설명 가능한 AI 시장 규모 - 구성요소별(솔루션, 서비스), 소프트웨어 서비스별(독립형 소프트웨어, 통합 소프트웨어, 자동 보고 도구, 대화형 모델 시각화)별, 방법별, 업종별 및 예측(2024~2032년)
Published on: 2024-07-07 | No of Pages : 240 | Industry : Media and IT
Publisher : MRA | Format : PDF&Excel
설명 가능한 AI 시장 규모 - 구성요소별(솔루션, 서비스), 소프트웨어 서비스별(독립형 소프트웨어, 통합 소프트웨어, 자동 보고 도구, 대화형 모델 시각화)별, 방법별, 업종별 및 예측(2024~2032년)
설명 가능한 AI 시장 규모 - 구성요소별(솔루션, 서비스), 소프트웨어 서비스별(독립 실행형 소프트웨어, 통합 소프트웨어, 자동 보고 도구, 대화형 모델 시각화), 방법별, 업종별 및 예측(2024~2032년)
설명 가능한 AI 시장 규모< /h2> 설명 가능한 AI 시장 규모는 2023년 65억 5천만 달러로 평가되었으며, 2024년부터 2032년까지 CAGR 15% 이상 성장할 것으로 예상됩니다. 설명 가능한 AI 시장은 더욱 발전할 것으로 예상됩니다. 부분적으로는 윤리적, 규제적 고려사항 때문입니다. 전 세계적으로 정부와 규제 기관은 편견, 차별, 책임감 부족 등 AI 시스템이 초래할 수 있는 위험에 대해 점점 더 많이 인식하고 있습니다. 그들은 이러한 위험을 완화하기 위해 AI 모델이 투명하고 설명 가능해야 한다는 법률을 제정하고 있습니다.
설명 가능한 AI 시장 규모는 2023년 65억 5천만 달러로 평가되었으며, 2024년부터 2032년까지 CAGR 15% 이상 성장할 것으로 예상됩니다. 설명 가능한 AI 시장은 더욱 발전할 것으로 예상됩니다. 부분적으로는 윤리적, 규제적 고려사항 때문입니다. 전 세계적으로 정부와 규제 기관은 편견, 차별, 책임감 부족 등 AI 시스템이 초래할 수 있는 위험에 대해 점점 더 많이 인식하고 있습니다. 그들은 이러한 위험을 완화하기 위해 AI 모델이 투명하고 설명 가능해야 한다는 법률을 제정하고 있습니다.
주요 시장 동향을 파악하기 위해
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예를 들어, 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)에는 개인에게 영향을 미치는 모든 자동화된 결정에 대해 기업이 명시적인 정당성을 제공하도록 요구하는 설명권에 대한 규칙이 포함되어 있습니다. . 마찬가지로, 설명 가능한 AI는 특히 공공 행정, 은행, 의료 등 고위험 분야에서 제안된 EU 인공 지능법에 의해 강조됩니다. 설명 가능한 AI 솔루션에 대한 필요성은 기업이 벌금을 피하고 대중의 신뢰를 유지하기 위해 준수해야 하는 이러한 규제 프레임워크에 의해 촉진됩니다.
설명 가능한 AI 시장 성장을 이끄는 또 다른 중요한 요소는 모델 성능 개선입니다. 그리고 디버깅. 설명 가능한 AI는 데이터 과학자와 개발자가 AI 알고리즘의 의사 결정 프로세스를 밝혀 모델의 내부 메커니즘을 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 투명성은 모델 성능을 저하시킬 수 있는 편견, 실수 및 기타 문제를 찾아 수정하는 데 중요합니다. 개발자는 의사 결정 프로세스를 이해하여 모델의 정확성, 신뢰성 및 형평성을 향상할 수 있습니다.
