世界の銀行業務における予測分析市場（2025年～2033年）：コンポーネント別、その他
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銀行におけるグローバルな予測分析市場規模は、2024年には36億3000万米ドルと評価され、2025年には43億8000万米ドル、2033年には196億1000万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2025年～2033年）中の年平均成長率（CAGR）は20.6%で成長すると見込まれています。銀行業務における予測分析の採用は、顧客洞察の強化、より効果的なリスク管理、業務効率の改善、規制への準拠、競争力の維持、技術進歩の活用、財務パフォーマンスの改善、顧客体験の向上といったニーズに後押しされています。これらの推進要因が総合的に寄与し、銀行業界における予測分析の重要性と導入が拡大しています。
予測分析は、組織の現在の傾向を特定し、過去と現在のデータを使用して組織の財務リスクを制御する高度な分析技術です。 予測分析は、統計学、データマイニング、データモデリング、機械学習、人工知能など、さまざまな技術を使用します。 これらの技法は、財務上の不確実性、事故、戦略的管理ミス、法的責任を特定するために広く採用されている。 銀行や金融機関は、顧客の電子メール、アンケート回答、銀行員のメモ、コールセンターのトランスクリプトから収集した非構造化データを分析することにより、顧客の行動を追跡し、新たな問題を認識するために予測分析技術を広く使用しています。 この技術は、銀行やその他の金融機関が、コミュニケーションやバンキング・サービスを改善するためのカスタマー・エクスペリエンス戦略を策定するのに役立ちます。 このような顧客体験戦略の改善は、利益を高め、銀行の顧客維持率を高めるのに役立つ。
ハイライト
コンポーネント分野ではソリューションが優勢；
導入形態はオンプレミスが圧倒的。
組織規模別では大企業が優位を占めている。
用途別では顧客管理が優勢
世界市場では北米が最高株主である。
銀行業務における予測分析市場の促進要因
不正検知のための先端技術の採用増加
近年、銀行や金融機関における不正行為が大幅に増加している。 顧客は様々なチャネルで銀行サービスを利用するようになり、マネーロンダリング、ペイメントカード詐欺、不正融資といった銀行詐欺の増加に繋がっている。 しかし、予測分析や機械学習アルゴリズムベースの不正検知ソリューションなどの高度な技術により、こうした不正行為を減らすことができる。 機械学習ベースの不正検知は、銀行がオンライン不正を検知し、意思決定者に必要な措置を迅速に提案するのに役立ちます。 いくつかの大手銀行は、決済処理に関わる様々なチャネルにおける不正行為を検知するため、予測分析ベースの不正検知ソフトウェアの利用を開始している。
さらに、これらの金融機関は、遠隔注文やバンキング、商品やサービスの支払いのためのモバイルアプリでも予測分析ソフトウェアを使用している。 例えば、ダンスケ銀行は機械学習とAIアルゴリズムを統合したテラデータの不正検知ソリューションを導入した。 このソリューションにより、ダンスク銀行はリアルタイムの不正検知を50%改善することができた。 その結果、銀行や金融機関の間で不正検知のための予測分析を導入する事例が増え、銀行市場における予測分析の成長を後押ししている。
リスク管理機能の急増
リスク管理は、数十年来、銀行機関にとって最も困難な機能のひとつである。 これらの組織によるリスク管理に落とし穴があれば、組織の利益に悪影響を及ぼしかねない。 これらのグローバルな金融機関は、顧客リスク、業務リスク、信用リスク、オペレーショナル・リスクなど、複数のリスクへの対応に重点を置くようになっている。 銀行業界では、内部監査、ストレステスト、銀行破綻予測、オペレーショナルリスクや流動性リスクなど、いくつかのリスク機能を開発するために予測分析が利用できる膨大な量のデータが日々生成されている。
さらに、銀行で使用される予測分析は、詐欺や債務不履行のケースを減らすために、リスクの高い口座の初期発見をサポートする。 例えば、米国のある大手銀行は、住宅ローンの貸し倒れ計算時間を短縮した。 この銀行では、予測分析技術を使用することで、1,000万件のローンのデフォルト計算時間が96時間から4時間に短縮された。 したがって、リスク管理に対する需要の高まりが予測分析ソリューションの採用を可能にし、市場の成長を促進している。
抑制要因
予測分析ソフトウェアの導入問題
