소매 시장에서의 이미지 인식 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 기술별 세분화(코드 인식, 디지털 이미지 처리, 얼굴 인식, 객체 인식, 기타), 구성 요소별(소프트웨어, 서비스), 배포 유형별(온프레미스, 클라우드), 애플리케이션별(시각적 제품 검색, 보안 및 감시, 비전 분석, 마케팅 및 광고, 기타), 지역별 및 경쟁별, 2018-2028

시장 개요

글로벌 소매 이미지 인식 시장은 첨단 기술의 융합과 끊임없이 진화하는 소매 부문의 요구로 인해 엄청난 변화를 겪고 있습니다. 이 역동적인 시장은 클라우드 기반 배포의 지배적인 영향이 특징이며, 이는 탁월한 확장성, 비용 효율성 및 접근성을 제공합니다. 클라우드 기반 솔루션은 소매 이미지 인식의 핵심이 되었으며, 모든 규모의 소매업체가 변화하는 시장 상황과 고객 선호도에 적응할 수 있는 민첩성을 제공합니다. 이미지 인식 기술을 사용하면 고객 경험을 향상하고, 운영을 최적화하고, 시각적 데이터에서 귀중한 통찰력을 확보하여 소매 환경에 혁명을 일으키고 있습니다. 얼굴 인식, 가상 시착, 추천 엔진 및 실시간 재고 관리 등은 이미지 인식 소프트웨어가 제공하는 혁신적인 애플리케이션의 몇 가지 예에 불과합니다. 이 시장의 비용 효율성은 상당한 선불 투자 없이 시각적 데이터의 힘을 활용하고자 하는 소매업체에게 매력적인 원동력입니다. 클라우드 구축은 온프레미스 솔루션과 관련된 자본 지출의 필요성을 없애 소매업체에게 총 소유 비용(TCO)을 최소화하는 종량제 모델을 제공합니다. 보안 및 재해 복구 기능은 클라우드 기반 이미지 인식 솔루션의 매력을 더욱 강화하여 소매업체에게 데이터 보호 및 비즈니스 연속성을 보장합니다. 게다가 클라우드의 통합 기능은 이미지 인식 기술을 다른 소매 시스템과 원활하게 연결하여 소매업체가 기술 스택의 이점을 극대화할 수 있도록 합니다. 소매 산업이 계속 발전함에 따라 소매 시장에서 글로벌 이미지 인식은 지속적인 성장을 향해 나아가고 있습니다. 클라우드 구축의 우세는 이미지 인식 기술의 잠재력을 최대한 활용하려는 업계의 의지를 반영하여 고객과 소매업체 모두에게 소매 경험을 혁신합니다. 시각적 요소가 소비자 의사 결정에서 중요한 역할을 하는 시대에 클라우드 기반 이미지 인식 솔루션은 보다 혁신적이고 효율적이며 고객 중심적인 소매 환경을 뒷받침하는 원동력입니다.

주요 시장 동인

향상된 고객 경험

글로벌 소매 이미지 인식 시장을 추진하는 주요 동인 중 하나는 향상된 고객 경험 추구입니다. 소매업체는 원활하고 개인화된 쇼핑 여정을 제공하는 것이 고객을 유치하고 유지하는 데 필수적이라는 것을 알고 있습니다. 이미지 인식 기술은 이 목표를 달성하는 데 중요한 역할을 합니다. 소매업체는 이미지와 비디오를 분석하여 고객 행동, 선호도 및 쇼핑 패턴에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

이미지 인식을 통해 소매업체는 시각적 검색 기능을 제공하여 고객이 이미지를 업로드하거나 스크린샷을 사용하여 제품을 검색할 수 있습니다. 이 기능은 제품 검색 프로세스를 단순화하여 쇼핑 경험을 크게 향상시킵니다. 또한 소매업체는 이미지 인식을 사용하여 고객의 검색 기록이나 참여한 시각적 콘텐츠를 기반으로 제품을 추천할 수 있습니다. 이러한 개인화된 추천은 판매를 촉진할 뿐만 아니라 고객 충성도를 높여줍니다.

