세계 설명 가능한 AI 시장 규모는 2022년 54억 달러에 달하고, 2028년까지 연평균 22.4%의 견조한 성장세를 보일 것으로 예상됩니다.
세계 설명 가능한 AI(XAI) 시장은 다양한 산업 분야에서 인공지능 솔루션의 채택이 증가함에 따라 크게 성장하고 있으며, XAI는 AI 시스템이 의사결정과 행동에 대해 이해하기 쉽고 해석 가능한 설명을 제공함으로써 기존 AI의 '블랙박스' 문제를 해결하는 기능을 말합니다. 블랙박스'의 문제를 해결합니다. 투명성, 책임감, 윤리적 AI 도입에 대한 요구가 높아지면서 XAI는 금융, 의료, 자율주행차 등의 분야에서 필수적이며, AI가 생성한 의사결정을 이해할 수 있는 능력은 규제 준수와 사용자 신뢰에 매우 중요한 요소입니다. 또한, AI 관련 규제와 가이드라인의 증가는 XAI 솔루션에 대한 수요를 더욱 촉진할 것입니다. 이 시장의 특징은 AI 시스템의 해석 가능성을 높이는 머신러닝 기술, 알고리즘 및 모델 아키텍처의 혁신입니다. 기업들이 책임감 있는 AI 실행을 우선시하는 가운데, 설명 가능한 AI 시장은 AI 기반 인사이트를 제공할 뿐만 아니라 투명성과 인간 중심의 AI 의사결정 프로세스를 보장하는 솔루션을 제공함으로써 성장세를 이어갈 것으로 보입니다.
| 시장 개요 | |
|---|---|
| 예측 기간 | 2024-2028년 |
| 2022년 시장 규모 | 54억 달러 |
| 2028년 시장 규모 | 183억 2,000만 달러 |
| CAGR 2023-2028년 | 22.4% |
| 급성장 부문 | 클라우드 |
| 최대 시장 | 북미 |
세계 설명 가능한 AI(XAI) 시장은 인공지능(AI) 시스템의 투명성과 해석 가능성에 대한 수요 증가로 크게 성장하고 있으며, XAI는 의료, 금융, 자율주행차 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 담당하고 있습니다. AI의 도입이 증가함에 따라 AI 모델과 알고리즘의 복잡성을 이해해야 할 필요성이 높아지면서 XAI 솔루션이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이 시장은 AI 시스템의 해석 가능성을 높이는 머신러닝 기술과 알고리즘의 끊임없는 혁신으로 번창하고 있으며, 조직이 책임감 있고 윤리적인 AI 관행을 지키면서 AI의 힘을 활용할 수 있도록 돕고 있습니다.
설명 가능한 AI(XAI) 세계 시장은 AI 관련 규제와 가이드라인의 증가로 인해 크게 성장하고 있습니다. 정부 및 업계 감독 기관은 윤리적 AI 관행을 강조하고 있으며, 조직이 컴플라이언스 요건을 충족하기 위해 XAI 솔루션을 도입하도록 장려하고 있습니다. 규제 프레임워크가 계속 진화함에 따라, XAI는 조직이 AI 시스템을 법적, 윤리적 기준을 준수하도록 하는 데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 규제 요건에 따른 XAI에 대한 수요 증가는 데이터 프라이버시, 공정성, 책임성이 가장 중요한 산업에서 특히 두드러집니다. 전 세계적으로 AI 관련 규제와 가이드라인이 급증하면서 XAI 시장의 번영에 유리한 환경이 조성되고 있습니다. 정부와 규제 기관은 투명성과 해석 가능성이 부족한 AI 시스템과 관련된 잠재적 위험을 인식하고 있습니다. 이에 따라 AI 기술이 책임감 있게 개발 및 도입될 수 있도록 조치를 취하고 있습니다. 이러한 규제는 특히 의료, 금융, 형사사법 등 중요한 영역에서 조직이 AI 시스템의 의사결정에 대한 설명을 제공하도록 요구하는 경우가 많으며, XAI 솔루션을 채택함으로써 기업은 이러한 규제 요건을 충족하고 윤리적 AI 관행에 대한 의지를 보여줄 수 있습니다. XAI는 AI가 생성한 의사결정의 이유를 이해하고 설명할 수 있도록 하여 의사결정 과정의 투명성과 책임성을 높일 수 있습니다. 이는 조직이 규제를 준수하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 고객, 직원 및 일반 대중을 포함한 이해관계자 간의 신뢰를 구축할 수 있습니다.
의료, 금융 등 민감한 데이터를 다루는 산업은 특히 데이터 프라이버시와 공정성을 보장하기 위해 XAI에 의존하고 있으며, XAI 기술을 통해 조직은 AI 모델의 편향성을 식별하고 완화하여 인종, 성별, 사회경제적 지위 등의 요인에 의해 의사결정이 좌우되지 않도록 할 수 있습니다. 또한, XAI는 조직이 AI 시스템의 의도하지 않은 결과나 오류를 감지하고 수정하여 개인이나 사회에 미칠 수 있는 잠재적 피해를 최소화할 수 있도록 합니다. 규제 환경이 계속 진화함에 따라 XAI에 대한 수요는 더욱 증가할 것으로 예상됩니다. 다양한 분야의 조직들이 AI 시스템을 법적, 윤리적 기준에 맞게 조정하는 것이 중요하다는 것을 인식하고 있으며, XAI를 채택함으로써 이들 조직은 규정 준수 요건을 충족할 뿐만 아니라 책임감 있는 AI 관행에 대한 약속을 보여줌으로써 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 더 많은 업계가 AI 도입에 있어 투명성, 공정성, 책임성을 우선시하는 가운데, XAI 시장은 크게 성장할 준비가 되어 있습니다.
