DUBLÍN–(ALAMBRE COMERCIAL)–El informe «Mercado global de aprendizaje automático automatizado: crecimiento, tendencias, impacto de COVID-19 y pronósticos (2022 – 2027)» se agregó a ResearchAndMarkets.com ofrecimiento.
El mercado global de aprendizaje automático automatizado (en adelante, el mercado estudiado) se valoró en USD 665,63 millones en 2021, y se espera que alcance los USD 5.406,75 millones en 2027, registrando una tasa compuesta anual del 42,97 % durante el período 2022-2027 ( en lo sucesivo denominado período de pronóstico).
Puntos clave
El aprendizaje automático (ML) es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) que permite entrenar algoritmos para hacer clasificaciones o predicciones a través de métodos estadísticos, descubriendo información clave dentro de los proyectos de minería de datos. Estos conocimientos posteriormente impulsan la toma de decisiones dentro de las aplicaciones y los negocios, lo que idealmente impacta en las métricas de crecimiento clave. Dado que gira en torno a algoritmos, complejidad de modelos y complejidad computacional, los profesionales capacitados deben desarrollar estas soluciones.
El aprendizaje automático (ML) se ha convertido en un componente esencial de muchas partes del negocio. La creación de aplicaciones de aprendizaje automático de alto rendimiento, por otro lado, requiere científicos de datos y expertos en el dominio altamente especializados. El objetivo del aprendizaje automático automatizado (AutoML) es disminuir la necesidad de científicos de datos al permitir que los expertos en el dominio construyan automáticamente aplicaciones de aprendizaje automático sin un conocimiento considerable de estadísticas y aprendizaje automático.
El rendimiento del aprendizaje automático automatizado ha avanzado debido a las mejoras en la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Las empresas reconocen el potencial de esta tecnología y, por lo tanto, es probable que su tasa de adopción aumente durante el período de pronóstico. Las empresas están vendiendo soluciones automatizadas de aprendizaje automático por suscripción, lo que facilita a los clientes el uso de esta tecnología. Además, ofrece flexibilidad sobre una base de pago por uso.
El aprendizaje automático (ML) se usa cada vez más en una amplia gama de aplicaciones, pero no hay suficientes expertos en aprendizaje automático para respaldar este crecimiento adecuadamente. Con el aprendizaje automático automatizado (AutoML), el objetivo es hacer que el aprendizaje automático sea más fácil de usar. Por lo tanto, los expertos deberían poder implementar más sistemas de aprendizaje automático y se necesitaría menos experiencia para trabajar con AutoML que cuando se trabaja con ML directamente. Sin embargo, la adopción de la tecnología aún es superficial, lo que restringe el crecimiento del mercado.
La adopción de IA está experimentando un aumento después de la pandemia de COVID-19 a medida que las empresas avanzan hacia el aprovechamiento de soluciones inteligentes para automatizar sus procesos comerciales. Se espera que esta tendencia continúe en los próximos años, impulsando aún más la adopción de la IA en los procesos organizacionales.
Tendencias clave del mercado
BFSI Vertical para impulsar el crecimiento del mercado
En los últimos años, la IA y las tecnologías de máquinas se han adoptado cada vez más en la industria de BFSI para mejorar la eficiencia operativa y mejorar la experiencia del consumidor. A medida que los datos ganan más atención, crece la demanda de aplicaciones BFSI de aprendizaje automático. El aprendizaje automático automatizado puede producir resultados precisos y rápidos con una gran cantidad de datos, una potencia de procesamiento asequible y un almacenamiento económico. Además, el enfoque basado en el aprendizaje automático para la modernización del sistema permitirá a las empresas colaborar con otros servicios fintech para adaptarse a las demandas y regulaciones modernas al tiempo que aumenta la seguridad y la habilita.
Los bancos deben mejorar sus servicios para ofrecer un mejor servicio al cliente con la creciente presión en la gestión del riesgo y el aumento de los requisitos regulatorios y de gobierno. Algunas marcas fintech han estado utilizando cada vez más IA y ML en varias aplicaciones a través de múltiples canales para aprovechar los datos disponibles de los clientes y predecir cómo evolucionan las necesidades de los clientes, qué actividades fraudulentas tienen la mayor posibilidad de atacar un sistema y qué servicios resultarán beneficiosos, entre otros. otros.
