认知自动化市场 规模与份额分析 - 增长趋势与预测 (2024-2031)
全球认知自动化市场估计值 2024年11.03亿美元 预计将达到 到2031年达到49.86亿美元, 显示复合年增长率 (CAGR)从2024年到2031年占24%.
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全球认知自动化市场增长的驱动力是各行业对自动化的需求日益增加,以提高业务流程效率。 快速的技术进步,如人工智能, 机器学习 和 自然语言处理 开发了能够自动化日常任务的智能软件解决方案。 各种企业正在实施认知自动化,以减少劳动力成本和人为错误. 此外,日益需要高效率地分析大量数据,可以促进采用认知自动化。 机器人技术的进步也可以融合机器人的认知能力,从而在近期推动市场增长.
对流程自动化和数字化转型的需求增加
数字化转型的压力迫使全球各组织实现各自任务和进程的自动化。 公司正在认识到认知自动化解决方案能够为提高效率、改善客户经验和燃料创新提供的好处。 通过利用机器人过程自动化,自然语言处理和机器学习等技术,认知工具能够理解结构化和无结构化的数据,并利用这些技术实现工作流程自动化. 这使得先前的人工任务能够在没有人类干预的情况下以数字方式完成.
认知自动化能够与人类并肩工作,而不是取代人类,这可以促进其采用。 系统旨在接管直接、有章可循的活动,处理大量结构化数据,腾出雇员的时间和资源。 工人可以专注于更复杂和更具战略性的责任,这需要人类的判断,解决问题的能力和创造性的思维. 在许多依赖大量交易处理的银行、保险和电信部门,认知自动化正在对生产力、周转时间和客户满意度产生积极影响。
跨行业的纵向组织正面临着使遗留系统现代化和精简长期积累的脱节进程的压力。 认知平台的灵活性和可扩展性使得公司能够以自己的速度进行数字化的转换,首先将现有工作流程的片段自动化,然后才能扩大自动化的范围. 这种分阶段办法有助于尽量减少干扰,同时最大限度地提高投资收益。 前瞻性企业认为,认知自动化不仅是一种降低成本的做法,而且是一种为数码本土一代创新新的数字产品、服务和经验的机会。
例如,2021年6月,FPT 软件公司(Software)是一家来自越南的全球技术和IT服务供应商,宣布与Sitecore(英语:Sitecore)合作,后者是美国领先的数字体验软件供应商. 这种合作旨在通过利用自动化流程、数字转换和低码解决方案,加强Sitecore为日本范围更广的企业提供的数字营销服务,最终使众多日本企业受益。
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日益采用人工智能和机器学习技术
近年来,人工智能、机器学习和相关技术方面的进步大大加快。 这一快速创新推动了跨行业纵向认知自动化案例的扩大。 以前需要大规模训练数据集和计算功率的AI和ML算法,现在由于加工速度,存储能力和新的深层学习技术的提高,可以实现高精度,样品数量较小.
销售商正在利用这些AI突破,开发新的认知自动化软件类别. 先进的自然语言处理解锁了来自电子邮件,文件和呼叫等各种非结构化数据源的自动化机会. 由革命神经网络所启用的计算机视觉赋予系统以视觉识别和物体检测技能. 整合知识图可以让认知代理人存储和理解实体之间的关系,以进行背景反应.
