Generatywna sztuczna inteligencja w bankowości: rynek ma wzrosnąć z 1,43 mld USD w 2025 r. do 4,09 mld USD w 2030 r.

Rynek generatywnej sztucznej inteligencji (AI) w bankowości dynamicznie rośnie. Według prognoz wartość rynku ma wzrosnąć z 1,43 mld USD w 2025 r. do 1,77 mld USD w 2026 r., co oznacza złożone roczne tempo wzrostu (CAGR) na poziomie 23,7%.

Za przyspieszeniem stoją m.in. większa adopcja bankowości cyfrowej, rosnące wolumeny transakcji oraz rosnące zapotrzebowanie na skuteczniejsze działania zapobiegające oszustwom w warunkach dynamicznego rozwoju zaangażowania klientów w kanałach online. W kolejnych latach utrzymuje się duże zainteresowanie bankowością spersonalizowaną oraz rozbudowa liczby przypadków użycia AI, w tym tych związanych ze złożonym raportowaniem regulacyjnym. Równolegle rosną nakłady na infrastrukturę AI.

Prognozowany wzrost do 4,09 mld USD do 2030 r. (CAGR na poziomie 23,3%) podkreśla utrzymujące się zainteresowanie bankowością spersonalizowaną, rozszerzanie zastosowań AI, złożone raportowanie regulacyjne oraz większe inwestycje w infrastrukturę AI. Do kluczowych trendów zalicza się m.in.:

• pojawienie się wirtualnych asystentów bankowych opartych na AI,
• symulacje wzorców oszustw,
• mocno spersonalizowane usługi bankowe.

Rozwój rynku wspiera też rosnący popyt na skuteczne wykrywanie i zapobieganie oszustwom, napędzany coraz bardziej wyrafinowanymi metodami fraudu i większą liczbą transakcji. Generatywna AI ma ograniczać straty dzięki analizie dużych zbiorów danych, pozwalając wykrywać anomalie i przeciwdziałać oszustwom w czasie rzeczywistym. Zwrócono uwagę, że amerykańska Federalna Komisja Handlu (US Federal Trade Commission) raportowała istotne straty finansowe związane z oszustwami, co podkreśla pilną potrzebę wdrażania bardziej zaawansowanych ram wykrywania fraudów.

Wśród firm, takich jak Temenos AG, widać przesunięcie w stronę odpowiedzialnego wykorzystania generatywnej AI, aby zapewnić etyczne i bezpieczne procesy finansowe, a jednocześnie poprawiać wykrywanie oszustw oraz obsługę klientów. Wskazywane rozwiązania AI mają usprawniać przetwarzanie danych, zwiększać produktywność oraz zapewniać silną zgodność z wymogami (compliance), dając bankom unikalne wglądy i efektywność operacyjną.

Na uwagę zasługują też istotne przejęcia. W lipcu 2024 r. Nubank kupił Hyperplane, aby rozwijać usługi personalizowane i generować lepsze zrozumienie potrzeb klientów. Do głównych podmiotów na rynku zalicza się m.in. największych dostawców technologii, takich jak Google, Microsoft, Amazon Web Services i IBM, a także rozwijające się podmioty, w tym Temenos AG i Nubank.

Od strony regionalnej w 2025 r. największy udział miał Ameryka Północna. Istotną rolę odgrywają również regiony Azji i Pacyfiku oraz Europy. W zakresem analizy znajdują się także m.in. Zachodnia i Wschodnia Europa, Ameryka Południowa, Bliski Wschód oraz Afryka, a znacząca aktywność występuje w krajach takich jak Chiny, Niemcy, Indie i Brazylia. Zaznaczono również wpływ ceł: mają one podnosić koszty budowy infrastruktury AI, co sprzyja przechodzeniu na rozwiązania chmurowe oraz — w części regionów — rozwojowi krajowego sektora AI.

Analiza rynku obejmuje kluczowe statystyki, takie jak udziały regionalne, otoczenie konkurencyjne oraz przyszłe trendy, zapewniając kompleksowy obraz kierunku rozwoju branży. Generatywna AI w bankowości wykorzystuje zaawansowane algorytmy do automatyzacji i usprawniania kontaktu z klientem, wpływając istotnie na wykrywanie oszustw, obsługę klientów oraz prognozowanie finansowe. Technologia wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego (NLP), uczenie głębokie i analitykę predykcyjną w różnych modelach wdrożeń — zarówno w chmurze, jak i on-premises — co ma znaczenie dla interesariuszy od klientów detalicznych po zespoły odpowiedzialne za zgodność z regulacjami.

Generatywna AI w bankowości obejmuje przychody uzyskiwane z personalizowanych usług finansowych, automatyzacji oraz oceny ryzyka. Wartość ta odzwierciedla towary i usługi oferowane przez podmioty działające w tym sektorze, pokazując solidne wskaźniki konsumpcji oraz dynamikę rynku.

