报告概述

到 2033 年，全球银行业生成式 AI 市场规模预计将从 2023 年的8.18 亿美元增长到139.57 亿美元左右，在预测期内复合年增长率为 32.8%从 2024 年到 2033 年。

生成式人工智能正在通过实现更高效的流程、增强客户体验并提供新的创收途径来改变银行业。在银行业，该技术主要用于个性化客户服务、风险评估、欺诈检测和流程自动化。生成式人工智能模型可以分析大量数据，以预测客户行为、个性化财务建议并自动执行日常任务，从而提高效率并降低运营成本。

由于对先进技术的需求不断增长，银行业的生成式人工智能市场正在经历显着增长。分析工具以及对自动化和个性化服务不断增长的需求。金融机构正在大力投资人工智能技术，以保持竞争力、增强安全措施并满足精通数字的客户不断变化的期望。

该市场的增长可归因于人工智能与区块链和物联网 (IoT) 等其他技术进步的集成，这进一步增强了其在银行业的潜在应用。随着银行继续采用这些技术，市场预计将扩大，为技术提供商和银行机构等提供大量机会。

银行市场生成式人工智能的主要参与者包括成熟的技术公司、专业的人工智能初创公司和金融机构本身。这些实体合作开发创新的人工智能解决方案，以解决特定的银行业挑战并提供切实的商业价值。市场的特点是密集随着人工智能算法和模型的不断进步，推动进一步创新和差异化，竞争日益激烈。

生成式人工智能技术的部署预计将为各行业带来显着的经济效益，尤其是银行业。这些先进技术的集成预计将降低成本9％，并增加相同幅度的销售额，展示运营效率和创收的均衡改善。

在银行业，生成式人工智能的应用预计将显着提高生产力。据估计，生产率将提高2.8％至4.7％，这可能会为该行业的年收入增加2000亿美元至3400亿美元。这种巨大的推动凸显了人工智能在重塑金融服务方面的变革潜力。

机器学习的利用投资银行中的线学习和人工智能正变得越来越普遍。目前，全球63%的投资银行正在采用机器学习技术，而60%正在利用人工智能进行预测分析。这些技术使银行能够更准确地预测财务结果并更有效地管理风险。

根据埃森哲的研究，大语言模型 (LLM)（人工智能技术的一个子集）可能会影响银行业高达90%的工作时间。这突显了法学硕士预计将对运营流程和员工生产力产生深远影响。

人工智能技术每年为银行业增加的财务价值可能高达1万亿美元。这个庞大的数字说明了人工智能为全球银行业创收和成本效率带来的机会规模。

此外，人工智能在扩大贷款可及性方面的作用性显着。事实证明，与传统方法相比，人工智能系统批准的贷款申请人数量增加了27%，同时利率降低了16%。贷款渠道的增加，加上更优惠的条款，可以显着提高消费者满意度和金融包容性。

主要要点

• 银行市场的生成式人工智能预计到 2033 年将达到139.57 亿美元，强劲增长32.8%整个预测期内的复合年增长率。
• 2023 年，自然语言处理 (NLP) 细分市场在生成式 AI 银行市场中占据主导地位，占据超过 36% 的份额。
• 2023 年，零售银行客户细分市场在银行市场生成式 AI 中占据主导地位，占据超过27% 份额。
• 2023 年，北美在银行业生成人工智能领域占据主导市场地位，占据36%以上份额。

基于技术

2023 年，自然语言处理 (NLP) 细分市场占据主导地位在生成式人工智能银行市场中占据领先地位，占据超过36％的份额。这种领先作用可以归因于 NLP 在增强客户互动和简化后端流程方面的关键功能。

银行利用 NLP 技术来解释和理解人类语言，从而提供更直观、更有效的客户服务解决方案，例如聊天机器人和虚拟助理。这些工具能够处理各种客户查询，从基本帐户查询到复杂的贷款申请，无需人工干预，从而提高服务可用性和客户满意度。

此外，NLP 有助于分析非结构化数据，例如客户反馈和社交媒体通信，这可以为银行提供有关客户需求和市场趋势的宝贵见解。此功能支持更明智的决策和战略规划。银行业对 NLP 的需求还源于其通过出于合规目的自动监控通信来遵守监管要求的能力，从而显着降低处罚和声誉损害的风险。

随着技术进步提高其准确性和功能，NLP 领域的主导地位预计将继续下去。银行越来越多地投资于人工智能，以开发更复杂的自然语言处理系统，这些系统可以提供更深入的见解和更个性化的银行体验。

银行服务数字化的不断发展以及全球向更加动态、实时的客户服务平台的转变推动了这一趋势。作为NLP技术不断发展，它仍然处于银行业生成式 AI 应用的前沿，有望大幅提高效率并提高客户参与度。