소매업체가 고객 중심 전략을 계속 우선시함에 따라 전반적인 쇼핑 경험을 개선하는 이미지 인식 솔루션에 대한 수요는 시장 성장의 중요한 원동력으로 남을 것입니다.

온라인 쇼핑 증가

전자상거래와 온라인 쇼핑의 급속한 성장은 글로벌 소매 이미지 인식 시장의 강력한 원동력입니다. 온라인 소매 플랫폼의 편의성과 접근성으로 인해 특히 COVID-19 팬데믹 이후 디지털 쇼핑이 급증했습니다. 이미지 인식 기술은 디지털 영역에서 시각적 콘텐츠를 귀중한 쇼핑 도구로 변환하는 데 중요합니다.

이미지 인식을 기반으로 하는 시각적 검색을 통해 고객은 텍스트 쿼리가 아닌 이미지를 사용하여 제품을 검색할 수 있습니다. 쇼핑객은 마음에 드는 품목의 사진을 업로드하거나 소셜 미디어나 다른 웹사이트에서 발견한 제품의 스크린샷을 찍을 수 있습니다. 이미지 인식은 이러한 이미지를 리테일러 카탈로그의 관련 제품과 매치하여 쇼핑 프로세스를 보다 직관적이고 효율적으로 만듭니다.

또한 이미지 인식은 가상 시착 경험을 지원하여 고객이 실시간으로 의류, 액세서리 또는 화장품이 어떻게 보일지 시각화할 수 있습니다. 이러한 기능은 특히 패션 및 뷰티 리테일에서 가치가 있는데, 제품을 보고 시착할 수 있는 능력이 구매 결정에 필수적이기 때문입니다.

온라인 쇼핑의 지속적인 성장과 시각적 검색 및 가상 시착 기능에 대한 수요가 결합되어 리테일 부문에서 이미지 인식 도입이 촉진될 것으로 예상됩니다.

재고 관리 최적화

재고 관리 최적화는 리테일 부문에서 이미지 인식 기술 도입을 촉진하는 강력한 요인입니다. 리테일러는 고객 수요를 충족하고 과잉 재고와 품절을 최소화하기 위해 재고를 효율적으로 관리해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 이미지 인식 시스템은 이러한 과제에 대한 솔루션을 제공합니다.

이미지 인식을 활용함으로써 소매업체는 재고 추적 및 관리 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 소매업체는 소매업체에 카메라와 센서를 배치하여 매장 선반 이미지를 캡처할 수 있습니다. 그런 다음 이미지 인식 알고리즘은 이러한 이미지를 분석하여 재고 수준, 제품 배치 및 불일치 사항을 식별합니다. 이 실시간 데이터를 통해 소매업체는 재고 보충, 선반 공간 최적화 및 재고 없는 제품 발생 사례 감소에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

또한 이미지 인식은 공급망이나 매장 선반에서 손상되거나 결함이 있는 제품을 식별하여 품질 관리에 도움이 되며, 열등한 품목이 고객에게 도달하지 않도록 방지할 수 있습니다.

이미지 인식 기반 재고 관리와 관련된 비용 절감, 향상된 재고 정확도 및 향상된 고객 만족도는 소매 산업에서 이미지 인식 기술을 도입하는 데 강력한 인센티브입니다.

경쟁 우위

경쟁 우위를 추구하는 것은 소매업체가 이미지 인식 기술을 도입하도록 하는 중요한 원동력입니다. 경쟁이 치열하고 경쟁이 치열한 시장에서 경쟁자보다 앞서 나가는 것은 생존과 성장에 매우 중요합니다. 이미지 인식은 소매업체에게 경쟁업체와 차별화되는 다양한 기능을 제공합니다.

