Размер рынка облачной обработки естественного языка (NLP) По продукту (основанный на правилах, статистический, гибридный), По модели развертывания (государственный, частный, гибридный), По технологии (распознавание, аналитика, эксплуатация), По применению (извлечение информации, машинный перевод, обработка и визуализация, ответы на вопросы), По конечному использованию (BFSI, ИТ и телекоммуникации, оборона, правительственные организации, розничная торговля и электронная коммерция, здравоохранение, энергетика и коммунальные услуги), Отчет об анализе отрасли, Региональные перспективы, Потенциал роста, Конкурентная доля рынка и прогноз, 2017–2024 гг.
Идентификатор отчета: GMI2202
|
Дата публикации: November 2017
|
Формат отчета: PDF
Скачать бесплатный PDF-файл
Авторы:
Preeti Wadhwani, Preeti Wadhwani
Облачный рынок обработки естественного языка
Объем рынка облачной обработки естественного языка (NLP) в 2016 году оценивался более чем в 1,5 миллиарда долларов США и, по оценкам, вырастет примерно на 17% CAGR с 2017 по 2024 год.
Ожидается, что рынок обработки естественного языка в облаке значительно вырастет из-за увеличения инвестиций в технологии ИИ. ИИ стал одной из самых передовых технологий в широком спектре приложений, от робототехники до машинного обучения и расширенной аналитики. Технология помогает организациям извлекать мощные идеи для принятия более быстрых бизнес-решений в электронной коммерции, маркетинге, конкурентной разведке, управлении продуктами и нескольких других областях бизнеса, чтобы сократить разрыв между идеями и действиями. По мере взросления ИИ вендоры будут больше двигаться в сторону технологии вместе с традиционной аналитической платформой, которая, по оценкам, стимулирует инвестиции.
Инвестиционный ландшафт возглавляют цифровые компании и технологические гиганты, такие как Google, Baidu, Amazon и Apple. Они коллективно инвестируют миллиарды долларов в широкий спектр приложений ИИ, начиная от робототехники, машинного обучения, технологии виртуальной помощи, автономных транспортных средств, естественного языка и компьютерного зрения. Внутренние инвестиции технологических компаний в НИОКР для расширения возможностей ИИ составляют основную долю инвестиций в ИИ. Например, Google и Baidu инвестировали около 20 миллиардов долларов в ИИ в 2016 году.
Облачный анализ рынка естественного языка
Рынок статистического облака NLP доминировал в мировом бизнес-ландшафте в 2016 году благодаря своим передовым функциям и преимуществам перед традиционными методами. Статистический метод использует передовые алгоритмы машинного обучения для разработки статистических моделей из двуязычных параллельных корпусов, которые помогают в точном и быстром переводе. В то время как методы, основанные на правилах, требуют человеческих усилий для подготовки правил и языковых ресурсов, таких как синтаксические парсеры, часть теггеров речи и правила передачи для перевода. Кроме того, статистический метод основан на данных и может эффективно справляться с двусмысленностью, что делает его идеальным выбором. Обработка естественного языка Решения.
Рынок публичных облаков NLP является ведущей моделью развертывания благодаря низкой стоимости и масштабируемости, предлагаемой развертыванием публичных облаков. С другой стороны, гибридное облако, по оценкам, демонстрирует высокий рост более чем на 19% CAGR в течение прогнозируемого периода времени, поскольку оно предлагает преимущества как публичных, так и частных облачных моделей.
Потребность в эффективной прогностической технологии и низкое внедрение тизердхнологии являются основными ограничениями роста рынка облачных НЛП. Растущее внедрение технологии среди средств массовой информации и развлечений, рекламы и организаций здравоохранения, по оценкам, развивает множество возможностей роста для рынка.
Технология распознавания, по оценкам, составляет основную долю на мировом рынке облачных НЛП благодаря широкому внедрению распознавания изображений, интерактивного взаимодействия. распознавание голоса Технология оптического распознавания символов крупных и малых предприятий для машинного перевода и извлечения информации. Кроме того, растущий спрос на технологию распознавания среди организаций для сбора и анализа голоса клиентов для повышения качества обслуживания клиентов и автоматизации также, по оценкам, поддерживает рост технологии распознавания.
Машинный перевод Это доминирующее приложение, поскольку оно является наиболее важным компонентом решения NLP, которое преобразует текстовые и речевые вводы с одного языка на другой. Кроме того, по оценкам, растущая потребность в локализации контента на большее количество языков также подпитывает спрос. Кроме того, потребность в высокоскоростном переводе и экономичность также вносят значительный вклад в рост рынка облачных НЛП.
Сектор BFSI является ведущим конечным пользователем облачных решений NLP. Финансовые институты используют технологию для текстового майнинга, межплатежей, решения страховых запросов, обмена иностранной валюты и многих других приложений. Кроме того, эти решения широко используются финансовыми институтами в контакт-центрах для обработки голоса и документации клиентов. Например, Citibank использует NLP в приложениях биометрической безопасности и для интеллектуального анализа текста. SAS, Fuji Xerox и Nuance Communications являются основными поставщиками, которые обслуживают эту отрасль.
По оценкам, США являются ведущим региональным сегментом на мировом рынке облачных НЛП благодаря присутствию большого количества игроков. Увеличение инвестиций в технологии ИИ также считается одним из основных факторов, поддерживающих рост рынка. Кроме того, быстрое внедрение интеллектуальных устройств также, по оценкам, внесет значительный вклад в рост.
