위험 분석 시장 규모, 점유율 및 코로나19 영향 분석, 구성 요소별(소프트웨어, 서비스), 위험 유형 애플리케이션별(금융 위험, 운영 위험, 규정 준수 위험, 전략적 위험 및 기타), 배포별(클라우드, 온프레미스) ), 기업 규모별(중소기업, 대기업) 산업별(은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI), IT 및 통신, 의료, 소매 및 소비재, 에너지 및 유틸리티, 제조 및 기타) 및 지역 전망(2020~2027년)

글로벌 위험 분석 시장 규모는 2019년 221억 8천만 달러로 평가되었으며, 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 12.2%를 기록하며 2027년에는 549억 5천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 글로벌 시장은 주로 위험 관리자와 기업이 위험을 보다 쉽게 ​​평가, 계산, 예측 및 완화할 수 있도록 지원하는 통합 플랫폼에 대한 수요가 증가함에 따라 주도되고 있습니다. 또한 신흥 경제국의 수요 증가와 인공지능(AI) 이 분석은 소프트웨어 개발자에게 상당한 기회를 창출할 것으로 예상됩니다. 시장의 여러 공급업체는 기업이 새로운 위험에 대처하는 데 도움이 되는 AI 통합 솔루션을 제공하는 데 주력하고 있습니다.

예를 들어 2019년 4월 Citigroup, Inc.는 Ernst & Young Global Limited(EY) 및 SAS Institute, Inc.와 협력하여 고급 위험 분석 점수 엔진인 AI 기반 NextGen 프로젝트를 시작했습니다. NextGen은 규제 준수를 유지하면서 대량의 해외 무역 거래 분석과 관련된 시간 소모적이고 수동적인 절차를 간소화합니다.

다양한 부문에서 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터가 빠르게 도입되면서 공격으로부터 데이터를 처리하고 보존하기 위한 위험 완화에 대한 요구가 높아지고 있습니다. 기업은 위험 거버넌스에 대한 전체적인 접근 방식과 개선된 규제 보고를 가능하게 하고 경쟁 우위를 유지하는 통합 전략 구현으로 전환하고 있습니다.

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코로나19 영향

몇 주 만에 코로나19 대유행은 전 세계를 황폐화시켰고 전 세계의 개인과 기업에 상당한 압박을 가했습니다. 특히 위험 관리 산업은 경쟁적인 시장 역학, 신용 기준 저하, 비즈니스 연속성에 대한 위협 등의 영향을 받습니다. 예상치 못한 경기 침체로 인해 기업의 현재 위험 통제 시스템의 효율성과 민첩성에 대한 우려가 제기되는 경우가 많습니다.

이러한 보건 비상 상황에 직면하여 정부는 우한 체인과 같은 엄격한 검역 조치를 예기치 않게 시행하여 대응하고 있습니다. 이러한 반응은 비즈니스 중단을 촉발하고 회사가 운영 속도를 늦추거나 심지어 완전히 중단하도록 강요할 수 있습니다.

전 세계적인 전염병 유행의 영향은 적절한 전염성 위험 정책 및 대응 계획이 없는 조직의 경우 특히 문제가 될 수 있습니다. 코로나19 위기는 직원, 고객, 공급망 파트너, 이해관계자, 기업 자산에 중점을 두고 위험 관리 및 비즈니스 연속성 전략을 수정하고 확장해야 하는 기업을 묘사합니다.

최신 동향

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리스크를 적절하게 관리하기 위해 대응적 및 예측적 위험 모델을 채택하는 기업이 주요 추세가 되었습니다

사후 리스크 관리는 회사에서 장애 사건이 발생한 이후 실시간으로 모니터링하고 기록하는 기본 보고 시스템입니다. 이 모델을 통해 기업은 해결 전략과 향후 비슷한 사건이 발생하는 것을 방지할 수 있는 잠재력을 통해 위험 후 시나리오에 적응할 수 있습니다.

