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시장보고서
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금융 데이터 집계 시장 예측(-2032년) : 구성요소별, 전개 방식별, 데이터 종류별, 기업 규모별, 용도별, 최종사용자별, 지역별 분석Financial Data Aggregation Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Component (Solutions and Services), Deployment Mode, Data Type, Enterprise Size, Application, End User and By Geography |
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Stratistics MRC의 조사에 따르면, 세계의 금융 데이터 집계 시장은 2025년에 64억 9,000만 달러 규모에 달하고, 예측 기간 동안 CAGR 21.7%로 확대되어 2032년까지 256억 9,000만 달러에 달할 것으로 전망됩니다.
금융 데이터 집계는 은행, 신용카드, 투자 계좌, 보험 시스템, 사업 장부 등 다양한 플랫폼에서 금융 기록을 수집하고 통합하여 일관된 대시보드로 통합하는 것을 말합니다. 이러한 통합적 접근 방식을 통해 사용자 및 기업은 재무 상황을 적시에 파악하고, 보고 업무를 효율화하며, 의사결정을 강화할 수 있습니다. 분산된 금융 데이터세트를 통합하여 업무의 투명성을 높이고, 수작업을 줄이며, 보다 안정적이고 효율적인 재무 관리 프로세스를 보장합니다.
개인화에 대한 수요 증가
은행 업무, 자산 운용, 예산 관리 애플리케이션에서 사용자 맞춤형 분석 결과, 개별적으로 최적화된 상품 제안, 상황에 맞는 조언에 대한 사용자들의 기대가 높아지고 있습니다. 통합 서비스는 거래 데이터, 행동 데이터, 포트폴리오 데이터를 통합하여 금융기관이 고도로 개인화된 서비스를 제공할 수 있게 해줍니다. 고객의 기대치가 높아짐에 따라 금융기관은 통합 데이터셋으로 훈련된 AI 모델을 활용하여 개인화 정확도를 높이고 있습니다. 커스터마이징 강화는 금융기관이 사용자 만족도, 고객 유지율, 교차판매 기회를 향상시키는 데 도움이 됩니다. 이러한 개인화된 금융 경험으로의 전환은 시장 확대의 주요 원동력이 되고 있습니다.
통일된 데이터 기준 및 품질 부족
포맷, API, 업데이트 빈도의 차이로 인해 파편화된 데이터세트가 발생하여 실시간 집계가 복잡해집니다. 낮은 데이터 품질은 불완전하고 부정확하며 오래된 정보로 이어져 사용자의 신뢰와 서비스 신뢰도를 떨어뜨립니다. 금융기관은 원활한 통합을 보장하기 위해 데이터 클렌징과 조화에 많은 투자를 해야 합니다. 진화하는 규제 프레임워크에 대한 컴플라이언스는 표준화 노력에 복잡성을 더합니다. 이러한 문제들은 종합적으로 운영 비용을 상승시키고, 플랫폼의 확장성을 지연시킵니다.
오픈 파이낸스의 세계 확장
정부와 규제 당국은 금융 서비스의 투명성과 경쟁을 촉진하기 위해 안전한 데이터 공유 생태계 구축을 추진하고 있습니다. 오픈 API가 은행업을 넘어 투자, 보험, 연금 분야로 확대되면서 통합의 대상도 넓어지고 있습니다. 이번 확장을 통해 플랫폼은 보다 종합적인 금융 인사이트와 고급 분석을 제공할 수 있게 되었습니다. 국경을 초월한 노력은 다국적 서비스 모델과 새로운 비즈니스 파트너십을 촉진하고 있습니다. 오픈 파이낸스는 또한 핀테크 기업이 풍부한 데이터세트를 기반으로 부가가치 서비스를 구축할 수 있도록함으로써 혁신을 지원합니다.
주요 기술 기업의 경쟁자
기술 기업은 방대한 고객 기반, 높은 분석 능력, 강력한 브랜드 인지도를 강점으로 삼고 있습니다. 기존 생태계에 금융 기능을 원활하게 통합할 수 있는 능력은 소규모 애그리게이터에게 도전이 되고 있습니다. 이들 기업은 AI와 클라우드 인프라에 많은 투자를 하고 있으며, 사용자의 속도와 개인화에 대한 기대치를 높이고 있습니다. 강력한 디지털 플랫폼이 형성하는 시장에서 소규모 기업은 차별화에 어려움을 겪을 수 있습니다. 대형 테크 기업들의 제휴, 인수, 생태계 전략이 경쟁 구도를 바꾸고 있습니다.
