报告概述

全球预测人工智能市场规模预计到 2033 年将达到1080 亿美元左右，而 2023 年将达到149 亿美元，在预测期内以复合年增长率 21.9% 的速度增长。 2024年至2033年。

预测人工智能，也称为预测人工智能，是一种使用先进算法和机器学习技术来分析历史数据并对未来事件或结果做出预测的技术。它广泛应用于各个行业，用于预测趋势、识别潜在风险和优化决策流程。

由于大数据的可用性不断增加、人工智能技术的进步以及对数据驱动洞察力的需求不断增长，预测人工智能市场出现了强劲增长。组织越来越多地采用预测人工智能解决方案来获得竞争优势、提高运营效率、

例如，Google AI 在负责任的人工智能计划上投资了1000 亿美元，重点关注医疗保健、气候变化和网络安全等领域，这表明了该行业的重要性和潜力。同样，软银为预测性人工智能初创公司提供的35亿美元基金以及红杉资本对预测性人工智能公司PreCog的大量投资，凸显了市场对该技术能力的信心，特别是在异常检测、风险管理和欺诈预防等领域。

分析师观点

多种来源的数据可用性不断增加、机器学习算法的不断增强以及各行业的广泛采用等因素推动了这项技术的崛起。大数据的扩展和机器学习的进步算法是推动这种增长的关键因素。医疗保健、金融、零售和制造等行业越来越多地集成预测人工智能，以增强决策、优化运营并改善客户体验。

就增长机会而言，数字化转型加速的发展中地区存在巨大的市场潜力。专注于需要最少技术专业知识的用户友好型人工智能解决方案的公司可能会获得竞争优势。此外，人工智能技术提供商与特定行业企业之间的合作可以促进针对特定市场需求的创新应用。

关键要点

• 预计到 2033 年，全球预测人工智能市场估值将达到1080 亿美元，年复合增长率稳定未来十年的复合年增长率 (CAGR) 为21.9%。 2023年，全国该市场产生的收入接近149亿美元，预计到2024年将达到182亿美元。
• 谷歌人工智能和软银等主要参与者在预测人工智能领域进行了大量投资。 Google AI 对负责任的 AI 计划的投资1000 亿美元以及软银为预测性 AI 初创公司设立的35 亿美元基金都证明了该行业的重要性，特别是在医疗保健、气候变化和网络安全方面。
• 基于云的解决方案凭借其灵活性和成本效益占据了市场的主导地位，占据了超过55%的份额。本地解决方案是金融和医疗保健等行业数据安全的首选。
• 软件解决方案占有63%以上的份额，其中时间序列分析、回归分析、分类和分类以及聚类是关键组成部分。
• 销售和营销领先于21% 的份额，其次是风险管理和财务预测。
• 机器学习因其在不同应用中的多功能性和有效性而占据着超过 52% 的份额。
• 大型企业拥有超过 65% 的份额，因为它们拥有有效利用预测人工智能的资源和专业知识。
• 最终用户行业：银行、金融服务和由于数据驱动的决策和风险管理，保险 (BFSI) 占据了21%以上的份额。

部署模型

2023 年，基于云的细分市场在预测人工智能市场中占据了主导地位，占据了超过55%的份额。这种主导地位主要归因于基于云的解决方案提供的灵活性、可扩展性和成本效益。企业越来越认识到云基础设施的优势e 在人工智能应用中，其中包括由于对物理硬件的需求减少而降低了运营成本，以及更容易扩展以满足不断增长的数据需求。基于云的部署模型有助于更轻松地访问高级计算能力和人工智能功能，这对于处理大型数据集和运行复杂算法至关重要。

此外，基于云的人工智能解决方案提供了增强的协作机会，使团队能够跨不同地理位置无缝工作。这对于跨国公司和劳动力分散的企业尤其有价值。 AI 在云中的集成还使公司能够从 AI 技术的最新进展中受益，而无需对 IT 基础设施进行大量前期投资。

另一方面，本地细分市场虽然市场份额较小，但对于优先考虑数据安全和控制的组织来说仍然具有重要意义。某些行业，例如金融和医疗保健处理敏感数据的企业通常更喜欢本地解决方案，因为它们能够提供更严格的安全控制并符合严格的监管要求。然而，与基于云的解决方案相比，高昂的初始投资以及需要专门的 IT 人员来管理和维护本地人工智能系统是限制其增长的因素。

总体而言，在各行业越来越多地采用人工智能技术的推动下，预测性人工智能市场正在经历快速增长。尤其是基于云的部署模型，由于其能够提供可扩展、经济高效且易于访问的 AI 解决方案，因此预计将继续引领市场。

