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금융 챗봇 시장 : 예측(-2032년) - 컴포넌트별, 커뮤니케이션 모드별, 도입 모드별, 조직 규모별, 기술별, 용도별, 최종사용자별, 지역별

Financial Chatbot Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Component, Communication Mode, Deployment Mode, Organization Size, Technology, Application, End User, and By Geography

발행일: | 리서치사: Stratistics Market Research Consulting | 페이지 정보: 영문 | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    



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Stratistics MRC의 조사에 의하면, 세계의 금융 챗봇 시장은 2025년에 29억 달러에 이르고, 2032년까지 139억 달러에 달할 것으로 예측됩니다.

예측 기간 동안 CAGR은 24.6%를 나타낼 것으로 예측됩니다. 금융 챗봇은 은행, 보험사, 핀테크 기업이 고객의 문의, 거래, 자문 서비스를 처리하기 위해 사용하는 AI 기반 가상 비서를 포함합니다. 모바일 앱, 웹사이트, 메시징 플랫폼을 지원합니다. 24시간 365일 고객 지원에 대한 수요, 서비스 운영 비용 절감, 디지털 뱅킹 이용자 증가, 자연어 처리 개선, 빠른 셀프 서비스 금융 거래를 선호하는 고객 트렌드에 힘입어 성장세를 보이고 있습니다.

딜로이트의 업계 조사에 따르면, 은행 고객의 60%가 기술 지원, 53%가 기존 계좌 관련 문의에 챗봇을 이용하고 있습니다.

24시간 365일 즉각적인 고객 서비스 지원에 대한 은행업계의 요구

현대의 소비자들은 잔액조회, 자금이체, 카드관리 등의 업무를 기존 영업시간에 구애받지 않고 즉시 해결하기를 원합니다. 금융기관들은 이러한 기대에 부응하기 위해 AI 기반 챗봇 도입에 박차를 가하고 있으며, 대량의 문의를 실시간으로 처리할 수 있는 챗봇을 도입하고 있습니다. 이 24시간 365일 대응 체제는 고객 만족도를 크게 향상시키는 동시에 대규모 인력 지원팀에 따른 운영 비용을 획기적으로 절감할 수 있습니다. 또한, 성수기 및 휴일에도 일관되고 효율적인 서비스를 제공할 수 있는 능력은 시장 확대의 주요 원동력이 되고 있습니다.

복잡한 금융 문제 해결의 어려움

자연어 처리 기술이 크게 발전하고 있음에도 불구하고, 챗봇은 다층적인 금융 자문이나 복잡한 분쟁 해결과 같은 정교한 성격의 과제를 해결하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 많은 금융 관련 문의는 깊은 맥락 이해와 공감이 필요하며, 자동화 시스템으로는 아직 완벽히 재현할 수 없습니다. 봇이 사용자의 미묘한 요구를 해석하지 못하면 소비자의 불만을 초래하고, 사람의 개입이 필요한 경우가 많으며, 그 결과 기술의 효율성에 대한 인식이 떨어집니다. 또한 비정형 거래를 처리할 수 있는 표준화된 프로토콜의 부재는 여전히 큰 장벽으로 작용하고 있습니다.

핸즈프리 뱅킹을 위한 음성 인식 어시스턴트 개발

음성 인식 기술을 통합함으로써 은행은 핸즈프리 뱅킹 서비스를 제공할 수 있으며, 사용자는 간단한 음성 명령으로 거래 실행 및 계좌 현황을 확인할 수 있습니다. 이 혁신은 고령자 및 시각장애인들의 금융 포용성을 높이는 데 특히 유용합니다. 또한, 이러한 어시스턴트를 스마트 홈 기기나 커넥티드카에 통합함으로써 고객 참여의 새로운 접점을 창출할 수 있습니다. 이러한 개발은 벤더가 고도의 멀티모달 대화 기능을 통해 자사 서비스를 차별화하고 수익성을 높일 수 있는 길을 열어줍니다.

