Natural Language Processing - Weltweit

  • Weltweit
  • Die Marktgröße im Natural-Language-Processing-Markt wird etwa 33,29Mrd. € im Jahr 2024 betragen.
  • Es wird erwartet, dass die Marktgröße eine jährliche Wachstumsrate (CAGR 2024-2030) von 27,62% aufweist, was zu einem prognostizierten Marktvolumen von 143,80Mrd. € im Jahr 2030 führt.
  • Im globalen Vergleich wird der größte Teil der Marktgröße in den USA erwartet (8,88Mrd. € im Jahr 2024).
 
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Analystenmeinung

Zu den aktuellen Trends im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) gehört den zunehmenden Einsatz von NLP-Lösungen u. a. im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und im Kundendienst. Es hat auch eine Verlagerung hin zur Verwendung von Deep-Learning-Techniken für NLP-Aufgaben stattgefunden, was zu einer verbesserten Genauigkeit und Effizienz geführt hat. Ein weiterer Trend ist die Entwicklung von mehrsprachigen NLP-Modellen, die mehrere Sprachen verstehen und verarbeiten können.

Zu den Wachstumsfaktoren in dieser Branche gehören die steigende Nachfrage nach fortschrittlichen Chatbots und virtuellen Assistenten sowie der Bedarf an Stimmungsanalysen und Meinungsforschung in sozialen Medien und anderen Plattformen. Der zunehmende Einsatz von NPL für Predictive Analytics und datengestützte Entscheidungsfindung wird das Marktwachstum voraussichtlich ebenfalls vorantreiben. Darüber hinaus wird erwartet, dass die wachsende Popularität von Sprachassistenten und Spracherkennungstechnologien den NLP-Markt ankurbeln wird.

Es wird erwartet, dass der Markt in den kommenden Jahren weiter deutlich wachsen wird, mit einer prognostizierten CAGR von über 15,1 % von 2023 bis 2030. Dieses Wachstum ist auf die steigende Nachfrage nach NLP-Lösungen in verschiedenen Branchen und Anwendungen zurückzuführen, darunter Gesundheitswesen, Finanzen, E-Commerce und Kundenservice. Die Entwicklung neuer und fortschrittlicher NLP-Modelle sowie der zunehmende Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellen Lerntechnologien werden das Marktwachstum voraussichtlich ebenfalls fördern. Außerdem wird erwartet, dass der wachsende Trend zu virtuellen Assistenten und Chatbots die Einführung von NLP-Lösungen in den kommenden Jahren vorantreiben wird.

Methodik

Datenabdeckung: Die Daten beziehen sich auf B2B-, B2G- und B2C-Unternehmen. Die Zahlen basieren auf den Finanzierungswerten aus verschiedenen Branchen für den Markt.

Modellierungsansatz / Martkgröße:Die Marktgrößen werden durch einen Top-Down-Ansatz mit einer Bottom-Up-Validierung bestimmt, die auf einer spezifischen Begründung für jeden Markt aufbaut. Als Grundlage für die Bewertung der Märkte verwenden wir Jahresfinanzberichte, Finanzierungsdaten und Daten Dritter. Darüber hinaus verwenden wir wichtige Marktindikatoren und Daten von länderspezifischen Verbänden, wie z. B. das BIP, die Anzahl der Internetnutzer, die Anzahl der sicheren Internetserver und die Internetdurchdringung. Diese Daten helfen uns, die Marktgröße für jedes einzelne Land zu schätzen.

Prognosen:Bei unseren Prognosen wenden wir verschiedene Prognosetechniken an. Die Auswahl der Prognosetechniken richtet sich nach dem Verhalten des jeweiligen Marktes. Die S-Kurven-Funktion und die exponentielle Trendglättung eignen sich beispielsweise aufgrund des nichtlinearen Wachstums der Technologieeinführung gut für die Prognose digitaler Produkte und Dienstleistungen. Die Haupttreiber sind der Digitalisierungsgrad, die Anzahl der sicheren Internetserver und der Umsatz des Public-Cloud-Marktes.

Zusätzliche Hinweise:Die Daten werden unter Verwendung aktueller Wechselkurse modelliert. Die Auswirkungen der COVID-19-Pandemie und des russisch-ukrainischen Krieges werden auf länderspezifischer Ebene berücksichtigt. Der Markt wird zweimal im Jahr aktualisiert. In einigen Fällen wird der Markt auf Ad-hoc-Basis aktualisiert (z. B. wenn neue, relevante Daten veröffentlicht wurden oder signifikante Veränderungen innerhalb des Marktes einen Einfluss auf die prognostizierte Entwicklung haben). Die Daten aus der Statista Consumer Insights Global Umfrage sind zur Repräsentativität gewichtet.

Übersicht

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  • Methodik
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