基于最终用户

2023 年，零售银行客户细分在银行市场生成式 AI 中占据主导地位，占据超过 27% 份额。该细分市场的领先地位很大程度上归功于生成式人工智能技术的广泛采用，这些技术显着增强了消费者银行体验。

零售银行客户极大地受益于针对其特定需求量身定制的个性化金融服务和产品，而这些都是通过人工智能驱动的数据分析和客户分析而实现的。生成式人工智能促进了更具吸引力和响应性的客户服务环境。

它支持人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助理等功能，可以处理一系列客户请求，例如从交易查询到财务咨询，全天候提供。这不仅可以通过增强可访问性和响应能力来提高客户满意度，还可以通过自动化日常任务来降低银行的运营成本。

此外，消费者对数字银行解决方案的日益依赖需要强大的网络安全措施，而生成式人工智能在其中发挥着至关重要的作用。采用人工智能算法来检测和防止欺诈，增强在线交易的安全性。随着零售银行业务随着技术的不断发展，在对更复杂、更安全和以客户为中心的银行解决方案的需求的推动下，生成式人工智能与该领域的集成预计将会增长。

关键细分市场

基于技术

• 自然语言处理
• 深度学习
• 强化学习
• 生成对抗网络
• 计算机视觉
• 预测分析ics

基于最终用户

• 零售银行客户
• 中小企业
• 投资专业人士
• 合规和风险管理团队
• 运营和流程优化
• 高管和决策者

驱动程序

增强的客户体验和运营效率

银行业采用生成式人工智能的一个重要驱动因素是它提供的增强的客户体验和运营效率。聊天机器人和个性化推荐系统等生成式人工智能技术可以为客户提供快速、量身定制的响应和建议。这不仅可以通过最大限度地减少等待时间和提供 24/7 服务来提高客户满意度，还可以让银行优化其员工队伍，将人力转移到更复杂的任务和战略计划上。

此外，人工智能驱动的分析可以帮助银行深入了解客户的行为和偏好。th，使他们能够提供更多相关产品并提高客户保留率。改善客户服务和降低运营成本的双重好处使生成式人工智能成为银行业一项极具吸引力的投资。

限制

实施成本高且复杂性

实施生成式人工智能技术的高成本和复杂性对银行业构成了重大限制。开发或集成复杂的人工智能系统需要在技术、基础设施和技术人员方面进行大量的初始投资。人工智能技术的复杂性还需要持续的维护和更新，这会增加运营成本。

此外，银行在将新的人工智能系统与现有 IT 基础设施集成方面经常面临挑战，这可能非常耗时，并且会破坏当前的运营。这些因素可能会阻碍特别是小型银行或发展中地区的银行采用先进的人工智能解决方案，从而减缓市场增长。

机遇

银行服务数字化程度的提高

银行服务数字化程度的提高为行业内生成式人工智能的扩展提供了重大机遇。随着客户越来越喜欢在线和移动银行解决方案，银行被迫增强其数字化产品。

生成式人工智能可以通过提供个性化财务建议的预测分析、自动化客户服务门户和实时欺诈检测等先进功能，在这一转型中发挥关键作用。不同人群对数字银行的接受程度不断提高，为集成人工智能解决方案提供了成熟的环境，为银行提供了在快速变化的市场中创新和保持竞争力的机会。

挑战

数据隐私和安全问题

数据隐私和安全仍然存在在银行业部署生成式人工智能面临着重大挑战。银行收集和处理大量敏感的个人和财务信息，使其成为网络攻击的主要目标。人工智能的使用虽然有利于分析和利用这些数据，但也引起了人们对数据泄露和隐私侵犯的担忧。

确保人工智能系统的安全和维护客户信任至关重要。银行必须遵守有关数据保护的严格监管要求，这可能会使人工智能解决方案的实施变得复杂。平衡创新与安全是银行在扩大生成式人工智能技术的使用时必须应对的一项关键挑战。

增长因素

• 人工智能和机器学习的进步：包括机器学习和深度学习在内的人工智能技术的不断改进正在增强生成式人工智能的能力，使其更加高效。准确、高效且能够适应复杂的银行功能。
• 对个性化银行服务的需求不断增长：随着客户期望的变化，个性化银行体验得到了大力推动。生成式人工智能通过分析客户数据来提供量身定制的建议、产品推荐和风险评估，从而实现这一目标。
• 降低运营成本：人工智能技术通过自动化客户服务、交易处理和合规性检查等日常任务，帮助银行降低运营成本，使人力资源能够专注于更高价值的活动。
• 增强的网络安全措施：生成式人工智能改进欺诈检测和网络安全，这对于维护信任和安全至关重要在数字银行领域。人工智能算法可以比传统方法更有效地识别表明欺诈活动的模式。
• 监管合规性：生成式人工智能辅助银行通过自动化数据管理和报告流程来满足不断变化的监管要求，确保合规相关任务的准确性和及时性。

