决策智能市场，按类型（基于人的、基于机器的和基于混合的）、按应用（BFSI、医疗保健、媒体和娱乐、零售和运输）以及到 2035 年的区域洞察和预测

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决策情报市场概述

2025年全球决策智能市场规模预计为35.8亿美元，预计2026年将增长至40.1亿美元，到2035年将达到112.9亿美元，预计2025-2035年期间复合年增长率为12%。

决策智能是一个先进领域，其核心是通过组织形式、人类能力和创新集成来推进组织内部的决策。它使组织能够通过为人们准备将先进的分析能力集成到他们的决策形式中来实现关键的商务。决策智能的基本目标是弥合决策和数据之间的差距。

决策智能安排利用先进的计算和数据驱动的策略来分析无穷无尽的信息，提取相关信息并产生有利可图的体验。这使公司能够有效地提高效率、监控风险并优化资产配置。因此，它已成为一种逐渐广为人知且具有成本效益的改进市场决策的方法。例如，根据一份研究报告，截至 2023 年，33% 的扩张型企业聘用了在决策智能方面（尤其是在选择建模方面）具有天赋的审查员。这有助于帮助信息审查员和主管进行不同的练习，包括计算、规划、执行、建模、检查、调整和调整选择模型和流程，以保持竞争力并满足市场中的客户需求。

主要发现

2019冠状病毒病大流行

随着封锁和人员限制，市场呈现出积极的状态

全球 COVID-19 大流行是史无前例的、令人震惊的，与大流行前的水平相比，所有地区的市场需求都高于预期。复合年增长率的上升反映了市场的突然增长，这归因于市场的增长和需求恢复到大流行前的水平。

COVID-19 的广泛传播对该市场产生了积极影响。感染的传播扩大了对安排的需求，以帮助组织在客户接触、危险管理和供应链管理方面做出更明智的选择。此外，在这一事件中，组织认识到协调伪造洞察对其商业洞察安排的重视，以实现事务机器人化并提高决策准确性，使其成为市场发展的关键计算。

最新趋势

商业智能中大数据分析的发展促进市场增长

决策智能是信息科学和虚假见解发展最快的领域之一。 IBM Cognos Decision Stream 和 RapidMiner 等计算机系统和平台有助于数据分析、选择支持和数据相关形式的优化。选择洞察和大量信息分析相结合，形成能够处理大量信息的有效框架，鼓励信息发现和内容分析。这反过来又简化了企业和管理的决策形式。例如，2024 年 1 月，信息集成、分析和人工智能供应商 Qlik 收购了 Kyndi，以提供人工智能驱动的商业选择。 Qlik 将 Kyndi 的创新融入其云部署中，通过结合有组织和非结构化的信息来提高选择洞察力，以获得更深刻、更有根据的选择。

• 根据美国国家标准与技术研究院 (NIST) 的数据，决策智能系统越来越多地融入人工智能 (AI) 技术。到2021年，金融、医疗保健和零售等行业的财富500强企业中有40%使用人工智能驱动的决策支持系统，人工智能决策系统越来越融入运营，特别是在关键决策任务中。

• 欧盟网络安全局（ENISA）的一份报告强调，物联网与决策智能系统的集成增强了实时决策能力。截至 2022 年，全球超过 30% 的物联网设备连接到决策智能平台，从而能够更快地响应不断变化的环境因素，例如天气或市场动态。

这项创新通过计算机从报告中提取重要数据并创建通用知识。客户不受必须选择正确口号的限制。脚背上，它们可以通过基于单词的问题与实质内容相关联，从而加快数据访问速度。这反过来又加快了所有依赖便捷数据的下游方法，并增强了其在实时决策中的利用。所有这些组成部分都有助于市场的发展。

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决策情报市场细分

按类型

根据类型，市场分为基于人类、基于混合动力和基于机器的市场。

• 以人为本:决策支持部分预计将以本季度最高的复合年增长率发展。该框架采用组织数据框架来分析信息并支持决策。它作为一个数据框架，用于支持商业活动和公司决策。该句柄从根本上依赖于数据库和可用数据。

• 基于混合的:预计基于混合的片段将在该数字期间占据更大的市场份额。组织可以通过执行基于混合的选择洞察安排来提高选择的准确性并更快地做出选择，同时更有效地利用其资产，从而减少人类选择的机会并升级其特定业务。

• 基于机器的:人工智能 (AI) 的进步以及人类做出更好选择的本能需求的不断扩大，可以节省时间和精力来获得更好的结果。由于机器学习和深度学习技术的广泛应用，先进的选择洞察系统可以执行实时判断分析。

