유형별 AI 플랫폼 대출 시장 분석 {자연어 처리(NLP) 딥 러닝(DL) 머신러닝(ML) 등}; 기능별(자기 인식 반응성 기계 제한된 기억 마음 이론 등); AI 유형별(분석 텍스트 시각 대화형 및 기타); 최종 사용자(은행 교육 기관 정부 기관 및 기타) – 글로벌 공급 및 수요 분석 및 기회 전망 2023-2033

글로벌 AI 플랫폼 대출 시장 정의

대출은 매일 많은 양의 돈이 흐르는 거대한 사업입니다. 자금 대출은 인공 지능으로 쉽게 분석할 수 있는 대용량 데이터로 일련의 조사가 필요합니다. 대출 사업에서 인공 지능을 사용하면 개인의 신용도를 분석하는 데 도움이 되며 이는 대출을 대출하기 전에 고려해야 할 매우 중요한 측면입니다. 신용도는 대출 기관이 차용인의 부채 상환 능력에 접근하거나 대출을 빌려줄 가치가 있는지 판단하는 데 도움이 됩니다.  대출 담보에 대한 정확한 평가는 금융 기관의 경제 성장을 예측하는 데 도움이 됩니다.

AI 플랫폼 대출은 은행 신용 조합 및 비은행 대출 기관을 위한 손쉬운 운영을 통해 이러한 대출 및 주택 구매 프로세스를 디지털화로 자동화합니다. AI 대출 앱은 기존 은행이 더 많은 시간을 소비하고 대출 신청 및 승인에 더 많은 절차가 필요하기 때문에 개인 대출의 새로운 트렌드입니다. 또한 많은 대출 기관은 귀중한 재산 문서를 담보 또는 보증으로 사용하여 많은 이자를 부과합니다. 반면 AI 대출 앱은 더 적은 수의 문서와 세부 정보 부동산 문서나 담보 없이 이러한 프로세스를 완료합니다. 또한 대출 승인 절차가 매우 빠르고 즉각적이어서 현금이 한 시간 이내에 은행 계좌에 입금됩니다.

또한 AI(인공 지능)를 통해 조직은 조언 FICO 점수 디지털 발자국 분석 검색 기반 분석 및 간소화를 포함한 모든 유형의 대체 데이터를 사용하여 개인의 신용도를 분석할 수 있습니다. 새로운 AI 발전은 또한 교육 GPA 연구 분야 SAT 점수 및 직업 기록을 고려하여 개인의 신용도를 평가합니다. 따라서 AI 대출 플랫폼은 개인의 신용도를 분석하고 고객에게 명확한 지침을 제공하며 빠르고 쉬운 대출 승인을 제공하는 데 도움이 됩니다. 반면에 대출 회수가 용이하고 비즈니스 조직이나 대출 은행의 부채 상환 위험이 줄어듭니다.

글로벌 AI 플랫폼 대출 시장: 주요 인사이트

2023-2033년 글로벌 AI 플랫폼 대출 시장 규모 예측 및 동향 하이라이트

동안 ~25%의 CAGR로 성장하여 2033년 말까지 900억 달러의 수익을 올릴 것으로 예상됩니다. 또한 시장은 2022년에 700억 달러의 수익을 창출했습니다. 시장의 성장은 주로 전 세계적으로 디지털 혁신 지출의 기하급수적인 증가에 기인할 수 있습니다. 예를 들어 2022년 디지털 트랜스포메이션(DX)에 대한 전 세계 지출은 약 2조 달러였으며 2025년에는 약 3조 달러로 감소할 것으로 예상됩니다.  전 세계적으로 가처분 소득과 인터넷 보급률이 증가함에 따라 스마트폰 및 컴퓨터 사용자 수가 증가하고 있습니다. 스마트 폰은 모든 것을 매우 쉽게 만들고 손끝에서 많은 시설을 제공합니다. 더 나은 고객을 개선하기 위해 많은 대출 회사에서 KreditBee mPokett 등과 같은 스마트폰 앱을 출시했습니다. 반대로 Snapmint와 같은 앱은 신용 카드와 유사하게 작동하여 EMI 옵션을 제공하고 스마트 폰을 통해 특정 문서를 간단하게 확인할 수 있습니다. 따라서 디지털화는 고객을 위해 대출 처리를 매우 간단하고 빠르게 변화시켰습니다.

