作者:
Preeti Wadhwani, Aishwarya Ambekar
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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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云自然语言处理（NLP）市场
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云自然语言处理（NLP）市场
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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。
常见问题 (FAQs):
研究方法、数据来源与验证流程
本报告采用系统化的研究流程，以与行业参与者直接交流、自主建模和严格的交叉验证为核心，而非仅依赖案头研究。
我们的六步研究流程
1. 研究设计与分析师监督
GMI 的研究方法以专业人员的经验、严格的验证和充分的透明度为基础。我们报告中的每项洞察、趋势分析和预测均由了解目标市场细微差别的资深分析师完成。
我们通过与行业参与者和专家直接交流开展广泛的一手调研，并辅以基于经过核实的全球来源所进行的全面二手研究。我们运用量化影响分析提供可靠的预测，同时确保从原始数据来源到最终研究结论的全程可追溯性。
2. 一手调研
一手调研是我们研究方法的支柱，贡献了整体洞察的近 80%。我们直接接触行业参与者，以确保分析的准确性和深度。我们结构化的访谈计划覆盖区域及全球市场，收集企业高管、董事和领域专家的意见。这些交流提供战略、运营和技术视角，使研究结论更加全面，市场预测更加可靠。
3. 数据挖掘与市场分析
数据挖掘是研究流程的重要组成部分，在整体研究方法中约占 20%。我们通过分析主要企业的收入份额，研究市场结构、识别行业趋势并评估宏观经济因素。我们从付费和免费来源收集相关数据，建立可靠的数据库。这些信息随后用于支持一手调研和市场规模测算，并由分销商、制造商和行业协会等关键利益相关方进行验证。
4. 市场规模测算
我们采用自下而上的方法测算市场规模。首先使用一手访谈直接获得的企业收入数据，同时结合制造商的产量以及安装量或部署量统计。随后按区域市场汇总这些数据，得出以实际行业活动为依据的全球市场估算值。
5. 预测模型与关键假设
每项预测均明确记录以下内容：
✓ 主要增长驱动因素及其假定影响
✓ 增长制约因素及缓解情景
✓ 监管假设与政策变化风险
✓ 技术采用曲线参数
✓ 宏观经济假设（GDP 增长、通货膨胀、汇率）
✓ 竞争格局及市场进入和退出预期
6. 验证与质量保证
在最后阶段，领域专家会人工审查筛选后的数据，识别自动化系统可能遗漏的细微差别和语境错误。专家审查是质量保证的关键环节，可确保数据符合研究目标和相关领域的专业标准。
我们的三层验证流程致力于最大程度地保障数据可靠性：
✓ 统计验证
✓ 专家验证
✓ 与市场实际情况核对
信任与公信力
经过核实的数据来源
行业出版物
行业期刊、专业出版物和专业媒体
行业数据库
自有及第三方市场数据库
监管申报文件
政府采购记录及政策文件
学术研究
大学研究成果及专业机构报告
企业报告
年度报告、投资者演示材料及申报文件
专家访谈
企业高管、采购负责人和技术专家
GMI 研究档案
覆盖 20 多个行业领域的 13,000 多份已发布的研究报告
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经过一手访谈、基于实际数据的自下而上建模以及严格的交叉核查验证。 了解我们的研究流程 →