잘못된 조언으로 인한 금전적 손실과 신용 훼손의 위험성

챗봇이 부정확한 금융 가이던스를 제공하거나 정보를 '착각'할 가능성은 시장의 안정성에 심각한 위협이 될 수 있습니다. 엄격한 규제를 받는 금융업계에서 금리, 투자 조언, 거래 상황에 대한 한 번의 실수로 고객에게 막대한 금전적 손실을 초래하고 금융기관을 법적 조치의 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 이러한 사건은 소비자의 신뢰를 빠르게 훼손하고 장기적으로 회복하기 어려운 평판 손상을 초래합니다. 또한, 엄격한 데이터 프라이버시 규제와 민감한 금융 데이터를 대상으로 한 사이버 보안 침해의 끊임없는 위험은 이러한 우려를 더욱 심화시키고 있습니다.

COVID19의 영향:

COVID19 팬데믹은 금융 챗봇 시장의 디지털화를 촉진하는 큰 동력이 되었습니다. 물리적 은행 지점이 임시 폐쇄되고 콜센터가 문의로 인해 폭주하는 가운데, 금융기관들은 서비스 연속성을 유지하기 위해 자동화 솔루션으로 빠르게 전환하고 있습니다. 이 기간 동안 기존 이용자들도 디지털 뱅킹 채널을 이용하게 되는 등 소비자 행동에 큰 변화가 일어났습니다. 초기에는 경제적 불확실성으로 인해 예산 지연이 발생했지만, 장기적인 영향은 AI 기반 자동화를 견고한 은행 인프라의 핵심 요소로 확고히 자리 잡게 된 것입니다.

예측 기간 동안 은행 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것입니다.

예측 기간 동안 은행 부문이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이는 자동화에 적합한 일상적인 고객 응대 업무가 방대하기 때문입니다. 소매은행이 주요 도입 주체이며, KYC(본인확인) 절차, 부정사용 경보부터 개인별 지출 분석에 이르기까지 다양한 기능에 챗봇을 활용하고 있습니다. 은행 부문의 업무 규모는 상당한 비용 절감을 가능하게 하고, 대규모 도입 시 투자 수익률을 매우 매력적으로 만들어 줍니다. 또한, 챗봇과 은행 핵심 시스템의 통합으로 원활한 거래 처리가 가능해지면서 이 부문이 세계 금융 산업 전반에서 우위를 더욱 공고히 하고 있습니다.

예측 기간 동안 서비스 분야가 가장 높은 CAGR을 나타냄.

향후 몇 년 동안 은행이 기본적인 봇에서 보다 진보된 통합형 대화형 AI 시스템으로 전환함에 따라 업계의 서비스 분야가 가장 빠르게 성장할 것으로 예측됩니다. 맞춤형 소프트웨어 개발, 시스템 통합, 지속적인 유지보수 등의 전문 서비스가 이러한 성장을 주도하고 있습니다. AI 모델이 고도화됨에 따라 은행은 진화하는 금융 규제를 준수하고 지속적인 훈련을 통해 봇의 성능을 최적화하기 위해 전문적인 컨설팅을 필요로 하고 있습니다. 또한, AI 인터페이스의 기술 관리를 외부에 위탁하는 것을 선호하는 중소 핀테크 기업들 사이에서 매니지드 서비스에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

가장 큰 점유율을 차지하는 지역:

예측 기간 동안 북미는 주요 기술 기업의 존재와 성숙한 금융 서비스 생태계에 힘입어 가장 큰 시장 점유율을 유지할 것으로 예측됩니다. 특히 미국은 첨단 AI 및 머신러닝 기술 도입에 있어 선도적인 위치에 있으며, 연구개발(R&D)과 디지털 전환에 대한 투자 수준이 높은 것이 특징입니다. 이 지역의 소비자들은 디지털 문해력이 매우 높아 자동화된 금융 도구의 급속한 보급을 촉진하고 있습니다. 또한, 탄탄한 규제 환경과 주요 챗봇 벤더의 집중도는 예측 기간 동안 지속적인 시장 리더십을 유지할 수 있는 견고한 기반을 제공합니다.

