신용 위험 평가 시장 SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2023 - 2030)

신용 위험 평가 시장 크기는 도달 할 것으로 예상됩니다 US$ 18.43 억 2030, US$ 7.31 억에서 2023, 14.1%의 CAGR에서 예측 기간 중.

신용 위험 평가는 특정 법인에 대출 돈과 관련된 위험을 결정하기 위해 신용 데이터 및 금융 진술을 분석합니다. 그것은 대출 및 금융 기관은 creditworthiness를 분석, 기본의 확률을 예측, 그리고 알리는 대출 결정.

시장의 주요 성장 드라이버는 실시간 비즈니스 결정, 비즈니스 프로세스의 복잡성을 증가, 데이터 및 보안 침해 및 엄격한 산업 규정을 만드는 데 필요한 상승을 포함합니다.

신용 위험 평가 시장은 구성 요소, 배포 모델, 조직 크기, 수직, 기술 및 지역으로 구분됩니다. 구성 요소로 시장은 소프트웨어 및 서비스로 구분됩니다. AI 및 ML-enabled 소프트웨어 솔루션으로 가장 큰 시장 점유율을위한 소프트웨어 세그먼트 계정은 신용 위험 분석을위한 급속한 견인력을 얻습니다. 소프트웨어 솔루션은 위험 관리 기능을 강화하고 예측 통찰력을 제공합니다.

신용 위험 평가 시장 지역 통찰력

• 북아메리카 예측 기간 동안 신용 위험 평가를위한 가장 큰 시장이 될 것으로 예상되며 시장 점유율의 35 % 이상을 차지합니다. 2023. 북미 시장에서의 성장은 첨단 기술의 초기 채택으로, 주요 선수의 존재, 엄격한 규제 준수.
• 유럽 연합 (EU) 신용 위험 평가를위한 두 번째로 큰 시장이 될 것으로 예상되며 2023 년 시장 점유율의 25 % 이상을 차지합니다. 성장은 금융 기관의 운영 효율성과 위험 관리에 중점을 두는 것으로 간주됩니다.
• 아시아 태평양 신용 위험 평가를위한 가장 빠르게 성장하는 시장이 될 것으로 예상되며 예측 기간 동안 17% 이상의 CAGR. 성장은 신용 대출 활동, 디지털 전환 이니셔티브 및 지역 정부 정책을 성장하는 것으로 간주됩니다.

한국어 1. 글로벌 신용 위험 평가 시장 점유율 (%), 지역, 2023

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분석의 전망: 글로벌 신용 위험 평가 시장은 향후 몇 년 동안 꾸준한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. 북미는 위험 관리에 대한 엄격한 규정에 따라 계속 지배 할 것입니다. 그러나 아시아 태평양은 중국과 인도와 같은 주요 경제 분야에서 금융 서비스 산업의 급속한 확장에 의해 지원하는 가장 빠르게 성장하는 지역이 될 것입니다. 이 시장의 주요 드라이버 중 일부는 은행 및 금융 기관에서 고급 분석 및 실시간 위험 모니터링 솔루션에 대한 수요를 포함. 또한, 사기 활동의 인스턴스 상승과 금융 서비스의 디지털화는 강력한 위험 평가 플랫폼에 투자 할 조직을 보완합니다. 카운터 파티 위험 평가에 대한 엄격한 규제 준수는 더 확장 채택 될 것입니다.