Las soluciones impulsadas por Machine Learning permiten a las empresas financieras reemplazar totalmente el trabajo manual mediante la automatización de operaciones repetitivas a través de la automatización inteligente de procesos, lo que resulta en una mayor productividad corporativa. Durante el período previsto, los ejemplos incluyen chatbots, automatización del papeleo y ludificación de la capacitación de los empleados. El aprendizaje automático se está utilizando para automatizar los procesos financieros.
En medio de la pandemia de COVID-19, las instituciones financieras buscan cada vez más conectarse y atender a sus clientes a través de canales digitales. Los chatbots, la asistencia en la apertura y manejo de cuentas, y la asistencia técnica, entre otros, son cada vez más presenciados en el mercado. Por ejemplo, elegante. Tech, Spixii y muchas otras empresas de tecnología financiera ofrecen a los bancos chatbots inteligentes para procesos críticos de atención al cliente.
Los algoritmos de aprendizaje automático (ML) pueden mejorar significativamente la seguridad de la red. Los científicos de datos han estado trabajando en sistemas de capacitación para detectar banderas, como las técnicas de lavado de dinero, que pueden prevenirse mediante el monitoreo financiero. El futuro depara una gran posibilidad de que las tecnologías de aprendizaje automático impulsen las redes de ciberseguridad más avanzadas.
Asia Pacífico será testigo de un crecimiento significativo en el mercado
Asia Pacífico (APAC) se considera la región de mercado de más rápido crecimiento en los próximos años. Esto se debe a una mayor inversión en tecnología de la información (TI) y una mayor adopción de FinTech en el área. Además, el creciente interés del gobierno en integrar la IA en múltiples industrias está ayudando a desarrollar mercados en la región.
El aprendizaje automático está cobrando impulso en China y las empresas están utilizando esta tecnología para detectar fraudes financieros, recomendar productos a los consumidores y optimizar las operaciones industriales. Muchos proyectos de aprendizaje automático fallan debido a predicciones inexactas realizadas por algoritmos de aprendizaje automático que no están respaldados por datos limpios y una infraestructura de datos sólida.
El surgimiento de la IA ha sido posible gracias a computadoras exponencialmente rápidas y potentes y conjuntos de datos grandes y complejos. Aplicaciones como el aprendizaje automático, donde el sistema identifica patrones en grandes conjuntos de datos, demuestran el potencial práctico y rentable de la IA. En China, con la capacidad de los sistemas de inteligencia artificial para monitorear los espacios públicos y escanear el tráfico de Internet para determinar la intención del usuario, el estado proporciona herramientas de aprendizaje automático mejoradas para el control social, el monitoreo o la censura de la población.
Se espera que la creciente demanda global de IA, especialmente en robótica, reconocimiento de voz y reconocimiento visual, impulse el mercado japonés de IA. Además, el Instituto de Tecnología Rakuten (RIT) en Japón se enfoca principalmente en el aprendizaje automático automatizado y el aprendizaje profundo, que cubre IoT, optimización de redes, detección de fraudes, NLP, visión por computadora y realidad virtual.
Corea del Sur es una nación significativamente desarrollada. Además, el país realiza importantes inversiones en el desarrollo de tecnologías avanzadas como AI y ML. Varias empresas que operan en todo el país obtienen inversiones de diversas fuentes que contribuyen al crecimiento del mercado.
Panorama competitivo
El mercado global de aprendizaje automático automatizado está moderadamente fragmentado, con la presencia de varios jugadores en el mercado que satisfacen la demanda del mercado.
El mercado se está volviendo cada vez más competitivo a medida que varios nuevos jugadores ingresan al mercado. Así, las estrategias adoptadas por los jugadores existentes para captar un mayor número de clientes junto con la aparición de nuevos jugadores están aumentando la competencia en el mercado.
Dinámica del mercado
Indicadores de mercado
Demanda creciente de soluciones eficientes de detección de fraude
Creciente demanda de procesos comerciales inteligentes
Restricciones del mercado
Adopción lenta de herramientas automatizadas de aprendizaje automático
Análisis de la cadena de valor de la industria
Atractivo de la industria: análisis de las cinco fuerzas de Porter
Evaluación del Impacto del COVID-19 en el Mercado
Perfiles de la empresa
robot de datos inc.
servicios web de amazon inc.
dotData Inc.
Corporación IBM
Datos
instituto sas inc.
Corporación Microsoft
Google LLC
H2O.ai
capaz inc.
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