Объем рынка генеративного ИИ в BFSI будет расти с темпом CAGR 26,90%, а его стоимость к 2032 году составит 10 564,5 млн. долл.

Анализ рынка:

Согласно последнему отчету Market Research Future, мировой рынок генеративного ИИ в BFSI к 2032 году достигнет 10 564,5 млн. долл. при темпах роста 26,90%.

Генеративный ИИ, проще говоря, представляет собой тип машинного обучения, способный создавать изображения, видео, текст и другие формы контента. Он находит широкое применение в различных областях - от анализа данных до добычи нефти, газа и т.д.

Ключевые игроки:

В отчете о мировом рынке генеративного ИИ в BFSI представлены следующие ведущие игроки отрасли

• Quantifind
• OpenAI
• Accenture
• DataRobot
• SAS
• IBM
• Microsoft
• Adobe
• NVIDIA
• Intel
• Google
  
  
  

Получить бесплатный образец PDF-файла:
https://www.marketresearchfuture.com/sample_request/12182

Сфера применения отчета

Метрики отчета	Подробности
Размер рынка к 2032 году	10 564,5 млн. долл.
CAGR в течение 2023-2032 гг.	26.90%
Базовый год	2022
Прогноз	2023-2032

Генеративный ИИ находит широкое применение и в энергетике. Он используется для прогнозирования структуры спроса на энергию на основе исторических данных & различных факторов, таких как экономические показатели, праздники и погода. Генеративный ИИ также может помочь оптимизировать энергопотребление в зданиях, промышленных процессах и интеллектуальных сетях. Он может рекомендовать стратегии повышения эффективности и сокращения потерь энергии. Для стабильности энергосистемы очень важно прогнозирование выработки возобновляемых источников энергии, таких как ветер и солнце. Генеративные модели могут повысить точность таких прогнозов, способствуя лучшей интеграции возобновляемых источников энергии. Они также могут помочь в оптимизации использования систем хранения энергии, таких как аккумуляторы, предсказывая, как и когда их заряжать и разряжать для достижения максимальной эффективности. Наконец, это может помочь в обнаружении неисправностей и техническом обслуживании.

Генеративный ИИ на рынке аналитики данных:

Генеративный ИИ в аналитике данных - это использование моделей ИИ для помощи в различных аспектах анализа данных. Генеративные модели способны создавать синтетические образцы данных, которые похожи на реальные. Что касается работы с недостающими данными, то генеративные модели способны предсказывать и восполнять недостающие значения путем создания правдоподобных точек данных, основанных на наблюдаемых данных. Модели понимания языка, такие как GPT, могут помочь в обработке и анализе неструктурированных текстовых данных, таких как комментарии в социальных сетях или отзывы клиентов, для извлечения анализа настроения или понимания. Одним словом, генеративный ИИ может дополнить различные аспекты анализа данных, автоматизируя задачи, обеспечивая более глубокое понимание наборов данных и повышая их качество.

Генеративный ИИ на рынке финтеха:

ИИ может помочь в анализе огромных объемов финансовых данных, а также в создании торговых стратегий в соответствии с рыночными условиями и историческими данными. Он может помочь в создании прогностических моделей для оценки кредитного риска при инвестировании, страховании и кредитовании, повышая эффективность принятия решений. Генеративные модели помогают выявлять необычные модели транзакций и генерировать предупреждения о возможных мошеннических действиях. Виртуальные помощники и чат-боты на базе генеративного ИИ могут оказывать персонализированную поддержку клиентам, помогать в финансовом планировании и отвечать на вопросы. Модели NLP помогают генерировать резюме отчетов, финансовых новостей и нормативных документов, упрощая тем самым информирование специалистов. Наконец, ИИ может помочь в формировании кредитных баллов на основе анализа массива данных из нетрадиционных источников, таких как активность в социальных сетях.

Генеративный ИИ на рынке игр:

Процедурное создание игровых миров, карт, уровней & местности, сокращающее необходимость в ручном проектировании. Он помогает генерировать модели, текстуры и анимацию, тем самым ускоряя создание игровых ресурсов. ИИ помогает автоматизировать процесс обнаружения ошибок и тестирования игр, повышая их качество. Наконец, он помогает настраивать уровни сложности на лету для поддержания вовлеченности и соответствия навыкам игрока.