보고서 속성 | 세부정보 |
---|---|
기준 연도 | 2023 |
설명 가능한 2023년 AI 시장 규모 | 6달러.550억 |
예측 기간 | 2024 - 2032 |
예측 기간 2024 - 2032 CAGR | 15% |
2032년 가치 예측 | 미화 290억 달러 |
2021~2023년의 과거 데이터 | |
No. 페이지 수 | 270 |
표, 차트 & 수치 | 350 |
대상 세그먼트 | 구성요소, 소프트웨어 유형, 방법, 업종 | < /tr>
성장 동인 |
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함정 & 과제 |
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이 시장의 성장 기회는 무엇입니까?
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설명 가능한 AI 방법을 통해 식별이 가능합니다. 알고리즘과 데이터의 부주의한 편견으로 인해 보다 공평한 결과를 보장하기 위한 시정 조치를 구현할 수 있습니다. 또한 설명 가능한 AI는 예상치 못한 결과나 부정확한 결과를 생성할 수 있는 모델 구성 요소를 식별하여 디버깅을 용이하게 합니다. 이 용량은 더 빠른 & 보다 효율적인 문제 해결 능력.
예를 들어, 2023년 6월 IBM은 AI 솔루션을 통해 조직 운영을 개선하기 위해 IBM Watsonx라는 새로운 플랫폼을 공개했습니다. 이 플랫폼의 목표는 기업이 AI 기술을 활용하여 운영을 효율적으로 가속화할 수 있도록 하는 것입니다.
AI 모델을 해석 가능하게 만드는 데 따르는 어려움과 상충관계는 설명 가능한 AI 비즈니스가 직면하는 주요 장애물 중 하나입니다. 복잡한 구조와 많은 양의 매개변수를 갖춘 딥러닝 모델은 고급 AI에서 블랙박스 역할을 하는 경우가 많습니다. 이러한 복잡한 모델은 일반적으로 고성능 및 정확도 수준에 도달하는 데 필요하지만 이해하기 어려울 수 있습니다.
설명 가능성을 높이기 위해 모델을 단순화하면 성능이 저하되어 정확성과 투명성이 균형을 이룰 수 있습니다. 이러한 균형은 자원이 풍부하고 기술적으로 집약적일 수 있는 복잡한 접근 방식과 절차를 사용하여 균형을 이루어야 합니다. 게다가 개발자, 규제 기관, 최종 사용자 등 다양한 그룹이 설명 가능성에 대한 요구 사항이 다양하기 때문에 모든 이해관계자에게 적합한 시스템을 만드는 것은 어렵습니다.
설명 가능한 AI 시장 동향
시장 발전을 촉진하는 중요한 추세 중 하나는 기본 비즈니스 프로세스에서 설명 가능한 AI를 사용하는 것입니다. 다양한 부문의 기업은 이해관계자와 고객을 확보하기 위해 AI 투명성의 중요성을 인정하고 있습니다. 기업은 설명 가능한 AI를 업무에 통합하여 의사 결정 프로세스에 대한 포괄적인 통찰력을 제공할 수 있습니다.
설명 가능한 AI가 활용됩니다. 예를 들어 금융 서비스에서는 신용 결정을 지원하고 사기 행위를 식별하며, 의료에서는 권장 진단 및 정보를 명확히 합니다. 치료. 이러한 추세는 규정 준수를 보장하는 동시에 고객 만족도와 신뢰도를 향상시킵니다. 이에 따라 회사 운영을 개선하고 경쟁 우위를 유지하기 위해 설명 가능한 AI의 사용을 우선시하는 기업이 점점 더 늘어나고 있습니다.
설명 가능한 방법론의 눈에 띄는 발전으로 인해 설명 가능한 AI 시장이 확대되고 있습니다. 복잡한 AI 모델을 해독하기 위한 보다 진보되고 실용적인 기술을 제공하기 위해 연구원과 개발자는 지속적으로 새로운 아이디어를 탐구하고 있습니다. SHApley Additive exPlanations(SHAP), Local Interpretable Model-agnostic Descriptions(LIME) 및 주의 메커니즘과 같은 전략이 개선되고 더 자주 사용됩니다.
