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Marktgröße für KI-Modell-Risikomanagement – ​​nach Komponente, nach Bereitstellungsmodell, nach Risiko, nach Anwendung, nach Endverwendung, Prognose, 2024–2032

Berichts-ID: GMI11833   |  Veröffentlichungsdatum: October 2024 |  Berichtsformat: PDF
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AI Modell Risikomanagement Marktgröße

Die globale KI-Modell-Risikomanagement-Marktgröße wurde 2023 auf 5,3 Milliarden USD geschätzt und wird mit einem CAGR von 11,1% zwischen 2024 und 2032 wachsen. Die steigenden regulatorischen Compliance-Anforderungen weltweit sollen das Marktwachstum vorantreiben. Da Regierungen und Regulierungsgremien strengere Leitlinien für die Verwendung von KI verhängen, sind Organisationen gezwungen, robuste Risikomanagement-Rahmen zu erlassen, um die Einhaltung zu gewährleisten. AI-Modell-Risikomanagement-Lösungen helfen Organisationen, Überwachungs- und Validierungsprozesse zu automatisieren, so dass sie die Compliance effektiv demonstrieren und gleichzeitig die Risiken im Zusammenhang mit der Nichteinhaltung minimieren können.

AI Model Risk Management Market

So startete das National Institute of Standards and Technology (NIST) im Juli 2024 Dioptra, ein neues Open-Source-Software-Tool zur Bewertung von Sicherheitsrisiken in AI-Modellen. Dieses Tool hilft Unternehmen und Behörden, AI-Tools zu bewerten und zu überprüfen. Die regulatorische Landschaft fördert die Nachfrage nach fortschrittlichen KI-getriebenen Werkzeugen, die die Modellleistung analysieren und hilfreiche Einblicke liefern können.

Die zunehmende Komplexität von KI-Modellen wird erwartet, um das Wachstum des KI-Modellrisikomanagements zu fördern. Da Organisationen anspruchsvollere KI-Technologien annehmen, einschließlich tiefes Lernen und Ensemblemethoden, die damit verbundenen Risiken auch eskalieren. Organisationen müssen sicherstellen, dass diese Modelle transparent, interpretierbar und zuverlässig sind, was eine umfassende Validierung und Überwachung erfordert. Durch den Einsatz fortschrittlicher Analytik und automatisierter Überwachung können Unternehmen das Modellverhalten besser verstehen und fundierte Entscheidungen über ihre Bereitstellung treffen.

Trends im Markt für Risikomanagement

Da Unternehmen den Wert der Nutzung von Daten für strategische Erkenntnisse erkennen, übernehmen sie KI-Modelle, um ihre Entscheidungsprozesse zu verbessern. Dieser Trend unterstreicht die Notwendigkeit eines effektiven Risikomanagements, um sicherzustellen, dass diese Modelle zuverlässig und ethisch arbeiten. Mit mehr Organisationen, die sich auf KI für kritische Entscheidungen verlassen, werden die potenziellen Risiken, die mit Modellversagen oder Biasen verbunden sind, prominenter. Durch die Umsetzung dieser Lösungen können Unternehmen ihr Vertrauen in AI-getriebene Entscheidungen stärken und Rechenschaftspflicht und Transparenz gewährleisten.

Um die wachsende Marktnachfrage zu erfüllen, konzentrieren sich die großen Akteure auf strategische Initiativen. So hat Yields im Juni 2024 mit Evalueserve zusammengearbeitet, um MRM an Finanzinstituten zu verbessern. Durch die Integration der Modellrisikomanagementplattform von Yields Evalueserve wird von kundenspezifischen Lösungen profitieren, die ihre Risikomanagement Fähigkeiten, die Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen und eine effiziente operative Skalierung zu unterstützen.

Ein signifikanter Rückgang des Marktwachstums ist die Herausforderung der Datenqualität. Die Wirksamkeit von KI-Modellen hängt weitgehend von der Qualität der für die Ausbildung und Validierung verwendeten Daten ab. Ungenaue, unvollständige oder voreingenommene Daten können zu fehlerhaften Modellvorhersagen und -beurteilungen führen, was zu einer irregeleiteten Entscheidungsfindung führt. Organisationen unterschätzen oft die Bedeutung strenger Praktiken der Datenverwaltung, die die Zuverlässigkeit von KI-Ausgängen beeinträchtigen können. Schlechte Datenqualität kann die Modellleistung behindern und bestehende Bias erhöhen, was zu ethischen Bedenken und potenziellen regulatorischen Verstößen führt.

