리스크 분석 시장 규모, 공유 및 COVID-19 영향 분석, 구성 요소 (소프트웨어, 서비스), 리스크 유형 응용 프로그램 (재무 위험, 운영 위험, 규정 준수 위험, 전략적 위험), 배포 (클라우드, 온 프레미스), 기업 규모 (중소 기업), 업계의 중소 기업 (SMES), 금융 서비스 및 보험 (BFSI), IT 및 TELECOMUN (BFSI), IT 및 TELECOMUN (BFSI). 소매 및 소비재, 에너지 및 유틸리티, 제조 및 기타) 및 지역 예측, 2020-2027

글로벌 리스크 분석 시장 규모는 2019 년에 2,211 억 달러로 평가되었으며 2027 년까지 5495 억 달러에 달할 것으로 예상되며 CAGR은 12.2%의 CAGR을 나타냅니다. 북미는 2019 년에 33.77%의 시장 점유율로 위험 분석 시장을 지배했습니다.

글로벌 시장은 주로 위험 관리자와 회사가 위험을 평가, 계산, 예측 및 위험을보다 쉽게 ​​평가, 계산, 예측 및 완화 할 수있는 통합 플랫폼의 요구가 증가함에 따라 주도됩니다. 또한 신흥 경제의 수요 증가와  인공 지능 (AI) 이 분석은 소프트웨어 개발자에게 상당한 기회를 창출 할 것으로 예상됩니다. 시장의 몇몇 공급 업체는 비즈니스가 신흥 위험을 해결하는 데 도움이되는 AI 통합 솔루션을 제공하는 데 중점을두고 있습니다. 

예를 들어, 2019 년 4 월, Citigroup, Inc.는 Ernst & Young Global Limited (EY) 및 SAS Institute, Inc.와 협력하여 고급 리스크 분석 스코어링 엔진 인 AI 기반 NextGen 프로젝트를 시작했습니다. NextGen은 규제 불만을 유지하는 동안 대규모 거래의 분석과 관련된 많은 시간 절차를 추가로 간소화하기 위해 개발되었습니다.

다른 부문에서 방대한 양의 구조화되지 않은 데이터를 빠르게 채택하면 공격으로부터 데이터를 처리하고 보존하기 위해 위험 완화에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 비즈니스는 위험 거버넌스에 대한 전체적인 접근 방식과 규제보고를 개선하고 경쟁을 앞당기는 통합 전략의 구현으로 전환하고 있습니다.

Covid-19 영향

몇 주 안에 Covid-19 Pandemic은 전 세계를 황폐화시키고 전 세계 개인과 회사에 상당한 압력을가했습니다. 특히, 위험 관리 산업은 경쟁력있는 시장 역학, 신용 표준 감소 및 비즈니스 연속성에 대한 위협에 의해 영향을받습니다. 예상치 못한 경기 침체는 종종 효능과 민첩성 측면에서 회사의 현재 위험 제어 시스템에 대한 우려를 제기합니다. 

이러한 건강 비상 사태에 직면하여 정부는 Wuhan 체인과 같은 엄격한 검역 단계를 예기치 않게 구현함으로써 대응하고 있습니다. 이러한 반응은 비즈니스 중단을 유발하고 기업이 운영 속도를 늦추거나 중단하도록 강요 할 수 있습니다.

질병의 전 세계적으로 전염병의 영향은 적절한 의사 소통 가능한 위험 정책 및 대응 계획이없는 조직에게는 특히 문제가 될 수 있습니다. COVID-19 위기는 직원, 고객, 공급망 파트너, 이해 관계자 및 기업 부동산에 집중하여 위험 관리 및 비즈니스 연속성 전략을 수정하고 확장 해야하는 회사를 묘사합니다.

최신 트렌드

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위험을 적절하게 관리하기 위해 반응성 및 예측 위험 모델을 채택하는 기업은 주요 추세가되었습니다.

반응성 위험 관리는 회사가 발생한 이후 실시간으로 실패 사건을 모니터링하고 기록하는 주요보고 시스템입니다. 이 모델을 통해 기업은 치료 전략과 미래에 발생하는 비슷한 사건을 막을 수있는 위험 후 시나리오에 적응할 수 있습니다.

