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세계의 적응형 AI 시장 - 시장 규모, 점유율, 산업 동향 분석 보고서 : 컴포넌트별, 용도별, 기술별, 최종 용도별, 지역별 전망 및 예측(2023-2030년)
Global Adaptive AI Market Size, Share & Industry Trends Analysis Report By Component (Platform, and Services), By Application, By Technology, By End-use, By Regional Outlook and Forecast, 2023 - 2030
상품코드 : 1397543
리서치사 : KBV Research
발행일 : 2023년 12월
페이지 정보 : 영문 326 Pages
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한글목차

적응형 AI 시장 규모는 2030년까지 119억 달러에 이를 전망이며, 예측 기간 중 CAGR 42.3%의 성장률로 상승할 것으로 예측됩니다.

그러나, 이러한 시스템은 적대적인 공격의 영향을 받기 쉽고, 악의적인 행위자가 입력을 조작하여 시스템을 속인다. 이로 인해 예측이 부정확하거나 편향되어 AI 모델의 무결성이 손상될 수 있습니다. 공격자는 모델의 추론 쿼리를 통해 AI 시스템을 탐색하여 학습 데이터 및 모델 매개 변수에 대한 기밀 정보를 끌어낼 수 있습니다. 위의 요인은 앞으로 수년간 시장 성장을 방해할 것으로 보입니다.

구성 요소 전망

구성 요소에 따라 시장은 플랫폼 및 서비스로 구분됩니다. 서비스 부문은 2022년 시장에서 상당한 수익 공유를 획득했습니다. 서비스는 과거 데이터에서 학습하고 정확한 예측을 수행하고 동향을 식별하는 예측 분석에 탁월합니다. 이는 업계 동향 예측을 위한 금융, 질병 예후를 위한 건강 관리, 수요 예측을 위한 공급망 관리 등 업계에서 유용합니다. 이러한 서비스는 사기 탐지 및 위협 분석을 위한 사이버 보안에도 채택됩니다.

용도 전망

용도에 따라 시장은 실시간, 오프라인 학습 및 적응, 컨텍스트 인식 적응, 자율적 의사 결정 등으로 세분화됩니다. 2022년에는 오프라인 학습 및 적응 분야가 시장에서 가장 높은 수익 점유율을 차지했습니다. 시스템이 오프라인으로 학습 및 적응하는 능력은 인간과의 상호 작용이나 실시간 데이터 소스가 없는 경우에도 시스템이 더 나아질 수 있도록 하기 때문에 매우 중요합니다. 이러한 절차는 역동적인 상황에서도 AI 시스템이 효과적으로 계속 작동하고 최신 상태를 유지할 수 있도록 보장합니다.

기술 전망

기술별로 볼 때 시장은 머신러닝, 심층 학습, 자연 언어 처리(NLP), 컴퓨터 비전 등으로 분류됩니다. 머신러닝 부문은 2022년 시장에서 현저한 수익 점유율을 기록했습니다. 머신러닝 알고리즘은 지속적으로 학습하고 적응하도록 조직화되어 있습니다. 적응형 AI를 사용하면 지속적인 학습을 통해 시스템이 실시간으로 모델을 업데이트할 수 있어 동적 시나리오에서 적절하고 효과적인 상태를 유지할 수 있습니다. 이는 새로운 데이터 패턴을 기반으로 모델을 진화시켜야 하는 예측 분석 용도에서 특히 중요합니다.

최종 용도 전망

최종 용도에 따라 시장은 BFSI, 헬스케어 생명과학, IT 및 통신, 항공우주 및 방위, 제조, 소매 및 전자상거래, 미디어 및 엔터테인먼트 등으로 분류됩니다. 2022년에는 BFSI 부문이 시장에서 가장 큰 수익 점유율을 획득했습니다. 금융업계에서의 이용이 눈에 띄는 것이 예측기간 중 시장 성장을 견인하고 있습니다. 부정행위는 금융기관에게 뿌리깊은 위협입니다. 방대한 양의 데이터를 스캔하고, 패턴을 찾아내고, 실시간으로 비정상을 발견할 수 있는 능력을 통해 사전 활동적인 부정 행위를 탐지하고 예방할 수 있습니다. 또한 소비자 데이터 분석을 활용하여 이러한 시스템은 고도로 맞춤화된 뱅킹 경험을 제공할 수 있습니다.

지역별 전망

지역별로 볼 때 시장은 북미, 유럽, 아시아태평양, LAMEA에서 분석됩니다. 2022년에는 북미가 이 시장에서 가장 큰 매출액 점유율을 차지하고 있습니다. 북미에서는 건강 관리에서 널리 사용됩니다. 개인화된 치료 계획, 예측 분석 및 실시간 환자 모니터링은 모두 병원 및 기타 의료 시설에서 이들을 사용하여 가능합니다. 기술을 통해 의료 전문가는 해당 분야의 새로운 지식과 특정 환자에 대한 정보를 고려하여 진단 및 치료 계획을 지속적으로 수정할 수 있습니다.

