报告概述

到 2034 年，全球人工智能驱动的知识管理系统市场规模预计将从 2024 年的30 亿美元增长到1021 亿美元左右，预测期间复合年增长率为 42.30% 2025年至2034年期间。2024年，北美在人工智能驱动的知识管理系统领域占据主导地位，市场份额37.8%，收入达到11.3亿美元。

人工智能驱动的知识管理系统（AI-KMS）集成了机器学习、自然语言处理和数据分析等人工智能技术，以提高效率和效果的知识管理。这些系统自动执行组织内跨平台和部门的信息组织、发现和交付。

人工智能驱动的知识的增长账本管理系统市场是由关键因素驱动的，包括组织内数据量的指数级增长，这需要先进的工具来进行有效的分析和解释。此外，对更好决策的需求促使公司采用人工智能驱动的系统，这些系统可以更深入地洞察业务运营和市场趋势。

根据 ProfileTree 的数据，强大的知识管理不仅是一种竞争优势，而且是金融游戏规则的改变者。 Aberdeen Group 的一项研究发现，拥有良好结构的知识管理实践的组织的生产力可提高 15% 至 30%，从而直接削减成本并提高效率。

在客户方面，拥有强大的客户知识管理系统的企业的客户满意度得分可提高 15%，从而转化为更强的忠诚度和回头客。然而，知识管理不善的成本由于决策失误，公司每年平均损失 420,000 美元。

当知识无法有效共享时，员工敬业度也会受到影响。 Brandon Hall Group 的研究强调，拥有强大知识共享文化的组织的员工敬业度会提高 20%，从而提高员工保留率和工作场所士气。

关键要点

• 全球人工智能驱动的知识管理系统市场规模预计到到 2034 年将达到 1021 亿美元，从2024 年的 30 亿美元增长，复合年增长率为 42.30%在 2025 年至 2034 年的预测期内。
• 2024 年，解决方案细分市场在人工智能驱动的知识管理系统市场中占据主导地位，占据了超过 72.7% 的市场份额。
• 本地部署细分市场占据了超过 data-start="464" data-end="473">58.4% 的市场份额，在人工智能驱动的知识管理系统市场中保持主导地位。
• 大型企业细分市场在 2024 年占据主导市场地位，占据了超过65.6% 的人工智能驱动的知识管理系统市场。
• 自然语言处理 (NLP) 在 2024 年引领人工智能驱动的知识管理系统市场，g 占据超过 35.2% 的主导市场份额。
• 到 2024 年，企业知识管理细分市场占据了超过 25.8% 的市场份额，在人工智能驱动的知识管理系统市场中保持主导地位。
• BFSI（银行、金融服务和保险）细分市场在 2024 年占据主导市场地位，占据了超过23.5% 的人工智能驱动型知识管理系统市场份额。
• 2024 年，北美在人工智能驱动型知识管理系统领域占据主导市场地位，数据开始=“1436”数据结束=“1”445">37.8% 市场份额和收入达到11.3 亿美元。
• 美国人工智能驱动的知识管理系统市场估计为到 2024 年将达到 9.1 亿美元，复合年增长率高达 40.8%。

美国市场规模

人工智能驱动的市场预计到 2024 年，美国知识管理系统的价值将达到9.1 亿美元。复合年增长率(CAGR) 高达 40.8%，这一显着增长率凸显了人工智能技术在知识管理实践中的不断扩展。

市场价值的飙升主要是由对高效数据的需求不断增长推动的。技术援助管理系统以及加强企业决策流程的需要。随着中国企业不断发展并面临复杂的信息管理挑战，人工智能驱动的解决方案提供了一种有效管理、组织和检索大量数据的可行方法。

此外，随着越来越多的企业认识到利用人工智能分析和解释大型数据集的竞争优势，这些系统的采用预计会增加。其好处包括提高运营效率、降低与手动数据处理相关的成本以及利用战略洞察力的能力。

2024 年，北美在人工智能驱动的知识管理系统领域占据主导市场地位，占据超过37.8%份额，收入达到11.3 亿美元。

这一领先地位主要归功于该地区强大的技术基础设施和早期采用先进的人工智能技术在企业和信息管理战略中的应用。专注于人工智能和机器学习创新的主要技术参与者和初创企业的存在进一步推动了该地区的市场增长。

处理医疗保健、金融和零售等各个行业生成的大量数据的需求极大地推动了北美地区采用人工智能驱动的知识管理系统。这些行业需要高效的系统来管理、存储和分析数据，以获得可行的见解，从而增强决策流程。

在人工智能投资增加和对 (GDPR) 等数据监管日益关注的推动下，欧洲在市场份额方面紧随北美。在中国和印度等新兴经济体数字化转型的推动下，亚太地区正在经历最快的增长，这些地区对支持大规模数据管理和改善运营的技术的需求不断增长。