이미지 인식을 기반으로 하는 시각적 검색 및 추천 엔진은 고객을 유치하고 유지할 수 있는 독특하고 매력적인 쇼핑 경험을 제공합니다. 쇼핑객이 이미지를 사용하여 원하는 제품을 쉽게 찾거나 개인화된 추천을 받을 수 있을 때, 한 소매업체를 다른 소매업체보다 선택할 가능성이 더 큽니다.

이미지 인식을 통해 소매업체는 고객이 디지털 방식으로 의류나 액세서리를 "시도"할 수 있는 가상 시착 경험과 같은 혁신적인 기능을 제공할 수도 있습니다. 이러한 유형의 대화형 쇼핑은 소매업체를 경쟁업체와 차별화하고 브랜드 평판을 향상시킵니다.

게다가 재고 관리를 위해 이미지 인식을 활용하는 소매업체는 보다 효율적으로 운영하여 비용을 절감하고 제품이 고객에게 지속적으로 제공되도록 할 수 있습니다. 이러한 효율성은 경쟁력 있는 가격과 더 나은 고객 서비스로 이어집니다.

소매 환경이 계속 진화함에 따라 이미지 인식은 소매업체가 차별화를 이루고 경쟁 우위를 확보할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다.

AI 및 딥 러닝의 기술적 발전

인공 지능(AI)과 딥 러닝의 발전은 소매 이미지 인식 시장의 혁신을 주도하는 주요 원동력입니다. 이러한 기술 덕분에 이미지 인식 시스템은 더욱 정확하고 효율적이며 복잡한 시각 데이터를 처리할 수 있게 되었습니다.

기계 학습 알고리즘과 신경망은 이미지 인식의 정확도를 높여 거짓 양성 및 거짓 음성의 발생을 줄였습니다. 합성곱 신경망(CNN)과 같은 딥 러닝 기술은 이미지 분석 작업에서 매우 효과적인 것으로 입증되어 이미지 인식 시스템이 이미지에 묘사된 객체, 장면, 심지어 감정까지 인식할 수 있게 되었습니다.

이러한 기술적 발전은 소매업체에게 새로운 가능성을 열어주었습니다. 이제 소매업체는 기본적인 시각 검색뿐만 아니라 소셜 미디어에서 고객이 생성한 콘텐츠의 감정 분석과 같은 보다 고급 애플리케이션에도 이미지 인식을 적용할 수 있습니다. 또한 감시 및 손실 방지를 위해 실시간 이미지 인식을 구현할 수도 있습니다.

AI와 딥 러닝 기술의 지속적인 발전은 이미지 인식의 혁신을 더욱 촉진하여 운영에서 시각 데이터의 힘을 활용하려는 소매업체에게 더욱 없어서는 안 될 도구가 될 것입니다.

주요 시장 과제

데이터 프라이버시 및 보안 문제

글로벌 소매 이미지 인식 시장이 직면한 가장 중요한 과제 중 하나는 데이터 프라이버시와 보안에 대한 우려가 커지고 있다는 것입니다. 소매업체가 방대한 양의 시각 데이터를 수집하고 분석함에 따라 데이터 침해 및 오용의 위험이 높아집니다. 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 캘리포니아의 소비자 프라이버시법(CCPA)과 같은 개인 정보 보호 규정은 소매업체가 고객 데이터를 처리하고 보호하는 방법에 대한 엄격한 요구 사항을 부과합니다. 이미지 인식 시스템은 법적 처벌과 평판 손상을 피하기 위해 이러한 규정을 준수해야 합니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 소매업체와 이미지 인식 제공업체는 강력한 데이터 암호화, 액세스 제어 및 안전한 스토리지 솔루션을 구현해야 합니다. 또한 명확하고 투명한 데이터 사용 정책을 채택하여 고객에게 데이터 수집에 대한 옵트인 또는 옵트아웃 옵션을 제공해야 합니다. 소매업체는 데이터 프라이버시와 보안을 우선시함으로써 고객과 규제 당국의 신뢰를 구축할 수 있습니다.

