可解释人工智能市场 – 全球行业规模、份额、趋势、机遇和预测，按组件（解决方案、服务）、按部署（云、本地）、按应用（欺诈和异常检测、药物发现和诊断、预测性维护、供应链管理、身份和访问管理、其他）、按最终用途（医疗保健、BFSI、航空航天和国防、零售和电子商务、公共部门和公用事业、IT 和电信、汽车、其他）、按地区、按竞争进行细分，2018 年至 2028 年

市场概览

全球可解释人工智能市场在 2022 年的价值为 54 亿美元，预计在预测期内将实现强劲增长，到 2028 年的复合年增长率为 22.4%。随着组织越来越多地在各个行业采用人工智能解决方案，全球可解释人工智能 (XAI) 市场正在经历显着增长。XAI 是指人工智能系统为其决策和行动提供可理解和可解释的解释的能力，解决了传统人工智能的“黑匣子”挑战。在对透明度、问责制和道德人工智能部署日益增长的需求的推动下，市场有望扩张。XAI 在金融、医疗保健和自动驾驶汽车等领域至关重要，在这些领域，理解人工智能生成的决策的能力对于法规遵从性和用户信任至关重要。此外，人工智能相关法规和指南的兴起进一步推动了对 XAI 解决方案的需求。该市场的特点是机器学习技术、算法和模型架构的创新，增强了人工智能系统的可解释性。随着企业优先考虑负责任的 AI 实践，可解释 AI 市场将继续其增长轨迹，提供的解决方案不仅可以提供 AI 驱动的洞察力，还可以确保透明度和以人为本的 AI 决策过程。

关键市场驱动因素

决策透明度

由于对人工智能 (AI) 系统透明度和可解释性的需求不断增长，全球可解释 AI (XAI) 市场正在见证显着增长。XAI 在医疗保健、金融和自动驾驶汽车等各个领域发挥着至关重要的作用，在这些领域，理解 AI 系统做出的决策对于法规遵从和用户信任至关重要。随着人工智能的日益普及，相应地需要解开人工智能模型和算法的复杂性，这使得 XAI 解决方案变得越来越不可或缺。市场蓬勃发展，得益于机器学习技术和算法的不断创新，这些技术和算法增强了人工智能系统的可解释性，确保组织能够利用人工智能的力量，同时坚持问责制和道德的人工智能实践。

对人工智能系统透明度和可解释性的需求不断增长，是全球 XAI 市场强劲增长的关键驱动力。随着人工智能在各个行业变得越来越普遍，人们越来越需要了解人工智能系统的决策过程。这在医疗保健等领域尤为重要，因为人工智能用于做出关键诊断和治疗建议。通过为人工智能驱动的决策提供解释，XAI 使医疗保健专业人员能够信任和验证结果，确保法规遵从性和患者安全。同样，在金融领域，人工智能被用于欺诈检测和风险评估等任务，XAI 在确保透明度和问责制方面发挥着关键作用。金融机构需要了解人工智能驱动决策背后的原因，以遵守法规并保持客户信任。 XAI 解决方案提供了对 AI 模型内部工作原理的洞察，使组织能够向监管机构、审计人员和客户解释和证明他们的决策。

自动驾驶汽车是 XAI 至关重要的另一个领域。随着自动驾驶汽车变得越来越普遍，了解控制这些车辆的 AI 算法的决策过程至关重要。XAI 使制造商和监管机构能够理解 AI 驱动行为背后的原因，确保安全性、可靠性和合规性。机器学习技术和算法的不断进步正在推动 XAI 市场的增长。研究人员和开发人员不断致力于创新方法来增强 AI 系统的可解释性。这些进步包括规则提取、特征重要性分析和模型无关解释等技术。通过使 AI 模型更加透明和易于理解，组织可以解决与偏见、公平和问责制相关的问题，从而培养信任和道德的 AI 实践。

