세계의 AI 거버넌스 시장 (2030년까지) : 구성 요소별 (솔루션, 서비스, 기타), 배포 모드, 조직 규모, 애플리케이션
스트래티스틱스 MRC에 따르면 글로벌 AI 거버넌스 시장은 2024년 2억 6,410만 달러 규모이며, 예측 기간 동안 30.8%의 연평균 성장률로 2030년에는 1억 3,250만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. AI 거버넌스는 인공지능의 윤리적 개발과 배포를 보장하는 프레임워크, 정책, 가이드라인을 포함합니다. 이는 투명성, 책임성, 공정성, 개인정보 보호와 같은 문제를 다룹니다. 효과적인 AI 거버넌스에는 위험을 완화하고 책임감 있는 AI 사용을 촉진하기 위한 규제 감독, 업계 표준 및 조직 관행이 포함됩니다. 또한 이해관계자의 참여, 여러 분야의 협업, 진화하는 기술에 적응하기 위한 지속적인 모니터링도 포함됩니다. 목표는 혁신과 사회적 가치의 균형을 유지하여 잠재적 피해를 최소화하는 동시에 AI의 이점을 보장하는 것입니다.
Capgemini 연구소의 조사에 따르면, AI와 ML을 윤리적으로 사용하는 것으로 인식되는 기업은 그렇지 않은 기업보다 NPS(순추천고객지수)가 44점 높은 것으로 나타났습니다.
시장 역학:
동인:
윤리적 및 규제적 의무
윤리적 및 규제적 의무는 책임감 있는 AI 개발과 배포를 보장하기 위한 정책과 프레임워크를 형성하면서 AI 거버넌스 시장에 큰 영향을 미칩니다. 유럽의 GDPR과 여러 국가의 AI 가이드라인과 같은 규정은 개인 정보를 보호하고, 편견을 완화하며, AI 시스템의 책임성을 유지하는 것을 목표로 합니다. 윤리적 고려 사항은 AI 구현에서 투명성, 공정성, 사회적 영향 평가를 주도합니다. 이러한 의무를 준수하려면 윤리적 기준, 규정 준수, 이해관계자의 신뢰를 촉진하여 시장의 성장을 이끄는 AI 거버넌스 구조가 필요합니다.
제약:
표준화된 AI 거버넌스 프레임워크의 부재
통일된 가이드라인 없이 여러 관할권에서 규제 준수 및 윤리 표준에 불일치가 발생하면 조직은 법적 요건을 탐색하고 일관된 거버넌스 관행을 구현하는 데 어려움을 겪게 됩니다. 이러한 파편화는 AI 시스템 간의 상호 운용성을 저해하고 AI 개발 및 배포에 대한 국제적인 협력을 방해합니다. 또한 편견과 투명성과 같은 윤리적 문제를 해결하기 위한 노력을 복잡하게 만들어 AI 기술에 대한 신뢰를 약화시켜 시장 성장을 저해합니다.
기회:
AI 의사결정의 투명성
AI 알고리즘의 의사 결정 방식에 대한 명확하고 이해하기 쉬운 설명은 이해관계자들이 공정성을 평가하고 편견을 식별하며 윤리적 사용을 보장할 수 있게 해줍니다. 이러한 투명성은 AI 결과물을 감사, 설명, 해석하는 메커니즘을 제공하는 거버넌스 솔루션에 대한 수요를 촉진합니다. 투명한 AI 거버넌스 프레임워크에 투자하는 조직은 규제 요건을 준수할 뿐만 아니라 알고리즘의 불투명성과 관련된 위험을 완화하여 시장 성장을 촉진합니다.
위협:
데이터 프라이버시 문제
GDPR과 같은 규정은 데이터 취급에 엄격한 요건을 부과하여 AI 개발 및 배포 전략에 영향을 미칩니다. 동의 및 데이터 익명화 보장 등의 규정 준수 복잡성으로 인해 운영 비용이 증가하고 AI 모델 학습을 위한 데이터 가용성이 제한됩니다. 또한 데이터 프라이버시 침해는 대중의 신뢰를 약화시키고 규제 조사를 유발하여 AI 혁신을 저해합니다.
