| 研究期 | 2019 - 2029 |
| 市场规模 (2024) | USD 10.33 Billion |
| 市场规模 (2029) | USD 25.37 Billion |
| CAGR (2024 - 2029) | 19.69% |
| 增长最快的市场 | 北美洲 |
| 最大的市场 | 北美洲 |
| 市场集中度 | 中等 |
主要参与者*免责声明：主要玩家排序不分先后 |
可解释的人工智能市场分析
2024 年可解释 AI 市场规模估计为 86.3 亿美元，预计到 2029 年将达到 211.9 亿美元，在预测期间（2024-2029 年）以 19.69% 的复合年增长率增长。
- 可解释的人工智能是指人工智能 （AI） 系统的发展，可以为其决策过程提供连贯和透明的解释。人工智能模型在各个领域都取得了无与伦比的性能。可解释的 AI 旨在增强 AI 系统中的信任、责任和可解释性。它与更普遍的增长和技术进步密切相关。随着技术的不断发展和增强，可解释的人工智能允许开发和执行更精细和透明的人工智能系统。
- 数字化转型和先进技术（通常称为工业 4.0）的进步是可解释 AI （XAI） 需求背后的驱动趋势。这种发展通过采用数字技术成功地适应了不同的行业。将 XAI 方法与工业 4.0 技术相结合，可以实现精确和高质量的应用，使公司更加敏捷和以客户为中心。工业 4.0 利用铝技术进行预测性维护和故障检测，从而减少计划外停机时间。借助 XAI，运营商可以了解 Al 预测和建议背后的原因。这种透明度对于维护人员至关重要，使他们能够就何时以及如何进行维护活动做出明智的发现。
- 由于金融、零售和医疗保健等各个行业的监管和合规要求不断提高，全球可解释的人工智能市场正在增长，以提供公平、责任和合乎道德的使用。各国和监管机构已经认识到人工智能系统的透明度和问责制对于确保道德服务和防止偏见或偏见结果的重要性。因此，欧洲通用数据保护条例（GDPR）的序言和金融稳定委员会（FSB）等组织的不同指导方针强调了人工智能算法的可解释性的必要性，从而为市场创造了一个充满希望的前景。此外，越来越多的公司正在采用可解释的人工智能解决方案，以遵守这些法规和指南，以提供透明和可解释的人工智能系统，这反过来又对市场增长产生了积极影响。
- 欺诈检测是可解释人工智能的主要应用领域，它可以预测欺诈性攻击并确定哪种攻击具有更高的威胁。网络安全是企业和政府日益关注的问题。网络安全解决方案的供应商越来越多地使用人工智能，解释人工智能算法的发现会带来一些好处，包括对系统的信心更大，以及更好地理解其操作。可解释的人工智能解决方案正被用于网络安全的多个领域，从而促进了市场增长。XAI 咨询服务专门协助机构采用和实施透明、可解释和负责任的 AI 解决方案。
- 基于云的解决方案是当前数字环境的重要组成部分。多云运营的扩大趋势，以及对基于云的智能服务的需求不断增长，推动了所研究市场的需求。最新的 XAI 技术为云计算增添了独特和增加的价值。这方面不仅提高了整体工艺的可行性，而且对于采用新技术也是必要的。可解释的人工智能软件还可以帮助弥合云计算和现代突破之间的差距。它还有助于满足新企业和初创企业的需求。
- 相反，业务咨询、研发、计算能力的成本以及构建最小可行产品的成本都是在实施之前产生的。自动数据准备、交付基础设施、处理以及使其对系统和员工具有可操作性等因素构成了性能的总成本。实施成本很高，取决于行业的规模。市场上的一个重大挑战是用人工智能取代人类劳动力。人工智能技术是实现最大生产力的下一步，用工厂生产线取代个人工艺。
可解释的 AI 市场趋势
BFSI细分市场预计将占据重要市场份额
- XAI的新兴领域可以使银行能够驾驭这种透明度和信任问题，并为人工智能治理提供更清晰的信息。由于客户入职流程不足，金融机构损失了数百万美元。许多银行很难通过申请贷款来评估他们的健康状况。可解释的人工智能提供了一个用于资格检查和风险管理的系统，同时保持透明度。XAI预测了跟踪银行业绩的关键见解。例如，Akira AI 提供准确、动态和自动化的预测，帮助其为供应链管理和客户流失做出更好的决策。
- XAI正在史无前例地改变BFSI行业。这些技术通过自动化日常任务、减少错误、提高准确性和提高效率来彻底改变会计。根据ICAEW的一份报告，人工智能可以节省16%的财务职能总成本，88%的会计专家认为人工智能将在未来几年改善他们的工作生活。欺骗检测和预防是人工智能和技术改变会计的另一个领域。传统的审核方法依赖于手动抽样和测试，这可能很耗时且容易出错。人工智能驱动的审计工具可以快速准确地分析大量数据，识别异常和可疑交易。这使审计师能够专注于高风险领域和潜在的欺诈行为，从而降低企业遭受财务损失和声誉损害的风险。
- 人工智能通过预测贷款需求、支付速度和 ATM 要求来改善银行的现金管理。银行正在使用历史现金数据来构建预测现金可用性的模型。这些见解为银行提供了适量的资金，无论何时何地，任何人都需要它。人工智能工具可以监控各个地区的自动柜员机（ATM）的运行情况，金融机构可以知道哪些ATM机出现现金短缺，并可以再次充值，而不会给客户带来任何不便。例如，根据日本银行家协会的数据，截至 2023 年 9 月，地区银行在日本各地安装了超过 2.85 万台 ATM 机和自动取款机 （CD）。日本邮政银行记录了近 31500 台 ATM 和 CD。
