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$157亿市场!全球对话式AI将呈爆炸式增长 | 报告

全球第二大市场研究机构 MarketsandMarkets 日前发布了一份全球人工智能市场规模预测,预计2019年全球对话式人工智能市场规模为42亿美元,到2024年,这一市场将增长至157亿美元,2019-2024的复合年增长率(CAGR)为30.2%。

报告认为,全球对话式人工智能市场的主要增长动力包括对人工智能支持服务需求的不断增加、全渠道部署及聊天机器人开发成本的降低。

此前,IDC 在《对话式人工智能白皮书》中曾对对话式人工智能平台作了定义:机器要实现与人的自然交互,需要能被唤醒、可以识别和理解人的对话并且给出让人满意、感觉非常自然的反馈。具备语音识别、语义理解等核心技术能力的平台即为对话式人工智能平台。

IDC 预测,到2020年,对话式人工智能智能家居、随身设备、智能车载三个关键领域的渗透率分别达到27%、68%、51%

/ 个人助理 /

与 IDC 此前的预测类似,MarketsandMarkets 的这份报告也认为,在对话式 AI 应用程序市场中,个人助理应用程序在未来五年内将以最高的年复合增长率增长

企业通过结合使用机器学习(ML)和自然语言理解(NLU)来利用 AI 技术,使个人助理能够进行垂直行业特定知识和独特业务数据的训练,从而加快产品上市速度。

/ 市场部署 /

而从市场部署模式来看,MarketsandMarkets 认为,云市场在未来五年内将占据对话式 AI 较大的市场规模。

目前看来,对话式 AI 市场中的大部分供应商正致力于开发基于云的解决方案,对可扩展、易于使用且经济高效的会话 AI 解决方案的需求正在日益增长,预计将加速云市场的增长。

/ 地域分布 /

从地域来看,预计北美地区将在未来五年内领跑全球对话式 AI 市场,而亚太地区(APAC)预计将在未来五年内内以最高复合年增长率增长。

在亚太地区,私营和政府部门为增强人工智能和传播技术而进行的大量投资,将促进对会话人工智能解决方案的需求增加,从而促进该地区对话式 AI 市场的增长。

此外,在采用和开发对话 AI 方面,北美地区依旧将领跑全球。随着人工智能机器学习(ML)技术投资的不断增加、对话式 AI 供应商的数量以及政府在人工智能技术方面支出的增加,预计将有助于该地区未来五年内的市场增长。

/ 行业分布 /

根据 IDC 预测,对话式 AI 将在未来五年内为金融、零售、医疗等传统行业带来价值提升,提升幅度将分别达到64%、62%、48%

金融

近两年,百余家银行、证券、保险公司上线智能客服系统,支持用户通过语音对话的形式,提供精准、个性化的咨询和服务,大大节省了呼叫中心人工坐席成本。

招商、中信、光大、工商银行等,都能够通过语音对话完成日常金融交易。金融类智能助手趋于打破服务边界,通过语音对话的形式让用户了解到合作商家优惠、触及日常生活娱乐服务,将隐藏较深的功能充分调动起来。

零售

智能客服在电商行业的应用迅速普及,从了解沟通产品信息、到完成下单购买、再到订单追踪、问题反馈,形成售前、售中到售后的完整闭环,在提升用户体验的同时增加转化率。

智能客服的竞争已经从售后逐渐转移到售前,根据用户信息、购买历史、喜好进行智能推荐,并且对用户的购买习惯进行主动询问,帮助用户完成二次甚至多次购买。

医疗

目前,医疗领域的语音对话交互应用主要是电子病历录入。未来,消费级医疗语音助理将得到广泛应用。各大医院、医药电商能够通过助理进行智能问诊、分诊与导诊、药物推荐,将信息、服务、产品集合于同一平台,提供医疗“一站式”服务,构筑医疗服务生态系统。

/ 小结 /

对话式 AI 的最佳发展时机已经到来,行业企业越早享受对话体验,就越能够借助对话式 AI 的时代红利,成为行业创新领导者,创造新的商业价值。

本文编译自MarketsandMarkets,内容尚有增减:

https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/conversational-ai-market-49043506.html

Naturali 奇点机智
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产业聊天机器人语音识别语音助理
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相关数据
机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

自然语言理解技术

自然语言理解是人工智能的核心课题之一,也被广泛认为是最困难和最具标志性的任务。最经典的两个人工智能思想实验——图灵测试和中文房间,都是围绕自然语言理解来构建的。自然语言理解在人工智能技术体系中的重要性不言而喻,它一方面承载着机器和人的交流,另一方面直达知识和逻辑。自然语言理解也是人工智能学者孜孜以求的圣杯,机器学习的巨擘 Michael I. Jordan 就曾经在 Reddit 上的 AMA(Ask Me Anything)栏目中畅想用十亿美元建立一个专门用于自然语言理解的实验室。

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强人工智能或通用人工智能(Strong AI或者 Artificial General Intelligence)是具备与人类同等智慧、或超越人类的人工智能,能表现正常人类所具有的所有智能行为。强人工智能是人工智能研究的主要目标之一,同时也是科幻小说和未来学家所讨论的主要议题。相对的,弱人工智能(applied AI,narrow AI,weak AI)只处理特定的问题。弱人工智能不需要具有人类完整的认知能力,甚至是完全不具有人类所拥有的感官认知能力,只要设计得看起来像有智慧就可以了。由于过去的智能程式多是弱人工智能,发现这个具有领域的局限性,人们一度觉得强人工智能是不可能的。而强人工智能也指通用人工智能(artificial general intelligence,AGI),或具备执行一般智慧行为的能力。强人工智能通常把人工智能和意识、感性、知识和自觉等人类的特征互相连结。

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聊天机器人是经由对话或文字进行交谈的计算机程序。能够模拟人类对话,通过图灵测试。 聊天机器人可用于实用的目的,如客户服务或资讯获取。有些聊天机器人会搭载自然语言处理系统,但大多简单的系统只会撷取输入的关键字,再从数据库中找寻最合适的应答句。

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自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性,目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能,或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

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