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세계의 대화형 시스템 시장
Conversational Systems
상품코드 : 1579823
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2024년 10월
페이지 정보 : 영문 89 Pages
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한글목차

세계 대화형 시스템 시장은 2030년까지 1,164억 달러에 달할 것으로 전망

2023년 509억 달러로 추정되는 대화형 시스템 세계 시장은 2023년부터 2030년까지 연평균 12.5% 성장하여 2030년에는 1,164억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 텍스트 어시스턴트 시스템은 CAGR 11.8%를 기록하여 분석 기간 종료 시점에 674억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 음성 지원 시스템 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 14.2%로 추정됩니다.

미국 시장은 약 141억 달러, 중국은 CAGR 11.6%로 성장할 것으로 예상

미국의 대화형 시스템 시장 규모는 2023년 141억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2030년까지 176억 달러 규모에 도달할 것으로 예상되며, 2023-2030년의 분석 기간 동안 11.6%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 동안 각각 10.6%와 9.8%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 것으로 예상됩니다. 유럽에서는 독일이 약 6.8%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 전망입니다.

세계 대화형 시스템 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 요약

대화형 시스템이란 무엇이며, 사용자 경험을 어떻게 향상시킬 수 있을까?

대화형 시스템은 기계가 사용자와 자연어로 대화할 수 있는 AI 기반 플랫폼으로, 텍스트, 음성 및 시각적 인터페이스에서 인간과 같은 대화를 모방합니다. 이 시스템은 자연어 처리(NLP), 머신러닝(ML), 문맥 이해를 통합하여 일관되고 맥락에 맞는 방식으로 사용자 문의를 해석하고 응답합니다. 기존 챗봇과 달리 대화형 시스템은 보다 복잡한 대화에 대응할 수 있도록 설계되어 여러 차례의 대화를 용이하게 하고 다양한 상황과 사용자 선호도에 적응할 수 있습니다. 대화형 시스템은 소매, 의료, 금융, 엔터테인먼트 등의 산업에서 가상 비서, 고객 서비스 봇, 음성 인식 인터페이스와 같은 용도를 강력하게 지원합니다.

대화형 시스템은 직관적이고 실시간 상호작용을 제공하여 고객이 신속하게 정보를 찾고, 문제를 해결하고, 작업을 완료할 수 있도록 함으로써 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 소매업에서 대화형 시스템은 사용자에게 제품을 추천하고, 질문에 답하고, 구매 과정을 안내하는 등 원활한 쇼핑 경험을 제공합니다. 헬스케어 분야에서는 예약 관리, 건강 상담, 원격 모니터링 등 환자 지원 시스템을 통해 병원 방문의 필요성을 줄일 수 있습니다. 대화형 시스템이 제공하는 자연스럽고 사용자 친화적인 상호 작용은 고객을 끌어들이고 접근성, 편의성, 만족도를 향상시키고자 하는 기업에게 필수적인 도구가 되고 있습니다.

기술 혁신은 대화형 시스템 개발을 어떻게 형성하고 있는가?

기술 혁신, 특히 AI, NLP, 딥러닝의 발전은 대화형 시스템의 능력을 향상시켜 더욱 지능적이고 반응성이 뛰어나며 적응력이 뛰어나며, NLP의 발전으로 대화형 시스템이 사용자의 의도를 더 정확하게 이해하고 감정, 어조, 비꼬는 말의 뉘앙스를 해독할 수 있게 되었습니다. 뉘앙스를 해독할 수 있습니다. 이러한 문맥 이해는 보다 적절하고 공감적인 대응을 가능하게 하고, 복잡하고 감정적인 상호 작용을 처리하는 능력을 향상시킵니다. 또한 ML과 AI는 이러한 시스템이 상호 작용을 통해 학습할 수 있도록 하여 시간이 지남에 따라 응답을 개선하고 사용자의 선호도에 맞게 조정하여 대화를 더욱 개인화되고 효과적으로 만들 수 있습니다.

음성 인식 및 음성 합성 기술도 개선되어 가상 비서, 고객 지원, 스마트 홈 기기 등의 용도에서 대화형 시스템이 음성 기반 상호 작용을 지원할 수 있게 되었습니다. 음성 처리 기술의 발전으로 이러한 시스템은 다양한 억양, 방언 및 언어를 인식하는 능력이 향상되어 전 세계 사용자 기반에 대한 접근성이 확대되었습니다. 또한, 시각적 인터페이스와 AI 기반 이미지 인식 기능의 통합은 텍스트 및 음성 입력과 함께 시각적 입력을 처리하고 응답할 수 있는 멀티모달 대화형 시스템을 구현하여 전자상거래 및 헬스케어와 같은 산업에서 더 나은 기능을 제공합니다. 이러한 기술 혁신을 통해 대화형 시스템은 더욱 다기능화되었을 뿐만 아니라 오늘날 사용자의 다양한 요구에 부합하는 종합적이고 다감각적인 사용자 경험을 제공할 수 있게 되었습니다.

