설명 가능한 AI 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 구성 요소(솔루션, 서비스), 배포(클라우드, 온프레미스), 애플리케이션(사기 및 이상 탐지, 약물 발견 및 진단, 예측 유지 관리, 공급망 관리, ID 및 액세스 관리, 기타), 최종 사용(헬스케어, BFSI, 항공우주 및 방위, 소매 및 전자 상거래, 공공 부문 및 유틸리티, IT 및 통신, 자동차, 기타), 지역별, 경쟁별, 2018-2028

시장 개요

글로벌 설명 가능 AI 시장은 2022년에 54억 달러 규모로 평가되었으며 2028년까지 22.4%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 글로벌 설명 가능 AI(XAI) 시장은 조직이 다양한 산업에서 인공 지능 솔루션을 점점 더 많이 도입함에 따라 상당한 성장을 경험하고 있습니다. XAI는 AI 시스템이 의사 결정과 행동에 대한 이해 가능하고 해석 가능한 설명을 제공하여 기존 AI의 "블랙박스" 과제를 해결하는 기능을 말합니다. 이 시장은 투명성, 책임성 및 윤리적 AI 배포에 대한 필요성이 커짐에 따라 확장될 준비가 되었습니다. XAI는 금융, 의료 및 자율 주행차와 같은 분야에서 필수적이며, 이러한 분야에서는 AI에서 생성된 의사 결정을 이해하는 능력이 규정 준수 및 사용자 신뢰에 매우 중요합니다. 또한 AI 관련 규정 및 지침의 증가로 인해 XAI 솔루션에 대한 수요가 더욱 증가하고 있습니다. 시장은 AI 시스템의 해석 가능성을 향상시키는 머신 러닝 기술, 알고리즘 및 모델 아키텍처의 혁신이 특징입니다. 기업이 책임 있는 AI 관행을 우선시함에 따라 설명 가능 AI 시장은 성장 궤적을 이어갈 것이며, AI 기반 통찰력을 제공할 뿐만 아니라 투명성과 인간 중심 AI 의사 결정 프로세스를 보장하는 솔루션을 제공할 것입니다.

주요 시장 동인

의사 결정의 투명성

글로벌 설명 가능 AI(XAI) 시장은 인공 지능(AI) 시스템에서 투명성과 해석 가능성에 대한 수요가 증가함에 따라 상당한 성장을 목격하고 있습니다. XAI는 의료, 금융, 자율 주행차를 포함한 다양한 분야에서 중요한 역할을 하며, 이러한 분야에서는 AI 시스템이 내리는 결정을 이해하는 것이 규정 준수와 사용자 신뢰에 필수적입니다. AI 채택이 증가함에 따라 AI 모델과 알고리즘의 복잡성을 풀어야 할 필요성이 생겨 XAI 솔루션이 점점 더 없어서는 안 될 존재가 되었습니다. 시장은 AI 시스템의 해석성을 향상시키는 기계 학습 기술과 알고리즘의 지속적인 혁신에 힘입어 조직이 책임성과 윤리적 AI 관행을 고수하는 동시에 AI의 힘을 활용할 수 있습니다.

AI 시스템에서 투명성과 해석성에 대한 수요가 증가하는 것은 글로벌 XAI 시장의 견고한 성장을 이끄는 주요 원동력입니다. 다양한 산업에서 AI가 보편화됨에 따라 AI 시스템의 의사 결정 프로세스를 이해해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 이는 AI가 중요한 진단과 치료 권장 사항을 내리는 데 사용되는 의료와 같은 분야에서 특히 중요합니다. XAI는 AI 기반 의사 결정에 대한 설명을 제공함으로써 의료 전문가가 결과를 신뢰하고 검증하여 규정 준수와 환자 안전을 보장할 수 있도록 합니다. 마찬가지로 사기 탐지 및 위험 평가와 같은 작업에 AI가 사용되는 금융 분야에서 XAI는 투명성과 책임을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 금융 기관은 규정을 준수하고 고객 신뢰를 유지하기 위해 AI 기반 의사 결정의 근거를 이해해야 합니다. XAI 솔루션은 AI 모델의 내부 작동에 대한 통찰력을 제공하여 조직이 규제 기관, 감사원 및 고객에게 의사 결정을 설명하고 정당화할 수 있도록 합니다.