사용자는 AI 시스템을 더 쉽게 이해하고 신뢰할 수 있습니다. 이러한 개발로 인해 보다 정확한 & 의사결정 과정을 투명하게 설명합니다. 설명 가능한 AI 솔루션의 수용은 모델에 구애받지 않는 해석 기술의 발전으로 더욱 촉진되어 다양한 AI 모델 유형에 걸쳐 더 폭넓게 적용할 수 있습니다.
설명 가능한 AI는 다음과 같이 규제가 엄격한 부문에서 점점 인기를 얻고 있습니다. 보험, 의료, 금융. 이러한 산업은 AI 시스템이 엄격한 규정을 준수할 수 있도록 책임감 있고 투명하게 보장되어야 합니다. explainable AI는 이해하기 쉬운 설명과 함께 자동화된 판단을 제공하여 규제 요구 사항을 충족하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 설명 가능한 AI는 신용 평가 알고리즘이 의도치 않게 특정 집단에 대해 편견을 갖지 않도록 보장하기 위해 금융 산업에서 필수적입니다. 이는 의료 전문가가 AI가 생성한 진단 및 치료 권장 사항을 이해하고 신뢰하는 데 도움이 됩니다.설명 가능한 AI 솔루션은 규제 조사가 강화됨에 따라 이러한 영역에서 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.
설명 가능한 AI 시장 분석
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시장은 소프트웨어 유형에 따라 모델 불가지론적 방법과 모델별 방법으로 구분됩니다. 모델에 구애받지 않는 방법 부문은 예측 기간 동안 19.1%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
- 모델에 구애받지 않는 접근 방식은 다양한 AI 모델의 결과를 평가하고 이해하는 유연하고 적응 가능한 방법을 제공합니다. , 설명 가능한 AI 산업에서 필수적인 도구가 되었습니다. 특정 종류의 알고리즘(예신경망/의사결정 트리)용으로 설계된 모델별 접근 방식과 달리 모델 독립적 접근 방식은 아키텍처에 관계없이 모든 AI 모델에 적용 가능합니다.
- 그들의 다양한 응용 상황에서 상당한 가치는 보편성에 뿌리를 두고 있습니다. LIME과 SHAP는 모델에 구애받지 않는 잘 알려진 두 가지 기술입니다. 블랙박스 모델의 동작과 부분적으로 유사한 해석 가능한 모델을 만들기 위해 LIME은 먼저 입력 데이터를 교란한 다음 출력의 변경 사항을 모니터링합니다.
- 반대로, SHAP는 아이디어를 사용하여 기능 관련성에 대한 통합 측정을 제공합니다. 협동 게임 이론을 바탕으로 모델의 출력을 입력 특성에 할당합니다. 이러한 기술을 통해 사용자는 복잡한 모델의 의사결정 프로세스에 대한 통찰력을 얻고, 편견을 발견하고, 모델 결과를 성공적으로 평가할 수 있습니다.
- 이 기술은 다양한 AI 애플리케이션 전반에 걸쳐 투명성과 책임성을 요구하는 비즈니스에 특히 유용합니다. . 모델에 구애받지 않는 접근 방식은 신뢰할 수 있고 이해하기 쉬운 AI 솔루션을 추구하는 다양한 비즈니스의 요구를 충족하는 적응성과 광범위한 애플리케이션으로 인해 설명 가능한 AI 시장에서 점점 인기를 얻고 있습니다.
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설명 가능한 AI 시장은 구성 요소를 기준으로 솔루션과 솔루션으로 나뉩니다. 서비스. 솔루션 부문은 2023년 매출 40억 달러 이상으로 글로벌 시장을 장악했습니다.