Raport Global Generative Artificial Intelligence (AI) in Banking Market Report 2026 dostarcza kluczowych informacji dla osób odpowiedzialnych za strategię, marketing oraz wyższe kierownictwo, by zrozumieć dynamikę rynku. W opracowaniu przedstawiono kompleksowy przegląd trendów kształtujących branżę generatywnej AI w bankowości w perspektywie kolejnej dekady.

Raport jest szczególnie przydatny dla osób, które chcą uzyskać globalny obraz rynku — obejmuje on 16 kluczowych geograficznych obszarów. Zapewnia wnikliwą analizę zmiennych makroekonomicznych, w tym wpływu geopolityki, polityk handlowych, inflacji, stóp procentowych oraz otoczenia regulacyjnego, umożliwiając podejmowanie świadomych decyzji strategicznych. Do dodatkowych elementów należą m.in. rozwój strategii na poziomie regionów i krajów, identyfikacja segmentów wzrostu oraz budowanie przewagi konkurencyjnej na podstawie danych prognostycznych.

Po co kupować ten raport?

Uzyskać całościowy obraz rynku, korzystając z danych z wielu geograficznych obszarów. Zrozumieć wpływ czynników makroekonomicznych, takich jak zmiany w handlu napędzane konfliktami i różnice ekonomiczne. Wskazać obiecujące obszary inwestycji i wyprzedzić konkurencję. Pozyskać informacje o potrzebach klientów na podstawie analizy użytkowników końcowych. Ocenić pozycjonowanie konkurencyjne przy użyciu danych o udziale w rynku, innowacjach i wskaźnikach dotyczących marki. Wykorzystać szczegółową analizę rynku możliwego do obsłużenia w całości (TAM, czyli całkowity adresowalny rynek). Otrzymać wiarygodne dane wspierające prezentacje wewnętrzne i zewnętrzne. Dostawać aktualizacje na bieżąco i łatwo wyodrębniać dane dzięki dołączonym arkuszom Excela.

Najważniejsze informacje w raporcie

Raport analizuje wielkość rynku, tempo wzrostu, segmentację oraz otoczenie konkurencyjne. Obejmuje również innowacje technologiczne, zmiany regulacyjne oraz trendy konsumenckie wpływające na rynek.

Kompleksowa charakterystyka rynku, w tym trendy w innowacjach produktowych i analiza łańcucha wartości. Wgląd w pojawiające się trendy technologiczne, takie jak transformacja cyfrowa, automatyzacja oraz innowacje napędzane przez AI. Zrozumienie kluczowych ram regulacyjnych i krajobrazu inwestycyjnego kształtujących rozwój branży. Historyczny i prognozowany rozwój rynku według geografii — z rozszerzonym zakresem w Tajwanie i Azji Południowo-Wschodniej. Otoczenie konkurencyjne obejmujące udziały rynkowe, duże transakcje finansowe oraz macierze oceny firm.

Wnioski dotyczące technologii i modelów wdrożeń

Technologie: przetwarzanie języka naturalnego, uczenie głębokie, uczenie ze wzmocnieniem (reinforcement learning) itp.

Modele wdrożeń: chmura, on-premises oraz hybryda.

Użytkownicy końcowi: bankowość detaliczna, MŚP, profesjonaliści z obszaru inwestycji, compliance i zarządzanie ryzykiem.

Kluczowe firmy uwzględnione w raporcie: Google LLC, Microsoft Corporation, Amazon Web Services, Accenture plc, IBM, Oracle Corporation i inne.

Zakres geograficzny: raport obejmuje główne rynki, takie jak USA, Chiny i Indie oraz Niemcy, a także szerszą analizę w regionie Azji i Pacyfiku, Europy i nie tylko.

Format dostarczenia: raport jest dostępny w formacie Word, PDF lub interaktywnym, uzupełniony o dashboard w Excelu. Dodatkowe korzyści obejmują aktualizacje co pół roku, opcje dostosowania oraz wsparcie ekspertów.

Kluczowe atrybuty:

Atrybut | Szczegóły No. of Pages | 250 Forecast Period | 2026–2030 Estimated Market Value (USD) in 2026 | 1,77 mld USD Forecasted Market Value (USD) by 2030 | 4,09 mld USD Compound Annual Growth Rate | 23,3% Regions Covered | Global

Najważniejsze zagadnienia w raporcie:

1. Executive Summary 1.1. Key Market Insights (2020-2035) 1.2. Visual Dashboard: Market Size, Growth Rate, Hotspots 1.3. Major Factors Driving the Market 1.4. Top Three Trends Shaping the Market

2. Generative Artificial Intelligence (AI) in Banking Market Characteristics 2.1. Market Definition & Scope 2.2. Market Segmentations 2.3. Overview of Key Products and Services 2.4. Global Generative Artificial Intelligence (AI) in Banking Market Attractiveness Scoring and Analysis 2.4.1. Overview of Market Attractiveness Framework 2.4.2. Quantitative Scoring Methodology 2.4.3. Factor-Wise Evaluation Growth Potential Analysis, Competitive Dynamics Assessment, Strategic Fit Assessment and Risk Profile Evaluation 2.4.4. Market Attractiveness Scoring and Interpretation 2.4.5. Strategic Implications and Recommendations

