对话式人工智能市场 规模与份额分析 - 增长趋势与预测 (2024-2031)
对话AI市场估计价值 10.65美元 2024年学士 预计将达到 44.38美元 到2031年时以复合年增长率增长 (CAGR)从2024年到2031年占22.6%.
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广泛采用跨行业的谈话平台,如零售、BFSI、保健、旅行和招待,预计在预测期间将推动市场显著增长。
对话的AI市场预计将在今后几年出现强劲增长。 主要技术公司加大对AI和自然语言技术的投资,支持开发更人性化的对话界面. 此外,由于需要自动化和个人化的客户参与,正在推动在网络等应用程序中采用对话式AI解决方案 虚拟助理聊天员和语音助理
AI-动力客户支持的增长 服务
AI带动客户支持服务的兴起,大大促进了对话AI市场的成长. 随着客户日益期待快速、高效和个性化的经验,公司正在寻找办法将其支助业务扩大到传统呼叫中心之外。 这驱动了对AI的巨大需求 聊天机 通过自然语言对话24/7处理大量重复性查询处理的虚拟助理。
许多大型企业正在投资于精密的人工智能解决方案,这些解决方案不仅能回答问题,而且能通过采取必要行动解决问题。 例如,电信和公用事业供应商正在部署的聊天机可以检查账户余额,支付账单,跟踪订单状况,甚至可以根据用户请求启动或关闭连接。 这是赋予客户即时自助服务选择权,同时降低公司的运营成本. 此外,COVID-19还加快了客户支持的数字化转型,因为封锁迫使各组织通过数字渠道实现业务的虚拟化。
随着AI能力的不断增强,对话AI产业有望进一步创新. 聊天机器人和虚拟代理将获得深刻理解查询背后的背景和意图的能力. 他们将拥有涵盖不同主题的广泛知识库。 使用诸如增强现实和语音助理等媒介的浮雕将提供丰富的参与经验。 随着AI系统随着时间推移分析大量对话数据,他们的反应将越来越像人,更加一致. 据欧统局称,欧盟使用互联网和电子通信手段与公共当局和公用事业联系的情况从2014年的32%增加到2020年的41%。 这表明客户越来越倾向于数字化和AI驱动的接触渠道。
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发展人类与大赦国际之间的伙伴关系许多公司正在探索AI工具如何增强、扩展和增强人的能力,而不是仅仅侧重于取代人的能力。 通过在人和技术之间发展人工智能协助的伙伴关系,新的应用和可能性正在出现。 例如,正在设计人工智能代理,处理初步的客户查询,使专家能够就更复杂的问题开展工作。 在组织内,大赦国际正在通过搜索、翻译和自动记录等功能来增加知识工作者。 通过明智地将某些任务导向AI,同时为他人保留人类,工作效率提高,所有人满意。 由于公司和消费者都认识到这类强化的人工智能伙伴关系的价值,它推动了对开发有用的辅助手段而不是替代手段的对话技术的持续投资。 这种合作模式为对话AI部门指明了持续增长的道路。
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市场挑战:与缺乏背景了解有关的问题对话AI市场的关键挑战之一是难以创造能真正大规模理解自然人类语言的对话代理. 人类语言的复杂性使得目前的系统难以把握上下文,细微,文化参考,以及非文学意义. 即使大型数据集也可能无法涵盖用户提出的每一个可能的互动或后续问题。 发展对话AI还需要对培训数据和计算资源进行大量投资。
市场机会:中小企业的收养
随着虚拟助手通过不断的机器学习而变得更加有帮助、无害和诚实,用户的采用可能扩大到更多的使用案例和人口群体。 主要技术公司与较小的初创企业之间的伙伴关系也旨在更快地提高技术水平。 此外,随着对话的AI平台使更多的任务自动化,它们可以切实降低企业和公共部门组织的成本。
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透视,按组件 - 日益采用自动化驱动解决方案部分据估计,2024年,溶液部分在拥有自主权的市场上所占份额最高,为64.4%,从而增加了各行业对自动化的需求。 对话式人工智能解决方案为各组织与客户接触提供了自动化途径,使全天24小时的支持无需额外的人力资源。 对话系统和自然语言接口的使用迅速增长,使企业能够有效地扩大客户支助业务。
在银行部门,聊天员被广泛部署,回答客户的基本询问,并指导他们处理复杂的问题。 这让员工们可以专注于更复杂的任务. 在电子商务中,自动化援助也越来越受欢迎,以处理网上购物者提出的大量重复问题。 解决方案允许根据客户的互动和购买历史,使其体验个性化.
此外,对话界面在IOT设备中添加了类似人类的元素,将智能带到家用电器,智能扬声器和虚拟助手身上. 随着语音控制逐渐加强,解决方案提供方正在加强语音识别、背景理解和多语种支持方面的能力。 与传统的呼叫中心相比,自动平台提供的费用节省和24小时服务吸引了各机构。 移动应用上虚拟助手的崛起进一步推动了解决方案部分.
例如,2022年2月,IBM推出了IBM watsonx Assistant,一个市场主导,对话的人工智能平台.
透视 按类型 - 信使平台的成长 驱动 Chatbots 部分
腾讯平台越来越受欢迎, Chatbots因其与消息应用的无缝融合而成为最广泛采用的对话AI形式. 顾客已经习惯于通过Facebook Messages,WhatsApp,Wechat等平台与品牌聊天.