- 설명 가능한 AI 시장에는 개선을 목표로 하는 광범위한 상품과 서비스로 구성된 솔루션 부문이 포함됩니다. AI 모델의 책임성, 해석성 및 투명성. 모델 해석, 편향 감지, 규정 준수 보고 기능을 제공하는 소프트웨어 도구, 플랫폼 및 프레임워크가 이 범주에 포함됩니다.
- 유명한 기술 회사와 신생 스타트업은 원활하게 결합되는 포괄적인 설명 가능한 인공 지능 솔루션을 제공합니다. 현재 AI 프로세스 및 프레임워크를 사용합니다.예를 들어, 설명 기능은 Google Cloud AI, IBM Watson, Microsoft Azure Machine Learning과 같은 시스템에 구현되어 개발자와 데이터 과학자가 이해하고 이해하는 데 도움이 됩니다. 모델의 예측을 해석합니다.
- 솔루션 부문에는 기업이 AI의 윤리적 배포를 위한 모범 사례를 만들고, 규제 준수를 보장하고, 채택 및 적용하는 데 도움이 되는 전문 및 컨설팅 서비스도 포함됩니다. 설명 가능한 AI 기술을 최적화합니다.
- 은행 및 산업 분야에 이르기까지 다양한 산업의 요구 사항을 충족하는 보다 발전되고 사용자 친화적인 솔루션을 제공하면서 솔루션 시장이 성장하고 있습니다. 의료에서 법률 & 소매업에서는 AI의 투명성과 책임성에 대한 요구가 계속 증가하고 있습니다. 이러한 솔루션을 만들고 수용하는 것은 AI 기술의 책임감 있는 사용을 장려하는 동시에 대중의 신뢰를 높이는 데 필수적입니다.
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2023년 글로벌 설명 가능 AI 시장은 북미가 85%가 넘는 점유율을 차지하며 지배했다. 설명 가능한 AI 시장은 기술 발전, 법적 프레임워크, AI R&D에 대한 대규모 투자로 인해 북미 지역이 지배하고 있습니다. 미국은 기술과 AI 분야의 리더십으로 인해 중요한 국가이다.
구글, 마이크로소프트, IBM, 아마존 등 유명 기술 기업들은 북미에 본사를 두고 있으며 이를 선도하고 있다. 설명 가능한 AI 기술의 개발 및 구현에 있습니다. 이들 기업은 책임성과 투명성을 최우선으로 생각하는 혁신적인 AI 솔루션을 제공하기 위해 R&D에 막대한 투자를 하고 있습니다.
게다가 AI의 윤리적, 사회적 영향에 대응하여 북미의 규제 환경은 바꾸다. 입법자와 규제 기관은 AI 시스템이 공정하고 개방적이며 책임감이 있는지 확인하는 데 더 많은 관심을 기울이고 있습니다. 설명 가능한 AI 솔루션에 대한 수요는 기업이 자동화된 결정에 대한 설명을 제공해야 할 필요성을 강조하는 미국 알고리즘 책임법(US Algorithmic Accountability Act)과 같은 계획에 의해 주도됩니다.
미국은 다음과 같은 이유로 설명 가능한 AI 시장에서 세계를 선도하고 있습니다. 강력한 기술 기반, AI R&D에 대한 대규모 투자, 미래 지향적인 입법 체계. 한국은 Google, Microsoft, IBM, Amazon 등 설명 가능한 AI 개발을 선도하는 주요 디지털 거대 기업의 본고장입니다. AI 투명성과 해석 가능성을 높이기 위해 이들 조직은 전문 팀을 고용하고 AI 연구에 막대한 투자를 하고 있습니다.
설명 가능한 AI 솔루션도 미국 정부와 규제 기관의 규제로 인해 인기가 높아지고 있습니다. AI 윤리와 책임에 대한 강조가 커지고 있습니다.연방거래위원회(FTC)를 포함합니다. Carnegie Mellon, Stanford, MIT와 같은 저명한 학술 기관은 AI 설명 가능성 연구 분야에 상당한 공헌을 하여 학문적 협력과 혁신을 장려합니다.