大型技术公司正在通过收购和内部发展,对AI研究及其现实世界应用进行大量投资. 它们正在利用其丰富的财政资源和创新文化,继续走在下一代ML技术的前列。 软件供应商寻求与这些新兴能力合作或获得这些能力,以注入认知自动化平台,并保持它们由最新AI提供动力. 全世界各国政府也正在发起倡议、方案和条例,支持大赦国际的发展,并确保其安全、公平和负责任地使用。
分析员的关键外卖:
随着各组织日益需要提高效率、降低成本和优化业务流程,人们越来越多地使用能够使日常任务自动化的认知技术。 北美目前主导认知自动化市场,亚太成为增长最快的区域市场。
由于所有行业的组织都试图通过自动化来精简业务,因此将有很大的机会来利用认知工具来管理大量结构化和无结构化的数据,确定模式,并进行类似于人的决策。 在制造业中,认知过程自动化具有推动生产力的潜力。 保健部门是另一个有希望的纵向部门,因为认知技术可以提高护理质量和降低成本。
就业中断带来的一体化挑战和关切会阻碍市场增长。 成功采用取决于在现有信息技术生态系统内如何容易应用认知解决方案。 重新培训劳动力和重新设计工作角色对于缓解对替代人类工作的技术的担心至关重要。 数据隐私和遵守监管是供应商需要主动处理的其他问题。
随着人工智能的进步,使机器能够更直观地思考和行动,认知自动化空间将见证未来的增长.
市场挑战: 认知自动化解决方案的高执行成本
全球认知自动化市场的增长可能由于与认知自动化解决方案相关的高执行成本而受到阻碍. 发展先进的认知能力需要对研发进行大规模投资. 提供认知自动化产品和服务的公司需要聘请熟练的AI工程师,数据科学家,以及其他技术专家组成的团队来建设和维护其认知平台. 这些研发费用随后转给客户。 将认知解决方案与各组织现有的信息技术基础设施结合起来,也涉及大量的定制和支助费用。 对许多中小企业来说,认知技术所有权的总成本成为采用的障碍。 虽然认知自动化的长期储蓄潜力巨大,但其前期资本支出需求对于对成本敏感的企业来说却令人望而却步。 这种高的可变成本结构对在不久的将来实现认知自动化的广泛商业化提出了显著的挑战。
市场机会:将认知自动化与IOT、机器人和区块链等新兴技术相结合
将这些解决方案与IOT、机器人和区块链等其他相邻新兴技术相结合,可提供市场增长机会。 随着AI能力增强,从各种连接的装置和传感器中获取投入,认知系统可以利用IOT网络的实时数据流,实现工业运营决策自动化. 计算机视觉,语音识别和预测分析等认知功能可以赋予机器人更多的智能自主性. 认知计算和区块链的趋同为自学、跨越金融、供应链和保健的透明应用带来了希望。 认知平台与IOT,机器人和分布式分类账的无缝协作,可以培育创新自动化使用案例,并显著扩大市场范围. 随着技术巨头对这些组合解决方案的大力投资,其市场扩散可以带动认知自动化商的主要收入.
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观点,按构成部分 -- -- 解决方案部分,通过扩大功能促进增长
在组件方面,估计溶液部分在2024年贡献了最高的市场份额62.6%,拥有广泛的能力。 通过增加新的功能来满足不断变化的业务需求,认知自动化解决方案取得了重大进展。 主要的解决方案提供者正在集中力量丰富其平台的技能,以便实现高度分析性和复杂任务的自动化。 例如,先进的解决方案现在支持用于自动化社交媒体参与和客户服务聊天员等应用的多媒体数据格式. 这些还加强了欺诈侦查和风险管理的分析功能。 新的数字技能的整合使各组织能够从其自动化项目中获得更多的价值。 现有的各种功能进一步使解决办法成为比传统服务更可取的选择。 持续升级以满足工业的动态需求,可以推动行业增长。
透视,通过技术 - 机器学习段增强分析驱动进度
在技术方面,机器学习部分估计在2024年贡献了38.4%的最高市场份额,因为它在数据处理中发挥了宝贵的作用。 机器学习算法通过使计算机能够从大量结构化和非结构化的数据中学习,使数据分析能力发生了革命性的变化. 这些特别适合确定复杂的模式和隐藏的见解。 各部门日益依赖数据驱动的决策,可促进采用由ML驱动的认知自动化技术。 著名的应用包括预测维护,个性化营销,医学诊断,以及股票市场分析. 深层学习和神经网络的进步也扩大了预测分析的范围. 改进ML技术将促进其用于日益扩大的认知任务范围。
最终用户的观察 -- -- 银行、金融服务和保险(BFSI)
