全球人工智慧平台借貸市場定義
貸款是一項龐大的業務，每天都會涉及大量資金流動。放貸需要進行一系列可透過人工智慧輕鬆分析的大數據調查。在貸款業務中使用人工智慧有助於分析個人的信用度，這是放貸之前需要考慮的一個非常重要的方面。信用度有助於貸款人了解借款人償還債務的能力或確定一個人是否值得放款。對貸款抵押品的準確評估有助於預測金融機構的經濟成長。
人工智慧平台貸款將貸款和購屋流程自動化，實現數位化，讓銀行、信用合作社和非銀行貸款機構輕鬆操作。由於傳統銀行的貸款申請和批准需要更多的時間和程序，人工智慧貸款應用程式是個人貸款的新趨勢。此外，許多放債人以有價值的財產文件作為抵押或擔保，收取大量利息。而人工智慧貸款應用程式只需更少的文件和細節即可完成這些流程，並且無需財產文件或抵押品。此外，貸款審批程序非常迅速且即時，現金在一小時內存入銀行帳戶。
此外，AI（人工智慧）將允許組織使用所有類型的替代數據（包括建議、FICO 分數、數位足跡分析、基於搜尋的分析和簡化）來分析個人的信用度。新的人工智慧進步也考慮了教育、GPA、學習分支、SAT 分數和工作經驗來評估一個人的信用度。因此，人工智慧借貸平台有助於分析個人的信譽，為客戶提供明確的指示，並提供快速、輕鬆的貸款批准。另一方面，可以輕鬆回收貸款，並降低商業組織或放款銀行的債務償還風險。
全球人工智慧平台貸款市場：主要見解
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基準年 |
2023 |
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預測年份 |
2024-2036 |
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複合年增長率 |
25.3% |
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基準年市場規模（2023 年） |
877.1億美元 |
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預測年度市場規模（2036 年） |
1.64 兆美元 |
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区域范围
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2024-2036 年全球市場規模、預測與趨勢亮點
2023 年，人工智慧平台借貸市場規模為 877.1 億美元，到 2036 年底可能超過 1.64 兆美元，在預測期內（即 2024-2036 年）複合年增長率超過 25.3%。 2024年，人工智慧平台借貸的產業規模預計將達到1,076.8億美元。市場的成長主要歸功於全球數位轉型支出的指數級成長。例如，2022 年，全球數位轉型 (DX) 支出約為 2 兆美元，預計到 2025 年將進一步降至約 3 兆美元。由於可支配收入和互聯網的增加，智慧型手機和電腦用戶數量不斷增加滲透到世界各地。智慧型手機讓一切變得如此簡單，並提供觸手可及的許多設施。為了改善客戶，許多貸款公司推出了智慧型手機應用程序，例如 KreditBee、mPokket 等。相反，Snapmint 等應用程式的工作方式與信用卡類似，提供 EMI 選項，並透過智慧型手機對某些文件進行簡單驗證來獲得獎勵。因此，數位化使客戶的貸款處理變得非常簡單和快速。
全球人工智慧平台貸款市場趨勢，例如 IT 支出大幅增加和從銀行借貸的人口數量增加，預計將對預測期內市場的成長產生積極影響。據估計，到 2022 年，美國將有超過 2000 萬人擁有個人貸款，而 2020 年這一數字為 1900 萬人。人們透過貸款來實現短期或長期目標。儘管許多人反對借錢，但在某些情況下仍需要財務援助。其中一些情況包括商業、健康需求、教育或夢想之家。因此，人們向朋友、親戚或銀行借錢。越來越多的人向銀行借錢，因為他們在短期內以較低的利息成本貸出大量資金來滿足他們的需求，EMI 提供的便利可以幫助每個人分幾次小額付款而不是一次全額付款來支付貸款。此外，金融機構數量的激增預計將進一步推動預測期內市場的成長。例如，2021 年，全球約有 125 家金融機構在營運。因此，所有這些因素預計將在預測期內加速市場的成長。
全球人工智慧平台借貸市場：成長動力與挑戰
成長動力
- 全球範圍內銀行數量不斷增加，以覆蓋各個地區的更多人
每個國家都有大量銀行在運作，而且由於數位化正處於頂峰，它們都在採用基於人工智慧的貸款平台。它幫助銀行或任何其他貸款機構了解最新的金融趨勢、需求和客戶的現有數據，並為決策創造高效、可信賴的結果。因此，如此高的採用率預計將在預測期內加速市場的成長。
據估計，2018年美國約有11,000家註冊銀行和信用合作社。
- 隨著可支配收入和人們需求的增加，信用卡持有者數量不斷增加
