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세계의 대화형 AI 시장
Conversational AI
상품코드 : 1768826
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 153 Pages
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한글목차

세계의 대화형 AI 시장은 2030년까지 509억 달러에 달할 전망

2024년에 182억 달러로 추정되는 세계의 대화형 AI 시장은 2024-2030년에 CAGR 18.7%로 성장하며, 2030년에는 509억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석하고 있는 부문의 하나인 솔루션은 CAGR 14.8%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 226억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 서비스 분야의 성장률은 분석 기간에 CAGR 22.5%로 추정됩니다.

미국 시장은 52억 달러, 중국은 CAGR 18.3%로 성장할 것으로 예측

미국의 대화형 AI 시장은 2024년에 52억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 80억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 18.3%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 각각 분석 기간 중 15.8%와 15.6%의 CAGR로 성장할 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 12.9%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 대화형 AI 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

대화형 AI란 무엇이며, 왜 사용자 상호작용을 변화시키는가?

대화형 AI는 자연 언어 처리(NLP), 머신러닝(ML), 음성 인식 등 기계가 인간의 언어를 이해하고, 처리하고, 반응할 수 있도록 하는 일련의 기술을 말합니다. 대화형 AI는 인간의 대화를 모방함으로써 사용자가 자연스럽고 직관적인 방식으로 기기, 용도, 서비스와 상호 작용할 수 있도록 합니다. 이 기술은 실시간 개인화된 상호작용이 사용자 경험 향상에 필수적인 고객 서비스, 의료, 헬스케어, E-Commerce, 금융 등의 산업에서 가상 비서, 챗봇, 음성 인터페이스를 강력하게 지원할 수 있습니다. 지원합니다. 기존의 규칙 기반 시스템과 달리 대화형 AI는 ML과 NLP를 활용하여 사용자의 의도를 해석하고 복잡한 대화를 관리하며 정확한 응답을 제공합니다.

대화형 AI는 24시간 연중무휴로 운영되는 원활한 온디맨드 지원을 가능하게 함으로써 사용자들이 브랜드 및 서비스와 소통하는 방식을 변화시키고 있습니다. 예를 들어 고객 서비스 분야에서는 대화형 AI 기반 챗봇이 일반적인 문의를 처리하여 지원 프로세스를 간소화하고 대기 시간을 줄임으로써 인간 상담원이 복잡한 케이스에 집중할 수 있도록 돕고, E-Commerce 분야에서는 AI 기반 가상 비서가 개인화된 추천을 통해 고객을 유도하고, 쇼핑 경험을 개선하고, 판매를 촉진합니다. 이러한 수준의 자동화는 서비스 품질을 향상시키고, 운영 비용을 최소화하며, 보다 매력적인 사용자 경험을 구축할 수 있으며, AI의 발전으로 상호 작용이 더욱 미묘하고 현실감 있게 변화함에 따라 대화형 AI는 고객과의 지속적인 관계를 구축하고자 하는 기업에게 필수적인 툴이 될 것입니다. 준비가 되어 있습니다.

기술의 발전은 대화형 AI의 상황을 어떻게 형성하고 있는가?

AI, 특히 NLP, ML, 음성 인식의 기술 발전은 대화형 AI 시스템의 정확성과 기능을 지속적으로 향상시키고 있으며, NLP의 발전으로 대화형 AI는 속어, 문맥, 감정, 지역 방언 등 인간 언어의 뉘앙스를 이해할 수 있게 되어 더욱 개인화되고 맥락에 맞는 상호작용을 할 수 있게 되었습니다. 보다 개인화되고 맥락에 맞는 인터랙션이 가능해졌습니다. 또한 NLP의 개선으로 인해 이러한 시스템은 보다 복잡한 여러 번의 대화를 처리할 수 있게 되어 상호작용에 연속성과 유동성을 부여할 수 있게 되었습니다. 예를 들어 NLP의 한 요소인 감정 분석을 통해 AI 시스템은 사용자의 감정을 감지할 수 있습니다. 이는 어투와 공감이 사용자 만족도에 큰 영향을 미치는 고객 서비스에서 특히 유용합니다.