예측 위험 관리를 통해 기업은 잠재적인 위험과 과제, 특히 확립된 위험 지표로 해결되지 않는 위험 형태를 식별할 수 있습니다. 내부 및 외부 데이터 소스의 현재 및 과거 지식에 분석을 적용하여 짧은 효과 기간으로 새로운 위협을 탐지합니다. 이 역량은 기존 시스템을 정기적인 위험 보고에서 실제 및 거의 실시간에 가까운 위험 보고로 현대화하는 것을 목표로 합니다. 통합 방법론은 기업 전체의 위험에 대한 포괄적인 이해를 제공함으로써 위험 인식에 대한 요약을 제공합니다. 위험 환경이 지속적으로 변화하고 조직의 안정성, 지속 가능성, 가치 창출 프로세스 및 성공에 도전함에 따라 기업은 전통적인 위험 방법에서 대응 및 예측과 같은 고급 위험 평가 모델로 이동하고 있습니다.

따라서 대응적이고 예측적인 위험 관리 모델의 채택은 새로운 추세로 간주되며 조직이 새로운 위험에 대한 이해를 재정의하는 데 도움이 됩니다.

요인

끊임없이 변화하는 위험 시대에 기업이 경쟁력을 유지하는 데 도움이 되는 데이터 마이닝 및 머신 러닝 기능

위험 분석은 다양한 도구와 기술을 활용하여 관찰 결과를 추정하고, 가능한 결과를 수량화하고, 잠재적 사고를 예측함으로써 잠재적인 비즈니스 위험을 완화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 솔루션을 통해 기업은 정형 및 비정형 데이터의 양을 분석하여 데이터 침해 위험을 완화할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 데이터 소스에 대한 실행 가능한 정보를 얻고 데이터 침해를 줄이기 위한 가능한 조치를 취할 수 있습니다. 위험 분석은 모든 데이터를 하나의 일관된 비전으로 결합하고, 귀중한 정보를 수집하며, 비즈니스가 전략을 계획하고 조직 성장을 추진하는 데 도움이 될 수 있는 실행 가능한 통찰력을 제공하는 데 사용될 수 있습니다.

최근 몇 년간 접근 가능한 데이터의 양이 꾸준히 증가했으며, 이러한 폭발적인 원시 데이터를 실행 가능한 비즈니스 통찰력으로 변환하기 위한 혁신적인 방법이 구축되었습니다. 기계 학습, 신경망과 같은 수학적 기술을 포함한 다양한 알고리즘 솔루션을 포괄하는 개념 회귀는 빠르게 주류로 발전했습니다.

회사에서 수집한 데이터를 위험 분석 솔루션과 통합하면 조직과 관리팀이 disc잠재적 위험을 파악 및 분류하고 실행 가능한 지식을 제공하여 비즈니스 프로세스를 단순화할 수 있습니다. 데이터 분석은 진화하는 위험에 대한 미래 지향적인 관점을 제공하므로 리더는 이러한 가능한 위험을 분석하고 원인을 식별 및 관리할 수 있습니다. 업계 전반에 걸쳐 기업에서 데이터 기반 문화를 채택하는 것이 증가함에 따라 이러한 솔루션에 대한 수요가 보충될 것으로 예상됩니다.

위험 완화를 위해 인공 지능(AI) 기반 위험 분석 모델을 구현하는 조직은 위험 분석 시장 성장을 촉진할 것입니다.

점점 더 역동적이고 도전적이며 빠르게 변화하는 환경에서 기업은 관리 전략을 지속적으로 개선하여 견고한 보안 및 시행 기반에서 전략적 의사 결정에 영향을 미치고 조직 효율성을 향상시키는 더 넓은 관점으로 확장해야 합니다. AI는 기업이 데이터 침해, 사이버 공격 등과 같은 특정 위협을 해결하고 완화할 수 있도록 지원함으로써 차세대 기술 흐름으로 진화하고 있습니다.

AI를 사용하면 작업과 이벤트를 실시간으로 추적하고 평가하는 고급 방법을 개발할 수 있습니다. 이러한 프로그램은 증가하는 위험 상황에 대응하고 규제 집행 및 기업 지배구조와 같은 분야에서 기업의 관리 능력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 기술은 특정 핵심 영역에서 위협을 최소화하는 데 사용될 수도 있습니다.

예를 들어 머신러닝은 개인이나 회사가 대출이나 계약을 불이행할 가능성에 대해 보다 정확한 결정을 제공할 수 있으며, 이를 통해 다양한 수익 예측 모델을 만들 수 있습니다. 마찬가지로, 인지 기술과 AI를 활용하여 위협을 예측하고 사전에 완화하는 기업은 전략적 우위를 확보하고 위험을 활용하여 조직의 효율성을 향상시킬 것입니다.

