AI 거버넌스 시장 규모, 공유 및 산업 분석, 배포 (클라우드 및 온-프레미스), 엔터프라이즈 유형 (대기업 및 중소 기업 (SMES)), 최종 사용자 (의료, 소매, IT 및 통신, BFSI, 자동차, 미디어 및 엔터테인먼트, 제조 및 기타 및 지역 예측, 2024-2032.

글로벌 AI 거버넌스 시장은 2023 년에 125,886 만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2024 년에 176,788 만 달러에 달하고 2032 년까지 2,291,494 만 달러에 이르렀으며, 예측 기간 동안 37.7%의 CAGR을 나타 냈습니다.

AI 거버넌스 솔루션은 조직의 AI 기술 활용이 전략, 목표, 가치 및 법적 의무와 일치 할 수 있도록 포괄적 인 규정, 프로토콜, 방법론 및 고급 기술 프레임 워크를 포함합니다. 또한 윤리적 원칙을 준수하고 조직 목표 달성을 보장합니다. 이러한 솔루션의 채택은 AI 기술을 활용하기위한 정부 이니셔티브 증가, AI 시스템에 대한 신뢰를 확립해야 할 필요성 증가, AI 관련 의사 결정에 대한 투명성 수요 증가, AI를 둘러싼 규제 준수 요구 사항을 확대하는 등 여러 가지 요인에 의해 주도 될 것으로 예상됩니다.

Covid-19 Pandemic은 시장에 큰 영향을 미쳤습니다. 전염병 기간 동안 AI 기술에 대한 의존도 증가는 강력한 거버넌스 메커니즘의 필요성을 강조했다. 정부와 조직은 AI 배치에서 윤리적 고려 사항, 투명성 및 책임의 중요성을 깨달았습니다. 전염병은 또한 AI 시스템의 한계와 바이어스를 노출시켰다. AI 기술이 전염병과 관련된 작업을 위해 배포됨에 따라 이러한 시스템이 편견 및 오류에 면역되지 않았다는 것이 분명해졌습니다. 이 실현으로 인해 책임있는 AI 거버넌스 관행에 대한 조사와 수요가 증가했습니다. 또한 이해 관계자들은 AI 알고리즘의 공정성과 강력한 테스트의 필요성을 강조했습니다.

AI 거버넌스 시장 동향

시장 성장을 돕기 위해 AI 기술의 투명성 및 신뢰 구축의 필요성 증가

AI 시스템에 대한 투명성과 신뢰에 대한 수요 증가는 시장의 중요한 동인입니다. 시장의 공급 업체는 AI, 클라우드 솔루션 및 서비스의 발전에 점점 더 중점을두고 있으며 기계 학습 알고리즘을 통합하고 딥 러닝 프레임 워크. 이러한 요인들은 시장의 빠른 성장에 기여하고 있습니다. 조직은 이러한 솔루션을 적극적으로 채택하여 비즈니스 목표를 효과적으로 달성 할 수 있도록합니다. 예를 들어,

• IBM Institute for Business Value가 실시한 설문 조사에 따르면 인공 지능 (AI)에 대한 평균 지출은 향후 3 년간 증가 할 것으로 예상됩니다. AI 사용이 증가함에 따라 데이터 책임에 대한 우려도 증가합니다.

따라서 투명성은 신뢰, 공정성 및 차별 문제를 해결하는 데 중요한 요소로 등장했습니다. 이러한 우려는 최근에 상당한 관심을 끌었습니다.

시장 성장을 가속화하기 위해 소매에서 AI 채택 증가

소매 산업은 큰 변화를 겪고 있습니다. 고객이 디지털 원주민이되면 채널 선호도와 구매 습관도 변합니다. 디지털로의 전환으로 디지털 변환을 유발하는 데이터에 대한 우려가 제기되었습니다. AI 거버넌스는 전반적인 소매 성과를 향상시키고, 일반적인 과제를 해결하며, 강력한 소매 경쟁 업체와 민첩한 직접 소비자 브랜드보다 앞서 나가려면 필수적입니다. 거버넌스는 데이터에 빠르게 액세스 해야하는 사람들의 마찰을 제거하고 의사 결정자의 손끝에 더 많은 데이터를 넣습니다. AI와 ML은 소매 회사가 점점 더 배포하고있는 강력한 기술입니다. 그러나 회사는 포괄적 인 윤리 계획을 개발하고 그 과정에 포함시켜야합니다. 행동 강령의 개발은 구조와 책임 성을 확립하고, 좋은 데이터 관리 관행을 가능하게하며, 전체 조직을 안내하기위한 프레임 워크를 설정하는 데 도움이 될 것입니다. 이러한 요소는 시장 성장에 대한 인기있는 요인으로 간주됩니다.

