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세계의 비즈니스용 AI 및 머신러닝 시장 규모, 점유율 및 동향 분석 보고서 : 구성요소별, 기업 규모별, 산업별, 용도별, 지역별 전망 및 예측(2024-2031년)
Global AI and Machine Learning in Business Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Solution and Services), By Enterprise Size, By Industry Vertical, By Application, By Regional Outlook and Forecast, 2024 - 2031
상품코드 : 1493677
리서치사 : KBV Research
발행일 : 2024년 05월
페이지 정보 : 영문 351 Pages
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한글목차

비즈니스용 AI 및 머신러닝 시장 규모는 예측 기간 동안 30.9%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장하여 2031년까지 1조 1,984억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

KBV Cardinal Matrix에 제시된 분석에 따르면 Microsoft Corporation과 Google LLC는 비즈니스 시장에서 AI 및 머신러닝의 선구자이며, 2024년4월Microsoft Corporation은 아부 다비 은행(FAB)과 협력하여 새로운 AI 기반 뱅킹 기능을 개발했습니다. NVIDIA Corporation, Amazon.com, Inc. 및 IBM Corporation과 같은 회사는 시장의 주요 혁신가 중 일부입니다.

시장 성장 요인

AI 지원 도구와 플랫폼의 등장으로 비즈니스 운영 환경이 크게 변화하고 있으며, 기업들은 광범위한 기술 지식 없이도 AI를 활용할 수 있는 전례 없는 기회를 얻게 되었습니다. 모든 규모의 조직이 고객 경험을 향상시키고, 혁신을 촉진하며, 효율성을 높이는 AI 솔루션을 만들고 구현할 수 있도록 지원합니다. 따라서 이러한 도구와 플랫폼의 발전은 예측 기간 동안 시장 성장을 뒷받침할 것으로 보입니다.

AI와 머신러닝 기술은 의료, 금융, 소매, 제조 등 다양한 산업 분야에서 광범위하게 채택되고 있습니다. 이러한 채택 증가는 업무 최적화, 고객 경험 개선, 다양한 분야의 혁신 추진에 있어 AI의 혁신적 잠재력에 대한 인식에 의해 촉진되고 있습니다. 마찬가지로 금융 분야에서도 AI와 머신러닝은 사기 탐지, 리스크 관리, 고객 서비스를 향상시킬 수 있습니다. 따라서 산업 전반에 걸쳐 AI와 머신러닝의 채택이 증가하면서 시장 성장을 가속하고 기업 운영을 변화시키고 있습니다.

시장 성장 억제요인

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 숙련된 전문가 부족은 이러한 기술을 활용하고자 하는 기업들에게 큰 도전이 되고 있으며, AI와 ML의 급속한 발전은 현재 공급을 훨씬 초과하는 전문 인력에 대한 수요를 창출하고 있습니다. 결과적으로 이 분야의 숙련된 전문가를 채용하고 유지하는 것은 조직, 특히 자원이 부족한 중소기업에게는 매우 어려운 일이 될 수 있습니다. 따라서 숙련된 전문가의 심각한 부족은 시장 성장을 크게 방해할 수 있습니다.

컴포넌트별 전망

구성 요소에 따라 시장은 솔루션과 서비스로 나뉩니다. 서비스 부문은 2023년 시장에서 42%의 매출 점유율을 차지했으며, AI 및 ML 서비스에는 기업이 AI 구현 기회를 식별하고 전략을 수립하며 AI 채택의 복잡성을 극복하는 데 도움이 되는 컨설팅 및 자문 서비스가 포함되는 경우가 많습니다. 이러한 서비스에는 AI 솔루션 개발 및 기존 시스템과의 통합도 포함될 수 있습니다. 여기에는 맞춤형 AI 모델 구축, 써드파티 AI 도구 통합, 기존 인프라와의 호환성 보장 등이 포함될 수 있습니다.

기업 규모별 전망

기업 규모에 따라 시장은 대기업과 중소기업으로 나뉩니다. 중소기업 부문은 2023년 시장에서 42%의 매출 점유율을 기록했으며, AI와 머신러닝을 활용한 도구는 중소기업이 보다 쉽게 접근하고 저렴하게 이용할 수 있게 되었습니다. 클라우드 컴퓨팅과 서비스형 소프트웨어(SaaS) 모델을 통해 중소기업은 하드웨어와 소프트웨어에 대한 대규모 선행 투자 없이도 AI와 머신러닝 툴에 접근할 수 있습니다. 중소기업은 리소스가 한정되어 있는 경우가 많기 때문에 최대한의 효율성이 요구됩니다.