금융 서비스 분야, IT 기업, 유통 업계는 특히 핵심 기능 개발을 위해 AI 기술을 강조하고 있습니다. 상당수의 기업이 머신러닝과 AI의 다른 측면을 구현하려고 함에 따라 AI 채택은 빠르게 진행되었으며 계속해서 관심을 끌고 있습니다. 이러한 모든 요인은 AI 기술이 시장을 혼란에 빠뜨리고 위험 모니터링, 모델링 및 분석을 위한 매우 귀중한 리소스가 될 것임을 나타냅니다. 이러한 솔루션과 서비스 제공업체는 해당 분야의 경험과 강력한 정량적 및 분석적 역량을 결합하여 역량을 확장할 계획입니다.

제한 요인

알려진 위험과 구조화되지 않은 데이터의 복잡한 특성에 대한 잘못된 측정으로 인해 비즈니스 기능에 영향

데이터 수집과 해석이 핵심 기반이며, 몇몇 조직에서는 운영 위협을 정확하게 평가하는 데 사용되는 방대한 양의 데이터가 압도적일 수 있다고 disc지각했습니다. 하향식 방법론을 사용하여 위험 감소 결과를 효과적으로 최적화하고 상관 관계가 식별되기 전에 각 변수를 체계적으로 분석합니다. 위험 관리 팀은 프로세스에서 항상 올바른 데이터를 얻는 것이 매우 중요하다고 생각합니다. 도구와 모델을 사용하여 평가 데이터의 양과 정확성을 모니터링하는 것도 중요합니다.

대부분의 기업은 특히 규정 준수 관점에서 위험 노출을 인식하는 데 데이터의 가치를 확인하는 데 어려움을 겪고 있으며, 그렇게 하지 않으면 규제 금지 측면에서 재앙적인 결과를 초래할 수 있습니다.

분석 솔루션을 비즈니스 프로세스에 도입하는 데 드는 비용과 법적 장애물로 인해 기업은 위험 관리 모델을 구현하는 데 어려움을 겪었습니다. 게다가, 다양한 비즈니스 활동 전반에 걸쳐 다양한 형태의 위험을 식별하고 측정할 수 있는 관리 전략을 설계할 때 주요 분석 및 기술 문제를 해결해야 합니다. 그러나 최근 컴퓨터 인프라의 발전, 입법 개혁, 새로운 기술의 획기적인 발전으로 인해 앞으로 몇 개월, 몇 년 안에 이러한 장애물이 무너질 수도 있습니다.

세분화

성분 분석별

소프트웨어 부문은 수많은 이점으로 인해 중요성을 얻었습니다

위험 분석 시장은 소프트웨어와 서비스로 분류됩니다.

소프트웨어 부문은 예측 기간 동안 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 위험 소프트웨어에는 동적 시나리오와 복잡성을 해결할 수 있는 정교한 기술 플랫폼이 포함되어 있습니다. 이 소프트웨어는 인간의 추론 및 기존 분석과 함께 비즈니스 평가를 개선하고 효율성을 제어하기 시작했습니다. 기업과 공공 부문 조직은 대량의 내부 및 외부 데이터를 활용하여 보다 대응적인 위험 접근 방식을 채택하는 데 큰 진전을 이루었습니다.

현재 위험 분석의 현대 기술로는 방대한 양의 데이터를 관리할 수 없습니다. 알려진 위험과 알려지지 않은 위험에 대한 측정을 더 잘 정의하기 위해 이러한 대규모 데이터 세트 전반에 걸쳐 도구와 소프트웨어 보완이 활용됩니다.

Analytics 소프트웨어를 사용하면 조직은 여러 특정 형태의 위험 데이터를 하나의 통합 프로그램으로 집계하여 기업 전체의 위험 평가를 위한 프레임워크를 만들 수 있습니다. 이 도구는 의사 결정자가 브랜드의 위험을 정의, 평가, 이해 및 처리할 수 있는 투명한 방법을 제공합니다. 소프트웨어 부문은 ETL(추출, 변환 및 로드) 도구, GRC(거버넌스, 위험 및 규정 준수) 소프트웨어, 위험 계산 엔진, 스코어카드 및 시각화 도구, 위험 모니터링, 전략 계획 등으로 더욱 세분화됩니다.

