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AI 신뢰·위험·보안 관리 시장 규모 및 점유율 2024 - 2032

보고서 ID: GMI8651
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발행일: March 2024
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보고서 형식: PDF/엑셀/대시보드/플랫폼

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AI 신뢰·위험 및 보안 관리 시장 규모

AI 신뢰·위험 및 보안 관리 시장 규모는 2023년에 21억 미국 달러로 평가되었으며, 2024년부터 2032년까지 연평균성장률(CAGR)이 16.5%를 초과할 것으로 추정됩니다. 신뢰할 수 있는 AI 시스템에 대한 수요 증가는 시장 성장을 촉진하는 핵심 요인입니다. 사람들은 AI 의사결정 과정에서 발생할 수 있는 편향, 차별, 투명성 부족과 같은 문제를 점점 더 우려하고 있습니다.
 

AI 신뢰·위험 및 보안 관리 시장 핵심 요약

2023년 시장 규모
21억 미국 달러
2032년 예상 시장 규모
85억 미국 달러
연평균성장률(CAGR)(2024~2032년)
16.5%
주요 기업
  • Amazon Web Services (AWS), Check Point Software Technologies Ltd., CrowdStrike Holdings, Inc., Cylance Inc., Darktrace Limited, FireEye, Inc., Fortinet, Inc., Google LLC, Guardicore Ltd., International Business Machines Corporation (IBM), Microsoft Corporation, Oracle Corporation, Palo Alto Networks, Inc., Proofpoint, Inc., RSA Security LLC, SAS Institute Inc., Sophos Limited, Symantec Corporation, Trend Micro Incorporated, Vectra AI, Inc.
주요 시장 성장 요인
  • 신뢰할 수 있는 AI 시스템 수요 급증
  • 클라우드 컴퓨팅 도입 확대
  • 사이버 보안 위협에 대한 인식 제고
과제
  • AI에 대한 이해와 전문성 부족
  • AI 시스템의 복잡성

AI 신뢰·위험 및 보안 관리 솔루션은 편향을 탐지하고 완화하며, 공정성을 보장하고, AI 시스템이 판단에 이르는 과정을 설명하는 도구를 제공함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 이를 통해 AI에 대한 신뢰가 높아지고 사람들이 AI를 더욱 편안하게 사용할 수 있게 됩니다. AI를 도입한 기업은 시스템의 신뢰성이 확보되지 않을 경우 위험에 직면합니다. 편향된 AI는 차별적인 고용 관행이나 대출 거부로 이어질 수 있습니다. 설명되지 않는 AI의 결정은 이의를 제기하거나 그 타당성을 입증하기 어렵습니다. AI 신뢰·위험 및 보안 관리는 AI 시스템이 윤리적이고 책임감 있게 운영되도록 보장함으로써 조직이 이러한 위험을 방지할 수 있도록 지원합니다.
 

예를 들어 2024년 1월 Accenture는 AI 시스템의 투명성과 이해도를 높이는 데 중점을 둔 설명 가능한 AI(XAI) 서비스 제공을 발표했습니다. 이 서비스는 AI가 생성한 추천에 대해 명확한 설명을 제공함으로써 인간의 의사결정 과정을 보완하고 지원하는 것을 목표로 합니다. 이는 신뢰할 수 있는 AI 시스템에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이러한 수요가 시장 성장을 촉진하고 있음을 보여줍니다.
 

사기 탐지 및 방지는 AI 신뢰·위험 및 보안 관리 시장의 주요 성장 요인으로 부상했습니다. 디지털 거래와 온라인 활동이 확산되면서 조직은 신원 도용, 결제 사기, 계정 탈취와 같은 사기 행위로 인한 위협이 점점 커지는 상황에 직면하고 있습니다. 또한 사이버 보안 위협이 더욱 정교해지고 빈번해짐에 따라 조직은 잠재적 위협을 실시간으로 식별, 분석 및 완화하기 위한 선제적 접근 방식을 모색하고 있습니다. 위협 인텔리전스 솔루션은 AI 및 머신러닝 알고리즘을 활용해 위협 피드, 다크웹 모니터링, 보안 사고 등 다양한 출처에서 방대한 데이터를 수집하고 상호 연관성을 분석합니다.
 

