"스마트 전략으로 성장 궤도에 속도를 더하다"
2023년 전 세계 AI 통신 시장 규모는 23억 6천만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2024년 33억 4천만 달러에서 2032년 587억 4천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 43.1%를 나타낼 것으로 예상됩니다.< /p>
통신 분야의 AI는 통신 부문 내에서 운영을 간소화하고 서비스 제공을 향상하며 비즈니스 성장을 촉진하기 위해 인공 지능 기술을 전략적으로 구현하는 것을 의미합니다. 통신 회사는 AI 알고리즘과 머신러닝을 활용하여 네트워크 성능을 최적화하고 일상적인 작업을 자동화하며 고객 상호작용을 개인화합니다. 이를 통해 운영 효율성을 향상하고 운영 비용을 절감하며 빠르게 발전하는 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다. AI의 예측 기능은 네트워크 문제를 예측하고 중단 없는 서비스를 보장하며 전반적인 고객 만족도를 향상시켜 수익과 시장 점유율을 높이는 데도 도움이 됩니다. 통신 부문에서 AI의 사용은 고급 네트워크 관리에 대한 수요 증가, 개인화된 고객 경험에 대한 필요성, 운영 효율성 향상 및 비용 절감에 대한 업계의 노력에 힘입어 전 세계적으로 급속히 증가하고 있습니다.
코로나19 팬데믹은 AI가 통신 시장 성장에 큰 영향을 미쳐 여러 면에서 업계 환경을 재편했습니다. 봉쇄 조치와 사회적 거리두기 조치로 인해 원격 근무와 디지털 커뮤니케이션에 대한 의존도가 높아짐에 따라 네트워크를 관리하고 고객 상호 작용을 향상시키기 위한 AI 기반 솔루션에 대한 수요가 높아졌습니다. 더욱이, 팬데믹으로 인한 경기 침체로 인해 일부 통신 회사는 즉각적인 비용 절감이나 운영 효율성을 위해 예산을 재평가하고 AI 기술에 대한 투자의 우선순위를 정하게 되었습니다.
프로세스 운영에 생성 AI를 활용하여 효율성 향상
통신 회사는 비용, ROI, 초기 사용 사례를 이해하기 위해 생성 AI 구현을 모색하고 있습니다. 이 기술은 통신 제공업체가 비즈니스의 다양한 부분에서 구조화되지 않은 데이터를 분석하여 데이터 사일로를 무너뜨리고 고객 서비스 및 네트워크 성능을 향상시키는 통찰력을 제공할 수 있는 경로를 제공합니다. 그러나 생성 AI를 운용하려면 데이터 시스템 현대화, 데이터 보안 및 규정 준수 보장 등 올바른 기반을 구축해야 합니다. 또한 통신 회사는 생성적 AI 훈련 및 추론 역량을 구축, 구매 또는 임대하는 옵션과 이러한 옵션의 비용 및 확장성을 고려합니다.
제너레이티브 AI 전략을 발전시키려면 통신 회사는 적합한 인재를 확보하고 일선 인력의 기술을 향상시켜 업무에 제너레이티브 AI를 효과적으로 활용할 수 있어야 합니다. 또한 잠재적인 취약점을 완화하기 위해 보안 및 위험 분석의 우선순위를 정해야 합니다. 생성적 AI의 영향력 있는 사용 사례는 여전히 disc중요하지만, 대규모 통신 제공업체는 완전한 경쟁력을 유지하기 위해 이 기술을 수용해야 할 수도 있습니다. 통신 회사들은 자사 운영에서 생성 AI의 잠재력을 완전히 이해하고 활용하기 위해 이를 실험하고 있습니다.
통신 부문에서 사내 AI 성장을 촉진하기 위한 간소화된 AI 앱 개발 방법론
통신 부문에서는 운영 효율성과 서비스 제공을 향상하기 위해 통신 기술에 AI를 통합하는 일이 눈에 띄게 증가하고 있습니다. 이러한 추세의 주요 동인은 간소화된 AI 애플리케이션 개발 방법론을 채택하여 통신 회사가 맞춤형 AI 솔루션을 내부적으로 신속하게 배포할 수 있도록 하는 것입니다. 이 접근 방식에는 사전 구축된 AI 모델 및 프레임워크를 활용하여 AI 애플리케이션 개발에 필요한 시간과 리소스를 크게 줄이는 것이 포함됩니다. 결과적으로 통신 회사는 네트워크 최적화, 자동화된 고객 서비스, 예측 유지 관리 등 AI 기반 솔루션의 생성 및 구현을 가속화할 수 있습니다. 또한 내부 AI 개발을 통해 통신 회사는 AI 전략에 대한 통제권을 유지하여 전략적 목표에 부합하고 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수할 수 있습니다. 본질적으로 간소화된 AI 앱 개발을 통해 통신 회사는 AI의 혁신적인 잠재력을 활용하고 통신 AI 전반에 걸쳐 혁신을 주도할 수 있습니다.