GRC 소프트웨어 부문은 예측 기간 동안 비즈니스 전반에 걸쳐 엄청난 추진력을 얻었습니다. GRC는 조직과 운영에 대한 보다 포괄적인 그림을 제공할 수 있는 기회를 제공하여 기업이 비즈니스 기능에 포함된 위험과 과제에 노출될 수 있도록 합니다.

위험별 type 애플리케이션 분석

BFSI의 끊임없이 진화하는 위협으로 인해 최대 시장 점유율을 차지하는 금융 위험 부문

위험 type 애플리케이션을 기반으로 위험 분석 시장은 재무 위험, 운영 위험, 규정 준수 위험, 전략적 위험 등으로 분류됩니다.

규제 및 사업 여건은 예년에 비해 더욱 복잡하고 불확실해졌습니다. 최근 금융회사들은 다양한 추가 규제 기준에 직면해 있습니다. 재무적 위험은 재무적 목표를 달성하지 못하여 손해가 발생할 가능성을 야기합니다. 국제 환율 수준, 이자율, 자산 비용, 주식 가치, 신용도, 유동성 및 회사의 자금 조달 접근성과 관련된 불확실성은 비즈니스에 위협이 됩니다. 고급 위험 분석 솔루션은 은행과 금융 회사가 소비자 행동과 선호도를 예측하고 평가를 강화하는 데 도움이 됩니다.

게다가 은행 업무가 더욱 고객 중심적으로 변하면서 분석은 충성도를 창출하고 수익성을 극대화하는 데 중요한 부분이 되고 있습니다. 스마트폰 기기, 인터넷 뱅킹, ATM에서 수집된 데이터를 통해 은행은 고객의 요구사항과 고객이 처한 위험 정도를 정확하게 파악할 수 있습니다. 직면할 수도 있습니다. 리스크 기술이 점차 발전하고 있지만 대부분의 은행은 새로운 법률이나 감독 결과에 직면하여 핵심 리스크 감독 전략을 수립했습니다. 이에 대응하여 은행은 절차를 간소화하고 자동화를 강화하여 생산성을 높일 수 있는 방법을 찾고 있습니다.

운영 위험 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 운영 위험 관리는 실질적인 위험 통제 규정 및 정책을 통합하는 것을 목표로 하는 조직을 위한 기술입니다. 모든 기업은 상황이나 상황의 근본적인 변화에 직면해 있으며, 이는 사소한 불편함부터 존재를 위협하는 것까지 기업의 위험 수준을 나타내는 것으로 볼 수 있습니다. 이러한 분석 솔루션을 통해 기업은 대부분의 위험과 관련된 의사 결정 프로세스를 강화함으로써 비즈니스 운영의 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.

기업 규모 분석별

대기업으로 확장하기 위한 위험 분석 솔루션 채택

기업 규모에 따라 위험 분석 시장은 중소기업(SME)과 대기업으로 구분됩니다.

대기업 부문은 신중한 위험 관리 전략을 통해 대기업이 진행 중인 프로젝트와 관련된 위협을 인식하고 문제가 확대되기 전에 문제를 해결할 수 있으므로 우위를 점하고 있습니다. 위험 관리 시스템을 통해 대기업은 위험 제어, 모니터링 및 검토를 개선할 수 있습니다. 기업 위험을 모니터링하는 구조화된 보고서는 더 나은 위험 감소 결정을 내릴 수 있는 데이터를 수집하여 관리자와 경영진의 집중력을 향상시킬 수 있습니다. 데이터의 다양성(예: 주요 위험 요인 상태, 예방 방법, 현재 및 기존 위협 등)을 통해 리더십은 가장 관련성이 높은 위험 분야를 식별할 수 있습니다. 이러한 연구는 또한 리더가 위험 민감도, 위험 수준, 위험 허용 범위를 보다 명확하게 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

반면에 중소기업은 경제 성장에 매우 중요한 역할을 하는 것으로 간주됩니다. 그러나 시장 위험, 조사, 예산 책정 등과 같은 위협에 취약합니다. 중소기업은 정상적인 비즈니스 과정에서 많은 위험에 노출됩니다. 이러한 위험에는 이자율 위험, 환율 위험 등이 포함되며 이로 인해 이익이 감소하고 재정적 손실로 이어질 수 있습니다. 위험 평가 도구는 SME가 잠재적인 위험 사고를 예측하고 위험 노출을 완화하는 데 도움이 되는 선도적인 조치를 개발합니다.