- 有各种银行和金融机构正在合并 XAI，以便为其客户提供更好的服务。例如，2023 年 9 月，Temenos 推出了一款生成式 AI 解决方案，可自动对银行交易进行分类。该技术使银行能够提供个性化的见解，创造独特的数字银行体验，并提供相关产品。该公司表示，Temenos处于银行业人工智能的最前沿。率先将真正的可解释人工智能引入金融服务行业，帮助金融机构以简单的商业语言向客户及其客户解释如何做出基于人工智能的决策。
- 根据 Nvidia 2023 年调查，数据分析是 2023 年金融服务行业使用最多的人工智能应用程序。根据调查，69%的受访者使用人工智能进行数据分析，其次是数据处理。其他常见的 AI 用例是自然语言处理和大型语言模型。自 2022 年以来，人工智能在金融业务中的采用显着增加，预计未来几年将进一步增加。人工智能在金融领域的大规模采用将推动市场的增长。
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预计北美将占据重要市场份额
- 北美拥有强大的创新生态系统，由联邦政府对先进技术的战略投资提供支持，此外还有来自世界各地的具有前瞻性的科学家和企业家，以及加速北美地区人工智能发展的知名研究中心。预计该行业将受益于许多与人工智能相关的美国政府举措。例如，美国国家科学基金会与美国农业部、美国国土安全部、科学技术局、美国国家标准与技术研究院、国家粮食和农业研究所以及美国国防部协调启动了通过能力建设扩大人工智能创新计划。
- 美国国家安全委员会（National Security Commission on Artificial Intelligence）的最终报告提出，预计国会将每年将联邦对人工智能的研发资金增加两倍，到2026财年将达到320亿美元。根据拜登政府的 2023 财年预算计划，联邦研发预算将从 2021 财年的授权水平增加 28%，达到 2040 亿美元以上。国家人工智能研究所，无论是新的还是老牌的，都将获得其中一些资金。为了解决人工智能研究和劳动力发展的困难，这些机构将商业部门、组织、学术界以及联邦、州和市政当局聚集在一起。政府为人工智能的发展采取的举措将为所研究的市场创造增长机会。
- 此外，加拿大统计局与许多其他国家统计机构一样，已经接受了机器学习和人工智能，并越来越多地利用替代数据源来增强和现代化其许多统计系统。由于机器学习技术的数量和速度，经常需要机器学习技术来利用这些新数据源。由于人工智能正在促进加拿大的经济发展和高质量就业，加拿大政府致力于资助各种计划，以加速人工智能在整个经济和社会中的采用。例如，联邦政府最近宣布在泛加拿大人工智能战略的第二阶段投资4.43亿美元。泛加拿大人工智能战略的第二阶段将有助于最大限度地发挥人工智能的潜力，造福加拿大人，加快可靠的技术开发，并促进人工智能社区内的多样性和协作。
- 北美地区的各种零售公司正在采用人工智能为客户提供更好的服务。例如，在线寄售业务 ThredUp 推出了 Goody Boxes，包括根据每位客户的风格量身定制的不同二手服装。客户保留并支付他们想要的东西，同时退回他们不想要的东西。人工智能算法会召回每个客户的偏好，以便未来的盒子更适合他们的兴趣。客户更喜欢忽略单个部件的非订阅框。特斯拉的自动驾驶汽车是人工智能和物联网协同工作的例子之一。随着人工智能的结合，自动驾驶汽车可以预测汽车和行人在各种情况下的行为。例如，他们可以确定路况、天气、最佳速度，并在每次旅行中变得更加智能。
- 大多数制造商都与能够提供完整服务的公司合作，以支持大规模的 XAI 解决方案。像 Microsoft 这样的供应商正在帮助制造组织提供他们的 AI 产品。制造机构越来越多地采用人工智能，可以提高缺陷检测、质量保证、装配线集成、装配线优化和衍生式设计的效率。在人工智能和深度学习的支持下，新的计算机视觉技术正在开发中，使自动化视觉检测成为可能，以满足日益增长的全球需求。
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可解释的 AI 行业概述
XAI 市场是半整合的，有一些著名的参与者，如 IBM Corporation、Microsoft Corporation、Amelia US LLC、Google LLC 和 Arthur.ai。为了增加市场份额，企业不断在战略合作伙伴关系或收购以及解决方案和服务开发上投入资金。以下是最近的一些市场发展：。
- 2024 年 3 月，Apple Inc. 收购了 DarwinAI，这是一家人工智能视觉质量保证初创公司，提供端到端解决方案，以提高产品质量，同时提高生产效率。Darwin AI 的专利 XAI 平台已被众多财富 500 强公司采用。苹果对DarwinAI的收购符合其长期以来谨慎地将创新技术公司纳入其生态系统的做法。