코로나19의 영향
코로나19 팬데믹으로 인해 조직이 혼란을 극복하고 원격 운영을 가능하게 하기 위해 AI 기술을 빠르게 채택하면서 AI 거버넌스 시장이 가속화되었습니다. 의료, 물류, 고객 서비스 분야에서 AI에 대한 의존도가 높아지면서 데이터 프라이버시, 편향성, 알고리즘 투명성 문제를 해결하기 위한 윤리적 지침과 규제 프레임워크의 필요성이 강조되었습니다. 정부와 기업은 위기 상황에서 책임감 있는 AI 사용을 보장하기 위해 AI 거버넌스를 우선순위에 두었습니다. 그러나 일부 부문의 경제적 불확실성과 자원 제약으로 인해 규제 개발과 투자가 둔화되었습니다.
예측 기간 동안 서비스 부문이 가장 큰 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.
컨설팅 서비스는 AI 개발 및 배포 시 규제 준수, 위험 평가, 윤리적 고려 사항에 대한 전략적 지침을 제공하므로 예측 기간 동안 서비스 부문이 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다. 감사 및 인증 서비스는 표준과 모범 사례를 준수하도록 보장하여 신뢰와 투명성을 강화합니다. 훈련 및 교육 서비스는 이해관계자가 AI 윤리, 거버넌스, 책임감 있는 사용에 대한 기술을 갖추도록 지원합니다. 또한 서비스 제공업체는 AI 시스템의 편견을 모니터링, 해석, 완화하기 위한 기술 솔루션을 제공합니다.
모델 투명성 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
투명한 AI 모델은 의사 결정 방식에 대한 명확한 설명을 제공하여 이해 관계자가 결과를 이해하고 해석하고 검증 할 수 있도록하므로 모델 투명성 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록 할 것으로 예상됩니다. 이러한 투명성은 AI 애플리케이션의 편견, 차별, 윤리적 영향에 대한 우려를 완화합니다. 이는 이해 가능하고 감사 가능한 AI 모델을 보장하는 거버넌스 솔루션에 대한 수요를 촉진하여 규제 준수 및 윤리 표준을 촉진합니다.
점유율이 가장 높은 지역:
북미는 미국에 상당한 산업 기반이 존재하고, 혁신을 촉진하기 위한 정부 이니셔티브와 AI 거버넌스 시장의 성장을 지원하는 대규모 구매력으로 인해 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 그러나 아시아 태평양 지역은 지능형 가상 비서에 대한 수요 증가와 5G 인프라 확대로 인해 예측 기간 동안 상당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 중국, 일본, 싱가포르 등 여러 국가가 AI의 윤리적이고 책임감 있는 사용을 관리하기 위한 규제 프레임워크와 가이드라인을 수립하기 위해 적극적으로 노력하고 있기 때문에 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 중국 정부는 AI 기술을 규제하고 데이터 보안을 촉진하며 협업을 장려하는 지침과 정책을 발표하여 이 지역의 시장 성장을 주도하고 있습니다.
주요 개발 사항:
2024년 6월, L3해리스와 액센츄어는 성장을 위한 기술 재창조를 가속화하기 위해 협력합니다. 이 협력의 일환으로 L3Harris의 IT 전문가 중 일부가 Accenture에 합류하여 산업별 교육, 신기술 및 운영 기술 개발의 혜택을 받게 될 것입니다.
2024년 4월, IBM, 해시코프(HashiCorp, Inc.)를 인수합니다. 포괄적인 엔드투엔드 하이브리드 클라우드 플랫폼을 구축하는 HashiCorp의 제품군은 기업이 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경을 자동화할 수 있도록 광범위한 인프라 수명주기 관리 및 보안 수명주기 관리 기능을 제공합니다.
2024년 1월, IBM은 Advanced의 애플리케이션 현대화 기능을 인수합니다. 이번 인수를 통해 고객의 메인프레임 애플리케이션 현대화 여정을 더욱 지원할 수 있게 되어 IBM의 하이브리드 클라우드 및 AI 전략에서 또 하나의 중요한 진전을 이루게 될 것입니다.
