2025-2037 年全球市场规模、预测和趋势亮点
认知自动化市场的规模在 2024 年超过 142.9 亿美元，预计到 2037 年将超过 588.3 亿美元，在预测期内（即 2025 年至 2037 年）复合年增长率超过 11.5%。到 2025 年，认知自动化的行业规模预计将达到 156 亿美元。
部分或完全认知自动化机器在电子和汽车制造、金属制造、食品和饮料行业、仓储和物流领域越来越受欢迎，以提高生产力，同时将人类工人从危及生命或平凡的任务中解放出来。认知自动化机器人主要用于组装基本部件和金属切削活动的生产线。对智能和更具交互性的机器的商业需求导致了在共享环境中与人类合作的协作机器人的发展。认知自动化预计将缓解重型工业和商业领域的劳动力短缺问题。
认知自动化领域：增长动力和挑战
增长动力
- 在业务流程自动化中采用机器人流程自动化 (RPA)：RPA 或机器人使软件能够与应用和客户交互。 RPA 的一些早期支持者包括提供数字化软件的公司，该软件主要专注于通过光学字符识别读取图像并将结构化数据传输到数据库中。公司一直在努力利用 RPA 实现数字化业务组合多元化，将业务流程自动化纳入工作流程管理和运营等日常任务中。
传统的专有编程为更广泛的自动化设置了障碍。然而，RPA 更容易编程，因为它使用图形用户界面 (GUI) 而不是编写代码。 RPA 的开发和部署比传统的同类产品更加经济实惠且速度更快。 RPA 也适用于寻求数字化记录的机构。 2022 年 12 月，管理和预算办公室 (OMB) 与国家档案和记录管理局 (NARA) 联合发布了一份关于向电子记录过渡的备忘录 M-19-21，倡导 RPA。 - 重新配置保险运营模型：认知自动化使用 RPA、AI 和 ML 工具简化医疗保健索赔处理。自动化承保可帮助保险公司简化客户数据、为客户提供量身定制的套餐、评估风险以及识别潜在成本节省的领域，这与手动理赔不同，手动理赔会因数据集成不良和保险公司理赔审核延迟而导致裁决成本激增。
主要参与者在数字承保技术方面取得了重大飞跃，为保险公司提供了全面、高效的保单申请处理解决方案。这推进了他们通过创新技术重塑消费者体验的目标。例如，2023 年 12 月，慕尼黑再保险自动化解决方案在意大利、葡萄牙、西班牙和拉丁美洲推出了 SARA 面试筛选模块。新的承保工具加快了保单申请和医疗索赔流程。
此外，2024 年 6 月，Appian 和 Swiss 在欧洲、亚太地区以及中东和非洲 (MEA) 重新推出了 Connected Underwriting Life Workbench。它采用了瑞士再保险公司的自动化健康保险承保解决方案Magnum，并整合分散的电子邮件和冗长的文档，同时替换过时的系统。持续的创新完善了承保流程，同时允许灵活地适应当地法规。
传统的承保工作台缺乏跨内部合作伙伴和第三方系统（无论是在云端还是本地）的集成。典型的人寿保险要求承保人登录多个系统来访问信息、评估复杂的计算、进行风险分析以及更新案例信息以承保每份人寿保险保单。现代承销商寻求一个统一的系统来无缝、轻松地协调任务、更新和交易。主要业务是利用市场现有的空白。
挑战
- 选择适当的工具：有许多工具可以处理大量数据。这些工具的选择应根据具体的数据类型和业务的数据访问需求而定。强烈推荐可以与大多数程序无缝集成的开源工具。然而，从各种开源技术中选择最合适的解决方案可能是一项具有挑战性的任务。
- 资源分配 - 认知自动化通过完全访问公司数据实现了很高的成功率。然而，收集完成任务所需的所有资源的过程很复杂。如果任何一个过程无法整合，整个认知自动化过程就会失败。这需要进行纠正，以利用认知自动化系统构建集成自动化解决方案。
认知自动化市场：主要见解
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基准年 |
2024 |
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预测年份 |
2025-2037 |
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复合年增长率 |
11.5% |
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基准年市场规模（2024 年） |
142.9亿美元 |
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预测年份市场规模（2037) |
588.3亿美元 |
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区域范围 |
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认知自动化细分
类型（机器人流程自动化、智能自动化）
到 2037 年，机器人流程自动化细分市场预计将占据全球认知自动化市场 68% 的份额。预计该细分市场的增长将受到多种因素的推动，例如优化运营以提高效率的需求不断增长，以及集成先进技术以转变业务流程。 机器人流程自动化 (RPA) 在自动化单调的手动流程（例如数据输入、表单填写、验证、提取和简单计算）方面非常高效。 RPA 机器人复制了人类与用户界面的交互，使它们能够以更快的速度和更高的精度执行工作。
此外，通过将 RPA 与认知能力相集成，企业可以简化复杂的决策流程、分析数据并更高效地管理非结构化数据。例如，美国宇航局部署了一个自动化机器人，可以在不需要人工干预的情况下为该机构生成采购请求。这使得单调且低效的活动自动化，使 NASA 采购专家能够将注意力集中在更重要的任务上。