组件分析

2024 年，解决方案细分市场在人工智能驱动的知识管理系统市场中占据主导地位，占据了72.7% 的份额。该细分市场包括人工智能驱动的知识管理平台、人工智能驱动的知识库、人工智能驱动的搜索引擎和聊天机器人、人工智能驱动的内容管理系统 (CMS)，以及分析和报告工具等其他工具。

人工智能驱动的知识管理平台和人工智能驱动的知识库是该细分市场领导地位的核心。这些平台和基础利用人工智能来简化知识的聚合和传播，从而增强整个组织的可访问性和可用性。

人工智能驱动的内容管理系统 (CMS) 以及该细分市场中的其他分析和报告工具在内容组织和洞察生成中发挥着关键作用。这些系统使企业能够根据用户行为和偏好定制内容交付，从而显着提高参与度和效率。

集成分析工具进一步帮助衡量知识管理实践的影响，实现持续改进并与业务目标保持一致。这些解决方案的综合优势确保了解决方案细分市场在人工智能驱动的知识管理系统市场中的领先地位。

部署模型分析

2024年，本地部署细分市场在人工智能驱动的知识管理系统市场中占据主导地位，占据了58.4%以上的份额。这种对本地解决方案的偏好主要是由这些系统为组织提供的增强的安全性和控制力驱动的。

本地部署模型允许组织广泛定制其知识管理系统以满足需求特定的业务需求和集成要求。这对于流程复杂的公司或需要与遗留系统深度集成的公司尤其重要，因为基于云的解决方案可能面临兼容性挑战。

此外，本地解决方案通常提供更可预测的性能指标，并且对互联网连接等外部因素的依赖更少。在必须持续访问关键知识和系统的环境中，这种可靠性尤其受到重视，从而防止潜在的停机并确保持续的业务运营。

本地系统的长期成本优势有助于其占据主导地位。虽然初始投资高于基于云的模型，但由于经常性费用较少以及对资源部署和扩展的更好控制，本地解决方案通常会随着时间的推移降低总拥有成本。

企业规模分析

2024 年，大型企业细分市场在人工智能驱动的知识管理系统市场中占据主导地位，占据65.6%以上份额。这种重要的市场存在可归因于区分大型企业与小型企业的几个关键因素。

大型企业通常拥有投资先进人工智能技术所需的财务资源。这种财务能力使他们能够实施复杂的知识管理系统，而这需要对技术和熟练人员进行大量的前期投资。

大型企业会产生大量数据，需要强大的系统来进行有效管理。人工智能驱动的知识管理系统非常适合处理大量数据，使其成为需要快速高效地组织、处理和检索数据集的大企业的完美选择。

大型企业，在多个领域运营各个市场依靠人工智能驱动的知识管理系统来保持对监管标准的遵守。这些系统确保信息按照法律要求进行管理，有助于避免处罚并维持良好的行业声誉。

技术分析

2024 年，自然语言处理 (NLP) 细分市场在人工智能驱动的知识管理系统市场中占据主导地位，占据35.2%分享。这种领先地位是由 NLP 将非结构化数据转换为结构化数据的能力推动的，这对于从大量文本和语音数据中提取有意义的见解至关重要。

NLP 在客户服务中广泛采用，为聊天机器人和虚拟助理提供支持，以处理查询、自动响应和改进支持。它还用于金融服务、医疗保健和法律行业的合规监控文本分析、文档分析和患者数据管理，推动了其不断增长的需求。

NLP 的进步正在提高其准确性和功能，从而扩大其在各个领域的使用。随着企业生成更多的文本数据，对 NLP 有效管理文本数据的需求不断增长，这得益于人工智能研究投资的增加以及能够理解上下文、讽刺和复杂语言细微差别的解决方案的开发。

NLP 与机器学习和深度学习等人工智能技术的集成增强了其功能，使其成为人工智能驱动的知识管理系统的基石。这些集成支持高级数据分析和实时决策，帮助企业在数据驱动的环境中保持竞争优势，这就是 NLP 保持领先市场地位的原因。

应用分析

2024 年，企业知识管理细分市场在人工智能驱动的知识管理系统市场，占据超过25.8％的份额。该细分市场的领先地位可归因于其在优化决策流程和提高组织效率方面的关键作用。

企业知识管理系统有利于企业知识的集中化并营造协作的工作环境。通过集成人工智能，这些系统可以在整个组织内自动更新和传播新信息，确保所有团队成员都能及时、一致地访问关键数据。

跨行业的数据量不断增长，使得企业知识管理系统变得至关重要。通过利用人工智能进行预测分析、自然语言处理和机器学习，这些系统可以帮助组织管理信息并快速获得可行的见解，从而提供竞争优势。