대상 구성 요소:
– 솔루션
– 서비스
– 기타 구성 요소
지원되는 배포 모드
– 온프레미스
– 클라우드 기반
지원 대상 조직 규모:
– 중소기업(SME)
– 대기업
지원 대상 애플리케이션
– 모델 투명성
– 편견 및 공정성 감지
– 책임성 및 감사 가능성
– 데이터 프라이버시 및 보호
– 규제 준수
– 윤리적 AI 정책
– 위험 관리
– AI 거버넌스 프레임워크
– 인시던트 관리
– 성능 모니터링 및 보고
– 기타 애플리케이션
최종 사용자 대상
– 금융 기관
– 의료 서비스 제공업체
– 소매업
– 제조
– 자동차
– 정부 기관
– 에너지 및 유틸리티
– 통신
– 운송 및 물류
– 미디어 & 엔터테인먼트
– 생명공학
– 기타 최종 사용자
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 참가자를 위한 전략적 권장 사항
– 2022년, 2023년, 2024년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 애플리케이션 분석
3.7 최종 사용자 분석
3.8 신흥 시장
3.9 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체품의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁 경쟁
5 구성 요소 별 글로벌 AI 거버넌스 시장
5.1 소개
5.2 솔루션
5.2.1 모델 거버넌스
5.2.2 데이터 거버넌스
5.2.3 규정 준수 관리
5.2.4 설명 가능한 AI(XAI)
5.2.5 머신 러닝 운영(MLOps)
5.3 서비스
5.3.1 컨설팅 서비스
5.3.2 구현 서비스
5.3.3 트레이닝 및 교육
5.3.4 지속적인 지원 및 유지보수
5.4 기타 구성 요소
6 배포 모드별 글로벌 AI 거버넌스 시장
6.1 소개
6.2 온 프레미스
6.3 클라우드 기반
7 조직 규모별 글로벌 AI 거버넌스 시장
7.1 소개
7.2 중소기업 (중소기업)
7.3 대기업
8 애플리케이션 별 글로벌 AI 거버넌스 시장
8.1 소개
8.2 모델 투명성
8.3 편견 및 공정성 감지
8.4 책임 및 감사 가능성
8.5 데이터 프라이버시 및 보호
8.6 규정 준수
8.7 윤리적 AI 정책
8.8 위험 관리
8.9 AI 거버넌스 프레임워크
8.10 인시던트 관리
8.11 성능 모니터링 및 보고
8.12 기타 애플리케이션
9 최종 사용자별 글로벌 AI 거버넌스 시장
9.1 소개
9.2 금융 기관
9.3 의료 서비스 제공자
9.4 소매
9.5 제조
9.6 자동차
9.7 정부 기관
9.8 에너지 및 유틸리티
9.9 통신
9.10 운송 및 물류
9.11 미디어 & 엔터테인먼트
9.12 생명공학
9.13 기타 최종 사용자
10 글로벌 AI 거버넌스 시장, 지역별 현황
10.1 소개
10.2 북미
10.2.1 미국
10.2.2 캐나다
10.2.3 멕시코
10.3 유럽
10.3.1 독일
10.3.2 영국
10.3.3 이탈리아
10.3.4 프랑스
10.3.5 스페인
10.3.6 기타 유럽
10.4 아시아 태평양
10.4.1 일본
10.4.2 중국
10.4.3 인도
10.4.4 호주
10.4.5 뉴질랜드
10.4.6 대한민국
10.4.7 기타 아시아 태평양 지역
10.5 남미
10.5.1 아르헨티나
10.5.2 브라질
10.5.3 칠레
10.5.4 남미의 나머지 지역
10.6 중동 및 아프리카
10.6.1 사우디 아라비아
10.6.2 아랍에미리트
10.6.3 카타르
10.6.4 남아프리카 공화국
10.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
11 주요 개발 사항
11.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
11.2 인수 및 합병
11.3 신제품 출시
11.4 확장
11.5 기타 주요 전략
12 회사 프로파일링
❖본 조사 보고서의 견적의뢰 / 샘플 / 구입 / 질문 폼❖