近年、銀行機関が予測分析ソフトウェアを導入する際、そのインストールや設定においていくつかの複雑な問題が生じている。 これらの金融機関は、技術的な専門知識が少ないため、予測分析ソフトウェアの導入においていくつかの困難に直面している。 そのため、データ分析ツールをよりよく理解するためには、データサイエンティストやアナリストの専門家が必要となる。 しかし、これらのテクノロジーに必要なスキルや専門知識が不足していることが、銀行市場における予測分析の成長を妨げている。
市場機会
モバイルアプリにおける人工知能の統合
モバイル・バンキング・アプリにAIのような先進技術を統合することで、顧客は口座情報やパーソナライズされた財務ガイダンスを分析できるようになった。 さらに、これらのAIベースのモバイルバンキングアプリは、顧客の金融資産を促進し、財政のより包括的なビューを持ち、財務目標を達成するために銀行機関の機能を向上させました。 例えば、地域密着型の金融サービス・プロバイダーであるウェルズ・ファーゴ＆カンパニー（Wells Fargo &Company）は、口座情報を分析するためのモバイル・アプリにAIの機能強化を追加した。 モバイルバンキングアプリにおけるこのようなAIアプリケーションの増加は、バンキングにおける予測分析市場の成長に有利な機会を提供すると期待されている。
地域分析
北米が世界市場を支配
北米は、銀行業務における予測アナリティクスの世界市場において最も重要なシェアホルダーであり、予測期間中のCAGRは17.81%と推定される。 銀行や金融機関は、機械学習や予測分析を用いた革新的な決済ソリューションを提供する高度な分析ツールプロバイダーとの提携を確立しつつある。 例えば、シティグループは2016年、銀行業務と商取引におけるリアルタイムのリスク管理を目的とした人工知能（AI）の主要企業の1つであるFeedzai社との提携を発表した。 これは、北米における銀行業務の予測分析市場成長の主な促進要因と考えられている。 また、様々な銀行が個人口座の分析に高度なアナリティクスを採用し、支出習慣、キャッシュフロー、貯蓄など様々な分野でパーソナライズされた洞察を提供しており、顧客管理と顧客維持に役立っている。
さらに、北米の政府がデータの安全性とセキュリティのために課している様々な厳格な規制コンプライアンスが、金融業界における予測分析ソフトウェアの需要を高めている。 例えば、2019年、北米政府は、様々な銀行や金融機関に対し、顧客の個人情報の保護を規定し、データが権限のない者に暴露された場合に顧客に通知するGLBA（Gramm Leach Bliley ACT）を課した。
欧州が最も急成長している地域
欧州の予測期間中の年平均成長率は21.1%と推定される。 欧州の金融機関や銀行は、業務管理と重要な意思決定を改善し、顧客体験を強化するために、高度分析ソリューションプロバイダーとのパートナーシップを確立している。 例えば、HSBC Holdings plc.は2018年12月にTresataと提携し、同社のAIベースのソフトウェアを通じてプロセス、人材、商品データをより正確に把握することに成功した。 このような提携が増えることで、欧州の銀行市場では予測分析の機会が生まれると予想される。 さらに、銀行や金融機関はデジタル化を急速に導入しており、そのために個人情報の盗難、サイバー攻撃、データ盗難、その他のビジネスに関連するリスクが急増している。 このような犯罪件数の増加により、この地域の銀行では予測分析ソフトウェアの採用が増加している。
さらに、強化された金融サービスを提供し、顧客の資金支出行動を特定し、地域全体で数百万件のクレジットカード取引に取り組む必要性が高まっていることが、市場成長の原動力となっている。 さらに、欧州諸国の多くの銀行が、顧客の維持率を高め、金融機関が貸し倒れやクレジットカードのリスクを軽減するために予測分析を導入している。 このような採用により、予測期間中、銀行業務における予測分析市場の成長が促進されると予想される。
今後数年間は、現在新興市場と見なされているアジア太平洋地域が市場シェアの大半を占めると予測されている。 この地域の銀行業界における予測分析の拡大を牽引している主要国には、中国、インド、日本がある。 アジア太平洋地域を拠点とする銀行や金融機関は、顧客行動を分析しオンライン詐欺を防止するために予測分析ソリューションを導入している。 さらに、シンガポールの多くの銀行や金融機関は、融資プロセスに必要な時間を短縮し、より良い顧客サービスを提供するために先進的なテクノロジーを採用している。 例えば、シンガポールのスタンダード・チャータード銀行が2018年に実施した調査によると、多くの銀行・金融機関が中小企業向け融資プロセスのスピードアップに役立つ不安定なテクノロジーを採用し、KYCプロセスや信用文書作成にかかる時間を短縮している。 さらに、アジア太平洋地域のいくつかの金融機関は、収益を高め、意思決定能力を強化するために予測分析を導入している。 アジア太平洋地域では、多くの市場プレーヤーが提携、買収、協業など様々な開発に没頭しているため、銀行業務における予測分析は非常に断片化されている。
