自动化机器学习市场规模、份额及趋势分析报告（按解决方案（独立或本地部署、云）、自动化类型（数据处理、特征工程、建模、可视化）、最终用户（银行、金融服务和保险、零售和电子商务、医疗保健、制造业、其他用户）以及地区（北美、欧洲、亚太、中东和非洲、拉丁美洲）划分）预测，2026-2034 年

市场动态

全球自动化机器学习市场驱动因素

对高效欺诈检测解决方案的需求日益增长

金融欺诈是金融安全领域最令人担忧的问题之一。机器学习正被积极应用于欺诈检测，以应对日益增长的金融欺诈风险。许多金融服务行业的参与者正越来越多地在其生态系统中采用人工智能和机器学习技术，以充分利用从新近获取的数字渠道中获得的大量数据。

因此，对高效欺诈检测解决方案日益增长的需求推动了市场增长。

对智能业务流程的需求日益增长

随着企业越来越依赖数据来驱动决策和提升运营效率，对智能业务流程的需求也日益增长。这些流程利用机器学习算法实现决策自动化和业务运营优化，从而提升绩效并增加利润。通过运用自动化机器学习（AutoML），企业可以简化运营、降低成本并提高绩效，最终获得竞争优势。据行业专家报告显示，人工智能驱动的自动化可以将生产力提高高达 40%。

通过自动化创建和部署机器学习模型，自动化机器学习市场可以帮助企业实现这些目标。利用 AutoML，企业可以快速有效地开发预测模型，并将其集成到现有的业务流程中。

全球自动化机器学习市场制约因素

自动化机器学习工具的普及速度缓慢

机器学习工具的普及程度有限也是自动化机器学习解决方案市场推广缓慢的关键因素之一。机器学习领域对专业人才的需求巨大，这给那些寻求能够有效部署机器学习系统的人才的企业带来了挑战。与直接参与机器学习相比，使用自动化机器学习（AutoML）或许可以降低完成此类任务所需的专业技能水平。

对采用 AutoML 工具的抵触情绪也可能取决于最终用户类型。例如，政府机构可能抵制采用自动化机器电子学习由于这些解决方案会处理公民数据，因此隐私和数据敏感性问题可能会阻碍他们采用此类解决方案，从而抑制市场增长。

全球自动化机器学习市场机遇

采用基于云的自动化机器学习系统

云端 AutoML 系统日益普及是推动全球 AutoML 市场发展的重要因素。作为 SaaS 解决方案，这些平台使用户能够通过互联网连接随时随地访问机器学习工具和资源。与本地部署解决方案相比，云端 AutoML 平台初始成本更低、更易于扩展且维护需求更少。

此外，它们还促进了AutoML市场的创新，供应商不断推出以前没有的功能和特性。对于缺乏资源或专业知识来维护自身基础设施的企业和组织而言，基于云的AutoML平台极具吸引力。随着云计算的普及，对基于云的AutoML平台的需求将会增长，从而创造市场增长机遇。

细分市场分析

全球自动化机器学习市场按解决方案、自动化类型和最终用户进行细分。

根据该解决方案，全球自动化机器学习市场分为独立部署、本地部署和云端部署三种模式。

独立部署或本地部署方案是市场最大的收入来源，预计在预测期内将保持 41.24% 的复合年增长率。本地部署软件最重要的特性是数据保护，因为数据存储在用户本地，客户对其及其安全性拥有完全的控制权。敏感信息无需离开组织。这尤其在合规性方面具有显著优势。这些部署方案通常采用年度或多层计划，无需每月支付费用。同样，它们可以根据组织的流程和监管要求进行高度定制。云解决方案虽然正被越来越多地采用，但仍然面临着安全方面的挑战，因此，本地部署解决方案将在市场中扮演重要角色。

越来越多的组织意识到，将数据迁移到云端而非开发和维护新的数据存储可以节省资金和资源，这推动了对云解决方案的需求。各公司正在为不同的终端用户（例如银行、金融服务和保险 (BFSI)、医疗保健等）开发产品。例如，谷歌推出了 Cloud AutoML。Cloud AutoML 使机器学习知识较少的企业能够利用谷歌的学习到学习 (learning2learn) 和迁移学习等先进技术生成高质量的自定义模型。

根据自动化类型，全球自动化机器学习市场可细分为数据处理、特征工程、建模和可视化四个部分。

可视化领域在全球市场占据主导地位，预计在预测期内将以 41.88% 的复合年增长率增长。机器学习中的可视化是理解数据的过程。它帮助用户了解数据的形态以及数据属性之间的相关性。它是快速验证特征是否与输出相符的最有效方法。可视化自动化是自动化机器学习的关键方面之一。市场上大多数公司提供的 AutoML 解决方案，例如 DataRobot、Complellon、Tazi.ai 和 H2O.ai 等，都具备高度自动化的可视化功能。