신용 위험 평가 시장 드라이버

• 큰 데이터 및 분석의 적용 증가: 대출 및 신용 평가를 통해 큰 데이터 분석의 성장 채택은 신용 위험 평가 솔루션의 채택을 보완하는 핵심 요소입니다. 전통적인 신용 데이터와 함께 지불, 소셜 미디어 및 전자 상거래와 같은 소스에서 대체 데이터의 통합은 creditworthiness의 더 깊은 평가를 가능하게합니다. 또한 AI, ML 및 NLP와 같은 기술로, 엄청난 데이터를 분석하여 예측 가능한 통찰력을 얻을 수 있는 예측 가능한 통찰력을 구축할 수 있습니다.
• 2022년 세계은행에 의해 보고된 것과 같이, 대안 자료의 포함은 2020-2021년 동안 멕시코에서 보이지 않는 신용을 위한 승인 비율에 있는 20-30% 증가로 지도했습니다.
• 신용 대출의 높은 볼륨: 소비자 금융, 소규모 비즈니스 대출 및 모기지 전반에 걸쳐 신용 대출의 볼륨의 지속적인 성장은 강력한 확장 가능한 위험 평가 프레임 워크를 배포하기 위해 은행 및 기타 대출 기관의 필요성을 만듭니다. 이 시스템은 위험 프로파일의 정확한 평가를 위해 대용량의 신용 데이터를 효율적으로 처리하고 분석 할 수 있도록 On-demand, 유연한 클라우드 기반 솔루션에 대한 수요를 몰고 있습니다. 이러한 솔루션의 배포는 손실을 방지하고 포트폴리오 품질을 유지하면서 대출의 빠른 처리 및 이해를 돕습니다.
• 2022 년 세계 은행에 의해 보고서에 따르면, 전 세계적으로 가구의 전체 부채 수준은 GDP의 거의 34%로 상승했다, 지난 5 년 동안 개인 대출에 큰 성장을 민주화.

신용 위험 평가 시장 기회

• 클라우드 기반 납품 모델: 주문형 클라우드 기반 신용 위험 평가 솔루션의 수요가 빠르게 상승합니다. 클라우드 모델은 빠른 배포, 유연한 스케일링 및 일반 업그레이드를 허용하고 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 모든 크기의 금융 기관은 위험 관리 시스템을 클라우드로 마이그레이션하여 향상된 성능과 접근성을 확보하고 결정적인 공정에서 대기 시간을 줄여 신용 액세스를 확장합니다. Cloud-native 솔루션의 상당한 확장 기회를 제공합니다. 2022년 IDC에 따르면 클라우드 서비스는 견고한 22.9%의 연평균 성장을 경험했으며, 이는 디지털 첫 번째 전략의 기초 클라우드 서비스에서 관찰된 28.8%의 더 강한 수익 확장을 경험했습니다.

• economies 개발에 있는 확장: economies를 개발하는 것은 큰 비은행된 인구와 형식적인 신용을 위한 다량 수요를 가진 MSME 분야를 가진 성장에 대한 untapped 기회를 제안합니다. 이 경제의 금융 포함 이니셔티브는 규모에 소비자 봉사하기 위해 아가일, 강력한 신용 위험 관리 플랫폼을위한 필요성을 운전하고 있습니다. 또한, 대출 및 진화 규제 정책의 디지털화와 같은 요인은 향상된 위험 관리 조치 – 고급 신용 평가 솔루션의 채택을위한 실질적 인 기회를 창출하는 것입니다. 상업 지능 및 통계 담당 이사에 따르면 인도의 총 수출의 비율 2020-21, 2021-22 및 2022-23은 49.4%, 45.0% 및 43.6%에 달합니다.