在终端用户方面,由于广泛的自动化需求,银行、金融服务和保险(BFSI)部分在2024年的市场份额估计为53.2%。 BFSI行业每天处理大量的客户交易和财务数据。 这既为保持效率、管理风险和改善客户经验提供了机会,也带来了挑战。 认知自动化技术正在帮助BFSI玩家从如此庞大的数据来源中获得宝贵的见解. 智能聊天机,预测性欺诈检测系统,以及robo-advisors等解决方案在降低成本的同时提高了服务质量. 管制遵守活动也有利于自动化。 此外,与其他部门相比,BFSI技术的采用通常在高级水平上进行。 考虑到这些因素,BFSI段很可能仍将是驱动认知自动化市场的前锋. 它不断进行的数字化改造将促进新的部署。
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北美在认知自动化市场占据主导地位,2024年的市场份额估计为40.1%,原因是美国和加拿大的科技巨头和新兴技术的早期采用者都存在. 美国公司率先开发和应用了医疗,银行,零售和制造业等行业的认知自动化解决方案. 随着高技术的采用和对工业4.0等概念的试验,许多初创企业也正以创新的解决办法进入这一空间。
技术公司强大的内部研发能力以及政府组织对AI研究的慷慨资助支持了新工具的开发. 本区域的企业对认知自动化有了巨大的认识和投资。 业界热衷于实施认知过程自动化,以提高效率,增强客户经验. 这为销售商创造了蓬勃发展的生态系统。 本区域还吸引了全球认知自动化参与者的大量外国直接投资和业务扩展计划。 这使得北美成为吸引人的长期增长和伙伴关系机会的市场.
亚太区域已成为增长最快的认知自动化区域市场。 中国,印度,日本,韩国等国家积极试验和应用认知技术. APAC的各国政府正在促进鼓励研究和应用新兴技术的倡议。 这包括建立英才中心和税收奖励计划。
企业热衷于利用认知自动化来提高生产力和扩大业务. 制造业、信息技术和商业服务等主要创收部门在采用新技术方面走在前列。 近年来,著名的全球技术供应商和初创企业建立了亚洲研发中心。 这更注重为亚太市场量身定制的解决方案。 有了强大的经济前景和政府的支持,APAC提供了巨大的市场潜力,预计在不久的将来将会有增长。
认知自动化市场报告覆盖面
| 报告范围 | 细节 | ||
|---|---|---|---|
| 基准年 : | 2023 (英语). | 2024年市场规模: | 11.03 Bn (单位:千美元) |
| 历史数据: | 2019年至2023年统计用区划代码和城乡划分代码: to县. | 预测周期 : | 2024至2031年统计用区划代码和城乡划分代码: to县. |
| 2024至2031 CAGR期预测: | 24% | 2031 (英语). 数值预测 : | 49.86 Bn美元 (单位:千美元) |
| 覆盖的地理: |
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| 所涵盖的部分: |
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| 涵盖的公司: | Accenture, Automation Anywhere, Blue Prism, Brain Corp, Cnowledge, DataRobot, Google Cloud (Alphabet Inc.), IBM, Kofax, 微软, NICE Systems, Pegasystems, Salesforce, SAP, 和UiPath (美国) 互联网档案馆的存檔,存档日期2008-03-04. | ||
| 增长动力: |
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| 限制和挑战: |
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* 定义: 全球认知自动化市场是指使用人工智能,机器学习和自然语言处理技术实现工作场所任务和流程自动化. 它使各组织能够利用认知技术从大型、复杂的数据集中获得深刻的见解。 认知自动化模仿人类的思想过程来完成分析文本,视觉内容和口语等任务.
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关于作者
Suraj Bhanudas Jagtap 是一位经验丰富的高级管理顾问，拥有超过 7 年的经验。他曾为财富 500 强企业和初创公司提供服务，帮助客户制定跨领域扩张和市场准入策略。他在为各种客户项目提供战略观点和可行见解方面发挥了重要作用，包括需求分析、竞争分析、确定合适的渠道合作伙伴等。
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