기술 및 기술에 중점을 두고 있습니다. 혁신, 정부 지원, 윤리적인 AI 관행을 통해 일본은 설명 가능한 AI 비즈니스를 선도하고 빠르게 성장하고 있습니다. 금융 프로그램과 공공 부문과 상업 부문 간의 전략적 제휴와 함께 일본 정부는 AI 연구 및 개발을 지원하기 위한 여러 계획을 시작했습니다. 후지쯔, 히타치, NEC 등 일본 대기업들은 AI 애플리케이션 개선을 위해 설명 가능한 AI 솔루션 개발에 적극적으로 나서고 있다. 투명성과 자신감.
AI 시스템의 책임과 설명 가능성의 가치를 강조하는 정부가 확립한 프레임워크와 규칙은 AI 윤리 및 거버넌스에 대한 일본의 접근 방식을 나타냅니다. 더욱이, 설명 가능한 AI는 일본의 인구 노령화와 이에 따른 의료 및 로봇 공학의 문제로 인해 일본의 의사 결정 프로세스를 향상시킬 수 있는 많은 잠재력을 가지고 있습니다.
예를 들어, 2024년 2월, 일본은 디지털 기술에서 새로운 기회를 제공하고 최첨단 AI 기술을 활용하여 인구 노령화로 인한 인력 감소 문제를 해결하고 있습니다. 이는 국제 기업이 이 새로운 산업 혁명에서 국내 파트너와 협력하여 일본 사회를 변화시키는 데 도움을 줄 수 있는 기회를 제공합니다.
강력한 기술 기반, 적극적인 정부 정책, 활발한 AI 생태계로 인해 한국은 설명 가능한 AI 시장의 주요 참여자로 부상하고 있습니다. 한국 정부는 R&D에 대한 막대한 투자와 민관 협력 장려 등 국가 정책의 일환으로 AI 개발을 최우선 과제로 삼고 있다. 삼성, LG, 네이버 등 국내 유명 IT 기업들은 앱의 투명성과 신뢰성을 보장하기 위해 설명 가능한 AI 등 AI 기술 개발에 앞장서고 있습니다.
AI 투명성과 책임성에 대한 규칙과 표준, 한국의 규제 체계도 AI와 관련된 윤리적 문제를 해결하기 위해 변화하고 있습니다. 의료, 무인 차량, 스마트 도시에 대한 국가의 강조는 설명 가능한 AI의 적용, 의사 결정 프로세스 개선, AI 기반 시스템에 대한 대중의 신뢰 보장에 대한 상당한 전망을 제공합니다.
이로 인해 AI 연구 개발에 대한 막대한 투자, 정부 지원, 다양한 산업 분야에 걸친 AI 기술의 빠른 도입 등을 통해 중국은 설명 가능한 AI 시장에서 지배적인 위치를 점하고 있습니다.AI는 이제 중국 정부의 최우선 과제이며, 중국 정부는 중국을 전 세계 AI 혁신의 리더로 자리매김하기 위한 야심 찬 계획을 개발하고 자금을 지원했습니다.
변화하는 규칙에 대한 투명성과 규정 준수를 유지하기 위해 다음과 같은 중국의 주요 IT 거대 기업은 Baidu, Alibaba, Tencent 및 Huawei는 설명 가능한 AI 연구 및 애플리케이션에 상당한 투자를 하고 있습니다. 중국은 AI 윤리 및 거버넌스에 대한 접근 방식을 반영하여 AI 시스템의 설명 가능성과 책임의 중요성을 강조하는 규칙과 정책을 수립했습니다. 중국은 특히 금융, 의료, 스마트 시티와 같은 산업에서 급속한 디지털 전환을 목격하고 있으며, 이는 수요를 주도하고 있습니다.
