Nguồn: insurancebusinessmag.com

Theo Công ty nghiên cứu và tư vấn toàn cầu Verified Market Research, giá trị thị trường phân tích rủi ro toàn cầu ở mức 35,65 tỷ USD (khoảng 846 nghìn tỷ VND) vào năm 2021 và dự kiến sẽ có tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 7,54% từ năm 2023 đến 2030, đạt 72,98 tỷ USD (khoảng 1,7 triệu tỷ VND) vào cuối năm 2030.

Những công ty chủ chốt trong lĩnh vực phần mềm phân tích rủi ro có thể kể đến như IBM, Oracle Corporation, Verisk, Misys, Moody’s Corporation, SAS Institute và Risk Edge Solutions.

Những hoạt động kinh doanh ngày càng phức tạp, cùng với nhiều quy định khác nhau ở từng khu vực khiến các công ty gặp khó khăn trong việc theo kịp và tuân thủ sự thay đổi quy định ở mỗi nơi mà họ hoạt động. Nhu cầu về giải pháp cũng ngày càng cấp thiết do có nhiều công nghệ tiên tiến ra đời, việc quản lý thông tin còn thiếu sót, các quy định và sự giám sát nghiêm ngặt của Chính phủ. Các công nghệ kỹ thuật số mới như trí tuệ nhân tạo AI^[1], máy học^[2], mạng lưới thiết bị kết nối internet^[3] (IoT)… hình thành lượng dữ liệu khổng lồ khiến các công ty khó tự tin để đưa ra quyết định hơn.”

Trong bối cảnh đó, các phần mềm và sản phẩm phân tích rủi ro được kỳ vọng sẽ giúp công ty hiểu được những yếu tố rủi ro có thể xảy ra trước khi chúng tác động tiêu cực đến hoạt động kinh doanh, giảm thiểu chi phí tuân thủ quy định và tăng lợi tức đầu tư. Theo Verified Market Research, “Mức độ phức tạp của các hoạt động kinh doanh dần tăng thúc đẩy nhu cầu quản lý dữ liệu và phân tích rủi ro. Thị trường phần mềm phân tích rủi ro toàn cầu sẽ tăng trưởng đáng kể trong những năm tới.”

Verified Market Research nói thêm rằng, “Dự kiến sự tăng trưởng theo cấp số nhân của thị trường phần mềm phân tích rủi ro toàn cầu trong giai đoạn 2023-2030 sẽ mang đến doanh thu cao hơn cho những công ty chủ chốt. Khi các công ty dần chuyển đổi sang sử dụng công nghệ kỹ thuật số trong công tác quản lý và phân tích lượng dữ liệu lớn, nhu cầu về phần mềm phân tích rủi ro sẽ càng tăng cao hơn nữa.”

——————————————————————-

^[1] Trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence): mô phỏng các chức năng nhận thức của con người bằng các hệ thống máy móc, như học tập (thu nhận thông tin và quy tắc sử dụng thông tin), hệ thống lý luận (sử dụng quy tắc để đạt được kết luận gần đúng hoặc xác định) và tự điều chỉnh.

^[2] Máy học (machine learning): là một lĩnh vực con của Trí tuệ nhân tạo sử dụng các thuật toán cho phép máy tính có thể học từ dữ liệu để thực hiện các công việc mà không cần phải được lập trình cụ thể.

^[3] Mạng lưới thiết bị kết nối internet (internet of things – IoT): là hệ thống các thiết bị vật lý, phương tiện vận tải, phòng ốc, trang bị được kết nối với các bộ phận điện tử, phần mềm, cảm biến, cơ cấu chấp hành cùng với khả năng kết nối mạng máy tính giúp cho các thiết bị này có thể thu thập và truyền tải dữ liệu. Hệ thống IoT cho phép các vật dụng có thể được điều khiển từ xa thông qua hạ tầng mạng hiện hữu, được tích hợp trực tiếp hơn vào hệ thống điện toán, nhằm nâng cao hiệu năng, độ tin cậy và lợi ích kinh tế, giảm thiểu sự can dự của con người.