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빌리는 인구 증가와 같은 글로벌 AI 플랫폼 대출 시장 동향은 예측 기간 동안 시장의 성장에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 2022년 미국에서 2천만 명이 넘는 사람들이 개인 대출을 받은 것으로 추정되며 이는 2020년 1900만 명 기준에서 증가한 수치입니다.  사람들은 단기 또는 장기를 달성하기 위해 대출을 받습니다 목표. 많은 사람들이 돈을 빌리는 것을 반대하지만 재정적 도움이 필요한 상황이 있습니다. 이러한 상황 중 일부에는 사업 건강 요구 사항 교육 또는 꿈의 집이 포함됩니다. 따라서 사람들은 친구 친척 또는 은행에서 돈을 빌립니다. 더 많은 사람들이 자신의 필요를 충족시키기 위해 더 적은 이자 비용으로 단기간에 많은 양의 자금을 빌려주기 때문에 은행에서 돈을 빌리고 제공되는 EMI 기능은 모든 사람이 한 번의 전액 지불이 아닌 여러 번의 소액 지불로 대출을 지불할 수 있도록 도와줍니다. 또한 금융 기관 수의 급증은 예측 기간 동안 시장의 성장을 더욱 높일 것으로 예상됩니다. 예를 들어 2021년에는 전 세계적으로 약 125개의 금융 기관이 기능하는 것으로 추정되었습니다.  따라서 이러한 모든 요소는 예측 기간 동안 시장의 성장을 증가시킬 것으로 예상됩니다.

글로벌 AI 플랫폼 대출 시장: 성장 동인 및 과제

성장 동력          

• 모든 지역에서 더 많은 사람들에게 다가가기 위해 전 세계적으로 은행 수를 늘리
고 있습니다.

모든 국가에서 기능하는 은행의 수가 놀라울 정도로 많으며 디지털화가 절정에 달했기 때문에 모두 AI 기반 대출 플랫폼을 채택하고 있습니다. 은행 또는 기타 대출 기관이 고객의 최신 재무 동향 수요 및 기존 데이터를 이해하고 의사 결정을 위한 효율적이고 신뢰할 수 있는 결과를 생성하는 데 도움이 됩니다. 따라서 이러한 높은 채택은 예측 기간 동안 시장의 성장을 증가시킬 것으로 예상됩니다.

미국에는 2018년에 약 11000개의 등록된 은행과 신용 조합이 있는 것으로 추정됩니다.

• 가처분 소득이 증가하고 사람들의 요구가 증가하는 신용 카드 소지자 수
증가

2021년 기준으로 인도에서는 약 15억 건의 거래가 신용 카드를 통해 완료된 것으로 추정됩니다.

• 클라우드 컴퓨팅의 발전 및 빅 데이터 저장 및 원격 서버 운영에 대한 채택 증가

클라우드 컴퓨팅은 보안 서버 운영 데이터 저장 원격 관리 통신 및 네트워킹과 같은 컴퓨팅 서비스를 제공하여 많은 금융 기관을 지원합니다. 2022년 업데이트 기준으로 전 세계적으로 클라우드를 사용하는 사람은 약 35억 명으로 전 세계 인구의 약 50% 미국인의 거의 70%를 차지하며 데이터를 온라인에 저장하거나 웹 기반 소프트웨어 애플리케이션을 사용합니다.

• 인터넷을 사용하는 사람들이 늘어남에 따라 전 세계적으로 디지털화의 보급률이 높아짐- 모든 부문과 조직에 디지털 기술이 대규모로 채택되고 통합됨에 따라 전 세계적으로 디지털 혁신이 확산되었습니다. 예를 들어 2022년에는 약 90%의 기업이 일종의 디지털 이니셔티브에 참여할 것으로 예상되었으며 비즈니스 리더의 85%는 디지털화가 전 세계적으로 우선 순위라고 인정했습니다.

• Increasing Banking Activities on Smartphones with Net Banking and Mobile Banking Applications (인터넷 뱅킹 및 모바일 뱅킹 응용 프로그램을 통한 스마트 폰의 은행 활동 증가)

2019년 전 세계적으로 약 30억 명이 스마트폰을 사용하고 있는 것으로 나타났습니다.

도전

• 사이버 공격 및 재정적 피해 가능성

스마트폰 컴퓨터 또는 인터넷에 연결된 모든 장치에서 모든 서비스를 사용하면서 은행의 디지털화가 증가하고 있습니다. 디지털화가 증가함에 따라 이러한 서비스가 웹에서 모든 정보를 얻기 위해 쉽게 해킹될 수 있기 때문에 사이버 위협이 증가합니다. 온라인 웹은 사이버 범죄자가 필요로 하는 모든 정보를 제공합니다. 많은 경우 사이버 위협의 가능성이 높아 예측 기간 동안 시장 성장을 저해합니다.