COVID-19 팬데믹은 디지털 금융의 도입을 가속화하고 데이터 집약적 플랫폼에 대한 의존도를 높였습니다. 원격 뱅킹과 비대면 거래의 증가로 인해 통합된 금융 뷰와 자동화된 인사이트에 대한 필요성이 높아졌습니다. 소비자는 소득의 변화와 경제 불안으로 인해 더 나은 재무 계획 도구를 요구하게 되었습니다. 금융기관은 통합된 데이터를 활용하여 리스크 평가와 고객 참여 전략을 강화하기 위해 데이터를 활용하고 있습니다. 다만, 예산 제약과 IT 시스템 지연으로 인해 일부 기업에서는 도입 일정이 일시적으로 영향을 받기도 했습니다. 팬데믹 이후에도 디지털 우선의 금융 행동은 계속되고 있으며, 통합 솔루션에 대한 수요는 계속되고 있습니다.
예측 기간 동안 클라우드 기반 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.
클라우드 기반 부문은 확장성, 비용 효율성, 도입 용이성으로 인해 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 클라우드 인프라는 다양한 데이터 소스의 신속한 통합을 가능하게 하고, 분석 능력을 가속화합니다. 금융기관은 민첩한 혁신과 신속한 제품 출시를 지원하기 위해 클라우드 솔루션을 점점 더 선호하고 있습니다. 지속적인 업데이트와 자동 보안 강화로 운영 안정성이 향상됩니다. 클라우드 플랫폼은 실시간 집계에 필수적인 고속 데이터 처리도 촉진합니다. 대량의 금융 데이터를 지원하는 능력은 핀테크 기업과 은행 모두에게 최적의 선택이 될 수 있습니다.
핀테크 기업 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 핀테크 기업 부문은 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 이들 기업은 혁신적인 금융 도구를 제공하기 위해 적극적으로 데이터 통합을 도입하고 있기 때문입니다. 핀테크 기업들은 통합 데이터를 활용하여 예산 관리 앱, 로보어드바이저 플랫폼, 대출 모델, 임베디드 금융 서비스 등을 제공하고 있습니다. 디지털 네이티브의 민첩성과 디지털 네이티브 접근 방식은 오픈 API와 고급 분석 기술의 채택을 가속화하고 있습니다. 직관적인 앱 기반 금융 경험에 대한 고객 수요 증가는 이용 확대를 더욱 촉진하고 있습니다. 벤처 캐피털 투자는 혁신과 시장 침투를 지속적으로 촉진하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 선진적인 디지털 뱅킹 도입과 오픈 파이낸스에 대한 강력한 규제 지원으로 인해 가장 큰 시장 점유율을 유지할 것으로 예상됩니다. 미국과 캐나다는 원활한 데이터 연결성을 중시하는 성숙한 금융 생태계를 가지고 있습니다. 소비자들의 높은 디지털 금융 도구 도입 의지가 애그리게이션의 빠른 확산을 뒷받침하고 있습니다. 기존 핀테크 클러스터와 주요 기술기업들이 지역의 리더십을 더욱 강화하고 있습니다. 금융기관은 분석 기술, API 현대화, 클라우드 전환에 적극적으로 투자하고 있습니다. 이 지역의 강력한 사이버 보안 기반은 데이터 공유 플랫폼에 대한 신뢰를 높이고 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 급속한 디지털 혁신과 확대되는 핀테크 생태계로 인해 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 인도, 중국, 싱가포르 등의 국가에서는 모바일 뱅킹과 슈퍼앱 금융 서비스 도입이 급증하고 있습니다. 증가하는 중산층은 점점 더 통합된 재무 관리 도구를 원하고 있습니다. 오픈뱅킹과 디지털 결제를 촉진하는 정부의 노력이 생태계 발전을 가속화하고 있습니다. 지역의 핀테크 스타트업은 통합 데이터를 활용한 대출, 웰스테크, 개인 재무관리 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다. 높은 인터넷 보급률과 모바일 퍼스트의 행동양식이 성장률을 더욱 높이고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Financial Data Aggregation Market is accounted for $6.49 billion in 2025 and is expected to reach $25.69 billion by 2032 growing at a CAGR of 21.7% during the forecast period. Financial Data Aggregation involves gathering and merging financial records from varied platforms like banks, credit cards, investment accounts, insurance systems, and business ledgers into one coherent dashboard. This consolidated approach helps users and enterprises gain timely visibility into their finances, streamline reporting tasks, and strengthen decision-making. By unifying scattered financial datasets, it boosts operational clarity, reduces manual effort, and ensures more dependable and efficient financial management processes.
Rising demand for personalization
Users increasingly expect customized insights, tailored product recommendations, and contextual advice across banking, wealth management, and budgeting applications. Aggregators enable institutions to deliver hyper-personalized services by consolidating transactional, behavioral, and portfolio data. As customer expectations rise, financial firms are leveraging AI models trained on aggregated datasets to refine personalization accuracy. Enhanced customization helps institutions improve user satisfaction, retention, and cross-selling opportunities. This shift toward individualized financial journeys is becoming a major catalyst for market expansion.