截至 2021 年，印度預計將透過信用卡完成約 15 億筆交易。
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雲端運算不斷進步，儲存大數據和操作遠端伺服器的採用率不斷提高
雲端運算透過提供安全、操作伺服器、儲存資料、遠端管理、通訊和網路等運算服務來幫助許多金融機構。截至 2022 年更新，全球約有 35 億人使用雲端（約佔世界人口的 50%）和近 70% 的美國人在線上儲存資料或使用基於網路的軟體應用程式。
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全球數位化的普及程度越來越高，使用網路的人數越來越多——數位技術在所有部門和組織中的廣泛採用和集成，使得數位轉型在全世界範圍內激增。例如，到 2022 年，預計約 90% 的企業將參與某種數位計劃，而 85% 的企業領導人承認數位化是全球的優先事項。
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透過網路銀行和行動銀行應用程式增加智慧型手機上的銀行活動
值得注意的是，2019 年全球約有 30 億人使用智慧型手機。
挑戰
- 網路攻擊和財務損失的可能性
隨著智慧型手機、電腦或任何連網裝置上所有服務的使用，銀行的數位化程度不斷提高。數位化的不斷發展增加了網路威脅，因為這些服務很容易被駭客攻擊，從而從網路上獲取所有資訊。線上網路將提供網路犯罪分子所需的所有資訊。在許多情況下，網路威脅的可能性很高，這阻礙了預測期內的市場成長。
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傳統借貸方式可信度較高
- 有關連接和基礎設施維護的問題
市場區隔
全球人工智慧平台貸款市場按最終用戶的需求和供應進行細分和分析，分為銀行、教育機構、政府組織等，其中，銀行部門預計在預測期內將出現重大成長。該領域的成長可以歸因於銀行及其用戶數量的增加。 2018年，全球銀行數量預計約45,000家。銀行的自動化和數位化增加了人們對銀行金融支持的偏好。更多政府和私人銀行正在農村和城市地區增加分支機構，以增加營業額。銀行為農民推出了許多政策，而他們對改善公共和私人銀行的客戶和貸款交易興趣不大。貸款處理所需的法規和文件流程正在增加銀行業對人工智慧工具的採用，從而推動該細分市場的成長。
全球人工智慧平台借貸市場也按類型細分和分析供需，分為自然語言處理（NLP）、深度學習（Dl）、機器學習（ML）等。在這三個細分市場中，機器學習細分市場預計將佔據重要份額。基於機器學習和人工智慧的貸款透過非常有效地使用原始數據來幫助節省時間和精力。金融領域的機器學習應用有助於實現許多任務的自動化，包括計算、數據監控、索賠處理和文書工作。這降低了勞動力成本並改善了客戶服務。可以透過物聯網設備中的機器學習和人工智慧輕鬆分析客戶行為並產生他們的偏好。在許多金融機構中，演算法交易、詐欺活動偵測、安全投資組合管理、高頻交易、聊天機器人創建、風險管理、貿易結算、客戶獲取、入門自動化和資產評估都是透過機器學習完成的。
我們對全球人工智慧平台借貸市場的深入分析包括以下幾個部分：
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按類型 |
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按功能分類 |
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按人工智慧類型
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按最終用戶
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全球人工智慧平台借貸市場區域概況
預計到 2033 年底，北美人工智慧平台貸款市場將在所有其他地區的市場中佔據最大的市場份額。該市場的成長主要歸因於數位銀行活動的激增和數量的不斷增加的信用卡持有者。例如，據觀察，2021 年僅在美國就有約 10.5 億張信用卡被使用，並且預計該數字還將進一步同比增長。信用卡被大多數人使用，因為它方便、安全、在一定期限內無利息，甚至還有獎勵和積分。信用卡攜帶更安全，有助於追蹤支出，並且是提高信用評分的簡單方法。此外，信用卡還可以為個人提供財務穩定性，因為貸款可以在一個月的期限後支付，從而有時間規劃預算。大額採購可以透過信用卡進行，利息較低或無息，並且可以選擇長期支付的 EMI 選項。信用卡的寬限期有助於管理不在預算內且不能拖延的最後一刻購買或緊急支出。此外，它還為信用卡購買提供許多折扣和現金回饋。此外，預計該地區銀行用戶數量的增加將進一步推動預測期內市場的成長。
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