IA generativa no tamanho do mercado BFSI para crescer a um CAGR de 26.90% com valor em dólares de 10,564.5 milhões de dólares até 2032

Análise de mercado:

A IA generativa global no mercado BFSI chegará a US $ 10.564,5 milhões a 26,90% CAGR até 2032, de acordo com o último relatório Market Research Future.

A IA generativa, simplesmente, é um tipo de aprendizado de máquina capaz de produzir imagens, vídeo, texto e outras formas de conteúdo. Tem amplas aplicações, desde a análise de dados ao gás de petróleo e muito mais.

Principais intervenientes:

Os participantes eminentes da indústria com perfil no relatório de mercado global de IA generativa em BFSI incluem

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

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Âmbito do relatório: -

Métricas do relatório	Detalhes
Dimensão do mercado até 2032	10.564,5 milhões de dólares
CAGR durante 2023-2032	26.90%
Ano base	2022
Previsão	2023-2032

A IA generativa também tem vários usos na indústria de energia. É usado para prever padrões de demanda de energia de acordo com dados históricos & diferentes fatores, como indicadores econômicos, feriados e clima. A IA generativa pode também ajudar a otimizar o consumo de energia em edifícios, processos industriais e redes inteligentes. Pode recomendar estratégias para aumentar a eficiência e reduzir o desperdício de energia. Para a estabilidade da rede, é crucial prever a produção das fontes de energia renováveis, como a eólica e a solar. Os modelos generativos podem aumentar a precisão dessas previsões, contribuindo para uma melhor integração das energias renováveis. Podem também ajudar a otimizar a utilização dos sistemas de armazenamento de energia, como as baterias, prevendo como e quando carregá-las e descarregá-las para obter a máxima eficiência. Por último, pode ajudar na deteção de falhas e na manutenção.

IA generativa no mercado de análise de dados:

IA generativa em análise de dados é o uso de modelos de IA para auxiliar em várias facetas da análise de dados. Os modelos generativos têm a capacidade de criar amostras de dados sintéticos semelhantes aos dados reais. No que diz respeito ao tratamento de dados em falta, os modelos generativos são capazes de prever e preencher valores em falta através da criação de pontos de dados plausíveis que se baseiam nos dados observados. A compreensão dos modelos de linguagem, como o GPT, pode ajudar a processar e analisar dados de texto não estruturados, como comentários nas redes sociais ou avaliações de clientes, para extrair análises de sentimentos ou informações. Em suma, a IA generativa pode aumentar diferentes facetas da análise de dados através da automatização de tarefas, fornecendo informações mais aprofundadas sobre conjuntos de dados e melhorando a qualidade dos dados.

IA generativa no mercado Fintech:

A IA pode ajudar na análise de dados financeiros em grandes quantidades, juntamente com a geração de estratégias de negociação de acordo com as condições de mercado e dados históricos. Pode ajudar a gerar modelos preditivos na avaliação do risco de crédito para investimentos, seguros e empréstimos, aumentando a tomada de decisões. Os modelos generativos podem ajudar a identificar padrões de transação invulgares e gerar alertas para potenciais actividades fraudulentas. Os assistentes virtuais e os chatbots alimentados por IA generativa podem oferecer apoio personalizado ao cliente, ajudar no planeamento financeiro e responder a perguntas. Os modelos de PNL podem ajudar a gerar resumos de relatórios, notícias financeiras e documentos regulamentares, tornando assim mais simples para os especialistas manterem-se informados. Por último, a IA pode ajudar a gerar pontuações de crédito através da análise de uma série de dados que incluem fontes não tradicionais, como a atividade nas redes sociais.

IA generativa no mercado de jogos:

Criação de mundos de jogo, mapas, níveis & terreno processualmente, reduzindo a necessidade de design manual. Ajuda a gerar modelos, texturas e animações, acelerando assim a criação de activos por parte dos criadores de jogos. A IA pode ajudar a automatizar a deteção de erros e os testes de jogos, aumentando a qualidade do jogo. Por último, ajuda a ajustar os níveis de dificuldade em tempo real para manter o envolvimento e corresponder às capacidades dos jogadores.

