人工智能模型风险管理市场规模 - 按组件、按部署模型、按风险、按应用、按最终用途、预测，2024 年 - 2032 年

AI 风险管理模型 市场规模

2023年全球AI模型风险管理市场规模价值为53亿美元,预计2024至2032年CAGR增长11.1%. 全世界越来越多的监管合规要求预计将推动市场增长。 由于政府和监管机构对AI的使用规定了更严格的准则,各组织被迫采用强有力的风险管理框架,以确保遵守。 AI模型风险管理解决方案帮助各组织实现监测和验证过程的自动化,使它们能够有效地证明遵守,同时将不遵守的风险降到最低。

例如,2024年7月,国家标准和技术研究所(NIST)推出了Dioptra,这是用于评估AI模型安全风险的一个新的开源软件工具. 该工具帮助企业和政府机构评估和核实AI工具. 监管环境推动了对高级AI驱动工具的需求,这些工具能够分析模型性能,提供可操作的见解.

正在部署的AI模型日益复杂,预计将推动AI模型风险管理市场的增长。 随着各组织采用更先进的AI技术,包括: 深入学习 和综艺方法,相关风险也升级。 各组织必须确保这些模型是透明的、可解释的和可靠的,这需要全面验证和监测。 通过利用先进的分析和自动化监测,企业可以更好地了解模型行为,并就其部署作出知情决定。

AI 风险管理示范市场趋势

由于企业认识到利用数据获取战略见解的价值,它们正在采用AI模式来加强其决策进程。 这一趋势突出表明需要有效的风险管理,以确保这些模型可靠和合乎道德地运作。 随着更多组织依赖大赦国际作出关键决定,与模式失败或偏见有关的潜在风险变得更加突出。 通过实施这些解决方案,公司可以增强对AI驱动的决定的信心,确保问责制和透明度.

为了满足不断增长的市场需求,主要行为者正在注重战略举措。 例如,2024年6月,Yields与Evaletserve合作,加强金融机构的MRM. 通过整合Yields的模型风险管理平台 Evalueserve 将受益于能够加强其 风险管理 能力建设,确保监管合规,支持高效的业务规模。

阻碍市场增长的一大陷阱是数据质量方面的挑战。 AI模型的有效性在很大程度上取决于用于培训和验证的数据的质量. 数据不准确、不完整或偏颇可能导致模型预测和评估有缺陷,导致决策错误。 各组织往往低估严格数据治理做法的重要性,这会损害AI产出的可靠性. 数据质量差可能妨碍模型的绩效并加剧现有的偏见,导致道德问题和潜在的违反监管行为。

AI 风险管理模型市场分析

基于组件,市场被分割为软件和服务. 2023年,软件部分占市场份额的70%以上,预计到2032年将超过90亿美元. 软件部分的增长是由于风险评估和监测过程对自动化的需求日益增加。

AI动力软件提供先进的分析能力,使AI模型相关风险的识别、评价和缓解自动化。 这些工具通过精简验证程序并实时提供模型性能的见解来提高效率. 自动化减少了风险管理所需资源并尽量减少了人为错误,提高了AI系统的整体可靠性.

基于风险,AI模型风险管理市场分为模型风险,操作风险,合规风险,声誉风险,战略风险. 模型风险部分持有2023年市场份额的31%左右. AI和机器学习模型日益复杂,预计将推动对模型风险的需求. 随着各组织越来越多地对各种应用采用复杂的算法,包括预测分析和决策,相关风险也随之增加。 复杂的模型可能容易出现偏见、过度调整和需要彻底审查的其他业绩问题。 这种复杂性需要强有力的风险管理模式做法,以确保可靠性、透明度和问责制。

美国地区2023年AI模型风险管理市场份额超过75%,预计到2032年将达到25亿美元左右. 随着AI在金融、保健和保险等部门的使用越来越普遍,管理机构正在实行更严格的准则,以确保问责制、透明度和道德使用。 这种对遵守的高度关注要求建立强有力的风险管理框架,能够充分评估和验证AI模型。

各组织必须投资于先进的AI模型风险管理解决方案,以有效导航复杂的监管环境。 此外,北美对创新和技术进步的大力强调推动了对能够适应不断变化的环境的尖端风险管理工具的需求。

随着AI技术的发展,欧洲的研究机构和大学与企业合作,推动AI在各部门的理解和应用. 这些协作有助于为示范风险管理制定创新方法和最佳做法。 通过将尖端研究成果纳入实际应用,公司可以加强风险管理框架,确保其模式健全可靠。

预计亚太区域的金融技术部门将迅速扩大,以推动AI模型风险管理市场的增长。 随着创新金融技术的兴起,亚太许多公司正在利用AI模型来完成信用评分,欺诈侦测,客户个性化等任务. 金融技术的这种增长导致AI模型更加复杂,更需要有效的风险管理框架来确保可靠性和合规性。

AI 风险管理模型 市场份额

IBM,微软和Google于2023年在AI模型风险管理行业中共同占有超过15%的市场份额. IBM利用其在AI和云计算方面的专门知识,提供了沃森等强大的工具来使风险评估和验证过程自动化. 通过将AI与现有的企业解决方案整合,IBM帮助各组织确保合规并有效管理模型风险.

微软注重用AI能力来强化其Azure云平台,为客户提供高级分析与治理框架. 它与金融机构的伙伴关系使得能够有针对性地解决具体的风险管理需要,增强其竞争优势。

Google通过其Google Cloud平台强调由数据驱动的见解,利用先进的机器学习算法来优化模型性能和风险评估. 通过促进与开发者和研究人员的合作,Google促进了AI风险管理的创新,使其成为寻求尖端解决方案的组织的一个有吸引力的选择.

AI 风险管理市场示范公司

在AI模型风险管理行业中运营的主要角色有:

• 数据砖
• 数据机器人
• 授权系统
• 斐济
• 谷歌
• IBM (英语).
• 数学工作
• 微软
• 萨斯
• 无效最小值

AI 风险管理行业示范新闻

• 2024年8月,HITRUST启动了AI风险管理评估. 该提议为任何使用或部署基于AI的技术的组织,如管理、法律、法规和法规,提供了衡量和报告AI风险管理工作的基本工具包。
• 2024年4月,Yields与SMARTER风险管理合作,以强化模型风险管理解决方案. 这种协作的目的是通过利用Yields的先进技术专长,利用SRM的MRM经验丰富的咨询服务,加强金融机构的支助框架。

AI模型风险管理市场研究报告包括对该行业的深入报道 含2021年至2032年收入估计数和预测数(百万分之一), 下列部分:

按构成部分分列的市场

• 软件
• 服务
  • 专业人员
  • 管理

市场,按部署模式

• 内容
• 云头

按风险分列的市场

• 模型风险
• 业务风险
• 合规风险
• 名誉风险
• 战略风险

市场,按应用

• 信用风险管理
• 发现和预防欺诈
• 算术交易
• 预测维修
• 其他人员

市场,按最终用途

• 伯利兹
• 信息技术和电信
• 保健
• 汽车
• 零售和电子商务
• 制造业
• 政府和国防
• 其他人员

现就下列区域和国家提供上述资料:

• 北美
  • 美国.
  • 加拿大
• 欧洲
  • 联合王国
  • 德国
  • 法国
  • 意大利
  • 页:1
  • 俄罗斯
  • 北欧人
• 亚太
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 韩国
  • 澳大利亚
  • 东南亚
• 拉丁美洲
  • 联合国
  • 墨西哥
  • 联合国
• 米兰
  • 阿联酋
  • 沙特阿拉伯
  • 南非