최고 CAGR 지역:

예측 기간 동안 아시아태평양은 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다. 이는 인도, 중국 등 신흥 경제국의 급속한 디지털화와 핀테크 분야의 폭발적인 성장에 힘입은 바 큽니다. 스마트폰 보급률과 인터넷 연결이 크게 증가하면서 모바일 퍼스트 뱅킹 솔루션을 위한 방대한 사용자 기반이 생겨났습니다. 또한, 역내 각국 정부는 금융 인프라 현대화 및 금융 포용성 증진을 위한 AI 이니셔티브를 적극 지원하고 있습니다. 또한, 중산층 인구 증가와 인스턴트 메시징 기반 은행 서비스에 대한 선호도가 높아지면서 지역 시장에서의 챗봇 기술의 적극적인 도입을 촉진하고 있습니다.

무료 커스터마이징 제공 내용:

본 보고서를 구매하신 고객님께서는 아래의 무료 맞춤화 옵션 중 한 가지를 이용하실 수 있습니다.

  • 기업 프로파일링
    • 추가 시장 기업에 대한 종합적인 프로파일링(최대 3개사까지)
    • 주요 기업의 SWOT 분석(최대 3개사)
  • 지역별 세분화
    • 고객 요청에 따른 주요 국가별 시장 추정 및 예측, CAGR(참고: 실현 가능성 확인 필요)
  • 경쟁사 벤치마킹
    • 주요 기업의 제품 포트폴리오, 지리적 분포, 전략적 제휴를 기반으로 한 벤치마킹

목차

제1장 주요 요약

제2장 서문

제3장 시장 동향 분석

제4장 Porter의 Five Forces 분석

제5장 세계의 금융 챗봇 시장 : 컴포넌트별

제6장 세계의 금융 챗봇 시장 : 커뮤니케이션 모드별

제7장 세계의 금융 챗봇 시장 : 도입 모드별

제8장 세계의 금융 챗봇 시장 : 조직 규모별

제9장 세계의 금융 챗봇 시장 : 기술별

제10장 세계의 금융 챗봇 시장 : 용도별

제11장 세계의 금융 챗봇 시장 : 최종사용자별

제12장 세계의 금융 챗봇 시장 : 지역별

제13장 주요 발전

제14장 기업 프로파일링

LSH

According to Stratistics MRC, the Global Financial Chatbot Market is accounted for $2.9 billion in 2025 and is expected to reach $13.9 billion by 2032, growing at a CAGR of 24.6% during the forecast period. The financial chatbot includes AI-driven virtual assistants used by banks, insurers, and fintech companies to handle customer queries, transactions, and advisory services. It supports mobile apps, websites, and messaging platforms. Growth is driven by demand for 24/7 customer support, cost reduction in service operations, rising digital banking users, improvements in natural language processing, and customer preference for fast, self-service financial interactions.

According to a Deloitte industry survey, 60% of banking customers use chatbots for technical support and 53% for inquiries about existing accounts.

Market Dynamics:

Driver:

Demand for 24/7 instant customer service and support in the banking sector

Modern consumers expect immediate resolutions for balance inquiries, fund transfers, and card management without the constraints of traditional operating hours. Financial institutions are increasingly deploying AI-driven chatbots to meet these expectations, ensuring that high-volume queries are addressed in real time. This 24/7 availability significantly enhances customer satisfaction while drastically reducing the operational overhead associated with large-scale human support teams. Furthermore, the ability to provide consistent and efficient service during peak hours and holidays serves as a primary catalyst for market expansion.

Restraint:

Complexity in resolving nuanced or multi-step financial problems

Despite significant advancements in natural language processing, chatbots often struggle with the intricate nature of multi-layered financial advisory or complex dispute resolutions. Many financial queries require deep contextual understanding and empathy, which automated systems cannot yet fully replicate. When a bot fails to interpret a user's nuanced request, it often leads to consumer frustration and necessitates human intervention, thereby diminishing the perceived efficiency of the technology. Additionally, the lack of standardized protocols for handling non-routine transactions remains a major hurdle.

Opportunity:

Development of voice-activated assistants for hands-free banking

By integrating voice-recognition technology, banks can provide hands-free banking services, allowing users to conduct transactions or verify account statuses through simple vocal commands. This innovation is particularly beneficial for increasing financial inclusivity among the elderly and visually impaired populations. Moreover, the integration of these assistants into smart home devices and connected vehicles creates new touchpoints for customer engagement. Such developments open lucrative avenues for vendors to differentiate their offerings through advanced multimodal interaction capabilities.