정확도 및 신뢰성

이미지 인식 기술의 정확성과 신뢰성은 소매 부문에서 지속적인 과제로 남아 있습니다. 이미지 인식 알고리즘이 상당히 발전했지만, 특히 복잡하거나 모호한 이미지를 처리할 때 오류가 여전히 발생할 수 있습니다. 부정확한 인식은 잘못된 제품 추천, 고객 불만, 매출 손실로 이어질 수 있습니다.

이러한 과제를 극복하기 위해 소매업체는 이미지 인식 시스템을 지속적으로 개선하는 데 투자해야 합니다. 여기에는 머신 러닝과 딥 러닝 기술을 활용하여 정확도를 높이고 인식 기능을 개선하는 것이 포함됩니다. 정기적으로 교육 데이터 세트를 업데이트하고 알고리즘을 미세 조정하면 거짓 양성 및 거짓 음성을 줄이는 데 도움이 되며, 궁극적으로 고객에게 보다 안정적이고 관련성 있는 결과를 제공할 수 있습니다.

레거시 시스템과의 통합

많은 리테일러는 최신 이미지 인식 솔루션과 쉽게 통합되지 않을 수 있는 레거시 기술 시스템으로 운영합니다. 이미지 인식 기능을 기존 인프라에 통합하는 것은 복잡하고 비용이 많이 들 수 있으며, 종종 상당한 IT 리소스와 전문 지식이 필요합니다.

리테일러는 이미지 인식이 POS(판매 시점 관리), 재고 관리, 전자 상거래 플랫폼과 같은 레거시 시스템과 원활하게 통합되도록 통합 전략을 신중하게 계획해야 합니다. 이러한 과제는 광범위한 리테일 기술과 상호 작용할 수 있는 유연하고 적응력 있는 이미지 인식 솔루션의 필요성을 강조합니다. 공급업체 협업과 지원은 이러한 통합 장애물을 성공적으로 극복하는 데 중요한 역할을 합니다.

확장성 및 비용 관리

확장성 및 비용 관리가 이미지 인식 기술을 도입하는 리테일러에게 중요한 과제입니다. 기업이 성장하고 더 많은 시각적 데이터를 수집함에 따라 해당 데이터를 저장, 처리 및 분석하는 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. 소규모 리테일러는 이미지 인식 솔루션을 구매할 여유가 없을 수 있고, 대기업은 확장성을 지원하는 데 필요한 인프라를 관리하는 과제에 직면할 수 있습니다.

리테일러는 하드웨어에 대한 상당한 사전 투자 없이도 확장성을 제공하는 클라우드 기반 이미지 인식 서비스를 탐색해야 합니다. 이러한 서비스는 사용량에 따른 요금 지불 모델을 제공하므로 리테일러는 비용을 보다 효과적으로 제어할 수 있습니다. 데이터 보관 및 리소스 최적화와 같은 비용 효율적인 데이터 저장 및 처리 전략을 구현하면 이미지 인식과 관련된 비용을 관리하는 데 도움이 될 수도 있습니다.

윤리적 및 편견 문제

이미지 인식 알고리즘의 윤리적 고려 사항과 편견은 리테일 부문에서 점점 더 큰 과제가 되고 있습니다. 편향적이거나 대표성이 없는 데이터 세트에서 학습된 알고리즘은 특히 제품 추천 및 고객 프로파일링과 같은 분야에서 불공정한 관행과 차별을 영속시킬 수 있습니다.

소매업체는 데이터 수집 및 모델 학습 프로세스에서 다양성과 공정성을 우선시하여 이러한 문제를 해결하는 데 주의를 기울여야 합니다. 정기적으로 알고리즘의 편향성을 감사하고 평가하고 필요한 경우 시정 조치를 취해야 합니다. 또한 알고리즘 의사 결정의 투명성과 책임성은 고객과의 신뢰를 구축하고 윤리적인 이미지 인식 관행을 보장하는 데 필수적입니다.

