Análisis de Big Data en el mercado bancario: crecimiento, tendencias y pronóstico (2022 - 2027)

El mercado de Big Data Analytics en la banca está segmentado por tipo de implementación (local, en la nube), aplicación (detección y gestión de fraudes, inteligencia operativa, análisis de clientes, análisis de redes sociales, gestión de comentarios) y región

Instantánea del mercado

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Study Period: 2018-2024
Base Year: 2021
Fastest Growing Market: Asia Pacific
Largest Market: North America

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Visión general del mercado

  • Los datos están impulsando la industria financiera moderna de muchas maneras. Las instituciones financieras están haciendo uso de Big Data de varias maneras, que van desde impulsar la ciberseguridad hasta cultivar la lealtad de los clientes, reducir la rotación de clientes y más, a través de ofertas personalizadas e innovadoras que dan forma a la banca moderna en una experiencia individualizada.
  • A medida que las empresas de servicios financieros se embarcan en un viaje para comprender mejor a los clientes y las preferencias de sus hogares, a fin de brindar servicios efectivos y diferenciados, se espera que la cantidad de datos crezca, la recopilación de datos se realizará con mayor frecuencia y se estima que la variedad de datos aumentará. volverse más complejo.
  • Varias fuentes de datos en la industria incluyen datos empresariales tradicionales de sistemas operativos relacionados con puntos de contacto con el cliente (como cajeros automáticos, unidades hipotecarias de tarjetas de crédito, medidas de volatilidad, etc.), pronósticos comerciales financieros de varias fuentes (datos regulatorios, datos comerciales, etc.) y otras fuentes (publicidad y redes sociales).
  • Los servicios y plataformas de análisis de big data permiten que miles de clientes (bancos) utilicen recursos similares, lo que ayuda a las empresas de BFSI a reducir sus gastos y proporcionar información valiosa a partir de los datos en constante evolución, lo que impulsa su adopción en la industria.
  • Por ejemplo, el RBI, la autoridad bancaria reguladora en India, anunció su incursión en el mundo del análisis de big data al abrir un laboratorio de ciencias de datos que emplearía a profesionales con habilidades en informática, análisis de datos, estadísticas, economía, econometría y finanzas. .
  • Otra tendencia destacada en el mercado que ayuda al crecimiento del análisis de big data en el sector bancario incluye el creciente despliegue de dispositivos de Internet de las cosas (IoT) en el sector bancario, como la banca en dispositivos portátiles.
  • Por ejemplo, Bank of America ofrece aplicaciones para dispositivos portátiles populares, como Apple Watch y FitPay. Además, Bank of China ha aumentado sus inversiones (USD 70,2 mil millones) en tecnologías IOT y blockchain, y estas inversiones representan más del 1% de los ingresos operativos anuales del banco en 2017.

Alcance del Informe

Big data brinda información sobre muchas áreas complejas de la vida del individuo, incluido su estilo de vida, necesidades y preferencias de sus clientes, de modo que sea fácil para los bancos personalizar los servicios según las necesidades de cada individuo.

By Type of Deployment
On-Premise
Cloud
By Application
Fraud Detection and Management
Operation Intelligence
Customer Analytics
Social Media Analytics
Feedback Management
Other Applications
Geography
North America
Europe
Asia Pacific
Latin America
Middle East and Africa

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Tendencias clave del mercado

Cuenta de análisis de redes sociales para una participación de mercado significativa

  • Social Media Analytics en la banca es un término amplio utilizado para referirse al enfoque de extracción de datos de las fuentes de las redes sociales y el sitio web del banco, utilizando tecnologías Big Data para procesar y presentar información basada en estadísticas a las empresas, con el fin de ayudar en la toma de decisiones. procesos.
  • Social Media Analytics permite a las instituciones bancarias y financieras clasificar las interacciones con los clientes. Estas interacciones identificadas podrían usarse para determinar información clave sobre sus sentimientos y opiniones, lo cual es vital para abordar sus preocupaciones principales.
  • El análisis de patrones clave en la esfera social podría ayudar a las instituciones bancarias y financieras a obtener una ventaja competitiva sobre otras empresas, ya que en los últimos años se ha vuelto importante contar con una estrategia efectiva de redes sociales.
  • El análisis y la información de las redes sociales requieren herramientas sólidas de procesamiento de datos y texto, además de medios de visualización altamente personalizables, para permitir que la industria bancaria encuentre vínculos clave entre la información extraída, impulsando aún más la demanda.
  • Por ejemplo, Nedbank Ltd, un banco destacado de Sudáfrica, utiliza las redes sociales para organizar la campaña de marketing de Nedbank, analizar las preferencias de los clientes y las quejas.
  • Sin embargo, la industria de BFSI se ha enfrentado a preocupaciones sobre si los análisis/percepciones de las redes sociales podrían usarse como un tamaño de muestra confiable para reflejar el sentimiento de toda la base de clientes, ya que es propenso al sesgo, ya que los clientes activos en las redes sociales pueden mostrar resultados completamente diferentes. comportamiento de los clientes normales.
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Cuenta de América del Norte para una cuota de mercado significativa

