La taille du marché de l’IA générative dans le BFSI va croître à un taux de croissance annuel moyen de 26,90 % avec une valeur de 10 564,5 millions de dollars US d’ici 2032.

Analyse du marché :

Le marché mondial de l'IA générative dans le BFSI touchera 10 564,5 millions de dollars à un TCAC de 26,90 % d'ici 2032, selon le dernier rapport de Market Research Future.

L'IA générative est tout simplement un type d'apprentissage automatique capable de produire des images, des vidéos, du texte et d'autres formes de contenu. Elle a de nombreuses applications, de l'analyse des données à l'exploitation du pétrole et du gaz, entre autres.

Acteurs clés :

Les acteurs éminents de l'industrie présentés dans le rapport sur le marché mondial de l'IA générative dans BFSI comprennent

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

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Portée du rapport :-

Métriques du rapport	Détails
Taille du marché en 2032	10 564,5 millions USD
Taux de croissance annuel moyen (CAGR) sur la période 2023-2032	26.90%
Année de référence	2022
Prévisions	2023-2032

L'IA générative a de multiples usages dans l'industrie de l'énergie également. Elle est utilisée pour prévoir les modèles de demande d'énergie en fonction des données historiques & différents facteurs tels que les indicateurs économiques, les jours fériés et la météo. L'IA générative peut également contribuer à optimiser la consommation d'énergie dans les bâtiments, les processus industriels et les réseaux intelligents. Elle peut recommander des stratégies pour accroître l'efficacité et réduire le gaspillage d'énergie. Pour assurer la stabilité du réseau, il est essentiel de prévoir la production des sources d'énergie renouvelables telles que le vent et le soleil. Les modèles génératifs peuvent améliorer la précision de ces prévisions et contribuer à une meilleure intégration des énergies renouvelables. Ils peuvent également contribuer à optimiser l'utilisation des systèmes de stockage d'énergie tels que les batteries en prédisant comment et quand les charger et les décharger pour une efficacité maximale. Enfin, ils peuvent contribuer à la détection des défaillances et à la maintenance.

L'IA générative dans le marché de l'analyse des données :

L'IA générative dans l'analyse des données est l'utilisation de modèles d'IA pour aider à diverses facettes de l'analyse des données. Les modèles génératifs ont la capacité de créer des échantillons de données synthétiques qui sont similaires aux données réelles. En ce qui concerne le traitement des données manquantes, les modèles génératifs sont capables de prédire et de compléter les valeurs manquantes en créant des points de données plausibles basés sur les données observées. Les modèles de compréhension du langage tels que GPT peuvent aider à traiter et à analyser des données textuelles non structurées telles que des commentaires sur les médias sociaux ou des avis de clients afin d'en extraire une analyse des sentiments ou des informations. En résumé, l'IA générative peut augmenter les différentes facettes de l'analyse des données en automatisant les tâches, en fournissant des informations plus approfondies sur les ensembles de données et en améliorant la qualité des données.

L'IA générative dans le marché de la Fintech :

L'IA peut aider à analyser des données financières en grande quantité et à générer des stratégies de négociation en fonction des conditions du marché et des données historiques. Elle peut aider à générer des modèles prédictifs pour évaluer le risque de crédit pour les investissements, les assurances et les prêts, améliorant ainsi la prise de décision. Les modèles génératifs peuvent aider à identifier des schémas de transaction inhabituels et à générer des alertes en cas d'activité frauduleuse potentielle. Les assistants virtuels et les chatbots utilisant l'IA générative peuvent offrir une assistance personnalisée aux clients, les aider à planifier leurs finances et répondre à leurs questions. Les modèles NLP peuvent aider à générer des résumés de rapports, d'actualités financières et de documents réglementaires, ce qui permet aux experts de se tenir informés plus facilement. Enfin, l'IA peut aider à générer des scores de crédit en analysant un ensemble de données comprenant des sources non traditionnelles telles que l'activité des médias sociaux.

L'IA générative dans le marché des jeux :

La création d'univers de jeu, de cartes, de niveaux & de terrain de manière procédurale, réduisant ainsi la nécessité d'une conception manuelle. Elle aide à générer des modèles, des textures et des animations, accélérant ainsi la création de ressources par les développeurs de jeux. L'IA peut aider à automatiser la détection des bogues et les tests de jeu, augmentant ainsi la qualité du jeu. Enfin, elle permet d'ajuster les niveaux de difficulté à la volée afin de maintenir l'engagement et d'adapter le jeu aux compétences du joueur.