最终用途（BFSI、制药与医疗保健、零售与消费品、信息技术 (IT) 与电信）
在预计的时间范围内，认知自动化市场中的 BFSI 细分市场预计将占收入份额的 25%。银行、金融服务和保险行业的认知流程自动化可改善风险管理和欺诈检测。人工智能算法能够分析大量数据，使其能够识别模式并通知消费者可能的诈骗。 BFSI 行业在通过认知流程自动化提高运营效率、客户体验和降低风险方面展现出巨大的前景。
WorkFusion 估计，银行客户入职流程中涉及的手动任务中有 60% 以上可以在某种程度上实现自动化。除了机器人流程自动化 (RPA) 之外，还可以通过整合机器学习、数字化和分析来减少大约一半的工作量。
应用（机器学习、自然语言处理、生物识别）
到 2037 年，机器学习领域预计将占据全球认知自动化市场 28% 的份额。认知过程自动化采用机器学习算法来高效处理、检查有组织和无组织的数据并从中提取有价值的信息。这使企业能够利用数据分析扩大业务并做出明智的选择。
此外，智能文档处理还采用机器学习技术，自动检索和检查财务账户、合同和发票等无组织文档中的信息。一些企业正在采用认知流程自动化在多个行业中实施机器学习。 2018 年，NARA 推出了聊天机器人，旨在解决公众的询问并实现该机构与客户建立联系的战略目标。
我们对认知自动化市场的深入分析包括以下细分：
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定制此报告认知自动化行业 - 区域概要
北美市场统计数据
预计到 2037 年，北美行业将占据 42% 的大部分收入份额。由于人工智能技术的使用不断增加以及企业对认知功能自动化的需求，北美认知流程自动化市场正在大幅增长。智能虚拟助理，例如用于客户服务和销售协助的助理，在北美通常用于互动。这些虚拟助理利用认知流程自动化来理解和解决客户询问、开展活动并改善客户体验。
美国在 2023 年占据了最大的收入份额。此外，Blue Prism、IBM、IPsoft 和 Kryon Systems 等知名企业的加入正在促进美国市场的增长。
加拿大市场是由机器人技术和机器人技术的快速发展推动的。认知自动化 (R&CA) 功能以及对机器学习和聊天机器人等指数技术的持续投资。例如，2022 年 11 月，Sanctuary Cognitive Systems 从加拿大政府获得了 3000 万美元的 SIF 资金，以支持其楼宇自动化解决劳动力短缺的使命。预计将有助于加拿大在全球知识型经济中的地位。
亚太地区市场分析
由于数字化的快速发展以及人们对自动化和人工智能 (AI) 技术的兴趣激增，预计亚太地区认知自动化市场在预测期内的复合年增长率将达到 38%。组织正在实施认知流程自动化，以提高生产力、节省开支并优化运营。中国、印度、日本和韩国通过积极投资人工智能研究、开发和创新支持发挥着关键作用。因此，市场的市场有望显着增长。
印度认知自动化市场的知名企业热衷于引入智能流程自动化 (IPA)、数字流程自动化 (DPA)、智能业务流程自动化和超自动化，以填补编程接口工具和 RPA 之间的空白，并结合低代码应用。 TCS 的认知自动化平台在前台和后台得到广泛采用，特别是针对 BFSI 领域。 利用预先训练的模型和配置在国内推出先进的解决方案有助于市场的快速扩张。
2023 年， 中国的认知自动化市场占据了重要的收入份额。到 2022 年，每年新安装的自动化机器人数量达到 290,258 台。为了满足这个蓬勃发展的市场不断变化的需求，本地和全球机器人制造商都在中国设立了生产设施，并不断扩大生产能力。 2017 年至 2022 年机器人安装量的年均增长率为 13%。
日本的认知自动化机器人安装数量增长了 9%，达到 50,413 台，超过了 2019 年疫情前的 49,908 台水平。日本在全球机器人制造业中占据主导地位，占全球机器人总产量的 46%。
主导认知自动化领域的公司
- UiPath
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- FPT 软件
- IBM
- WorkFusion
自动化在各个领域变得越来越普遍，从家庭自动化到工业自动化，甚至还以“Alexa”等虚拟助理的形式出现。和“Google 助理”。这一趋势表明自动化将继续塑造未来。此外，认知自动化市场主要由知名行业参与者主导，他们通过实施并购等各种策略在市场中获得动力。
In the News
- 2024 年 6 月， Automation Anywhere 引入了 AI Agent 和新的 AI Agent Studio，以管理复杂的认知业务流程。它允许最终用户做出明智的决策并将流程加快高达 90%。它与基础模型兼容，例如 Google Cloud、AWS 和 Microsoft Azure OpenAI 服务模型
- 2024 年 6 月，UiPath 宣布在英国广泛推出 Microsoft Azure 上的 UiPath Automation Cloud。此举是为了满足客户对本地数据驻留的巨大需求以及对 UiPath 的人工智能和自动化解决方案日益增长的需求。此次扩展使私营和公共部门客户能够战略性地放置其基础架构、应用和数据，以确保更好地遵守当地数据驻留法规。
作者致谢: Richa Gupta
- Report ID: 6318
- Published Date: Nov 27, 2024
- Report Format: PDF, PPT