按申请

根据应用类型，市场分为 BFSI、医疗保健、媒体和娱乐、零售和运输。

• 医疗保健:人工智能模型通过治疗性成像检查和治疗帮助早期发现感染，根据信息理解和先见之明的分析优化个性化治疗计划。

• 媒体和娱乐:人工智能根据客户的喜好和先见之明的模型来规定节目、电影和音乐，识别人们行为的模式和集合，以专注于营销。

• 零售:有先见之明的库存管理和补货模型，重点关注基于客户购买历史和倾向的进步。

• 运输:人工智能驱动的路线安排可提高燃油效率并减少运输时间，并通过预见性维护预计车辆或系统的故障来预测停机时间。 

• BFSI:利用人工智能模型和信用风险评估先见之明分析来实时识别虚假交易证据，以评估预申请申请人的财务稳健性。 

市场动态

市场动态包括驱动因素和限制因素、机遇和挑战，说明市场状况。                

驱动因素

人工智能和机器学习的整合产生产品需求 

决策智能正在发展成为一种结合了选择管理、选择返回和复杂框架应用程序的解决方案，以解决必须使用的紧迫问题，并将未使用的技术数字化，其中包括机器学习 (ML) 和人工智能。人工智能和机器学习通过提高预见能力和决策能力来提高选择洞察创新。不同行业的组织正在转向这些安排，以实现计算机化并加快针对不同用例和部门的决策制定。因此，它弥合了信息之间的鸿沟，并为那些沉迷于无尽信息海洋的组织提供了卓越的决策能力。例如，在 Eminent 2023 年，人工智能驱动的决策智能平台 Tellius 与 Google Cloud 合作，加快了分析和数据驱动决策的速度。该消息帮助公司分析 Google Cloud 数据项上的数据，确保分析和决策智能的卓越进展。

• 据美国商务部称，实施决策智能平台的企业运营效率提高了 30%。对数据驱动的洞察力以改善决策的需求不断增长，推动物流、金融和医疗保健等行业加速采用决策智能技术。

• 正如欧盟委员会数字创新中心所指出的，机器学习 (ML) 和深度学习算法的快速进步极大地增强了决策智能平台。随着公司利用这些算法来提高决策的准确性和速度，机器学习在制造和医疗保健等领域的采用率增加了 60%。

运营效率提升市场需求

运营生产力是进入决策洞察市场的重要途径。在优化资产利用率、降低成本和简化表单的迫切需求的推动下，组织正在逐步转向选择洞察安排。这些安排提供了以无与伦比的准确性分解运营的潜力，区分瓶颈、浪费的方面和进步的范围。此外，决策智能在适应不断变化的市场流量和需求波动方面所表现出的灵活性凸显了其在卓越运营中的作用。随着企业在当今的竞争环境中继续优先考虑有效性，通过决策智能优化运营的兴趣仍然是市场增长和发展的重要机会。

制约因素

对安全和数据泄露的担忧会造成障碍并阻碍市场增长

数据是选择洞察安排的支柱，对于组织来说仍然是一个关键但具有挑战性的监管角度。处理 EB 和 PB 数据的浪费增加了安全漏洞和数据丢失的风险，从而阻碍了广告的发展。此外，营销团队依靠安全和实时的信息来了解客户的行为和倾向。然而，安全问题和数据泄露使决策智能市场在估计期内增长缓慢。

• 据美国联邦贸易委员会 (FTC) 称，48% 的企业表示，数据隐私问题是采用决策智能平台时面临的主要挑战。这些系统处理的敏感数据量不断增加，引发了人们对数据泄露可能性的担忧，从而减缓了它们在医疗保健和金融等关键行业的实施。

• 国际数据公司 (IDC) 指出，由于缺乏熟练的专业人员，40% 的组织在采用决策智能技术时面临挑战。对数据科学家和人工智能专家的需求超过了供应，特别是在新兴市场，这阻碍了这些技术的广泛采用。

先进的分析有助于市场销售

机会

新兴的决策智能市场正在经历长足的发展，这通常是由先进分析所发挥的引人注目的作用所推动的。这些尖端的解释性策略通过制造洞察力、机器学习和先见之明的建模能力得到改进，成为重塑不同部门决策形式的驱动力。首先，先进的分析可以作为催化剂，帮助组织更深入地研究其信息供应，揭示复杂的设计，开发模式，并掩盖传统方法可能忽略的相关性。 

• 根据美国国立卫生研究院 (NIH) 的数据，从 2020 年到 2022 年，决策智能在医疗保健领域的使用增长了 25%，特别是在患者结果的预测分析方面。通过将决策智能集成到医疗保健系统中，医疗机构能够对患者护理和资源分配做出更准确的预测，为技术提供商提供了重要的机会。

• 国际清算银行 (BIS) 报告称，超过 35% 的全球金融机构已在利用决策智能系统进行欺诈检测、客户关系管理和风险评估。这为决策智能市场的公司创造了扩展其解决方案的机会，以便在金融领域提供更强大的分析和决策能力。

 

实施复杂性导致市场增长缓慢

挑战

实现决策情报安排的复杂性对市场的发展构成了重大障碍。将这些创新持续协调到现有组织结构中所面临的挑战可能会很大。此外，这些执行的多方面性质可能会导致意外的获取升级。由于在整合准备过程中出现不可预见的障碍，预算可能会迅速失控，给资金带来巨大的负担，尤其是规模较小的企业。此外，对专业技能的需求加剧了复杂性。组织通常需要才华横溢的专家，能够探索选择洞察创新的复杂微妙之处。 