머신러닝을 통해 대화형 AI는 시간이 지남에 따라 학습과 적응을 통해 사용자와의 상호작용에 따라 응답을 개선할 수 있습니다. 강화학습과 사용자 피드백 루프를 통해 대화형 AI 시스템은 지속적으로 성능을 개선하고, 사용자의 의도를 해석하고 문맥을 고려한 정확한 응답을 제공하는 능력을 향상시킬 수 있습니다. 또한 음성 인식과 합성 기술의 통합을 통해 대화형 AI는 핸즈프리 상호작용이 유용한 스마트홈 기기, 차량용 어시스턴트, 대화형 키오스크와 같은 음성으로 작동하는 용도에서 작동할 수 있습니다. 딥러닝이나 GPT(Generative Pre-trained Transformers)와 같은 기술은 AI가 인간과 같은 반응을 생성하여 보다 매력적이고 자연스러운 대화 흐름을 만들어 낼 수 있게 해줍니다. 이러한 기술 발전은 대화형 AI가 기본적인 스크립트화된 챗봇에서 첨단 대화형, 개인화된 디지털 컴패니언으로 진화하고 있다는 것을 지원하고 있습니다.

대화형 AI는 주로 어디에 사용되며, 그 수요는 어떻게 진화하고 있는가?

대화형 AI는 고객 서비스, 소매, 의료, 금융, 호텔 등 실시간 고객 참여의 혜택을 누릴 수 있는 산업 전반에 걸쳐 널리 사용되고 있습니다. 고객 서비스 분야에서는 대화형 AI 챗봇을 도입하여 대량의 문의를 관리하고, 대기 시간을 단축하고, 개인화된 지원을 제공하기 위해 도입하고 있습니다. 소매업 및 E-Commerce에서는 대화형 AI를 사용하여 고객에게 상품을 추천하고, 질문에 답하고, 구매 프로세스를 간소화하여 쇼핑 경험을 개선하고 있습니다. 헬스케어 분야에서는 AI 기반 챗봇과 가상 비서가 예약 스케줄링을 돕고, 건강에 대한 일반적인 질문에 답하고, 원격의료 용도에서 특히 가치 있는 원격 환자 모니터링을 제공합니다. 금융 분야에서는 대화형 AI가 개인화된 뱅킹 및 투자 안내, 사기 감지, 재무 계획 수립에 도움을 줄 수 있습니다.

대화형 AI에 대한 수요는 기업이 운영 비용을 관리하면서 24시간 원활한 고객 서비스를 제공하는 것이 중요하다는 것을 인식함에 따라 증가하고 있으며, COVID-19 팬데믹으로 인해 기업은 급증하는 온라인 상호작용을 관리하고 원격지 고객 서비스를 지원하기 위한 확장 가능한 솔루션을 찾고 있습니다. 확장 가능한 솔루션을 찾고 있으며, 업종에 관계없이 그 수요가 가속화되고 있습니다. 대화형 AI는 개인화되고 효율적인 사용자 경험을 제공하고자 하는 기업의 목표에 부합하므로 디지털 전환으로의 전환이 그 수요를 더욱 촉진하고 있습니다. 또한 기업이 옴니채널 참여 전략을 추진함에 따라 대화형 AI는 채팅, 음성, 소셜미디어, 모바일 채널에 걸쳐 일관된 고객 경험을 제공하기 위해 점점 더 많이 활용되고 있습니다. 이처럼 고객 중심 업종에 폭넓게 적용되고 있는 것을 보면 대화형 AI는 고객 경험, 업무 효율성, 브랜드 충성도를 향상시키는 전략적 자산으로 인식되고 있음을 알 수 있습니다.

대화형 AI 시장의 성장을 가속하는 요인은?

