Global Machine Learning (ML) Intelligent Process Automation Market – Industry Trends and Forecast to 2030

Machine Learning (ML) Intelligent Process Automation Market Analysis and Size

The need to boost business productivity and rising technological adoption across a variety of industry sectors are expected to drive machine learning (ML) intelligent process automation market growth. Intelligent process automation solutions give users cutting-edge tools and adaptable workflows to enable them to make decisions more quickly and with greater knowledge. These solutions manage interfaces and eliminate bottlenecks in workflow systems. It is anticipated that this factor will give the market momentum in the upcoming years.

Data Bridge Market Research analyses that the machine learning (ML) intelligent process automation Market, valued at USD 13.6 billion in 2022, will reach USD 41.03 billion by 2030, growing at a CAGR of 14.80% during the forecast period of 2023 to 2030. In addition to the market insights such as market value, growth rate, market segments, geographical coverage, market players, and market scenario, the market report curated by the Data Bridge Market Research team includes in-depth expert analysis, import/export analysis, pricing analysis, production consumption analysis, and pestle analysis.

Machine Learning (ML) Intelligent Process Automation Market Scope and Segmentation  

Marktdefinition

Softwareanwendungen können jetzt durch ML, ein Teilgebiet der KI, genauere Vorhersagen treffen. Algorithmen des maschinellen Lernens prognostizieren neue Ausgabewerte unter Verwendung historischer Daten als Eingabe. Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) werden in der kognitiven Prozessautomatisierung verwendet, um kognitive Prozesse wie logisches Denken, maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache zu beschleunigen. Dank der kognitiven Prozessautomatisierung können diese Aufgaben sowohl von Menschen als auch von Maschinen schneller und einfacher erledigt werden.

Marktdynamik für intelligente Prozessautomatisierung durch maschinelles Lernen (ML)

Treiber

• Die zunehmende Nutzung von RPA treibt den Markt an

Unternehmen nutzen RPA-Technologie, um manuelle Dateneingabeaufgaben zu automatisieren und so menschliche Arbeitskraft zu vermeiden. Der IPA-Workflow kombiniert kognitives Lernen, RPA, ML und KI. Mit zunehmender Popularität von RPA steigt daher auch die Nachfrage nach IPA. RPA bietet Effektivität und Schnelligkeit. Künstliche Intelligenz (KI) wird zur Automatisierung hinzugefügt, um Daten auf eine Weise zu analysieren, die ein Mensch nicht könnte, Muster in Daten zu erkennen und aus früheren Entscheidungen zu lernen, um zunehmend klügere Entscheidungen zu treffen. IPA reduziert den Zeitaufwand für Aufgaben, indem es die Notwendigkeit menschlicher Dateneingabe, Informationsvalidierung und Dokumentensortierung überflüssig macht und so das Marktwachstum vorantreibt.

• Steigende Nachfrage nach Implementierungs- und Schulungsdienstleistungen treibt den Markt an

Ein bedeutendes Segment, das Wachstum verzeichnet, sind Design und Implementierung. Das Wachstum ist daher auf ein besseres Verständnis des Einsatzes von Automatisierungslösungen zur Reduzierung manueller Arbeit zurückzuführen. Da intelligente Prozessautomatisierungslösungen immer häufiger eingesetzt werden, steigt die Nachfrage nach Implementierungs- und Schulungsdiensten. Die Anbieter konzentrieren sich darauf, eine maßgeschneiderte Lösung bereitzustellen, die den Geschäftsanforderungen entspricht. Daher wird erwartet, dass die Nachfrage nach intelligenten Prozessautomatisierungsdiensten im Prognosezeitraum steigen wird.

