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코절 AI 시장 : 현황 분석 및 예측(2024-2032)

Causal AI Market: Current Analysis and Forecast (2024-2032)

발행일: | 리서치사: UnivDatos Market Insights Pvt Ltd | 페이지 정보: 영문 138 Pages | 배송안내 : 1-2일 (영업일 기준)

    
    
    



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코절 AII 시장은 약 42.2%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 그 배경에는 클라우드 서비스 제공업체 및 기타 기술 기업과의 전략적 제휴를 통해 제품 제공 및 시장 도달 범위를 강화하는 것이 있습니다. 예를 들어, 다이나트레이스는 2023년 2월 강력한 대시보드 기능과 시각적 인터페이스를 특징으로 하는 소프트웨어 인텔리전스 플랫폼의 새로운 UX를 발표했습니다. 이 UX는 코드, 텍스트, 리치 미디어를 사용하는 새로운 대화형 문서 기능인 Dynatrace Notebooks를 강화하여 팀이 탐색적, 코즈얼 AI 기반 분석 프로젝트에서 통찰력을 구축, 평가, 공유, 협업할 수 있도록 돕는다, 평가하고 공유할 수 있도록 협업할 수 있는 새로운 대화형 문서 기능입니다.

시장은 제공에 따라 플랫폼과 서비스로 양분됩니다. 플랫폼 시장은 인과관계 추론 모델을 산업 수준에서 구현할 수 있는 환경과 수단을 제공함으로써 코절 AI 시장에서 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이러한 플랫폼은 효율적인 인과관계 추론과 같은 고급 AI 프랙티스를 적용하여 헬스케어, 금융, 마케팅 등의 분야에서 조직의 의사결정을 지원합니다. 이러한 플랫폼은 데이터 수집, 모델링, 실시간 분석을 위한 엔드투엔드 솔루션을 제공하기 때문에 코잘 AI의 적용에 도움이 됩니다. 또한, 다양한 산업에서 데이터 중심 솔루션의 채택이 증가함에 따라 강력하고 사용하기 쉬우며 확장성이 뛰어난 인과관계 추론을 위한 효과적인 도구와 시스템에 대한 요구가 여전히 높으며, 이는 시장 개척을 더욱 촉진하고 있습니다.

최종 사용자에 따라 시장은 BFSI, 헬스케어 및 생명과학, 소매 및 전자상거래, 운송 및 물류, 제조 및 기타로 분류됩니다. 이 중 BFSI 부문은 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 의사결정, 리스크 전문가, 사기 탐지 서비스, 고객별 금융 서비스에서 최신 솔루션의 강점을 활용합니다. 코절 AII는 위험과 고객 행동의 요인을 파악하여 예측 금융 모델링을 강화하고, 금융기관이 더 나은 예방 및 운영 전략을 수립할 수 있도록 돕습니다. 또한, 코절 AII는 신용점수 산정 및 해지 관리의 규제 강화와 효과성 향상, 프로세스 효율성과 비용 효율성 향상을 통해 BFSI 업계에서 코절 AII의 도입을 촉진할 것입니다.

코절 AII 시장 도입에 대한 이해를 돕기 위해 북미(미국, 캐나다, 기타 북미), 유럽(독일, 영국, 프랑스, 스페인, 이탈리아, 기타 유럽), 아시아태평양(중국, 일본, 인도, 기타 아시아태평양) 및 기타 지역 세계 시장 현황을 기반으로 분석했습니다. 존재감을 기준으로 분석되었습니다. 그 중에서도 북미는 상관관계와 인과관계를 보여주는 것뿐만 아니라 보다 심층적인 인공지능 기능이 요구되고 있어 코절 AII 시장 점유율이 가장 규모가 큰 지역으로 꼽힙니다. 의료 시스템, 금융 및 은행 서비스, 소매 및 판매 서비스 등이 코잘 AI를 의사결정, 업무 개선, 고객 대응에 활용하는 주요 분야입니다. 이 지역은 주요 AI 기업 및 연구센터를 포함한 기술 부문이 발달한 것이 특징이며, 이는 더 많은 발전과 발전을 촉진하고 있습니다. 또한, 인공지능 관련 연구개발 증가와 데이터 지향적인 비즈니스 계획 증가로 북미에서도 코절 AII의 활용이 확대되고 있습니다.

이 시장에 진출한 주요 기업으로는 IBM, Scalnyx, Causality Link LLC, causaLens, Omnics Data Automation(datma, Inc), Dynatrace LLC, Xplain Data GmbH, American Software, Inc(Logility), Aitia, Geminos Software 등이 있습니다.