배포 분석 기준

효율성으로 인해 수요 급증을 목격할 수 있는 클라우드 기반 솔루션

배포에 따라 위험 분석 시장은 클라우드와 온프레미스로 분류되었습니다.

이러한 세그먼트 중에서 온프레미스 세그먼트가 가장 큰 점유율을 차지합니다. 사업장 내에 설치된 위험 평가 도구를 배포함으로써 위험 감독 부서는 시스템에 실제로 액세스하고 컴퓨터 네트워크 및 데이터의 구성, 유지 관리 및 보호를 면밀히 모니터링할 수 있습니다.

클라우드 기반 솔루션은 데이터 마이닝 프레임워크, 효율적인 데이터 저장 플랫폼, 기업의 운영 개선에 도움이 되는 위험 평가 도구 등 여러 기능을 제공합니다. 클라우드 기반 솔루션은 기존 솔루션을 업그레이드하려는 기업을 위한 현대적인 추세입니다. 이러한 솔루션은 더 나은 사용자 인터페이스, 빈번한 제품 업그레이드, 향상된 모니터링 및 분석 등 온프레미스 시스템에 비해 많은 이점을 제공합니다.

산업 분석별

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BFSI 부문에서는 이러한 분석 솔루션이 대규모로 채택될 것으로 예상됩니다

산업을 기반으로 시장은 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI), IT 및 통신, 의료, 소매 및 소비재, 에너지 및 유틸리티, 제조 등으로 분류됩니다.

전 세계의 은행과 금융 회사는 은행 및 금융 산업에서 점점 증가하는 불확실성을 처리하기 위해 합리적인 솔루션이 필요합니다. 컴퓨팅 리소스의 증가와 현대적인 위험 분석 방법으로 인해 은행은 이제 계속 증가하는 데이터 소스에서 더 크고 유용한 정보를 얻을 것입니다. 따라서 이를 통해 은행은 산업 규모에서 정교한 분석 전략을 구현할 수 있었습니다.

금융 회사는 시장이 성장함에 따라 사기를 줄이고 엄격한 규제 집행 기준을 충족해야 하는 극심한 부담을 안고 있습니다. 데이터 및 보안 위반은 현재 금융회사가 직면하고 있는 주요 형태의 침해입니다. 이러한 분석 도구는 AI의 type인 기계 기반 위험 분석을 통해 온라인 및 모바일 플랫폼을 통해 이러한 악성 행위와 기타 악의적인 행위를 방어합니다.

제조업체는 지적 재산 문제 외에도 비공개 정보의 손실에 직면하는 경우가 많습니다. 제조업체는 회사 자산과 설계 모델을 유지하고 저장하는 데 내재된 위협을 고려해야 합니다. 정보 보호 인식 서비스 및 보고를 포함하는 효율적인 위험 감소 계획 외에도 내부 평가는 산업 기업이 비즈니스와 관련된 위협을 완전히 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 제조업체의 공급망은 매우 다양하며 공급망 내부와 외부 모두에서 지속적으로 다양한 위협에 노출되어 있습니다.

거시경제적 위협은 글로벌 스트레스, 입법 기준, 환경/사회적 우려, 신흥 시장이 직면한 문제에서 나타납니다. 탄력적인 위험 관리 도구를 사용하면 제조업체는 위험과 비용의 균형을 유지하여 복잡하고 간헐적인 다양한 위험 관련 장애를 효율적으로 피하거나 회복할 수 있습니다.

지역적 통찰력

North America Risk Analytics Market, 2016-2027 (USD Billion)

이 시장의 지역 분석에 대한 자세한 정보를 얻으려면, 무료 샘플 요청

지리적으로 위험 분석 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 라틴 아메리카 등 5개 주요 지역에 걸쳐 널리 퍼져 있습니다. 국가별로 더 분류됩니다.

북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 지배력은 업계에서 위험 관리 기술을 점점 더 많이 수용하고 있기 때문입니다. 이 지역의 조직은 위험과 중복성을 제거하기 위해 기존 위험 전략을 재구성하는 데 더 중점을 두고 있습니다. 예를 들어, 이 지역의 은행과 금융 회사는 수많은 사이버 공격으로 인해 사이버 보안 위험 관리에 점점 더 중점을 두고 있습니다.