Генеративный ИИ на рынке медиа и развлечений:

Генеративный ИИ оказывает заметное влияние на сектор развлечений и используется в различных сферах. ИИ может помочь в создании изображений, текста и музыки. Например, ИИ может писать статьи, новости, сочинять фоновую музыку или создавать визуальные эффекты. Потоковые платформы используют ИИ для рекомендации контента в соответствии с привычками пользователя. Это повышает уровень удержания и вовлеченности пользователей. ИИ может помочь в создании синтетических персонажей для видеоигр и фильмов или реалистичных видеороликов deepfake. Существуют также системы искусственного интеллекта, которые помогают генерировать сюжеты и сценарии, анализируя предпочтения аудитории и популярные тенденции. Дизайнеры и художники используют ИИ для генерации идей, создания произведений искусства или персонажей & миров для видеоигр. Голоса, созданные искусственным интеллектом, могут использоваться в различных приложениях - от дубляжа для зарубежных фильмов до виртуальных помощников. Наконец, ИИ помогает точно и быстро переводить контент на различные языки, делая его доступным для мировой аудитории.

Генеративный ИИ на рынке нефти & газа:

Генеративный ИИ находит широкое применение и в нефтегазовой отрасли. ИИ может помочь в создании детальных геологических моделей на основе анализа каротажа скважин и сейсмических данных, что способствует точному выявлению перспективных коллекторов. ИИ может помочь в составлении планов бурения с учетом возможностей оборудования, геологических данных и ограничений по безопасности, что приведет к эффективному проведению буровых работ. Генеративные модели могут помочь в прогнозировании отказов оборудования & необходимости технического обслуживания, оптимизации графиков технического обслуживания и сокращении времени простоя. Сценарии, генерируемые искусственным интеллектом, могут использоваться для стимулирования инцидентов, связанных с безопасностью, & оценки рисков, что помогает разрабатывать надежные протоколы безопасности. Кроме того, ИИ может помочь в анализе огромных объемов текстовых данных, таких как отчеты и научные работы, для извлечения ценных идей, особенно для принятия решений.

Сегментация рынка:

Рынок генеративного ИИ в BFSI подразделяется на сегменты по организациям, областям применения и развертывания.

По организационному признаку в прогнозируемом периоде лидером рынка будет банковский сектор. Банки работают с большим количеством данных, включающих тенденции рынка, профили клиентов, записи транзакций и многое другое.

По областям применения в прогнозируемом периоде доминирующее положение на рынке займет обнаружение мошенничества. Обнаружение мошенничества имеет жизненно важное значение и обладает огромным потенциалом для преобразования методов выявления и предотвращения мошеннических действий. Генеративные модели ИИ, как правило, обучаются распознавать закономерности в обычных финансовых операциях и поведении.

По способу развертывания в течение прогнозируемого периода рынок будет лидировать на локальном уровне. Это означает развертывание решений генеративного ИИ в физических инфраструктурах финансовых учреждений в отличие от использования решений на базе облачных вычислений или вне помещений.

Купить этот премиум-отчет прямо сейчас:
https://www.marketresearchfuture.com/checkout?currency=one_user-USD & report_id=12182

Драйверы:

Предпочтение персонализированного клиентского опыта будет способствовать росту рынка:

Предпочтение персонализированного обслуживания клиентов будет способствовать росту рынка в течение прогнозируемого периода. Клиенты в BFSI-индустрии все больше ожидают индивидуального и персонализированного опыта. Генеративный искусственный интеллект позволяет финансовым организациям анализировать данные о клиентах, генерировать идеи и предлагать персонализированные услуги, продукты, а также рекомендации по финансовому планированию. Это повышает удовлетворенность клиентов и лояльность & , что способствует удержанию клиентов.

Возможности:

Все более широкое применение в области выявления мошенничества, что открывает широкие возможности:

Индустрия BFSI сталкивается с проблемами управления рисками и постоянными случаями мошенничества. Генеративный ИИ предоставляет передовые методы обнаружения мошеннических действий, выявления закономерностей и анализа аномалий в огромных объемах данных. Это позволяет финансовым организациям повысить эффективность выявления мошенничества, снизить риски и защитить активы клиентов.

Ограничения и проблемы:

Дефицит квалифицированной рабочей силы является сдерживающим фактором рынка:

Нехватка квалифицированной рабочей силы и проблемы безопасности & конфиденциальности данных могут стать сдерживающими факторами для рынка в течение прогнозируемого периода.