자율 주행 차량은 XAI가 매우 중요한 또 다른 분야입니다. 자율 주행 자동차가 보편화됨에 따라 이러한 차량을 제어하는 AI 알고리즘의 의사 결정 프로세스를 이해하는 것이 중요합니다. XAI를 통해 제조업체와 규제 기관은 AI 기반 작업의 추론을 이해하여 안전성, 신뢰성 및 규정 준수를 보장할 수 있습니다. 머신 러닝 기술과 알고리즘의 지속적인 발전은 XAI 시장의 성장을 촉진하고 있습니다. 연구원과 개발자는 AI 시스템의 해석 가능성을 향상시키기 위한 혁신적인 접근 방식을 끊임없이 연구하고 있습니다. 이러한 발전에는 규칙 추출, 기능 중요도 분석 및 모델에 독립적인 설명과 같은 기술이 포함됩니다. AI 모델을 더 투명하고 이해하기 쉽게 만들면 조직은 편견, 공정성, 책임과 관련된 우려 사항을 해결하고 신뢰와 윤리적 AI 관행을 육성할 수 있습니다.

규정 준수

설명 가능 인공 지능(XAI)에 대한 글로벌 시장은 AI와 관련된 규정 및 지침이 증가함에 따라 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 정부와 산업 감시 기관은 윤리적 AI 관행에 중점을 두고 있으며, 이는 조직이 규정 준수 요구 사항을 충족하기 위해 XAI 솔루션을 채택하도록 강요하고 있습니다. 규제 프레임워크가 계속 발전함에 따라 XAI는 조직이 AI 시스템이 법적 및 윤리적 표준을 준수하도록 하는 데 중요한 역할을 합니다. 규제 요구 사항에 의해 주도되는 XAI에 대한 이러한 증가하는 수요는 데이터 개인 정보 보호, 공정성 및 책임이 매우 중요한 산업에서 특히 두드러집니다. 전 세계적으로 AI 관련 규정 및 지침이 급증함에 따라 XAI 시장이 번창하기에 유리한 환경이 조성되었습니다. 정부와 규제 기관은 투명성과 해석성이 부족한 AI 시스템과 관련된 잠재적 위험을 인식하고 있습니다. 그 결과, AI 기술이 책임감 있게 개발되고 배포되도록 보장하기 위한 조치를 시행하고 있습니다. 이러한 규정은 종종 조직이 AI 시스템이 내리는 결정에 대한 설명을 제공하도록 요구하는데, 특히 의료, 금융, 형사 사법과 같은 중요한 분야에서 그렇습니다. 조직은 XAI 솔루션을 채택함으로써 이러한 규정 요구 사항을 충족하고 윤리적인 AI 관행에 대한 의지를 입증할 수 있습니다. XAI를 통해 조직은 AI가 생성한 결정의 이유를 이해하고 설명하여 의사 결정 프로세스를 보다 투명하고 책임감 있게 만들 수 있습니다. 이는 조직이 규정을 준수하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 고객, 직원, 대중을 포함한 이해 관계자 간의 신뢰를 강화합니다.