- 2023年7月，富士通宣布与Informa DB达成战略协议，通过将XAI带入商业和金融信息行业来创造新的价值。这种合作通过结合可解释的人工智能技术，带来了一个新的决策时代。富士通和Informa致力于通过引入这项技术为行业带来变革性创新，这将使Informa在西班牙的450万用户能够以敏捷和高效的方式访问高度复杂的数据，从而显著提高商业信息解决方案的质量。
可解释的 AI 市场领导者
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IBM Corporation
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Microsoft Corporation
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Amelia US LLC
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Google LLC
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Arthur.ai
- *免责声明：主要玩家排序不分先后
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可解释的AI市场新闻
2024 年 2 月：爱立信宣布在其面向通信服务提供商 （CSP） 的认知软件产品组合中利用 XAI 的新功能，以显著缩短在网络设计和优化中采用 AI 的价值时间。借助 XAI，CSP 将对 AI 驱动的解决方案建议的操作进行完全解释，从而确定影响网络性能和最终用户体验的可能性的根本原因。这使优化团队能够了解导致问题的最大因素、对网络性能的影响以及建议的操作。
2023 年 12 月：工程优化软件提供商 ESTECO 宣布与科学计算数值解决方案提供商 Optimad 建立战略合作伙伴关系。该合资企业将把先进的机器学习和XAI功能引入ESTECO数字工程软件解决方案。ESTECO为多学科优化、仿真过程和数据管理提供了技术。其软件工具使组织能够简化产品设计和开发流程，提高效率。
可解释的 AI 行业细分
XAI 是流程、工具和方法的集合，授权人类用户理解和信任机器学习算法生成的输出。它描述了 AI 模型、其预期影响和潜在的偏见。它的优势在于模型的准确性、公平性、透明度和 AI 驱动的决策结果。可解释的 AI 对于组织在将 AI 模型投入生产时建立信任和信心是必要的。人工智能还使组织能够采用负责任的人工智能发展之路。
可解释的人工智能市场按产品（解决方案和服务）、部署（云和本地）、最终用户行业（BFSI、医疗保健、制造、零售、IT 和电信以及其他最终用户行业）和地理（北美、欧洲、亚太地区、拉丁美洲、中东和非洲）进行细分。该报告提供了上述所有细分市场的市场规模和价值预测（美元）。
| 通过奉献 | 解决方案 |
| 服务 | |
| 按部署 | 云 |
| 本地 | |
| 按最终用户行业 | BFSI |
| 卫生保健 | |
| 制造业 | |
| 零售 | |
| 信息技术和电信 | |
| 其他最终用户行业 | |
| 按地理位置*** | 北美 |
| 欧洲 | |
| 亚洲 | |
| 澳大利亚和新西兰 | |
| 拉美 | |
| 中东和非洲 |
通过奉献
| 解决方案 |
| 服务 |
按部署
| 云 |
| 本地 |
按最终用户行业
| BFSI |
| 卫生保健 |
| 制造业 |
| 零售 |
| 信息技术和电信 |
| 其他最终用户行业 |
按地理位置***
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可解释的 AI 市场研究常见问题解答
可解释的人工智能市场有多大？
可解释的人工智能市场规模预计将在 2024 年达到 86.3 亿美元，并以 19.69% 的复合年增长率增长，到 2029 年达到 211.9 亿美元。
目前的可解释人工智能市场规模是多少？
到 2024 年，可解释的 AI 市场规模预计将达到 86.3 亿美元。
谁是可解释人工智能市场的主要参与者？
IBM Corporation、Microsoft Corporation、Amelia US LLC、Google LLC、Arthur.ai 是在可解释的 AI 市场运营的主要公司。
可解释人工智能市场中增长最快的地区是哪个？
预计北美在预测期间（2024-2029 年）将以最高的复合年增长率增长。
哪个地区在可解释的人工智能市场中占有最大份额？
到 2024 年，北美在可解释 AI 市场中占据最大的市场份额。
这个可解释的人工智能市场涵盖哪几年，2023 年的市场规模是多少？
2023 年，可解释的 AI 市场规模估计为 69.3 亿美元。该报告涵盖了多年来可解释的人工智能市场历史市场规模：2019 年、2020 年、2021 年、2022 年和 2023 年。该报告还预测了未来几年的可解释人工智能市场规模：2024 年、2025 年、2026 年、2027 年、2028 年和 2029 年。
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