Globaler Markt für automatisiertes maschinelles Lernen – Wachstum, Trends, Auswirkungen von COVID-19 und Prognosen (2022)

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Der globale Markt für automatisiertes maschinelles Lernen (im Folgenden als der untersuchte Markt bezeichnet) wurde im Jahr 2021 auf 665,63 Millionen USD geschätzt und wird voraussichtlich 5.406 USD erreichen. 75 Millionen bis 2027, was einer CAGR von 42 entspricht.

New York, May 19, 2022 (GLOBE NEWSWIRE) — Reportlinker.com gibt die Veröffentlichung des Berichts “Global Automated Machine Learning Market – Growth, Trends, COVID-19 Impact, and Forecasts (2022 – 2027)” bekannt – https://www.reportlinker.com/p06279515/?utm_source=GNW
97 % während des Zeitraums 2022-2027 (im Folgenden als Prognosezeitraum bezeichnet).

Schlüssel-Höhepunkte
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der es Trainingsalgorithmen ermöglicht, Klassifizierungen oder Vorhersagen durch statistische Methoden zu treffen und wichtige Erkenntnisse in Data-Mining-Projekten zu gewinnen. Diese Erkenntnisse treiben anschließend die Entscheidungsfindung innerhalb von Anwendungen und Unternehmen voran und wirken sich idealerweise auf wichtige Wachstumskennzahlen aus. Da es um Algorithmen, Modellkomplexität und Rechenkomplexität geht, müssen qualifizierte Fachleute diese Lösungen entwickeln.
Maschinelles Lernen (ML) ist zu einem wesentlichen Bestandteil vieler Unternehmensbereiche geworden. Die Entwicklung leistungsstarker Anwendungen für maschinelles Lernen hingegen erfordert hochspezialisierte Data Scientists und Domänenexperten. Das Ziel des automatisierten maschinellen Lernens (AutoML) besteht darin, den Bedarf an Datenwissenschaftlern zu verringern, indem es Domänenexperten ermöglicht, maschinelle Lernanwendungen ohne erhebliche Kenntnisse in Statistik und maschinellem Lernen automatisch zu erstellen.
Die Leistung des automatisierten maschinellen Lernens hat sich aufgrund von Verbesserungen in der Datenwissenschaft und der künstlichen Intelligenz verbessert. Unternehmen erkennen das Potenzial dieser Technologie, und daher wird ihre Akzeptanzrate im Prognosezeitraum wahrscheinlich steigen. Unternehmen verkaufen automatisierte Lösungen für maschinelles Lernen auf Abonnementbasis, um den Kunden die Nutzung dieser Technologie zu erleichtern. Darüber hinaus bietet es Flexibilität auf Pay-as-you-go-Basis.
Maschinelles Lernen (ML) wird zunehmend in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, aber es gibt nicht genügend Experten für maschinelles Lernen, um dieses Wachstum angemessen zu unterstützen. Beim automatisierten maschinellen Lernen (AutoML) geht es darum, maschinelles Lernen einfacher nutzbar zu machen. Daher sollten Experten in der Lage sein, mehr maschinelle Lernsysteme einzusetzen, und für die Arbeit mit AutoML wäre weniger Fachwissen erforderlich als für die direkte Arbeit mit ML. Die Akzeptanz der Technologie ist jedoch noch gering, was das Wachstum des Marktes hemmt.
Die Einführung von KI nimmt nach der COVID-19-Pandemie zu, da Unternehmen dazu übergehen, intelligente Lösungen zur Automatisierung ihrer Geschäftsprozesse zu nutzen. Dieser Trend wird sich voraussichtlich in den kommenden Jahren fortsetzen und die Einführung von KI in organisatorischen Prozessen weiter vorantreiben.