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AI 거버넌스 시장 성장 요인

시장 성장을 주도하기 위해 과거 데이터 세트에 쉽고 빠르게 액세스

역사적 데이터 세트의 접근성은 속도를 높이는 데 중요한 역할을합니다. 인공 지능 혁신. 데이터 저장 및 복구 비용이 감소함에 따라 의료 기관과 정부 기관은 연구자들이 쉽게 액세스 할 수있는 수많은 구조화되지 않은 데이터를 생성합니다. 이 데이터 세트는 역사적 날씨 패턴 및 의료 이미징을 포함하여 많은 영역을 포함합니다. 또한 차세대 컴퓨팅 아키텍처의 발전은 대규모 데이터 세트에 대한 광범위한 액세스를 제공함으로써 데이터 과학자와 연구원이 혁신을 신속하게 처리 할 수있게합니다. 또한, 딥 러닝 및 인공 신경망 (ANN)의 진전은 항공 우주, 의료, 제조 및 자동차를 포함한 다양한 산업 분야의 AI의 통합을 극적으로 가속화합니다.

또한 AI 연구원과 엔지니어는 효과적인 AI 거버넌스를 보장하기 위해 개선 된 데이터 품질이 필요합니다. 성공은 심층 신경망 모델 및 평가와 같은 학습 알고리즘에 의존합니다. 다양한 산업 에서이 솔루션은 온라인 및 오프라인 데이터 저장, 실시간 제안 관리, 자동 체크 아웃 시스템 및 고급 행동 분석과 같은 기능을 향상시킵니다. 데이터 스토리지 응용 프로그램의 거버넌스 수요는 최근 몇 년 동안 상당한 성장을 경험했으며, 주로 귀중한 데이터 세트에 대한 접근이 용이함에 의해 주도적입니다. 예를 들어,

• 2021 년 12 월, Google은 데이터 중심 AI 거버넌스에 상당한 기여를 하여이 분야에 대한 약속을 보여주었습니다. 노력의 일환으로 Google Cloud는 귀중한 데이터 세트를 포함하여 공개 데이터 세트 프로그램을 확장하여 프로그램 오퍼링에 상당한 가치를 더합니다. 또한 Google Researchers는 여러 조직과 관련된 협업 이니셔티브 인 Dataperf를 소개했습니다. Dataperf의 주요 목표는 데이터 품질 및 데이터 중심 알고리즘에 대한 규정 및 지침을 설정하는 것입니다.

따라서 Google의 주목할만한 기여는 AI 거버넌스 시장 점유율을 확대하는 데 중추적 인 역할을했습니다.

구속 요인

시장 성장을 방해하기 위해 AI 전문 지식과 기술이 부적절합니다

시장은 부적절한 AI 전문 지식과 기술로 인해 상당한 도전에 직면 해 있습니다. 인공 지능이 빠르게 발전함에 따라 효과적인 거버넌스와 규제의 필요성이 점점 더 중요 해지고 있습니다. 그러나 AI를 둘러싼 복잡한 윤리적, 법적, 사회적 문제를 이해하고 탐색 할 수있는 전문 지식 부족은 시장 성장을 방해 할 것으로 예상됩니다. 또한 강력한 정책과 지침을 설계하는 데 필요한 전문가는 AI 기술, 잠재적 위험 및 사회에 대한 광범위한 영향에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 따라서 이러한 위험을 완화 할 숙련 된 전문가가 부족하면 채택을 더욱 방해 할 것으로 예상됩니다.

AI 거버넌스 시장 세분화 분석

배포 분석에 의해

클라우드 기반 솔루션이 세그먼트 성장을 연료로 제공하는 이점

우리의 연구에 따르면 배포는 클라우드 및 온-프레미스에서 구현됩니다. 클라우드 부문은 시장을 지배했으며 몇 가지 장점으로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록 할 것으로 예상됩니다. 이러한 이점에는 확장 성, 유연성, 접근성, 비용 효율성 및 데이터 관리 기능이 포함되어있어 사용자가 핵심 목표에 중점을 두면서 AI 기술을 효과적으로 관리하고 규제 할 수 있습니다.

