Аналитика больших данных на банковском рынке — рост, тенденции, влияние COVID-19 и прогнозы (2023–2028)

Аналитика больших данных на банковском рынке сегментирована по типам решений (обнаружение и визуализация данных (DDV) и расширенная аналитика (AA)) и по географии.

Home right-chevron-icon Industry Reports right-chevron-icon Information & Communications Technology right-chevron-icon Analytics right-chevron-icon Big Data Analytics In Banking Market right-chevron-icon Аналитика больших данных на банковском рынке

Обзор рынка

Big Data Analytics in Banking Market Overview
Study Period: 2018- 2026
Fastest Growing Market: Asia Pacific
Largest Market: North America
CAGR: 22.97 %

Major Players

rd-img

*Disclaimer: Major Players sorted in no particular order
setting-icon

Need a report that reflects how COVID-19 has impacted this market and it's growth?

Обзор рынка

Ожидается, что аналитика больших данных на рынке банковских услуг зарегистрирует CAGR на уровне 22,97% в период с 2021 по 2026 год. В связи со вспышкой COVID-19 в марте 2020 года были зафиксированы колоссальные убытки на финансовых рынках в размере до 744 млрд долларов США. Настроения инвесторов в настоящее время находятся на рекордно низком уровне, и банкам по всему миру продолжать поддерживать хорошие активы и прибыль. Из-за остановок в различных регионах и замедления доходов многие выплаты по кредитам, особенно в Европе, могут прекратиться, оставляя банки сухими, что может замедлить внедрение существующими банками аналитики больших данных в их систему.

  • Основными факторами внедрения аналитики больших данных в банковском секторе являются значительный рост объема генерируемых данных и государственное регулирование. По мере развития технологий количество устройств, которые потребители используют для совершения транзакций, также увеличивается (например, смартфонов), что увеличивает количество транзакций. Этот быстрый рост данных требует лучшего сбора, организации, интеграции и анализа.
  • По данным организации по внедрению Open Banking (OBIE), число вызовов API увеличилось с одного миллиона в месяц в мае 2018 года до более чем 66,7 миллиона в июне 2019 года. PSD2 обязывает банки создавать API (средства для объединения и обмена дискретными наборами данных между организациями) для цифровых банковские операции.
  • В Китае банки добровольно продвигают открытую банковскую деятельность с минимальными нормативными требованиями. В результате они формируют онлайн-опыт потребителей. Федеральное правительство Австралии обязало крупные банки предоставлять API-интерфейсы с информацией о продуктах к июлю 2019 года. Оно потребует от банков сделать все данные о потребителях и транзакциях открытыми и доступными к июлю 2020 года.
  • JPMorgan Chase and Co. — крупнейший банк в США и шестой по величине в мире. Из-за большой клиентской базы, насчитывающей более 3 миллиардов человек, создается большой объем информации о кредитных картах и ​​других транзакционных данных своих клиентов. Приняв Hadoop, они теперь могут получать информацию о тенденциях клиентов, и те же отчеты предлагаются клиентам.
  • Рынок также является свидетелем различных инвестиций от известных инвесторов и правительства. Например, проект Big Data Europe (2015-2017) получил финансирование от исследовательской и инновационной программы Horizon 2020 Европейского Союза. Его основная цель заключалась в разработке прототипов приложений для работы с большими данными в отраслях, которые могут предоставлять большие наборы данных и срочно нуждаются в переходе к решениям, основанным на данных.

Объем отчета

Аналитика больших данных может помочь банкам понять поведение клиентов на основе входных данных, полученных из различных аналитических данных, включая модели инвестиций, покупательские тенденции, мотивацию к инвестированию, а также личные или финансовые данные. С улучшением аналитики больших данных банки могут анализировать рыночные тенденции и принимать решения, связанные с понижением или повышением процентных ставок для разных лиц в разных регионах. С помощью аналитики больших данных по мере роста количества электронных записей финансовые службы активно используют их для хранения данных, получения бизнес-аналитики и повышения масштабируемости.

Solution Type
Data Discovery and Visualization (DDV)
Advanced Analytics (AA)
Geography
North America
Europe
Asia Pacific
Latin America
Middle East and Africa

Report scope can be customized per your requirements. Click here.