此外，数字化转型的推动进一步推动采用企业知识管理系统。随着企业从传统的数据管理实践迁移到更加集成和先进的系统，对人工智能知识管理解决方案的需求激增。

行业分析

2024 年，BFSI（银行、金融服务和保险）细分市场在人工智能驱动的知识管理系统市场中占据主导地位，占据了超过 23.5% 份额。

该行业的领先地位主要归因于其对数据驱动决策的高度依赖以及对合规性和监管治理的迫切需求。 BFSI 中人工智能驱动的知识管理系统有助于管理来自各种来源的大量数据，使机构能够提高运营效率和客户服务，同时确保遵守严格的监管要求。

在知识管理中采用人工智能n BFSI 进一步受到更高效地提供个性化金融服务的需求的推动。这些系统利用人工智能来分析客户数据和行为，使金融机构能够定制其产品和服务，以满足个人客户的需求。

此外，人工智能与 BFSI 部门知识管理系统的集成有助于改进风险管理和欺诈检测。通过利用机器学习算法和模式识别，这些系统可以比传统方法更快地检测异常和潜在的欺诈活动。

关键细分市场

按组件

• 解决方案
  • 人工智能驱动的知识管理平台
  • 人工智能支持的知识基地
  • 人工智能驱动的搜索引擎和聊天机器人
  • 人工智能驱动的内容管理系统（CMS）
  • 其他（分析和报告工具等）
• 服务
  • 实施和集成
  • 咨询和培训
  • 支持和维护

按部署模型

• 基于云
• 本地

按企业规模

• 大型企业
• 中小企业

按技术

• 机器学习（ML）
• 自然语言处理（NLP）
• 机器人流程自动化（RPA）
• 计算机视觉
• 深度学习
• 其他

按应用

• 企业知识管理
• 客户支持和自助服务
• 文档管理和内容检索
• 培训和电子学习
• 人力资源和员工入职
• 市场情报和竞争分析
• 法律与合规管理
• 其他

行业

• 银行、金融服务和保险 (BFSI)
• 医疗保健和生命科学
• IT 和电信
• 零售和电子商务
• 政府和公共部门
• 教育和电子学习
• 制造
• 能源和公用事业
• 其他

驱动程序

增强知识发现和检索

人工智能显着提高了组织发现和检索知识的方式。通过采用自然语言处理和机器学习，人工智能系统可以解释大量数据集，从而能够快速访问相关信息。此功能减少了员工搜索数据的时间，从而提高了工作效率。

例如，人工智能可以分析用户查询以提供精确的答案，从而促进高效的决策。此外，人工智能可以自动化知识的组织和分类，确保信息随时可用且是最新的。知识管理的这种转变不仅提高了运营效率，而且还通过使关键见解变得更加重要来促进创新。

约束

数据质量和集成问题

人工智能在知识管理方面的有效性在很大程度上取决于数据的质量和集成。许多组织都在努力解决数据孤岛、不一致的格式和不完整的信息，这些可能会影响人工智能模型的准确性。为了让人工智能系统以最佳方式运行，它们需要高质量、组织良好的数据。

此外，如果没有适当的数据治理，组织可能会面临敏感数据遭受安全漏洞或合规性违规的风险。确保数据隐私和遵守监管标准对于维护人工智能的完整性和道德使用至关重要。此外，数据治理不足可能会导致数据质量不一致，从而难以从人工智能项目中获得可行的见解或实现预期结果。

机遇

通过人工智能集成推动创新

将人工智能集成到知识管理提供了大量的创新机会。人工智能可以分析历史和实时数据，以发现可能无法进行人类分析的模式和趋势。此功能使组织能够识别新的市场机会、优化流程并开发创新产品或服务。

此外，人工智能驱动的工具可以通过提供实时洞察和预测分析来增强决策，帮助组织预测市场趋势和客户需求。这种积极主动的方法不仅支持创新，还使公司能够更快地应对新出现的挑战和机遇，从而获得竞争优势。

挑战

员工对变革的抵制

将人工智能引入知识管理系统可能会遭到员工的抵制。对工作流失的担忧、对人工智能技术缺乏了解或对适应新工具的担忧可能会阻碍采用。

为了克服这一挑战，组织必须投资变革管理策略，包括全面的培训计划、关于人工智能好处的清晰沟通以及员工参与实施过程。通过解决这些人为因素，公司可以促进更平稳的过渡，并鼓励拥抱技术进步的文化。

新兴趋势

一个重要趋势是集成人工智能以自动化日常任务。通过分析大型数据集，人工智能可以识别可能被忽视的模式和见解，使组织能够迅速做出明智的决策。这种自动化不仅简化了运营，还让员工能够专注于更具战略性的活动。

增强的搜索功能是人工智能产生重大影响的另一个领域。人工智能驱动的系统可以理解上下文和语义，为用户提供更准确的信息以及相关的搜索结果。这一改进减少了搜索信息的时间并提高了整体生产力。