セグメント別分析
コンポーネント別
ソリューション分野は世界市場を支配しており、予測期間中のCAGRは19.6%と推定される。 銀行は、指紋認識やリアルタイムの不正検知のために、MLや予測分析のようないくつかの新技術を採用している。 サイバー攻撃、カード非通知詐欺、なりすましや口座乗っ取り詐欺などの外部不正の大幅な増加は、予測分析によって解決されつつある。 例えば、複数の調査によると、オンライン詐欺は2017年と比較して2018年に61%増加し、これらの詐欺による損失は59%増加した。 こうした有意義な活動が予測分析ソリューションの導入を促進し、銀行市場における予測分析の成長を促している。 同様に、予測分析ソリューションは、銀行が顧客の支出カテゴリーやキャッシュフローの傾向を特定するのに役立っており、顧客との関係強化を維持するのに役立っている。
組織規模別
オンプレミス型セグメントが最大の市場シェアを占め、予測期間中のCAGRは19.2％と推定される。 オンプレミスベースの予測分析ソフトウェアは、自動化された技術と品質対策によってエラーを削減することで、予測的洞察の迅速な提供を実現している。 また、オンプレミス型の予測展開モードは、導入に多額の投資を伴い、組織はシステムを管理し、将来の結果を予測するために過去のデータパターンを分析する予測ソフトウェアを購入する必要があるため、銀行や金融機関において広く有用であると考えられている。
組織規模に基づき、銀行業における予測分析の世界市場は大企業と中小企業に分類される。
大企業セグメントが世界市場を支配しており、予測期間中のCAGRは18.9%で成長すると推定される。 大規模銀行の間でマネーロンダリングやクレジットカード詐欺対策が増加していることが、競争の激しい業界で持続するために予測分析技術を利用する動機となっている。 例えば、複数の調査によると、2018年にはインドの大手金融機関の約36％がカード不正の増加を受けて予測分析技術に投資した。 また、大手銀行や金融機関は、特にリスクを効果的に特定、評価、管理するためにリスク分析への注力を強めており、金融機関における予測分析ソリューションの採用を促進している。
用途別
顧客管理分野は市場貢献度が最も高く、予測期間中のCAGRは17.71％と推定される。 銀行業務における顧客管理の急増は、リード転換の増加、生産性の向上、より効率的なコミュニケーションに起因しており、銀行業務の顧客管理市場における予測分析を促進している。 予測分析は、より迅速なサービスを提供し、情報に基づいた意思決定を支援し、過去のデータを使用して最近の顧客とのやり取りを分析します。 こうした影響力のある要因が、顧客管理のための予測分析ソリューションの採用を促進し、市場の成長を後押ししている。 エキスパートシステムが2018年に実施した調査によると、金融機関や銀行機関の44%が顧客維持率を高めるために予測分析ソフトウェアを導入している。
銀行業務における予測分析市場セグメント
コンポーネント別（2021年～2033年）
ソリューション
サービス
導入モデル別
オンプレミス
クラウド
組織規模別（2021年～2033年）
大企業
中小企業
アプリケーション別（2021-2033）
不正検知・防止
顧客管理
営業・マーケティング
労働力管理
その他
目次
1. エグゼクティブサマリー
2. 調査範囲とセグメンテーション
3. 市場機会の評価
4. 市場動向
5. 市場の評価
6. 規制の枠組み
7. ESGの動向
8. 世界の銀行業務における予測分析市場規模分析
9. 北米の銀行業務における予測分析市場分析
10. ヨーロッパの銀行業務における予測分析市場分析
11. APACの銀行業務における予測分析市場分析
12. 中東・アフリカの銀行業務における予測分析市場分析
13. ラタムの銀行業務における予測分析市場分析
14. 競合情勢
15. 市場プレイヤーの評価
16. 調査方法
17. 付録
18. 免責事項
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