Wichtige Markttrends

BFSI Vertical soll das Marktwachstum vorantreiben

In den letzten Jahren wurden KI und Maschinentechnologien zunehmend in der BFSI-Branche eingesetzt, um die betriebliche Effizienz zu steigern und das Kundenerlebnis zu verbessern. Da Daten immer mehr Aufmerksamkeit erhalten, wächst die Nachfrage nach BFSI-Anwendungen für maschinelles Lernen. Automatisiertes maschinelles Lernen kann genaue und schnelle Ergebnisse mit enormen Datenmengen, erschwinglicher Verarbeitungsleistung und sparsamem Speicher liefern. Darüber hinaus wird der auf maschinellem Lernen basierende Ansatz zur Systemmodernisierung es Unternehmen ermöglichen, mit anderen Fintech-Diensten zusammenzuarbeiten, um sich an moderne Anforderungen und Vorschriften anzupassen und gleichzeitig die Sicherheit zu erhöhen und Sicherheit zu ermöglichen.
Angesichts des steigenden Drucks beim Risikomanagement und der zunehmenden Governance- und Regulierungsanforderungen müssen Banken ihre Dienstleistungen verbessern, um einen besseren Kundenservice zu bieten. Einige Fintech-Marken setzen zunehmend KI und ML in verschiedenen Anwendungen über mehrere Kanäle hinweg ein, um verfügbare Kundendaten zu nutzen und vorherzusagen, wie sich die Bedürfnisse der Kunden entwickeln, welche betrügerischen Aktivitäten die höchste Wahrscheinlichkeit haben, ein System anzugreifen, und welche Dienste sich als vorteilhaft erweisen werden Andere.
Auf maschinellem Lernen basierende Lösungen ermöglichen es Finanzunternehmen, manuelle Arbeit vollständig zu ersetzen, indem sie sich wiederholende Vorgänge durch intelligente Prozessautomatisierung automatisieren, was zu einer erhöhten Unternehmensproduktivität führt. Beispiele für den vorhergesagten Zeitraum sind Chatbots, die Automatisierung von Papierkram und die Gamifizierung von Mitarbeiterschulungen. Maschinelles Lernen wird zur Automatisierung von Finanzprozessen eingesetzt.
Inmitten der COVID-19-Pandemie versuchen Finanzinstitute zunehmend, ihre Kunden über digitale Kanäle zu verbinden und zu bedienen. Unter anderem sind Chatbots, Kontoeröffnungs- und Abwicklungsunterstützung sowie technische Unterstützung zunehmend auf dem Markt zu sehen. Posh zum Beispiel. Tech, Spixii und viele andere Fintech-Unternehmen bieten Banken intelligente Chatbots für kritische kundenorientierte Prozesse an.?
Algorithmen für automatisiertes maschinelles Lernen (ML) können die Netzwerksicherheit erheblich verbessern. Datenwissenschaftler haben an Trainingssystemen gearbeitet, um Flags wie Geldwäschetechniken zu erkennen, die durch Finanzüberwachung verhindert werden können. Die Zukunft birgt eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass maschinelle Lerntechnologien die fortschrittlichsten Cybersicherheitsnetzwerke antreiben.