XAI(Explainable AI)는 AI 시스템에서 생성된 인사이트에 대해 명확하고 이해하기 쉬운 설명을 제공함으로써 기업과 전문가들이 의사결정 과정을 강화할 수 있도록 지원하는 강력한 도구입니다. 이 기술은 의료 및 금융과 같은 분야에서 특히 유용한 것으로 입증되었으며, 임상의, 분석가 및 의사 결정권자가 AI 기반 정보를 이해하고 효과적으로 활용할 수 있도록 돕습니다. 의료 산업에서 XAI는 임상의가 AI가 생성한 진단 및 치료 권장 사항을 이해하는 데 중요한 역할을 하고 있으며, XAI는 AI 모델이 생성한 인사이트에 대한 이해하기 쉬운 설명을 제공함으로써 의료 전문가가 이러한 권장 사항의 이유를 더 깊이 이해할 수 있도록 이해하도록 돕습니다. 결과적으로 임상의가 AI 기반 인사이트를 바탕으로 더 많은 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있어 환자 치료를 개선할 수 있으며, XAI는 AI 시스템에 사용되는 복잡한 알고리즘과 인간 의사결정권자를 연결하는 가교 역할을 하여 의료 전문가가 AI 기술을 신뢰하고 그 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 돕습니다. 그 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 도와줍니다. 마찬가지로 금융 부문에서도 XAI는 애널리스트와 의사결정권자에게 가치 있는 도구로 작용할 수 있으며, AI 기반 투자 전략의 채택이 증가함에 따라 XAI는 이러한 전략의 배경을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. XAI는 투명하고 해석하기 쉬운 설명을 제공함으로써 금융 전문가들이 AI 모델에서 생성된 인사이트를 명확하게 이해할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 투자, 리스크 관리, 포트폴리오 관리 전반에 걸쳐 더 나은 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 금융기관에서 XAI를 활용하면 AI 모델의 복잡성과 인간 의사결정자가 근본적인 근거를 명확하게 이해해야 하는 필요성 사이의 간극을 좁힐 수 있습니다.
XAI 시장은 의사결정 지원 도구로서의 가치를 인정받으며 크게 성장하고 있습니다. 기업과 전문가들이 AI가 생성한 인사이트에 대한 이해하기 쉬운 설명의 중요성을 점점 더 많이 이해함에 따라 XAI에 대한 수요는 계속 증가하고 있습니다. 복잡한 AI 모델과 인간 의사결정자 사이의 간극을 메우는 XAI의 능력은 다양한 산업에서 AI 기술의 잠재력을 극대화하는 데 있어 매우 중요한 요소로 여겨지고 있습니다. XAI는 기업과 전문가들이 더 나은 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원함으로써 의료, 금융 등의 분야에서 긍정적인 변화를 촉진하고 성과를 향상시키고 있습니다.
일상 생활에 AI가 점점 더 많이 통합됨에 따라 AI 시스템에 대한 사용자 신뢰 구축의 중요성이 부각되고 있습니다. 이러한 신뢰를 구축하기 위한 접근법 중 하나는 설명 가능한 AI(XAI)를 채택하는 것인데, 이는 AI 시스템을 투명하고 설명할 수 있게함으로써 AI의 '블랙박스' 특성과 관련된 우려를 불식시키는 것을 목표로 합니다. 특히 자율주행차나 중요 인프라 등 안전과 신뢰성이 가장 중요한 분야에서 중요합니다. 그 결과, AI 기술에 대한 사용자들의 신뢰도를 높이는 데 있어 XAI의 중요성이 인식되면서 시장이 크게 확대되고 있습니다.
AI가 점점 더 대중화되는 시대에 사용자들이 AI 시스템의 내부 구조에 대해 우려하는 것은 당연합니다. 명확한 설명 없이 의사결정이 이루어지는 AI의 전통적인 '블랙박스' 특성은 이러한 시스템의 신뢰성, 공정성, 책임성에 의문을 제기하고 있습니다. AI가 안전하고 효율적인 운송을 보장하는 데 중요한 역할을 하는 자율주행차와 같은 분야에서는 사용자의 신뢰가 가장 중요하며, AI 기반 의사결정의 이유를 설명할 수 있는 능력은 사고와 오작동에 대한 우려를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 도움이 됩니다. XAI는 명확한 설명을 제공함으로써 사용자가 특정 결정이 내려진 이유를 이해할 수 있게함으로써 기술에 대한 신뢰와 믿음을 높일 수 있습니다.
마찬가지로, 에너지, 의료, 금융과 같은 중요한 인프라 분야에서 AI 시스템이 중요한 의사결정을 내릴 때 신뢰받는 경우, XAI는 이러한 시스템의 안전성과 신뢰성을 보장하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. AI 시스템에 대한 사용자 신뢰의 중요성을 인식한 기업들은 AI 기술에 대한 신뢰를 강화하기 위해 XAI에 투자하고 있으며, AI 시스템에 대한 사용자 신뢰의 중요성을 인식하고 있습니다. 이러한 투자의 배경에는 사용자 신뢰가 시장 확대의 중요한 원동력이라는 인식이 깔려 있으며, XAI를 채택함으로써 기업은 투명하고 설명하기 쉬운 AI 시스템을 제공함으로써 차별화를 꾀할 수 있고, 더 많은 사용자와 고객을 유치할 수 있습니다.