Marktanalyse für Risikomanagement

AI Model Risk Management Market, By Component, 2021 – 2032, (USD Billion)

Basierend auf der Komponente wird der Markt in Software und Dienstleistungen segmentiert. Im Jahr 2023 entfielen auf das Software-Segment über 70% des Marktanteils und wird bis 2032 voraussichtlich mehr als 9 Milliarden USD erwarten. Das Wachstum des Softwaresegments wird durch die steigende Nachfrage nach Automatisierung in Risikobewertungs- und Monitoringprozessen getrieben.

AI-powered Software bietet fortschrittliche Analysefunktionen, die die Identifizierung, Bewertung und Minderung von Risiken im Zusammenhang mit AI-Modellen automatisieren. Diese Tools verbessern die Effizienz durch optimierte Validierungsprozesse und liefern Echtzeit-Einsichten in die Modellleistung. Automatisierung reduziert die für das Risikomanagement benötigten Ressourcen und minimiert den menschlichen Fehler und verbessert die Gesamtsicherheit von KI-Systemen.

AI Model Risk Management Market Share, By Risk, 2023

Der Risikomanagementmarkt für AI-Modelle wird auf Risikobasis in Modellrisiko, operationelles Risiko, Compliance-Risiko, Rufrisiko und strategisches Risiko eingeteilt. Das Segment Modellrisiko betrug 2023 rund 31 % des Marktanteils. Die zunehmende Komplexität von KI- und maschinellen Lernmodellen soll die Nachfrage nach Modellrisiken antreiben. Da Organisationen zunehmend ausgeklügelte Algorithmen für verschiedene Anwendungen annehmen, einschließlich prädiktiver Analytik und Entscheidungsfindung, wachsen auch die damit verbundenen Risiken. Komplexe Modelle können anfällig für Bias, Overfitting und andere Leistungsprobleme, die eine gründliche Kontrolle erfordern. Diese Komplexität erfordert robuste Modellrisikomanagement-Praktiken, um Zuverlässigkeit, Transparenz und Rechenschaftspflicht zu gewährleisten.

U.S. AI Model Risk Management Market Size, 2021 -2032, (USD Billion)

Die US-Region entfiel 2023 auf einen Anteil des Risikomanagements von AI-Modellen von über 75 % und wird bis 2032 voraussichtlich rund 2,5 Milliarden US-Dollar erreichen. Da die Verwendung von KI in Sektoren wie Finanzen, Gesundheitswesen und Versicherungen weit verbreitet wird, stellen Regulierungsbehörden strengere Richtlinien vor, um die Rechenschaftspflicht, Transparenz und ethische Nutzung zu gewährleisten. Dieser erhöhte Fokus auf Compliance erfordert robuste Risikomanagement-Frames, die KI-Modelle angemessen bewerten und validieren können.

Organisationen müssen in fortschrittliche Risikomanagementlösungen von AI-Modellen investieren, um die komplexe regulatorische Landschaft effektiv zu navigieren. Darüber hinaus treibt Nordamerikas starke Betonung auf Innovation und technologische Weiterentwicklung die Nachfrage nach anspruchsvollen Risikomanagement-Tools, die sich an die sich entwickelnde Landschaft anpassen können.

Mit der Entwicklung von KI-Technologien arbeiten Forschungseinrichtungen und Universitäten in Europa mit Unternehmen zusammen, um das Verständnis und die Anwendung von KI in verschiedenen Sektoren voranzutreiben. Diese Kooperationen erleichtern die Entwicklung innovativer Methoden und bewährter Praktiken für das Modellrisikomanagement. Durch die Integration moderner Forschungsergebnisse in praktische Anwendungen können Unternehmen ihre Risikomanagement-Frameworks verbessern, wodurch ihre Modelle robust und zuverlässig sind.

Die rasche Expansion des Fintech-Sektors in Asien-Pazifik wird voraussichtlich das Wachstum des Risikomanagements von AI-Modellen vorantreiben. Mit dem Aufstieg innovativer Finanztechnologien nutzen viele Unternehmen in Asien-Pazifik AI-Modelle für Aufgaben wie Kredit-Scoring, Betrugsdetektion und Kundenpersonalisierung. Dieses Wachstum in Fintech führt zu einer erhöhten Komplexität in KI-Modellen und erhöht die Notwendigkeit effektiver Risikomanagement-Rahmen, um Zuverlässigkeit und Compliance zu gewährleisten.

AI Modell Risikomanagement Marktanteil

AI Model Risk Management Company Market Share, 2023

IBM, Microsoft und Google haben im Jahr 2023 gemeinsam einen Marktanteil von über 15 % in der Risikomanagement-Branche AI-Modelle gehalten. IBM nutzt sein Know-how im Bereich KI- und Cloud-Computing und bietet robuste Tools wie Watson zur Automatisierung von Risikobewertungs- und Validierungsprozessen. Durch die Integration von KI mit bestehenden Unternehmenslösungen unterstützt IBM Unternehmen dabei, die Einhaltung und das Management von Modellrisiken effektiv zu gewährleisten.