Threat:

Risk of erroneous advice leading to financial loss and reputational damage

The potential for chatbots to provide inaccurate financial guidance or "hallucinate" information poses a severe threat to market stability. In finance, which is heavily regulated, one mistake about interest rates, investment advice, or the status of a transaction can cost clients a lot of money and put the institution at risk of legal action. Such incidents rapidly erode consumer trust and cause long-lasting reputational damage that is difficult to repair. Furthermore, the stringent data privacy regulations and the constant risk of cybersecurity breaches targeting sensitive financial data intensify these concerns.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic acted as a major digital accelerant for the financial chatbot market. As physical bank branches faced temporary closures and call centers became overwhelmed with queries, financial institutions rapidly pivoted toward automated solutions to maintain service continuity. This period saw a massive shift in consumer behavior, as even traditional users were forced to adopt digital banking channels. While initial economic uncertainty caused some budget delays, the long-term impact has been a solidified commitment to AI-driven automation as a core component of resilient banking infrastructure.

The banking segment is expected to be the largest during the forecast period

The banking segment is expected to account for the largest market share during the forecast period due to the massive volume of routine customer interactions that are ripe for automation. Retail banks are the primary adopters, utilizing chatbots for diverse functions ranging from KYC onboarding and fraud alerts to personalized spending insights. The scale of operation in the banking sector allows for significant cost savings, making the return on investment highly attractive for large-scale deployments. Additionally, the integration of chatbots with core banking systems enables seamless transaction processing, which further strengthens this segment's dominance across the global financial landscape.

The services segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the next few years, the services part of the industry is expected to grow the fastest as banks shift from using basic bots to more advanced, integrated conversational AI systems. Professional services such as custom software development, system integration, and ongoing maintenance are driving this growth. As AI models become more sophisticated, banks require specialized consulting to ensure compliance with evolving financial regulations and to optimize bot performance through continuous training. Furthermore, the demand for managed services is increasing among smaller fintech firms that prefer outsourcing the technical management of their AI interfaces.

Region with largest share:

During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, bolstered by the presence of major technology giants and a mature financial services ecosystem. The United States, in particular, leads in the adoption of advanced AI and machine learning technologies, with high investment levels in R&D and digital transformation. Consumers in this region exhibit a high degree of digital literacy, which facilitates the rapid acceptance of automated financial tools. Moreover, the robust regulatory environment and the concentration of leading chatbot vendors provide a strong foundation for sustained market leadership throughout the projected years.

Region with highest CAGR:

During the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, fueled by rapid digitalization and the explosive growth of the fintech sector in emerging economies like India and China. The massive increase in smartphone penetration and internet connectivity has created a vast user base for mobile-first banking solutions. Governments across the region are also actively supporting AI initiatives to modernize their financial infrastructures and promote financial inclusion. Additionally, the rising middle-class population and the increasing preference for instant messaging-based banking services are driving the aggressive adoption of chatbot technology in the regional market.

Key players in the market

Some of the key players in Quantum Communication Market include Kasisto, Inc., Personetics Technologies Ltd., boost.ai AS, Kore.ai, Inc., International Business Machines Corporation, Google LLC, Microsoft Corporation, Amazon Web Services, Inc., Salesforce, Inc., Oracle Corporation, SAP SE, NICE Ltd., Genesys Cloud Services, Inc., LivePerson, Inc., Pegasystems Inc., Cognigy GmbH, and Yellow.ai.

Key Developments:

In November 2025, Kasisto announced its integration with Microsoft's enterprise ecosystem, enabling secure deployment of AI banking agents worldwide.

In November 2025, Kore.ai was selected as a launch partner for Microsoft Agent 365, accelerating adoption of AI-powered financial chatbots.

In November 2025, Oracle introduced the Ask Oracle chatbot powered by Select AI, enabling natural language to SQL queries for finance.

In May 2025, Salesforce launched Agentforce for Financial Services, providing pre-built AI chatbot templates for banks and insurers.