세계 설명 가능한 AI 시장이 직면한 주요 과제 중 하나는 설명 가능한 AI 솔루션 채택의 중요성과 이점에 대한 조직의 이해와 인식이 제한적이라는 점입니다. 많은 기업들이 AI 모델에서 설명 가능성의 중요성과 블랙박스 알고리즘과 관련된 잠재적 위험에 대해 충분히 인식하지 못하고 있을 수 있습니다. 이러한 인식 부족은 설명 가능한 AI에 대한 투자를 주저하게 만들고, 편향된 의사결정, 투명성 부족, 규제 준수 문제 등에 취약하게 만들 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 설명 가능한 AI가 신뢰를 구축하고, 공정성을 보장하며, AI 시스템의 해석 가능성을 실현하는 데 있어 중요한 역할을 한다는 점을 강조하는 종합적인 교육 이니셔티브가 필요합니다. 조직은 설명 가능한 AI가 AI 모델이 어떻게 의사결정을 내리는지에 대한 인사이트를 제공하고, 책임성을 강화하며, 더 나은 의사결정 과정을 촉진할 수 있다는 것을 인식해야 합니다. 설명 가능한 AI의 구체적인 이점을 보여주는 실제 사례와 사례 연구는 그 중요성에 대한 이해를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
설명 가능한 AI 솔루션을 구현하고 통합하는 것은 특히 기술 전문 지식과 리소스가 제한적인 조직에 복잡한 문제를 야기할 수 있습니다. 설명 가능한 AI 모델을 효과적으로 설정 및 배포하고 기존 AI 시스템 및 워크플로우와 통합하는 것은 기술적으로 어려울 수 있습니다. 통합 과정에서 호환성 문제가 발생하여 지연이나 성능 저하로 이어질 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 설명 가능한 AI 솔루션의 배포와 관리를 간소화하는 것이 매우 중요합니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 직관적인 설정 옵션을 제공하여 설정과 커스터마이징을 간소화할 수 있어야 합니다. 또한, 조직은 문서, 튜토리얼, 통합을 지원하고 모든 문제를 해결할 수 있는 기술 전문가 등 종합적인 지원과 안내를 받을 수 있어야 합니다. 설명 가능한 AI 구현의 이러한 측면을 단순화하면 보다 효율적인 프로세스와 모델의 해석 가능성을 높일 수 있습니다.
설명 능력과 성능의 균형
설명 가능한 AI 모델은 투명성과 해석 가능성을 제공하는 것을 목표로 하지만, 설명 능력과 성능의 적절한 균형을 맞추는 데 어려움을 겪고 있습니다. 고도로 해석 가능한 모델은 예측 정확도를 희생할 수 있고, 복잡한 모델은 해석 가능성이 부족할 수 있습니다. 조직은 AI 시스템의 신뢰성과 유효성을 보장하기 위해 모델의 설명 능력과 성능 사이의 최적의 절충점을 찾아야 합니다. 이 과제에는 AI 모델의 성능을 저하시키지 않으면서 해석 가능성을 향상시키기 위한 지속적인 연구와 개발이 필요합니다. 모델 불가지론적 접근법이나 사후 해석가능성 기법 같은 고급 기술은 모델의 동작과 의사결정 과정에 대한 인사이트를 제공함으로써 이 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 분야의 지속적인 개선 노력을 통해 조직은 높은 성능 기준을 유지하면서 설명 가능한 AI를 효과적으로 활용할 수 있습니다.
세계 설명 가능한 AI 시장은 규제 준수와 윤리적 고려사항에 대한 도전에 직면해 있습니다. 의료, 금융, 자율주행차 등 중요한 영역에서 AI 시스템이 확산됨에 따라 투명성과 책임에 대한 요구가 높아지고 있으며, AI 시스템이 공정하고 편향되지 않고 설명할 수 있도록 규제 프레임워크가 개발되고 있습니다. 조직은 이러한 진화하는 규제를 탐색하고 설명 가능한 AI 솔루션이 법적 및 윤리적 기준을 준수하도록 보장해야 합니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 조직은 최신 규제 동향을 파악하고, 잠재적인 편견, 차별, 프라이버시 문제를 해결하기 위한 견고한 거버넌스 프레임워크를 구축하는 데 투자해야 합니다. 설명 가능한 AI의 책임감 있고 윤리적인 사용을 촉진하는 가이드라인과 기준을 수립하기 위해서는 업계 이해관계자, 정책 입안자, 연구자들의 협력이 필수적입니다.
설명 가능한 AI(XAI) 세계 시장은 조직이 AI 시스템에서 투명성과 해석 가능성의 중요성을 인식함에 따라 수요가 급증하고 있습니다. 다양한 산업 분야에서 AI 도입이 증가함에 따라 AI 알고리즘이 어떻게 의사결정을 내리고 그 결과를 설명할 수 있는지에 대한 이해의 필요성이 증가하고 있습니다. 이러한 요구는 규제 요건, 윤리적 고려 사항, 최종사용자와의 신뢰 구축의 필요성에 의해 발생합니다.
설명 가능한 AI 솔루션은 AI 모델의 의사결정 과정에 대한 인사이트를 제공함으로써 '블랙박스' 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이러한 솔루션은 규칙 기반 시스템, 모델 독립적 접근 방식, 해석 가능한 머신러닝 알고리즘과 같은 기술을 활용하여 인간이 쉽게 이해할 수 있는 설명을 생성합니다. 명확한 설명을 제공함으로써 조직은 AI 의사결정에 영향을 미치는 요인에 대한 귀중한 인사이트를 얻고, 잠재적인 편향성을 식별하고, AI 시스템의 공정성과 책임성을 보장할 수 있습니다.