Ключевые тенденции рынка

Исполнение правительственных инициатив выступает в качестве ключевого фактора

  • Банковские и финансовые услуги работают в рамках жесткой нормативно-правовой базы, что требует значительного уровня мониторинга и отчетности. Credit Suisse, швейцарский многонациональный инвестиционный банк и компания, предоставляющая финансовые услуги, использует большие данные для получения информации из различных записей, собранных в банке, и для управления нормативными требованиями.
  • Другие приложения больших данных в этой отрасли включают сегментацию клиентов и анализ опыта, оценку кредитного риска и целевые услуги. Такие банки, как BNY Mellon, Morgan Stanley, Bank of America, Credit Suisse и PNC, уже работают над стратегиями использования больших данных в банковской сфере, и другие банки быстро их догоняют.
  • Во всем мире правительства проводят крупные реформы в этом секторе, чтобы обеспечить соблюдение требований и защиту интересов. Финансовые системы и сопутствующие продукты становятся все более сложными и открывают путь для мошенников. Чтобы уберечь банки от мошенничества и риска, правительства проводят реформы для выявления и предотвращения сложных схем мошенничества.
Big Data Analytics in Banking Market Share

В Европе ожидается значительный рост

  • Учитывая региональный анализ государственного регулирования, подход правительства в каждом регионе различается по интенсивности. Европейские банки используют более надежные стратегии регулирования, чем их азиатские коллеги. Например, в Европе регулирование стало важным катализатором роста открытого банковского дела. К ним относятся внедрение в Европе Второй директивы о платежных услугах (PSD2) и Регламента Управления по конкуренции и рынкам Великобритании (CMA) об открытых банковских операциях.
  • Danske Bank — крупнейший банк Дании с клиентской базой более 5 миллионов человек. Он использует собственную расширенную аналитику для выявления мошенничества и сокращения количества ложных срабатываний. Таким образом, после внедрения современного решения корпоративной аналитики банк добился сокращения ложных срабатываний на 60%, что увеличило количество истинных срабатываний на 50%.
  • Немецкие потребители все чаще используют свои мобильные устройства для интернет-банкинга. Около 40% из них имеют банковское приложение на своих мобильных телефонах, и пятая часть из них также использует свои приложения для услуг мобильных платежей (оценки Евростата). Тенденция «открытого банкинга» в европейских розничных банках заставляет их внедрять решения для аналитики больших данных, которые решают проблемы, с которыми традиционные финансовые учреждения сталкивались на протяжении десятилетий. Несколько банков в регионе уже используют аналитику больших данных для реализации убедительных сценариев использования.
  • Lloyds Banking Group был первым европейским банком, внедрившим технологию Phoneprinting от Pindrop для обнаружения мошенничества. «Аудио-отпечаток» каждого звонка был создан путем анализа более 1300 уникальных характеристик звонка, таких как местоположение, фоновый шум, история номеров и тип звонка. В январе 2020 года Европейское банковское управление (EBA) заявило о некоторых элементах доверия, таких как защита данных, качество и безопасность. Они должны быть включены для поддержки развертывания расширенной аналитики.
  • Однако, по данным Commerzbank, в некоторых частях Европы внедрение аналитики больших данных отстает. Более существенные инвестиции в инфраструктуру, более широкое внедрение общедоступного облака и развертывание 5G — вот факторы, необходимые для сохранения конкурентоспособности и актуальности на мировых рынках. Это можно рассматривать как возможность и риск.
Big Data Analytics in Banking Market Growth Rate

Конкурентная среда

Аналитика больших данных в банковской сфере Рынок довольно фрагментирован из-за присутствия многих международных игроков, которые предлагают множество решений для анализа больших данных для банков для различных приложений, включая обнаружение мошенничества и управление им, аналитику клиентов, аналитику социальных сетей и т. д. Некоторые из ключевыми игроками на рынке являются SAP SE, IBM Corporation и Oracle Corporation.

