Акцент на Предложении (Платформа и Сервис); Конечный Пользователь (BFSI, Здравоохранение и Медико-биологические науки, Розничная торговля и электронная коммерция, Транспорт и логистика, Производство и Другие); и Регион/Страна

В 2023 году объем мирового рынка каузального ИИ оценивался в 18,74 млрд долларов США, и ожидается, что в течение прогнозируемого периода (2024-2032 гг.) он будет расти высокими темпами CAGR около 42,6% благодаря тому, что правительства и регулирующие органы настаивают на создании объяснимых и справедливых систем ИИ, что делает каузальный ИИ необходимым для соблюдения нормативных требований.
Мировой рынок каузального ИИ занимается созданием и использованием систем искусственного интеллекта, которые сосредоточены на причинно-следственных, а не корреляционных результатах. Каузальный ИИ может улучшить процесс принятия решений при использовании путем выявления факторов, которые способствовали результату, внося значительные улучшения в такие области, как медицина, финансы и реклама. Драйверами роста этого рынка являются более высокая потребность в получении более совершенных систем прогнозирования, новые тенденции к индивидуальным решениям и необходимость в улучшенном управлении критическими рисками. Поскольку компании ищут лучшие способы получения улучшенной информации для своей деятельности, каузальный ИИ подтверждает себя как прорывная технология, улучшающая принятие решений и операции по всему миру.
В этом разделе рассматриваются ключевые тенденции рынка, которые влияют на различные сегменты глобального рынка каузального ИИ, как определено нашей командой экспертов-исследователей.
Сегмент услуг трансформирует отрасль
Категория услуг имеет важное значение для продвижения рынка каузального ИИ, поскольку она предоставляет конкретные решения, необходимые организациям для реализации использования каузального ИИ, включая консультационные услуги, интеграцию и техническое обслуживание. Такие услуги помогают организациям в дальнейшем улучшении связи между высокотехнологичными решениями ИИ и их реальным использованием, находя эффективные способы использования ИИ для извлечения закономерностей и построения причинно-следственных связей. Потребность в таких услугах, как создание модели каузального ИИ, обучение и поддержка, растет, особенно в связи с тем, что организации стремятся улучшить принятие решений в сложных условиях, работая в неопределенных условиях, тем самым расширяя рынок. Кроме того, такие услуги облегчают процесс перехода к каузальному ИИ, что способствует развитию большой потребительской базы и применению этой технологии в различных секторах.

Ожидается, что Северная Америка будет расти самыми быстрыми темпами CAGR в течение прогнозируемого периода.
Рынок каузального ИИ в Северной Америке быстро развивается из-за спроса на более глубокие возможности искусственного интеллекта, которые не просто способны показывать корреляцию и причинно-следственную связь. Системы здравоохранения, финансовые и банковские услуги, а также розничные и торговые услуги, среди прочего, являются одними из основных областей, которые используют каузальный ИИ для помощи в принятии решений, улучшения операций и обслуживания клиентов. Регион характеризуется хорошо развитым технологическим сектором, который включает в себя ключевые компании в области ИИ и исследовательские центры, тем самым способствуя дальнейшему развитию и прогрессу. Кроме того, увеличение объема НИОКР в области искусственного интеллекта и увеличение количества бизнес-планов, ориентированных на данные, также расширяют использование каузального ИИ в Северной Америке.

Глобальный рынок каузального ИИ является конкурентным, с несколькими глобальными и международными игроками. Ключевые игроки применяют различные стратегии роста для расширения своего присутствия на рынке, такие как партнерства, соглашения, сотрудничество, запуск новых продуктов, географическое расширение, а также слияния и поглощения. Некоторые из основных игроков, работающих на рынке: IBM; Scalnyx; Causality Link LLC; causaLens; Omnics Data Automation (data, Inc.); Dynatrace LLC; Xplain Data GmbH; American Software, Inc. (Logility); Aitia; Geminos Software

