云自然语言处理 (NLP) 市场规模按产品（基于规则、统计、混合）、部署模型（公共、私有、混合）、技术（识别、分析、运营）、应用（信息提取、机器翻译、处理与可视化、问答）、最终用途（BFSI、IT 与电信、国防、政府组织、零售与电子商务、医疗保健、能源与公用事业）、行业分析报告、区域展望、增长潜力、竞争市场份额与预测，2017 - 2024
报告 ID: GMI2202
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发布日期: November 2017
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报告格式: PDF
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作者:
Preeti Wadhwani, Preeti Wadhwani
云自然语言处理市场大小
Cloud Natural Language (NLP) 市场规模在2016年估计会超过15亿美元,估计在2017年至2024年以约17%的CAGR增长.
由于对人工智能技术的投资不断增加,云自然语言处理市场预计将有大幅增长。 AI已成为从机器人到机器学习到高级分析等广泛应用中最先进的技术之一. 该技术帮助各组织挖掘出强有力的见解来推动在电子商务、营销、竞争性智能、产品管理和其他几个商业领域更快地作出商业决策来缩小见解与行动之间的差距。 随着大赦国际的成熟,销售商将更多地转向技术,同时转向传统的分析平台,估计该平台将促进投资。
投资地貌由Google,Baidu,Amazon和Apple等数字本土公司和技术巨头领导. 他们正在集体投资数十亿美元,用于广泛的AI应用,包括机器人,机器学习,虚拟援助技术,自主车辆,自然语言和计算机视觉等. 技术公司为提高AI能力而进行的研发内部投资占AI投资的主要份额。 例如,Google和Baidu在2016年对AI的投资约为200亿美元.
云自然语言加工市场分析
2016年统计云NLP市场因其与传统方法相比的先进地貌和利益而主导了全球商业景观. 统计方法利用了先进的机器学习算法,从双语平行的corpora开发出统计模型来帮助精确而快速地翻译. 然而,基于规则的规则方法要求人的努力来准备规则和语言资源,例如综合语法、语言标记器的一部分以及翻译的转移规则。 此外,统计方法是数据驱动的,能够有效地处理模糊性问题,这使它成为最理想的选择。 自然语言处理 解决方案。
公共云NLP市场被分析为主要部署模式,因为公共云部署提供的成本和可扩展性低. 另一方面,混合云估计在预测的时间内将出现超过19%的CAGR高增长,因为它为公共和私人云模型提供了好处。
需要有效的预测技术以及少采茶叶是云NLP市场增长的主要制约因素. 据估计,媒体和娱乐、广告和保健组织越来越多地采用这一技术,将为市场带来无数的增长机会。
估计识别技术在全球云净液化石油气市场中占了很大份额,因为广泛采用图像识别、交互式 语音识别 在大型和小型企业中进行机器翻译和信息提取的光学特征识别技术。 此外,各组织对识别技术日益增长的需求,要求获取和分析客户的声音,以加强客户的经验和自动化,估计也会支持识别技术的增长。
机器翻译 是主导应用程序,因为它是NLP解决方案中将文本和语音输入从一种语言转换到另一种语言的最基本组成部分。 此外,将内容本地化到更多语言的要求日益增加,估计也会助长需求。 此外,对高速翻译和成本效益的需求也极大地促进了云NLP市场的增长.
BFSI部门是云NLP市场解决方案的主要最终用户. 金融机构正在利用这种技术进行文字挖掘、交叉支付、解决保险查询、外汇和许多其他应用。 此外,这些解决方案还被联系中心的金融机构广泛用于处理客户的声音和文件。 例如,花旗银行利用NLP进行生物鉴别安全应用和文本挖掘。 SAS,Fuji Xerox和Nuance Communications是这个行业的主要供应商。
由于大量玩家的存在,美国估计是全球云NLP市场的主要区域部分. 增加对AI技术的投资估计也是支持市场增长的主要因素之一。 此外,快速采用智能装置估计也将大大促进增长。
云自然语言处理市场份额
云NLP市场的主要销售商
产品推出和战略收购被分析为玩家用来获取份额并满足市场需要的最常用策略. 例如,2017年3月,Google收购了数据科学家社区Kaggle,以加强其在数据科学和机器学习中的地位. 同样地,在2017年7月,Facebook在市场上推出了新的信使平台2.1,并具有内置自然语言处理,支付SDK,全球β等多个额外功能.