목차

제1장 시장 범위 및 조사 방법

제2장 시장 요람

제3장 시장 개요

제4장 세계의 적응형 AI 시장 : 컴포넌트별

제5장 세계의 적응형 AI 시장 : 용도별

제6장 세계의 적응형 AI 시장 : 기술별

제7장 세계의 적응형 AI 시장 : 최종 용도별

제8장 세계의 적응형 AI 시장 : 지역별

제9장 기업 프로파일

제10장 시장 성공 필수 조건

AJY
영문 목차

영문목차

The Global Adaptive AI Market size is expected to reach $11.9 billion by 2030, rising at a market growth of 42.3% CAGR during the forecast period.

Context-aware adaptation leads to more personalized and relevant user experiences. By considering the context, systems can provide information and services better aligned with user needs and preferences. Adaptive systems can optimize processes and resource allocation by responding to changing conditions. Therefore, the context-aware adaptation segment captured $ 118.8 million revenue in the market in 2022. This can increase efficiency in various domains, from supply chain management to energy consumption. Context-aware adaptation contributes to the automation of decision-making processes. Systems can autonomously adjust settings and behaviors, reducing the need for constant manual intervention. Some of the factors impacting the market are rapid technological advancements of adaptive AI, proliferation of data from various sources, and rising security concerns of data.

Ongoing developments in machine learning algorithms, including deep learning and reinforcement learning, contribute to increased efficiency and effectiveness in these systems. These algorithms enable AI models to learn from complex data patterns, adapt to diverse environments, and make more accurate predictions. Improvements in natural language processing techniques contribute to expanding these in applications involving human-machine interaction. Additionally, the availability of large and diverse datasets provides these systems with abundant training data. This allows these systems to learn from various examples, improving their ability to recognize patterns, make predictions, and adapt to different contexts. The availability of domain-specific data enables these systems to fine-tune their models for specific contexts. The market is poised for further growth and innovation as the digital ecosystem generates vast data.

However, these systems are susceptible to adversarial attacks, where malicious actors manipulate inputs to deceive the system. This can lead to incorrect or biased predictions, compromising the integrity of the AI model. Attackers may attempt to extract sensitive information about the training data or model parameters by probing the AI system through model inference queries. The above factors will hamper market growth in the coming years.

Component Outlook

On the basis of component, the market is segmented into platform and services. The services segment acquired a substantial revenue share in the market in 2022. Its services excel in predictive analytics by learning from historical data to make accurate forecasts and identify trends. This is valuable in industries such as finance for predicting industry trends, healthcare for disease prognosis, and supply chain management for demand forecasting. These services are employed in cybersecurity for fraud detection and threat analysis.

Application Outlook

Based on application, the market is fragmented into real-time, offline learning & adaptation, context-aware adaptation, autonomous decision-making, and others. In 2022, the offline learning and adaptation segment held the highest revenue share in the market. The system's ability to learn and adapt offline is crucial as it allows the system to keep becoming better even in the absence of human interactions or real-time data sources. These procedures guarantee that, in dynamic contexts, the AI system can continue to function effectively and stay current.

Technology Outlook

By technology, the market is categorized into machine learning, deep learning, natural language processing (NLP), computer vision, and others. The machine learning segment recorded a remarkable revenue share in the market in 2022. Machine learning algorithms are organized to learn and adapt continuously. In adaptive AI, continuous learning enables systems to update their models in real-time, ensuring they remain relevant and effective in dynamic scenarios. This is particularly important in predictive analytics applications, where models must evolve based on new data patterns.

End-Use Outlook

Based on end-use, the market is classified into BFSI, healthcare & life sciences, IT & telecommunications, aerospace & defense, manufacturing, retail & e-commerce, media & entertainment, and others. In 2022, the BFSI segment generated the largest revenue share in the market. Prominent use of this in financial industries is driving market growth over the projection period. Fraudulent activity is a persistent threat to financial institutions. Proactive fraud detection and prevention are made possible by its ability to scan enormous volumes of data, spot patterns, and spot abnormalities in real time. Moreover, using consumer data analysis, these systems may provide highly customized banking experiences.

Regional Outlook

Region-wise, the market is analyzed across North America, Europe, Asia Pacific, and LAMEA. In 2022, the North America region witnessed the largest revenue share in the market. It is being widely used in healthcare in North America. Personalized treatment plans, predictive analytics, and real-time patient monitoring are all made possible by using these in hospitals and other medical facilities. Due to technology, medical professionals can always modify their diagnostic and treatment plans considering new findings in the field and information about specific patients.

The market research report covers the analysis of key stake holders of the market. Key companies profiled in the report include RisingMax Inc., Suffescom Solutions Inc., Markovate Inc., Cisco Systems, Inc., LeewayHertz, Cygnus Softwares, Inc., Ness Group of Companies, Softura, Tech Mahindra Limited, and Apexon.

Scope of the Study

Market Segments covered in the Report:

By Component

By Application

By Technology

By End-use

By Geography

Companies Profiled

Unique Offerings from KBV Research

Table of Contents

Chapter 1. Market Scope & Methodology

Chapter 2. Market at a Glance

Chapter 3. Market Overview

Chapter 4. Global Adaptive AI Market by Component

Chapter 5. Global Adaptive AI Market by Application

Chapter 6. Global Adaptive AI Market by Technology

Chapter 7. Global Adaptive AI Market by End-use

Chapter 8. Global Adaptive AI Market by Region

Chapter 9. Company Profiles

Chapter 10. Winning Imperatives of Adaptive AI Market

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