설명 가능한 AI 시장 점유율
Microsoft Corporation 및 국제 비즈니스 Machines Corporation(IBM)은 설명 가능한 AI 산업에서 10%가 넘는 상당한 점유율을 차지했습니다. Microsoft Corporation은 AI R&D, 강력한 클라우드 인프라 및 광범위한 AI 플랫폼 제품에 대한 상당한 투자로 인해 설명 가능한 AI 분야에서 상당한 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 설명 가능성 요소는 클라우드 컴퓨팅 서비스인 Microsoft Azure를 통해 회사에서 제공하는 다양한 AI 도구 및 서비스에 통합됩니다.
개발자는 다음의 도움을 받아 기계 학습 모델을 이해하고, 문제를 해결하고, 자신감을 가질 수 있습니다. Azure Machine Learning에서 제공하는 통합 해석 도구입니다. 책임감 있는 AI 개발을 강조하는 AI for Good 프로그램과 같은 Microsoft의 AI 정책과 노력은 윤리적인 AI와 개방성에 대한 회사의 헌신을 보여줍니다. 회사의 연구 부문인 Microsoft Research는 혁신적인 프로젝트와 교육 기관과의 파트너십을 통해 설명 가능한 AI 분야를 지속적으로 발전시키고 있습니다.
광범위한 제품 범위, 윤리적인 AI에 초점을 맞춘 제품, AI에 대한 오랜 역사로 인해 AI 혁신, IBM(International Business Machines Corporation)은 설명 가능한 AI 분야에서 상당한 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 회사의 주요 AI 플랫폼인 IBM Watson은 사람들이 AI에서 생성된 통찰력을 이해하고 해석하는 데 도움이 되는 정교한 설명 기능을 갖추고 있습니다. Watson의 설명 기능은 조직이 AI 모델의 의사 결정 프로세스를 관찰할 수 있도록 하여 자신감을 높입니다.
IBM은 AI 윤리 위원회와 AI 공정성을 설립하여 윤리적인 AI에 대한 의지를 보여주었습니다. 360 도구 상자는 AI 모델의 편견을 식별하고 줄이기 위한 리소스를 제공합니다. 설명 가능한 AI 접근 방식과 기술은 IBM Research가 예시하는 IBM의 광범위한 연구 역량으로 인해 끊임없이 발전하고 있습니다.
설명 가능한 AI 시장 회사
설명 가능한 AI 업계에서 활동하는 주요 업체는
- Microsoft Corporation
- International Business Machines Corporation(IBM)
- Google LLC
- NVIDIA Corporation
- Amazon Web Services, Inc.(AWS)
- Salesforce, Inc.
- DataRobot, Inc.
설명 가능한 AI 산업 뉴스
< ul>설명 가능한 AI 시장 조사 보고서에는 추정치 및 amp; 다음 부문에 대한 2021년부터 2032년까지 수익(10억 달러)에 대한 예측
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시장, 구성요소별
- 솔루션
- 서비스
소프트웨어 유형별 시장
- 독립형 소프트웨어
- 통합 소프트웨어
- 자동 보고 도구
- 대화형 모델 시각화
- 모델에 구애받지 않는 방법
- 모델별 방법
< Strong>구성요소별 시장
- BFSI
- 소매 및amp; 전자상거래
- IT & 통신
- 정부 및 amp; 공공 부문
- 의료
- 제조
- 미디어 및amp; 엔터테인먼트
- 기타
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- 북미
- 미국
- 캐나다
- 유럽
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- 유럽 나머지 지역
- 아시아 태평양