의료 및 금융과 같이 민감한 데이터를 처리하는 산업은 데이터 프라이버시와 공정성을 보장하기 위해 특히 XAI에 의존합니다. XAI 기술을 통해 조직은 AI 모델의 편견을 식별하고 완화하여 인종, 성별 또는 사회경제적 지위와 같은 요인의 영향을 받지 않는 의사 결정을 할 수 있습니다. 또한 XAI를 통해 조직은 AI 시스템에서 의도치 않은 결과나 오류를 감지하고 수정하여 개인이나 사회에 대한 잠재적 피해를 최소화할 수 있습니다. 규제 환경이 계속 진화함에 따라 XAI에 대한 수요는 더욱 증가할 것으로 예상됩니다. 다양한 분야의 조직은 AI 시스템을 법적 및 윤리적 기준에 맞추는 것의 중요성을 인식하고 있습니다. 이러한 조직은 XAI를 도입함으로써 규정 준수 요구 사항을 충족할 뿐만 아니라 책임 있는 AI 관행에 대한 의지를 보여줌으로써 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 더 많은 산업이 AI 배포에서 투명성, 공정성 및 책임을 우선시함에 따라 XAI 시장은 상당한 확장을 앞두고 있습니다.

개선된 의사 결정 지원

XAI 또는 설명 가능한 인공 지능은 기업과 전문가가 AI 시스템에서 생성된 통찰력에 대한 명확하고 이해하기 쉬운 설명을 제공하여 의사 결정 프로세스를 개선할 수 있도록 하는 강력한 도구입니다. 이 기술은 의료 및 금융과 같은 분야에서 특히 가치가 있는 것으로 입증되었으며, 임상의, 분석가 및 의사 결정자가 AI 기반 정보를 효과적으로 이해하고 활용할 수 있도록 지원합니다. 의료 산업에서 XAI는 임상의가 AI에서 생성된 진단 및 치료 권장 사항을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. XAI는 AI 모델에서 생성된 통찰력에 대한 이해 가능한 설명을 제공함으로써 의료 전문가가 이러한 권장 사항의 근거를 더 깊이 이해하도록 돕습니다. 이는 임상의가 AI 기반 통찰력을 기반으로 보다 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있으므로 환자 치료가 개선됩니다. XAI는 AI 시스템에서 사용되는 복잡한 알고리즘과 인간 의사 결정자 간의 교량 역할을 하여 의료 전문가가 AI 기술을 최대한 신뢰하고 활용할 수 있도록 지원합니다. 마찬가지로 금융 부문에서 XAI는 분석가와 의사 결정자에게 귀중한 도구 역할을 합니다. AI 기반 투자 전략의 채택이 증가함에 따라 XAI는 이러한 전략의 근거를 이해하는 데 도움이 됩니다. XAI는 투명하고 해석 가능한 설명을 제공함으로써 금융 전문가가 AI 모델에서 생성된 통찰력을 명확하게 이해할 수 있도록 합니다. 이를 통해 투자, 위험 관리 및 전반적인 포트폴리오 관리와 관련하여 보다 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 금융 기관에서 XAI를 사용하면 AI 모델의 복잡성과 인간 의사 결정자가 기본 논리를 명확하게 이해해야 하는 필요성 간의 격차를 메우는 데 도움이 됩니다.

XAI 시장은 의사 결정 지원 도구로서의 가치가 인정되면서 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 기업과 전문가가 AI에서 생성된 통찰력에 대한 이해 가능한 설명의 중요성을 점점 더 이해함에 따라 XAI에 대한 수요는 계속 증가하고 있습니다. 복잡한 AI 모델과 인간 의사 결정자 간의 격차를 메우는 XAI의 능력은 다양한 산업에서 AI 기술의 잠재력을 최대한 활용하는 데 중요한 요소로 여겨집니다. 기업과 전문가가 더 잘 알려진 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원함으로써 XAI는 의료 및 금융과 같은 분야에서 긍정적인 변화를 주도하고 성과를 개선하고 있습니다.

향상된 사용자 신뢰

AI가 일상 생활에 점점 더 많이 통합됨에 따라 AI 시스템에 대한 사용자 신뢰를 구축하는 것이 매우 중요하다는 점이 강조됩니다. 이러한 신뢰를 구축하는 한 가지 방법은 설명 가능 AI(XAI)를 도입하는 것입니다. 이는 AI 시스템을 투명하고 설명 가능하게 만들어 AI의 "블랙박스" 특성과 관련된 우려를 해소하는 것을 목표로 합니다. XAI의 이러한 측면은 특히 자율 주행차 및 중요 인프라와 같은 분야에서 안전성과 신뢰성이 매우 중요합니다. 그 결과, 조직은 AI 기술에 대한 사용자의 신뢰를 강화하는 데 있어 XAI의 중요성을 인식하고 있으며, 이는 시장이 상당히 확대되는 결과를 가져왔습니다.