예측 위험 관리를 통해 기업은 잠재적 인 위험과 도전, 특히 확립 된 위험 지표가 해결하지 않은 위험 형태의 위험을 식별 할 수 있습니다. 내부 및 외부 데이터 소스의 현재 및 역사적 지식에 분석을 적용하여 간단한 효과 기간으로 새로운 위협을 감지합니다. 이 용량은 기존 시스템을 정기적 인 위험보고에서 실제 및 근접 시간 위험보고로 현대화하는 것을 목표로합니다. 통합 방법론은 기업의 위험에 대한 포괄적 인 이해를 제공함으로써 위험 인식 요약을 제공합니다. 위험 환경이 지속적으로 변화하고 도전하고 조직의 안정성, 지속 가능성, 가치 창출 프로세스 및 성공에 도전함에 따라 비즈니스는 기존의 위험 방법에서 반응성 및 예측과 같은 고급 위험 평가 모델로 이동하고 있습니다. 

따라서, 반응성 및 예측 위험 관리 모델의 채택은 새로운 경향으로 간주되며 조직이 새로운 위험에 대한 이해를 재정의하는 데 도움이됩니다.

운전 요인

비즈니스가 끊임없이 변화하는 위험의 시대에 경쟁력을 유지하는 데이터 마이닝 및 머신 러닝 기능

위험 분석은 다양한 도구와 기술을 활용하여 관찰을 외삽하고 가능한 결과를 정량화하며 잠재적 인 사건을 예측하여 잠재적 인 비즈니스 위험을 완화하는 데 도움이됩니다. 이러한 솔루션을 통해 비즈니스는 구조화되지 않은 데이터의 양을 분석하여 데이터 위반 위험을 완화 할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스는 데이터 소스에 실행 가능한 정보를 얻고 데이터 유출을 줄이기위한 가능한 조치를 취할 수 있습니다. 위험 분석을 사용하여 모든 데이터를 단일의 일관된 비전으로 결합하고, 귀중한 정보를 수집하며, 비즈니스가 전략을 계획하고 조직의 성장을 이끌어 낼 수있는 실행 가능한 통찰력을 제공하는 데 사용될 수 있습니다.

최근 몇 년간 접근 가능한 데이터의 양이 꾸준히 증가했으며, 원시 데이터의 폭발을 실행 가능한 비즈니스 통찰력으로 변환하기 위해 혁신적인 방법이 구축되었습니다. 기계 학습 , 신경망 회귀와 같은 수학 기술을 포함하여 다양한 알고리즘 솔루션을 다루는 개념이 주류로 빠르게 진행되었습니다.

회사가 수집 한 데이터를 위험 분석 솔루션으로 통합하면 조직 및 경영진이 잠재적 위험을 발견하고 분류하고 실행 가능한 지식을 제공하여 비즈니스 프로세스를 단순화 할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 분석은 진화하는 위험에 대한 미래 예측 관점을 제공하여 리더가 이러한 가능한 위험을 분석하고 원인을 식별 및 관리 할 수 ​​있습니다. 산업 전역의 회사들이 채택하는 데이터 중심 문화가 증가함에 따라 이러한 솔루션에 대한 수요를 보완 할 것으로 예상됩니다.

위험을 완화하기 위해 인공 지능 (AI) 기반 위험 분석 모델을 구현하는 조직은 위험 분석 시장 성장을 촉진합니다. 

점점 더 역동적이고 도전적이며 빠르게 진행되는 환경에서 기업은 경영 전략을 지속적으로 개선해야하며 확실한 보안 및 시행에서 전략적 의사 결정에 영향을 미치고 조직 효율성을 향상시키는 더 넓은 관점으로 확장해야합니다. AI는 비즈니스가 데이터 유출, 사이버 공격 및 기타와 같은 특정 위협을 해결하고 완화 할 수있게함으로써 차세대 기술 스트림으로 발전하고 있습니다.