  • Февраль 2020 г. — Набор продуктов Oracle Financial Crime and Compliance Management (FCCM) теперь включает в себя интегрированную аналитическую рабочую среду, более 300 индикаторов клиентского риска и встроенные графические аналитические визуализации. Эти возможности основаны на стратегии Oracle, направленной на то, чтобы помочь финансовым учреждениям бороться с отмыванием денег и обеспечить соответствие требованиям.
  • Февраль 2020 г. — Центральный банк Ливии в Триполи, в который входят четыре банка государственного сектора Ливии, обновляет свое текущее решение FLEXCUBE, предлагаемое корпорацией Oracle. FLEXCUBE помогает банкам удовлетворять растущие ожидания клиентов в отношении более цифрового, гибкого и подключенного опыта. Помимо удовлетворения основных банковских потребностей, интегрированное решение поможет банковскому персоналу получать важную информацию и поможет улучшить операции.

Основные игроки

  1. IBM Corporation

  2. SAP SE

  3. Oracle Corporation

  4. Aspire Systems Inc.

  5. Adobe Systems Incorporated

*Disclaimer: Major Players sorted in no particular order

Big Data Analytics in Banking Market Analysis

Table of Contents

  1. 1. INTRODUCTION

    1. 1.1 Study Assumptions & Market Definition

    2. 1.2 Scope of the Study

  2. 2. RESEARCH METHODOLOGY

  3. 3. EXECUTIVE SUMMARY

  4. 4. MARKET INSIGHTS

    1. 4.1 Market Overview

    2. 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Force Analysis

      1. 4.2.1 Threat of New Entrants

      2. 4.2.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers

      3. 4.2.3 Bargaining Power of Suppliers

      4. 4.2.4 Threat of Substitute Products

      5. 4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry

    3. 4.3 Industry Value Chain Analysis

    4. 4.4 Impact of COVID-19 on the Market

  5. 5. MARKET DYNAMICS

    1. 5.1 Market Drivers

      1. 5.1.1 Enforcement of Government Initiatives

      2. 5.1.2 Increasing Volume of Data Generated by Banks

    2. 5.2 Market Challenges

      1. 5.2.1 Lack of Data Privacy and Security

  6. 6. RELEVANT CASE STUDIES AND USE CASES

  7. 7. MARKET SEGMENTATION

    1. 7.1 Solution Type

      1. 7.1.1 Data Discovery and Visualization (DDV)

      2. 7.1.2 Advanced Analytics (AA)

    2. 7.2 Geography

      1. 7.2.1 North America

      2. 7.2.2 Europe

      3. 7.2.3 Asia Pacific

      4. 7.2.4 Latin America

      5. 7.2.5 Middle East and Africa

  8. 8. COMPETITIVE LANDSCAPE

    1. 8.1 Company Profiles

      1. 8.1.1 Oracle Corporation

      2. 8.1.2 SAP SE

      3. 8.1.3 IBM Corporation

      4. 8.1.4 Alteryx Inc.

      5. 8.1.5 Aspire Systems Inc.

      6. 8.1.6 Adobe Systems Incorporated

      7. 8.1.7 Microstrategy Inc.

      8. 8.1.8 Mayato GmbH

      9. 8.1.9 Mastercard Inc.

      10. 8.1.10 ThetaRay Ltd

    2. *List Not Exhaustive

  9. 9. INVESTMENT ANALYSIS

  10. 10. FUTURE OF THE MARKET

You can also purchase parts of this report. Do you want to check out a section wise price list?

Frequently Asked Questions

Аналитика больших данных на банковском рынке изучается с 2018 по 2028 год.

Аналитика больших данных в банковском секторе растет со среднегодовым темпом роста 22,97% в течение следующих 5 лет.

Азиатско-Тихоокеанский регион демонстрирует самый высокий среднегодовой темп роста в 2018–2028 годах.

В Северной Америке самая высокая доля в 2021 году.

IBM Corporation, SAP SE, Oracle Corporation, Aspire Systems Inc., Adobe Systems Incorporated являются основными компаниями, работающими в сфере анализа больших данных на банковском рынке.

close-icon
80% of our clients seek made-to-order reports. How do you want us to tailor yours?

Please enter a valid email id!

Please enter a valid message!