신용 위험 평가 시장 동향

• 자동화된 결정 플랫폼과 통합: 금융 기관은 점점 더 많은 신용 위험 평가 기능을 통합하는 자동화 된 결정 플랫폼으로 가속 신용을 위해 처리 할 수 있습니다. 이것은 신용 승인, 사전 승인, 제한 설정 등 동적 위험 분석 및 실시간 결정이 가능합니다. 솔루션 제공업체는 AI/ML 및 API와 같은 플랫폼 및 레버리지 기술을 활용하여 원활한 통합을 제공합니다. 2022년 OECD에 따르면, 선도적인 금융 기관은 대출 승인 프로세스로 자동화 된 결정 플랫폼을 통합했습니다. 이 결과 결정 시간의 50 % 감소 및 대출 승인의 20 % 증가.
• 잡종과 ensemble 모델링: 더 큰 예측 정확도를 위한 필요에 의해 몬, 통계 기술, 기계 학습을 결합하는 잡종 모델링 접근의 채택 및 깊은 학습은 상승합니다. 여러 모델의 출력을 활용한 모델링은 예측 전력을 향상시키고 개별 모델과 비교하여 비스듬한 비스듬한 비스듬한 또는 overfitting을 최소화합니다. 공급자는 위험 평가 기능을 강화하기 위해 하이브리드 및 ensemble 모델링을 통합하고 있습니다. 세계 은행에 따르면 2022 년 대안 데이터 및 고급 분석의 채택은 2011-2017 년 브라질의 보편적 인 수준에 대한 재정 포함을 밀어, 이 기간 동안 50 % 이상 증가하는 차용인의 수.
• 진화 세그먼트를 위한 전문화된 해결책: Rising 대안 lending 세그먼트 같은 지금 구매 (BNPL) 및 공급망 금융은 필요에 따라 맞춤 위험 평가 기능을 요구하고 있습니다. 전문 세그먼트 및 unconventional 데이터 소스를 공급하는 솔루션은 번영입니다. 소규모 비즈니스 대출 및 상업 신용 평가를위한 맞춤형 플랫폼은 또한 채택 증가를 목격합니다. 세계 은행에 의해 2022 보고서에 따르면, 새로운 대안 데이터의 사용 및보다 동적 모델링은 주로 신용 점수와 지불 역사에 의존하는 전통적인 방법에 비해 15 %의 개발 시장에서 고유 한 신용 승인을 증가 시켰습니다.
• non-traditional 데이터의 통합: 소셜 미디어, 웹, IoT, 공급망 등의 소스에서 파생 된 비 금융 대체 데이터 분석은 전통적인 데이터로 독특한 행동 통찰력을 제공합니다. 이 새로운 데이터셋에 적용된 고급 분석은 위험의 더 전체적인 평가를 허용합니다. 솔루션은 비-traditional 데이터의 통합을 가능하게하는 것은 금융 포함에 초점을 맞춘 lenders에서 급속한 채택을 볼 수 있습니다.

신용 위험 평가 시장 Restraints

• 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제: Data breaches, cyberattacks 및 개방 은행에서 소비자 데이터에 대한 통제 부족은 채택을 억제 할 수있는 데이터 개인 정보 보호 및 보안 apprehensions를 만듭니다. 금융 기관은 클라우드 기반 솔루션을 배포하는 것을 기쁘게 생각합니다. Strict 데이터 규정 또한 위험 분석에 사용할 수있는 데이터의 품질을 제한합니다. 이것은 공급자에 의해 데이터 보안에 상당한 투자를 요구합니다.
• 카운터밸런스: 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제 직면 신용 위험 평가 시장에서 데이터 암호화 기술을 구현하여 전송 및 저장 중에 민감한 데이터를 보호합니다. 데이터 보안 대책의 정기적인 감사를 실시하여 잠재적 취약성을 확인하고 신속하게 해결합니다.
• 역사적인 자료에 높은 의존: 주요 비율 신용 위험 평가 여전히 역사적인 상환 행위의 분석에 크게 의존합니다. 이 백워드 보기 접근법은 사전 신용 기록 없이 새로운 신용 지원자와 관련된 위험을 정확하게 평가하는 데 제한이 있습니다. 과거 데이터에 대한 독립은 고급 분석의 더 많은 예측 기능을 제한합니다.
• 카운터밸런스: 과거 데이터에 대한 높은 의존도를 가진 신용 위험 평가 시장에서는 여러 전략, 데이터 소스의 다양성이 있습니다. 과거 데이터에 의존하지 마십시오. 실시간 데이터, 예측 분석 및 신용 위험 평가 모델로 전달 지표를 통합합니다.
• 통합 복잡성: 기존 레거시 시스템과의 AI/ML 기반 타사 크레딧 위험 솔루션 통합은 상당한 상승 투자가 필요합니다. 시스템 간의 원활한 데이터 전송은 데이터 무결성을 보장합니다. 고급 평가 솔루션 배포에서 복잡한 통합을 관리하는 기술 전문 지식의 부족.
• 카운터밸런스: 데이터 형식과 프로세스를 표준화하여 통합을 단순화합니다. 이 오류를 줄이고 효율성을 향상시킬 수 있습니다. Middleware, API, 또는 통합 플랫폼과 같은 통합 기술에 투자하십시오. 이 기술은 통합 프로세스를 자동화하고 간소화할 수 있습니다.