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제품 채택을 촉진하기 위한 효율적인 데이터 관리 및 자동화
통신 회사들은 디지털 정보의 감시 및 분류에 대한 수요 증가를 충족하기 위해 통신 솔루션에서 AI를 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 데이터 볼륨이 기하급수적으로 증가하고 이를 효율적으로 모니터링하고 분류해야 하는 상황에서 AI는 이러한 프로세스를 자동화할 수 있는 고급 솔루션을 제공합니다. AI 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하여 인간 운영자가 감지하기 어려운 패턴, 이상 현상 및 추세를 식별할 수 있습니다. 이 기능은 네트워크 보안을 강화하고, 네트워크 성능을 최적화하고, 고객에게 개인화된 서비스를 제공할 수 있으므로 통신 회사에 특히 유용합니다.
이는 고객 경험을 향상시키고 통신 회사가 반복 작업을 자동화하여 운영 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 전반적으로 통신에 AI를 통합하는 것은 업계에서 생성되는 막대한 양의 데이터를 효율적으로 관리하고 활용하여 서비스 개선, 효율성 향상, 고객 만족도 향상으로 이어져야 한다는 필요성에 의해 주도됩니다.
데이터 개인정보 보호 문제와 숙련된 AI 인재 부족으로 시장 성장 저해
통신 시장 AI의 데이터 개인 정보 보호 문제는 GDPR 및 CCPA와 같은 규정을 준수하면서 방대한 양의 민감한 고객 데이터를 처리해야 하는 필요성에서 비롯됩니다. 통신 회사는 이러한 문제를 효과적으로 해결하기 위해 엄격한 데이터 보호 조치와 투명한 거버넌스 관행을 구현해야 합니다. 또한 숙련된 AI 인재의 부족은 통신 회사에 심각한 과제를 안겨줍니다. 데이터 과학자, AI 엔지니어 및 기타 AI 전문가에 대한 수요가 현재 공급을 초과하여 통신 부문에서 AI 솔루션의 개발 및 배포를 방해합니다. 기업이 자격을 갖춘 AI 전문가를 찾고 유지하는 데 어려움을 겪고 있기 때문에 이러한 인재 격차는 AI가 통신 시장 성장을 방해할 수 있습니다.
비용 효율적인 AI 솔루션 으로 인해 지배적인 클라우드 부문 피>
배포에 따라 시장은 클라우드와 온프레미스로 양분됩니다. 클라우드 기반 솔루션은 경제성과 기업의 가용성 용이성으로 인해 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 클라우드 인프라가 비용이 많이 드는 온프레미스 하드웨어의 필요성을 줄이고 유연하고 확장 가능한 AI 구현을 허용하기 때문에 통신 배포의 AI는 클라우드 배포로 인해 확산되고 있습니다. 이러한 변화를 통해 통신 회사는 AI 솔루션을 보다 쉽게 채택하고 운영 효율성과 혁신을 촉진할 수 있습니다.
온프레미스 배포는 데이터 보안 및 규정 준수의 필요성과 사내 설정에 따른 인프라 및 데이터에 대한 통제력으로 인해 가장 높은 시장 점유율을 차지합니다. 또한 통신 운영의 특성상 짧은 지연 시간과 높은 안정성이 요구되는 경우가 많으며 이는 온프레미스 솔루션을 통해 더 쉽게 달성할 수 있습니다.
통신회사의 데이터 생성 급증으로 인해 빅데이터 부문이 주도할 것
기술을 기반으로 시장은 기계 학습, 로 분리됩니다. 자연어 처리, 빅데이터 및 딥 러닝과 같은 기타 기술이 포함됩니다. 빅데이터는 고객 행동, 네트워크 성능 및 운영 효율성에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 의사결정 및 고객 만족도를 향상시키는 능력으로 인해 시장 점유율을 장악할 것으로 예상됩니다. 또한 통신 산업은 매일 방대한 양의 데이터를 생성하며 빅데이터 분석을 통해 이 데이터를 활용하면 새로운 수익원과 비즈니스 기회가 확장됩니다.
머신러닝 기술은 다양성과 데이터로부터 지속적으로 학습할 수 있는 능력으로 인해 가장 높은 성장률을 보이며 다양한 애플리케이션과 산업에 적응할 수 있습니다. 또한, 빅데이터의 가용성 증가와 컴퓨팅 성능의 발전으로 인해 머신러닝의 개발 및 채택이 가속화되어 빠른 성장 속도를 가속화했습니다.
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가장 높은 성장률을 보일 네트워크/IT 운영 관리 부문 비율 통신 네트워크의 복잡성
애플리케이션에 따라 시장은 네트워크/IT 운영 관리, 고객 서비스 및 마케팅 VDAS, CRM 관리, 무선 액세스 네트워크, 고객 경험 관리, 예측 유지 관리 및 기타. 네트워크/IT 운영 관리는 최적의 성능과 보안을 보장하기 위해 고급 관리 도구가 필요한 5G, IoT 등 신기술의 통합을 포함하여 통신 네트워크의 복잡성이 증가함에 따라 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 또한, 네트워크 효율성을 높이고 다운타임을 줄이기 위한 실시간 분석 및 자동화에 대한 수요가 증가함에 따라 네트워크/IT 운영 관리 솔루션의 채택이 늘어나고 있습니다.