AI에 대한 이해와 전문성이 부족하다는 점은 AI 신뢰·위험 및 보안 관리 시장의 주요 과제로, 시장 성장을 저해할 가능성이 있습니다. 조직은 고유한 요구사항을 충족하고 기존 인프라와 통합할 수 있는 AI 신뢰·위험 및 보안 관리 솔루션을 신중하게 선택해야 합니다. 그러나 AI와 그 잠재적 위험에 대한 인식이 부족하면 적합한 솔루션을 충분히 평가하고 선택하기 어려울 수 있습니다. 이로 인해 효과가 낮은 보안 조치를 도입하거나 핵심 문제를 해결하지 못하는 솔루션에 자원을 낭비할 수 있습니다.
 

AI 신뢰·위험 및 보안 관리 솔루션을 도입하려면 이를 설치·관리하고 사용할 수 있는 필요한 경험을 갖춘 인력이 필요합니다. AI 관련 지식 격차는 새로운 기술을 충분히 활용하거나 기존 시스템과 원활하게 통합하는 데 어려움을 초래할 수 있습니다. 이는 보안 취약성이나 위험 관리 프로세스의 비효율성으로 이어질 수 있습니다.
 

AI 신뢰·위험 및 보안 관리 시장 동향

AI 신뢰, 위험 및 보안 관리 산업에서는 상당한 기술 발전이 이루어졌습니다. AI 기술이 발전함에 따라 AI 기술이 직면하는 잠재적 보안 취약성도 증가하고 있습니다. 적대적 머신러닝(ML) 및 AI 특화 해킹과 같은 분야의 발전으로 인해 더욱 강력한 보안 솔루션의 개발이 필요해지고 있습니다. 이러한 개선은 새롭게 등장하는 위협에 대응하기 위한 도구와 전략의 개발을 촉진함으로써 AI 신뢰, 위험 및 보안 관리 산업의 성장을 뒷받침하고 있습니다.
 

이상 탐지 및 실시간 모니터링 기술의 발전으로 AI 신뢰, 위험 및 보안 관리 솔루션은 AI 시스템의 성능과 보안을 지속적으로 평가할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 잠재적 위험이 발생하기 전에 조기에 탐지할 수 있어 전반적인 AI 보안 태세가 강화됩니다.
 

예를 들어 2023년 10월 IBM은 사이버 위협에 직면한 조직의 보안 조치를 강화하고 대응 시간을 단축하기 위해 AI 기반 위협 탐지 및 대응 서비스를 출시했습니다. 이러한 서비스는 고객의 하이브리드 클라우드 환경 내 다양한 기술 전반에서 보안 알림을 지속적으로 모니터링하고 조사하며 자동으로 복구합니다.
 

AI 신뢰, 위험 및 보안 관리 시장 분석

AI 신뢰, 위험 및 보안 관리 시장 규모, 부품별, 2022~2032년(10억 미국 달러 단위)

부품별로 시장은 솔루션과 서비스로 구분됩니다. 솔루션 부문은 2023년에 약 13억 미국 달러의 매출을 기록하며 시장을 주도했습니다. 솔루션은 편향 탐지, 설명 가능성 도구, 보안 모니터링 및 취약성 관리를 비롯해 다른 범주보다 광범위한 기능을 제공하므로 AI 신뢰성과 보안에 대한 종합적인 접근을 가능하게 합니다.
 

기업은 고유한 요구사항과 위험 프로파일에 맞는 솔루션을 선택할 수 있습니다. 솔루션은 현재 사용 중인 IT 인프라 및 보안 솔루션과 함께 작동하도록 설계되는 경우가 많습니다. 이를 통해 기업은 기존 투자 자산을 활용하면서 AI를 위한 통합 보안 환경을 구축할 수 있습니다. 다른 보안 제품과의 상호운용성은 위험 관리에 더욱 종합적으로 접근할 수 있도록 합니다.
 

AI 신뢰, 위험 및 보안 관리 시장 점유율, 조직 규모별, 2023년

조직 규모별로 AI 신뢰, 위험 및 보안 관리 시장은 중소기업(SME)과 대기업으로 구분됩니다. 대기업 부문은 2024년부터 2032년까지 15%를 초과하는 연평균성장률(CAGR)로 성장할 전망입니다. 대기업은 고객 서비스 챗봇부터 자동화된 제조 공정에 이르기까지 다양한 업무에 AI를 도입하며 AI 활용을 선도하고 있습니다. 이러한 광범위한 AI 활용으로 인해 관련 문제에 대응할 수 있는 더욱 효과적인 AI 신뢰, 위험 및 보안 관리 솔루션이 필요합니다.
 