AI가 점점 더 보편화되고 있는 시대에 사용자는 당연히 AI 시스템의 내부 작동 방식에 대해 우려하고 있습니다. 명확한 설명 없이 의사 결정을 내리는 전통적인 AI의 "블랙박스" 특성은 이러한 시스템의 신뢰성, 공정성 및 책임성에 대한 의문을 제기했습니다. XAI는 AI 시스템이 의사 결정에 도달하는 방식에 대한 통찰력을 제공하여 의사 결정 프로세스를 사용자에게 보다 투명하고 이해하기 쉽게 만들어 이러한 우려를 해결합니다. AI가 안전하고 효율적인 운송을 보장하는 데 중요한 역할을 하는 자율 주행차와 같은 분야에서는 사용자 신뢰가 가장 중요합니다. AI 기반 의사 결정의 근거를 설명할 수 있는 능력은 사고나 오작동과 관련된 우려를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. XAI는 명확한 설명을 제공함으로써 사용자가 특정 의사 결정이 내려진 이유를 이해할 수 있도록 하여 기술에 대한 확신을 높이고 신뢰를 강화합니다.

마찬가지로 에너지, 의료, 금융과 같이 중요한 의사 결정을 내리는 데 AI 시스템이 의존하는 중요 인프라 부문에서 XAI는 이러한 시스템의 안전성과 안정성을 보장하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 조직은 AI 시스템을 설명 가능하게 만들어 편견, 오류 또는 악의적인 공격과 관련된 우려를 해결하여 기술에 대한 사용자의 신뢰와 확신을 강화할 수 있습니다. 조직은 AI 시스템에 대한 사용자 신뢰의 중요성을 인식하고 AI 기술에 대한 확신을 강화하기 위해 XAI에 투자하고 있습니다. 이러한 투자는 사용자 신뢰가 시장 확장의 핵심 동인이라는 이해에 따라 이루어집니다. XAI를 도입함으로써 조직은 투명하고 설명 가능한 AI 시스템을 제공하여 차별화를 이룰 수 있으며, 이를 통해 더 많은 사용자와 고객을 유치할 수 있습니다.

주요 시장 과제

설명 가능한 AI에 대한 제한적인 이해

글로벌 설명 가능한 AI 시장이 직면한 주요 과제 중 하나는 조직이 설명 가능한 AI 솔루션을 도입하는 것의 중요성과 이점에 대해 이해하고 인식하지 못한다는 것입니다. 많은 기업이 AI 모델에서 설명 능력의 중요성과 블랙박스 알고리즘과 관련된 잠재적 위험을 완전히 이해하지 못할 수 있습니다. 이러한 인식 부족으로 인해 설명 가능한 AI에 투자하는 데 주저하게 되어 조직이 편향된 의사 결정, 투명성 부족, 규정 준수 문제와 같은 문제에 취약해질 수 있습니다. 이러한 과제를 해결하려면 설명 가능한 AI가 신뢰를 구축하고 공정성을 보장하며 AI 시스템에서 해석 가능성을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 한다는 점을 강조하는 포괄적인 교육 이니셔티브가 필요합니다. 조직은 설명 가능한 AI가 AI 모델이 의사 결정을 내리는 방법에 대한 통찰력을 제공하고 책임을 강화하며 더 나은 의사 결정 프로세스를 촉진할 수 있다는 것을 인식해야 합니다. 설명 가능한 AI의 실질적인 이점을 보여주는 실제 사례와 사례 연구는 그 중요성에 대한 더 깊은 이해를 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다.