세계 시장은 산업별 설명 가능한 AI 솔루션으로 전환하고 있습니다. 산업마다 고유한 요구사항과 과제가 있기 때문에 특정 사용 사례에 효과적으로 대응할 수 있는 맞춤형 XAI 솔루션이 필요합니다. 기업들은 의료, 금융, 제조 등 산업 영역과 관련된 설명을 제공할 수 있는 XAI 솔루션을 원하고 있습니다.
산업별 XAI 솔루션은 산업 지식과 컨텍스트 정보를 활용하여 최종사용자에게 의미 있고 실용적인 설명을 생성합니다. 이러한 솔루션을 통해 조직은 특정 산업 맥락에서 AI의 의사결정 프로세스에 대한 더 깊은 인사이트를 얻을 수 있으며, 이는 신뢰도 향상, 더 나은 의사결정, 규제 준수 강화로 이어집니다.
인간과 AI 협업의 통합은 전 세계 설명 가능한 AI 시장에서 중요한 추세로, XAI 솔루션은 인간을 대체하는 것이 아니라 해석 가능한 인사이트와 설명을 제공함으로써 인간의 의사결정을 확장하는 것을 목표로 합니다. 인간과 AI 시스템 간의 이러한 협업을 통해 사용자는 AI 출력의 이유를 이해하고 그 설명을 바탕으로 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있습니다.
설명 가능한 AI 솔루션은 시각화, 자연어 설명 또는 대화형 인터페이스를 통해 사용자 친화적인 방식으로 설명을 제공함으로써 인간과 AI의 협업을 촉진합니다. 이를 통해 사용자는 AI 시스템과 상호 작용하고, 질문하고, 다양한 시나리오를 탐색하여 AI가 생성한 결과물에 대해 더 깊이 이해할 수 있습니다. 협업을 촉진함으로써 조직은 인간과 AI 시스템 모두의 강점을 활용할 수 있으며, 이는 보다 안정적이고 신뢰할 수 있는 의사결정 과정으로 이어질 수 있습니다.
최종 사용처에 따라 시장은 의료, BFSI, 항공우주 및 방위, 소매 및 E-Commerce, 공공 부문 및 유틸리티, IT 및 통신, 자동차, 기타로 구분되며, IT 및 통신 부문은 2022년 17.99%로 가장 높은 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 은 조직과 개인이 더 많은 실제 데이터를 실시간으로 수집할 수 있게 해주고 있습니다. 인공지능(AI) 시스템은 이 데이터를 활용하여 점점 더 정교해지고 능력을 향상시킬 수 있습니다.
이동통신사들은 통신 분야의 AI를 통해 연결성과 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 이동통신사들은 AI를 활용해 네트워크를 최적화하고 자동화함으로써 더 나은 서비스를 제공하고 더 많은 사람들이 연결될 수 있도록 돕고 있습니다. 예를 들어, AT&T는 AI와 통계 알고리즘을 활용한 예측 모델을 활용하여 네트워크 서비스 중단을 예측하고 예방하고 있으며, 텔레노아는 고급 데이터 분석을 통해 무선 네트워크의 에너지 사용량과 CO2 배출량을 줄이고 있습니다. 고객과의 보다 개인화되고 의미 있는 상호 작용을 지원할 수 있습니다.
금융산업에서 설명 가능한 AI는 고객에게 제공하는 서비스와 상품의 질을 향상시키면서 생산성을 높이고 비용을 절감하여 금융기관에 경쟁력을 가져다 줄 것으로 예상됩니다. 이러한 경쟁 우위는 더 높은 품질의 맞춤형 상품을 제공하고, 투자 전략을 안내하는 데이터 인사이트를 공개하고, 신용 이력이 적은 고객의 신용도를 분석할 수 있게함으로써 금융 포용성을 강화함으로써 금융 소비자에게 혜택을 줄 수 있습니다. 이러한 요인으로 인해 시장의 성장이 확대될 것으로 예상됩니다.
시장 세분화에 따라 시장은 클라우드와 온프레미스로 구분됩니다. 온프레미스 부문은 2022년 55.73%의 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다. 온프레미스 설명 가능한 AI를 사용하면 데이터 보안 향상, 대기 시간 단축, AI 시스템 제어력 향상 등 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다. 또한, 클라우드 기반 서비스 사용을 제한하는 규제 요건이 있는 조직에 유리할 수 있습니다. 기업들은 온프레미스에서 설명 가능한 AI를 구현하기 위해 규칙 기반 시스템, 의사결정 트리, 모델 기반 설명 등 다양한 기법을 사용하고 있습니다. 이러한 기술은 AI 시스템이 어떻게 특정 결정이나 예측에 도달했는지에 대한 인사이트를 제공하고, 사용자가 시스템의 추론을 검증하고 잠재적인 편견이나 오류를 식별할 수 있도록 합니다.
다양한 산업, 특히 BFSI, 소매, 정부 기관의 대기업들은 보안상의 이점 때문에 온프레미스에 구축된 XAI를 선호하고 있습니다. 예를 들어, 금융 서비스 회사인 JP모건(JP Morgan)은 온프레미스에서 설명 가능한 AI를 사용하여 사기 탐지를 개선하고 자금세탁을 방지하고 있습니다. 이 시스템은 머신러닝을 통해 대량의 데이터를 분석하여 사기 가능성이 있는 행위를 식별하고 그 판단에 대한 명확하고 투명한 설명을 제공합니다. 마찬가지로 기술 기업 IBM은 왓슨 오픈스케일(Watson OpenScale)이라는 온-프레미스 설명 가능한 AI 플랫폼을 제공하여 조직이 AI 시스템의 성능과 투명성을 관리하고 모니터링할 수 있도록 돕습니다. 이 플랫폼은 AI의 결정과 예측에 대한 명확한 설명을 제공하며, 조직은 AI 모델 훈련에 사용된 데이터를 추적하고 분석할 수 있습니다.