- 중국
- 인도
- 일본
- 대한민국
- ANZ
- 아시아 태평양 지역
- 라틴 아메리카
- 브라질
- 멕시코
- 나머지 라틴 아메리카
- MEA
- UAE
- 사우디아라비아
- 남아프리카공화국
- 나머지 MEA
목차
콘텐츠 신고
1장 ;방법론 & 범위
1.1 시장 범위 및 정의
1.2 기본 견적 & 계산
1.3 예측 계산
1.4 데이터 소스
1.4.1 기본
1.4.2 보조
1.4.2.1 유료 소스
1.4.2.2 공개 소스
2장 경영 요약
2.1 Industry 3600 개요, 2021~2032
3장 산업 통찰
3.1 산업 생태계 분석
3.2 공급업체 매트릭스
3.3 이익률 분석
3.4 기술 & 혁신 환경
3.5 특허 분석
3.6 주요 뉴스 및 이니셔티브
3.7 규제 환경
3.8 충격력
3.8.1 성장 동인
3.8.1.1 규정 준수 및 윤리적 요구 사항
3.8.1.2 모델 성능 향상 및 디버깅
3.8.1.3 고객 및 시장 수요
3.8.1.4 책임의 중요성 증가
3.8.1.5 국제 협력 및 표준 개발
3.8.2 업계의 함정 & 과제
3.8.2.1 복잡성과 절충
3.8.2.2 표준화 및 모범 사례
3.9 성장 잠재력 분석
3.10 포터의 분석
3.10.1 공급업체 권한
3.10.2 구매자의 힘
3.10.3 신규 진입자의 위협
3.10.4 대체물의 위협
3.10.5 업계 경쟁
3.11 PESTEL 분석
4장 경쟁 환경, 2023년
4.1 소개
4.2 회사 시장 점유율 분석
4.3 경쟁 포지셔닝 매트릭스
4.4 전략적 전망 매트릭스
5장 시장 추정 & 2021~2032년 구성요소별 예측(10억 달러)
5.1 해결책
5.2 서비스
6장 시장 추정 & 2021~2032년 소프트웨어 유형별 예측(10억 달러)
6.1 독립형 소프트웨어
6.2 통합 소프트웨어
6.3 자동 보고 도구
6.4 대화형 모델 시각화
7장 시장 추정 & 예측,방법별, 2021년~2032년(10억 달러)
7.1 모델에 구애받지 않는 방법
7.2 모델별 방법
8장 시장 추정 & 2021~2032년 업종별 예측(10억 달러)
8.1 BFSI
8.2 소매 & 전자상거래
8.3 IT & 통신
8.4 정부 및 공공 부문
8.5 의료
8.6 제조
8.7 미디어 & 엔터테인먼트
8.8 기타
9장 시장 추정 & 2021~2032년 지역별 예측(10억 달러)
9.1 주요 동향
9.2 북미
9.2.1 미국
9.2.2 캐나다
9.3 유럽
9.3.1 영국
9.3.2 독일
9.3.3 프랑스
9.3.4 이탈리아
9.3.5 스페인
9.3.6 유럽 나머지 지역
9.4 아시아 태평양
9.4.1 중국
9.4.2 인도
9.4.3 일본
9.4.4 한국
9.4.5 ANZ
9.4.6 아시아 태평양 지역
9.5 라틴 아메리카
9.5.1 브라질
9.5.2 멕시코
9.5.3 나머지 라틴 아메리카
9.6 MEA
9.6.1 UAE
9.6.2 남아프리카
9.6.3 사우디아라비아
9.6.4 MEA의 나머지 부분
10장 회사 프로필
10.1 압주 Aps
10.2 Alteryx, Inc.
10.3 Amazon Web Services, Inc.(AWS)
10.4 아서
10.5 C3.ai, Inc.
10.6 DarwinAI Corp.
10.7 데이터브릭스 주식회사
10.8 데이터로봇, Inc.
10.9 에퀴팩스 주식회사
10.10 페어, 아이작 앤 컴퍼니
10.11 피들러 AI
10.12 Google LLC
10.13 H2O.ai
10.14 인텔사
10.15 Intellico Solutions Ltd
10.16 IBM(International Business Machines Corporation)
10.17 주식회사 킨디
10.18 마이크로소프트사
10.19 Mphasis Limited
10.20 엔비디아 주식회사
10.21 세일즈포스(Salesforce, Inc.)