监管合规

由于与 AI 相关的法规和准则数量不断增加，可解释人工智能 (XAI) 的全球市场正在经历显着增长。政府和行业监管机构非常重视道德的 AI 实践，这迫使组织采用 XAI 解决方案来满足合规性要求。随着监管框架的不断发展，XAI 在帮助组织确保其 AI 系统遵守法律和道德标准方面发挥着至关重要的作用。监管要求推动的对 XAI 的需求不断增长，在数据隐私、公平和问责制至关重要的行业中尤为突出。全球范围内与 AI 相关的法规和准则的激增为 XAI 市场蓬勃发展创造了有利的环境。政府和监管机构认识到缺乏透明度和可解释性的 AI 系统可能带来的风险。因此，他们正在采取措施确保负责任地开发和部署 AI 技术。这些法规通常要求组织对其 AI 系统做出的决策提供解释，尤其是在医疗保健、金融和刑事司法等关键领域。通过采用 XAI 解决方案，组织可以满足这些监管要求并展示他们对道德 AI 实践的承诺。XAI 使组织能够理解和解释 AI 决策背后的原因，使决策过程更加透明和负责。这不仅有助于组织遵守法规，而且还能培养利益相关者（包括客户、员工和公众）之间的信任。

处理敏感数据的行业（例如医疗保健和金融）尤其依赖 XAI 来确保数据隐私和公平性。XAI 技术使组织能够识别和减轻 AI 模型中的偏见，确保决策不受种族、性别或社会经济地位等因素的影响。此外，XAI 使组织能够检测和纠正 AI 系统中的任何意外后果或错误，从而最大限度地减少对个人或社会的潜在危害。随着监管环境的不断发展，对 XAI 的需求预计将进一步增长。各个行业的组织都认识到使其 AI 系统符合法律和道德标准的重要性。通过采用 XAI，这些组织不仅可以满足合规性要求，还可以通过展示对负责任的 AI 实践的承诺来获得竞争优势。随着越来越多的行业在 AI 部署中优先考虑透明度、公平性和问责制，XAI 市场有望大幅扩张。

改进的决策支持

XAI（可解释人工智能）是一种强大的工具，它通过为 AI 系统生成的见解提供清晰易懂的解释，使企业和专业人士能够增强其决策过程。这项技术在医疗保健和金融等领域已被证明特别有价值，它可以帮助临床医生、分析师和决策者有效理解和利用 AI 驱动的信息。在医疗保健行业，XAI 在帮助临床医生理解 AI 生成的诊断和治疗建议方面发挥着至关重要的作用。通过为 AI 模型产生的见解提供易于理解的解释，XAI 可帮助医疗保健专业人员更深入地了解这些建议背后的原因。这反过来又会改善患者护理，因为临床医生可以根据 AI 驱动的见解做出更明智的决策。XAI 充当 AI 系统中使用的复杂算法与人类决策者之间的桥梁，使医疗保健专业人员能够信任并充分利用 AI 技术。同样，在金融领域，XAI 是分析师和决策者的宝贵工具。随着 AI 驱动的投资策略越来越多地被采用，XAI 有助于理解这些策略背后的原因。通过提供透明且可解释的解释，XAI 使金融专业人士能够清楚地了解 AI 模型产生的见解。这使他们能够就投资、风险管理和整体投资组合管理做出更明智的决策。在金融机构中使用 XAI 有助于弥合 AI 模型的复杂性与人类决策者对基本原理有清晰理解的需求之间的差距。

由于人们认识到 XAI 作为决策支持工具的价值，其市场正在经历显着增长。随着企业和专业人士越来越认识到对 AI 生成的见解进行可理解的解释的重要性，对 XAI 的需求持续上升。XAI 弥合复杂 AI 模型与人类决策者之间差距的能力被视为释放 AI 技术在各个行业全部潜力的关键因素。通过使企业和专业人士能够做出更明智的决策，XAI 正在推动积极变革并改善医疗保健和金融等领域的成果。

增强用户信任

AI 越来越多地融入我们的日常生活，凸显了建立用户对 AI 系统的信任至关重要。培养这种信任的一种方法是采用可解释的人工智能 (XAI)，旨在使人工智能系统透明且可解释，从而消除与人工智能“黑箱”性质相关的担忧。XAI 的这一方面在自动驾驶汽车和关键基础设施等领域尤为重要，因为安全性和可靠性至关重要。因此，组织认识到 XAI 在增强用户对人工智能技术的信心方面的重要性，从而大大扩大了市场。