대화형 시스템은 주로 어디에서 사용되며 수요는 어떻게 진화하고 있는가?

대화형 시스템은 고객 서비스, 전자상거래, 의료, 금융, 통신, 스마트 홈 용도 등 다양한 산업에서 사용되고 있습니다. 고객 서비스에서 이러한 시스템은 일반적인 문의를 관리하고, 응답을 자동화하고, 복잡한 문제를 처리하여 대기 시간을 줄이고 사용자 만족도를 향상시킵니다. 소매업 및 전자상거래 플랫폼은 대화형 시스템을 사용하여 개인화된 추천을 제공하고, 고객의 질문에 답하고, 쇼핑 프로세스를 통해 사용자를 안내함으로써 참여도와 전환율을 높이고 있습니다. 헬스케어 분야에서는 대화형 시스템이 예약 지원, 건강 관련 질문에 대한 답변, 원격 의료 서비스 지원 등을 통해 의료 서비스를 보다 친숙하고 효율적으로 만들고 있습니다.

기업들이 고객 참여도를 높이고, 프로세스를 간소화하며, 운영 비용을 절감할 수 있는 잠재력을 인식하면서 대화형 시스템에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. 각 산업 분야에서 디지털 전환 전략의 도입이 가속화됨에 따라 기업들은 대량의 고객과의 상호 작용을 관리할 수 있는 확장 가능한 솔루션을 찾고 있으며, 코로나19 사태로 인해 온라인 문의가 급증하고 원격 고객 서비스 업무를 관리하고자 하는 기업들의 비대면 지원 수요가 증가하고 있습니다. 고객 서비스 업무를 관리하려는 기업들의 비대면 지원 수요를 증가시켜 대화형 시스템의 중요성을 더욱 부각시켰습니다. 또한, 24시간 연중무휴 지원과 매끄럽고 개인화된 상호작용에 대한 사용자들의 기대가 높아짐에 따라 기업들은 여러 채널에서 일관된 서비스를 제공하기 위해 대화형 시스템에 투자하고 있습니다. 이러한 수요 증가는 다양한 산업 분야에서 대화형 시스템의 용도와 가치가 확대되고 있음을 보여줍니다.

대화형 시스템 시장의 성장을 가속하는 요인은 무엇인가?

대화형 시스템 시장의 성장은 AI 및 NLP의 발전, 개인화된 고객 경험에 대한 수요 증가, 자동화 및 디지털 전환으로의 전환 등 여러 가지 요인에 의해 주도되고 있으며, AI 및 NLP의 발전으로 대화형 시스템의 복잡한 쿼리를 이해하고 대응할 수 있는 능력이 크게 향상되었습니다. 이해하고 대응하는 능력이 크게 향상되어 기업은 보다 정확하고 문맥을 고려한 상호작용을 제공할 수 있게 되었습니다. 이러한 능력은 사용자가 정확하고 맥락에 민감한 정보를 필요로 하는 금융 및 의료와 같은 산업에서 필수적입니다. 대화형 시스템을 통해 기업은 개인의 필요와 취향에 맞게 대응할 수 있어 사용자 만족도와 참여도를 높일 수 있습니다.

자동화 추세와 대량의 상호 작용을 관리하기 위한 확장 가능한 솔루션에 대한 요구도 시장 성장에 기여하고 있습니다. 대화형 시스템은 정형화된 문의를 자동화함으로써 인간 고객 서비스 팀의 부담을 덜어주고, 인간 상담원이 더 복잡한 업무에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 운영 비용을 절감하는 동시에 서비스 품질은 유지하면서 경쟁사보다 우선순위가 높은 서비스 품질을 유지할 수 있습니다. 또한, 옴니채널 전략과 대화형 시스템의 통합은 기업이 웹사이트, 모바일 앱, 소셜 미디어 및 음성 지원 장치에 대한 일관되고 일관된 지원을 제공하기 위해 노력함에 따라 대화형 시스템의 역할을 확대하고 있습니다. 이러한 요소들의 결합은 오늘날의 디지털 우선 경제에서 대화형 시스템의 가치를 강조하고, 고객 경험, 운영 효율성 및 브랜드 충성도를 향상시키는 데 필수적인 도구로서의 역할을 강조하고 있습니다.

조사 대상 기업 사례(총 33건)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Conversational Systems Market to Reach US$116.4 Billion by 2030

The global market for Conversational Systems estimated at US$50.9 Billion in the year 2023, is expected to reach US$116.4 Billion by 2030, growing at a CAGR of 12.5% over the analysis period 2023-2030. Text Assistant Systems, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 11.8% CAGR and reach US$67.4 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Voice Assisted Systems segment is estimated at 14.2% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$14.1 Billion While China is Forecast to Grow at 11.6% CAGR

The Conversational Systems market in the U.S. is estimated at US$14.1 Billion in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$17.6 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 11.6% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 10.6% and 9.8% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 6.8% CAGR.