AI는 작업 및 이벤트를 실시간으로 추적하고 평가하기위한 고급 방법을 개발하는 데 사용될 수 있습니다. 이러한 프로그램은 위험 상황 증가에 대응하고 규제 집행 및 기업 지배 구조와 같은 분야에서 기업의 관리 능력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 기술은 특정 주요 영역에서 위협을 최소화하는 데 사용될 수도 있습니다. 

예를 들어, 머신 러닝은 대출 또는 계약에 대한 개인이나 회사의 불이행 확률에 대한보다 정확한 결정을 제공 할 수 있으며, 이는 다른 수익 예측 모델을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 마찬가지로,인지 기술과 AI를 활용하여 위협을 예측하고 적극적으로 완화하는 비즈니스는 전략적 우위를 달성하고 위험을 활용하여 조직의 효율성을 향상시킬 것입니다.

금융 서비스 부문, IT 회사 및 소매 비즈니스는 AI 기술, 특히 주요 기능 개발을 강조하고 있습니다. 상당수의 회사가 기계 학습 및 AI의 기타 측면을 구현하려고하기 때문에 AI 채택은 신속하고 계속 증가하고 있습니다. 이러한 모든 요소는 AI 기술이 시장을 방해 할 것이며 위험 모니터링, 모델링 및 분석을위한 매우 귀중한 리소스가 될 것임을 나타냅니다. 이 솔루션 및 서비스 제공 업체는 자신의 능력을 확장하여 해당 지역의 경험을 정량적 및 분석 기능과 결합 할 계획입니다.

구속 요인

비즈니스 기능에 영향을 미치기 위해 알려진 위험 및 구조화되지 않은 데이터의 복잡한 특성에 대한 미안

데이터 수집 및 해석은 핵심 기반이며, 몇몇 조직은 운영 위협을 정확하게 평가하는 데 사용되는 방대한 양의 데이터가 압도적 일 수 있음을 발견했습니다. 하향식 방법론은 위험 감소 결과를 효과적으로 최적화하는 데 사용되며 상관 관계가 식별되기 전에 각 변수를 체계적으로 분석합니다. 위험 관리 팀은 프로세스에서 항상 올바른 데이터를 얻는 것이 매우 중요하다고 생각합니다. 도구 및 모델을 사용하여 평가 데이터의 볼륨과 정확도를 모니터링하는 것도 중요합니다. 

대부분의 비즈니스는 특히 규정 준수 관점에서 위험 노출을 인식 할 때 데이터의 가치를보기 위해 고군분투하며, 그렇게하지 않으면 규제 금지 측면에서 비참한 결과를 초래할 수 있습니다.

분석 솔루션을 비즈니스 프로세스에 채택하는 비용과 입법 장애물의 존재는 회사가 위험 관리 모델을 구현하는 것을 방해했습니다. 또한 다양한 비즈니스 활동에서 다양한 형태의 위험을 식별하고 측정 할 수있는 관리 전략 설계에서 주요 분석 및 기술 문제를 해결해야합니다. 그러나 최근 컴퓨터 인프라, 입법 개혁 및 새로운 기술을 갖춘 획기적인 발전은 앞으로 몇 달과 몇 년 안에 장애물이 무너질 수 있음을 나타냅니다.

분할

구성 요소 분석에 의해

소프트웨어 부문은 수많은 이점으로 인해 중요성을 얻었습니다.

위험 분석 시장은 소프트웨어 및 서비스로 분류됩니다.

소프트웨어 부문은 예측 기간 동안 많은 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 위험 소프트웨어에는 역동적 인 시나리오와 복잡성을 다룰 수있는 정교한 기술 플랫폼이 포함되어 있습니다. 이 소프트웨어는 인간의 추론 및 기존 분석과 함께 비즈니스 평가 및 제어 효율성을 향상시키기 시작했습니다. 기업과 공공 부문 조직은보다 반응적인 위험 접근법을 채택하기 위해 대량의 내부 및 외부 데이터를 활용하는 데 진전을 이루었습니다. 

현대의 위험 분석 기술은 이제 방대한 데이터 수량을 관리 할 수 ​​없었습니다. 도구 및 소프트웨어 보완은 이러한 대규모 데이터 세트에서 활용하여 알려진 위험과 알려지지 않은 위험의 측정을 더 잘 정의합니다.