엔터프라이즈 유형 분석에 의해

제품 수요 증가로 인해 시장을 지배하는 대기업

엔터프라이즈 유형에 따라 시장은 대기업 및 중소 기업으로 분기됩니다. 대기업 부문은 기술, 주로 인공 지능 (AI) 및 거버넌스의 필요성으로 인해 시장을 지배 할 것으로 예상됩니다.

SMES 부문은 AI 거버넌스 채택에서 평균 성장률을 경험할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 AI 기술이 점점 채택되고있는 아시아 태평양, 중동 및 아프리카 및 남아메리카와 같은 개발 도상국의 중소기업 수가 증가함에 따라 증가 할 수 있습니다.

최종 사용자 분석으로

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시장 성장을 추진하기 위해 소매점에서 인공 지능 (AI)의 사용 증가

우리의 연구에 따르면, 시장에는 의료, 소매, IT 및 통신, BFSI, 자동차, 미디어 및 엔터테인먼트, 제조 및 기타를 포함한 특정 최종 사용자가 있습니다. 소매 부문은 고객이 점점 더 디지털 기술을 수용하여 구매 행동의 변화를 초래함에 따라 글로벌 시장에서 가장 높은 점유율을 차지하고 있습니다. 결과적으로 소매 성과를 향상시키고, 문제를 해결하며, 경쟁력있는 소매 환경보다 앞서 나가기 위해 효과적인 AI 거버넌스가 증가하고 있으며, 이는 전체 시장의 성장을 확대 할 것으로 예상됩니다.

의료 부문은 의료 환경에서 AI 거버넌스가 환자의 안전을 보장하고, 윤리적 표준을 유지하고, 환자 개인 정보 보호를 보호하고, AI 기술의 책임 있고 효과적인 사용을 촉진하는 데 중요하기 때문에 가장 높은 CAGR을 등록 할 것으로 예상됩니다.

지역 통찰력

우리의 보고서에 따르면, 시장은 북미, 남미, 유럽, 중동 및 아프리카 및 아시아 태평양을 포함한 5 개 지역에서 연구됩니다. 이 지역은 더 많은 국가로 분류됩니다.

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북미는 가장 높은 점유율을 보유하고 있으며 최근에 상당한 관심과 모멘텀을 얻었습니다. 이 지역의 정부, 규제 기관 및 산업 이해 관계자는 AI 기술의 윤리적이고 책임감있는 사용을 해결하기위한 정책 및 프레임 워크의 필요성을 인식했습니다. 예를 들어,

• 미국 국방부는 AI 전략을 발표했으며, 여기에는 군사 및 관련 산업이 사용하는 AI 시스템에 대한 윤리적 표준을 채택하는 것이 포함됩니다. 또한 캐나다 정부는 AI 연구 발전과 책임 있고 포괄적 인 AI 개발을 촉진하는 데 중점을 둔 Pan-Canadian 인공 지능 전략을 시작했습니다.

아시아 태평양 지역은 중국, 일본 및 싱가포르를 포함한 여러 국가로 인해 급속한 성장과 개발을 목격하고 있으며 AI의 윤리적이고 책임감있는 용도를 관리하기위한 규제 프레임 워크 및 지침을 적극적으로 설립하기 위해 노력하고 있습니다. 예를 들어,

• 중국 정부는 AI 기술을 규제하고 데이터 보안을 장려하며 협업을 장려하기위한 지침 및 정책을 발표했습니다.

인도와 한국은 또한 법적, 윤리적 도전을 해결하기 위해 프레임 워크를 개발하고 있습니다. 예를 들어,

• 인도는 R & D, 채택 및 윤리적 고려 사항에 중점을 둔 인공 지능 전략을 제안했다.

이 지역이 AI 기술의 윤리적이고 책임감있는 사용의 필요성을 인식함에 따라 유럽은 두드러지고 있습니다. 유럽 ​​국가들은 혁신을 촉진하면서 AI와 관련된 잠재적 위험을 해결하기 위해 규제와 프레임 워크를 적극적으로 개발해 왔습니다.

• 유럽위원회는 AI 윤리, 투명성 및 책임에 대한 지침을 포함하여 포괄적 인 AI 규제 프레임 워크를 만들 것을 제안했습니다.