企业渴望在这些频道上部署聊天机器人,以方便,个性化的方式与客户保持联系. Chatbots允许客户通过自然对话,而不是浏览菜单或网站立即找到信息. 它们很适合处理顾客提出的大量基本询问。 这使得人类特工们可以自由地进行更复杂的询问,这些询问需要判断和解决问题的技能.
随着信息传递成为全球首选的交流方式,聊天员们准备通过NLP的进步获得更像人类的品质. 他们能够理解背景,展示记忆,并长时间保持对话,以提供与客户接触的经验。 Chatbots也正被纳入公司网站和移动应用程序的客户支持工作流程. 这为不同接触点的客户创造了统一的经验。
例如,2022年11月,Google在欧洲和巴西各地推出了AI聊天机器人Bard。 该产品自2月推出以来经历了最大的扩张. 机器人与微软支持的ChatGPT竞争.
Insights, by Enter-use Industry - 零售业的持续创新驱动着电子商务产业.
由于零售部门不断创新,估计零售和电子商务部门在2024年市场上所占份额最高,为23.3%。 电子商务的爆炸性增长增加了对对话援助的需求,这些援助可以指导客户的购物旅程。 互动购物体验被设计为感觉比静态网站更自然.
Chatbots帮助客户浏览产品,获得推荐,跟踪订单,并使用自然语言管理账户. 它们通过实时回答问题和解决问题,在降低弃车率方面非常有效。 例如,时装零售商根据顾客的喜好,部署虚拟造型师来建议服装和尺寸。 杂货店使用能够读取购物名单的聊天器,并引导顾客到产品过道.
随着移动商务的扩展,零售商在移动应用和消息中实施对话界面,以保持在其客户的点击范围内. 此外,与电子商务平台相结合的语音助理允许通过命令购物。 这提高了顾客的方便度,提高了推车的价值。 最后,通过对话收集的数据有助于商人实时了解趋势、需求模式和个性化报价。
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目前,北美已牢固确立自己是对话AI的主要区域市场。 据估计,北美在2024年的市场份额最高,为28.8%。 由于硅谷这样的技术中心位于这里,这一地区是全球最大的技术公司所在地,它们在这一领域开拓了研究与发展。 亚马逊公司,微软公司,苹果公司,IBM公司,Google公司等公司在建设自己的对话AI平台方面投入了大量资金,并对在这一领域开展工作的创业企业进行了关键收购.
由于这些工业巨头的存在,各部门的企业对对话的AI解决方案产生了巨大的需求,希望将这些技术纳入其产品和服务。 加上高技术采纳率,北美在今天的谈话AI市场总开支中占最大份额。 此外,在顶尖大学进行的AI的前沿研究也有助于对话技术的持续创新,从而加强该区域的领导地位。
亚太地区目前对话AI市场增长最快。 若干因素正在推动这一增长。 互联网和智能设备日益渗透,为部署对话界面提供了大量机会。 中国和印度等国家正在迅速实现数字化,全球互联网用户数量最多。 这使亚太成为扩大对话解决办法的有吸引力的市场。
此外,各种全国性的“数字印度”和“中国2025年运动”倡议正在大力促进地方创业和新技术。 这促进了初创企业的兴起,它们开发了适合当地居民需要的对话性AI产品。 中国深圳和印度孟加拉鲁等兴旺的技术枢纽的存在,进一步刺激了创新和商业化能力. 本地科技巨头,如Baidu、Alibaba、Tencent、Flipkart等,
上述各种因素合在一起,使亚太成为迅速增加在包括银行业、电子商务、保健和其他领域部署的对话AI的中心。 虽然北美仍然担任领导职务,但亚太地区正在定位为这一革命技术的新的全球前沿。
市场报告覆盖面
| 报告范围 | 细节 | ||
|---|---|---|---|
| 基准年 : | 2023 (英语). | 2024年市场规模: | 10.65 Bn美元 (单位:千美元) |
| 历史数据: | 2019年到2023年统计. | 预测周期 : | 2024年改为2031年 |
| 2024至2031 CAGR期预测: | 22.6% | 2031 (英语). 数值预测 : | 44.38 Bn (美元) |
| 覆盖的地理: |
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| 所涵盖的部分: |
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| 涵盖的公司: | Google、微软、亚马逊网络服务公司、IBM、Oracle、Nuance通信公司、FIS、SAP SE、人工解决方案、Kore.ai、Avaamo、Convertica、Jio Haptik技术有限公司、Rasa技术公司、Solvvy、Pypestream Inc、Kasisto、认知、MindMerd和创意虚拟 | ||
| 增长动力: |
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| 限制和挑战: |
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* 定义: 对话AI市场涉及开发并交付AI驱动的聊天器,数字助理,以及其他能够通过信息传递,语音,以及其他方式理解自然人类语言,实现自动互动的对话平台. 这些对话的AI解决方案正被跨行业纵向采用,通过他们的能力提高客户服务,员工生产率,以及数据分析,通过机器学习技术进行人性化的对话,进行安装处理,并随着时间的推移从互动中学习.
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关于作者
Monica Shevgan
Monica Shevgan 是一名高级管理顾问。她在市场研究和业务咨询方面拥有超过 13 年的经验，在信息和通信技术领域拥有专业知识。她曾提供高质量的见解来指导战略决策，致力于帮助组织实现其业务目标。她成功地撰写并指导了多个领域的众多项目，包括先进技术、工程和交通运输。
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