Analytics Software를 통해 조직은 여러 특정 형태의 위험 데이터를 하나의 통합 프로그램으로 집계하여 기업에 대한 위험 평가 프레임 워크를 만들 수 있습니다. 이 도구는 의사 결정자가 브랜드의 위험을 정의, 평가, 이해 및 처리 할 수있는 투명한 방법을 제공합니다. 소프트웨어 세그먼트는 ETL (Extract, Transform & Load) 도구, 거버넌스, 위험 및 준수 (GRC) 소프트웨어, 위험 계산 엔진, 스코어 카드 및 시각화 도구, 위험 모니터링 및 전략 계획 등에 추가로 세분화됩니다.

GRC 소프트웨어 부문은 예측 기간 동안 비즈니스에서 큰 추진력을 얻었습니다. GRC는 조직 및 운영에 대한보다 포괄적 인 그림을 제공 할 수있는 기회를 제공하여 비즈니스가 비즈니스 기능에 포함 된 위험과 과제에 노출 될 수 있도록합니다.

위험 유형 애플리케이션 분석 별

BFSI의 끊임없이 발전하는 위협으로 인한 금융 위험 부문은 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.

위험 유형 응용 프로그램을 기반으로 위험 분석 시장은 재무 위험, 운영 위험, 규정 준수 위험, 전략적 위험 등으로 분류됩니다.

규제 및 비즈니스 조건은 전년도에 비해 더 복잡하고 불확실했습니다. 최근 금융 회사는 다양한 추가 규제 표준을 만났습니다. 재정적 위험은 재무 목표를 달성 할 수없는 손해의 가능성을 야기합니다. 국제 교환 수준, 금리, 자산 비용, 주식 가치, 신용 품질, 유동성 및 회사의 금융 접근과 관련된 불확실성은 비즈니스에 위협이됩니다. Advanced Risk Analytics 솔루션은 은행과 금융 회사가 소비자 행동 및 선호도를 예측하고 평가를 향상시키는 데 도움을주고 있습니다. 

또한 은행 업무가 더욱 고객 중심이되면서 분석은 충성도를 높이고 수익성을 극대화하는 데 중요한 부분이되고 있습니다. 수집 된 데이터  스마트 폰 장치, 인터넷 뱅킹 및 ATM을 통해 은행은 고객의 요구와 그들이 직면 할 수있는 위험의 정도를 진정으로 식별 할 수 있습니다. 위험 기술이 점점 더 발전하고 있지만 대부분의 은행은 새로운 법률 또는 감독 결과에 직면하여 주요 위험 감독 전략을 확립했습니다. 응답으로 은행은 절차를 간소화하고 자동화가 증가함으로써보다 생산적인 방법을 찾고 있습니다.

운영 위험 세그먼트는 예측 기간 동안 CAGR이 가장 높은 상태에서 성장할 것으로 예상됩니다. 운영 위험 관리는 실제 위험 제어 규제 및 정책을 통합하는 조직의 기술입니다. 모든 비즈니스는 사소한 성가심에서부터 사업에 대한 위험 수준을 묘사하는 것으로 보일 수있는 상황이나 근본적인 변화에 직면하고 있습니다. 이러한 분석 솔루션을 통해 비즈니스는 대부분의 위험이 관련된 의사 결정 프로세스를 강화하여 비즈니스 운영의 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.

엔터프라이즈 규모 분석에 의해

대기업 중 확장을위한 위험 분석 솔루션 채택

엔터프라이즈 규모에 따라 Risk Analytics 시장은 중소 기업 (SME) 및 대기업으로 분기되었습니다.

대기업 부문은 신중한 위험 관리 전략을 통해 대기업이 진행중인 프로젝트와 관련된 위협을 인식 할 수 있으므로 지배력을 유지함으로써 문제를 해결하기 전에 문제를 해결할 수있게되므로 지배력을 유지합니다. 위험 관리 시스템을 통해 대기업은 위험 관리, 모니터링 및 검토를 개선 할 수 있습니다. 기업 위험을 모니터링하면 더 나은 위험 감소 결정을 허용하는 데이터를 수집하여 관리자와 경영진의 초점을 향상시킬 수 있다는 구조화 된 보고서. 데이터의 다양성 (즉, 주요 위험 요소, 예방 방법, 현재 및 기존 위협 등)을 통해 리더십은 가장 관련성이 높은 위험 분야를 식별 할 수 있습니다. 이러한 연구는 또한 리더가 위험 민감도, 위험 수준 및 위험 내성에 대한 명확한 이해를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.