L'IA générative dans le marché des médias et du divertissement :

L'IA générative a un effet notable sur le secteur des médias & et du divertissement et est utilisée de diverses manières. L'IA peut aider à générer des images, du texte et de la musique. L'IA peut par exemple rédiger des articles, des nouvelles, composer de la musique de fond ou créer des effets visuels. Les plateformes de streaming utilisent l'IA pour recommander des contenus en fonction des habitudes de visionnage de l'utilisateur. Cela favorise la fidélisation et l'engagement des utilisateurs. L'IA peut aider à générer des personnages synthétiques pour les jeux vidéo et les films ou des vidéos réalistes (deepfake). Il existe également des systèmes d'IA qui aident à générer des histoires ou des scénarios en analysant les préférences du public et les tendances populaires. Les concepteurs et les artistes utilisent l'IA pour générer des idées, créer des œuvres d'art ou concevoir des personnages & pour les jeux vidéo. Les voix générées par l'IA peuvent être utilisées dans différentes applications, du doublage de films internationaux aux assistants virtuels. Enfin, l'IA permet de traduire des contenus dans différentes langues avec précision et rapidité, les rendant ainsi accessibles à un public mondial.

L'IA générative dans le marché du pétrole & gaz :

L'IA générative a de multiples usages dans l'industrie du pétrole & gaz également. L'IA peut aider à générer des modèles géologiques détaillés en analysant les diagraphies de puits et les données sismiques, ce qui permet d'identifier avec précision les réservoirs potentiels. L'IA peut aider à élaborer des plans de forage en tenant compte des capacités des équipements, des données géologiques et des contraintes de sécurité, ce qui permet de réaliser des opérations de forage efficaces. Les modèles génératifs peuvent aider à prévoir les défaillances des équipements et les besoins de maintenance, à optimiser les calendriers de maintenance et à réduire les temps d'arrêt. Les scénarios générés par l'IA peuvent être utilisés pour stimuler les incidents de sécurité & et évaluer les risques, ce qui permet d'élaborer des protocoles de sécurité solides. En outre, l'IA peut aider à analyser d'énormes quantités de données textuelles, telles que des rapports et des documents de recherche, afin d'en extraire des informations précieuses, en particulier pour la prise de décision.

Segmentation du marché :

Le marché de l'IA générative dans BFSI est bifurqué en fonction de l'organisation, de l'application et du déploiement.

Par organisation, les banques mèneront le marché au cours de la période de prévision. Les banques traitent de grandes quantités de données comprenant les tendances du marché, les profils des clients, les enregistrements des transactions, et bien plus encore.

Par application, la détection des fraudes dominera le marché au cours de la période de prévision. La détection des fraudes est essentielle et détient un potentiel vital pour transformer la manière dont les activités frauduleuses sont identifiées et empêchées. Les modèles d'IA générative sont généralement formés pour reconnaître des modèles dans les transactions et les comportements financiers normaux.

En ce qui concerne le déploiement, le déploiement sur site sera le fer de lance du marché au cours de la période de prévision. Il s'agit du déploiement des solutions d'IA générative dans les infrastructures physiques des institutions financières, par opposition à l'utilisation de solutions hors site ou basées sur le cloud.

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Pilotes :

La préférence pour les expériences client personnalisées va stimuler la croissance du marché :

La préférence pour les expériences client personnalisées stimulera la croissance du marché au cours de la période de prévision. Les clients du secteur BFSI attendent de plus en plus des expériences sur mesure et personnalisées. L'intelligence artificielle générative permet aux institutions financières d'analyser les données des clients, de générer des informations et d'offrir des services et des produits personnalisés, ainsi que des recommandations en matière de planification financière. Elle améliore la satisfaction des clients et la fidélité & des clients.

Opportunités :

L'utilisation croissante dans la détection des fraudes offre de solides opportunités :

Le secteur BFSI est confronté à des défis de gestion des risques et à des fraudes constantes. L'IA générative fournit des techniques avancées pour détecter les activités frauduleuses, identifier les modèles et analyser les anomalies dans d'énormes volumes de données. Cela permet aux institutions financières d'améliorer leurs capacités de détection des fraudes, d'atténuer les risques et de protéger les actifs des clients.

Contraintes et défis :

La pénurie de main-d'œuvre qualifiée constitue un frein au marché :

La pénurie de main-d'œuvre qualifiée et les préoccupations en matière de sécurité & de la confidentialité des données pourraient constituer des freins au marché au cours de la période de prévision.