시장은 용도별로 부정 및 이상 감지, 신약개발 및 진단, 예지보전, 공급망 관리, ID 및 액세스 관리, 기타로 구분됩니다. 부정행위 관리에서는 인공지능(AI)이 중요한 역할을 합니다. 부정 및 이상 감지 분야는 2022년 23.86%의 가장 큰 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
AI의 한 요소인 머신러닝(ML) 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 조사하여 부정행위를 나타낼 수 있는 트렌드와 이상 징후를 식별할 수 있으며, AI를 활용한 부정행위 관리 시스템은 금융 사기, 스푸핑, 피싱 사기 등 다양한 부정행위를 탐지하고 차단할 수 있습니다. 차단할 수 있습니다. 또한, 새로운 사기 패턴이나 트렌드를 변화시켜 탐지할 수도 있습니다.
제조업에서 XAI의 두드러진 활용은 예지보전과 함께 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 제조업의 XAI 예측 분석은 해석 가능한 AI 모델을 사용하여 예측을 수행하고 제조업에 대한 인사이트를 생성합니다. 설명 가능한 AI 기술은 제조 공장에서 장비의 고장이나 유지보수 필요성을 예측하는 모델을 개발하는 데 사용됩니다. XAI 모델은 과거 센서 데이터, 유지보수 로그 및 기타 관련 정보를 분석하여 장비 고장에 기여하는 주요 요인을 식별하고 예측된 유지보수 요구사항에 대한 해석 가능한 설명을 제공합니다.
또한, 설명 가능한 AI 모델은 품질 관리 프로세스에서 예측 분석을 활용합니다. XAI 모델은 생산 데이터, 센서 판독값 및 기타 관련 매개 변수를 분석하여 제조 공정에서 발생할 수 있는 결함 및 편차 가능성을 예측할 수 있습니다. 이 모델은 또한 품질 문제의 요인에 대한 설명을 제공하여 제조업체가 근본 원인을 이해하고 시정 조치를 취하는 데 도움을 줍니다.
북미 지역은 2022년 40.52%의 점유율로 시장을 장악할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 13.4%의 CAGR을 기록할 것으로 예측됩니다. 독일, 프랑스, 미국, 영국, 일본, 캐나다 등 신흥국의 강력한 IT 인프라가 이들 국가의 설명 가능한 AI 시장 성장을 이끄는 주요 요인으로 작용하고 있습니다.
이러한 국가에서 설명 가능한 AI의 시장 확장을 촉진하는 또 다른 요인은 IT 인프라를 업데이트하기 위해 이들 국가의 정부로부터 실질적인 지원을 받고 있다는 점입니다. 그러나 인도와 중국과 같은 개발도상국은 예측 기간 동안 높은 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 양호한 경제 성장으로 인해 AI 비지니스 확장에 적합한 많은 투자가 이들 국가로 유입되고 있습니다.
아시아태평양은 예측 기간 동안 24.8%의 가장 빠른 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 아시아태평양 국가들의 기술 발전이 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 예를 들어, 2021년 2월 일본의 후지쯔 연구소와 홋카이도 대학은 '설명 가능한 AI' 원리에 기반한 새로운 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 건강 검진 등의 데이터에 대한 AI 결과를 바탕으로 사용자가 원하는 결과를 얻기 위해 필요한 단계를 자동으로 알려줍니다.
Global Explainable AI Market has valued at USD 5.4 Billion in 2022 and is anticipated to project robust growth in the forecast period with a CAGR of 22.4% through 2028. The Global Explainable AI (XAI) Market is experiencing significant growth as organizations increasingly adopt artificial intelligence solutions across various industries. XAI refers to the capability of AI systems to provide understandable and interpretable explanations for their decisions and actions, addressing the "black box" challenge of traditional AI. The market is poised for expansion, driven by the growing need for transparency, accountability, and ethical AI deployment. XAI is vital in sectors such as finance, healthcare, and autonomous vehicles, where the ability to understand AI-generated decisions is crucial for regulatory compliance and user trust. Additionally, the rise of AI-related regulations and guidelines further propels the demand for XAI solutions. The market is characterized by innovations in machine learning techniques, algorithms, and model architectures that enhance the interpretability of AI systems. As businesses prioritize responsible AI practices, the Explainable AI Market is set to continue its growth trajectory, offering solutions that not only deliver AI-driven insights but also ensure transparency and human-centric AI decision-making processes.
| Market Overview | |
|---|---|
| Forecast Period | 2024-2028 |
| Market Size 2022 | USD 5.4 Billion |
| Market Size 2028 | USD 18.32 billion |
| CAGR 2023-2028 | 22.4% |
| Fastest Growing Segment | Cloud |
| Largest Market | North America |
The Global Explainable AI (XAI) Market is witnessing significant growth as a result of the growing demand for transparency and interpretability in artificial intelligence (AI) systems. XAI plays a crucial role in various sectors, including healthcare, finance, and autonomous vehicles, where comprehending the decisions made by AI systems is vital for regulatory compliance and user trust. With the increasing adoption of AI, there is a corresponding need to unravel the complexities of AI models and algorithms, making XAI solutions increasingly indispensable. The market thrives on continuous innovations in machine learning techniques and algorithms that enhance the interpretability of AI systems, ensuring that organizations can leverage the power of AI while upholding accountability and ethical AI practices.
