Mar 18, 2023
Il mercato dell’intelligenza artificiale causale vale 119.500 mila dollari entro il 2030
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17 maggio 2023, 12:00 ET
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CHICAGO, 17 maggio 2023 /PRNewswire/ -- Con l'aumento dell'utilizzo, i miglioramenti algoritmici, l'integrazione con i sistemi di intelligenza artificiale, le applicazioni specifiche del settore, le questioni etiche, l'evoluzione delle normative e la ricerca multidisciplinare che ne guida la crescita, il mercato dell'intelligenza artificiale causale ha un futuro promettente. L’intelligenza artificiale causale sarà cruciale nel consentire un processo decisionale basato sui dati e nell’aprire nuove opportunità in tutti i settori poiché le organizzazioni continuano a riconoscere l’importanza di comprendere i collegamenti causali.
Si stima che il mercato dell'intelligenza artificiale causale crescerà da 8.010 mila dollari nel 2023 a 119.500 mila dollari entro il 2030, con un CAGR del 47,1% durante il periodo di previsione, secondo un nuovo rapporto di MarketsandMarkets™. L’intelligenza artificiale causale è un campo in rapida crescita che si concentra sullo stabilire relazioni di causa-effetto tra le variabili, garantendo la sicurezza e l’equità delle previsioni dell’intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale causale utilizza la causalità per andare oltre le ristrette previsioni del machine learning e fare scelte come fanno gli esseri umani. Questa tecnologia è il futuro del processo decisionale, combinando l’intelligenza artificiale e il ragionamento causale per creare un approccio più trasparente e sicuro all’intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale causale e il machine learning causale hanno il potenziale per rimodellare il mondo, in particolare nei settori della salute, dello sviluppo e del marketing.
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Ambito del Rapporto
Metriche del rapporto
Dettagli
Dimensioni del mercato disponibili da anni
2020-2030
Anno base considerato
2023
Periodo di previsione
2023-2030
Unità di previsione
Migliaia di dollari
Segmenti coperti
Offerta, verticale e regione
Geografie coperte
Nord America, Europa e Resto del Mondo
Aziende coperte
IBM (Stati Uniti), CausaLens (Inghilterra), Microsoft (Stati Uniti), Causaly (Inghilterra), Google (Stati Uniti), Geminos (Stati Uniti), AWS (Stati Uniti), Aitia (Stati Uniti), INCRMNTAL (Israele), Logility (Stati Uniti), Cognino.ai. (Inghilterra), H2O.ai (Stati Uniti), DataRobot (Stati Uniti), Cognizant (Stati Uniti), Scalnyx (Francia), Causality Link (Stati Uniti), Dynatrace (Stati Uniti), Parabole.ai (Stati Uniti), Causalis.ai (Israele) e Omics Data Automation (Stati Uniti).
BFSI per tenere conto di un CAGR più elevato durante il periodo di previsione
Il settore BFSI (Banking, Financial Services e Insurance) è uno dei maggiori utilizzatori della tecnologia AI causale. L'intelligenza artificiale causale è ampiamente utilizzata nei servizi finanziari per la gestione del rischio, il rilevamento delle frodi, la conformità, l'esperienza del cliente e altro ancora. Il Nord America domina il mercato dell’intelligenza artificiale causale in BFSI, seguito da Europa e Asia-Pacifico. Il mercato nordamericano detiene la quota maggiore di BFSI durante il periodo di previsione, a causa della presenza di diversi attori chiave e dell’elevata adozione della tecnologia AI nella regione. Il mercato dell’intelligenza artificiale causale in BFSI è altamente competitivo, con diversi attori che operano sul mercato. Alcuni degli attori chiave in questo mercato includono IBM, Microsoft e Google. Questi attori si stanno concentrando su partnership, collaborazioni e acquisizioni per espandere la propria presenza sul mercato e rafforzare il proprio portafoglio di prodotti.
Il segmento Servizi per tenere conto di un CAGR più elevato durante il periodo di previsione
I servizi di intelligenza artificiale causale forniscono guida esperta, consulenza e supporto per le organizzazioni che desiderano implementare strumenti e tecniche di inferenza causale. Questi servizi includono servizi di consulenza, distribuzione e integrazione, formazione, supporto e manutenzione. I servizi di intelligenza artificiale causale sono particolarmente utili per le organizzazioni che non dispongono delle risorse interne o delle competenze per implementare autonomamente l’inferenza causale. Possono aiutare le organizzazioni a identificare e comprendere le relazioni causali nei propri dati, migliorando l'accuratezza delle previsioni e del processo decisionale basato sui dati. I fornitori di servizi possono includere data scientist, statistici, sviluppatori di software ed esperti di dominio con esperienza nell’inferenza causale. Possono offrire servizi progetto per progetto o fornire supporto e consulenza continui alle organizzazioni.