10.22 SAS Institute Inc.
10.23 셀던 테크놀로지스(Seldon Technologies Ltd.)
10.24 스쿼로 AG
10.25 테메노스 AG
10.26 Tensor AI Solutions GmbH
10.27 Tredence Inc.
10.28 Zest AI
- Microsoft Corporation
- 국제 비즈니스 Machines Corporation(IBM)
- Google LLC
- NVIDIA Corporation
- Amazon Web Services, Inc.(AWS)
- Salesforce, Inc.
- 데이터로봇(주)
10.6 DarwinAI Corp.
10.7 데이터브릭스 주식회사
10.8 데이터로봇, Inc.
10.9 에퀴팩스 주식회사
10.10 페어, 아이작 앤 컴퍼니
10.11 피들러 AI
10.12 Google LLC
10.13 H2O.ai
10.14 인텔사
10.15 Intellico Solutions Ltd
10.16 IBM(International Business Machines Corporation)
10.17 주식회사 킨디
10.18 마이크로소프트사
10.19 Mphasis Limited
10.20 엔비디아 주식회사
10.21 세일즈포스(Salesforce, Inc.)
10.22 SAS Institute Inc.
10.23 셀던 테크놀로지스(Seldon Technologies Ltd.)
10.24 스쿼로 AG
10.25 테메노스 AG
10.26 Tensor AI Solutions GmbH
10.27 Tredence Inc.
10.28 Zest AI
- Microsoft Corporation
- 국제 비즈니스 Machines Corporation(IBM)
- Google LLC
- NVIDIA Corporation
- Amazon Web Services, Inc.(AWS)
- Salesforce, Inc.
- 데이터로봇(주)
10.6 DarwinAI Corp.
10.7 데이터브릭스 주식회사
10.8 데이터로봇, Inc.
10.9 에퀴팩스 주식회사
10.10 페어, 아이작 앤 컴퍼니
10.11 피들러 AI
10.12 Google LLC
10.13 H2O.ai
10.14 인텔사
10.15 Intellico Solutions Ltd
10.16 IBM(International Business Machines Corporation)
10.17 주식회사 킨디
10.18 마이크로소프트사
10.19 Mphasis Limited
10.20 엔비디아 주식회사
10.21 세일즈포스(Salesforce, Inc.)
10.22 SAS Institute Inc.
10.23 셀던 테크놀로지스(Seldon Technologies Ltd.)
10.24 스쿼로 AG
10.25 테메노스 AG
10.26 Tensor AI Solutions GmbH
10.27 Tredence Inc.
10.28 Zest AI
- Microsoft Corporation
- 국제 비즈니스 Machines Corporation(IBM)
- Google LLC
- NVIDIA Corporation
- Amazon Web Services, Inc.(AWS)
- Salesforce, Inc.
- 데이터로봇(주)
10.15 Intellico Solutions Ltd
10.16 IBM(International Business Machines Corporation)
10.17 주식회사 킨디
10.18 마이크로소프트사
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10.20 엔비디아 주식회사
10.21 세일즈포스(Salesforce, Inc.)
10.22 SAS Institute Inc.
10.23 셀던 테크놀로지스(Seldon Technologies Ltd.)
10.24 스쿼로 AG
10.25 테메노스 AG
10.26 Tensor AI Solutions GmbH
10.27 Tredence Inc.
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- 국제 비즈니스 Machines Corporation(IBM)
- Google LLC
- NVIDIA Corporation
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10.18 마이크로소프트사
10.19 Mphasis Limited
10.20 엔비디아 주식회사
10.21 세일즈포스(Salesforce, Inc.)
10.22 SAS Institute Inc.
10.23 셀던 테크놀로지스(Seldon Technologies Ltd.)
10.24 스쿼로 AG
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