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El tamaño del mercado de IA generativa en BFSI crecerá a un CAGR del 26,90% con un valor de 10.564,5 millones de dólares en 2032
Análisis del mercado:
El mercado global de IA generativa en BFSI alcanzará los 10.564,5 millones de dólares a un CAGR del 26,90% para 2032, según el último informe de Market Research Future.
En pocas palabras, la IA generativa es un tipo de aprendizaje automático capaz de producir imágenes, vídeo, texto y otras formas de contenido. Tiene amplias aplicaciones, desde el análisis de datos hasta el gas & del petróleo, entre otras.
Actores clave:
Los principales actores del sector descritos en el informe sobre la IA generativa global en el mercado BFSI incluyen
- Quantifind
- OpenAI
- Accenture
- DataRobot
- SAS
- IBM
- Microsoft
- Adobe
- NVIDIA
- Intel
- Google
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Alcance del informe :-
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Métricas del informe |
Detalles |
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Tamaño del mercado hasta 2032 |
10.564,5 millones de USD |
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CAGR durante 2023-2032 |
26.90% |
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Año base |
2022 |
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Previsión |
2023-2032 |
La IA generativa también tiene múltiples usos en la industria energética. Se utiliza para pronosticar patrones de demanda de energía según datos históricos & diferentes factores como indicadores económicos, vacaciones y clima. La IA generativa también puede ayudar a optimizar el consumo de energía en edificios, procesos industriales y redes inteligentes. Puede recomendar estrategias para aumentar la eficiencia y reducir el derroche de energía. Para la estabilidad de la red, es crucial predecir la producción de las fuentes de energía renovables, como la eólica y la solar. Los modelos generativos pueden aumentar la precisión de estas previsiones y contribuir a una mejor integración de las energías renovables. También pueden ayudar a optimizar el uso de los sistemas de almacenamiento de energía, como las baterías, prediciendo cómo y cuándo cargarlas y descargarlas para lograr la máxima eficiencia. Por último, puede ayudar en la detección de fallos y en el mantenimiento.
IA generativa en el mercado de análisis de datos:
La IA generativa en el análisis de datos es el uso de modelos de IA para ayudar en diversas facetas del análisis de datos. Los modelos generativos tienen la capacidad de crear muestras de datos sintéticos similares a los datos reales. En cuanto a la gestión de los datos que faltan, los modelos generativos son capaces de predecir y rellenar los valores que faltan mediante la creación de puntos de datos plausibles que se basan en los datos observados. Los modelos de comprensión del lenguaje, como GPT, pueden ayudar a procesar y analizar datos de texto no estructurados, como comentarios en redes sociales o valoraciones de clientes, para extraer análisis de sentimientos o perspectivas. En resumen, la IA generativa puede aumentar diferentes facetas del análisis de datos mediante la automatización de tareas, proporcionando una visión más profunda de los conjuntos de datos y mejorando su calidad.
La IA generativa en el mercado fintech:
La IA puede ayudar a analizar grandes cantidades de datos financieros y generar estrategias de negociación según las condiciones del mercado y los datos históricos. Puede ayudar a generar modelos predictivos para evaluar el riesgo crediticio de inversiones, seguros y préstamos, aumentando la toma de decisiones. Los modelos generativos pueden ayudar a identificar patrones de transacciones inusuales y generar alertas de posibles actividades fraudulentas. Los asistentes virtuales y los chatbots basados en IA generativa pueden ofrecer atención al cliente personalizada, ayudar en la planificación financiera y responder a consultas. Los modelos de PLN pueden ayudar a generar resúmenes de informes, noticias financieras y documentos normativos, lo que simplifica a los expertos la tarea de mantenerse informados. Por último, la IA puede ayudar a generar puntuaciones crediticias mediante el análisis de una serie de datos que comprenden fuentes no tradicionales, como la actividad en las redes sociales.
Mercado de la IA generativa en el sector del juego:
Creación de mundos de juego, mapas, niveles y terrenos de forma procedimental, reduciendo la necesidad de diseño manual. Ayuda a generar modelos, texturas y animaciones, acelerando así la creación de activos por parte de los desarrolladores de juegos. La IA puede ayudar a automatizar la detección de errores y las pruebas de los juegos, aumentando su calidad. Por último, ayuda a ajustar los niveles de dificultad sobre la marcha para mantener el interés y la habilidad del jugador.