解决方案分析

2023 年，软件细分市场在预测性 AI 市场中占据主导地位，占据了超过 63% 的份额。这一立场可归因于对高级分析的日益依赖各个行业的技术，寻求利用预测人工智能来增强决策和战略规划。该领域的软件解决方案主要包括时间序列分析、回归分析、分类分类、聚类等先进方法。

时间序列分析是预测人工智能软件的关键组成部分，由于能够根据历史数据预测未来趋势，因此得到了广泛的应用。这种技术在金融等领域尤其有价值，因为预测市场趋势可以带来显着收益。回归分析是另一个重要工具，有助于理解变量之间的关系，这使得营销和销售等部门预测消费者行为和偏好至关重要。

分类和分类软件已成为管理大型数据集不可或缺的一部分，使企业能够有效地对信息进行排序和分析。这种能力至关重要大数据时代，组织面临着从大量数据中提取可行见解的挑战。集群软件通过识别数据中的隐藏模式和分组来进一步补充这一点，为企业提供对客户细分或运营效率的细致洞察。

应用分析

2023 年，销售和营销部门在预测人工智能市场中占据主导地位，占据了超过21%的份额。这种主导地位主要是由于在制定有效的销售策略和营销活动时越来越多地采用人工智能驱动的预测分析。人工智能在这些领域的集成彻底改变了企业处理客户参与、市场分析和创收的方式。

在销售和营销中使用预测性人工智能使组织能够分析消费者行为、市场趋势和采购。se 模式。此分析有助于制定更有可能与目标受众产生共鸣的个性化营销策略，从而提高营销活动的效率和效果。例如，人工智能算法可以预测客户可能购买哪些产品，从而使公司能够根据个人喜好调整营销工作，从而显着提高转化率。

在销售领域，预测人工智能在销售线索评分和销售预测方面发挥着重要作用。通过分析过去的销售数据和当前的市场状况，人工智能可以识别最有前途的销售线索，确保销售团队将精力集中在最有可能取得成果的地方。这种有针对性的方法不仅提高了销售效率，而且还通过确保向潜在买家提供与其需求和兴趣相关的优惠来增强整体客户体验。

风险管理是预测人工智能的另一个关键应用领域，根据占有重要的市场份额。它使用人工智能来识别和减轻各种操作（包括金融交易）中的潜在风险。财务预测利用人工智能准确预测市场趋势和投资结果，指导战略财务决策。通过优化库存管理和需求预测，供应链管理受益于预测性人工智能。在欺诈检测和安全领域，人工智能在实时识别和预防欺诈活动方面发挥着至关重要的作用，从而保护企业和消费者的利益。

技术洞察

2023 年，机器学习细分市场在预测人工智能市场中占据主导地位，占据了超过52% 份额。这一巨大的市场份额可归因于机器学习 (ML) 技术在各种预测应用中的多功能性和有效性机器学习在预测人工智能市场中的突出地位是由于其分析大型数据集并从中学习的能力，使企业能够根据手动无法辨别的复杂模式和趋势做出明智的决策。机器学习算法特别擅长识别数据中的相关性和因果关系，这对于从消费者行为预测到金融市场分析等场景中的准确预测至关重要。

机器学习的主要优势之一是其适应性。机器学习模型可以在特定数据集上进行训练，为各个行业提供量身定制的预测。例如，在医疗保健领域，机器学习算法可以根据历史数据预测患者的治疗结果，而在零售领域，它们可以预测销售趋势。这种可定制性导致机器学习在金融、医疗保健、零售和制造等领域得到广泛采用。

自然语言处理 (NLP)，一种预测人工智能市场的另一项重要技术主要用于分析和解释人类语言。它在情感分析、聊天机器人和客户服务自动化等应用中发挥着至关重要的作用。尽管很重要，但与 ML 相比，NLP 占据的市场份额较小，主要是因为它的应用程序更加专业。

深度学习作为机器学习的一个子集，由于其处理图像和视频等非结构化数据并从中学习的能力而受到关注。然而，其市场份额目前受到其所需的高计算资源和模型复杂性的限制。

预测人工智能中的其他技术包括预测建模、统计分析和数据挖掘等技术。这些技术促进了预测人工智能市场的多样性，但并没有像机器学习那样在市场上占据主导地位，这主要是因为后者具有更广泛的适用性和经过验证的有效性。总体而言，机器学习领域在预测人工智能市场中的主导地位证明了其在提供可行见解方面的灵活性、准确性和效率。随着企业不断认识到数据驱动决策的潜力，对基于机器学习的预测解决方案的需求预计将增长，进一步巩固其在市场中的领先地位。