3. Generative Artificial Intelligence (AI) in Banking Market Supply Chain Analysis 3.1. Overview of the Supply Chain and Ecosystem 3.2. List of Key Raw Materials, Resources & Suppliers 3.3. List of Major Distributors and Channel Partners 3.4. List of Major End Users

4. Global Generative Artificial Intelligence (AI) in Banking Market Trends and Strategies 4.1. Key Technologies & Future Trends 4.1.1 Artificial Intelligence & Autonomous Intelligence 4.1.2 Digitalization, Cloud, Big Data & Cybersecurity 4.1.3 Fintech, Blockchain, Regtech & Digital Finance 4.1.4 Internet of Things (Iot), Smart Infrastructure & Connected Ecosystems 4.1.5 Industry 4.0 & Intelligent Manufacturing 4.2. Major Trends 4.2.1 AI Powered Virtual Banking Assistants 4.2.2 Generative Models for Fraud Pattern Simulation 4.2.3 Automated Financial Reporting and Insights 4.2.4 Hyper Personalized Banking Experiences 4.2.5 AI Driven CredIT Decision Automation

5. Generative Artificial Intelligence (AI) in Banking Market Analysis of End Use Industries 5.1 Retail Banks 5.2 Commercial Banks 5.3 Investment Banks 5.4 Digital Only Banks 5.5 Financial Institutions

6. Generative Artificial Intelligence (AI) in Banking Market - Macro Economic Scenario Including the Impact of Interest Rates, Inflation, Geopolitics, Trade Wars and Tariffs, Supply Chain Impact from Tariff War & Trade Protectionism, and Covid and Recovery on the Market

7. Global Generative Artificial Intelligence (AI) in Banking Strategic Analysis Framework, Current Market Size, Market Comparisons and Growth Rate Analysis 7.1. Global Generative Artificial Intelligence (AI) in Banking PESTEL Analysis (Political, Social, Technological, Environmental and Legal Factors, Drivers and Restraints) 7.2. Global Generative Artificial Intelligence (AI) in Banking Market Size, Comparisons and Growth Rate Analysis 7.3. Global Generative Artificial Intelligence (AI) in Banking Historic Market Size and Growth, 2020-2025, Value ($ Billion) 7.4. Global Generative Artificial Intelligence (AI) in Banking Forecast Market Size and Growth, 2025-2030, 2035F, Value ($ Billion)

8. Global Generative Artificial Intelligence (AI) in Banking Total Addressable Market (TAM) Analysis for the Market 8.1. Definition and Scope of Total Addressable Market (TAM) 8.2. Methodology and Assumptions 8.3. Global Total Addressable Market (TAM) Estimation 8.4. TAM vs. Current Market Size Analysis 8.5. Strategic Insights and Growth Opportunities from TAM Analysis

9. Generative Artificial Intelligence (AI) in Banking Market Segmentation 9.1. Global Generative Artificial Intelligence (AI) in Banking Market, Segmentation by Technology, Historic and Forecast, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F, $ Billion Natural Language Processing, Deep Learning, Reinforcement Learning, Generative Adversarial Networks, Computer Vision, Predictive Analytics 9.2. Global Generative Artificial Intelligence (AI) in Banking Market, Segmentation by Deployment Model, Historic and Forecast, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F, $ Billion Cloud Deployment, on-Premises Deployment, Hybrid Deployment 9.3. Global Generative Artificial Intelligence (AI) in Banking Market, Segmentation by End-User, Historic and Forecast, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F, $ Billion Retail Banking Customers, Small and Medium Enterprises, Investment Professionals, Compliance and Risk Management Teams, Operations and Process Optimization, Executives and Decision Makers 9.4. Global Generative Artificial Intelligence (AI) in Banking Market, Sub-Segmentation of Natural Language Processing, by Type, Historic and Forecast, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F, $ Billion Chatbots and Virtual Assistants, Sentiment Analysis for Financial Markets, Document and Contract Analysis, Speech Recognition for Customer Service 9.5. Global Generative Artificial Intelligence (AI) in Banking Market, Sub-Segmentation of Deep Learning, by Type, Historic and Forecast, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F, $ Billion Fraud Detection and Prevention, Credit Scoring and Risk Assessment, Predictive Analytics for Investment, Customer Behavior Analysis 9.6. Global Generative Artificial Intelligence (AI) in Banking Market, Sub-Segmentation of Reinforcement Learning, by Type, Historic and Forecast, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F, $ Billion Algorithmic Trading, Portfolio Management and Optimization, Dynamic Pricing Models, Personalized Financial Services 9.7. Global Generative Artificial Intelligence (AI) in Banking Market, Sub-Segmentation of Generative Adversarial Networks, by Type, Historic and Forecast, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F, $ Billion Synt