Asia Pacific Machine Learning (ML) Market Size, Share & COVID-19 Impact Analysis, By Enterprise Type (Small and Mid-sized Enterprises (SMEs) and Large Enterprises), By Deployment (Cloud and On-premise), By End-use Industry (Healthcare, Retail, IT and Telecommunication, BFSI, Automotive and Transportation, Advertising and Media, Manufacturing, and Others), and Regional Forecast, 2023-2030

亚太地区是全球机器学习（ML）市场中增长最快的地区。预计在预测期内，它的复合年增长率为37.6％。预计到2030年，全球市场将从2022年的192亿美元增长到2259.1亿美元。

亚太地区已成为一个领先的市场，因为它拥有大量设计强大而未来派的机器学习解决方案的供应商。由于该地区的银行业务，金融服务和保险（BFSI）行业预计将看到安全服务部署的显着增长，因此领先的企业正在关注该地区以扩大其业务。

我们关于亚太机器学习市场的报告涵盖了以下国家 - 中国，日本，印度，东南亚和亚太其他地区。

最新趋势

整个地区的数字转型趋势将为新的增长机会提供

亚洲国家在先进的技术和趋势中拥有领先地位，例如自动驾驶，人工智能，电子卫生和金融科技。该地区数字化的景观是多种多样的，在资本化，数字化转型和监管能力的准备方面和国家的差异。

该地区的财务和银行业是数字转换。例如，根据亚洲和太平洋经济社会委员会的数据，亚太地区的数字支付市场在2021年的价值为4万亿美元（ESCAP）。预计到2026年，这一数字将增加到6.7万亿美元。电子商务在2021年占这些交易的三分之二。另一方面，移动服务点（POS）付款预计将是将来最具动态的细分市场。

驱动因素

政府对人工智能的行动不断提高，以加速亚太机器学习市场的增长

韩国的机器学习市场主要是由政府促进的努力驱动的人工智能以及ML初创公司的扩散。为了意识到ML在AI中的重要性，韩国政府在2021年7月宣布预算约为9.63亿美元，用于到2029年的AI半导体开发。结果，预计韩国市场将以显着的速度扩大。

限制因素

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限制市场增长的高误差风险 

涉及的过程机器学习非常容易出错。可以在没有足够的小数据集的情况下教算法。结果，做出了有偏见的预测，客户暴露于无关紧要的广告中。这些错误可能会很长一段时间没有注意到，需要快速修复。僵化的商业模式也阻碍了市场的收入增长。 ML是一种适应能力的技术，除了适应性的基础设施外，还需要熟练的专业人员参与。但是，由于所有公司都不遵循动态的商业实践，并且不允许实验，因此市场的收入利润率可以缩小。

关键行业参与者

在竞争性景观方面，Baidu Inc.，IBM，AWS和Alibaba Cloud是亚太市场的关键参与者，因为强大的产品和积极参与研发投资，以加速产品发布和预测期。

这些领先的参与者在该地区许多国家 /地区出售和销售其产品和服务。他们的营销策略的重点是创造市场知名度，建立品牌声誉，产生对销售人员和渠道合作伙伴的需求，并将其产品的优势传达给客户。这些公司致力于通过战略合作和合作伙伴关系来加强其产品组合和分销网络，以增加亚太的市场份额。

关键公司列表：

• IBM印度私人有限公司（印度）
• 亚马逊网络服务日本K.K.（日本）
• 百度公司（中国）
• Neusoft Corporation（中国）
• 肉桂AI（日本）
• 梅格维（中国）
• 阿里巴巴云（中国）
• AIDA Technologies PTE Ltd（新加坡）

关键行业发展：

• 2023年1月：放大了新加坡健康解决方案提供商的Health，收购了AIDA Technologies（AIDA），AIDA Technologies（AIDA）是亚太地区企业的AI解决方案的提供商。放大健康打算通过收购AIDA扩大其高技能数据科学家的区域团队。
• 2023年1月：百度公司计划发起人工智能聊天机器人服务与Openai的Chatgpt相当。中国最大的搜索引擎公司打算在3月推出类似Chatgpt的应用程序，最初将其集成到其主要搜索服务中。

报告覆盖范围

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该市场研究报告提供了对市场的定性和定量见解，并对市场上所有可能的细分市场对亚太市场规模和增长率进行了详细分析。此外，该报告还提供了对市场动态和竞争格局的精明分析。报告中提供的各种关键见解概述了程序的数量，产品分析，关键国家的监管方案，管道分析，新产品发布，关键行业发展 - 合并，收购和合作伙伴关系以及Covid-9的影响，即Covid-9的影响。

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