용도별 전망

용도별로 시장은 예측 분석, 사이버 보안, 공급망 및 재고 관리, 데이터 분석, 기타로 분류됩니다. 공급망 및 재고 관리 부문은 2023년 시장에서 15%의 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 공급망 및 재고 관리를 강화하기 위해 AI 및 머신러닝을 사물 인터넷(IoT) 장치 및 기타 기술과 통합하여 공급망 및 재고 관리를 강화하는 것이 점점 더 널리 보급되고 있습니다.

산업별 전망

산업별로는 BFSI, IT 및 통신, 소매, 제조 및 물류, 에너지 부문 및 유틸리티, 헬스케어 등으로 시장이 구분됩니다. 소매 부문은 2023년 시장에서 15%의 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. AI와 머신러닝은 고객의 행동과 보행 패턴과 같은 매장 내 데이터를 분석하여 매장 레이아웃을 최적화하고 쇼핑 경험을 향상시킬 수 있습니다. 또한 AI와 머신러닝 알고리즘은 고객 데이터를 분석하여 개인화된 제품 추천을 제공할 수 있습니다.

지역별 전망

지역별로 보면, 시장은 북미, 유럽, 아시아태평양, LAMEA에 걸쳐 분석되었습니다. 북미 부문은 2023년 시장에서 39%의 매출 점유율을 기록했습니다. 주요 기술 기업과 학술 기관은 북미에 기반을두고 있으며 AI 및 머신러닝 혁신을 주도하고 있습니다. 이러한 발전은 다양한 지역 산업에서 AI 및 머신러닝 기술의 채택을 촉진하고 있습니다.

AI 및 머신러닝 비즈니스 시장에서의 경쟁은 구글, 마이크로소프트, IBM, 아마존웹서비스(AWS), 애자일 스타트업, 틈새 솔루션 제공업체 등 주요 기술기업들이 주도하고 있습니다. 컨설팅 회사와 시스템 통합사업자도 구현 및 통합 전문 지식을 제공함으로써 중요한 역할을 하고 있습니다. 데이터 기반 인사이트와 자동화에 대한 수요가 증가함에 따라 기업들은 혁신, 맞춤화, 전략적 파트너십을 통해 경쟁하고 있습니다. 성공의 열쇠는 차별화, 가치 제공, 그리고 변화하는 환경에 대한 적응력을 유지하는 것입니다.

목차

제1장 시장 범위와 조사 방법

제2장 시장 요람

제3장 시장 개요

제4장 경쟁 분석 - 세계 시장

제5장 세계 시장 : 컴포넌트별

제6장 세계의 비즈니스용 AI 및 머신러닝 시장 : 기업 규모별

제7장 세계의 비즈니스용 AI 및 머신러닝 시장 : 업계별

제8장 세계의 비즈니스용 AI 및 머신러닝 시장 : 용도별

제9장 세계의 비즈니스용 AI 및 머신러닝 시장 : 지역별

제10장 기업 개요

제11장 비즈니스용 AI 및 머신러닝 시장을 위한 성공 필수 조건

LSH
영문 목차

영문목차

The Global AI and Machine Learning in Business Market size is expected to reach $1198.4 billion by 2031, rising at a market growth of 30.9% CAGR during the forecast period.

Algorithms utilizing AI and ML can detect and simultaneously respond to cybersecurity threats by analyzing network traffic patterns. These technologies can help IT and telecom companies protect their networks, data, and systems from cyber-attacks. Hence, the IT & telecom segment captured 1/4th revenue share in the market in 2023. In the telecom sector, AI and machine learning implement network slicing, allowing operators to create virtualized networks tailored to specific use cases or customer requirements. This facilitates enhanced utilization of network resources and improved assistance for a wide range of applications and services.

The major strategies followed by the market participants are Partnerships as the key developmental strategy to keep pace with the changing demands of end users. For instance, In September, 2023, NVIDIA Corporation partnered with Reliance Industries Limited. The partnership is being done to boost India's artificial intelligence and semiconductor chip ambitions. Additionally, In November, 2023, Google LLC is collaborating with Symphony Limited, to ramp up its voice analytics offering to banks and investment firms. This collaboration will enhance the portfolio of the company.

Based on the Analysis presented in the KBV Cardinal matrix; Microsoft Corporation and Google LLC are the forerunners in the AI and Machine Learning in Business Market. In April, 2024, Microsoft Corporation collaborated with Abu Dhabi Bank (FAB), to develop new AI-based banking capabilities. Companies such as NVIDIA Corporation, Amazon.com, Inc., IBM Corporation are some of the key innovators in the Market.