• 전통적인 대출 방법에 대한 더 높은 신뢰성

• 연결 및 인프라 유지 관리와 관련된 문제

시장 세분화

글로벌 AI 플랫폼 대출 시장은 은행 교육 기관 정부 기관 등으로 최종 사용자의 수요와 공급을 세분화하고 분석하며 그 중 은행 부문은 예측 기간 동안 큰 성장을 목격할 것으로 예상됩니다. 이 부문의 성장은 은행과 사용자 수의 증가로 설명할 수 있습니다. 2018년에는 전 세계 은행 수가 약 45000개로 예상되었습니다.  은행의 자동화 및 디지털화는 금융 지원을 위해 은행에 대한 사람들의 선호도를 높입니다. 더 많은 정부 및 민간 은행이 매출을 늘리기 위해 농촌 및 도시 지역에 지점을 늘리고 있습니다. 은행은 공공 및 민간 은행의 고객 및 대출 거래 개선에 관심이 적은 농민을 위해 많은 정책을 시작했습니다. 대출 처리에 필요한 규정 및 문서화 프로세스는 은행 부문에서 AI 도구의 채택을 증가시키고 있으며 이는 다시 시장 부문의 성장을 주도합니다.

글로벌 AI 플랫폼 대출 시장도 유형별로 수요와 공급을 자연어 처리(NLP) 딥러닝(Dl) 머신러닝(ML) 등으로 세분화 및 분석합니다. 이 세 부문 중 기계 학습 부문은 상당한 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. ML 및 AI 기반 대출은 원시 데이터를 매우 효율적으로 사용하여 시간과 에너지를 절약하는 데 도움이 됩니다. 재무 분야의 ML 애플리케이션은 계산 데이터 모니터링 청구 처리 및 서류 작업을 포함한 많은 작업을 자동화하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 인건비를 절감하고 고객 서비스를 개선할 수 있습니다. 고객 행동을 쉽게 분석할 수 있으며 IoT 장치의 ML 및 AL을 통해 선호도를 생성할 수 있습니다. 알고리즘 거래 사기 행위 탐지 보안 포트폴리오 관리 고주파 거래 챗봇 생성 위험 관리 거래 정산 고객 확보 온보딩 자동화 및 자산 평가는 많은 금융 기관에서 ML을 통해 수행됩니다.

글로벌 AI 플랫폼 대출 시장에 대한 심층 분석에는 다음 부문이 포함됩니다.

글로벌 AI 플랫폼 대출 시장 지역별 개요

북미 AI 플랫폼 대출 시장은 다른 모든 지역의 시장 중에서 2033년 말까지 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 시장의 성장은 주로 급증하는 디지털 뱅킹 활동과 신용 카드 소지자 수의 증가에 기인할 수 있습니다. 예를 들어 2021년 미국에서만 약 10억 5천만 개의 신용 카드가 사용되는 것으로 관찰되었으며 그 수는 전년 대비 더 증가할 것으로 예상됩니다. 신용 카드는 편리하고 안전하며 일정 기간 동안 이자가 없으며 보상과 크레딧을 제공하기 때문에 대부분의 사람들이 사용합니다. 신용 카드는 휴대하기에 더 안전하고 지출을 추적하는 데 도움이 되며 신용 점수를 높이는 쉬운 방법입니다. 또한 신용 카드는 한 달의 재직 기간 후에 대출금을 갚을 수 있어 예산을 계획할 수 있기 때문에 재정적 안정을 제공합니다. 대량 구매는 이자가 적거나 없는 신용 카드와 장기적으로 지불할 수 있는 EMI 옵션을 통해 할 수 있습니다. 신용 카드의 유예 기간은 예산에 포함되지 않고 지연될 수 없는 막바지 구매 또는 긴급 비용을 관리하는 데 도움이 됩니다. 또한 신용 카드 구매에 대해 많은 할인과 캐쉬백을 제공합니다. 또한 이 지역의 은행 사용자 수가 증가함에 따라 예측 기간 동안 시장의 성장이 더욱 촉진될 것으로 예상됩니다. 

글로벌 AI 플랫폼 대출 시장을 장악한 주요 기업

• Winzi Inc. (윈지 Inc.)
  • 회사 개요
  • 사업 전략
  • 주요 제품 제공
  • 재무 성과
  • 핵심성과지표(KPI)