대기업은 방대한 양의 데이터를 관리하고 중요한 의사결정을 내리기 위해 정교한 AI 모델을 사용하는 경우가 많습니다. 이러한 복잡한 시스템에는 알고리즘 편향, 데이터 개인정보 보호 문제 및 AI 결과의 설명 가능성을 비롯해 더 광범위한 위험을 포괄하는 종합적인 AI 신뢰, 위험 및 보안 관리 솔루션이 필요합니다.
 

미국 AI 신뢰·위험·보안 관리 시장, 2022~2032년(백만 미국 달러)

북미 AI 신뢰·위험·보안 관리 시장은 2023년 매출 점유율의 35%를 차지했습니다. 북미는 AI 개발의 최전선에 있는 주요 기술 기업과 연구기관이 밀집한 지역입니다. 이에 따라 의료, 금융, 소매 및 제조를 비롯한 다양한 분야에서 AI가 조기에 도입되고 있습니다. 이러한 주요 기업의 존재는 AI 신뢰·위험·보안 관리 솔루션의 탄탄한 기반을 제공합니다.
 

첨단 클라우드 플랫폼, 견고한 보안 아키텍처 및 AI 거버넌스 전문성은 AI 신뢰·위험·보안 관리 솔루션의 개발과 배포에 유리한 환경을 조성합니다. 북미 각국 정부는 특히 데이터 개인정보 보호, 공정성 및 설명 가능성과 관련된 AI 규정을 마련하고 있습니다. 이러한 규제 강화로 인해 기업이 규정 준수를 보장할 수 있도록 지원하는 AI 신뢰·위험·보안 관리 솔루션에 대한 수요가 높아지고 있습니다.
 

AI 신뢰·위험·보안 관리 시장 점유율

IBM과 Microsoft는 2023년 8%를 초과하는 상당한 매출 점유율을 기록했습니다. 주요 기업들은 변화하는 과제에 대응하고 새롭게 부상하는 기회를 활용하기 위해 적극적으로 혁신하고 있습니다. 이들 기업은 신뢰를 높이고 위험을 완화하며 규제 요건을 준수하기 위해 AI 기반 분석, 사이버 보안 기술 및 위험 관리 프레임워크를 결합한 종합 솔루션 개발에 투자하고 있습니다. IBM은 AI 개발 및 배포 프로세스에서 보안을 우선시하며, AI 플랫폼과 소프트웨어에 보안 조치, 암호화 프로토콜 및 위협 탐지 기능을 통합해 사이버 보안 위협을 최소화하고 기밀 정보를 보호합니다.
 

Microsoft는 조직이 데이터 보호, 개인정보 보호 규정 및 AI 거버넌스와 관련된 규제 준수 기준을 충족할 수 있도록 지원하는 솔루션과 도구를 제공합니다. 이러한 제품과 서비스는 고객이 AI 기술을 도입할 때 위험을 효과적으로 관리하고 법적·규제 요건을 준수할 수 있도록 지원합니다.
 

AI 신뢰·위험·보안 관리 시장 주요 기업

AI 신뢰·위험·보안 관리 산업에서 활동하는 주요 기업은 다음과 같습니다:

  • Amazon Web Services (AWS)
  • CrowdStrike Holdings, Inc.
  • Darktrace Limited
  • Fortinet, Inc.
  • Google LLC
  • International Business Machines Corporation (IBM)
  • Microsoft Corporation
  • Oracle Corporation
  • Palo Alto Networks, Inc.
  • SAS Institute Inc.
     

AI 신뢰·위험·보안 관리 산업 뉴스

  • 2024년 2월, Healthcare Triangle은 의료 보안 관리를 강화하기 위해 AI 신뢰·위험·보안 관리(AI TRiSM) 프레임워크를 운영에 통합했습니다. 이러한 전략적 움직임은 의료 환경에서 보안을 강화하고 위험을 최소화하며 신뢰를 높이는 것을 목표로 합니다. Healthcare Triangle은 CloudEz 및 DataEz 플랫폼 내 AI 제품과 서비스를 개선하고, DataEz를 고도화된 AI 여정의 기반으로 구축했습니다.
     
  • 2023년 12월, Vanta는 AI 기반 미래의 보안 강화와 가속화를 목표로 하는 신제품을 공개했습니다. 이번 제품 출시에는 보안 전문가가 보안 프로그램의 효과를 측정할 수 있도록 지원하는 고급 보고 기능, 현대적인 GRC 리더를 위한 맞춤 설정 옵션, 그리고 위험, 통제, 테스트 및 프레임워크 전반의 정책 생성과 자동 매핑을 지원하는 새로운 Vanta AI 기능이 포함됩니다.
     