남아메리카와 중동 및 아프리카는이 지역의 AI 거버넌스가 여전히 발전함에 따라 천천히 성장할 것으로 예상되며, 국가들은 AI의 윤리적이고 책임있는 용도를 다루기위한 규제 프레임 워크 및 지침을 개발하는 것이 중요하다는 것을 인식하기 시작했습니다.

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AI 거버넌스 시장의 주요 회사 목록

주요 업체는 시장 포지셔닝을 강화하기 위해 신제품을 출시합니다

저명한 시장 플레이어는 고객의 요구를 충족시키기 위해 고급 솔루션을 적극적으로 만들고 있습니다. 또한 기존 제품 포트폴리오를 향상시키기 위해 고유 한 속성으로 유연한 솔루션을 제공하는 데 중점을 둡니다. 또한, 이들 조직은 제품 제공을 강화하기 위해 협업, 인수 및 파트너십을 적극적으로 추구하고 있습니다.

프로파일 링 된 주요 회사 목록 :

• Microsoft Corporation (미국)
• IBM Corporation (우리를.)
• SAP SE (독일)
• FICO (미국)
• H2O.AI, Inc. (미국)
• Informatica LLC (우리를.)
• Onetrust, LLC (미국)
• Accenture (아일랜드)
• Salesforce.com, Inc. (미국)
• 신조 ai (우리를.)

주요 산업 개발 :

• 2023 년 12 월 : Meta와 IBM은 전 세계 50 명 이상의 창립 멤버 및 직원과 협력하여 AI Alliance를 시작했습니다. AI의 개방형 혁신은 모든 사람에게 혜택을주고 책임감있게 개발되었습니다. AI Alliance는 AI 교육, 연구, 개발 및 배포 및 거버넌스에서 일하는 광범위한 조직으로 구성됩니다.
• 2023 년 12 월 : D2L은 AI 전문가 INQ 컨설팅과 협력하여 개발 된 새로운 무료 코스, AI 윤리 및 거버넌스 소개를 발표했다고 발표했습니다. Free Course는 AI 기술에 대한 더 깊은 이해를 위해 회사를 책임있는 AI 거버넌스에 한 걸음 더 가까이 데려 오는 것을 목표로합니다.
• 2023 년 5 월 : IBM은 AI 및 데이터 플랫폼 인 IBM WATSONX를 공개하여 비즈니스가 고급 AI 기술과 신뢰할 수있는 데이터를 대규모로 활용하는 데 권한을 부여하도록 설계되었습니다. 이 기술 스택은 기업이 기초 모델을 포함하여 조직 전체에서 AI 모델을 교육, 최적화 및 구현할 수 있습니다. 기계 학습 기능. 다양한 클라우드 환경에서 데이터 무결성, 빠른 배포 및 거버넌스를 보장하는 통합 솔루션을 제공합니다.
• 2023 년 5 월 : Chatgpt를 도입 한 Openai는 민주적 과정에 중점을 둔 실험을 위해 10 만 달러의 보조금을 발표했습니다. 이 실험은 AI 소프트웨어 거버넌스가 어떻게 편견 및 기타 관련 요소를 효과적으로 해결할 수 있는지 탐구합니다.
• 2023 년 5 월 : Onetrust는 AI 및 Machine Learning (ML) 기술과 관련된 위험을 관리하는 데 도움이되는 포괄적 인 솔루션 인 Onetrust 인공 지능 거버넌스를 시작했습니다. 데이터 제공 및 혁신 주도를위한 AI 및 ML의 사용이 증가함에 따라 Onetrust의 AI 거버넌스는 AI 모델에서 발생하는 데이터 사용 및 관련 위험에 대한 가시성 및 제어를 제공합니다. 이를 통해 조직은 이러한 위험을 효과적으로 재고, 평가 및 모니터링 할 수 있습니다.

보고서 적용 범위

An Infographic Representation of AI governance market

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이 보고서는 시장에 대한 자세한 분석을 제공하며 주요 회사, 제품/서비스 유형 및 제품의 주요 응용 프로그램과 같은 주요 측면에 중점을 둡니다. 또한 시장 동향에 대한 통찰력을 제공하고 주요 산업 개발을 강조합니다. 위에서 언급 한 요소 외에도이 보고서는 최근 몇 년간 시장의 성장에 기여한 몇 가지 요소를 포함합니다.

보고 범위 및 세분화