Accéder au rapport complet :
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Analyse COVID-19 :

Les modèles génératifs d'IA peuvent aider à analyser d'énormes bases de données pour évaluer avec précision le risque de crédit. À l'époque de l'épidémie, cela était vital car les conditions économiques évoluaient rapidement et les banques avaient besoin d'identifier les emprunteurs à haut risque. Les modèles génératifs alimentés par l'IA sont capables de détecter les activités frauduleuses en analysant les données des transactions & et en identifiant les schémas inhabituels. L'augmentation des transactions numériques au moment de l'épidémie a rendu la chose encore plus cruciale. Les assistants virtuels et les chatbots alimentés par l'IA générative ont aidé les sociétés BFSI à gérer l'augmentation des demandes de renseignements des clients en raison des perturbations liées à la grippe aviaire. Ces systèmes pilotés par l'IA ont offert une assistance 24 heures sur 24 tout en réduisant les coûts opérationnels. Avec les risques accrus de cyberattaque au moment de l'épidémie, l'IA générative a en effet joué un rôle impératif dans le développement de systèmes de sécurité avancés pour protéger les données financières sensibles.

Les institutions financières ont dû adapter leurs opérations à l'épidémie de COVID-19, ce qui a nécessité la mise en place d'un système de travail à distance et de mesures de distanciation sociale. L'IA générative a permis des opérations à distance en automatisant les processus, en améliorant le service à la clientèle avec des chatbots alimentés par l'IA, & en facilitant l'analyse des données, en particulier à partir de sites distants. En fait, la crise provoquée par le COVID-19 a mis la gestion des risques au premier plan, en particulier pour les institutions financières. La capacité de l'IA générative à analyser les anomalies, les modèles et les énormes quantités de données est devenue de plus en plus vitale pour évaluer et atténuer les risques. Les institutions financières utilisent l'IA générative pour la détection des fraudes, les tests de résistance et la gestion avancée des risques afin de naviguer dans les conditions incertaines du marché.

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Analyse régionale :

L'Amérique du Nord en tête du marché de l'IA générative dans le BFSI :

L'Amérique du Nord mènera le marché de l'IA générative dans BFSI au cours de la période de prévision avec une part de 31,76%. L'Amérique du Nord, en particulier les États-Unis, dispose d'un écosystème technologique bien établi qui favorise l'innovation. En outre, l'accessibilité des instituts de recherche en IA, des entreprises technologiques et du capital-risque & favorise l'adoption et le développement des solutions d'IA générative. Les institutions financières de la région ont accès à d'énormes données sur les clients en raison de la taille et de la complexité du marché. La capacité de l'IA générative à traiter et à analyser ces données stimule son adoption pour améliorer l'expérience client, la détection des fraudes et l'évaluation des risques.

L'Europe aura une croissance admirable dans l'IA générative dans le marché BFSI :

L'Europe connaîtra une croissance admirable de l'IA générative sur le marché BFSI au cours de la période de prévision. Les marchés financiers en Europe ont observé une croissance notable de la Fintech. L'IA générative soutient ces entreprises Fintech en améliorant l'expérience client, en créant un service personnalisé et en augmentant les méthodes de prévention de la fraude. Les marchés financiers interconnectés en Europe ont besoin d'une détection de la fraude et d'une évaluation avancée des risques. Sa capacité d'analyse en temps réel & cross-canal est précieuse pour identifier les activités suspectes à travers les frontières. C'est en Allemagne que la part de marché est la plus importante et au Royaume-Uni que la croissance est la plus rapide.

À propos de Market Research Future :

Chez Market Research Future (MRFR), nous permettons à nos clients de démêler la complexité de diverses industries grâce à nos rapports de recherche cuits (CRR), nos rapports de recherche semi-cuits (HCRR), nos rapports de recherche bruts (3R), nos recherches en continu (CFR) et nos services de conseil en études de marché &.

L'équipe de MRFR a pour objectif suprême de fournir à ses clients des études de marché et des services d'intelligence de qualité optimale. Nos études de marché par produits, services, technologies, applications, utilisateurs finaux et acteurs du marché pour les segments de marché mondiaux, régionaux et nationaux, permettent à nos clients d'en voir plus, d'en savoir plus et d'en faire plus, ce qui les aide à répondre à toutes leurs questions les plus importantes.

Nous lançons également"Wantstats", le premier portail de statistiques pour les données de marché dans un format complet de graphiques et de statistiques, fournissant des prévisions, des analyses régionales et sectorielles. Restez informé et prenez des décisions fondées sur des données grâce à Wantstats.

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