Microsoft konzentriert sich auf die Verbesserung seiner Azure Cloud-Plattform mit KI-Fähigkeiten und bietet Kunden fortschrittliche Analyse- und Governance-Frameworks. Die Partnerschaften mit Finanzinstituten ermöglichen maßgeschneiderte Lösungen, die sich auf spezifische Risikomanagementanforderungen beziehen und den Wettbewerbsvorteil verbessern.

Google betont datengetriebene Erkenntnisse durch die Google Cloud Platform, indem fortschrittliche Bildverarbeitungsalgorithmen verwendet werden, um die Modellleistung und Risikobewertung zu optimieren. Durch die Förderung der Zusammenarbeit mit Entwicklern und Forschern fördert Google Innovation im AI-Risikomanagement und macht es zu einer attraktiven Wahl für Organisationen, die innovative Lösungen suchen.

Markt für Risikomanagement

Hauptakteure, die in der Risikomanagementindustrie des AI-Modells tätig sind, sind:

  • Datenbrände
  • DataRobot
  • Empowered Systems
  • FISCH
  • Google
  • IBM
  • Mathematik
  • Microsoft
  • SAS
  • ValidMind

News zum Thema Risikomanagement

  • Im August 2024 startete HITRUST AI-Risikomanagement-Bewertung. Das Angebot bietet ein wesentliches Toolkit zur Benchmarking und Berichterstattung über die AI-Risikomanagement-Bemühungen für jede Organisation, die AI-basierte Technologien wie ML und LLMs nutzt oder einsetzt.
  • Im April 2024 hat Yields mit SMARTER-Risikomanagement zusammengearbeitet, um Modellrisikomanagementlösungen zu verbessern. Diese Zusammenarbeit zielt darauf ab, die Unterstützungsrahmen für Finanzinstitute zu verbessern, indem Yields fortschrittliches Technologie-Know-how mit den MRM-geprüften Beratungsdiensten von SRM genutzt wird.

Der Marktforschungsbericht für das Risikomanagement von AI-Modellen umfasst eine eingehende Erfassung der Industrie mit Schätzungen und Prognosen in Bezug auf Einnahmen (Mn/Bn) von 2021 bis 2032, für die folgenden Segmente:

Markt, by Component

  • Software
  • Dienstleistungen
    • Beruf
    • Verwaltet

Markt, durch Einsatzmodell

  • Vorkommnisse
  • Cloud

Markt, nach Risiko

  • Risiko
  • Betriebsrisiko
  • Compliance-Risiko
  • Reputationsrisiko
  • Strategisches Risiko

Markt, nach Anwendung

  • Kreditrisikomanagement
  • Betrugsdetektion und Prävention
  • Algorithmischer Handel
  • Predictive Maintenance
  • Sonstige

Markt, Durch Endverwendung

  • BFSI
  • IT & Telekommunikation
  • Gesundheit
  • Automobilindustrie
  • Einzelhandel und E-Commerce
  • Herstellung
  • Regierung und Verteidigung
  • Sonstige

Die vorstehenden Angaben sind für die folgenden Regionen und Länder angegeben:

  • Nordamerika
    • US.
    • Kanada
  • Europa
    • Vereinigtes Königreich
    • Deutschland
    • Frankreich
    • Italien
    • Spanien
    • Russland
    • Nordische
  • Asia Pacific
    • China
    • Indien
    • Japan
    • Südkorea
    • ANZ
    • Südostasien
  • Lateinamerika
    • Brasilien
    • Mexiko
    • Argentinien
  • MENSCHEN
    • VAE
    • Saudi Arabien
    • Südafrika

 

Autoren:Preeti Wadhwani, Aishvarya Ambekar
Häufig gestellte Fragen :
Wer sind die wichtigsten Akteure in der Risikomanagement-Branche des AI-Modells?
Die Branche verfügt über Schlüsselakteure wie Databricks, DataRobot, Empowered Systems, FICO, Google, IBM, MathWorks, Microsoft, SAS und ValidMind.
Wie viel kostet der US-amerikanische Risikomanagementmarkt?
Wie wichtig ist das Modellrisikosegment in der Risikomanagementbranche von AI-Modellen?
Wie groß ist der Risikomanagementmarkt für AI-Modelle?
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Basisjahr: 2023

Abgedeckte Unternehmen: 20

Tabellen und Abbildungen: 200

Abgedeckte Länder: 21

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