在人工智能日益普及的时代，用户对人工智能系统的内部运作感到担忧是可以理解的。人工智能传统的“黑箱”性质，即决策没有明确的解释，引发了人们对这些系统的可靠性、公平性和可追溯性的质疑。XAI 通过提供有关人工智能系统如何做出决策的见解来解决这些问题，使决策过程对用户来说更加透明和易于理解。在自动驾驶汽车等人工智能在确保安全高效运输方面发挥着关键作用的领域，用户信任至关重要。解释 AI 决策背后的原因的能力有助于缓解与事故或故障相关的担忧。通过提供清晰的解释，XAI 使用户能够理解做出特定决策的原因，从而增强他们对该技术的信心并建立信任。

同样，在能源、医疗保健和金融等关键基础设施领域，AI 系统依赖于做出重要决策，XAI 可以在确保这些系统的安全性和可靠性方面发挥至关重要的作用。通过使 AI 系统可解释，组织可以解决与偏见、错误或恶意攻击相关的担忧，从而增强用户对该技术的信任和信心。认识到用户信任对 AI 系统的重要性，组织正在投资 XAI 以增强对 AI 技术的信心。这项投资是基于这样的认识：用户信任是市场扩张的关键驱动力。通过采用 XAI，组织可以通过提供透明且可解释的 AI 系统来脱颖而出，从而吸引更多用户和客户。

主要市场挑战

对可解释 AI 的理解有限

全球可解释 AI 市场面临的主要挑战之一是组织对采用可解释 AI 解决方案的重要性和好处的理解和认识有限。许多企业可能没有完全理解解释能力在 AI 模型中的重要性以及与黑盒算法相关的潜在风险。这种认识的缺乏可能导致对投资可解释 AI 犹豫不决，使组织容易受到决策偏见、缺乏透明度和监管合规性问题等问题的影响。应对这一挑战需要全面的教育计划，以强调可解释 AI 在建立信任、确保公平和实现 AI 系统的可解释性方面发挥的关键作用。组织需要认识到，可解释 AI 可以提供有关 AI 模型如何做出决策、增强问责制和促进更好的决策过程的见解。现实世界中的例子和案例研究展示了可解释人工智能的切实好处，有助于加深对其重要性的理解。

实施和集成的复杂性

可解释人工智能解决方案的实施和集成可能给组织带来复杂的挑战，尤其是那些技术专长或资源有限的组织。有效地配置和部署可解释的人工智能模型，并将它们与现有的人工智能系统和工作流程集成，在技术上要求很高。集成过程中可能会出现兼容性问题，导致延迟和性能不佳。为了应对这些挑战，简化可解释人工智能解决方案的部署和管理至关重要。应提供用户友好的界面和直观的配置选项，以简化设置和自定义。此外，组织应该能够获得全面的支持和指导，包括文档、教程和技术专家，他们可以协助集成并解决任何问题。简化可解释 AI 实施的这些方面可以提高流程效率并提高模型的可解释性。

平衡解释能力和性能。

可解释 AI 模型旨在提供透明度和可解释性，但它们面临着在解释能力和性能之间取得适当平衡的挑战。高度可解释的模型可能会牺牲预测准确性，而复杂的模型可能缺乏可解释性。组织需要在模型解释能力和性能之间找到最佳平衡，以确保 AI 系统既值得信赖又有效。这一挑战需要持续的研究和开发工作，以提高 AI 模型的可解释性，同时又不损害其性能。先进的技术（例如模型无关方法和事后可解释性方法）可以通过提供对模型行为和决策过程的洞察来帮助应对这一挑战。努力在这些领域不断改进将使组织能够有效利用可解释的 AI，同时保持高性能标准。

监管和道德考虑

全球可解释的 AI 市场还面临着与监管合规性和道德考虑相关的挑战。随着 AI 系统在医疗保健、金融和自动驾驶汽车等关键领域变得越来越普遍，对透明度和问责制的需求也日益增长。监管框架正在制定中，以确保 AI 系统公平、公正和可解释。组织必须应对这些不断变化的法规，并确保其可解释的 AI 解决方案符合法律和道德标准。这一挑战要求组织随时了解最新的监管发展，并投资于强大的治理框架，以解决潜在的偏见、歧视和隐私问题。行业利益相关者、政策制定者和研究人员之间的合作对于制定促进可解释人工智能负责任和合乎道德使用的准则和标准至关重要。