Market Growth Factors

The rise of AI-enabled tools and platforms is significantly transforming the landscape of business operations, offering companies unprecedented opportunities to leverage AI without the need for extensive technical knowledge. By democratizing AI, these platforms and tools enable organizations of any size and in any industry to create and implement AI solutions that enhance customer experiences, drive innovation, and increase efficiency. Thus, the progression of these tools and platforms will support the growth of the market throughout the forecast period.

AI and machine learning technologies are experiencing widespread adoption across many industries, including healthcare, finance, retail, and manufacturing. This increasing adoption is fueled by the recognition of AI's transformative potential in optimizing operations, enhancing customer experiences, and driving innovation across diverse sectors. Similarly, in finance, AI and machine learning enhance fraud detection, risk management, and customer service. Therefore, the increasing adoption of AI and machine learning across industries is driving market growth and transforming businesses' operations.

Market Restraining Factors

The shortage of skilled professionals in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) presents a significant challenge for businesses looking to leverage these technologies. The rapid advancement of AI and ML has created a demand for specialized talent that is far exceeding the current supply. As a result, recruiting and retaining skilled professionals in this field can be extremely challenging for organizations, particularly smaller businesses with limited resources. Thus, the dire lack of skilled professionals may significantly hamper the market's growth.

Component Outlook

Based on component, the market is bifurcated into solution and services. The services segment procured 42% revenue share in the market in 2023. AI and ML services often include consulting and advisory services to help businesses identify opportunities for AI implementation, develop a strategy, and navigate the complexities of AI adoption. These services can also involve developing and integrating AI solutions into existing systems. This can include building custom AI models, integrating third-party AI tools, and ensuring compatibility with existing infrastructure.

Enterprise Size Outlook

On the basis of enterprise size, the market is classified into large enterprises and small & middle-sized enterprises. The small & middle-sized enterprises segment recorded 42% revenue share in the market in 2023. Tools utilizing AI and machine learning are becoming more accessible and affordable to SMBs. Cloud computing and software-as-a-service (SaaS) models allow SMEs to access AI and machine learning tools without significant upfront investment in hardware or software. SMEs often have limited resources and need to be as efficient as possible.

Application Outlook

By application, the market is divided into predictive analytics, cyber security, supply chain & inventory management, data analytics, and others. The supply chain & inventory management segment garnered 15% revenue share in the market in 2023. The integration of AI and machine learning with Internet of Things (IoT) devices and other technologies is becoming more prevalent in order to augment supply chain and inventory management.

Industry Vertical Outlook

Based on industry vertical, the market is segmented into BFSI, IT & telecom, retail, manufacturing & logistics, energy sector & utilities, healthcare, and others. The retail segment garnered 15% revenue share in the Market in 2023. By analyzing in-store data such as customer behavior and foot traffic patterns, AI and machine learning can optimize store layouts and enhance the shopping experience. Moreover, AI and machine learning algorithms can analyze customer data to provide personalized product recommendations.

Regional Outlook

Region-wise, the market is analyzed across North America, Europe, Asia Pacific, and LAMEA. The North America segment recorded 39% revenue share in the market in 2023. Leading technology companies, as well as academic institutions, are located in North America, which drives innovation in AI and machine learning. These advancements fuel the adoption of AI and machine learning technologies across various regional industries.

Competition in the AI and machine learning business market is fierce, driven by tech giants like Google, Microsoft, IBM, and Amazon Web Services, alongside agile startups and niche solution providers. Consulting firms and system integrators also play a significant role, offering expertise in implementation and integration. With increasing demand for data-driven insights and automation, companies compete through innovation, customization, and strategic partnerships. Success hinges on differentiation, delivering value, and staying adaptable in an evolving landscape.

Recent Strategies Deployed in the Market

List of Key Companies Profiled

Global AI and Machine Learning in Business Market Report Segmentation

By Component

By Enterprise Size

By Industry Vertical

By Application

By Geography

Table of Contents

Chapter 1. Market Scope & Methodology

Chapter 2. Market at a Glance

Chapter 3. Market Overview

Chapter 4. Competition Analysis - Global

Chapter 5. Global AI and Machine Learning in Business Market by Component

Chapter 6. Global AI and Machine Learning in Business Market by Enterprise Size

Chapter 7. Global AI and Machine Learning in Business Market by Industry Vertical

Chapter 8. Global AI and Machine Learning in Business Market by Application

Chapter 9. Global AI and Machine Learning in Business Market by Region

Chapter 10. Company Profiles

Chapter 11. Winning Imperatives of AI and Machine Learning in Business Market

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