信用风险评估市场 SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2023 - 2030)

信用风险评估市场规模预计将达到 到2030年,184.3亿美元,2023年为73.1亿美元,CAGR为14.1%。 在预测期间。

信用风险评估涉及分析信用数据和财务报表,以确定向特定实体贷款的相关风险水平. 它有助于放款人和金融机构分析信誉,预测违约概率,并作出知情的借贷决定。

市场的主要增长驱动力包括:日益需要作出实时商业决策;业务流程日益复杂;数据和安全受到破坏的情况日益严重;行业条例严格。

信用风险评估市场按构成部分、部署模式、组织规模、纵向、技术和区域划分。 按构成部分划分,市场分为软件和服务。 软件部分占市场份额最大,因为AI和ML驱动的软件解决方案正在快速用于信用风险分析。 软件解决方案加强风险管理能力并提供预测性见解

信用风险评估市场区域观察

• 北美 预计在预测期间将成为最大的信用风险评估市场,占2023年市场份额的35%以上。 北美市场的增长归因于早期采用先进技术,主要参与者的存在,以及严格的监管合规.
• 欧洲 预计将成为信用风险评估第二大市场,占2023年市场份额的25%以上。 增长的原因是各金融机构日益重视业务效率和风险管理。
• 亚太 预计将是增长最快的信用风险评估市场,在预测期间,CAGR超过17%。 增长的原因是本区域信贷借贷活动、数字化转型举措和有利的政府政策不断增加。

图 1. 2023年按区域分列的全球信用风险评估市场份额(%)

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分析家的观点: 预计今后几年全球信用风险评估市场将稳步增长。 由于风险管理方面的严格条例,北美将继续占主导地位。 然而,由于中国和印度等主要经济体的金融服务产业迅速扩张,亚太区域很可能是增长最快的区域。 这一市场的一些重要驱动因素包括银行和金融机构对高级分析和实时风险监测解决方案的需求日益增加。 此外,欺诈活动增多和金融服务数字化将迫使各组织投资于强有力的风险评估平台。 严格遵守条例评估对手风险将进一步升级。

信用风险评估市场驱动因素

• 加大大数据和分析应用力度: 在贷款和信贷评价中越来越多地采用大数据分析,是补充采用信贷风险评估办法的关键因素。 将支付、社交媒体和电子商务等来源的替代数据与传统信贷数据结合起来,可以更深入地评价信誉。 此外,AI、ML和NLP等技术可以分析大量复杂的数据,以建立预测模型,从而获得可操作的见解,作出知情的贷款决定。
• 据世界银行报告,2022年,列入替代数据导致2020-2021年期间墨西哥无形信贷的核准率提高了20%至30%。
• 大量信贷贷款: 消费者融资、小企业贷款和抵押贷款的信贷贷款量持续增加,使银行和其他贷款机构需要部署健全、可扩展的风险评估框架。 这推动了对按需、灵活、基于云的解决方案的需求,这些解决方案能够有效处理和分析大量动态信用数据,以准确评估风险概况。 采用这种解决办法有助于更快地处理和担保贷款,同时防止损失并保持投资组合的质量。
• 根据世界银行2022年的一份报告,全球家庭的总债务水平上升到占国内生产总值的近34%,仅过去五年的个人贷款就大幅增长。

信用风险评估市场机会

• 基于云的交付模式: 对按需,可扩展的云端信用风险评估解决方案的需求迅速上升. 云模型允许更快的部署,灵活的规模,以及定期的升级,帮助提高业务效率. 各种规模的金融机构正在将风险管理系统迁移到云端,以便通过减少决策的延迟性,提高业绩和获得信贷的机会,扩大获得信贷的机会。 这为云内解决办法提供了巨大的扩展机会。 据国际数据中心称,2022年,云服务年增长22.9%,在支持数字化第一战略的基础云服务中,收入增长甚至更大,达到28.8%。

• 发展中经济体的扩大: 发展中经济体为增长提供了未开发的机会,因为大量没有银行业务的人口和服务不足的微型和中小型企业部门对正规信贷的需求很大。 这些经济体的金融包容性举措正促使需要灵活、强有力的信用风险管理平台,以大规模服务消费者。 此外,贷款数字化和不断演变的监管政策等因素要求改进风险控制措施,为采用先进的信用评估解决方案创造大量机会。 根据商业情报和统计总局的统计,2020-21年,2021-22年,2022-23年印度出口总额中,MSME指定产品的比例分别为49.4%,45.0%,43.6%.