The rising demand for transparency and interpretability in AI systems is a key driver behind the robust growth of the Global XAI Market. As AI becomes more prevalent in various industries, there is a growing need to understand the decision-making processes of AI systems. This is particularly crucial in sectors such as healthcare, where AI is used to make critical diagnoses and treatment recommendations. By providing explanations for AI-driven decisions, XAI enables healthcare professionals to trust and validate the outcomes, ensuring regulatory compliance and patient safety. Similarly, in the finance sector, where AI is employed for tasks like fraud detection and risk assessment, XAI plays a pivotal role in ensuring transparency and accountability. Financial institutions need to understand the reasoning behind AI-driven decisions to comply with regulations and maintain customer trust. XAI solutions provide insights into the inner workings of AI models, enabling organizations to explain and justify their decisions to regulators, auditors, and customers.
Autonomous vehicles are another area where XAI is of utmost importance. As self-driving cars become more prevalent, it is crucial to understand the decision-making processes of AI algorithms that control these vehicles. XAI allows manufacturers and regulators to comprehend the reasoning behind AI-driven actions, ensuring safety, reliability, and compliance with regulations. The continuous advancements in machine learning techniques and algorithms are driving the growth of the XAI market. Researchers and developers are constantly working on innovative approaches to enhance the interpretability of AI systems. These advancements include techniques such as rule extraction, feature importance analysis, and model-agnostic explanations. By making AI models more transparent and understandable, organizations can address concerns related to bias, fairness, and accountability, fostering trust and ethical AI practices.
The global market for Explainable Artificial Intelligence (XAI) is experiencing significant growth due to the increasing number of regulations and guidelines related to AI. Governments and industry watchdogs are placing a strong emphasis on ethical AI practices, which is compelling organizations to adopt XAI solutions to meet compliance requirements. As regulatory frameworks continue to evolve, XAI plays a crucial role in helping organizations ensure that their AI systems adhere to legal and ethical standards. This growing demand for XAI, driven by regulatory requirements, is particularly prominent in industries where data privacy, fairness, and accountability are of utmost importance. The surge in AI-related regulations and guidelines worldwide has created a favorable environment for the XAI market to thrive. Governments and regulatory bodies are recognizing the potential risks associated with AI systems that lack transparency and interpretability. As a result, they are implementing measures to ensure that AI technologies are developed and deployed responsibly. These regulations often require organizations to provide explanations for the decisions made by their AI systems, especially in critical domains such as healthcare, finance, and criminal justice. By adopting XAI solutions, organizations can address these regulatory requirements and demonstrate their commitment to ethical AI practices. XAI enables organizations to understand and explain the reasoning behind AI-generated decisions, making the decision-making process more transparent and accountable. This not only helps organizations comply with regulations but also fosters trust among stakeholders, including customers, employees, and the public.
Industries that handle sensitive data, such as healthcare and finance, are particularly reliant on XAI to ensure data privacy and fairness. XAI techniques allow organizations to identify and mitigate biases in AI models, ensuring that decisions are not influenced by factors such as race, gender, or socioeconomic status. Moreover, XAI enables organizations to detect and rectify any unintended consequences or errors in AI systems, thereby minimizing potential harm to individuals or society. As the regulatory landscape continues to evolve, the demand for XAI is expected to grow further. Organizations across various sectors are recognizing the importance of aligning their AI systems with legal and ethical standards. By embracing XAI, these organizations can not only meet compliance requirements but also gain a competitive edge by demonstrating their commitment to responsible AI practices. The XAI market is poised for significant expansion as more industries prioritize transparency, fairness, and accountability in their AI deployments.
XAI, or Explainable Artificial Intelligence, is a powerful tool that enables businesses and professionals to enhance their decision-making processes by offering clear and understandable explanations for insights generated by AI systems. This technology has proven particularly valuable in sectors such as healthcare and finance, where it assists clinicians, analysts, and decision-makers in comprehending and utilizing AI-driven information effectively. In the healthcare industry, XAI plays a crucial role in supporting clinicians in understanding AI-generated diagnoses and treatment recommendations. By providing comprehensible explanations for the insights produced by AI models, XAI helps healthcare professionals gain a deeper understanding of the reasoning behind these recommendations. This, in turn, leads to improved patient care as clinicians can make more informed decisions based on the AI-driven insights. XAI acts as a bridge between the complex algorithms used in AI systems and the human decision-makers, empowering healthcare professionals to trust and utilize AI technology to its fullest potential. Similarly, in the financial sector, XAI serves as a valuable tool for analysts and decision-makers. With the increasing adoption of AI-driven investment strategies, XAI aids in comprehending the reasoning behind these strategies. By providing transparent and interpretable explanations, XAI enables financial professionals to have a clear understanding of the insights generated by AI models. This empowers them to make better-informed decisions regarding investments, risk management, and overall portfolio management. The use of XAI in financial institutions helps bridge the gap between the complexity of AI models and the need for human decision-makers to have a clear understanding of the underlying rationale.
The market for XAI is experiencing significant growth due to the recognition of its value as a decision-support tool. As businesses and professionals increasingly understand the importance of comprehensible explanations for AI-generated insights, the demand for XAI continues to rise. XAI's ability to bridge the gap between complex AI models and human decision-makers is seen as a crucial factor in unlocking the full potential of AI technology across various industries. By empowering businesses and professionals to make better-informed decisions, XAI is driving positive change and improving outcomes in sectors such as healthcare and finance.
The increasing integration of AI into our everyday lives highlights the crucial importance of establishing user trust in AI systems. One approach to fostering this trust is through the adoption of Explainable AI (XAI), which aims to make AI systems transparent and explainable, thereby dispelling concerns associated with the "black box" nature of AI. This aspect of XAI is particularly vital in sectors such as autonomous vehicles and critical infrastructure, where safety and reliability are of utmost importance. As a result, organizations are recognizing the significance of XAI in bolstering user confidence in AI technologies, leading to a significant expansion of the market.