구현 및 통합의 복잡성

설명 가능한 AI 솔루션의 구현 및 통합은 조직, 특히 기술 전문 지식이나 리소스가 제한적인 조직에 복잡한 과제를 안겨줄 수 있습니다. 설명 가능한 AI 모델을 효과적으로 구성 및 배포하고 기존 AI 시스템 및 워크플로와 통합하는 것은 기술적으로 까다로울 수 있습니다. 통합 중에 호환성 문제가 발생하여 지연 및 최적이 아닌 성능으로 이어질 수 있습니다. 이러한 과제를 해결하려면 설명 가능한 AI 솔루션의 배포 및 관리를 간소화하는 것이 중요합니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 직관적인 구성 옵션을 제공하여 설정 및 사용자 지정을 간소화해야 합니다. 또한 조직은 통합을 지원하고 문제를 해결할 수 있는 문서, 튜토리얼 및 기술 전문가를 포함한 포괄적인 지원 및 지침에 액세스할 수 있어야 합니다. 설명 가능한 AI 구현의 이러한 측면을 단순화하면 프로세스의 효율성이 높아지고 모델 해석성이 향상될 수 있습니다.

설명 능력과 성능의 균형.

설명 가능한 AI 모델은 투명성과 해석성을 제공하는 것을 목표로 하지만 설명 능력과 성능 간의 적절한 균형을 찾는 과제에 직면합니다. 해석성이 높은 모델은 예측 정확도를 희생할 수 있고 복잡한 모델은 해석성이 부족할 수 있습니다. 조직은 AI 시스템이 신뢰할 수 있고 효과적이도록 하기 위해 모델 설명 능력과 성능 간의 최적의 균형을 찾아야 합니다. 이러한 과제는 성능을 저하시키지 않으면서 AI 모델의 해석 가능성을 개선하기 위한 지속적인 연구 및 개발 노력이 필요합니다. 모델 독립적 접근 방식 및 사후 해석 방법과 같은 고급 기술은 모델 동작 및 의사 결정 프로세스에 대한 통찰력을 제공하여 이러한 과제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 영역에서 지속적인 개선을 위해 노력하면 조직이 고성능 표준을 유지하면서 설명 가능한 AI를 효과적으로 활용할 수 있습니다.

규제 및 윤리적 고려 사항

글로벌 설명 가능한 AI 시장은 또한 규정 준수 및 윤리적 고려 사항과 관련된 과제에 직면해 있습니다. AI 시스템이 의료, 금융, 자율 주행차와 같은 중요한 분야에서 보편화됨에 따라 투명성과 책임성에 대한 필요성이 커지고 있습니다. AI 시스템이 공정하고 편향되지 않으며 설명 가능하도록 하기 위한 규제 프레임워크가 개발되고 있습니다. 조직은 이러한 진화하는 규정을 탐색하고 설명 가능한 AI 솔루션이 법적 및 윤리적 표준을 준수하도록 해야 합니다. 이러한 과제를 위해 조직은 최신 규제 개발 사항을 파악하고 잠재적인 편견, 차별 및 개인 정보 보호 문제를 해결하기 위한 강력한 거버넌스 프레임워크에 투자해야 합니다. 산업 이해 관계자, 정책 입안자 및 연구자 간의 협업은 설명 가능한 AI의 책임감 있고 윤리적인 사용을 촉진하는 지침과 표준을 수립하는 데 필수적입니다.

주요 시장 동향

설명 가능한 AI 솔루션에 대한 수요 증가

조직이 AI 시스템에서 투명성과 해석 가능성의 중요성을 인식함에 따라 설명 가능한 AI(XAI)에 대한 글로벌 시장은 수요가 급증하고 있습니다. 다양한 산업에서 AI 도입이 증가함에 따라 AI 알고리즘이 결정을 내리고 결과에 대한 설명을 제공하는 방식을 이해해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 이러한 수요는 규제 요구 사항, 윤리적 고려 사항 및 최종 사용자와의 신뢰를 구축해야 할 필요성에서 비롯됩니다.