AI 신뢰, 위험 및 보안 관리 시장 조사 보고서는 다음 부문을 대상으로 2021년부터 2032년까지 매출(10억 미국 달러) 기준 추정 및 전망을 포함한 산업에 대한 심층적인 내용을 다룹니다.

구성 요소별 시장

  • 솔루션 
    • 위험 및 규정 준수 관리
    • 지속적 모니터링 및 분석
    • 데이터 개인정보 보호 및 보안
    • 기타 
  • 서비스 
    • 전문 서비스
    • 관리형 서비스

배포 모델별 시장

  • 온프레미스
  • 클라우드

조직 규모별 시장

  • 중소기업(SME)
  • 대기업

용도별 시장

  • 위협 탐지 및 대응
  • 신원 및 접근 관리
  • 사기 탐지 및 방지
  • 사이버 보안
  • 사고 대응 및 포렌식
  • 기타

최종 용도별 시장

  • 은행·금융 서비스·보험(BFSI)
  • 의료 및 생명과학
  • 정부 및 국방
  • 소매 및 소비재
  • 제조
  • IT 및 통신
  • 에너지 및 유틸리티
  • 기타

상기 정보는 다음 지역 및 국가를 대상으로 제공됩니다.

  • 북미
    • 미국
    • 캐나다
  • 유럽
    • 영국
    • 독일
    • 프랑스
    • 이탈리아
    • 스페인
    • 러시아
    • 북유럽
    • 유럽 기타 지역
  • 아시아 태평양
    • 중국
    • 인도
    • 일본
    • 호주
    • 한국
    • 동남아시아
    • 아시아 태평양 기타 지역 
  • 중남미
    • 브라질
    • 멕시코
    • 아르헨티나
    • 중남미 기타 지역 
  • 중동 및 아프리카(MEA)
    • 아랍에미리트(UAE)
    • 사우디아라비아
    • 남아프리카공화국
    • MEA 기타 지역

 

저자:  Preeti Wadhwani , Aishvarya Ambekar

자주 묻는 질문(FAQ):

AI 신뢰·위험·보안 관리 시장의 규모는 어느 정도입니까?
AI 신뢰·위험·보안 관리 시장 규모는 2023년 21억 미국 달러였으며, 전 세계적으로 신뢰할 수 있는 AI 시스템에 대한 수요가 증가함에 따라 2024년부터 2032년까지 연평균성장률(CAGR) 16.5%로 성장할 전망입니다.
AI 신뢰·위험·보안 관리 솔루션의 사용이 증가하는 이유는 무엇입니까?
솔루션 부문은 다른 범주보다 기능 범위가 더 넓기 때문에 2023년에 13억 미국 달러를 넘는 규모를 기록했습니다.
북미 AI 신뢰·위험·보안 관리 산업의 규모는 어느 정도입니까?
북미 시장은 2023년에 35%를 초과하는 시장 점유율을 기록했으며, 이는 해당 지역에 AI 개발을 선도하는 주요 기술 기업들이 존재하기 때문입니다.
AI 신뢰·위험·보안 관리 시장의 주요 선도 기업은 어디입니까?
Darktrace Limited, Fortinet, Inc., Google LLC, International Business Machines Corporation (IBM), Microsoft Corporation, Oracle Corporation, Palo Alto Networks, Inc. 및 SAS Institute Inc.는 전 세계 주요 AI 신뢰·위험·보안 관리 기업 중 일부입니다.

연구 방법론, 데이터 소스 및 검증 프로세스

이 보고서는 직접적인 산업 대화, 독자적인 모델링, 엄격한 교차 검증을 기반으로 한 구조화된 연구 프로세스에 기반하며, 단순한 데스크 리서치가 아닙니다.

6단계 연구 프로세스

  1. 1. 연구 설계 및 애널리스트 감독

    GMI에서 우리의 연구 방법론은 인간 전문 지식, 엄격한 검증, 그리고 완전한 투명성의 기반 위에 구축되었습니다. 우리 보고서의 모든 통찰, 트렌드 분석 및 예측은 고객의 시장 뉴앙스를 이해하는 경험 있는 애널리스트에 의해 개발됩니다.

    우리의 접근 방식은 업계 참여자 및 전문가와의 직접적인 교류를 통한 광범위한 1차 연구를 통합하고, 검증된 글로볌 출처의 포괄적인 2차 연구로 보완합니다. 원본 데이터 소스에서 최종 인사이트까지 완전한 추적성을 유지하면서 신뢰할 수 있는 예측을 제공하기 위해 정량화된 영향 분석을 적용합니다.