다른 한편으로, 중소기업은 경제의 성장에 매우 중요하다고 간주됩니다. 그러나 시장 위험, 발견, 예산 책정 등과 같은 위협에 취약합니다. 중소 기업은 정상적인 비즈니스 과정에서 많은 위험에 노출됩니다. 이러한 위험 중 일부에는 금리 위험과 외환 위험 등이 포함되어있어 이익을 줄이고 재정적 손실로 이어질 수 있습니다. 위험 평가 도구는 중소기업이 잠재적 위험 사고를 예측하고 위험 노출을 완화하는 데 도움이되는 주요 조치를 개발합니다.

배포 분석에 의해

제공되는 효율성으로 인해 급격한 수요를 목격하는 클라우드 기반 솔루션

배포를 기반으로 Risk Analytics 시장은 클라우드 및 온-프레미스로 분류되었습니다.

이 세그먼트 중에서 온-프레미스 세그먼트는 가장 큰 점유율을 보유하고 있습니다. 비즈니스 구내 내에 설치된 위험 평가 도구를 배포함으로써 위험 감독 부서는 시스템에 실제로 액세스 할 수 있으며 컴퓨터 네트워크 및 데이터의 구성, 유지 보수 및 보호를 면밀히 모니터링 할 수 있습니다.

클라우드 기반 솔루션은 데이터 마이닝 프레임 워크, 효율적인 데이터 저장 플랫폼 및 비즈니스가 운영을 개선하는 데 도움이되는 위험 평가 도구를 포함한 몇 가지 기능을 제공합니다. 클라우드 기반 솔루션은 기존 솔루션을 업그레이드하려는 회사의 현대적인 트렌드입니다. 이 솔루션은 더 나은 사용자 인터페이스, 빈번한 제품 업그레이드, 향상된 모니터링 및 분석과 같은 온 프레미스 시스템에 비해 많은 이점을 제공합니다.

산업 분석으로

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BFSI 부문은 이러한 분석 솔루션의 큰 채택을 목격 할 것으로 예상됩니다.

산업에 따라 시장은 은행, 금융 서비스 및 보험 (BFSI), IT 및 통신, 의료, 소매 및 소비자, 에너지 및 유틸리티, 제조 및 기타로 분류됩니다.

전 세계 은행과 금융 회사는 은행 및 금융 산업에서 점점 더 많은 불확실성을 처리 할 수있는 합리적인 솔루션이 필요합니다. 계산 자원과 현대 위험 분석 방법이 증가함에 따라 은행은 이제 점점 더 많은 데이터 소스에서 더 크고 유용한 정보를 도출 할 것입니다. 따라서 은행은 산업 규모로 정교한 분석 전략을 구현할 수있었습니다.  

금융 회사는 사기를 줄이고 시장이 증가함에 따라 엄격한 규제 집행 기준을 충족시키기 위해 극도로 부담을줍니다. 데이터 및 보안 위반은 현재 금융 회사가 직면 한 주요 남용 형태입니다. 이러한 분석 도구는 AI 유형 인 기계 기반 위험 분석을 통해 온라인 및 모바일 플랫폼을 통해 이러한 및 기타 악의적 인 행동을 방어합니다.

제조업체는 종종 지적 재산권 문제를 넘어서는 비공개 정보의 손실에 직면합니다. 제조업체는 회사 자산 및 설계 모델을 유지하고 저장하는 데 내재 된 위협을 고려해야합니다. 정보 보호 인식 서비스 및보고와 관련된 효율적인 위험 감소 계획 외에도 내부 평가는 산업 비즈니스가 비즈니스와 관련된 위협을 완전히 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 제조업체의 공급망은 매우 다양하며 공급망 내외의 다양한 위협에 처해 있습니다. 