설명 가능한 AI 솔루션은 AI 모델의 의사 결정 프로세스에 대한 통찰력을 제공하여 "블랙 박스" 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이러한 솔루션은 규칙 기반 시스템, 모델 독립적 접근 방식 및 해석 가능한 머신 러닝 알고리즘과 같은 기술을 활용하여 인간이 쉽게 이해할 수 있는 설명을 생성합니다. 명확한 설명을 제공함으로써 조직은 AI 결정에 영향을 미치는 요인에 대한 귀중한 통찰력을 얻고, 잠재적인 편향을 식별하고, AI 시스템에서 공정성과 책임을 보장할 수 있습니다.

산업별 설명 가능 AI 솔루션으로의 전환

글로벌 시장은 산업별 설명 가능 AI 솔루션으로의 전환을 경험하고 있습니다. 다양한 산업에는 고유한 요구 사항과 과제가 있기 때문에 특정 사용 사례를 효과적으로 처리할 수 있는 맞춤형 XAI 솔루션이 필요합니다. 조직은 의료, 금융 또는 제조와 같이 해당 산업 도메인과 관련된 설명을 제공할 수 있는 XAI 솔루션을 찾고 있습니다.

산업별 XAI 솔루션은 도메인 지식과 상황적 정보를 활용하여 최종 사용자에게 의미 있고 실행 가능한 설명을 생성합니다. 이러한 솔루션을 통해 조직은 특정 산업 맥락 내에서 AI 의사 결정 프로세스에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있어 신뢰가 향상되고, 의사 결정이 더 나아지고, 규정 준수가 강화됩니다.

인간-AI 협업 통합

인간-AI 협업 통합은 글로벌 설명 가능 AI 시장에서 중요한 추세입니다. XAI 솔루션은 인간을 대체하는 것이 아니라 해석 가능한 통찰력과 설명을 제공하여 인간의 의사 결정을 강화하는 것을 목표로 합니다. 인간과 AI 시스템 간의 이러한 협업을 통해 사용자는 AI 출력의 추론을 이해하고 해당 설명에 따라 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

설명 가능한 AI 솔루션은 시각화, 자연어 설명 또는 대화형 인터페이스를 사용하여 사용자 친화적인 방식으로 설명을 제시하여 인간과 AI의 협업을 용이하게 합니다. 이를 통해 사용자는 AI 시스템과 상호 작용하고, 질문하고, 다양한 시나리오를 탐색하여 AI에서 생성된 출력에 대한 더 깊은 이해를 얻을 수 있습니다. 협업을 촉진함으로써 조직은 인간과 AI 시스템의 장점을 활용하여 보다 안정적이고 신뢰할 수 있는 의사 결정 프로세스를 이끌 수 있습니다.

세그먼트 통찰력

최종 사용 통찰력

최종 사용을 기준으로 시장은 의료, BFSI, 항공우주 및 방위, 소매 및 전자 상거래, 공공 부문 및 유틸리티, IT 및 통신, 자동차 등으로 세분화됩니다. IT 및 통신 부문은 2022년에 17.99%로 가장 높은 매출 점유율을 차지했습니다. 5G와 사물 인터넷(IoT)의 출시로 조직과 개인은 실시간으로 더 많은 실제 데이터를 수집할 수 있습니다. 인공 지능(AI) 시스템은 이 데이터를 사용하여 점점 더 정교하고 유능해질 수 있습니다.

이동통신사는 통신 부문의 AI 덕분에 연결성과 고객 경험을 개선할 수 있습니다. 이동통신사는 AI를 활용하여 네트워크를 최적화하고 자동화함으로써 더 나은 서비스를 제공하고 더 많은 사람들이 연결할 수 있도록 할 수 있습니다. 예를 들어, AT&T는 AI와 통계 알고리즘을 사용하는 예측 모델을 활용하여 네트워크 서비스 중단을 예상하고 방지하는 반면, Telenor는 고급 데이터 분석을 사용하여 무선 네트워크에서 에너지 사용량과 CO2 배출량을 줄입니다. AI 시스템은 또한 고객과 보다 개인화되고 의미 있는 상호 작용을 지원할 수 있습니다.