信用风险评估市场趋势

• 与自动决策平台整合: 金融机构越来越多地将信用风险评估能力与自动决策平台结合起来,从而可以直接处理加快信用承销。 这使得能对信用审批,预先审批,限额设置等进行动态风险分析和实时决策. 解决方案提供商正在与决策平台结成伙伴关系,并利用AI/ML和API等技术实现无缝集成. 据经合组织称,2022年,一个主要金融机构将自动决策平台纳入其贷款审批程序。 这导致决策时间缩短50%,贷款核准增加20%。
• 混合和组合模型: 由于需要更高的预测准确性,采用混合建模方法,结合统计技术,机器学习,深层学习,正在上升. 利用多种模型输出的组合模型也越来越突出,因为它能增强预测力,并比单个模型减少偏差或过度适应. 供应商正在采用混合模式和组合模式,以加强风险评估能力。 据世界银行统计,2022年,采用替代数据和先进的分析方法,将2011-2017年间巴西金融普惠性推向近乎普遍的水平,在此期间借款人数量增长了50%以上.
• 不断变化的部分的专门解决办法: 兴起的另类贷款部门 以后再买 (BNPL)和供应链融资要求有适合其需要的风险评估能力。 适合专门部分和非常规数据来源的解决方案正日益突出。 小企业贷款和商业信贷评估的定制平台也日益采用。 根据世界银行2022年的一份报告,使用新的替代数据和更具活力的模型有助于将发展中市场的独特信贷核准额增加15%,而传统方法主要依赖信用分数和支付历史。
• 非传统数据的整合: 分析来自社交媒体、网络、IOT、供应链等来源的非金融替代数据, 对这些新数据集进行高级分析,可以对风险进行更全面的评价。 有助于纳入非传统数据的解决办法在放款人中迅速采用,重点是金融包容性。

信用风险评估

• 数据隐私和安全问题: 公开银行中越来越多的数据被破坏、网络攻击和对消费者数据缺乏控制的情况造成了数据隐私和安全隐患,可能限制收养。 金融机构在部署基于云的解决办法时谨慎行事。 严格的数据监管也限制了可用于风险分析的数据的质量. 这需要供应商对数据安全进行大量投资。
• 平衡: 在一个面临数据隐私和安全问题的信用风险评估市场中,实施数据加密技术,在传输和存储过程中保护敏感数据. 定期对贵单位的数据安全措施进行审计,发现潜在的薄弱环节并及时加以解决.
• 高度依赖历史数据: 主要比例 信用风险评估 仍然严重依赖对历史偿还行为的分析。 这种向后看的方法在准确评估与没有以前信贷历史的新信贷申请人有关的风险方面有局限性。 对历史数据的过度依赖也限制了高级分析的预测能力。
• 平衡: 在一个高度依赖历史数据的信用风险评估市场中,有若干战略,即数据来源多样化: 不要完全依赖历史数据. 将实时数据,预测分析,前瞻性指标纳入您的信用风险评估模型.
• 一体化的复杂性: 将基于AI/ML的第三方信贷风险解决方案与现有遗留系统相结合,需要大量的前期投资。 在确保数据完整性的同时进行系统间无缝数据传输带来了挑战。 缺乏管理复杂一体化的技术专门知识,往往使金融机构不敢采用先进的评估解决办法。
• 平衡: 将数据格式和流程标准化,以简化集成。 这有助于减少错误和提高效率。 投资集成技术,如中间软件,API,或集成平台. 这些技术有助于自动化和简化一体化进程。

最近的事态发展

关键开发

• 2022年9月,任,县知县. 穆迪分析,是穆迪公司的领先制造者,推出了新的CreditLensTM信用生命周期管理解决方案,以简化和自动化信用流程. 其目的是加强风险分析和决策
• 2021年6月,Experian是一家多国数据分析公司,消费者信用报告公司与FICO合作推出了新的FICO风险评级解决方案,以帮助放款人更好地识别信用风险. 它利用趋势信用数据进行准确的风险评估
• 2020年4月时, 埃基法克斯一个与Urjanet合作的全球数据、分析和技术公司,是由一个致力于创新的多样化团队驱动的,该团队利用来自公用事业付款记录的替代数据,推出了评估商业信用风险的新解决方案。 它为商业贷款决定提供了更深入的见解。

主要战略举措

• 2021年10月,Moody's Analytics收购Pass Fort是一个单一的在线平台,并与KYC.com建立战略伙伴关系,目的是促进全球透明度,制定条例,以提高其KYC和合规能力,以更好地进行信用风险评估.
• 2020年4月时, 埃基法克斯 Ansonia Credit Data是美国的一个跨国消费者,旨在扩大其有区别的商业信用数据资产和分析能力,为企业提供有力的风险情报
• 2019年6月,FICO是一家领先的分析软件公司,宣布与Equifax建立新的多年战略联盟,合作进行产品创新和思想领导,在全球改造信用生命周期管理和风险管理.

图 2. 2023年按垂直分列的全球信用风险评估市场份额(%)

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信用风险评估市场上的顶级公司

• 过期
• 埃基法克斯
• 泛联盟
• 斐济
• 穆迪分析
• 甲骨文语
• IBM 网络
• 思爱普
• SAS研究所
• 虚拟
• Pega系统
• 调速器
• ACL (美国)
• 克鲁尔
• 毛里塔尼亚
• 风险
• 风险投球器
• 风险数据
• 巴西
• 雾

* 定义: 信用风险评估市场是指产业和侧重于使各组织能够分析与贷款和信贷活动有关的信用风险的解决办法。 它涉及评价信贷数据、财务报表和其他信息,以确定消费者和企业的信用。 信用风险评估解决方案利用人工智能和机器学习等技术,构建可提供违约概率和预期损失的洞察力的预测模型. 这些数据驱动的见解有助于贷款人作出更好和更快的信贷决定,主动监测风险,并优化贷款战略。 市场受到以下因素的驱动:日益需要高效率的信贷评价;贷款数字化;信贷组合日益复杂;注重尽量减少坏账。 在银行、信用社、金融机构和金融技术贷款人中,人们正在大力推行信贷承销的现代化,改进损失预测,推动有利可图的组合增长。

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