IA generativa no mercado dos media e do entretenimento:

A IA generativa tem um efeito notável no sector dos media e do entretenimento e é utilizada de várias formas. A IA pode ajudar a gerar imagens, texto e música também. A IA, por exemplo, pode escrever artigos, notícias, compor música de fundo ou criar efeitos visuais. As plataformas de streaming utilizam a IA para recomendar conteúdos de acordo com os hábitos de visualização do utilizador. Isto aumenta a retenção e o envolvimento dos utilizadores. A IA pode ajudar a criar personagens sintéticas para jogos de vídeo e filmes ou vídeos realistas de deepfake. Existem também alguns sistemas de IA que ajudam a criar histórias ou guiões através da análise das preferências do público e das tendências populares. Os designers e artistas utilizam a IA para ajudar a gerar ideias, criar arte ou conceber personagens para os jogos de vídeo. As vozes geradas pela IA podem ser utilizadas em diferentes aplicações, desde a dobragem para filmes internacionais até aos assistentes virtuais. Por último, a IA ajuda a traduzir conteúdos em várias línguas com precisão e rapidez, tornando-os disponíveis para um público mundial.

IA generativa no mercado do petróleo & gás:

A IA generativa também tem múltiplas utilizações na indústria do petróleo & gás. A IA pode ajudar a gerar modelos geológicos detalhados através da análise de registos de poços e dados sísmicos, ajudando a identificar reservatórios prospectivos com precisão. A IA pode ajudar a gerar planos de perfuração tendo em conta as capacidades do equipamento, os dados geológicos e as restrições de segurança, resultando em operações de perfuração eficazes. Os modelos generativos podem ajudar a prever as falhas do equipamento e as necessidades de manutenção, optimizando os calendários de manutenção e reduzindo o tempo de inatividade. Os cenários gerados pela IA podem ser utilizados para estimular incidentes de segurança e avaliar os riscos, ajudando a desenvolver protocolos de segurança sólidos. Além disso, a IA pode ajudar a analisar grandes quantidades de dados textuais, como relatórios e documentos de investigação, para extrair informações valiosas, especialmente para a tomada de decisões.

Segmentação do mercado:

A IA generativa no mercado BFSI é bifurcada com base na organização, aplicativo e implantação.

Por organização, o setor bancário liderará o mercado durante o período de previsão. Os bancos lidam com grandes quantidades de dados que incluem tendências de mercado, perfis de clientes, registros de transações e muito mais.

Por aplicação, a deteção de fraudes dominará o mercado durante o período de previsão. A deteção de fraudes é vital e tem um potencial vital para transformar a maneira como as atividades fraudulentas são identificadas e evitadas. Os modelos de IA generativos são geralmente treinados para reconhecer padrões na transação e no comportamento financeiro normal.

Por implantação, no local irá liderar o mercado durante o período de previsão. Refere-se à implantação de soluções de IA generativas em infraestruturas físicas de instituições financeiras, em oposição à utilização de soluções externas ou baseadas em nuvem.

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Drivers:

Preferência por experiências personalizadas do cliente para impulsionar o crescimento do mercado:

A preferência por experiências personalizadas do cliente impulsionará o crescimento do mercado durante o período de previsão. Os clientes da indústria BFSI esperam cada vez mais experiências personalizadas e personalizadas. A inteligência artificial generativa permite que as instituições financeiras analisem os dados do cliente, gerando insights e oferecendo serviços personalizados, produtos, bem como recomendações de planejamento financeiro. Aumenta a satisfação dos clientes e a fidelidade & impulsiona a retenção de clientes.

Oportunidades:

Uso crescente na deteção de fraudes para oferecer oportunidades robustas:

O sector BFSI enfrenta desafios de gestão do risco e fraudes constantes. A IA generativa fornece técnicas avançadas para detetar actividades fraudulentas, identificar padrões e analisar anomalias em grandes volumes de dados. Isto permite às instituições financeiras melhorar as capacidades de deteção de fraude, mitigar riscos e proteger os activos dos clientes.

Restrições e desafios:

Carência de mão de obra qualificada para atuar como restrições de mercado:

A escassez de mão de obra qualificada e as preocupações com a segurança da privacidade dos dados podem atuar como restrições de mercado durante o período de previsão.