新兴趋势

• 人工智能驱动的数字助理：将复杂的人工智能驱动的数字助理集成到银行应用程序和网站中以提供实时、交互式客户支持和财务建议的趋势越来越明显常见。
• 区块链集成：将生成式人工智能与区块链技术相结合，增强交易的安全性和透明度，特别是在身份验证和智能合约等领域。
• 声控银行业务：由人工智能驱动的声控银行服务的兴起，允许客户通过语音命令执行银行任务，从而提高可访问性和用户体验。
• 道德的人工智能采用：有人们越来越关注道德人工智能，其中涉及开发能够做出公平和公正决策的人工智能系统，特别是在贷款审批和风险评估方面。
• 监管技术中的人工智能 (RegTech)：人工智能在银行业简化和改进监管流程的应用正在扩大，帮助机构通过高效的数据处理和管理来管理其监管合规性。

区域分析

2023年，北美在银行业生成人工智能方面占据主导市场地位，占据36%以上份额。这种突出地位很大程度上归功于该地区先进的技术基础设施及其金融机构较早采用创新的人工智能解决方案。

在有利于效率和创新的竞争性市场环境的推动下，北美银行是将人工智能融入其运营的先驱。存在感主要人工智能技术提供商的合作以及对研发的大量投资进一步支持了生成式人工智能技术在该地区的广泛采用和进步。

此外，北美（特别是美国和加拿大）的监管环境已经发展到支持人工智能在银行业安全有效地使用。监管机构一直在积极制定指导方针，鼓励人工智能的道德使用，同时确保客户数据保护和隐私。这种监管支持有助于降低与人工智能部署相关的风险，促进采用新技术的信任和稳定性。

此外，北美消费者对个性化银行服务的需求不断增长，促使银行投资人工智能以增强客户体验。这包括使用人工智能进行个人财务管理、定制产品和实时客户支持，所有这些都有助于 North America 在生成式人工智能银行市场中处于领先地位。随着技术的不断发展和客户期望的提高，在银行业人工智能发展的持续创新和支持性生态系统的推动下，该地区预计将保持领先地位。

主要地区和国家

北方美国

• 美国
• 加拿大

欧洲

• 德国
• 法国
• 英国
• 西班牙
• 意大利
• 俄罗斯
• 荷兰
• 其他国家欧洲

亚太地区

• 中国
• 日本
• 韩国
• 印度
• 澳大利亚
• 新加坡
• 泰国
• 越南
• 亚太地区其他地区

拉丁语美洲

• 巴西
• 墨西哥
• 拉丁美洲其他地区

中东和非洲

• 南非
• 沙特阿拉伯
• 阿联酋
• 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

银行市场的生成式人工智能的特点是存在多个推动创新和竞争的关键参与者。 IBM、微软和谷歌等知名公司凭借其广泛的技术能力、全面的人工智能解决方案和强大的全球影响力而占据主导地位。这些公司提供一系列人工智能工具和平台，帮助银行实现运营自动化、增强客户服务和提高安全性。例如，IBM 的 Watson 因其强大的自然语言处理能力而被广泛采用，有助于客户交互和个性化银行服务。

另一个重要参与者是 Salesforce，它将人工智能集成到其客户关系管理 (CRM) 解决方案中，为银行提供增强的客户洞察和预测分析。同样，Palantir Technologies 提供先进的数据分析解决方案，帮助金融机构欺诈检测和风险管理。对于希望利用大数据进行战略决策和遵守监管标准的银行来说，这些工具至关重要

市场上的主要参与者

• OpenAI
• Google
• IBM
• Microsoft
• Salesforce
• Amazon Web Services
• 传统银行机构
• 其他关键玩家

近期进展

• 微软和OpenAI：2023年，微软通过集成GPT-4增强了Azure OpenAI服务，提供了先进的AI模型，可以更好地支持内容生成和数据汇总等银行业务。此次更新强调了安全和隐私，这对银行业至关重要​。
• 2024 年 3 月，高盛推出了一款新的人工智能驱动工具，旨在优化财富管理客户的资产配置。该工具使用生成德勤利用人工智能根据个人风险状况和财务目标制定定制化投资策略，标志着个性化财务规划服务的重大进步。
• 德勤：2023年4月13日，德勤推出了全新的生成式人工智能实践，旨在帮助客户利用颠覆性人工智能技术的力量来提高生产力并加速业务创新。这一实践整合了深厚的行业经验、熟练的人工智能工程师和战略合作伙伴关系，以促进生成式人工智能解决方案的采用和实施。
• Finastra：2024 年初，Finastra 强调了生成式人工智能在银行业的变革潜力。该公司一直专注于生成式人工智能如何推动金融服务领域的创新和效率，帮助银行通过增强的数字能力重新构想其产品和服务。