主要市场趋势

可解释人工智能解决方案需求上升

随着组织认识到人工智能系统中透明度和可解释性的重要性，全球可解释人工智能 (XAI) 市场的需求正在激增。随着人工智能在各个行业中的应用越来越广泛，人们越来越需要了解人工智能算法如何做出决策并为其输出提供解释。这种需求是由监管要求、道德考虑以及与最终用户建立信任的需求推动的。

可解释人工智能解决方案旨在通过提供对人工智能模型决策过程的洞察来解决“黑匣子”问题。这些解决方案利用基于规则的系统、与模型无关的方法和可解释的机器学习算法等技术来生成人类可以轻松理解的解释。通过提供清晰的解释，组织可以获得影响 AI 决策的因素的宝贵见解，识别潜在的偏见，并确保 AI 系统的公平性和可问责性。

转向行业特定的可解释 AI 解决方案

全球市场正在向行业特定的可解释 AI 解决方案转变。由于不同行业有独特的要求和挑战，因此需要量身定制的 XAI 解决方案来有效解决特定用例。组织正在寻求可以提供与其行业领域相关的解释的 XAI 解决方案，例如医疗保健、金融或制造业。

行业特定的 XAI 解决方案利用领域知识和上下文信息来生成对最终用户有意义且可操作的解释。这些解决方案使组织能够更深入地了解其特定行业背景下的 AI 决策过程，从而提高信任度、做出更好的决策并增强法规遵从性。

人机协作的融合

人机协作的融合是全球可解释 AI 市场的一个重要趋势。 XAI 解决方案并非取代人类，而是旨在通过提供可解释的见解和解释来增强人类的决策能力。人类与 AI 系统之间的这种协作使用户能够理解 AI 输出背后的原因，并根据这些解释做出明智的决策。

可解释的 AI 解决方案通过以用户友好的方式呈现解释、使用可视化、自然语言解释或交互式界面来促进人机协作。这允许用户与 AI 系统交互、提出问题并探索不同的场景，以更深入地了解 AI 生成的输出。通过促进协作，组织可以利用人类和 AI 系统的优势，从而实现更可靠、更值得信赖的决策过程。

细分见解

最终用途见解

根据最终用途，市场细分为医疗保健、BFSI、航空航天和国防、零售和电子商务、公共部门和公用事业、IT 和电信、汽车等。 2022 年，IT 和电信行业的收入份额最高，为 17.99%。5G 和物联网 (IoT) 的推出使组织和个人能够实时收集更多现实世界的数据。人工智能 (AI) 系统可以使用这些数据变得越来越复杂和强大。

得益于电信行业的人工智能，移动运营商可以增强连接性和客户体验。移动运营商可以利用人工智能来优化和自动化网络，提供更好的服务并使更多人能够连接。例如，虽然 AT&T 通过使用人工智能和统计算法的预测模型来预测和防止网络服务中断，但 Telenor 使用高级数据分析来降低其无线电网络中的能源使用和二氧化碳排放。人工智能系统还可以支持与客户进行更个性化和更有意义的互动。

BFSI 中的可解释人工智能有望通过提高生产力和降低成本，同时提高向客户提供的服务和商品的质量，为金融机构带来竞争优势。这些竞争优势随后可以通过提供更高质量和更个性化的产品、发布数据洞察来指导投资策略以及通过对信用历史较少的客户的信用度分析来增强金融包容性，从而使金融消费者受益。这些因素预计将促进市场增长。

部署

根据部署，市场细分为云和本地。本地部分在 2022 年占据了 55.73% 的最大收入份额。使用本地可解释 AI 可以带来多种好处，例如提高数据安全性、减少延迟和增强对 AI 系统的控制。此外，对于受监管要求限制使用基于云的服务的组织来说，这可能是更好的选择。组织使用各种技术（例如基于规则的系统、决策树和基于模型的解释）来实现本地可解释 AI。这些技术提供了 AI 系统如何做出特定决策或预测的见解，使用户能够验证系统的推理并识别潜在的偏差或错误。