대화형 AI 시장의 성장은 AI 기반 고객 서비스 도입 증가, NLP 및 ML 기술의 발전, 개인화되고 확장 가능한 고객 경험에 대한 수요에 의해 주도되고 있습니다. 자동화 시스템은 인간 상담원의 부담을 줄이고 더 빠른 응답 시간을 보장하기 위해 다양한 산업 분야의 기업이 대화형 AI를 채택하여 대량의 고객과의 상호 작용을 효율적이고 비용 효율적으로 처리하고 있습니다. 특히 E-Commerce에서는 24시간 고객 지원과 고객 맞춤형 상품 추천을 통해 사용자 경험을 향상시키고 매출을 증대시킬 수 있습니다. 대화형 AI의 확장성과 유연성은 서비스 품질 저하 없이 고객 수요의 변동에 대응하고자 하는 기업에게 매력적인 솔루션이 되고 있습니다.

NLP, ML, 음성 처리의 기술적 발전은 대화형 AI 시스템의 정확성, 관련성, 사용 편의성을 향상시켜 시장 성장을 가속화하고 있으며, NLP를 통해 이러한 시스템은 사용자의 의도, 감정, 맥락을 이해하여 보다 자연스럽고 의미 있는 상호작용을 할 수 있습니다. 할 수 있습니다. 음성 비서 및 스마트 기기와 AI의 통합이 진행됨에 따라 대화형 AI는 핸즈프리 및 직관적인 상호 작용이 필수적인 가상 비서, 스마트홈, 자동차 용도에 사용되면서 시장이 더욱 확대되고 있습니다. 또한 옴니채널화 추세는 모바일 앱, 웹사이트, 소셜미디어, 스마트 기기 등 여러 접점에서 일관되고 원활한 지원을 제공할 수 있는 대화형 AI 솔루션에 대한 수요를 더욱 촉진하고 있습니다. 이러한 요인들이 결합되어 대화형 AI 시장의 급격한 성장과 고객 참여 강화, 업무 효율성, 장기적인 브랜드 충성도를 지원하는 역할이 강조되고 있습니다.

부문

컴포넌트(솔루션, 서비스), 유형(IVA, 챗봇), 배포(클라우드, 온프레미스)

조사 대상 기업의 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 LLM나 업계 고유 SLM를 조회하는 일반적인 규범에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사의 국가, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Conversational AI Market to Reach US$50.9 Billion by 2030

The global market for Conversational AI estimated at US$18.2 Billion in the year 2024, is expected to reach US$50.9 Billion by 2030, growing at a CAGR of 18.7% over the analysis period 2024-2030. Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 14.8% CAGR and reach US$22.6 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Services segment is estimated at 22.5% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$5.2 Billion While China is Forecast to Grow at 18.3% CAGR

The Conversational AI market in the U.S. is estimated at US$5.2 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$8.0 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 18.3% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 15.8% and 15.6% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 12.9% CAGR.

Global Conversational AI Market - Key Trends & Drivers Summarized

What Is Conversational AI, and Why Is It Transforming User Interactions?

Conversational AI refers to a set of technologies, including natural language processing (NLP), machine learning (ML), and speech recognition, that enable machines to understand, process, and respond to human language. By mimicking human conversations, conversational AI allows users to interact with devices, applications, and services in a natural and intuitive way. This technology powers virtual assistants, chatbots, and voice interfaces across industries, including customer service, healthcare, e-commerce, and finance, where real-time, personalized interactions are crucial for enhancing user experience. Unlike traditional rule-based systems, conversational AI leverages ML and NLP to interpret user intent, manage complex dialogues, and provide accurate responses, making it highly adaptable to various contexts and user needs.

Conversational AI is transforming how users interact with brands and services by enabling seamless, on-demand assistance that operates 24/7. For instance, in customer service, chatbots equipped with conversational AI can handle common inquiries, streamline support processes, and reduce wait times, freeing human agents to focus on complex cases. In e-commerce, AI-driven virtual assistants guide customers through personalized recommendations, enhancing the shopping experience and driving sales. This level of automation improves service quality, minimizes operational costs, and builds a more engaging user experience. With advancements in AI making interactions more nuanced and lifelike, conversational AI is poised to become an essential tool for businesses aiming to build lasting relationships with their customers.

How Are Technological Advancements Shaping the Conversational AI Landscape?