거시 경제적 위협은 글로벌 스트레스, 입법 기준, 환경/사회적 관심사 및 신흥 시장에 직면 한 문제에서 나옵니다. 탄력적 인 위험 관리 도구를 사용하면 제조업체는 다양한 복잡하고 간헐적 인 위험 관련 장애로부터 효율적으로 피하거나 반등하기 위해 위험과 비용의 균형을 유지할 수 있습니다.

지역 통찰력

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지리적으로 위험 분석 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카 및 라틴 아메리카 등 5 개의 주요 지역에서 널리 퍼져 있습니다. 그들은 국가로 더 분류됩니다.

북미는 가장 큰 시장 점유율을 보유 할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 지배는 산업 분야의 위험에 처한 기술의 수용이 증가함에 따라 발생합니다. 이 지역의 조직은 위험과 중복성을 제거하기 위해 기존 위험 전략을 재구성하는 데 더 기대하고 있습니다. 예를 들어,이 지역의 은행과 금융 회사는 수많은 사이버 공격으로 인해 사이버 보안 위험 관리에 중점을두고 있습니다. 

다음과 같은 고급 기술  로봇 공정 자동화 (RPA) , 기계 학습 및인지 분석은이 지역의 분석 솔루션 공급 업체가 채택하고 있습니다. 이러한 기술 통합으로 기업은 위험 평가 모델을 재구성하는 데 중점을두고 있습니다. 이러한 기술을 채택하면 방대한 양의 비정형 데이터를 자동으로 테스트하고 잠재적 인 위험을 식별하고 예방 조치를 허용 함으로써이 지역의 중소기업 및 대기업이 비즈니스 효율성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

시장 불확실성이 높아짐에 따라이 지역의 기업들은 다양한 국제, 경제 및 기술적 요인에서 나오는 다양한 유형의 위협을 식별하는 데 도움이되는 위험 관리 접근 방식을 취하는 데 중점을두고 있습니다. 이 외에도 위험 관리 도구를 사용하면 기업이 회사가 혼란을 방지 할 수 있으며 정부 및 국가의 다양한 규제 당국이 취한 극도의 비준수 조치를 취할 수 있습니다.

아시아 태평양 (APAC) 사이버 보안 기업 간 관행, 국경 간 데이터 흐름 상승 및 법 집행. 네트워킹 속도가 빠르게 증가하고 디지털 혁신 속도로 인해이 지역의 회사는 분석 솔루션을 채택했습니다. 사이버 취약성 및 데이터 보호 위반은 국가의 모든 부문에 걸친 회사의 활동에 뿌리를두고 있으며 사이버 보안 이니셔티브에 관계없이 정보 위협에 취약합니다. 이러한 공격으로 인한 손실은 종종 소비자 손상, 회사 중단 또는 신뢰성에 대한 손실을 포함하여 종종 중요 할 수 있습니다.

따라서 이러한 도전을 극복하기 위해이 지역의 기업은 위험 평가 방법과 솔루션을 채택하고 있습니다. 아시아 태평양 지역에는 기술 발전에 대한 경향이있는 경향이있는 개발 및 잘 확립 된 부문이 있으며 위험 관리 회사 및 서비스 제공 업체에게 다양한 기회를 제공합니다.

주요 업계 플레이어

Moody 's Analytics, Inc. 복잡한 위험을 해결하기 위해 제품 포트폴리오 향상에 중점을 둡니다.

뉴욕에 본사를 둔 Moody 's Analytics, Inc., 비즈니스 및 금융 서비스 회사는 다양한 업계에서 위험 관리 솔루션을 제공하는 주요 업체 중 하나입니다. 이 회사는 강력하고 다양한 제품 포트폴리오와 혁신적인 고급 기술 응용 프로그램을 통해 시장 위치를 ​​강화할 수있었습니다. 성장 전략에 대한 전체적인 접근 방식을 따르며 지속적인 제품 개발, 기술 인수, 동맹 및 파트너십을 통해 혁신을 강화하는 것을 목표로합니다.