Lack of uniform data standards/quality
Variations in formats, APIs, and update frequencies lead to fragmented datasets that complicate real-time aggregation. Poor data quality can result in incomplete, inaccurate, or outdated information, undermining user trust and service reliability. Financial institutions must invest heavily in data cleansing and harmonization to ensure seamless integration. Compliance with evolving regulatory frameworks adds further complexity to standardization efforts. These challenges collectively raise operational costs and slow down platform scalability.
Global expansion of open finance
Governments and regulators are encouraging secure data-sharing ecosystems to enhance transparency and competition in financial services. As open APIs gain traction beyond banking covering investments, insurance, and pensions the scope of aggregation is broadening. This expansion enables platforms to deliver more comprehensive financial insights and advanced analytics. Cross-border initiatives are encouraging multinational service models and new business partnerships. Open finance also supports innovation by enabling fintechs to build value-added services on top of enriched datasets.
Competition from large technology companies
Tech companies benefit from vast customer bases, advanced analytics capabilities, and strong brand recognition. Their ability to integrate financial features seamlessly into existing ecosystems poses a challenge for smaller aggregators. These players also invest heavily in AI and cloud infrastructure, elevating user expectations for speed and personalization. Smaller companies may struggle to differentiate in a market shaped by powerful digital platforms. Partnerships, acquisitions, and ecosystem strategies from big tech firms are reshaping competitive dynamics.
The COVID-19 pandemic accelerated digital financial adoption, driving increased reliance on data aggregation platforms. Remote banking and contactless transactions boosted the need for unified financial views and automated insights. Consumers sought better financial planning tools due to income shifts and economic instability. Financial institutions used aggregated data to strengthen risk assessment and customer engagement strategies. However, budget constraints and IT delays temporarily affected implementation timelines for some firms. Post-pandemic, digital-first financial behavior continues to sustain demand for aggregation solutions.
The cloud-based segment is expected to be the largest during the forecast period
The cloud-based segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to its scalability, cost-efficiency, and ease of deployment. Cloud infrastructure enables rapid integration of diverse data sources and accelerates analytics capabilities. Financial institutions increasingly prefer cloud solutions to support agile innovation and faster product rollout. Continuous updates and automatic security enhancements strengthen operational reliability. Cloud platforms also facilitate high-speed data processing essential for real-time aggregation. Their ability to support large volumes of financial data makes them the preferred choice for both fintechs and banks.
The Fintech companies segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the Fintech companies segment is predicted to witness the highest growth rate, as these firms aggressively adopt aggregation to deliver innovative financial tools. Fintechs rely on integrated data to power budgeting apps, robo-advisory platforms, lending models, and embedded finance offerings. Their agility and digital-native approach accelerate the adoption of open APIs and advanced analytics. Growing customer demand for intuitive, app-based financial experiences further boosts utilization. Venture capital investment continues to fuel innovation and market penetration.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, driven by advanced digital banking adoption and strong regulatory support for open finance. The U.S. and Canada have mature financial ecosystems that prioritize seamless data connectivity. High consumer willingness to adopt digital financial tools supports rapid aggregation adoption. Established fintech clusters and major technology companies further strengthen regional leadership. Financial institutions actively invest in analytics, API modernization, and cloud transformation. The region's robust cybersecurity infrastructure enhances trust in data-sharing platforms.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, owing to rapid digital transformation and expanding fintech ecosystems. Countries such as India, China, and Singapore are witnessing surging adoption of mobile banking and super-app financial services. Growing middle-class populations are increasingly seeking unified financial management tools. Government initiatives promoting open banking and digital payments are accelerating ecosystem development. Regional fintech startups are driving innovation in loans, wealthtech, and personal finance management using aggregated data. High internet penetration and mobile-first behavior further boost growth rates.
Key players in the market
Some of the key players in Financial Data Aggregation Market include Plaid, Kontomatik, Envestnet, GoCardless, Tink, Bud, TrueLayer, Flinks, Salt Edge, Akoya, MX, Trustly, Finicity, Token, and Yapily.
In November 2025, GoCardless has announced further support for grassroots football with 15 new partnerships with County Football Associations (FA) across England. The initiatives will not only help local teams focus less on chasing late payments, and more on building community, self-belief and lifelong healthy habits through football -- they will also see GoCardless working hand-in-hand with County FAs to champion accessibility, diversity, and inclusion across the game.
In June 2020, Mastercard announced it has entered into an agreement to acquire Finicity, a leading North American provider of real-time access to financial data and insights. The purchase price is US$825 million, and Finicity's existing shareholders have the potential for an earn-out of up to an additional $160 million, if performance targets are met.