Получить доступ к полному отчету:
https://www.marketresearchfuture.com/reports/generative-ai-in-bfsi-market-12182

Анализ COVID-19:

Генеративные модели ИИ могут помочь в анализе огромных баз данных для точной оценки кредитного риска. Во время эпидемии это было жизненно важно, поскольку экономическая ситуация быстро менялась и банкам требовалось выявлять заемщиков с высоким уровнем риска. Генеративные модели на основе ИИ способны выявлять мошеннические действия путем анализа данных о транзакциях & и выявления необычных закономерностей. С ростом цифровых транзакций в период эпидемии это стало еще более актуальным. Виртуальные помощники и чат-боты на базе генеративного ИИ помогли компаниям BFSI справиться с ростом числа обращений клиентов в связи с COVID. Такие системы, управляемые искусственным интеллектом, обеспечивают круглосуточную поддержку и сокращают операционные расходы. В условиях возросшей опасности кибератак во время эпидемии генеративный ИИ сыграл решающую роль в разработке современных систем безопасности для защиты конфиденциальных финансовых данных.

Финансовые организации должны были адаптировать свою деятельность к эпидемии COVID-19, что потребовало организации удаленной работы, а также мер социальной дистанцированности. Генеративный ИИ позволил осуществлять удаленную работу за счет автоматизации процессов, улучшения качества обслуживания клиентов с помощью чат-ботов на базе ИИ, а также облегчения анализа данных, особенно из удаленных мест. Фактически кризис, вызванный COVID-19, вывел управление рисками на передний план, особенно для финансовых организаций. Способность генеративного ИИ анализировать аномалии, закономерности и огромные объемы данных становится все более важной для оценки и снижения рисков. Финансовые организации используют генеративный ИИ для выявления мошенничества, стресс-тестирования и расширенного управления рисками в условиях неопределенности на рынке.

Обращайтесь за персонализацией :
https://www.marketresearchfuture.com/ask_for_customize/12182

Региональный анализ:

Северная Америка возглавит рынок генеративного ИИ в BFSI:

Северная Америка будет лидировать на рынке генеративного ИИ в BFSI в течение прогнозируемого периода с долей 31,76%. Северная Америка, особенно США, имеет развитую технологическую экосистему, способствующую инновациям. Кроме того, доступность исследовательских институтов ИИ, технологических компаний, венчурного капитала & способствует внедрению и развитию решений генеративного ИИ. Финансовые учреждения региона имеют доступ к огромным данным о клиентах, что обусловлено масштабами и сложностью рынка. Способность генеративного ИИ обрабатывать и анализировать эти данные способствует его внедрению для улучшения качества обслуживания клиентов, выявления мошенничества и оценки рисков.

В Европе будет наблюдаться значительный рост рынка генеративного ИИ в BFSI:

В Европе в течение прогнозируемого периода будет наблюдаться значительный рост рынка генеративного ИИ в BFSI. На финансовых рынках Европы наблюдается заметный рост финтеха. Генеративный ИИ помогает таким финтех-компаниям улучшать клиентский опыт, создавать персонализированные сервисы и расширять методы предотвращения мошенничества. Взаимосвязанные финансовые рынки Европы нуждаются в обнаружении мошенничества и расширенной оценке рисков. Аналитика в режиме реального времени и возможность кросс-канального анализа позволяют выявлять подозрительные действия на всех континентах. Наибольшая доля рынка приходится на Германию, в то время как рынок Великобритании является самым быстрорастущим.

О компании Market Research Future:

Компания Market Research Future (MRFR) помогает своим клиентам разобраться в сложностях различных отраслей с помощью готовых исследовательских отчетов (CRR), полуготовых исследовательских отчетов (HCRR), сырых исследовательских отчетов (3R), исследований с непрерывной подачей данных (CFR) и консультационных услуг по исследованию рынка &.

Цель команды MRFR - предоставить нашим клиентам оптимально качественные услуги по исследованию рынка и аналитике. Наши исследования рынка в разрезе продуктов, услуг, технологий, областей применения, конечных пользователей и участников рынка для глобальных, региональных и страновых сегментов рынка позволяют нашим клиентам видеть больше, знать больше и делать больше, что помогает ответить на все их самые важные вопросы.

Кроме того, мы запускаем портал"Wantstats", предоставляющий статистические данные о рынке в формате диаграмм и статистики, прогнозы, региональный и сегментный анализ. Оставайтесь в курсе событий и принимайте решения, основанные на данных, с помощью Wantstats.

Контакты: Market Research Future (часть Wantstats Research and Media Private Limited) 99 Hudson Street, 5Th Floor New York, NY 10013 United States of America 1 628 258 0071 (US) 44 2035 002 764 (UK) Email: [email protected] Website: https://www.marketresearchfuture.com

Keywords:  Generative AI in BFSI Market,Generative AI in BFSI Market Size,Generative AI in BFSI Market Share,Generative AI in BFSI Market Demand,Generative AI in BFSI Market Analysis,Generative AI in BFSI Market Scope,Generative AI in BFSI Market Growth

Tags:   Extended Distribution, News, Research Newswire, Russian