In an era where AI is becoming increasingly pervasive, users are understandably concerned about the inner workings of AI systems. The traditional "black box" nature of AI, where decisions are made without clear explanations, has raised questions about the reliability, fairness, and accountability of these systems. XAI addresses these concerns by providing insights into how AI systems arrive at their decisions, making the decision-making process more transparent and understandable to users. In sectors like autonomous vehicles, where AI plays a crucial role in ensuring safe and efficient transportation, user trust is paramount. The ability to explain the reasoning behind AI-driven decisions can help alleviate concerns related to accidents or malfunctions. By providing clear explanations, XAI enables users to understand why a particular decision was made, increasing their confidence in the technology, and fostering trust.
Similarly, in critical infrastructure sectors such as energy, healthcare, and finance, where AI systems are relied upon for making important decisions, XAI can play a vital role in ensuring the safety and reliability of these systems. By making AI systems explainable, organizations can address concerns related to biases, errors, or malicious attacks, thereby enhancing user trust and confidence in the technology. Recognizing the significance of user trust in AI systems, organizations are investing in XAI to bolster confidence in AI technologies. This investment is driven by the understanding that user trust is a key driver for market expansion. By adopting XAI, organizations can differentiate themselves by offering transparent and explainable AI systems, which in turn can attract more users and customers.
One of the primary challenges facing the global explainable AI market is the limited understanding and awareness among organizations regarding the importance and benefits of adopting explainable AI solutions. Many businesses may not fully grasp the significance of explaining ability in AI models and the potential risks associated with black-box algorithms. This lack of awareness can lead to hesitation in investing in explainable AI, leaving organizations vulnerable to issues such as biased decision-making, lack of transparency, and regulatory compliance concerns. Addressing this challenge requires comprehensive educational initiatives to highlight the critical role that explainable AI plays in building trust, ensuring fairness, and enabling interpretability in AI systems. Organizations need to recognize that explainable AI can provide insights into how AI models make decisions, enhance accountability, and facilitate better decision-making processes. Real-world examples and case studies showcasing the tangible benefits of explainable AI can help foster a deeper understanding of its significance.
The implementation and integration of explainable AI solutions can pose complex challenges for organizations, particularly those with limited technical expertise or resources. Configuring and deploying explainable AI models effectively, and integrating them with existing AI systems and workflows, can be technically demanding. Compatibility issues may arise during integration, leading to delays and suboptimal performance. To address these challenges, it is crucial to simplify the deployment and management of explainable AI solutions. User-friendly interfaces and intuitive configuration options should be provided to streamline setup and customization. Additionally, organizations should have access to comprehensive support and guidance, including documentation, tutorials, and technical experts who can assist with integration and troubleshoot any issues. Simplifying these aspects of explainable AI implementation can lead to more efficient processes and improved model interpretability.
Balancing Explain ability and Performance.
Explainable AI models aim to provide transparency and interpretability, but they face the challenge of striking the right balance between explain ability and performance. Highly interpretable models may sacrifice predictive accuracy, while complex models may lack interpretability. Organizations need to find the optimal trade-off between model explain ability and performance to ensure that AI systems are both trustworthy and effective. This challenge requires ongoing research and development efforts to improve the interpretability of AI models without compromising their performance. Advanced techniques, such as model-agnostic approaches and post-hoc interpretability methods, can help address this challenge by providing insights into model behavior and decision-making processes. Striving for continuous improvement in these areas will enable organizations to leverage explainable AI effectively while maintaining high-performance standards.
The global explainable AI market also faces challenges related to regulatory compliance and ethical considerations. As AI systems become more prevalent in critical domains such as healthcare, finance, and autonomous vehicles, there is a growing need for transparency and accountability. Regulatory frameworks are being developed to ensure that AI systems are fair, unbiased, and explainable. Organizations must navigate these evolving regulations and ensure that their explainable AI solutions comply with legal and ethical standards. This challenge requires organizations to stay updated with the latest regulatory developments and invest in robust governance frameworks to address potential biases, discrimination, and privacy concerns. Collaboration between industry stakeholders, policymakers, and researchers is essential to establish guidelines and standards that promote responsible and ethical use of explainable AI.
The global market for Explainable AI (XAI) is witnessing a surge in demand as organizations recognize the importance of transparency and interpretability in AI systems. With the increasing adoption of AI across various industries, there is a growing need to understand how AI algorithms make decisions and provide explanations for their outputs. This demand is driven by regulatory requirements, ethical considerations, and the need to build trust with end-users.
Explainable AI solutions aim to address the "black box" problem by providing insights into the decision-making process of AI models. These solutions utilize techniques such as rule-based systems, model-agnostic approaches, and interpretable machine learning algorithms to generate explanations that can be easily understood by humans. By providing clear explanations, organizations can gain valuable insights into the factors influencing AI decisions, identify potential biases, and ensure fairness and accountability in AI systems.
The global market is experiencing a shift towards industry-specific Explainable AI solutions. As different industries have unique requirements and challenges, there is a need for tailored XAI solutions that can address specific use cases effectively. Organizations are seeking XAI solutions that can provide explanations relevant to their industry domain, such as healthcare, finance, or manufacturing.
Industry-specific XAI solutions leverage domain knowledge and contextual information to generate explanations that are meaningful and actionable for end-users. These solutions enable organizations to gain deeper insights into AI decision-making processes within their specific industry context, leading to improved trust, better decision-making, and enhanced regulatory compliance.