  2. 2. 1차 연구

    1차 연구는 우리 방법론의 추출이며, 전체 인사이트의 약 80%를 기여합니다. 분석의 정확성과 깊이를 보장하기 위해 업계 참여자와의 직접적인 교류가 포함됩니다. 우리의 구조화된 인터뷰 프로그램은 C-suite 임원, 이사 및 주제 전문가들의 입력을 받아 지역 및 글로볌 시장을 다룹니다. 이러한 상호 작용은 전략적, 운영적, 기술적 관점을 제공하여 종합적인 인사이트와 신뢰할 수 있는 시장 예측을 가능하게 합니다.

  3. 3. 데이터 마이닝 및 시장 분석

    데이터 마이닝은 우리 연구 프로세스의 핵심 부분으로, 전체 방법론의 약 20%를 기여합니다. 주요 플레이어의 수익 점유율 분석을 통해 시장 구조 분석, 업계 트렌드 식별, 거시경제 요인 평가가 포함됩니다. 관련 데이터는 유료 및 무료 출처에서 수집되어 신뢰할 수 있는 데이터베이스를 구축합니다. 이 정보는 유통업체, 제조업체, 협회 등 주요 이해관계자의 검증을 받아 1차 연구와 시장 규모 산정을 지원하기 위해 통합됩니다.

  4. 4. 시장 규모 산정

    우리의 시장 규모 산정은 상향식 접근 방식에 기반하며, 1차 인터뷰를 통해 직접 수집된 기업 수익 데이터와 함께 제조업체의 생산량 수치 및 설치 또는 배포 통계를 활용합니다. 이러한 입력값들을 지역 시장 전반에 걸쳐 종합하여 실제 산업 활동에 기반한 글로벌 추정치를 도출합니다.

  5. 5. 예측 모델 및 주요 가정

    모든 예측에는 다음 사항에 대한 명시적인 문서화가 포함됩니다:

    • ✓ 핵심 성장 원동력 및 가정된 영향

    • ✓ 저해 요인 및 완화 시나리오

    • ✓ 규제 가정 및 정책 변화 리스크

    • ✓ 기술 수용 곡선 매개변수

    • ✓ 거시경제 가정 (GDP 성장률, 인플레이션, 통화)

    • ✓ 경쟁 역학 및 시장 진입/이탈 예상

  6. 6. 검증 및 품질 보증

    마지막 단계에서는 도메인 전문가들이 필터링된 데이터를 수동으로 검토하여 자동화 시스템이 놀칠 수 있는 뉘앙스와 맥락적 오류를 식별하는 인간 검증이 포함됩니다. 이 전문가 검토는 품질 보증의 중요한 층을 추가하여 데이터가 연구 목표 및 도메인별 기준에 부합하는지 확인합니다.

    당사의 3단계 검증 프로세스는 데이터 신뢰성을 최대화합니다:

    • ✓ 통계적 검증

    • ✓ 전문가 검증

    • ✓ 시장 현실 검토

신뢰와 신용

10+
서비스 연수
설립 이래 일관된 제공
A+
BBB 인증
전문 표준 및 만족도
ISO
인증된 품질
ISO 9001-2015 인증 회사
150+
연구 분석가
20개 이상의 산업 분야
95%
고객 유지율
5년 관계 가치

검증된 데이터 소스

  • 무역 간행물

    산업 저널, 무역 출판물 및 전문 미디어

  • 산업 데이터베이스

    자체 및 제3자 시장 데이터베이스

  • 규제 신고서류

    정부 조달 기록 및 정책 문서

  • 학술 연구

    대학 연구 및 전문 기관 보고서

  • 기업 보고서

    연간 보고서, 투자자 프레젠테이션 및 공시 자료

  • 전문가 인터뷰

    C레벨 임원, 구매 담당자 및 기술 전문가

  • GMI 아카이브

    20개 이상의 산업 분야에 걸친 13,000건 이상의 발행 연구

  • 무역 데이터

    수출입 물량, HS 코드 및 세관 기록

연구 및 평가된 매개변수

이 보고서의 모든 데이터 포인트는 1차 인터뷰와 실제 상향식 모델링 및 철저한 교차 검증을 통해 검증됩니다. 당사 연구 프로세스에 대해 읽어보세요 →

저자:  Preeti Wadhwani, Aishvarya Ambekar
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