최근 개발

핵심 개발

• 9월 2022일 Moody의 분석Moody의 Corporation의 선도적 인 제조는 새로운 CreditLensTM 신용 수명주기 관리 솔루션을 개발하여 신용 프로세스를 간소화합니다. 위험 분석 및 의사 결정 향상을 위해 설계되었습니다.
• Experian은 2021 년 6 월, 다국적 데이터 분석 및 소비자 신용보고 회사입니다. FICO와 협력하여 FICO와 협력하여 신용 위험을 더 잘 식별 할 수 있도록 지원합니다. 정확한 위험 평가를 위한 Trended Credit data를 사용합니다.
• 2020년 4월 사이트맵, 글로벌 데이터, 분석 및 기술 회사는 Urjanet과 파트너 관계를 맺고, 유틸리티 지불 기록에서 대체 데이터를 사용하여 상업 신용 위험을 평가하기위한 새로운 솔루션을 출시하는 데 전념하는 다양한 팀에 의해 구동된다. 그것은 상업 대출 결정에 더 깊은 통찰력을 제공합니다.

핵심전략

• 2019년 10월, Moody의 Analytics 인수 Pass Fort는 단일, 온라인 플랫폼이며 KYC.com과 전략적 파트너십을 체결하여 글로벌 투명성을 증진시키고 KYC 및 규정 준수 기능을 더 나은 신용 위험 평가를 위한 규정을 준수합니다.
• 2020년 4월 사이트맵 Ansonia Credit Data는 미국 다국적 소비자로서 기업의 강력한 위험 인텔리전스를 제공하기 위해 차별화된 상업 신용 데이터 자산 및 분석 기능을 확장합니다.
• 2019년 6월, FICO는 선도적인 분석 소프트웨어 회사인 Equifax와 함께 새로운 멀티년 전략 얼라이언스를 발표했습니다. 제품 혁신과 리더십을 통해 신용 수명주기 관리 및 위험 관리가 전 세계적으로 변화합니다.

한국어 2. 글로벌 신용 위험 평가 시장 점유율 (%), 수직, 2023

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신용 위험 평가 시장의 Top Companies

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* 정의: 신용 위험 평가 시장은 조직에 초점을 맞추고 대출 및 신용 활동과 관련된 신용 위험을 분석하는 데 중점을 둔 업계 및 솔루션을 나타냅니다. 그것은 신용 데이터, 금융 진술 및 소비자 및 기업의 신용 보장을 결정하는 다른 정보를 평가합니다. 신용 위험 평가 솔루션은 인공 지능 및 기계 학습과 같은 기술을 활용하여 기본 및 예상 손실의 확률로 통찰력을 제공 할 수있는 예측 모델을 구축합니다. 이 데이터 중심 통찰력은 대출을 더 잘하고 더 빠른 신용 결정, 위험이 크게 모니터링하고 대출 전략을 최적화합니다. 시장은 효율적인 신용 평가, 대출의 디지털화, 신용 포트폴리오의 복잡성을 증가, 나쁜 채무 최소화에 초점을 맞추고있다. 은행, 신용 조합, 금융 기관 및 fintech lenders를 통해 강력한 채택을보고 신용 강화를 현대화하고, 예측을 개선하고, 수익성있는 포트폴리오 성장을 구동.

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