组织规模分析

2023 年，大型企业细分市场占据主导市场地位，占据了超过在预测人工智能市场中占有65%的份额。这种巨大的市场份额主要归因于大型企业拥有大量的财务资源和技术基础设施。这些组织通常有资金投资先进的人工智能技术，包括预测分析工具，这对于数据驱动的决策至关重要-制定和战略规划。此外，大型企业通常拥有广泛的数据集，为人工智能模型生成准确且富有洞察力的预测提供了坚实的基础。

大型企业在该市场占据主导地位的另一个关键因素是它们吸引人工智能和数据科学领域顶尖人才的能力。这些专业知识使他们能够比规模较小的同行更有效地开发、实施和利用预测人工智能技术。此外，大型企业通常在多个市场和部门开展业务，从而能够利用预测人工智能来实现从客户行为分析到供应链优化等各种应用。

最终用户行业

2023 年，BFSI（银行、金融服务和保险）细分市场在预测人工智能市场中占据主导地位，占领了超过21% 份额。该段的标志其巨大的市场主导地位可归因于多个因素。

首先，BFSI 行业严重依赖数据驱动的决策和风险管理。预测性人工智能解决方案提供先进的分析功能，使金融机构能够分析大量历史和实时数据，以识别模式、评估风险并做出准确的预测。借助预测模型，银行和保险公司可以增强欺诈检测、信用风险评估和投资分析。这些应用程序通过减少财务损失、提高盈利能力和优化决策流程来提供竞争优势。

其次，BFSI 部门处理大量客户数据，包括交易记录、客户资料和财务历史记录。预测人工智能解决方案通过利用这些数据生成见解和建议来实现个性化的客户体验。例如，银行可以利用预测模型根据个人客户偏好和行为提供定制的金融产品和服务。通过提高客户参与度和满意度，BFSI 行业可以建立长期关系并提高客户保留率。

此外，监管合规性是 BFSI 行业的一个重要方面。预测人工智能在确保遵守反洗钱 (AML) 和了解你的客户 (KYC) 要求等法规方面发挥着至关重要的作用。通过分析数据模式和识别可疑活动，预测模型可以帮助金融机构检测和防止欺诈交易，确保遵守监管标准。这种能力降低了法律和声誉风险，这在严格监管的 BFSI 行业中至关重要。

此外，BFSI 行业的特点是竞争激烈且需要运营效率。预测人工智能解决方案有助于优化各种流程，例如贷款承保、风险评估和索赔管理。通过自动化和简化这些流程，金融机构可以提高效率、降低成本并加快决策速度。预测人工智能还有助于预测市场趋势、识别投资机会和有效管理投资组合，从而实现更好的财务规划和资源分配。

关键细分市场

按部署模型

• 本地
• 基于云

按解决方案

• 软件
  • 时间序列分析
  • 回归分析
  • 分类与分类
  • 聚类
  • 其他
• 服务
  • 咨询
  • 实施
  • 支持和维护

按应用

• 财务预测
• 销售和营销
• 风险管理
• 供应链管理
• Fraud 检测和安全
• 其他应用

按技术

• 机器学习
• 自然语言处理 (NLP)
• 深度学习
• 其他技术

按组织规模

• 大型企业
• 中小企业（中小企业）

按最终用户行业划分

• BFSI
• 医疗保健
• 零售和电子商务
• 制造业
• 电信
• 能源和公用事业
• 运输和物流
• 其他最终用户行业

驱动因素

对数据驱动洞察的需求不断增长

对数据驱动洞察的需求不断增长是预测人工智能市场的主要驱动因素。在当今竞争激烈的商业环境中，组织正在认识到利用预测模型从大量数据中提取有意义的见解的价值。

通过分析历史和实时数据，预测性人工智能解决方案使企业能够做出明智的决策、优化流程并提高整体绩效。这些见解的范围涵盖从客户行为模式和偏好到市场趋势，使组织能够在竞争中保持领先并推动业务增长。利用数据驱动的洞察力的能力已成为各个行业取得成功的关键因素。

关键限制

数据隐私和安全问题

虽然预测人工智能的采用带来了众多好处，但数据隐私和安全问题是一个关键限制。由于组织依赖大量数据进行预测分析，因此确保这些数据的机密性、完整性和可用性变得至关重要。

与数据泄露、未经授权的访问和滥用敏感信息相关的潜在风险构成了重大风险。对于希望实施预测人工智能解决方案的组织来说，这是一个巨大的挑战。为了解决这些问题，组织必须实施强大的数据保护措施，包括加密、访问控制和遵守相关的数据隐私法规。通过保护客户和利益相关者的数据来建立信任，对于预测人工智能的广泛采用至关重要。