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Análise COVID-19:

Os modelos de IA generativa podem ajudar a analisar enormes bases de dados para avaliar com precisão o risco de crédito. Na época da epidemia, isso era vital, pois as condições económicas mudavam rapidamente e os bancos precisavam de identificar mutuários de alto risco. Os modelos generativos alimentados por IA são capazes de detetar actividades fraudulentas através da análise de dados de transacções, identificando padrões invulgares. Com o aumento das transacções digitais na altura da epidemia, a IA tornou-se ainda mais crucial. Assistentes virtuais e chatbots alimentados por IA generativa ajudaram as empresas BFSI a lidar com o aumento das consultas dos clientes devido às interrupções do COVID. Esses sistemas baseados em IA ofereceram suporte 24 horas por dia, reduzindo os custos operacionais. Com o aumento dos perigos de ataques cibernéticos na época da epidemia, a IA generativa de fato desempenhou um papel fundamental no desenvolvimento de sistemas de segurança avançados para proteger dados financeiros confidenciais.

As instituições financeiras precisavam de adaptar as suas operações à epidemia de COVID-19, o que exigia um regime de trabalho remoto e também medidas de distanciamento social. A IA generativa permitiu operações remotas através da automatização de processos, melhorando o atendimento ao cliente com chatbots alimentados por IA, facilitando a análise de dados, especialmente a partir de locais remotos. De facto, a crise provocada pela COVID-19 colocou a gestão do risco na linha da frente, em especial para as instituições financeiras. A capacidade da IA generativa para analisar anomalias, padrões e grandes quantidades de dados tornou-se cada vez mais vital para avaliar e atenuar os riscos. As instituições financeiras estão a utilizar a IA generativa para a deteção de fraudes, testes de stress e gestão avançada de riscos para navegar nas condições de mercado incertas.

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Análise regional:

América do Norte para liderar IA generativa no mercado BFSI:

A América do Norte liderará a IA generativa no mercado BFSI durante o período de previsão com 31.76% de participação. A América do Norte, especialmente os EUA, tem um ecossistema de tecnologia estabelecido que promove a inovação. Além disso, a acessibilidade das instituições de pesquisa de IA, as empresas de tecnologia, o capital de risco & apóia a adoção e o desenvolvimento das soluções de IA generativas. As instituições financeiras da região possuem acesso a enormes dados de clientes devido ao tamanho e à complexidade do mercado. A capacidade da IA generativa para processar e analisar esses dados aumenta sua adoção para melhorar a experiência do cliente, deteção de fraude e avaliação de risco.

A Europa terá um crescimento admirável em IA generativa no mercado BFSI:

A Europa terá um crescimento admirável em IA generativa no mercado BFSI durante o período de previsão. Os mercados financeiros na Europa observaram um crescimento notável da Fintech. A IA generativa oferece suporte a essas empresas Fintech por meio da melhoria da experiência do cliente, da criação de um serviço personalizado e do aumento dos métodos de prevenção de fraude. Os mercados financeiros interconectados na Europa precisam de deteção de fraude e avaliação avançada de risco. Sua capacidade de análise em tempo real & de análise entre canais é valiosa para identificar atividades suspeitas em todas as fronteiras. O mercado alemão detinha a maior quota de mercado, enquanto o do Reino Unido era o que registava o crescimento mais rápido.

Sobre a Market Research Future:

Na Market Research Future (MRFR), permitimos que nossos clientes desvendem a complexidade de varios setores atraves de nosso Relatorio de Pesquisa Cozida (CRR), Relatorios de Pesquisa Meio Cozidos (HCRR), Relatorios de Pesquisa Bruta (3R), Pesquisa de Alimentacao Continua (CFR) e Pesquisa de Mercado & Servicos de Consultoria.

A equipa da MRFR tem o objetivo supremo de fornecer aos nossos clientes serviços de estudos de mercado e de informações de óptima qualidade. Os nossos estudos de mercado por produtos, serviços, tecnologias, aplicações, utilizadores finais e intervenientes no mercado para segmentos de mercado a nível global, regional e nacional, permitem aos nossos clientes ver mais, saber mais e fazer mais, o que ajuda a responder a todas as suas questões mais importantes.

Além disso, estamos a lançar"Wantstats", o principal portal de estatísticas para dados de mercado em formato de gráficos e estatísticas abrangentes, fornecendo previsões, análises regionais e por segmento. Mantenha-se informado e tome decisões baseadas em dados com Wantstats.

Contacto: Market Research Future (Parte da Wantstats Research and Media Private Limited) 99 Hudson Street, 5Th Floor New York, NY 10013 Estados Unidos da América 1 628 258 0071 (US) 44 2035 002 764 (UK) Email: [email protected] Website: https://www.marketresearchfuture.com

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