建模过程包括训练机器学习算法，使其能够根据特征预测标签，并针对业务需求进行优化，最后在预留数据上进行验证。建模的输出是一个训练好的模型，可用于预测新的数据点。自动化模型构建对于机器学习而言变得越来越重要，因为它能够创建准确且动态的模型，开发时间更短，并且能够适应不断变化的情况，无需人工干预。自动化模型构建包含四个关键步骤：数据清洗、特征生成、特征选择以及构建监督模型或无监督模型。

基于最终用户，全球自动化机器学习市场按行业细分为银行、金融服务和保险（BFSI）、零售和电子商务、医疗保健以及制造业。

银行、金融服务和保险 (BFSI) 行业占据最高的市场份额，预计在预测期内将以 41.51% 的复合年增长率增长。近年来，人工智能和机器学习技术在 BFSI 行业中的应用日益广泛，旨在提升运营效率并改善客户体验。随着数据日益受到重视，对机器学习 BFSI 应用的需求也随之增长。自动化机器学习能够利用海量数据、经济的处理能力和存储成本，快速准确地得出结果。通过与其他金融科技服务机构合作，企业可以适应当前的市场需求和监管要求，同时借助机器学习驱动的系统现代化方法，增强安全性和保障性。

人工智能和机器学习技术能够通过优化资源配置、提升客户服务和提供更丰富的产品选择，增强零售商的竞争力，并帮助其在行业中获得显著优势。预计这将提升零售业的市场需求。零售商正成功地将自动化机器学习技术融入店内环境，从而提升顾客的购物体验，使其更加便捷高效。例如，丝芙兰部署了Color IQ技术，通过扫描顾客面部，为其提供个性化的粉底和遮瑕膏色号推荐。

区域分析

北美在全球市场占据主导地位

按地区划分，全球自动化机器学习市场分为北美、欧洲、亚太地区和世界其他地区。

北美是全球自动化机器学习市场最大的参与者，预计将以 42.17% 的复合年增长率增长。在预测期内，北美预计将占据相当大的市场份额，这得益于其强大的创新生态系统。该生态系统的动力源于联邦政府对先进技术的战略性投资，并得益于来自全球各地富有远见的科学家和企业家，以及众多知名研究机构，这些因素共同推动了AutoML的发展。联邦机器学习（FederatedML）商业应用的增加预计将进一步推动对AutoML的需求。例如，根据Helpnetsecurity的数据，2022年美国73%的企业计划在网络安全设备中更多地应用人工智能和机器学习技术。

此外，2021年1月，FDA发布了一项行动计划，旨在建立协调一致的方法，以加强对人工智能和机器学习的关注。这主要得益于战略性地推进相关科学研究和证据。数字健康为了实现这一目标，FDA制定了相关计划，旨在构建机器学习支持体系，以评估和改进医疗保健领域的算法。因此，所有这些方面都有望促进市场增长。

据估计，欧洲在预测期内的复合年增长率将达到 42.47%。欧洲拥有一些全球最大的制药公司，以及数量不断增长的医疗保健人工智能初创公司，其业务涵盖从药物研发到医院人力资源管理等各个方面。人工智能和机器学习的融合日益普及，带动了对自动化机器学习（AutoML）技术的需求增长。AutoML在自动化创建人工智能生成的各种数据模型方面发挥着至关重要的作用，尤其是在医疗保健领域。例如，总部位于德国的人工智能研究和孵化实验室Merantix正在开发一个基于云的按需平台，该平台将使其癌症检测人工智能技术能够为全球放射科医生所用。

该地区数字营销支出的增长也为自动化机器学习提供了新的机遇。例如，英国首席营销官调查机构（CMO Survey）在2021年1月进行的一项调查显示，盈利性公司在调查期前12个月的数字营销支出比前12个月增长了9.57%。

亚太地区被认为是未来几年增长最快的市场区域。这主要归功于该地区信息技术（IT）投资的增加以及金融科技（FinTech）的日益普及。此外，各国政府对将人工智能（AI）融入多个行业的日益关注也推动了区域市场的发展。据国际数据公司（IDC）的数据显示，60%的印度公司将人类专业知识与机器学习、自然语言处理、人工智能和模式识别相结合，以提升公司的整体预测能力。预计到2026年，这将使员工的生产力和效率提高20%。此外，在该地区运营的公司正从各种渠道获得投资，这些投资也促进了市场的增长。例如，2021年10月，韩国的智能投顾初创公司Fount宣布……宣布在C轮融资中筹集了3340万美元。此次融资将用于加强其基于机器学习的平台开发并招聘更多员工。

世界其他地区市场包括南美、中东和非洲。中东和非洲的汽车行业机器学习人才招聘需求增长迅速。作为人工智能、机器人和其他技术的一个分支，机器学习的进步正在深刻影响全球经济。现代企业认识到人工智能对未来增长和繁荣的重要性，并正在大力投资数字技术。这些因素将推动区域市场在预测期内实现增长。