Components Covered:

  • Software & Platforms
  • Services

Communication Modes Covered:

  • Text-Based Interfaces
  • Audio/Voice-Activated Assistants
  • Hybrid/Multimodal Solutions

Deployment Modes Covered:

  • Cloud-Based
  • On-Premises

Organization Sizes Covered:

  • Large Financial Enterprises
  • Small & Medium Enterprises

Technologies Covered:

  • Rule-Based (Scripted) Chatbots
  • AI-Based (Conversational/Generative) Chatbots

Applications Covered:

  • Customer Support
  • Payments & Transaction Processing
  • Personal Finance & Advisory
  • Sales & Lead Generation
  • Security & Compliance

End Users Covered:

  • Banking
  • Insurance
  • Wealth Management
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Technology Analysis
  • 3.7 Application Analysis
  • 3.8 End User Analysis
  • 3.9 Emerging Markets
  • 3.10 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Financial Chatbot Market, By Component

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Software & Platforms
    • 5.2.1 Off-the-shelf SaaS Solutions
    • 5.2.2 Customizable AI Frameworks & SDKs
  • 5.3 Services
    • 5.3.1 Professional Services
    • 5.3.2 Managed Services

6 Global Financial Chatbot Market, By Communication Mode

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Text-Based Interfaces
  • 6.3 Audio/Voice-Activated Assistants
  • 6.4 Hybrid/Multimodal Solutions

7 Global Financial Chatbot Market, By Deployment Mode

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Cloud-Based
  • 7.3 On-Premises

8 Global Financial Chatbot Market, By Organization Size

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Large Financial Enterprises
  • 8.3 Small & Medium Enterprises

9 Global Financial Chatbot Market, By Technology

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Rule-Based (Scripted) Chatbots
  • 9.3 AI-Based (Conversational/Generative) Chatbots

10 Global Financial Chatbot Market, By Application

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 Customer Support
  • 10.3 Payments & Transaction Processing
  • 10.4 Personal Finance & Advisory
  • 10.5 Sales & Lead Generation
  • 10.6 Security & Compliance

11 Global Financial Chatbot Market, By End User

  • 11.1 Introduction
  • 11.2 Banking
  • 11.3 Insurance
  • 11.4 Wealth Management
  • 11.5 Other End Users

12 Global Financial Chatbot Market, By Geography

  • 12.1 Introduction
  • 12.2 North America
    • 12.2.1 US
    • 12.2.2 Canada
    • 12.2.3 Mexico
  • 12.3 Europe
    • 12.3.1 Germany
    • 12.3.2 UK
    • 12.3.3 Italy
    • 12.3.4 France
    • 12.3.5 Spain
    • 12.3.6 Rest of Europe
  • 12.4 Asia Pacific
    • 12.4.1 Japan
    • 12.4.2 China
    • 12.4.3 India
    • 12.4.4 Australia
    • 12.4.5 New Zealand
    • 12.4.6 South Korea
    • 12.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 12.5 South America
    • 12.5.1 Argentina
    • 12.5.2 Brazil
    • 12.5.3 Chile
    • 12.5.4 Rest of South America
  • 12.6 Middle East & Africa
    • 12.6.1 Saudi Arabia
    • 12.6.2 UAE
    • 12.6.3 Qatar
    • 12.6.4 South Africa
    • 12.6.5 Rest of Middle East & Africa

13 Key Developments

  • 13.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 13.2 Acquisitions & Mergers
  • 13.3 New Product Launch
  • 13.4 Expansions
  • 13.5 Other Key Strategies

14 Company Profiling

  • 14.1 Kasisto, Inc.
  • 14.2 Personetics Technologies Ltd.
  • 14.3 boost.ai AS
  • 14.4 Kore.ai, Inc.
  • 14.5 International Business Machines Corporation
  • 14.6 Google LLC
  • 14.7 Microsoft Corporation
  • 14.8 Amazon Web Services, Inc.
  • 14.9 Salesforce, Inc.
  • 14.10 Oracle Corporation
  • 14.11 SAP SE
  • 14.12 NICE Ltd.
  • 14.13 Genesys Cloud Services, Inc.
  • 14.14 LivePerson, Inc.
  • 14.15 Pegasystems Inc.
  • 14.16 Cognigy GmbH
  • 14.17 Yellow.ai
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