주요 시장 동향

전자 상거래 및 온라인 쇼핑의 급속한 성장

글로벌 소매 이미지 인식 시장은 전자 상거래 및 온라인 쇼핑의 급속한 성장 추세를 목격하고 있습니다. 인터넷 접속이 확산되고 온라인 소매 플랫폼의 편의성이 증가함에 따라 소비자는 점점 더 디지털 채널을 통해 구매를 하고 있습니다. 이미지 인식 기술은 온라인 쇼핑 경험을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 소매업체는 시각적 검색 기능을 제공하여 고객이 텍스트가 아닌 이미지를 사용하여 제품을 검색할 수 있도록 할 수 있습니다. 이러한 추세는 특히 패션 및 홈 데코 부문에서 관련이 있는데, 고객은 이미지나 스크린샷을 업로드하여 유사하거나 동일한 품목을 찾을 수 있습니다. 또한 이미지 인식은 추천을 개인화하는 데 도움이 되어 사용자 경험을 더욱 개선합니다. 전자 상거래가 계속 확장됨에 따라 소매업에서 이미지 인식 솔루션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.

증강 현실(AR) 및 가상 체험

글로벌 소매업 이미지 인식 시장의 또 다른 두드러진 추세는 증강 현실(AR)과 가상 체험 솔루션의 통합입니다. 소매업체는 고객에게 몰입적이고 대화형 쇼핑 경험을 제공하기 위해 점점 더 AR 기술을 채택하고 있습니다. 이미지 인식은 패션 및 뷰티 제품에 대한 가상 시착 경험을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 합니다. 고객은 스마트폰이나 웹캠을 사용하여 의류, 액세서리 또는 화장품이 실제로 시착하지 않고도 실시간으로 자신에게 어떻게 보일지 확인할 수 있습니다. 이러한 추세는 고객 참여를 강화하고, 반품률을 줄이며, 매출을 늘립니다. AR 기술이 더 접근 가능하고 저렴해짐에 따라 소매업에서의 도입이 증가할 것으로 예상되며, 이는 이미지 인식 솔루션에 대한 수요를 더욱 촉진합니다.

시각적 검색 및 추천

시각적 검색 및 추천 엔진은 온라인 리테일러에게 없어서는 안 될 도구가 되고 있으며, 이미지 인식은 이러한 추세의 핵심입니다. 소비자는 점점 더 시각적 검색을 사용하여 온라인에서 촬영하거나 접한 이미지를 기반으로 제품을 찾고 있습니다. 이미지 인식 기술을 통해 리테일러는 이러한 이미지를 분석하고 정확한 검색 결과를 제공하여 고객이 원하는 제품을 찾을 가능성을 높입니다. 또한 이미지 인식 알고리즘으로 구동되는 추천 엔진은 고객의 검색 및 구매 내역을 기반으로 개인화된 제품 제안을 제공합니다. 이러한 추천은 교차 판매 및 상향 판매 기회를 향상시켜 궁극적으로 리테일러의 매출 성장을 촉진합니다. 시각적 검색 및 추천 엔진의 정교함이 계속 발전함에 따라 이미지 인식은 소매 기술 스택의 중요한 구성 요소로 남을 것입니다.

재고 관리 및 손실 방지

이미지 인식은 소매에서 재고 관리 및 손실 방지 전략을 최적화하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 소매업체는 이미지 인식 기술을 사용하여 재고 추적을 자동화하고 수동 작업을 줄이며 오류를 최소화하고 있습니다. 매장 선반 이미지를 캡처하여 이미지 인식 알고리즘은 제품 배치를 분석하고 재고 부족을 식별하고 재주문 알림을 트리거할 수 있습니다. 또한 이미지 인식은 매장 감시 카메라를 사용하여 의심스러운 동작이나 이상을 실시간으로 식별하여 손실 방지 노력을 강화합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 위축 및 도난을 줄이는 데 도움이 되어 소매업체의 비용 절감으로 이어집니다. 소매업체가 운영을 관리하는 효율적인 방법을 모색함에 따라 재고 관리 및 손실 방지를 위한 이미지 인식 채택이 증가할 것으로 예상됩니다.