• Hohe Akzeptanzquote treibt den Markt an

Maschinelles Lernen (ML) erlebt weltweit eine rasante Ausweitung des Umfangs und der Nutzung von IT und Automatisierung und erfreut sich einer hohen Akzeptanz. Es minimiert menschliche Arbeit und Fehler durch optimale Ressourcennutzung und sorgt so für eine höhere Unternehmenseffizienz. Automatisierung mit künstlicher Intelligenz trägt zu einem besseren Kundenerlebnis und schnelleren Entscheidungsprozessen im gesamten Unternehmen bei, was das Marktwachstum fördert.

Gelegenheiten

• Steigende Investitionen in den Markt für intelligente Prozessautomatisierung

Unternehmen wechseln zu Homeoffice-Richtlinien, was erhebliche Auswirkungen auf die Investitionen in die Automatisierung betrieblicher Prozesse hat. Durch erhöhte Investitionen in Anwendungsbereiche wie Telemedizin, vorausschauende Wartung und virtuelles Gesundheitsmanagement wächst der Markt. Die Einführung von IPA-Lösungen hat in den meisten Nicht-IT-Branchen zugenommen, sodass der Markt im oben genannten prognostizierten Zeitraum eine Expansion im Markt für intelligente Prozessautomatisierung durch maschinelles Lernen (ML) erlebt.

• Der technologische Fortschritt schafft lukrative Wachstumschancen

Neue intelligente Automatisierungstechnologien wie virtuelle Agenten und die Verarbeitung natürlicher Sprache bieten unter anderem Möglichkeiten zur Verbesserung des Kundenerlebnisses, und Lösungen für maschinelles Lernen steigern die Effizienz erheblich. Systeme können automatisch aus Erfahrungen lernen und sich mit maschinellem Lernen verbessern, wodurch explizite Programmierung überflüssig wird. Somit kann der technologische Fortschritt lukrative Marktchancen schaffen.

Einschränkungen/Herausforderungen

• Mangel an hochqualifizierten und hochqualifizierten Arbeitskräften hemmt Wachstum

Um ein neues automatisiertes Betriebsmodell zu betreiben, sind qualifizierte Arbeitskräfte erforderlich. Entscheidend ist jedoch, Personen mit RPA- und KI-Expertise zu finden. Technische Kompetenz, ein Verständnis der Geschäftsabläufe der Organisation und die Fähigkeit, Managementtechniken anzupassen, sind allesamt Teil der maschinellen Lernintelligenz. Um die Automatisierung voranzutreiben, ist es ebenso wichtig, Mitarbeiter für die laufende Wartung, den Support und die Fehlerbehebung einzusetzen. Das Fehlen dieser Fähigkeiten kann das Wachstum einschränken.

• Erhöhte Cybersicherheitsbedrohungen bremsen die Marktexpansion

Cybersicherheit ist eines der größten Anliegen im digitalen Zeitalter. Malware- und Ransomware-Angriffe werden zu immer organisierteren Formen der Cyberkriminalität. Unternehmen erhalten täglich eine steigende Zahl an Sicherheitsbenachrichtigungen. Laut CERT-In wurden im ersten Halbjahr 2021 mehr als 6,07 Lakh Cybersicherheitsvorfälle gemeldet. Daher ist die Nutzung der Cybersicherheit für IPA notwendig, um eine effiziente Sicherheitsarchitektur zu schaffen, die das Unternehmen vor steigenden Risiken schützt. Laut einer Cisco-Umfrage, die den Markt einschränkt, beabsichtigen 77 % der Unternehmen, die Automatisierung ihrer Sicherheitsökosysteme in den kommenden Jahren zu erhöhen.