지역을 기준으로 시장은 북미, 남미, 유럽, 중동 및 아프리카, 아시아 태평양 전역에서 연구됩니다. 이 지역은 여러 지배 국가로 분류됩니다.
North America AI in Telecommunication Market Size, 2023 (USD Billion)
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북미는 강력한 네트워크 연결, 고속 인터넷, 광범위한 서비스 범위 등 첨단 통신 인프라를 통해 AI 솔루션 구현에 유리한 환경을 조성함으로써 가장 높은 시장 점유율을 차지할 준비가 되어 있습니다. 고객 서비스 및 네트워크 최적화 목적으로 자동화와 AI를 사용하는 이 지역의 통신 회사 수가 증가하면서 시장 지배력이 더욱 강화되고 있습니다. 또한 북미의 변화하는 기술 및 통신 부문은 이 지역 내 AI 시장을 주도하고 있습니다. 이 지역의 통신 분야 AI에 대한 투자 증가는 성장하는 시장에 맞춰 여러 공급업체의 출현과 함께 지속적인 지배력에 크게 기여할 것으로 예상됩니다.
아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상되는데, 이는 여러 요인에 기인할 수 있습니다. 첫째, 이 지역은 특히 중국, 인도 등 신흥 경제국에서 상당한 기술 발전을 경험하고 있으며 이로 인해 인공지능(AI)은 통신을 비롯한 다양한 산업 분야에서 활용됩니다. 또한 고급 통신 서비스에 대한 수요가 증가하고 모바일 가입자 수가 증가함에 따라 네트워크 효율성과 고객 경험을 개선하기 위한 AI 기반 솔루션의 필요성이 커지고 있습니다. 또한 디지털 인프라에 대한 정부 이니셔티브와 투자로 인해 이 지역의 통신 분야에서 AI 채택이 더욱 가속화되고 있습니다.
유럽은 여러 국가가 혁신을 주도하면서 통신 부문 내에서 AI 채택에 진전을 보이고 있습니다. 영국, 독일, 프랑스는 특히 네트워크 최적화, 고객 서비스 등의 분야에서 AI 연구개발에 막대한 투자를 하고 있습니다. 또한, 유럽 통신 회사들은 운영 효율성을 개선하고 고객에게 보다 개인화된 서비스를 제공하기 위해 점점 더 AI를 활용하고 있습니다. 이러한 발전에도 불구하고 데이터 개인 정보 보호 규정 및 숙련된 AI 전문가의 필요성과 같은 문제는 이 지역의 추가 성장을 위한 중요한 고려 사항으로 남아 있습니다.
중동 및 아프리카에서는 고급 통신 서비스에 대한 수요 증가와 모바일 가입자 기반 증가로 인해 통신 부문의 AI 도입이 증가하고 있습니다. UAE와 남아프리카공화국은 네트워크 성능과 고객 경험을 향상시키기 위해 AI 기반 솔루션을 구현하는 데 앞장서고 있습니다. 남미에서는 통신 부문이 서비스 제공 및 운영 효율성을 향상시키기 위해 점차적으로 AI 기술을 수용하고 있습니다. 브라질과 아르헨티나는 이 지역에서 AI 채택을 주도하고 있으며, 통신 회사는 AI를 활용하여 네트워크 인프라를 최적화하고 고객 상호 작용을 향상시키고 있습니다.
주요 기업은 혁신을 강화하기 위해 AI 기반 스타트업에 대한 리소스와 지원을 확대하고 있습니다
다양한 산업 분야의 주요 업체들은 혁신을 강화하기 위해 AI 기반 스타트업에 대한 자원과 지원을 점점 더 확대하고 있습니다. 이러한 추세는 시장에 파괴적인 혁신을 가져올 수 있는 스타트업의 잠재력에 대한 인식에 의해 주도됩니다. 이러한 스타트업에 투자하고 협력함으로써 기존 기업은 새로운 기술과 아이디어에 접근하여 경쟁력을 유지하고 성장을 촉진할 수 있습니다.
이 보고서는 시장에 대한 상세한 분석을 제공하고 주요 기업, 제품/서비스 type 및 제품의 주요 응용 프로그램과 같은 주요 측면에 중점을 둡니다. 게다가, 이 보고서는 시장 동향에 대한 통찰력을 제공하고 주요 산업 발전을 강조합니다. 위의 요소 외에도 보고서에는 최근 몇 년간 시장 성장에 기여한 여러 요소가 포함되어 있습니다.
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속성 | 세부정보 |
학습 기간 | 2019-2032 |
기준 연도 | 2023 |
예상 연도 | 2024 |
예측 기간 | 2024-2032 |
과거 기간 | 2019-2022 |
성장률 | 2024년부터 2032년까지 CAGR 43.1% |
단위 | 가치(10억 달러) |
세분화 | 배포 기준
기술별
애플리케이션별
지역별
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