로봇 프로세스 자동화(RPA), 기계와 같은 고급 기술 이 지역의 분석 솔루션 공급업체에서는 학습 및 인지 분석을 채택하고 있습니다. 이러한 기술 통합을 통해 기업은 위험 평가 모델을 재구성하는 데 주력하고 있습니다. 이러한 기술을 채택하면 해당 지역의 중소기업과 대기업이 방대한 양의 구조화되지 않은 데이터를 자동으로 테스트하고 잠재적 위험을 식별하며 예방 조치를 허용함으로써 비즈니스 효율성을 향상하는 데 도움이 될 수 있습니다.

시장 불확실성이 높아지면서 이 지역의 기업들은 다양한 국제적, 경제적, 기술적 요인으로 인해 발생하는 다양한 위협을 식별하는 데 도움이 되는 위험 관리 접근 방식을 취하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 외에도 위험 관리 도구를 사용하면 기업은 업무 중단과 정부 및 국내 다양한 ​​규제 당국이 취하는 극단적인 비준수 조치로부터 기업을 보호할 수 있습니다.

아시아 태평양(APAC)은 인터넷 접속률이 높고 사이버 보안 관행, 국경 간 데이터 흐름 증가, 법 집행 기관. 네트워킹이 빠르게 증가하고 디지털 혁신 속도가 빨라지면서 이 지역의 기업들은 분석 솔루션을 채택하게 되었습니다. 사이버 취약성 및 데이터 보호 위반은 국가 내 모든 부문에 걸쳐 기업의 활동에 뿌리를 두고 있으며, 사이버 보안 계획과 관계없이 정보 위협에 취약하게 만듭니다. 이러한 공격으로 인한 손실은 소비자 피해, 회사 업무 중단, 신뢰성 손상 등을 포함하여 심각할 수 있습니다.

따라서 이러한 과제를 극복하기 위해 이 지역의 기업들은 위험 평가 방법과 솔루션을 채택하고 있습니다. 아시아 태평양 지역은 기술 발전 경향이 있는 잘 발달되고 확립된 부문을 갖고 있어 위험 관리 회사와 서비스 제공업체에 다양한 기회를 제공합니다.

주요 산업 플레이어

복잡한 위험을 해결하기 위해 제품 포트폴리오 강화에 주력하는 Moody's Analytics, Inc.

미국 뉴욕에 본사를 둔 비즈니스 및 금융 서비스 회사인 Moody's Analytics, Inc.는 다양한 산업 분야에 걸쳐 위험 관리 솔루션을 제공하는 선도적인 기업 중 하나입니다. 강력하고 다양한 제품 포트폴리오와 첨단 기술의 혁신적인 적용을 통해 회사는 시장 입지를 강화할 수 있었습니다. 성장 전략에 대한 전체적인 접근 방식을 따르며 지속적인 제품 개발, 기술 인수, 제휴, 파트너십을 통해 혁신을 강화하는 것을 목표로 합니다.

• 2019년 6월, Moody's Analytics, Inc.는 Imarticus learning과 파트너십을 맺었습니다. 이 협력의 목적은 인도의 금융 전문가에게 교육과 금융 위험 관리에 대한 지식을 제공하는 신용 ​​위험 및 보험 인수 과정을 제공하는 것입니다. 이는 모든 실무자의 전문성을 향상시키는 데 도움이 될 것입니다.


• 2020년 4월, Moody's Analytics, Inc.는 보험사와 최고 위험 관리 책임자가 주요 지급 능력 지표를 효과적으로 추적하고 관련 위험을 성공적으로 감지할 수 있는 Solvency Watch 도구를 출시했습니다.

제품 효율성 향상에 주력하는 주요 업체

위험 분석 시장의 주요 업체들은 위험 솔루션을 제공하여 비즈니스 기회를 확장하는 데 주력하고 있습니다. 주요 업체들은 제품 범위를 확장하고 내부 혁신과 인수를 통해 세계적 수준의 최신 기술, 소프트웨어, 솔루션 포트폴리오를 만들기 위해 연구 개발에 공격적으로 투자하고 있습니다.

주요 업체들은 고객에게 고급 맞춤형 위험 관리 도구를 제공하고, 클라우드 기반 기술 및 프로세스를 활용하고, 기존 및 인접 시장에 진출하는 데 집중합니다.