• 2019 년 6 월, Moody 's Analytics, Inc.는 Imarticus Learning과 제휴했습니다. 이 협력은 인도의 금융 전문가에게 지시를 제공하고 재무 위험 관리에 대한 지식을 제공하기 위해 신용 위험 및 인수 과정을 제공하는 것을 목표로합니다. 이것은 모든 실무자의 전문 지식을 향상시키는 데 도움이됩니다.
• 2020 년 4 월, Moody 's Analytics, Inc.는 Solvency Watch Tool을 시작하여 보험사와 최고 리스크 담당자가 주요 지급률 지표를 효과적으로 추적하고 관련 위험을 성공적으로 탐지 할 수 있도록했습니다.

제품 효율성 향상에 중점을 둔 주요 플레이어

Risk Analytics 시장의 주요 업체는 위험 솔루션을 제공하여 비즈니스 기회를 확장하는 데 중점을두고 있습니다. 주요 플레이어는 연구 개발에 적극적으로 투자하여 제품 범위를 확장하고 내부 혁신 및 인수를 통해 세계적 수준의 신흥 기술, 소프트웨어 및 솔루션 포트폴리오를 만들고 있습니다.

주요 플레이어는 클라우드 기반 기술 및 프로세스에 참여하고 기존 및 인접한 시장에 대한 고급 및 개인화 위험 관리 도구를 고객에게 제공하는 데 집중합니다.

• 2020 년 2 월, 온-프레미스 및 클라우드를위한이 분석 기술의 저명한 선수 중 한 명인 Gurucul은 클라우드 기반 데이터 과학 플랫폼 인 Gurucul Unified Security & Risk Analytics를 출시했습니다. 이 아키텍처는 사이버 방어 센터의 주요 기능을 통합하여 상황에 따라 위험 기반 결정이 보안 제어를 단순화 할 수 있도록합니다.

프로파일 링 된 주요 회사 목록 : 

• SAP SE (Walldorf, Germany)
• Oracle Corporation (캘리포니아, 미국)
• IBM Corporation (뉴욕, 미국)
• Moody 's Analytics, Inc. (뉴욕, 미국)
• Verisk Analytics, Inc. (뉴저지, 미국)
• Provenir (뉴저지, 미국)
• Axiomsl, Inc. (뉴욕, 미국)
• 위험 에지 솔루션 (Telangana, India)
• Recorded Future, Inc. (미국 매사추세츠 주)
• Fidelity National Information Services, Inc. (FIS) (플로리다, 미국)
• Onesspan (미국 일리노이)
• 다른 플레이어

주요 산업 개발 :

• 2020 년 2 월 - 신뢰할 수있는 식별, 전자 서명 및 안전한 거래 응용 프로그램의 세계 개척자 인 Onespan은 금융 기관 전투 사기, 특히 계정 인수 및 새로운 계정 사기를 지원하는 클라우드 기반 위험 관리 도구 인 액세스 가능한 API를 시작했습니다.

• 2019 년 5 월 - IBM Corporation과 Thomas Reuters는 은행이 인공 지능 (AI) 및 실시간 규제 모델의 통합을 통해 계속 증가하는 규제 요구를 충족시킬 수 있도록 협력했습니다. IBM과 Thomson Reuters Regulatory Intelligence는 금융 회사에 수천 개의 정보 매장에서 실시간 금융 시장에 대한 세부 정보를 제공하는 IBM 클라우드 제공 Regtech 시스템에 노출 될 수 있도록 금융 회사에 제공합니다.

보고서 적용 범위

Risk Analytics Market Research는 위험 관리 솔루션에 대한 질적 및 정량적 통찰력과 가능한 모든 부문의 시장 규모 및 성장률에 대한 자세한 분석을 제공합니다.  이와 함께, 우리의 시장 조사는 시장 역학, 신흥 동향 및 경쟁 환경에 대한 정교한 분석을 제공합니다.

이 보고서에 제공된 주요 통찰력은 현재 트렌드, 개별 부문에 대한 세부 사항, 합병 및 인수 및 주요 업체의 주요 SWOT 분석, 파트너십, Porter의 5 가지 힘 분석 및 주요 시장 플레이어, 거대 및 미세 경제 지표의 비즈니스 전략과 같은 최근 산업 개발입니다.

An Infographic Representation of Risk Analytics Market

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보고 범위 및 세분화