Der asiatisch-pazifische Raum wird Zeuge eines deutlichen Marktwachstums

Asien-Pazifik (APAC) gilt als die am schnellsten wachsende Marktregion in den kommenden Jahren. Dies ist auf erhöhte Investitionen in Informationstechnologie (IT) und die zunehmende Akzeptanz von FinTech in diesem Bereich zurückzuführen. Darüber hinaus trägt das wachsende staatliche Interesse an der Integration von KI in mehrere Branchen zur Entwicklung von Märkten in der Region bei.
Maschinelles Lernen gewinnt in China an Bedeutung, und Unternehmen nutzen diese Technologie, um Finanzbetrug aufzudecken, Verbrauchern Produkte zu empfehlen und industrielle Abläufe zu rationalisieren. Viele maschinelle Lernprojekte scheitern an ungenauen Vorhersagen von maschinellen Lernalgorithmen, die nicht durch saubere Daten und eine robuste Dateninfrastruktur gestützt werden.
Der Aufstieg der KI wurde durch exponentiell schnelle und leistungsstarke Computer und große, komplexe Datensätze ermöglicht. Anwendungen wie maschinelles Lernen, bei denen das System Muster in großen Datensätzen identifiziert, beweisen das praktische und profitable Potenzial von KI. In China bietet der Staat mit der Fähigkeit von KI-Systemen, öffentliche Räume zu überwachen und den Internetverkehr zu scannen, um die Absichten der Benutzer zu bestimmen, verbesserte automatisierte maschinelle Lernwerkzeuge für die soziale Kontrolle, Überwachung oder Zensur der Bevölkerung.
Die steigende weltweite Nachfrage nach KI, insbesondere in den Bereichen Robotik, Spracherkennung und visuelle Erkennung, wird voraussichtlich den japanischen KI-Markt ankurbeln. Darüber hinaus konzentriert sich das Rakuten Institute of Technology (RIT) in Japan hauptsächlich auf automatisiertes maschinelles Lernen und Deep Learning und deckt IoT, Netzwerkoptimierung, Betrugserkennung, NLP, Computer Vision und Virtual Reality ab.
Südkorea ist eine stark entwickelte Nation. Darüber hinaus tätigt das Land erhebliche Investitionen in die Entwicklung fortschrittlicher Technologien wie KI und ML. Verschiedene Unternehmen, die im ganzen Land tätig sind, erhalten Investitionen aus verschiedenen Quellen, die das Wachstum des Marktes unterstützen.

Wettbewerbslandschaft

Der globale Markt für automatisiertes maschinelles Lernen ist mäßig fragmentiert, da mehrere Akteure auf dem Markt präsent sind, die der Marktnachfrage gerecht werden. Der Markt wird zunehmend umkämpft, da mehrere neue Akteure auf den Markt kommen. Daher verstärken die Strategien bestehender Akteure zur Gewinnung einer größeren Anzahl von Kunden in Verbindung mit dem Aufkommen neuer Akteure den Wettbewerb auf dem Markt.

Zusammenfassend weist der untersuchte Markt ein hohes Maß an Wettbewerb auf und wird voraussichtlich auch in den kommenden Jahren stark umkämpft bleiben.

Dezember 2021 – Meta hat AWS als wichtigen, langfristigen strategischen Cloud-Anbieter ausgewählt. Meta und AWS werden zusammenarbeiten, um die Leistung von Kunden zu verbessern, die PyTorch auf AWS ausführen, und beschleunigen, wie Entwickler Modelle für künstliche Intelligenz/maschinelles Lernen erstellen, trainieren, bereitstellen und betreiben.
November 2021 – SAS hat seiner Flaggschiff-Plattform SAS Viya Unterstützung für Open-Source-Benutzer hinzugefügt. SAS Viya ist für Open-Source-Integration und -Dienstprogramm. Der Softwarebenutzer hat eine API-First-Strategie entwickelt, die einen Datenvorbereitungsprozess mit maschinellem Lernen vorantreibt?.
September 2021 – dotData, ein Anbieter von Full-Cycle-Enterprise-KI-Automatisierungslösungen, gab eine Partnerschaft mit Tableau, einer Analyseplattform, bekannt, damit Tableau-Benutzer die Leistungsfähigkeit der KI-Automatisierungsfunktionen von dotData nutzen können. Durch die Kombination der Datenaufbereitungs- und Visualisierungsfunktionen von Tableau mit den Funktionen zur erweiterten Erkenntnisgewinnung und prädiktiven Modellierung von dotData können Tableau-Benutzer vollständige Vorhersageanalysen von Rohdaten über die Datenaufbereitung und Erkenntnisgewinnung durch KI-basierte Vorhersagen und umsetzbare Dashboards durchführen.

Zusätzliche Vorteile:

Das Blatt Marktschätzung (ME) im Excel-Format
3 Monate Analystenunterstützung
Lesen Sie den vollständigen Bericht: https://www.reportlinker.com/p06279515/?utm_source=GNW

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