知识交付的个性化也正在获得动力。人工智能系统可以根据个人用户的需求和偏好定制信息，确保员工收到与其角色最相关的内容。这种有针对性的方法可以增强组织内知识的学习和应用。

商业利益

• 增强协作：通过打破数据孤岛，人工智能可以促进跨部门更好的知识共享，从而增强团队合作和创新。这种互联性对于及时有效地解决问题至关重要。
• 个性化用户体验：人工智能根据个人用户的行为和需求定制信息检索，显着提高搜索结果的相关性和速度，从而提高搜索结果的相关性和速度。用户满意度和参与度​。
• 高级安全功能：凭借异常检测和自动威胁分析等功能，人工智能驱动的系统提供强大的解决方案，保护敏感信息免遭潜在泄露，从而增强信任和合规性​。
• 可扩展性：随着组织的发展，人工智能系统可以适应处理更复杂、更大的数据集，而不会降低性能，确保知识管理系统随着公司的发展而发展需求​。
• 创新优势：人工智能驱动的系统能够识别新的趋势和见解，从而促进产品创新和市场扩张，保持公司的竞争力和前瞻性。

关键地区和国家

• 北方美国
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚洲其他地区太平洋地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 其他地区MEA

关键参与者分析

OpenText Corporation是企业信息管理领域的全球领导者，提供人工智能驱动的解决方案，帮助企业组织数据并从数据中提取价值。该公司的人工智能知识管理系统与现有企业应用程序无缝集成，为用户提供全面、智能的方式来管理、共享和利用整个组织的知识。

服务eNow, Inc. 以其基于云的平台而闻名，该平台可帮助企业自动化和优化各种服务，包括 IT、人力资源和客户服务。该公司的人工智能驱动的知识管理系统使组织能够简化知识共享流程并改善服务交付。

SAP SE是企业软件领域的知名品牌，通过其 SAP 业务技术平台提供强大的人工智能驱动的知识管理系统。通过结合人工智能、机器学习和大数据分析，SAP 使公司能够有效地管理和利用知识。他们的平台增强了不同部门之间的协作、知识共享和决策，使企业能够在竞争中保持领先地位。

市场上的主要参与者

• OpenText Corporation
• ServiceNow, Inc.
• SAP SE
• Salesforce Inc.
• Atlassian Corporation
• Microsoft Corporation
• International Business Machines Corporation (IBM)
• Amazon Web Services, Inc.
• Google LLC
• Coveo Solutions Inc.
• Lucidworks
• Sinequa
• 其他

等待的最佳机会玩家

• 增强决策能力：人工智能驱动的知识管理系统可以分析大量数据，以识别模式并生成可能被手动忽略的见解。此功能使企业能够快速做出明智的决策，从而提高战略规划和运营效率。
• 自动化内容管理：管理大量非结构化数据是一个常见的挑战。人工智能可以自动化内容的组织、标记和检索，减少人工工作并最大限度地减少错误。这种自动化可确保员工快速访问相关信息，从而提高工作效率和协作能力。
• 个性化使用r 体验：人工智能能够根据个人用户行为和偏好提供定制内容和见解。通过分析用户交互，人工智能系统可以推荐组织内的相关资源和专家，从而营造更具吸引力和更高效的知识共享环境。这种个性化不仅提高了用户满意度，还鼓励持续学习和发展。
• 主动策略的预测分析：人工智能分析数据和预测未来场景的能力使组织能够在挑战出现之前预测挑战并识别机遇。通过利用预测分析，公司可以制定主动战略、降低风险并利用新兴趋势，从而获得市场竞争优势。
• 具有云集成的可扩展解决方案：采用基于云的人工智能解决方案可提供可扩展且经济高效的知识管理更换系统。云集成可确保人工智能工具无需大量基础设施投资即可处理不断增长的数据量和用户需求。例如，基于云的人工智能可以与现有系统无缝集成，为整个组织提供实时更新和可访问性。

最新进展

• 2025年1月，ServiceNow推出了“工作流数据结构”技术，以统一业务和技术数据，为工作流程和人工智能代理提供支持。它还推出了包含 60 多个用例的 AI Agent Gallery，并宣布计划于 2025 年 3 月发布 AI Agent Studio。
• 2024 年 11 月 Assai 收购了总部位于阿姆斯特丹的 Viewport.ai，这是一家人工智能驱动的工业数据和知识管理软件提供商。此次收购旨在增强 Assai 的非结构化数据管理能力，改进跨技术领域的搜索和交叉引用功能
• 2024 年 11 月，OpenText 在 OpenText World 2024 上推出了 Cloud Editions (CE) 24.4，该版本在业务云、人工智能和技术方面取得了进步。该版本重点关注安全的人工智能集成解决方案，以增强数据连接、简化工作流程并提高多云环境中的人员潜力。