BFSI의 설명 가능한 AI는 고객에게 제공하는 서비스와 상품의 품질을 높이는 동시에 생산성을 높이고 비용을 절감하여 금융 기관에 경쟁 우위를 제공할 것으로 예상됩니다. 이러한 경쟁 우위는 더 높은 품질과 더 개인화된 상품을 제공하고, 투자 전략을 안내하는 데이터 통찰력을 공개하고, 신용 기록이 거의 없는 고객의 신용도 분석을 가능하게 하여 금융 포용성을 향상시킴으로써 결과적으로 금융 소비자에게 이익이 될 수 있습니다. 이러한 요소들은 시장 성장을 증가시킬 것으로 예상됩니다.

배포

배포를 기준으로 시장은 클라우드와 온프레미스로 세분화됩니다. 온프레미스 세그먼트는 2022년에 55.73%로 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다. 온프레미스 설명 가능 AI를 사용하면 데이터 보안 개선, 대기 시간 단축, AI 시스템에 대한 제어력 향상 등 여러 가지 이점을 제공할 수 있습니다. 또한 클라우드 기반 서비스 사용을 제한하는 규제 요구 사항이 있는 조직에 더 적합할 수 있습니다. 조직은 규칙 기반 시스템, 의사 결정 트리, 모델 기반 설명과 같은 다양한 기술을 사용하여 온프레미스 설명 가능 AI를 구현합니다. 이러한 기술은 AI 시스템이 특정 결정이나 예측에 도달한 방식에 대한 통찰력을 제공하여 사용자가 시스템의 추론을 검증하고 잠재적인 편향이나 오류를 식별할 수 있도록 합니다.

특히 BFSI, 소매 및 정부와 같은 다양한 산업 분야의 주요 업체는 보안상의 이점 때문에 온프레미스에 배포된 XAI를 선호합니다. 예를 들어, 금융 서비스 회사인 JP Morgan은 온프레미스에서 설명 가능한 AI를 사용하여 사기 탐지를 개선하고 자금 세탁을 방지합니다. 이 시스템은 머신 러닝을 사용하여 대량의 데이터를 분석하고 잠재적으로 사기성 활동을 식별하며 결정에 대한 명확하고 투명한 설명을 제공합니다. 마찬가지로 기술 회사인 IBM은 Watson OpenScale이라는 온프레미스 설명 가능한 AI 플랫폼을 제공하여 조직이 AI 시스템의 성능과 투명성을 관리하고 모니터링하는 데 도움이 됩니다. 플랫폼은 AI 결정 및 예측에 대한 명확한 설명을 제공하고 조직이 AI 모델을 훈련하는 데 사용된 데이터를 추적하고 분석할 수 있도록 합니다.

응용 프로그램 통찰력

응용 프로그램을 기준으로 시장은 사기 및 이상 탐지, 약물 발견 및 진단, 예측 유지 관리, 공급망 관리, ID 및 액세스 관리 등으로 세분화됩니다. 인공 지능(AI)은 사기 관리에서 중요한 역할을 합니다. 사기 및 이상 탐지 부문은 2022년에 23.86%로 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다.

AI의 구성 요소인 머신 러닝(ML) 알고리즘은 엄청난 양의 데이터를 검사하여 사기 활동을 나타낼 수 있는 추세와 이상을 식별할 수 있습니다. AI로 구동되는 사기 관리 시스템은 금융 사기, 신원 도용, 피싱 시도를 포함한 다양한 사기를 탐지하고 차단할 수 있습니다. 또한 새로운 사기 패턴과 추세를 변경하고 파악하여 탐지를 늘릴 수도 있습니다.