• 根据美国政府问责办公室 (GAO) 的一项研究，实施决策智能技术的高昂初始成本是一项重大挑战，特别是对于中小企业 (SME) 而言。软件、硬件和人员培训的前期成本可能会阻碍公司采用这些系统，特别是在发展中国家。

• 国际电信联盟 (ITU) 报告称，将决策智能平台与现有遗留系统集成仍然是一项重大挑战。超过 45% 的企业在尝试部署决策智能系统时遇到了兼容性问题，特别是在制造业和政府等行业。

 

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决策情报市场区域洞察

• 北美

北美拥有全球最大的决策智能市场份额。就市场份额而言，它是驱动市场之一。领土的发展归功于美国和加拿大在不同机械领域的广泛创新选择。此外，该地区在人工智能相关创新方面表现出了惊人的研发能力，并已实施了支持发展部门的安排。此外，市场预计将从IBM、谷歌、微软等主要卖家对产品能力和公司发展的扩大投资中恢复过来。随后，由于该地区的不断发展，北美占据了最大的市场份额。

• 亚太地区

在数字化不断扩大、分析和人工智能进步以及数据驱动技术日益受到重视的推动下，亚太地区预计将在预测期内实现快速发展。随着不同地区经济的变化，众多部门的企业逐渐认识到数据驱动决策的中心地位。随后，选择洞察安排的拨款呈上升趋势。此外，这些地区的国家正在动态地掌握先进的创新，包括机器学习、人工智能、云计算和大数据分析。这些创新是决策安排的重要组成部分，使组织能够成功处理和分析大量信息。随后，亚太地区不断发展的创新拨款起到了推动作用。催化剂以利于市场开发。

• 欧洲

预计欧洲将在估计期内实现持续发展。欧洲的后台、IT 和电信、客户商品和零售等部门正在有效地执行选择洞察，以优化运营、降低成本并改善客户体验。在扩张过程中，一些欧洲政府正在通过激励力量和拨款来增强数字化并取得进步，计算决策智能。该地区拥有坚实的研究和发展生态系统，大学和创新公司致力于前沿的商业洞察安排。因此，欧洲拥有不断发展的人工智能和机器学习能力池，从而降低了企业执行这些创新的要求。

主要行业参与者

主要市场参与者采用采购技术来保持竞争力

市场参与者利用产品开发、质量升级、竞争评估和成功品牌推广等程序陷入激烈的竞争。随着购物者逐渐青睐经济型商品，这些玩家开始强调使用常见且环保的材料，例如棉布和竹子。他们特别专注于推动为明确的应用定制的现代产品，满足市场的不同需求。此外，还非常重视提高精致度和总体产品质量。

• AiCure:AiCure 是人工智能医疗保健解决方案的领导者，利用决策智能来监控患者对药物治疗方案的依从性。据美国食品和药物管理局 (FDA) 称，2021 年，AiCure 的人工智能平台已用于超过 15 项临床试验，将患者依从率提高了高达 20%。

• Arm Limited:Arm Limited 以其半导体技术而闻名，为自主系统开发了决策智能解决方案。据国际电工委员会 (IEC) 报告，到 2022 年，Arm 的平台将被全球 100 多家公司采用，特别是在汽车和工业应用领域，以增强自动驾驶汽车和机器人的决策能力。

一些市场参与者正在努力通过卓越的设计和质量来传达奢华的体验。竞争策略包括成本战、技术进步以及与零售商的合作，所有这些都在其市场定位中发挥着重要作用。在线邻近度和客户调查对客户选择的影响不断扩大。市场竞争是多方面的，包括项目分离和重点市场定位。 

 顶级决策智能公司名单

• 谷歌（美国）
• 国际商业机器公司 （我们。）
• 甲骨文（美国）
• 微软 （我们。）
• 克拉里法伊（美国）
• 帕累托斯 （德国）
• 佩斯收入（英国）
• Metaphacts（德国）
• 地窝科技 （我们。）
• 普罗维尼尔（美国）。

主要行业发展

• June 2023: Oracle collaborated with Cohere to offer effective coordinates AI administrations. These administrations would offer assistance organizations computerize comprehensive commerce forms, make strides decision-making, and upgrade the client involvement.

• 2023 年 6 月:穆迪和微软建立了一个联盟，旨在向全球金融管理机构和信息专家提供下一代信息、分析、调查、合作和机会管理安排。此次合作通过 Microsoft Fabric 进行信息传输，以实现全面的信息管理。 

报告范围

决策智能市场的特点是竞争激烈，各种参与者都在争夺展示份额。竞争激烈，既有老牌公司，也有新兴公司，每家公司广告一系列具有不断变化的亮点和功能的仪器。该展示由开发驱动，公司不断改进其产品，以提供更好的客户参与、更精确的批准以及与其他开发工具的集成。免费和付费设备的存在使得竞争更加激烈，迎合了不同的客户群。