La IA generativa en el mercado de los medios de comunicación y el entretenimiento:
La IA generativa tiene un efecto notable en el sector del entretenimiento y se utiliza de varias maneras. La IA también puede ayudar a generar imágenes, texto y música. La IA, por ejemplo, puede escribir artículos, noticias, componer música de fondo o crear efectos visuales. Las plataformas de streaming utilizan la IA para recomendar contenidos según los hábitos de visualización del usuario. Esto aumenta la retención y el compromiso del usuario. La IA puede ayudar a generar personajes sintéticos para videojuegos y películas o vídeos deepfake realistas. También hay sistemas de IA que ayudan a generar historias o guiones analizando las preferencias del público y las tendencias populares. Los diseñadores y artistas utilizan la IA para ayudar a generar ideas, crear arte o diseñar personajes & mundos para los videojuegos. Las voces generadas por la IA pueden utilizarse en distintas aplicaciones, desde el doblaje de películas internacionales hasta los asistentes virtuales. Por último, la IA ayuda a traducir contenidos a varios idiomas con precisión y rapidez, poniendo los contenidos a disposición de un público mundial.
La IA generativa en el mercado del petróleo y el gas:
La IA generativa también tiene múltiples usos en el sector del petróleo y el gas. La IA puede ayudar a generar modelos geológicos detallados mediante el análisis de registros de pozos y datos sísmicos, lo que ayuda a identificar yacimientos potenciales con precisión. La IA puede ayudar a generar planes de perforación teniendo en cuenta las capacidades de los equipos, los datos geológicos y las limitaciones de seguridad, lo que se traduce en operaciones de perforación eficaces. Los modelos generativos pueden ayudar a prever los fallos de los equipos y las necesidades de mantenimiento, optimizando los programas de mantenimiento y reduciendo el tiempo de inactividad. Los escenarios generados por IA pueden utilizarse para estimular incidentes de seguridad y evaluar riesgos, ayudando a desarrollar protocolos de seguridad sólidos. Además, la IA puede ayudar a analizar grandes cantidades de datos textuales, como informes y trabajos de investigación, para extraer información valiosa, especialmente para la toma de decisiones.
Segmentación del mercado:
La IA generativa en el mercado BFSI se bifurca en función de la organización, la aplicación y el despliegue.
Por organización, la banca liderará el mercado durante el periodo de previsión. Los bancos manejan grandes cantidades de datos que incluyen tendencias de mercado, perfiles de clientes, registros de transacciones y mucho más.
Por aplicación, la detección de fraudes dominará el mercado durante el periodo de previsión. La detección de fraudes es vital y tiene un potencial vital para transformar la manera en que se identifican y previenen las actividades fraudulentas. Los modelos generativos de IA suelen entrenarse para reconocer patrones en el comportamiento y las transacciones financieras normales.
En cuanto a la implantación, la local encabezará el mercado durante el periodo de previsión. Se refiere al despliegue de las soluciones de IA generativa en las infraestructuras físicas de las instituciones financieras, en contraposición a la utilización de soluciones externas o basadas en la nube.
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Impulsores:
La preferencia por experiencias de cliente personalizadas impulsará el crecimiento del mercado:
La preferencia por experiencias de cliente personalizadas impulsará el crecimiento del mercado durante el periodo de previsión. Los clientes del sector BFSI esperan cada vez más experiencias adaptadas y personalizadas. La inteligencia artificial generativa permite a las instituciones financieras analizar los datos de los clientes, generar ideas y ofrecer servicios y productos personalizados, así como recomendaciones de planificación financiera. Aumenta la satisfacción de los clientes y la fidelidad & impulsa la retención de clientes.
Oportunidades:
Uso creciente en la detección de fraudes para ofrecer oportunidades sólidas:
El sector BFSI se enfrenta a retos de gestión de riesgos y al fraude constante. La IA generativa ofrece técnicas avanzadas para detectar actividades fraudulentas, identificar patrones y analizar anomalías en grandes volúmenes de datos. Esto permite a las instituciones financieras mejorar sus capacidades de detección del fraude, mitigar los riesgos y proteger los activos de los clientes.
Limitaciones y retos:
La escasez de mano de obra cualificada actuará como restricción del mercado:
La escasez de mano de obra cualificada y las preocupaciones de seguridad & privacidad de los datos pueden actuar como restricciones del mercado durante el período de previsión.