Technological advancements in AI, particularly in NLP, ML, and voice recognition, are continually refining the accuracy and functionality of conversational AI systems. NLP advancements allow conversational AI to understand the nuances of human language, including slang, context, sentiment, and even regional dialects, making interactions more personalized and contextually relevant. NLP improvements also enable these systems to handle more complex, multi-turn conversations, providing continuity and a sense of fluidity in interactions. For example, sentiment analysis, a component of NLP, allows AI systems to detect user emotions, which is particularly beneficial in customer service, where tone and empathy can greatly influence user satisfaction.

Machine learning enables conversational AI to learn and adapt over time, improving its responses based on user interactions. Through reinforcement learning and user feedback loops, conversational AI systems can continuously enhance their performance, refining their ability to interpret user intent and deliver accurate, context-aware responses. Additionally, the integration of voice recognition and synthesis technologies allows conversational AI to function in voice-activated applications, such as smart home devices, automotive assistants, and interactive kiosks, where hands-free interactions are beneficial. Technologies like deep learning and generative pre-trained transformers (GPT) further enable AI to generate human-like responses, creating a more engaging and natural conversation flow. These technological advancements underscore the evolution of conversational AI from basic, pre-scripted chatbots to highly interactive and personalized digital companions.

Where Is Conversational AI Primarily Used, and How Is Demand Evolving?

Conversational AI is widely used across industries that benefit from real-time customer engagement, such as customer service, retail, healthcare, finance, and hospitality. In customer service, conversational AI chatbots are deployed to manage high volumes of inquiries, reduce wait times, and provide personalized support. Retail and e-commerce use conversational AI to guide customers through product recommendations, answer questions, and streamline purchasing processes, enhancing the shopping experience. In healthcare, AI-driven chatbots and virtual assistants assist with appointment scheduling, provide answers to common health-related questions, and offer remote patient monitoring, which is especially valuable in telehealth applications. In finance, conversational AI supports personalized banking and investment guidance, fraud detection, and financial planning, where users often seek instant, accurate answers to complex queries.

Demand for conversational AI is expanding as businesses recognize the importance of offering seamless, around-the-clock customer service while managing operational costs. The COVID-19 pandemic accelerated demand across sectors, as companies sought scalable solutions to manage a surge in online interactions and support remote customer service. The shift toward digital transformation is further driving demand, as conversational AI aligns with businesses' goals to create a personalized, efficient user experience. Additionally, as businesses move towards omnichannel engagement strategies, conversational AI is increasingly used to create a consistent customer experience across chat, voice, social media, and mobile channels. This broad application across customer-centric industries highlights the growing recognition of conversational AI as a strategic asset for enhancing customer experience, operational efficiency, and brand loyalty.

What Factors Drive the Growth of the Conversational AI Market?

The growth of the conversational AI market is driven by the increasing adoption of AI-powered customer service, advancements in NLP and ML technologies, and the demand for personalized, scalable customer experiences. Businesses across industries are adopting conversational AI to handle high volumes of customer interactions efficiently and cost-effectively, as automated systems reduce the burden on human agents and ensure faster response times. The emphasis on providing instant support has become particularly strong in e-commerce, where conversational AI assists customers around the clock and provides tailored product recommendations, enhancing the user experience and increasing sales potential. The scalability and flexibility of conversational AI make it an attractive solution for businesses aiming to manage fluctuations in customer demand without compromising service quality.

Technological advancements in NLP, ML, and voice processing are accelerating market growth by improving the accuracy, relevance, and user-friendliness of conversational AI systems. NLP allows these systems to understand user intent, sentiment, and context, making interactions more natural and meaningful. The increasing integration of AI with voice assistants and smart devices has further expanded the market, as conversational AI is used in virtual assistants, smart homes, and automotive applications, where hands-free, intuitive interaction is essential. Additionally, the trend toward omnichannel engagement has spurred demand for conversational AI solutions that can offer consistent, seamless support across multiple touchpoints, including mobile apps, websites, social media, and smart devices. Together, these factors underscore the rapid growth of the conversational AI market, highlighting its role in supporting enhanced customer engagement, operational efficiency, and long-term brand loyalty.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Conversational AI market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Solutions, Services); Type (IVA, Chatbots); Deployment (Cloud, On-Premise)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

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TABLE OF CONTENTS

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II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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