フィンテック市場におけるAI-成長、トレンド、COVID-19の影響、および予測（2022年-2027年）

市場概況

フィンテック市場の世界のAIは2020年に79億1000万米ドルと推定され、2026年までに266.7億米ドルに達すると予測されています。また、市場は予測期間（2021年から2026年）にわたって23.17％のCAGRを目撃すると予想されます。人工知能は、人間の知能の側面から派生した方法を適用することによって結果を改善しますが、人間のスケールを超えています。過去数年間の計算軍拡競争は、フィンテック企業に革命をもたらしました。さらに、データとほぼ無限の量の情報がAIを前例のないレベルに変えており、スマートコントラクトは単に市場のトレンドを継続する可能性があります。

• 金融業界では、AIを使用して、現金口座、クレジット口座、投資口座を調べて、個人の全体的な財務状態を調べ、リアルタイムの変化に対応し、新しい受信データに基づいてカスタマイズされたアドバイスを作成します。AIと機械学習は、顧客に関する膨大な量の情報を処理できるため、銀行とフィンテックにメリットをもたらしています。次に、このデータと情報を比較して、顧客が望む適切なサービス/製品に関する結果を取得します。これは、主に顧客との関係の構築に役立ちます。
• さらに、金融機関の間でのプロセス自動化に対する需要の高まりが市場を牽引しています。プロセスの自動化は、金融機関における人工知能の重要な推進力の1つです。ただし、AIシステムがさらに複雑な自動化プロセスを実行できる認知プロセス自動化にさらに進化しています。たとえば、2020年5月、人工知能（AI）で取引文書をスキャンするFinTechであるTraydstreamは、InfosysFinacleと提携しました。ブロックチェーンテクノロジーを実装し、貿易金融をさらに自動化します。このパートナーシップにより、Finacle TradeConnectと呼ばれるFinacleのブロックチェーン技術をTraydstreamのプラットフォームと統合できるようになる可能性があります。このプラットフォームは、AIを使用してドキュメントをスキャンし、貿易における規則や規制の確認にかかる時間を短縮します。
• さらに、クレジットカード会社は、既存の不正検出ワークフローに予測分析を実装して、誤検知を減らします。たとえば、2020年5月、産業用AI企業であるSparkCognitionは、日本のAIおよびフィンテック企業であるMILIZE Co. Ltdが、金融機関の不正検出およびマネーロンダリング防止（AML）ソリューションを提供する可能性があると発表しました。これらのソリューションは、SparkCognitionの自動機械学習ソフトウェアを使用して構築されています。その結果、ソフトウェアは約90％の精度で不正取引を検出し、クレジットカード会社の収益性の大幅な向上につながると期待されています。
• AIは、短期的には金融サービスの主流になりつつあります。たとえば、2020年にCambridge Center for Alternative Finance（CCAF）が実施した調査によると、調査の全回答者の85％が何らかの形のAIを使用しており、フィンテック企業はAIの採用において既存企業よりもわずかに進んでいます。AIテクノロジーによって提供されるこれらの利点のために、フィンテック企業はますます要求ベースのソリューションを求めています。さらに、フィンテック業界は新興企業の数が大幅に増加しているのを目の当たりにしています。これらのプレーヤーは、ビジネスを自動化および拡大するための人工知能の採用にも非常に魅力的です。
• さらに、実店舗の小売業者はCOVID-19のパンデミックの発生により課題に直面し続けているため、多くの商人は、成長のための潜在的な新しい手段としてPOSファイナンスの代替手段を実装しています。これらのプレーヤーは、銀行口座の明細書などの現在のデータを引受に利用するほか、AIモデルを使用して、取引履歴、商品購入、その他のデータポイントに基づいて消費者の行動を評価し、より鋭い顧客リスクプロファイルを作成します。
• さらに、銀行や金融機関はAIソリューションを採用して、構造化されていないドキュメントに閉じ込められた情報や洞察を活用し、銀行が従来行っていた手動プロセスを2倍の速さで自動化します。たとえば、2020年4月、銀行のソフトウェア会社であるTemenosは、革新的なExplainable AI（XAI）とクラウドテクノロジーを使用して、銀行や金融機関がCOVID-19危機に即座に対応できるようにする8つの提案の立ち上げを発表しました。

レポートの範囲

AIコンピューターは、学習、意思決定、計画、音声認識など、人間のようないくつかの機能を実行します。金融技術分野では、人工知能が重要な役割を果たしています。これにより、時間が短縮され、効率が向上し、エラーの可能性も減少します。AIは、大量のレポートを生成するのに役立ちます。この調査では、フィンテックのAIを、タイプ（ソリューションとサービス）、展開（クラウドとオンプレミス）、アプリケーション（チャットボット、クレジットスコアリング、定量的および資産管理、不正検出、およびその他のアプリケーション）、および地理（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、およびその他の地域）。

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主要な市場動向

大幅な成長を目撃するための定量的および資産管理

• Fintechは、投資管理の状況において継続的な進化を遂げてきました。ビッグデータ、AI、機械学習（ML）の使用など、企業が投資機会を評価し、投資ポートフォリオを最適化し、関連するリスクを軽減するのに役立つ高度なテクノロジーとソリューションの採用は、テクノロジーの採用において臨床的に行われてきました。
• たとえば、投資顧問サービスは、自動化されたウェルスアドバイザーの成長と進化に伴い、根本的な変化を遂げています。これらのアドバイザーは、人間のアドバイザーの介入なしに投資家を支援することができ、人間のアドバイザーと組み合わせて使用​​することもできます。部分的に低いコストで簡単にアクセスできるように、投資家に合わせた実用的なアドバイスを提供する機能を拡張します。
• 財務記録保持の分野では、ブロックチェーンと分散型台帳テクノロジーが、金融資産のトランザクションを記録、追跡、および保存するための新しい方法を作成することにより、AIの採用を強化しています。たとえば、2012年に設立されたスイスのフィンテック企業であるSentifiは、AIとMLを使用して、投資家やその他の金融市場の利害関係者が、オンラインで利用できる何百万もの個人や組織の金融インテリジェンスを利用できるようにしています。
• さらに、資産運用会社はAIとMLの採用を通じて大きなメリットを得ることができます。これらのテクノロジーは、リアルタイムで実用的な洞察を提供し、ポートフォリオ管理の決定を容易にするのに役立ちます。AIのサブセットは、資産運用会社がプロセスを合理化して投資の決定とプロセスを最適化できるようにします。
• 2019年10月、MDOTMとオーストリア最大のファンドマネージャーの1つであるRaiffeisen Capital Managementは、新しい戦略的パートナーシップを発表しました。この新しいイニシアチブにより、Raiffeisen Capital Managementの持続可能なファンドの範囲は、ポートフォリオ構築におけるAIテクノロジーによってもたらされる効率から利益を得る市場SRI投資ソリューションを提供するためにMDOTMによって使用される可能性があります。
• さらに、2020年5月、世界の投資専門家向けの著名な分散型MLプラットフォームであるBoosted.aiは、800万米ドルのシリーズAラウンドの終了を発表しました。Boosted.aiは、この資金を使用して、Boosted Insightsと、ポートフォリオマネージャー、アナリスト、最高投資責任者（CIO）が既存の投資プロセスを強化し、新しいアイデアを調達し、リスクを管理できるようにする独自のMLプラットフォームを継続的に改善する可能性があります。

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