Dieser Marktbericht zur intelligenten Prozessautomatisierung durch maschinelles Lernen (ML) enthält Einzelheiten zu neuen Entwicklungen, Handelsvorschriften, Import-Export-Analysen, Produktionsanalysen, Wertschöpfungskettenoptimierungen, Marktanteilen, Auswirkungen inländischer und lokaler Marktteilnehmer, analysiert Chancen in Bezug auf neue Einnahmequellen, Änderungen der Marktvorschriften, strategische Marktwachstumsanalysen, Marktgröße, Kategoriemarktwachstum, Anwendungsnischen und -dominanz, Produktzulassungen, Produkteinführungen, geografische Expansionen und technologische Innovationen auf dem Markt. Um weitere Informationen zum Markt für intelligente Prozessautomatisierung durch maschinelles Lernen (ML) zu erhalten, wenden Sie sich an Data Bridge Market Research, um ein Analyst Briefing zu erhalten. Unser Team hilft Ihnen dabei, eine fundierte Marktentscheidung zu treffen, um Marktwachstum zu erzielen.

Jüngste Entwicklungen

• Im Jahr 2021 arbeiteten Cisco und IBM bei der Koordination und Verwaltung von 5G-Netzwerken zusammen.
• Laut HCL Technologies können Benutzer des Google Cloud Marketplace im Jahr 2021 jetzt DRYiCE iAutomate erwerben.
• Im Jahr 2021 kündigte IBM das Debüt von IBM Cloud Pak for Network Automation an.
• Um die Zusammenarbeit fortzusetzen, verlängerten Atos und du den Vertrag im Jahr 2021 um weitere fünf Jahre. Die Modernisierung von Anwendungen und die digitale Transformation werden du durch diese Zusammenarbeit erleichtern.
• Im Jahr 2020 hat die Pega-Plattform laut Pegasystems eine neue Verbesserung erhalten. Pega Process AI verfügt jetzt über eine neue Funktion, die Unternehmen bei der Echtzeitoptimierung von Geschäfts- und Kundenabläufen unterstützt.

Globaler Markt für intelligente Prozessautomatisierung durch maschinelles Lernen (ML)

Der Markt für intelligente Prozessautomatisierung durch maschinelles Lernen (ML) ist segmentiert auf der Grundlage von Komponenten, Typ, Technologie, Organisationsgröße, Anwendung, Geschäftsfunktion, Bereitstellungsmodus und Endbenutzer. Das Wachstum dieser Segmente hilft Ihnen bei der Analyse schwacher Wachstumssegmente in den Branchen und bietet den Benutzern einen wertvollen Marktüberblick und Markteinblicke, die ihnen dabei helfen, strategische Entscheidungen zur Identifizierung der wichtigsten Marktanwendungen zu treffen.

Komponente

• Lösungen
• Software-Tools
• Plattformen
• Dienstleistungen
• Professionelle Dienstleistungen
• Beratung/Consulting
• Design und Implementierung
• Ausbildung
• Support und Wartung
• Verwaltete Dienste

Typ

• Strukturiert
• Unstrukturiert

Technologie

• Verarbeitung natürlicher Sprache
• Maschinelles Lernen und Deep Learning
• Neuronale Netze
• Virtuelle Agenten
• Mini-Bots
• Computer Vision
• Sonstiges

Größe der Organisation

• Große Unternehmen
• KMU

Anwendung

• IT-Betrieb
• Kontaktcenter-Verwaltung
• Automatisierung von Geschäftsprozessen
• Anwendungsmanagement
• Inhaltsverwaltung
• Sicherheitsmanagement
• Sonstiges

Reisen und Gastgewerbe

Geschäftsfunktion

• Informationstechnologie
• Finanzen und Buchhaltung
• Personalwesen
• Betrieb und Lieferkette

Bereitstellungsmodus

• Vor Ort
• Wolke

Endbenutzer

• Banken, Finanzdienstleistungen, Versicherungen (BFSI)
• Telekommunikation und IT
• Transport und Logistik
• Medien und Unterhaltung
• Einzelhandel und E-Commerce
• Herstellung
• Gesundheitswesen und Biowissenschaften
• Sonstiges
• Personalmanagement
• Vorfalllösung
• Dienstorchestrierung
• Ausbildung
• Regierung und öffentlicher Sektor
• Hilfsmittel

Regionale Analyse/Einblicke zum Markt für intelligente Prozessautomatisierung mit maschinellem Lernen (ML)

Der Markt für intelligente Prozessautomatisierung im Bereich maschinelles Lernen (ML) wird analysiert und es werden Erkenntnisse und Trends zur Marktgröße nach Komponenten, Typ, Technologie, Organisationsgröße, Anwendung, Geschäftsfunktion, Bereitstellungsmodus und Endbenutzer wie oben angegeben bereitgestellt.

Die im Marktbericht zur intelligenten Prozessautomatisierung durch maschinelles Lernen (ML) abgedeckten Länder sind die USA, Kanada und Mexiko in Nordamerika, Deutschland, Frankreich, Großbritannien, Niederlande, Schweiz, Belgien, Russland, Italien, Spanien, Türkei, Restliches Europa in Europa, China, Japan, Indien, Südkorea, Singapur, Malaysia, Australien, Thailand, Indonesien, Philippinen, Restlicher Asien-Pazifik-Raum (APAC) in Asien-Pazifik (APAC), Saudi-Arabien, Vereinigte Arabische Emirate, Südafrika, Ägypten, Israel, Restlicher Naher Osten und Afrika (MEA) als Teil von Naher Osten und Afrika (MEA), Brasilien, Argentinien und Restliches Südamerika als Teil von Südamerika.

North America dominates the market and will continue to flourish its trend of dominance during the forecast period. The major factors attributable to the region’s dominance are Along with the prevalence of various market players in the area, process management and automation solutions are becoming more widely adopted across the enterprise. Additionally, regional growth is being fueled by the growing enterprise adoption of process management and automation solutions in the United States. The primary drivers of the segmental growth are increased spending on business operations optimization and widespread adoption of cutting-edge technologies such as AI, machine learning, and RPA.

Asia-Pacific will undergo the highest growth rate during the forecast period owing to the region's adoption of cloud-based technologies and growing awareness of automation, machine learning, and artificial intelligence. The demand for intelligent process automation solutions and services is also being further boosted by growing awareness of automation, machine learning, and artificial intelligence. The major drivers of the regional market growth are globalization, economic development, digitalization, and increased adoption of cloud-based technologies.

The country section of the report also provides individual market impacting factors and changes in regulation in the market domestically that impacts the current and future trends of the market. Data points such as down-stream and upstream value chain analysis, technical trends and porter's five forces analysis, case studies are some of the pointers used to forecast the market scenario for individual countries. Also, the presence and availability of global brands and their challenges faced due to large or scarce competition from local and domestic brands, impact of domestic tariffs and trade routes are considered while providing forecast analysis of the country data.

Competitive Landscape and Machine Learning (ML) Intelligent Process Automation Market Share Analysis

The machine learning (ML) intelligent process automation market competitive landscape provides details by competitor. Details included are company overview, company financials, revenue generated, market potential, investment in research and development, new market initiatives, global presence, production sites and facilities, production capacities, company strengths and weaknesses, product launch, product width and breadth, application dominance. The above data points provided are only related to the companies' focus related to machine learning (ML) intelligent process automation market.

Some of the major players operating in the machine learning (ML) intelligent process automation market are:

• Automation Anywhere, Inc. (U.S.)
• UiPath (U.S.)
• Blue Prism Limited (U.K.)
• Pegasystems Inc. (U.S.)
• AntWorks (Singapore)
• NICE (Israel)
• Kofax Inc. (U.S.)
• SAP SE (Germany)
• AutomationEdge (U.S.)
• Larc AI (Pty) Ltd. (South Africa)
• Autologyx (U.K.)
• Sanbot Innovation Technology., Ltd (China)
• Cinnamon Inc. (Japan)
• Wipro (India)
• Xerox Corporation (U.S.)
• TATA Consultancy Services Limited. (India)
• IBM (U.S.)
• Atos SE (France)
• Capgemini (France)
• Accenture (Ireland)

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