예측 유지 관리를 통해 제조에서 XAI를 두드러지게 사용하면 시장 성장이 촉진됩니다. 제조업에서의 XAI 예측 분석은 해석 가능한 AI 모델을 사용하여 예측을 하고 제조업에서 통찰력을 생성하는 것을 포함합니다. 설명 가능한 AI 기술은 제조 공장에서 장비 고장 또는 유지 관리 필요성을 예측하는 모델을 개발하는 데 사용됩니다. XAI 모델은 과거 센서 데이터, 유지 관리 로그 및 기타 관련 정보를 분석하여 장비 고장에 기여하는 주요 요인을 식별하고 예측된 유지 관리 요구 사항에 대한 해석 가능한 설명을 제공합니다.

또한 설명 가능한 AI 모델은 품질 관리 프로세스에서 예측 분석을 활용합니다. XAI 모델은 생산 데이터, 센서 판독값 및 기타 관련 매개변수를 분석하여 제조 프로세스에서 결함 또는 편차의 가능성을 예측할 수 있습니다. 이 모델은 또한 품질 문제에 기여하는 요인에 대한 설명을 제공하여 제조업체가 근본 원인을 이해하고 시정 조치를 취하는 데 도움이 될 수 있습니다.

지역 통찰력

북미는 2022년에 40.52%의 점유율로 시장을 지배했으며 예측 기간 동안 13.4%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 독일, 프랑스, 미국, 영국, 일본, 캐나다와 같은 선진국의 강력한 IT 인프라는 이들 국가에서 설명 가능한 AI 시장 성장을 뒷받침하는 주요 요인입니다.

이러한 국가에서 설명 가능한 AI 시장 확장을 주도하는 또 다른 요인은 이들 국가 정부가 IT 인프라를 업데이트하기 위해 상당한 지원을 하고 있다는 것입니다. 그러나 인도와 중국과 같은 개발도상국은 예측 기간 동안 더 높은 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 설명 가능한 AI 사업 확장에 적합한 수많은 투자는 유리한 경제 성장으로 인해 이들 국가로 끌립니다.

아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 24.8%의 가장 빠른 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 아시아 태평양 국가의 기술에서 상당한 발전이 시장 성장을 주도하고 있습니다. 예를 들어, 2021년 2월, 일본의 후지쯔 연구소와 홋카이도 대학이 '설명 가능한 AI' 원칙에 기반한 새로운 시스템을 개발했습니다. 데이터에 대한 AI 결과(예의료 검사 결과)를 기반으로 원하는 결과를 얻기 위해 수행해야 할 단계를 사용자에게 자동으로 보여줍니다.

최근 개발

• 2023년 3월, GyanAI는 최초의 설명 가능 언어 모델과 연구 엔진을 출시했습니다. 고유한 기술을 기반으로 Gyan은 사람들이 "의미"를 이해하는 방식과 최대한 유사하게 "의미"를 이해하는 모델을 사용하여 설명 가능 AI의 약속을 이행합니다. Gyan은 완전히 설명 가능하며, 사용자는 출력의 흔적을 따라 원점까지 갈 수 있습니다. 결과를 설명할 수 있습니다. Gyan은 생성적 글쓰기와 추출적 글쓰기를 혼합하여 생성합니다.
• 2023년 3월, AI 회사인 Amelia는 금융 자본과 비즈니스 리더십을 제공할 Monroe Capital과 BuildGroup과 파트너십을 맺었습니다. 이 전략적 제휴는 Amelia의 AI 제품에 대한 시장 수용을 가속화합니다. 고성장 디지털 기업을 만드는 오스틴 소재 기업인 BuildGroup과 사모신용 시장을 전문으로 하는 엘리트 부티크 자산 관리 기업인 Monroe Capital이 1억 7,500만 달러 규모의 거래를 주도하고 있습니다. 이번 자금 조달을 통해 Amelia는 시장 선도적 위치를 유지하고 고객에게 최첨단의 이해하기 쉬운 AI 제품을 제공하려는 의지를 강화하는 데 필요한 리소스를 확보하게 되었습니다.

주요 시장 참여자

• Amelia US LLC
• BuildGroup
• DataRobot, Inc.
• Ditto.ai
• DarwinAI
• 팩트
• Google LLC
• IBM Corporation
• Kyndi
• Microsoft Corporation