Global Conversational Systems Market – Key Trends & Drivers Summarized

What Are Conversational Systems, and How Are They Enhancing User Experiences?

Conversational systems are AI-driven platforms that enable machines to engage in natural language interactions with users, mimicking human-like conversations across text, voice, and visual interfaces. These systems integrate natural language processing (NLP), machine learning (ML), and contextual understanding to interpret and respond to user queries in a coherent and contextually relevant manner. Unlike traditional chatbots, conversational systems are designed to handle more complex dialogues, facilitating multi-turn conversations and adapting to different contexts and user preferences. They power applications like virtual assistants, customer service bots, and voice-enabled interfaces across industries including retail, healthcare, finance, and entertainment.

Conversational systems significantly enhance user experiences by providing intuitive, real-time interactions that allow customers to quickly find information, resolve issues, or complete tasks. For instance, in retail, conversational systems assist users with product recommendations, answer questions, and guide them through purchasing processes, creating a seamless shopping experience. In healthcare, these systems provide patient support by managing appointment bookings, offering health advice, and facilitating remote monitoring, reducing the need for in-person visits. The natural, user-friendly interactions enabled by conversational systems make them an indispensable tool for companies looking to engage customers and improve accessibility, convenience, and satisfaction.

How Are Technological Innovations Shaping the Development of Conversational Systems?

Technological advancements, especially in AI, NLP, and deep learning, are driving the capabilities of conversational systems, making them more intelligent, responsive, and adaptable. NLP advancements allow conversational systems to understand user intent more accurately, deciphering nuances in language such as sentiment, tone, and even sarcasm. This contextual understanding enables more relevant and empathetic responses, improving the system’s capacity to handle complex and emotionally charged interactions, which is especially beneficial in customer service. Furthermore, ML and AI enable these systems to learn from interactions, refining their responses over time and adapting to user preferences, making conversations more personalized and effective.

Voice recognition and speech synthesis have also improved, enabling conversational systems to support voice-based interactions across applications like virtual assistants, customer support, and smart home devices. Developments in voice processing technologies have enhanced these systems’ abilities to recognize different accents, dialects, and languages, expanding their accessibility to a global user base. Additionally, the integration of visual interfaces and AI-powered image recognition capabilities has enabled multimodal conversational systems that can process and respond to visual inputs alongside text or voice, enhancing functionality in industries such as e-commerce and healthcare. These innovations make conversational systems not only more versatile but also more capable of providing comprehensive, multi-sensory user experiences that align with the diverse needs of today’s users.

Where Are Conversational Systems Primarily Used, and How Is Demand Evolving?

Conversational systems are used across a wide range of industries, including customer service, e-commerce, healthcare, finance, telecommunications, and smart home applications. In customer service, these systems manage common inquiries, automate responses, and handle complex issues, thereby reducing wait times and improving user satisfaction. Retail and e-commerce platforms employ conversational systems to provide personalized recommendations, answer customer questions, and guide users through shopping processes, increasing engagement and conversion rates. In the healthcare sector, conversational systems assist with scheduling appointments, answering health-related questions, and supporting telemedicine services, making healthcare more accessible and efficient.

Demand for conversational systems is growing rapidly as businesses recognize their potential to improve customer engagement, streamline processes, and reduce operational costs. The increasing adoption of digital transformation strategies across industries has accelerated demand, as companies seek scalable solutions to manage high volumes of customer interactions. The COVID-19 pandemic further underscored the importance of conversational systems by driving up demand for contactless support, as organizations sought to handle spikes in online inquiries and manage remote customer service operations. Additionally, as user expectations for 24/7 support and seamless, personalized interactions rise, businesses are investing in conversational systems to deliver consistent service across multiple channels. This growing demand highlights the expanding applications and value of conversational systems in a variety of industries.

What Factors Drive the Growth of the Conversational Systems Market?

The growth of the conversational systems market is driven by several factors, including advances in AI and NLP, the rise in demand for personalized customer experiences, and the increasing shift towards automation and digital transformation. AI and NLP advancements have significantly improved conversational systems’ ability to understand and respond to complex queries, enabling companies to provide more accurate and context-aware interactions. This capability is essential in industries like finance and healthcare, where users require precise, context-sensitive information. The demand for personalized customer experiences is another critical driver, as conversational systems allow companies to tailor responses to individual needs and preferences, enhancing user satisfaction and engagement.

The trend toward automation and the need for scalable solutions to manage high volumes of interactions also contribute to market growth. Conversational systems reduce the strain on human customer service teams by automating routine inquiries, allowing human agents to focus on more complex tasks. This reduces operational costs while maintaining service quality, a priority for organizations in competitive industries. Additionally, the integration of conversational systems with omnichannel strategies has expanded their role, as companies strive to provide consistent, cohesive support across websites, mobile apps, social media, and voice-enabled devices. The convergence of these drivers underscores the value of conversational systems in today’s digital-first economy, highlighting their role as essential tools for enhancing customer experience, operational efficiency, and brand loyalty.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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