由于 XAI 具有安全优势，各个垂直行业（尤其是 BFSI、零售和政府）的主要参与者更喜欢在本地部署 XAI。例如，金融服务公司摩根大通 (JP Morgan) 使用可解释的 AI 来改善欺诈检测并防止洗钱。该系统使用机器学习来分析大量数据，识别潜在的欺诈活动，并为其决策提供清晰透明的解释。同样，科技公司 IBM 提供了一个名为 Watson OpenScale 的本地可解释 AI 平台，可帮助组织管理和监控其 AI 系统的性能和透明度。该平台为 AI 决策和预测提供了清晰的解释，并允许组织跟踪和分析用于训练其 AI 模型的数据。

应用洞察

根据应用，市场细分为欺诈和异常检测、药物发现和诊断、预测性维护、供应链管理、身份和访问管理等。人工智能 (AI) 在欺诈管理中起着至关重要的作用。欺诈和异常检测部分在 2022 年占据了最大的收入份额，为 23.86%。

机器学习 (ML) 算法是 AI 的一个组成部分，可以检查大量数据以识别可能表明欺诈活动的趋势和异常。由 AI 驱动的欺诈管理系统可以检测和阻止各种欺诈行为，包括金融欺诈、身份盗用和网络钓鱼企图。他们还可以改变和发现新的欺诈模式和趋势，从而提高检测率。

XAI 在制造业和预测性维护中的广泛使用正在推动市场增长。制造业中的 XAI 预测分析涉及使用可解释的 AI 模型进行预测并在制造业中产生见解。可解释的 AI 技术用于开发预测制造工厂设备故障或维护需求的模型。通过分析历史传感器数据、维护日志和其他相关信息，XAI 模型可以识别导致设备故障的关键因素，并为预测的维护要求提供可解释的解释。

此外，可解释的 AI 模型在质量控制过程中利用预测分析。通过分析生产数据、传感器读数和其他相关参数，XAI 模型可以预测制造过程中出现缺陷或偏差的可能性。这些模型还可以为导致质量问题的因素提供解释，帮助制造商了解根本原因并采取纠正措施。

区域见解

北美在 2022 年占据市场主导地位，份额为 40.52%，预计在预测期内将以 13.4% 的复合年增长率增长。德国、法国、美国、英国、日本和加拿大等发达国家强大的 IT 基础设施是支持这些国家可解释 AI 市场增长的主要因素。

推动这些国家可解释 AI 市场扩张的另一个因素是这些国家政府为更新 IT 基础设施提供的大量援助。然而，预计印度和中国等发展中国家在预测期内将呈现更高的增长。这些国家经济增长良好，吸引了大量适合扩大可解释 AI 业务的投资。

预计亚太地区在预测期内的复合年增长率最快，为 24.8%。亚太国家技术的重大进步正在推动市场增长。例如，2021 年 2 月，富士通实验室和日本北海道大学开发了一个基于“可解释 AI”原理的新系统。它根据 AI 数据结果（例如医学检查结果）自动向用户显示获得所需结果所需的步骤。

最新进展

• 2023 年 3 月，GyanAI 发布了其最初的可解释语言模型和研究引擎。基于其独特的技术，Gyan 通过使用一种尽可能类似于人类理解“含义”的模型来实现可解释 AI 的承诺。Gyan 完全可以解释，用户可以追溯其输出的轨迹到其来源。它可以解释其结果。Gyan 产生了生成性和提取性写作的混合。
• 2023 年 3 月，AI 公司 Amelia 与 Monroe Capital 和 BuildGroup 合作，后者将提供金融资本和业务领导力。战略联盟加快了 Amelia AI 产品的市场接受度。 BuildGroup 是一家总部位于奥斯汀、专注于创建高增长数字公司的公司，而 Monroe Capital 是一家专注于私人信贷市场的精品资产管理公司，它们将主导这笔价值 1.75 亿美元的交易。通过此轮融资，Amelia 拥有必要的资源来保持其市场领先地位，并加强其为客户提供尖端、易懂的 AI 产品的承诺。

主要市场参与者

• Amelia US LLC
• BuildGroup
• DataRobot, Inc.
• Ditto.ai
• DarwinAI
• Factmata
• Google LLC
• IBM公司
• Kyndi
• 微软公司