增长机会

新兴市场的扩张

预测人工智能市场的关键增长机会之一在于向新兴市场的扩张。随着这些市场中的行业越来越多地采用数据驱动的决策，对预测人工智能解决方案的需求也在不断增长。

新兴市场为预测人工智能供应商提供了尚未开发的潜力，可以扩大其客户群并建立强大的市场影响力。这些市场通常会带来独特的挑战和要求，从而提供了一个供应商有机会开发适合这些行业特定需求的定制解决方案。通过满足新兴市场需求并提供增值解决方案，预测人工智能供应商可以开辟新的增长途径并获得竞争优势。

挑战

数据质量和可访问性

预测人工智能市场的关键挑战之一是确保数据质量和可访问性。预测模型的准确性和可靠性在很大程度上取决于用于训练和分析的数据的质量。与数据质量相关的挑战（包括缺失值、不一致和偏差）可能会严重影响预测人工智能解决方案的有效性。

此外，组织在从不同来源访问相关数据并将其集成到统一数据集进行分析时经常面临障碍。数据治理和管理实践在解决问题中发挥着至关重要的作用应对这些挑战，确保数据干净、一致且易于访问以进行准确的预测。组织必须投资于强大的数据基础设施、数据清理技术和数据集成流程，以克服这些挑战并从预测 AI 解决方案中获得最大价值。

区域分析

2023 年，北美 在预测 AI 市场中占据主导地位，占据超过 34% 的市场份额分享。该地区的强大立足点可归因于先进的技术基础设施、成熟的IT产业以及各行业人工智能技术的高采用率等因素。

此外，该地区的医疗保健、零售、金融和制造等终端使用行业显着增长，这对预测人工智能解决方案的需求产生了积极影响。例如在医疗保健领域，预测人工智能的使用在改善患者治疗结果、优化运营和加强研发活动方面受到了关注。

同样，零售行业也利用预测人工智能来增强个性化营销活动、库存管理和需求预测。这些不断扩大的最终用途行业不仅增加了预测人工智能的采用，还为解决方案提供商开发特定行业应用程序并满足北美企业不断变化的需求创造了机会。

本报告涵盖的主要地区和国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 新西兰
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 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
  • 中东和非洲其他地区

关键参与者分析

预测人工智能市场竞争激烈，由几个关键参与者组成，积极参与开发和提供先进的预测分析解决方案。这些主要参与者拥有强大的市场影响力，并为行业的增长和创新做出了重大贡献。

预测人工智能市场的主要参与者之一是 IBM 公司。 IBM 提供了一整套预测分析解决方案，包括 IBM Watson Analytics 和 IBM SPSS Modeler。公司实力雄厚专注于人工智能研发，加上其跨行业的广泛客户群，使其成为市场领先者。

主要参与者

• IBM Corporation
• SAS Institute Inc.
• Microsoft Corporation
• SAP SE
• Oracle Corporation
• Salesforce.com Inc.
• Alteryx, Inc.
• RapidMiner Inc.
• Statistica（戴尔技术公司）
• TIBCO Software Inc.
• MathWorks Inc.
• KNIME AG
• 其他主要参与者

近期发展

投资

• 红杉资本2.5亿美元投资PreCog，一家利用预测人工智能进行欺诈预防和财务分析的公司，突显了市场对人工智能增强安全和财务运营能力的信心。

创新

• 微软推出Project Bonsai凸显了这一趋势可定制的AI工业应用解决方案，表明朝着更专业、针对特定行业的人工智能工具迈进。
• Meta 发布的 PyTorch Lightning 反映了行业对加速人工智能开发的关注，强调了对简化和加快人工智能模型训练过程的框架的需求。

收购和合作伙伴关系

• Salesforce 以64 亿美元收购 MuleSoft，将预测分析集成到 CRM 中，突显了将人工智能融入客户关系管理的趋势，强调了人工智能在提高客户参与度方面的价值。
• NVIDIA 与西门子 Healthineers 合作开发人工智能驱动的医疗成像技术，表明人工智能与医疗保健之间的交叉日益紧密，重点关注早期疾病检测和诊断。

扩张与合并

• Palantir 向零售领域扩张，为供应链和需求提供预测解决方案预测, s这表明人工智能在优化零售运营方面的作用日益增强。
• C3.ai 计划与 Tomcat 合并，提供跨行业的综合工业人工智能平台，反映了整合人工智能解决方案以创造更全面产品的趋势。
• DataRobot 在东南亚的推出标志着人工智能市场的地域扩张，凸显了人工智能技术的全球影响力和适用性。

市场新闻

• 2023 年，IBM：推出了具有 AI 驱动的维护预测功能的 Maximo Asset Management 8。
• 2023 年，Microsoft：发布了 Azure Arc，用于跨混合云和多云环境部署 AI 模型。
• 2023 年，Salesforce.com Inc.：推出 Einstein Discovery Insights，实现自动化来自客户数据的见解和预测。