云 NLP 工业背景
分析认为,对大数据和IoT技术日益增长的需求是推动工业增长的主要因素。 NLP与IOT和大数据技术被广泛使用来分析数据并驱动有用的见解. 这些技术日益被采用,将会产生新的分析方法来推动新的商业见解,估计这将推动各工业部门的云净液产市场。
研究方法、数据来源和验证过程
本报告基于结构化的研究流程，围绕直接的行业对话、专有建模和严格的交叉验证构建，而不仅仅是桌面研究。
我们的6步研究流程
1. 研究设计与分析师监督
在GMI，我们的研究方法建立在人类专业知识、严格验证和完全透明的基础上。我们报告中的每一个洞察、趋势分析和预测都是由理解您市场细微差别的经验丰富的分析师开发的。
我们的方法通过与行业参与者和专家的直接交流整合了广泛的一手研究，并以来自经过验证的全球来源的全面二手研究作为补充。我们应用量化影响分析来提供可靠的预测，同时保持从原始数据源到最终洞察的完全可追溯性。
2. 一手研究
一手研究是我们方法论的基础，对整体洞察的贡献率近乎80%。它涉及与行业参与者的直接交流，以确保分析的准确性和深度。我们的结构化访谈计划覆盖区域和全球市场，包括来自高管、总监和主题专家的输入。这些互动提供战略、运营和技术视角，实现全面的洞察和可靠的市场预测。
3. 数据挖掘与市场分析
数据挖掘是我们研究过程的关键部分，对整体方法论的贡献率约为20%。它包括通过主要参与者的收入份额分析来分析市场结构、识别行业趋势和评估宏观经济因素。相关数据从付费和免费来源收集，以建立可靠的数据库。然后将这些信息整合起来，以支持一手研究和市场规模估算，并由分销商、制造商和协会等关键利益相关者进行验证。
4. 市场规模测算
我们的市场规模测算建立在自下而上的方法之上，从通过一手访谈直接收集的企业收入数据开始，同时结合制造商的产量数据以及安装或部署统计数据。这些输入数据在各地区市场进行汇总，以得出一个基于实际行业活动的全球估算值。
5. 预测模型与关键假设
每项预测均包含以下内容的明确文档记录：
✓ 主要增长驱动因素及其预期影响
✓ 制约因素与缓解场景
✓ 监管假设与政策变动风险
✓ 技术普及曲线参数
✓ 宏观经济假设（GDP增长、通货膨胀、汇率）
✓ 竞争格局与市场进入/退出预期
6. 验证与质量保证
最终阶段涉及人工验证，领域专家对筛选后的数据进行手动审查，以发现自动化系统可能遗漏的细微差异和语境错误。这种专家审查增加了一个关键的质量保证层，确保数据与研究目标和领域特定标准一致。
我们的三层验证流程确保数据可靠性最大化：
✓ 统计验证
✓ 专家验证
✓ 市场实实检验
信任与可信度
已验证的数据来源
贸易出版物
安全与国防行业期刊及贸易媒体
行业数据库
专有及第三方市场数据库
监管文件
政府采购记录及政策文件
学术研究
大学研究及专业機构报告
企业报告
年度报告、投资者演示及申报文件
专家访谈
高层管理人员、采购负责人及技术专家
GMI档案库
覆盖30余个行业领域的逶13,000项已发布研究
贸易数据
进出口量、HS编码及海关记录
研究与评估的参数
本报告中的每个数据点均通过一手访谈、真正的自下而上建模及严格的交叉验证进行核实。 了解我们的研究流程 →