목차

제1장 시장 서론

  • 시장의 정의
  • 주요 목적
  • 이해관계자
  • 제한 사항

제2장 조사 방법 또는 전제조건

  • 조사 과정
  • 조사 방법
  • 응답자 개요

제3장 주요 요약

  • 업계 요약
  • 부문별 전망
    • 시장 성장력
  • 지역 전망

제4장 시장 역학

  • 성장 촉진요인
  • 기회
  • 성장 억제요인
  • 동향
  • PESTEL 분석
  • 수요측 분석
  • 공급측 분석
    • 인수합병(M&A)
    • 투자와 파트너십 시나리오
    • 업계 인사이트 : 대형 스타트업 기업과 그 독자적인 전략

제5장 가격 분석

  • 지역별 가격 분석
  • 가격에 영향을 미치는 요인

제6장 세계의 코잘 AI시장 매출, 2022-2032년

제7장 시장 인사이트 : 제공별

  • 플랫폼
  • 서비스

제8장 시장 인사이트 : 최종사용자별

  • 은행/금융서비스/보험(BFSI)
  • 헬스케어 및 생명과학
  • 소매 및 E-Commerce
  • 운송 및 물류
  • 제조
  • 기타

제9장 시장 인사이트 : 지역별

  • 북미
    • 미국
    • 캐나다
    • 기타 북미
  • 유럽
    • 독일
    • 영국
    • 프랑스
    • 이탈리아
    • 스페인
    • 기타 유럽
  • 아시아태평양
    • 중국
    • 일본
    • 인도
    • 기타 아시아태평양
  • 세계 기타 지역

제10장 밸류체인 분석

  • 한계분석
  • 시장 진출기업 리스트

제11장 경쟁 구도

  • 경쟁 대시보드
  • 경쟁 시장 포지셔닝 분석
  • Porter의 Five Forces 분석

제12장 기업 개요

  • IBM
  • Scalnyx
  • Causality Link LLC
  • causaLens
  • Omnics Data Automation(datma, Inc.)
  • Dynatrace+Causal AI
  • Xplain Data GmbH
  • American Software, Inc.(Logility)
  • Aitia
  • Geminos Software

제13장 두자어와 전제조건

제14장 부록

LSH 24.10.25

The global Causal AI market deals with the construction and use of artificial intelligence frameworks that are concentrated on causal, rather than correlative, results. Causal AI can improve the decision-making process when used by finding factors that contributed to the result, making great improvements in areas such as medical, financial, and promotional. Drivers for the growth of this market are a higher need to gain better prediction systems, latest trends toward customized solutions, and the necessity for better critical risk management. As companies seek better ways of having improved information for their operations, Causal AI renews itself as a disruptive technology enhancing decision-making and operations across the world.

The causal AI market is set to show a growth rate of about 42.2%. This is due to strategic alliances with cloud service providers and other tech firms that can enhance product offerings and market reach. For instance, in February 2023, Dynatrace unveiled a new UX for its Software Intelligence Platform, featuring powerful dashboarding capabilities and a visual interface. This UX powers Dynatrace Notebooks, a new interactive document capability that allows teams to collaborate using code, text, & rich media to build, evaluate, & share insights from exploratory, causal-AI-based analytics projects.

Based on offering, the market is bifurcated into platform and services. The platform market is expected to have the largest market share of the causal AI market by offering an environment and instruments that enable the implementation of causal inference models at an industrial level. These platforms let them apply sophisticated AI practices, such as efficient causal inference to support organizations in decision-making in the fields of healthcare, finance, and marketing. These platforms help in the application of Causal AI since they provide end-to-end solutions for data gathering, modeling as well as real-time analysis. In addition, with the increasing adoption of data-centric solutions across various industries, the need for effective tools and systems for causal inference, which are customarily robust, easy to use, and scalable, stays high, thus stimulating further development of the market.

Based on the end-user, the market is segmented into BFSI, healthcare and life sciences, retail and e-commerce, transportation and logistics, manufacturing, and others. Among these, the BFSI category is expected to grow at the fastest CAGR during the forecast period. Using its strengths in modern solutions in decision making, risk expert, fraudulent detection services, and customer-specific financial services. Causal AI enhances predictive financial modeling by revealing drivers of risks and customers' behavior, ensuring that institutions can build better preventive and operational strategies. It also strengthens regulation and increases effectiveness in credit scoring and churn management, making the process more efficient and cost-effective, thus promoting the adoption of Causal AI in the BFSI industry.