  • En la era digital, los delitos financieros contra los bancos y otras instituciones de servicios financieros se están acelerando rápidamente. Hasta 2020, a nivel mundial, se espera que el fraude con tarjetas aumente a USD 183,29 mil millones.
  • El sector BFSI en los Estados Unidos tiene más de 1 exabyte de datos almacenados. Estos datos se generan a partir de varias fuentes, como: historiales de tarjetas de crédito/débito, visitas bancarias de clientes, volúmenes bancarios, registros de llamadas, transacciones de cuentas e interacciones web.
  • Según el informe de delitos en Internet del FBI, se han emitido más de 214 217 302 denuncias relacionadas con la pérdida de datos. Para superar estas pérdidas, los bancos y las empresas del mercado de capitales están utilizando análisis de big data para hacer frente a las filtraciones de datos y el fraude.
  • Se espera que la accesibilidad a la infraestructura adecuada, la presencia de numerosas instituciones financieras globales, la mayor adopción de dispositivos IoT y los usuarios de Internet den forma al análisis de big data en el mercado bancario, en la región de América del Norte.
  • Además, la proliferación de servicios digitales y avances tecnológicos, junto con la adopción temprana de las últimas tecnologías en los sectores bancarios, está complementando el crecimiento de la región.
  • Además, en el período de pronóstico, se espera que la mayoría de las instituciones financieras de la región muestren interés en comprar activos en mercados centrales/no centrales, establecer asociaciones en nuevos mercados estratégicos, se espera que la necesidad de análisis de big data aumente sustancialmente. , impulsando así el mercado.
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Panorama competitivo

Big Data Analytics In Banking Market está altamente fragmentado debido a una gran cantidad de empresas en el mercado. Algunos jugadores clave en el mercado son SAP SE, IBM Corporation, Microsoft Corporation. Algunos desarrollos recientes clave en el mercado son:

  • IBM agregó datos de Cloud Private a su cartera de productos, que está diseñada para ayudar a las organizaciones a utilizar técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático para generar información valiosa a partir de los datos. 
  • IBM adquirió Armanta, una empresa de software de análisis. Esta adquisición ayudará a la empresa a mejorar su toma de decisiones de gestión y abordar mejor el cumplimiento normativo, lo que permitirá a las empresas reasignar el capital ahorrado a iniciativas de innovación. 
  • IBM, Packet Clearinghouse (PCH) y The Global Cyber ​​Alliance (GCA) lanzaron un servicio gratuito, diseñado para brindar a los consumidores y empresas mayor privacidad y protección de seguridad, mientras acceden a Internet. El nuevo servicio de sistema de nombres de dominio (DNS) Quad 9 ayuda a proteger a los usuarios del acceso a millones de sitios de Internet maliciosos conocidos por robar información personal, infectar a los usuarios con ransomware y malware o realizar actividades fraudulentas.

Table of Contents

  1. 1. INTRODUCTION

    1. 1.1 Study Deliverables

    2. 1.2 Study Assumptions

    3. 1.3 Scope of the Study

  2. 2. RESEARCH METHODOLOGY

  3. 3. EXECUTIVE SUMMARY

  4. 4. MARKET DYNAMICS

    1. 4.1 Market Overview

    2. 4.2 Introduction to Market Drivers and Restraints

    3. 4.3 Market Drivers

      1. 4.3.1 Rising Need To Expand Wealth Management Portfolio To Ensure Consistent Fee-Based Revenue And Mitigate Risk

      2. 4.3.2 Convergence Of Internet Of Things (IoT) And Big Data In Banking

    4. 4.4 Market Restraints

      1. 4.4.1 Lack Of General Awareness And Expertise In Emerging Regions

      2. 4.4.2 Non-Uniformity Of Data

    5. 4.5 Value Chain Analysis

    6. 4.6 Industry Attractiveness - Porter's Five Force Analysis

      1. 4.6.1 Threat of New Entrants

      2. 4.6.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers

      3. 4.6.3 Bargaining Power of Suppliers

      4. 4.6.4 Threat of Substitute Products

      5. 4.6.5 Intensity of Competitive Rivalry

  5. 5. MARKET SEGMENTATION

    1. 5.1 By Type of Deployment

      1. 5.1.1 On-Premise

      2. 5.1.2 Cloud

    2. 5.2 By Application

      1. 5.2.1 Fraud Detection and Management

      2. 5.2.2 Operation Intelligence

      3. 5.2.3 Customer Analytics

      4. 5.2.4 Social Media Analytics

      5. 5.2.5 Feedback Management

      6. 5.2.6 Other Applications

    3. 5.3 Geography

      1. 5.3.1 North America

      2. 5.3.2 Europe

      3. 5.3.3 Asia Pacific

      4. 5.3.4 Latin America

      5. 5.3.5 Middle East and Africa

  6. 6. COMPETITIVE LANDSCAPE

    1. 6.1 Company Profiles

      1. 6.1.1 SAP SE

      2. 6.1.2 Oracle Corporation

      3. 6.1.3 IBM Corporation

      4. 6.1.4 Alteryx, Inc

      5. 6.1.5 Aspire Systems, Inc.

      6. 6.1.6 ZestFinance, Inc.

      7. 6.1.7 dobe Systems Incorporated

      8. 6.1.8 Microstrategy, Inc.

      9. 6.1.9 Hexanika, Inc.

      10. 6.1.10 PeerIQ, Inc.

    2. *List Not Exhaustive
  7. 7. INVESTMENT ANALYSIS

  8. 8. MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS

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Frequently Asked Questions

El mercado de Big Data Analytics In Banking Market se estudia desde 2018 hasta 2024.

Asia Pacífico está creciendo a la CAGR más alta durante 2021-2026.

América del Norte tiene la participación más alta en 2021.

IBM Corporation, SAP SE, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, Amazon Web Services son las principales empresas que operan en Big Data Analytics In Banking Market.

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