Глобальный рынок каузального ИИ может быть дополнительно настроен в соответствии с требованиями или любым другим сегментом рынка. Кроме того, UMI понимает, что у вас могут быть свои собственные бизнес-потребности, поэтому не стесняйтесь обращаться к нам, чтобы получить отчет, который полностью соответствует вашим требованиям.
Анализ исторического рынка, оценка текущего рынка и прогнозирование будущего рынка глобального рынка причинно-следственного AI были тремя основными этапами, предпринятыми для создания и анализа внедрения глобального причинно-следственного AI в основных регионах. Было проведено исчерпывающее вторичное исследование для сбора исторических данных о рынке и оценки текущего размера рынка. Во-вторых, для подтверждения этих выводов было рассмотрено множество результатов и предположений. Более того, были проведены исчерпывающие первичные интервью с отраслевыми экспертами по всей цепочке создания стоимости глобального рынка причинно-следственного AI. Для предположения и подтверждения данных о рынке посредством первичных интервью мы использовали подход "сверху вниз/снизу вверх" для прогнозирования общего размера рынка. После этого были применены методы декомпозиции рынка и триангуляции данных для оценки и анализа размера рынка сегментов и подсегментов отрасли. Подробная методология описана ниже:
Этап 1: Углубленное изучение вторичных источников:
Было проведено подробное вторичное исследование для получения исторических данных о размере глобального рынка причинно-следственного AI из внутренних источников компании, таких как годовые отчеты и финансовые отчеты, презентации о результатах деятельности, пресс-релизы и т. д., и внешних источников, включая журналы, новости и статьи, правительственные публикации, публикации конкурентов, отраслевые отчеты, базы данных третьих сторон и другие надежные публикации.
Этап 2: Сегментация рынка:
После получения исторических данных о размере глобального рынка причинно-следственного AI мы провели подробный вторичный анализ для сбора исторических данных о рынке и доли для различных сегментов и подсегментов по основным регионам. Основные сегменты, включенные в отчет, – это предложения, конечные пользователи и регионы. Дальнейшие анализы на уровне стран были проведены для оценки общего внедрения моделей тестирования в этом регионе.
Этап 3: Факторный анализ:
После получения исторических данных о размере рынка для различных сегментов и подсегментов мы провели подробный факторный анализ для оценки текущего размера рынка глобального рынка причинно-следственного AI. Кроме того, мы провели факторный анализ с использованием зависимых и независимых переменных, таких как предложения, конечные пользователи и регионы глобального рынка причинно-следственного AI. Был проведен тщательный анализ сценариев спроса и предложения с учетом ведущих партнерств, слияний и поглощений, расширения бизнеса и запуска продуктов на глобальном рынке причинно-следственного AI.
Определение текущего размера рынка: На основе практически применимых выводов, полученных на основе вышеуказанных 3 этапов, мы определили текущий размер рынка, ключевых игроков на глобальном рынке причинно-следственного AI и доли рынка сегментов. Все необходимые процентные доли и разбивки рынка были определены с использованием вышеупомянутого вторичного подхода и были проверены посредством первичных интервью.
Оценка и прогнозирование: Для оценки и прогнозирования рынка различным факторам были присвоены веса, включая движущие силы и тенденции, ограничения и возможности, доступные для заинтересованных сторон. После анализа этих факторов были применены соответствующие методы прогнозирования, то есть подход "сверху вниз/снизу вверх", для получения прогноза рынка на 2032 год для различных сегментов и подсегментов на основных рынках по всему миру. Методология исследования, принятая для оценки размера рынка, включает в себя:
Первичное исследование: Были проведены углубленные интервью с ключевыми лидерами мнений (KOL), включая руководителей высшего звена (CXO/вице-президенты, руководители отделов продаж, руководители отделов маркетинга, руководители операционных отделов, региональные руководители, руководители стран и т. д.) в основных регионах. Затем были обобщены результаты первичных исследований и проведен статистический анализ для доказательства заявленной гипотезы. Данные, полученные в результате первичных исследований, были объединены с данными вторичных исследований, что превратило информацию в практически применимые выводы.

Инжиниринг рынка
Метод триангуляции данных был использован для завершения общей оценки рынка и получения точных статистических данных для каждого сегмента и подсегмента глобального рынка причинно-следственного AI. Данные были разделены на несколько сегментов и подсегментов после изучения различных параметров и тенденций в предложениях, конечных пользователях и регионах глобального рынка причинно-следственного AI.
В исследовании были точно определены текущие и будущие тенденции глобального рынка причинно-следственного AI. Инвесторы могут получить стратегическую информацию, чтобы основывать свои решения об инвестициях на качественном и количественном анализе, проведенном в исследовании. Текущие и будущие тенденции рынка определили общую привлекательность рынка на региональном уровне, предоставив промышленному участнику платформу для использования неиспользованного рынка, чтобы извлечь выгоду из преимущества первопроходца. Другие количественные цели исследований включают:
В1: Каков текущий размер и потенциал роста глобального рынка причинно-следственного ИИ?
В2: Каковы движущие факторы роста глобального рынка каузального ИИ?
В3: Какой сегмент имеет наибольшую долю мирового рынка Causal AI по категории предложений?
Q4: Каковы новые технологии и тенденции на мировом рынке Causal AI?
Q5: Какой регион будет доминировать на глобальном рынке Causal AI?
Клиенты, купившие этот товар, также купили