For a better understanding of the market adoption of Causal AI, the market is analyzed based on its worldwide presence in countries such as North America (U.S., Canada, and the Rest of North America), Europe (Germany, U.K., France, Spain, Italy, Rest of Europe), Asia-Pacific (China, Japan, India, Rest of Asia-Pacific), Rest of World. Among these, North America has been considered to have the largest market share for Causal AI due to the demand for deeper artificial intelligence capabilities that are not simply capable of showing correlation and causation. Healthcare systems, financial and banking services, and retail and sales services among others are some of the major fields that are using Causal AI to help in decision-making, to improve operations, and to serve customers. The region is characterized by a well-developed technology sector, which includes key AI companies and research centers, thus encouraging further advancements and progress. Furthermore, increasing R&D on artificial intelligence and the increasing number of data-oriented business plans are expanding the use of Causal AI even in North America as well.

Some of the major players operating in the market include IBM; Scalnyx; Causality Link LLC; causaLens; Omnics Data Automation (datma, Inc.); Dynatrace LLC; Xplain Data GmbH; American Software, Inc. (Logility); Aitia; Geminos Software

TABLE OF CONTENTS

1.MARKET INTRODUCTION

  • 1.1. Market Definitions
  • 1.2. Main Objective
  • 1.3. Stakeholders
  • 1.4. Limitation

2.RESEARCH METHODOLOGY OR ASSUMPTION

  • 2.1. Research Process of the Global Causal AI Market
  • 2.2. Research Methodology of the Global Causal AI Market
  • 2.3. Respondent Profile

3.EXECUTIVE SUMMARY

  • 3.1. Industry Synopsis
  • 3.2. Segmental Outlook
    • 3.2.1. Market Growth Intensity
  • 3.3. Regional Outlook

4.MARKET DYNAMICS

  • 4.1. Drivers
  • 4.2. Opportunity
  • 4.3. Restraints
  • 4.4. Trends
  • 4.5. PESTEL Analysis
  • 4.6. Demand Side Analysis
  • 4.7. Supply Side Analysis
    • 4.7.1. Merger & Acquisition
    • 4.7.2. Investment and Partnership Scenario
    • 4.7.3. Industry Insights: Leading Startups and Their Unique Strategies

5.PRICING ANALYSIS

  • 5.1. Regional Pricing Analysis
  • 5.2. Price Influencing Factors

6.GLOBAL CAUSAL AI MARKET REVENUE (USD BN), 2022-2032F

7.MARKET INSIGHTS BY OFFERING

  • 7.1. Platform
  • 7.2. Services

8.MARKET INSIGHTS BY END-USER

  • 8.1. BFSI
  • 8.2. Healthcare and Life Sciences
  • 8.3. Retail and E-commerce
  • 8.4. Transportation and Logistics
  • 8.5. Manufacturing
  • 8.6. Others

9.MARKET INSIGHTS BY REGION

  • 9.1. North America
    • 9.1.1. U.S.
    • 9.1.2. Canada
    • 9.1.3. Rest of North America
  • 9.2. Europe
    • 9.2.1. Germany
    • 9.2.2. U.K.
    • 9.2.3. France
    • 9.2.4. Italy
    • 9.2.5. Spain
    • 9.2.6. Rest of Europe
  • 9.3. Asia-Pacific
    • 9.3.1. China
    • 9.3.2. Japan
    • 9.3.3. India
    • 9.3.4. Rest of Asia-Pacific
  • 9.4. Rest of World

10.VALUE CHAIN ANALYSIS

  • 10.1. Marginal Analysis
  • 10.2. List of Market Participants

11.COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 11.1. Competition Dashboard
  • 11.2. Competitor Market Positioning Analysis
  • 11.3. Porter Five Forces Analysis

12.COMPANY PROFILED

  • 12.1. IBM
    • 12.1.1. Company Overview
    • 12.1.2. Key Financials
    • 12.1.3. SWOT Analysis
    • 12.1.4. Product Portfolio
    • 12.1.5. Recent Developments
  • 12.2. Scalnyx
  • 12.3. Causality Link LLC
  • 12.4. causaLens
  • 12.5. Omnics Data Automation (datma, Inc.)
  • 12.6. Dynatrace + Causal AI
  • 12.7. Xplain Data GmbH
  • 12.8. American Software, Inc. (Logility)
  • 12.9. Aitia
  • 12.10. Geminos Software

13.ACRONYMS & ASSUMPTION

14.ANNEXURE

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