hawk AI, una tecnología global contra el lavado de dinero (AML) y prevención de fraude para bancos y procesadores de pagos, para ofrecer sus últimos productos, WatchDOG Fraud y WatchDOG AML. Los modelos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) de los productos permiten una supervisión automatizada de múltiples capas que monitorea, detecta e informa actividades fraudulentas o sospechosas en tiempo real. WatchDOG Fraud detecta tendencias fraudulentas en todos los canales y tipos de pago al monitorear el comportamiento de las transacciones.
  • Enero de 2023 Inscribe recaudó 25 millones de dólares para luchar contra el fraude financiero con inteligencia artificial. Inscribe analiza, clasifica y compara datos de documentos de incorporación financiera, enfatizando cualquier inconsistencia entre los documentos proporcionados y los documentos recuperados mediante su detección de fraude impulsada por IA. Los perfiles de riesgo de clientes individuales, que incluyen instantáneas de transacciones y extractos bancarios, se generan automáticamente utilizando detalles de documentos como nombres, direcciones y transacciones de extractos bancarios.

Informe de mercado de IA en Fintech índice

  1. 1. INTRODUCCIÓN

    1. 1.1 Supuestos de estudio y definición de mercado

      1. 1.2 Alcance del estudio

      2. 2. METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN

        1. 3. RESUMEN EJECUTIVO

          1. 4. PERSPECTIVAS DEL MERCADO

            1. 4.1 Visión general del mercado

              1. 4.2 Atractivo de la industria: análisis de las cinco fuerzas de Porter

                1. 4.2.1 El poder de negociacion de los proveedores

                  1. 4.2.2 El poder de negociación de los compradores

                    1. 4.2.3 Amenaza de nuevos participantes

                      1. 4.2.4 Amenaza de sustitutos

                        1. 4.2.5 La intensidad de la rivalidad competitiva

                        2. 4.3 Usos emergentes de la IA en la tecnología financiera

                          1. 4.4 Instantánea de la tecnología

                            1. 4.5 Impacto del COVID-19 en el mercado

                            2. 5. DINÁMICA DEL MERCADO

                              1. 5.1 Indicadores de mercado

                                1. 5.1.1 Creciente demanda de automatización de procesos entre las organizaciones financieras

                                  1. 5.1.2 Aumento de la disponibilidad de fuentes de datos

                                  2. 5.2 Restricciones del mercado

                                    1. 5.2.1 Necesidad de mano de obra calificada

                                  3. 6. SEGMENTACIÓN DE MERCADO

                                    1. 6.1 Por tipo

                                      1. 6.1.1 Soluciones

                                        1. 6.1.2 Servicios

                                        2. 6.2 Por implementación

                                          1. 6.2.1 Nube

                                            1. 6.2.2 En la premisa

                                            2. 6.3 Por aplicación

                                              1. 6.3.1 Chatbots

                                                1. 6.3.2 Puntuacion de credito

                                                  1. 6.3.3 Gestión cuantitativa y de activos

                                                    1. 6.3.4 Detección de fraude

                                                      1. 6.3.5 Otras aplicaciones

                                                      2. 6.4 Por geografía

                                                        1. 6.4.1 América del norte

                                                          1. 6.4.2 Europa

                                                            1. 6.4.3 Asia Pacífico

                                                              1. 6.4.4 Resto del mundo

                                                            2. 7. PANORAMA COMPETITIVO

                                                              1. 7.1 Perfiles de empresa

                                                                1. 7.1.1 IBM Corporation

                                                                  1. 7.1.2 Intel Corporation

                                                                    1. 7.1.3 ComplyAdvantage.com

                                                                      1. 7.1.4 Narrative Science

                                                                        1. 7.1.5 Amazon Web Services Inc.

                                                                          1. 7.1.6 IPsoft Inc.

                                                                            1. 7.1.7 Next IT Corporation

                                                                              1. 7.1.8 Microsoft Corporation

                                                                                1. 7.1.9 Onfido

                                                                                  1. 7.1.10 Ripple Labs Inc.

                                                                                    1. 7.1.11 Active.Ai

                                                                                      1. 7.1.12 TIBCO Software (Alpine Data Labs)

                                                                                        1. 7.1.13 Trifacta Software Inc.

                                                                                          1. 7.1.14 Data Minr Inc.

                                                                                            1. 7.1.15 Zeitgold

                                                                                              1. 7.1.16 Sift Science Inc.

                                                                                                1. 7.1.17 Pefin Holdings LLC

                                                                                                  1. 7.1.18 Betterment Holdings

                                                                                                    1. 7.1.19 WealthFront Inc.

                                                                                                  2. 8. ANÁLISIS DE INVERSIONES

                                                                                                    1. 9. FUTURO DEL MERCADO

                                                                                                      **Sujeto a disponibilidad
                                                                                                      bookmark Puedes comprar partes de este informe. Consulta los precios para secciones específicas
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                                                                                                      IA en la segmentación de la industria Fintech

                                                                                                      El análisis de datos mediante herramientas de minería de datos de IA ayuda a las organizaciones FinTech a recopilar numerosos ángulos de información y conduce a silos de datos. La IA y el ML ayudan a las organizaciones a recopilar numerosas facetas de datos y a ingerir, analizar, limpiar y archivar los datos al revelar información útil.

                                                                                                      La IA en el mercado Fintech está segmentada por tipo (solución y servicios), implementación (en la nube y local), aplicación (chatbots, calificación crediticia, gestión cuantitativa y de activos, y detección de fraude) y geografía (América del Norte, Europa, Asia). -Pacífico y Resto del Mundo). Los tamaños de mercado y las previsiones se proporcionan en términos de valor (miles de millones de dólares) para todos los segmentos anteriores.

                                                                                                      Por tipo
                                                                                                      Soluciones
                                                                                                      Servicios
                                                                                                      Por implementación
                                                                                                      Nube
                                                                                                      En la premisa
                                                                                                      Por aplicación
                                                                                                      Chatbots
                                                                                                      Puntuacion de credito
                                                                                                      Gestión cuantitativa y de activos
                                                                                                      Detección de fraude
                                                                                                      Otras aplicaciones
                                                                                                      Por geografía
                                                                                                      América del norte
                                                                                                      Europa
                                                                                                      Asia Pacífico
                                                                                                      Resto del mundo

                                                                                                      Preguntas frecuentes sobre la investigación de mercado sobre IA en Fintech

                                                                                                      Se espera que el tamaño del mercado de IA en Fintech alcance los 44.080 millones de dólares en 2024 y crezca a una tasa compuesta anual del 2,91% hasta alcanzar los 50.870 millones de dólares en 2029.

                                                                                                      En 2024, se espera que el tamaño del mercado de IA en Fintech alcance los 44.080 millones de dólares.

                                                                                                      IBM Corporation, Intel Corporation, ComplyAdvantage.com, Narrative Science​, Amazon Web Services, Inc.​ son las principales empresas que operan en IA en el mercado Fintech.

                                                                                                      Se estima que Asia-Pacífico crecerá a la CAGR más alta durante el período previsto (2024-2029).

                                                                                                      En 2024, América del Norte representará la mayor cuota de mercado de IA en el mercado Fintech.

                                                                                                      En 2023, el tamaño del mercado de IA en Fintech se estimó en 42.830 millones de dólares. El informe cubre el tamaño histórico del mercado de IA en Fintech para los años 2019, 2020, 2021, 2022 y 2023. El informe también pronostica el tamaño del mercado de IA en Fintech para los años 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 y 2029.

                                                                                                      Informe de la industria AI en Fintech

                                                                                                      Estadísticas para la participación de mercado, el tamaño y la tasa de crecimiento de ingresos de IA en Fintech en 2024, creadas por Mordor Intelligence™ Industry Reports. El análisis de IA en Fintech incluye una perspectiva de previsión del mercado hasta 2029 y una descripción histórica. Obtenga una muestra de este análisis de la industria como descarga gratuita del informe en PDF.

                                                                                                      close-icon
                                                                                                      80% de nuestros clientes buscan informes hechos a la medida. ¿Cómo quieres que adaptemos el tuyo?

                                                                                                      Por favor ingrese un ID de correo electrónico válido

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