The integration of human-AI collaboration is a significant trend in the global Explainable AI market. Rather than replacing humans, XAI solutions aim to augment human decision-making by providing interpretable insights and explanations. This collaboration between humans and AI systems enables users to understand the reasoning behind AI outputs and make informed decisions based on those explanations.
Explainable AI solutions facilitate human-AI collaboration by presenting explanations in a user-friendly manner, using visualizations, natural language explanations, or interactive interfaces. This allows users to interact with AI systems, ask questions, and explore different scenarios to gain a deeper understanding of AI-generated outputs. By fostering collaboration, organizations can leverage the strengths of both humans and AI systems, leading to more reliable and trustworthy decision-making processes.
Based on end-use, the market is segmented into healthcare, BFSI, aerospace & defense, retail and e-commerce, public sector & utilities, it & telecommunication, automotive, and others. IT & telecommunication sector accounted for the highest revenue share of 17.99% in 2022. The rollout of 5G and the Internet of Things (IoT) is enabling organizations and individuals to collect more real-world data in real time. Artificial intelligence (AI) systems can use this data to become increasingly sophisticated and capable.
Mobile carriers can enhance connectivity and their customers' experiences thanks to AI in the telecom sector. Mobile operators can offer better services and enable more people to connect by utilizing AI to optimize and automate networks. For instance, While AT&T anticipates and prevents network service interruptions by utilizing predictive models that use AI and statistical algorithms, Telenor uses advanced data analytics to lower energy usage and CO2 emissions in its radio networks. AI systems can also support more personalized and meaningful interactions with customers.
Explainable AI in BFSI is anticipated to give financial organizations a competitive edge by increasing their productivity and lowering costs while raising the quality of the services and goods they provide to customers. These competitive advantages can subsequently benefit financial consumers by delivering higher-quality and more individualized products, releasing data insights to guide investment strategies, and enhancing financial inclusion by enabling the creditworthiness analysis of customers with little credit history. These factors are anticipated to augment the market growth.
Based on deployment, the market is segmented into cloud and on-premises. The on-premises segment held the largest revenue share of 55.73% in 2022. Using on-premises explainable AI can provide several benefits, such as improved data security, reduced latency, and increased control over the AI system. Additionally, it may be preferable for organizations subject to regulatory requirements limiting the use of cloud-based services. Organizations use various techniques such as rule-based systems, decision trees, and model-based explanations to implement on-premises explainable AI. These techniques provide insights into how the AI system arrived at a particular decision or prediction, allowing users to verify the system's reasoning and identify potential biases or errors.
Major players across various industry verticals, especially in the BFSI, retail, and government, prefer XAI deployed on-premises, owing to its security benefits. For instance, the financial services company JP Morgan uses explainable AI on-premises to improve fraud detection and prevent money laundering. The system uses machine learning to analyze large volumes of data, identify potentially fraudulent activities, and provide clear and transparent explanations for its decisions. Similarly, IBM, the technology company, provides an on-premises explainable AI platform termed Watson OpenScale, which helps organizations manage and monitor the performance and transparency of their AI systems. The platform provides clear explanations for AI decisions and predictions and allows organizations to track and analyze the data used to train their AI models.
Based on application, the market is segmented into fraud and anomaly detection, drug discovery & diagnostics, predictive maintenance, supply chain management, identity and access management, and others. Artificial intelligence (AI) plays a crucial role in fraud management. The fraud and anomaly detection segment accounted for the largest revenue share of 23.86% in 2022.
Machine Learning (ML) algorithms, a component of AI, can examine enormous amounts of data to identify trends and anomalies that could indicate fraudulent activity. Systems for managing fraud powered by AI can detect and stop various frauds, including financial fraud, identity theft, and phishing attempts. They can also change and pick up on new fraud patterns and trends, thereby increasing their detection.
The prominent use of XAI in manufacturing with predictive maintenance is propelling the market growth. XAI predictive analysis in manufacturing involves using interpretable AI models to make predictions and generate insights in the manufacturing industry. Explainable AI techniques are used to develop models that predict equipment failures or maintenance needs in manufacturing plants. By analyzing historical sensor data, maintenance logs, and other relevant information, XAI models identify the key factors contributing to equipment failures and provide interpretable explanations for the predicted maintenance requirements.
Moreover, explainable AI models leverage predictive analysis in quality control processes. By analyzing production data, sensor readings, and other relevant parameters, XAI models can predict the likelihood of defects or deviations in manufacturing processes. The models can also provide explanations for the factors contributing to quality issues, helping manufacturers understand the root causes and take corrective actions.
North America dominated the market with a share of 40.52% in 2022 and is projected to grow at a CAGR of 13.4% over the forecast period. Strong IT infrastructure in developed nations such as Germany, France, the U.S., the UK, Japan, and Canada is a major factor supporting the growth of the explainable AI market in these countries.
Another factor driving the market expansion of explainable AI in these countries is the substantial assistance from the governments of these nations to update the IT infrastructure. However, developing nations like India and China are expected to display higher growth during the forecast period. Numerous investments that are appropriate for the expansion of the explainable AI business are drawn to these nations by their favorable economic growth.
Asia Pacific is anticipated to grow at the fastest CAGR of 24.8% during the forecast period. Significant advancements in technology in Asia Pacific countries are driving market growth. For instance, in February 2021, a new system built on the 'explainable AI' principle was developed by Fujitsu Laboratories and Hokkaido University in Japan. It automatically shows users the steps they need to do to obtain a desired result based on AI results about data, such as those from medical exams.
In this report, the Global Explainable AI Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below: