全球机器学习 (ML) 智能流程自动化市场 – 行业趋势和 2030 年预测

全球机器学习 (ML) 智能流程自动化市场，按组件（解决方案、服务）、类型（结构化、非结构化）、技术（自然语言处理、机器和深度学习、神经网络、虚拟代理、小型机器人、计算机视觉等）、组织规模（大型企业、中小型企业）、应用（IT 运营、联络中心管理、业务流程自动化、应用程序管理、内容管理、安全管理等）、业务功能（信息技术、财务和会计、人力资源、运营和供应链）、部署模式（本地、云）、最终用户（银行、金融服务、保险 (BFSI)、电信和 IT、运输和物流、媒体和娱乐、零售和电子商务、制造业、医疗保健和生命科学等）– 行业趋势和预测到 2030 年。

机器学习（ML）智能流程自动化市场分析和规模

提高企业生产力的需求和各行各业不断增加的技术采用预计将推动机器学习 (ML) 智能流程自动化市场的增长。智能流程自动化解决方案为用户提供了尖端工具和适应性工作流程，使他们能够更快地做出决策并获得更多知识。这些解决方案管理接口并消除工作流系统中的瓶颈。预计这一因素将在未来几年为市场带来动力。

Data Bridge Market Research 分析，机器学习 (ML) 智能流程自动化市场在 2022 年的价值为 136 亿美元，到 2030 年将达到 410.3 亿美元，在 2023 年至 2030 年的预测期内的复合年增长率为 14.80%。除了市场价值、增长率、细分市场、地理覆盖范围、市场参与者和市场情景等市场洞察外，Data Bridge Market Research 团队策划的市场报告还包括深入的专家分析、进出口分析、定价分析、生产消费分析和 pestle 分析。

机器学习 (ML) 智能流程自动化市场范围和细分

市场定义

软件应用程序现在能够通过人工智能的一个子领域 ML 做出更准确的预测。机器学习算法使用历史数据作为输入来预测新的输出值。人工智能 (AI) 技术用于认知过程自动化，以加速推理、机器学习和自然语言处理等认知过程。通过认知过程自动化，人类和机器都可以更快、更轻松地完成这些任务。

机器学习 (ML) 智能流程自动化市场动态

驱动程序

• RPA 的日益普及推动了市场

企业使用 RPA 技术来自动化手动数据输入任务，从而消除了对人工劳动的需求。IPA 工作流程结合了认知学习、RPA、ML 和 AI。因此，随着 RPA 越来越受欢迎，IPA 的需求也随之增加。RPA 既高效又快捷。人工智能 (AI) 被添加到自动化中，以人类无法做到的方式分析数据，识别数据中的模式，并从以前的决策中学习以做出越来越明智的决策。IPA 通过消除对人工数据输入、信息验证和文档分类的需求来减少任务所需的时间，从而推动市场增长。

• 实施和培训服务需求的增加推动了市场

设计和实施是增长的一个重要领域。因此，增长归因于对使用自动化解决方案减少体力劳动的更好理解。随着智能流程自动化解决方案得到更广泛的应用，对实施和培训服务的需求也在增加。供应商专注于提供满足业务需求的定制解决方案。因此，预计在预测期内对智能流程自动化服务的需求将会增加。

• 高接受率推动市场

机器学习 (ML) 智能在全球范围内迅速扩大了 IT 和自动化的范围和使用范围，并获得了很高的接受率，最大限度地减少了人工工作和错误，实现了资源利用率的优化，从而提高了企业效率。人工智能自动化有助于改善客户体验并加快整个组织的决策速度，从而推动市场增长。

机会

• 智能过程自动化市场的投资不断增加

企业正在转向在家办公政策，这对运营流程自动化的投资金额产生了重大影响。通过增加对远程医疗、预测性维护和虚拟医疗管理等应用领域的投资，市场正在增长。IPA 解决方案的采用在大多数非 IT 垂直行业都有所增加，因此在上述预测的时间范围内，市场看到了机器学习 (ML) 智能流程自动化市场的扩张。

• 技术进步创造了有利可图的增长机会

虚拟代理和自然语言处理等新兴智能自动化技术为改善客户体验带来了机遇，而机器学习解决方案则显著提高了效率。系统可以自动从经验中学习，并通过机器学习不断完善，从而无需显式编程，因此技术进步可以为市场创造丰厚的利润。

限制/挑战

• 缺乏高素质和高技能劳动力限制了增长

运行新的自动化运营模式需要熟练的劳动力，但找到具有 RPA 和 AI 专业知识的人才至关重要。技术熟练程度、对组织业务流程的了解以及适应管理技术的能力都是机器学习智能的一部分。指派人员进行持续的维护、支持和故障排除对于开发自动化同样重要，缺乏此类技能可能会限制增长。

• 网络安全威胁加剧阻碍市场扩张

网络安全是数字时代最受关注的问题之一。恶意软件和勒索软件攻击正成为越来越有组织的网络犯罪形式。企业每天都会收到越来越多的安全通知。据印度 CERT-In 称，2021 年上半年报告了超过 60.7 万起网络安全事件。因此，IPA 必须使用网络安全来创建有效的安全架构，保护组织免受不断上升的风险。思科的一项调查显示，77% 的企业打算在未来几年提高其安全生态系统的自动化程度，这限制了市场的发展。

本机器学习 (ML) 智能流程自动化市场报告详细介绍了最新发展、贸易法规、进出口分析、生产分析、价值链优化、市场份额、国内和本地市场参与者的影响，分析了新兴收入领域的机会、市场法规的变化、战略市场增长分析、市场规模、类别市场增长、应用领域和主导地位、产品批准、产品发布、地域扩展、市场技术创新。如需了解有关机器学习 (ML) 智能流程自动化市场的更多信息，请联系 Data Bridge Market Research 获取分析师简报，我们的团队将帮助您做出明智的市场决策，实现市场增长。

最近的发展

• 2021年，思科与IBM携手合作，协调和管理5G网络。
• 据 HCL Technologies 称，2021 年，Google Cloud Marketplace 用户现在可以购买 DRYiCE iAutomate。
• 2021 年，IBM 宣布推出 IBM Cloud Pak for Network Automation。
• 2021 年，为了继续合作，Atos 和 du 将合同延长了五年。此次合作将有助于 du 的应用程序现代化和数字化转型。
• Pegasystems 表示，2020 年，Pega 平台得到了新的改进。Pega Process AI 现在具有一项新功能，可帮助企业实时优化业务和客户运营。

全球机器学习 (ML) 智能流程自动化市场范围

机器学习 (ML) 智能流程自动化市场根据组件、类型、技术、组织规模、应用、业务功能、部署模式和最终用户进行细分。这些细分市场之间的增长将帮助您分析行业中增长微薄的细分市场，并为用户提供有价值的市场概览和市场洞察，帮助他们做出战略决策，确定核心市场应用。

成分

• 解决方案
• 软件工具
• 平台
• 服务
• 专业的服务
• 咨询/顾问
• 设计和实现
• 训练
• 支持和维护
• 管理服务

类型

• 结构化的
• 非结构化

技术

• 自然语言处理
• 机器与深度学习
• 神经网络
• 虚拟代理
• 迷你机器人
• 计算机视觉
• 其他的

组织规模

• 大型企业
• 中小企业

应用

• IT 运营
• 联络中心管理
• 业务流程自动化
• 应用程序管理
• 内容管理
• 安全管理
• 其他的

旅游与酒店

业务功能

• 信息技术
• 财务和会计
• 人力资源
• 运营和供应链

部署模式

• 本地
• 云

最终用户

• 银行、金融服务和保险 (BFSI)
• 电信和 IT
• 运输和物流
• 媒体和娱乐
• 零售和电子商务
• 制造业
• 医疗保健和生命科学
• 其他的
• 人力资源管理
• 事故解决
• 服务编排
• 教育
• 政府和公共部门
• 实用工具

机器学习 (ML) 智能流程自动化市场区域分析/见解

对机器学习 (ML) 智能过程自动化市场进行分析，并按上述组件、类型、技术、组织规模、应用、业务功能、部署模式和最终用户提供市场规模洞察和趋势。

机器学习（ML）智能过程自动化市场报告涵盖的国家包括北美的美国、加拿大和墨西哥、欧洲的德国、法国、英国、荷兰、瑞士、比利时、俄罗斯、意大利、西班牙、土耳其、欧洲其他地区、中国、日本、印度、韩国、新加坡、马来西亚、澳大利亚、泰国、印度尼西亚、菲律宾、亚太地区（APAC）的其他地区、亚太地区（APAC）的沙特阿拉伯、阿联酋、南非、埃及、以色列、中东和非洲（MEA）的其他地区、南美洲的巴西、阿根廷和南美洲其他地区。

北美占据市场主导地位，并将在预测期内继续保持主导地位。该地区占据主导地位的主要因素是随着该地区各种市场参与者的普及，流程管理和自动化解决方案在整个企业中得到越来越广泛的采用。此外，美国企业越来越多地采用流程管理和自动化解决方案，这也推动了区域增长。细分增长的主要驱动力是业务运营优化支出的增加以及人工智能、机器学习和 RPA 等尖端技术的广泛采用。

由于该地区采用基于云的技术，并且对自动化、机器学习和人工智能的认识不断提高，亚太地区将在预测期内实现最高增长率。随着人们对自动化、机器学习和人工智能的认识不断提高，对智能流程自动化解决方案和服务的需求也得到了进一步推动。区域市场增长的主要驱动力是全球化、经济发展、数字化和基于云的技术的采用率不断提高。

报告的国家部分还提供了影响单个市场因素和国内市场监管变化，这些因素和变化会影响市场的当前和未来趋势。下游和上游价值链分析、技术趋势和波特五力分析、案例研究等数据点是用于预测单个国家市场情景的一些指标。此外，在提供国家数据的预测分析时，还考虑了全球品牌的存在和可用性以及由于来自本地和国内品牌的大量或稀缺竞争而面临的挑战、国内关税和贸易路线的影响。

竞争格局和机器学习 (ML) 智能流程自动化市场份额分析

机器学习 (ML) 智能流程自动化市场竞争格局按竞争对手提供详细信息。详细信息包括公司概况、公司财务状况、产生的收入、市场潜力、研发投资、新市场计划、全球影响力、生产基地和设施、生产能力、公司优势和劣势、产品发布、产品宽度和广度、应用主导地位。以上提供的数据点仅与公司对机器学习 (ML) 智能流程自动化市场的关注有关。

机器学习（ML）智能流程自动化市场的一些主要参与者包括：

• Automation Anywhere, Inc.（美国）
• UiPath（美国）
• Blue Prism Limited（英国）
• 佩加系统公司（美国）
• AntWorks（新加坡）
• NICE（以色列）
• Kofax Inc.（美国）
• SAP SE（德国）
• AutomationEdge（美国）
• Larc AI (Pty) Ltd.（南非）
• Autologyx（英国）
• 三宝创新科技股份有限公司 (中国)
• Cinnamon Inc.（日本）
• 威普罗（印度）
• 施乐公司（美国）
• 塔塔咨询服务有限公司（印度）
• IBM（美国）
• Atos SE（法国）
• 凯捷（法国）
• 埃森哲（爱尔兰）