• 2020년 2월, 온프레미스 및 클라우드 분석 기술 분야의 선두주자 중 하나인 Gurucul은 클라우드 기반 데이터 과학 플랫폼인 Gurucul Unified Security & Risk Analytics를 출시했습니다. 이 아키텍처는 사이버 방어 센터의 주요 기능을 통합하여 상황에 맞는 위험 기반 결정을 내리고 보안 제어를 단순화할 수 있도록 합니다.

소개된 주요 회사 목록: 

• SAP SE(독일 발도르프)


• Oracle Corporation(미국 캘리포니아)


• IBM Corporation (미국 뉴욕)


• Moody's Analytics, Inc.(미국 뉴욕)


• Verrisk Analytics, Inc.(미국 뉴저지)


• Provenir(미국 뉴저지)


• AxiomSL, Inc.(미국 뉴욕)


• Risk Edge Solutions(인도 텔랑가나)


• Recorded Future, Inc.(미국 매사추세츠)


• Fidelity National Information Services, Inc.(FIS)(미국 플로리다)


• OneSpan(미국 일리노이주)


• 다른 플레이어

주요 산업 발전:

• 2020년 2월 – 신뢰할 수 있는 식별, 전자 서명 및 안전한 거래 애플리케이션 분야의 세계적인 선구자인 OneSpan은 금융 기관의 사기 방지를 지원하는 클라우드 기반 위험 관리 도구인 액세스 가능한 API를 출시했습니다. 특히 계정 탈취 및 신규 계정 사기.

• 2019년 5월 – IBM Corporation과 Thomas Reuters는 인공 지능(AI)과 실시간 규제 모델의 통합을 통해 은행이 점점 증가하는 규제 요구 사항을 충족할 수 있도록 협력했습니다. IBM과 Thomson Reuters Regulatory Intelligence는 수천 개의 정보 매체에서 실시간 금융 시장에 대한 세부정보를 제공하는 IBM Cloud 제공 RegTech 시스템을 금융 회사에 함께 제공합니다.

보고서 범위

위험 분석 시장 조사에서는 위험 관리 솔루션에 대한 정성적, 정량적 통찰력을 제공하고 가능한 모든 부문에 대한 시장 규모 및 성장률에 대한 자세한 분석을 제공합니다. 이와 함께 당사의 시장 조사는 시장 역학, 새로운 트렌드, 경쟁 환경에 대한 정교한 분석을 제공합니다.

보고서에서 제공되는 주요 통찰력은 현재 추세, 개별 부문에 대한 세부 정보, 인수 합병과 같은 최근 산업 발전, 주요 기업의 통합 SWOT 분석, 파트너십, Porter의 5가지 힘 분석, 주요 시장 플레이어의 비즈니스 전략입니다. 거시 및 미시 경제 지표.

보고서 범위 및 세분화

속성	세부정보
학습 기간	2016~2027
기준 연도	2019년
예측 기간	2020-2027
과거 기간	2016~2018
단위	가치(10억 달러)
구성요소별	소프트웨어 ETL(추출, 변환 및 로드) 도구 GRC(거버넌스, 위험 및 규정 준수) 소프트웨어 위험 계산 엔진 스코어카드 및 시각화 도구 위험 모니터링 및 전략 계획 기타(포트폴리오 관리, 운영 위험 관리, 인적 자원 위험 관리 등) 서비스 컨설팅 지원 및 유지관리
위험별 type 신청	재무적 위험 운영 위험 규정 준수 위험 전략적 위험 기타(제3자 위험, 사회 경제적 위험 등)
배포 기준	온프레미스 클라우드
기업 규모별	중소기업(SME) 대기업
업종별	은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) IT 및 통신 의료 소매 및 소비재 에너지 및 유틸리티 제조 기타(미디어 및 엔터테인먼트, 건설 등)
지역별	북미(미국 및 캐나다) 유럽(영국, 독일, 프랑스, ​​러시아 및 기타 유럽 지역) 아시아 태평양(일본, 중국, 인도, 동남아시아 및 기타 아시아 태평양 지역) 중동 및 아프리카(남아프리카 공화국, GCC 및 기타 중동 및 아프리카 지역) 라틴 아메리카(브라질, 멕시코 및 기타 라틴 아메리카 지역)