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Análisis COVID-19:
Los modelos generativos de IA pueden ayudar a analizar enormes bases de datos para evaluar con precisión el riesgo crediticio. En la época de la epidemia esto era vital, ya que las condiciones económicas cambiaban rápidamente y los bancos necesitaban identificar a los prestatarios de alto riesgo. Los modelos generativos potenciados por IA son capaces de detectar actividades fraudulentas mediante el análisis de datos de transacciones & identificando patrones inusuales. Tras el aumento de las transacciones digitales en la época de la epidemia, ésta se volvió aún más crucial. Los asistentes virtuales y los chatbots impulsados por la IA generativa ayudaron a las empresas BFSI a gestionar el aumento de las consultas de los clientes debido a las interrupciones del COVID. Estos sistemas impulsados por la IA ofrecieron asistencia las 24 horas del día y redujeron los costes operativos. Con el aumento de los riesgos de ciberataque en el momento de la epidemia, la IA generativa desempeñó un papel fundamental en el desarrollo de sistemas de seguridad avanzados para proteger datos financieros confidenciales.
Las instituciones financieras tuvieron que adaptar sus operaciones a la epidemia de COVID-19, para lo que fue necesario organizar el trabajo a distancia y adoptar medidas de distanciamiento social. La IA generativa ha permitido realizar operaciones a distancia mediante la automatización de procesos, la mejora de la atención al cliente con chatbots impulsados por IA y la facilitación del análisis de datos, especialmente desde ubicaciones remotas. De hecho, la crisis provocada por el COVID-19 puso la gestión de riesgos en primer plano, especialmente para las instituciones financieras. La capacidad de la IA generativa para analizar anomalías, patrones y enormes cantidades de datos se ha vuelto cada vez más vital para evaluar y mitigar los riesgos. Las instituciones financieras están utilizando la IA generativa para la detección del fraude, las pruebas de estrés y la gestión avanzada del riesgo para navegar en las inciertas condiciones del mercado.
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Análisis regional:
Norteamérica encabezará el mercado de IA generativa en BFSI:
Norteamérica liderará el mercado de IA generativa en BFSI durante el periodo de previsión con una cuota del 31,76%. Norteamérica, especialmente Estados Unidos, cuenta con un ecosistema tecnológico establecido que fomenta la innovación. Además, la accesibilidad de las instituciones de investigación de IA, las empresas tecnológicas y el capital riesgo de & favorecen la adopción y el desarrollo de las soluciones de IA generativa. Las instituciones financieras de la región tienen acceso a enormes cantidades de datos de clientes debido al tamaño y la complejidad del mercado. La capacidad de la IA generativa para procesar y analizar estos datos impulsa su adopción para mejorar la experiencia del cliente, la detección de fraudes y la evaluación de riesgos.
Europa tendrá un crecimiento admirable en la IA generativa en el mercado BFSI:
Europa tendrá un crecimiento admirable en la IA generativa en el mercado BFSI durante el período de pronóstico. Los mercados financieros europeos han registrado un notable crecimiento de la tecnología financiera. La IA generativa ayuda a estas empresas fintech a mejorar la experiencia del cliente, crear servicios personalizados y aumentar los métodos de prevención del fraude. Los mercados financieros interconectados de Europa necesitan detección de fraudes y evaluación avanzada de riesgos. Su capacidad de análisis multicanal en tiempo real & es valiosa para identificar actividades sospechosas más allá de las fronteras. El mercado alemán es el de mayor cuota de mercado, mientras que el británico es el de mayor crecimiento.
Acerca de Market Research Future:
En Market Research Future (MRFR), permitimos a nuestros clientes desentrañar la complejidad de diversas industrias a través de nuestros Informes de Investigación Cocinados (CRR), Informes de Investigación Semicocinados (HCRR), Informes de Investigación Crudos (3R), Investigación de Alimentación Continua (CFR) y Servicios de Consultoría de Investigación de Mercado &.
El equipo de MRFR tiene como objetivo supremo proporcionar a nuestros clientes servicios de investigación e inteligencia de mercado de óptima calidad. Nuestros estudios de mercado por productos, servicios, tecnologías, aplicaciones, usuarios finales y actores del mercado para segmentos de mercado globales, regionales y nacionales, permiten a nuestros clientes ver más, saber más y hacer más, lo que ayuda a responder a todas sus preguntas más importantes.
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Contacto: Market Research Future (Parte de Wantstats Research and Media Private Limited) 99 Hudson Street, 5Th Floor New York, NY 10013 Estados Unidos de América 1 628 258 0071 (US) 44 2035 002 764 (UK) Email: [email protected] Website: https://www.marketresearchfuture.com