고객 분석 및 통찰력

소비자 행동과 선호도를 이해하려는 소매업체에게 고객 분석 및 통찰력이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이미지 인식 기술은 이미지 분석을 통해 귀중한 데이터를 제공함으로써 이러한 추세에 기여하고 있습니다. 리테일러는 소셜 미디어 이미지 및 비디오와 같은 고객이 생성한 콘텐츠에서 통찰력을 수집할 수 있습니다. 이러한 비주얼을 분석함으로써 리테일러는 감정을 측정하고, 제품 언급을 추적하고, 실시간으로 추세를 파악할 수 있습니다. 또한 이미지 인식을 사용하여 실제 리테일러의 보행자 통행량을 분석하여 매장 레이아웃 최적화 및 마케팅 전략에 귀중한 데이터를 제공할 수 있습니다. 이미지 인식을 고객 분석 도구에 통합하면 리테일러는 데이터 기반 의사 결정을 내리고 진화하는 고객 요구에 맞게 제품을 맞춤화할 수 있습니다.

세그먼트 통찰력

기술 통찰력

얼굴 인식 세그먼트

COVID-19 팬데믹의 여파로 비접촉 솔루션이 주목을 받고 있습니다. 얼굴 인식은 리테일러에서 비접촉 결제와 접근 제어를 용이하게 할 수 있습니다. 고객은 카메라에 미소를 짓는 것만으로 결제할 수 있으므로 현금이나 카드가 필요하지 않습니다. 또한 얼굴 인식은 제한 구역에 대한 접근을 제어하여 보안을 강화하고 무단 침입 위험을 최소화할 수 있습니다.

얼굴 인식은 소매업에서 손실 방지 및 보안에 중요한 역할을 합니다. 알려진 만취범이나 의심스러운 행동 패턴을 가진 개인을 식별하여 소매업체가 도난을 방지하기 위한 사전 조치를 취할 수 있도록 합니다. 더욱이 얼굴 인식은 감시를 받고 있다는 사실을 아는 것이 억제력으로 작용하여 잠재적인 위법자를 억제하는 데 도움이 됩니다.

고객을 대상으로 하는 애플리케이션 외에도 얼굴 인식은 재고 관리에 도움이 됩니다. 매장 직원의 활동을 추적하여 신속하고 효율적으로 선반에 재고를 보충할 수 있습니다. 이를 통해 고객이 제품을 쉽게 찾을 수 있으므로 재고 부족 사례가 줄어듭니다.

얼굴 인식은 인구 통계 정보 및 감정 분석을 포함한 귀중한 고객 분석을 제공합니다. 소매업체는 연령 및 성별과 같은 고객 인구 통계에 대한 통찰력을 얻어 마케팅 캠페인과 제품 구색을 이에 맞게 조정할 수 있습니다. 감정 분석은 제품이나 매장 레이아웃에 대한 고객의 반응을 측정하여 소매업체가 제품과 매장 디자인을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

구성 요소 통찰력

소프트웨어 세그먼트

이미지 인식 소프트웨어로 구동되는 정교한 추천 엔진이 소매 환경을 재편하고 있습니다. 이러한 엔진은 시각적 콘텐츠와의 상호 작용을 기반으로 고객 선호도와 행동을 분석하고 실시간으로 개인화된 제품을 제안합니다. 고객이 시각적으로 무엇에 끌리는지 이해함으로써 소매업체는 교차 판매 및 상향 판매 기회를 늘려 수익을 늘릴 수 있습니다.

