Размер рынка синтетической генерации данных по вертикали (BFSI, здравоохранение и естественные науки, транспорт и логистика, государственное управление и оборона, ИТ и телекоммуникации, производство, СМИ и развлечения); Моделирование; Предложение; Тип данных; Применение — Тенденции роста, Региональная доля, Конкурентная разведка, Прогнозный отчет на 2025–2037 гг.

Сектор генерации синтетических данных: драйверы роста и проблемы

Драйверы роста

• Растущая потребность в безопасности данных: синтетические данные оказались эффективным инструментом для раскрытия возможностей данных без ущерба для конфиденциальности. Участники рынка в различных секторах, таких как здравоохранение, финансы, страхование и т. д., выбирают синтетические данные, чтобы максимально использовать полезность данных, а также защитить конфиденциальность потребителей. Кроме того, синтетические данные играют важную роль в решении таких важных проблем, как обнаружение мошенничества, моделирование рисков и т. д. Тревожный уровень случаев утечки данных заставляет участников рынка внедрять методы смягчения последствий. Согласно отчету, опубликованному Harvard Business Review в феврале 2024 года, в период с 2022 по 2023 год во всем мире наблюдался всплеск случаев утечки данных на 20 %. Растущая потребность в безопасности и конфиденциальности данных, рынок, как ожидается, станет свидетелем значительного роста.

• Расширенное использование больших языковых моделей (LLM):  Случаи использования больших языковых моделей включают генерацию контента, перевод и локализацию, чат-боты, персональную помощь и т. д. Согласно данным, опубликованным Всемирным экономическим форумом в октябре 2023 года, сайты социальных сетей, такие как WhatsApp, Instagram и Facebook, будут взаимодействовать с почти 30 чат-ботами на основе ИИ от материнской компании Meta, чтобы произвести революцию в опыте своих пользователей социальных сетей. Различные конечные пользователи используют эти языковые модели для генерации кода, обнаружения мошенничества, аннотирования изображений, создания текста и разговорного ИИ. Синтетические данные делают эти чат-боты точными и полезными для потребителя.

• Использование технологий ИИ и МО для синтеза сложных баз данных во время пандемии: Наступление пандемии COVID-19 отражает характеристики пациентов в широком масштабе и воссоздает влияние пандемии с течением времени и в плотно тестируемых географических районах. Во всем мире наблюдается резкий рост числа эпидемиологов. Например, в отчете, опубликованном Бюро статистики труда США в мае 2023 года, указано, что число работающих эпидемиологов составляет 10 230 человек. Они используют синтетические данные в больших масштабах, чтобы вывести последствия пандемии.

Проблемы

• Появление неточных и нереалистичных данных препятствует расширению рынка: Пользователи могут тестировать и делиться виртуальными копиями наборов данных, созданных с помощью производства синтетических данных. Кроме того, для этого метода сложно фиксировать мелкие детали специализированных моделей и реальных фотографий. Поддерживать синтетический набор данных с течением времени сложно, поскольку он опирается на реальные данные и меняется в результате изобретений и достижений. Поэтому организации должны регулярно проверять точность и надежность синтетических данных. Этот аспект существенно препятствует росту рынка генерации синтетических данных, снижая качество и реалистичность синтетических данных.

• Связанные этические соображения: Использование синтетических данных повышает этические соображения, связанные с конфиденциальностью данных и согласием на сгенерированные данные. Различные структуры управления использованием и защитой данных могут накладывать ограничения на использование синтетических данных и препятствовать масштабируемости и принятию. Прогнозируется, что потенциальная предвзятость и проблемы конфиденциальности будут препятствовать росту рынка.