Доля рынка облачной обработки естественного языка
Основные поставщики на рынке облачных НЛП
Запуск продукта и стратегическое приобретение являются наиболее распространенными стратегиями, используемыми игроками для получения доли и удовлетворения потребностей рынка. Например, в марте 2017 года Google приобрела Kaggle, сообщество исследователей данных, чтобы укрепить свои позиции в области науки о данных и машинного обучения. Аналогичным образом, в июле 2017 года Facebook запустил новую платформу мессенджера 2.1 на рынке с несколькими дополнительными функциями, такими как встроенная обработка естественного языка, платежная система SDK и глобальная бета-версия.
Облачный NLP Промышленный фон
Растущий спрос на технологии Big Data и IoT является основным фактором роста отрасли. NLP широко используется с технологией IoT и Big Data для анализа данных и получения полезных данных. Растущее внедрение этих технологий приведет к появлению нового типа аналитики, который, по оценкам, будет стимулировать рынок облачных НЛП среди различных секторов промышленности.
Методология исследования, источники данных и процесс валидации
Этот отчёт основан на структурированном исследовательском процессе, построенном на прямых отраслевых беседах, собственном моделировании и строгой перекрёстной проверке, а не просто на кабинетных исследованиях.
Наш 6-этапный процесс исследования
1. Дизайн исследования и контроль аналитиков
В GMI наша исследовательская методология построена на основе человеческого опыта, строгой валидации и полной прозрачности. Каждый инсайт, анализ трендов и прогноз в наших отчётах разрабатывается опытными аналитиками, которые понимают нюансы вашего рынка.
Наш подход интегрирует обширные первичные исследования через прямое взаимодействие с участниками отрасли и экспертами, дополненные всесторонними вторичными исследованиями из проверенных глобальных источников. Мы применяем количественный анализ воздействия для предоставления надёжных прогнозов, сохраняя полную прослеживаемость от исходных источников данных до финальных инсайтов.
2. Первичное исследование
Первичное исследование составляет основу нашей методологии, внося около 80% в общие инсайты. Оно включает прямое взаимодействие с участниками отрасли для обеспечения точности и глубины анализа. Наша структурированная программа интервью охватывает региональные и глобальные рынки с участием руководителей высшего звена, директоров и предметных экспертов. Эти взаимодействия дают стратегические, операционные и технические перспективы, обеспечивая всесторонние инсайты и надёжные рыночные прогнозы.
3. Интеллектуальный анализ данных и анализ рынка
Интеллектуальный анализ данных является ключевой частью нашего исследовательского процесса, внося около 20% в общую методологию. Он включает анализ структуры рынка, выявление отраслевых трендов и оценку макроэкономических факторов через анализ доли выручки крупных игроков. Соответствующие данные собираются из платных и бесплатных источников для создания надёжной базы данных. Эта информация затем интегрируется для поддержки первичных исследований и оценки размера рынка с валидацией от ключевых заинтересованных сторон, таких как дистрибьюторы, производители и ассоциации.
4. Оценка размера рынка
Наша оценка размера рынка построена на методе восходящего анализа, начиная с данных о выручке компаний, полученных непосредственно в ходе первичных интервью, а также показателей объёма производства от производителей и статистики установок или развёртывания. Эти данные объединяются по региональным рынкам для получения глобальной оценки, основанной на реальной отраслевой деятельности.
5. Модель прогноза и ключевые допущения
Каждый прогноз включает явную документацию следующего:
✓ Основные драйверы роста и их предполагаемое влияние
✓ Сдерживающие факторы и сценарии смягчения
✓ Нормативные допущения и риск изменения политики
✓ Параметр кривой технологического освоения
✓ Макроэкономические допущения (рост ВВП, инфляция, валюта)
✓ Конкурентная динамика и ожидаемый вход/выход на рынок
6. Валидация и обеспечение качества
На заключительных этапах осуществляется человеческая валидация, в рамках которой эксперты в области вручную проверяют отфильтрованные данные для выявления нюансов и контекстуальных ошибок, которые могут ускользнуть автоматизированные системы. Эта экспертная проверка добавляет важный уровень контроля качества, обеспечивая соответствие данных целям исследования и отраслевым стандартам.
Наш трёхуровневый процесс валидации обеспечивает максимальную надёжность данных:
✓ Статистическая валидация
✓ Экспертная валидация
✓ Проверка рыночной реальности
Доверие и достоверность
Проверенные источники данных
Отраслевые издания
Журналы и торговая пресса в сфере безопасности и обороны
Отраслевые базы данных
Собственные и сторонние рыночные базы данных
Нормативные документы
Государственные закупочные записи и политические документы
Академические исследования
Университетские исследования и отчёты специализированных учреждений
Корпоративные отчёты
Годовые отчёты, презентации для инвесторов и регуляторные документы
Экспертные интервью
Топ-менеджеры, руководители по закупкам и технические специалисты
Архив GMI
Более 13 000 опубликованных исследований по более 30 отраслям
Торговые данные
Объёмы импорта/экспорта, коды ТН ВЭД и таможенные записи
Изучаемые и оцениваемые параметры
Каждая точка данных в этом отчёте проверена с помощью первичных интервью, подлинного восходящего моделирования и строгой перекрёстной проверки. Узнайте больше о нашем исследовательском процессе →