이미지 인식 소프트웨어는 재고 관리 작업을 자동화하는 데 없어서는 안 될 것입니다. 소매업체에 카메라와 센서를 배치하여 소프트웨어는 이미지를 모니터링하고 분석하여 재고 수준을 평가하고 불일치를 감지하며 선반의 제품 배치를 추적할 수 있습니다. 이 실시간 데이터는 소매업체에게 재고를 최적화하고, 재고 부족을 줄이며, 과잉 재고 상황을 최소화하기 위한 귀중한 통찰력을 제공합니다.

소프트웨어 기반 가상 시도 솔루션을 통해 고객은 의류, 액세서리 또는 화장품을 가상으로 시도하여 온라인 쇼핑 경험을 개선할 수 있습니다. 소매업체는 증강 현실(AR)을 활용하여 실시간으로 가상 제품을 고객 이미지에 중첩할 수 있습니다. 이러한 상호 작용적이고 몰입적인 접근 방식은 고객이 정보에 입각한 구매 결정을 내리는 데 도움이 되며 궁극적으로 매출을 늘립니다.

지역별 통찰력

북미

북미는 패션과 화장품부터 전자 및 자동차에 이르기까지 광범위한 산업을 아우르는 강력하고 다양한 소매 생태계를 자랑합니다. 이러한 다양성은 다양한 소매 부문에서 이미지 인식을 도입하도록 이끌었습니다. 북미의 소매업체는 고객 경험을 향상하고, 재고 관리를 최적화하고, 경쟁 우위를 확보하는 데 이미지 인식의 잠재력을 인식했습니다. 결과적으로 그들은 이미지 인식 솔루션을 일찍 도입하여 시장 성장을 이끌었습니다.

북미는 세계에서 가장 크고 가장 성숙한 전자 상거래 시장 중 하나입니다. 온라인 쇼핑의 급증으로 디지털 쇼핑 경험을 개선하기 위한 이미지 인식 기술에 대한 수요가 크게 증가했습니다. 이미지 인식을 기반으로 하는 시각적 검색, 가상 시도 및 제품 추천 엔진은 전자 상거래 플랫폼에 필수적인 도구가 되었습니다. 북미 소매업체와 전자상거래 거대 기업은 이러한 역량을 빠르게 활용하여 이미지 인식 시장의 성장을 주도했습니다.

북미 시장은 잘 정립된 벤처 캐피털 및 투자 생태계의 혜택을 받습니다. 이미지 인식을 전문으로 하는 신생 기업과 기술 회사는 솔루션을 개발하고 확장하기 위해 상당한 자금을 지원받았습니다. 이러한 투자 유입으로 소매 부문에 맞춤화된 혁신적인 이미지 인식 애플리케이션을 개발할 수 있었고, 북미의 지배력이 더욱 강화되었습니다.

최근 개발

• 2020년 4월 Microsoft는 Coca-Cola와 파트너십을 맺었습니다. 이 파트너십은 Microsoft Azure 클라우드에서 비즈니스 운영을 규제하고 혁신적인 솔루션을 제공하는 풍부한 새로운 디지털 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이러한 솔루션은 Coca-Cola Company가 기업 전반의 데이터에서 새로운 통찰력을 얻도록 돕고, 비즈니스에 대한 360도 뷰를 제공하고, 고객 및 직원 경험을 향상시킵니다.
• 2020년 3월 Trax는 두 회사의 기술을 결합하고, 신흥 CPG 시장과 식료품 소매업체의 요구를 충족하며, 소매 시장에서 이미지 인식 분야에서의 입지를 강화하기 위해 Survey.com을 인수했습니다.
• 2019년 8월 AWS는 Amazon Rekognition을 개선했습니다. 이 개선된 솔루션은 성별 식별 및 감정 감지에 높은 정확도를 제공합니다. 및 얼굴 분석 기능의 향상된 기능

주요 시장 참여자

• Amazon Web Services, Inc.
• Google LLC
• Microsoft Corporation
• Clarifai Inc.
• IBM Corporation
• Intel Corporation
• Tracx
• NEC Corporation
• Toshiba Corporation
• Catchoom