Kaiyun中国：2025年AISaaS市场规模、份额及行业分析
由于对自动化、数据分析和云基础设施需求的日益增长，全球人工智能SaaS市场正在显著增长。这些服务使得各行各业的企业能够实现运营自动化、提高运营效率、改善客户体验。
生成式 AI 正在通过提供机器学习、深度学习和自然语言处理方面的先进能力，改变 AI SaaS 行业。这些技术帮助企业处理海量数据，产生洞察，并自动化决策过程。生成式 AI 的应用在改进预测分析方面特别有效，使得在医疗保健、金融和零售等领域能够进行更准确的预测。
2024 年 1 月，微软宣布推出 Azure OpenAI 服务，该服务为组织提供了结合生成式 AI 的增强功能。该平台使企业能够设计定制模型，改善客户互动并自动化日常操作，从而显著节省运营成本。
随着全球组织努力实现流程现代化并提高生产力，对 AI SaaS 的需求正在稳步增长。基于云的 AI SaaS 解决方案提供可扩展性、灵活性和实时分析，使其成为各行各业企业的热门选择。
根据行业专家的分析，2024 年 3 月，65% 的企业正在推动云采用，以实时使用人工智能和机器学习能力，优化决策并将成本降低高达 25%。
此外，数据量和复杂性的增加促使企业采用 AI SaaS 平台，这些平台能够管理大规模数据分析，并在以前方法的一小部分时间内提供洞察。Amazon Web Services (AWS) 声称其 AI SaaS 客户端增长了 40%。
尽管 AI SaaS 带来了各种好处，但企业内部的文化阻力仍然是一个重大障碍，尤其是对中小企业而言。员工经常担心工作被替代或难以适应新的 AI 驱动工作流程，这导致他们不愿意使用这些技术。
2024 年 3 月，行业专家进行的一项调查显示，47% 的中小Kaiyun全站网页企业表示，文化阻力是采用 AI SaaS 的关键障碍，员工对工作安全和工作实践变化表示担忧。
人工智能驱动的自动化集成度不断提升，正在提高各行业的生产力并降低运营成本，推动 AI SaaS 解决方案的采用。
人工智能在医疗保健、零售和制造等行业的日益集成，正在为人工智能 SaaS 市场提供多个机会。人工智能驱动的自动化技术，从机器人流程自动化 (RPA) 到智能数据处理，正在通过提高生产力和降低成本来改变业务。
2024 年，根据行业专家进行的一项研究，北美 55% 的医疗保健提供者希望在未来两年内投资 AI 驱动的 SaaS 平台，以改善患者护开云网站理和简化行政运营。
2024 年 3 月，Shopify 以 21 亿美元收购了 AI 驱动的物流平台 Deliver, 这表明该公司越来越依赖 AI 来优化供应链运营并改善消费者体验。
根据机器学习技术的分类，AI SaaS市场被划分为机器学习、自然语言处理、情境感知和Kaiyun全站网页计算机视觉。
机器学习 (ML) 凭借其能够自动化各行各业决策过程的能力，已经主导了 AI SaaS 行业。
2024 年，埃森哲公司报告，机器学习驱动的 SaaS 系统在医疗保健领域的使用增长了 50%, 特别是在预测性诊断和个性化治疗方案方面。
随着人工智能的发展，机器学习的可扩展性和灵活性使其成为企业的首选选择。自然语言处理 (NLP) 受到密切关注，特别是在客户服务和银行等行业，在这些行业中，聊天机器人和人工智能驱动的用户交互至关重要。NLP 的实时数据解释已经导致零售行业的使用量显著增加，在这些行业中，个性化的消费者交互对于竞争差异至关重要。
公有云系统由于其低成本和可扩展性，仍然是最受欢迎的。大型组织和中小企业更喜欢公有云 AI SaaS 服务，因为它们启动成本低廉且功能广泛。
2024 年，亚马逊云服务 (AWS) 报告称，由于各行业对可扩展、经济高效的 AI 解决方案的需求日益增长，公有云 AI SaaS 客户增长了 35%。
这种增长突显了对公有云平台的偏好，特别是在寻求利用 AI 进行数据分析、自动化和改善客户体验的企业中，无需进行重大的基础设施投资。
不过，混合云解决方案正在变得越来越受欢迎，特别是在那些需要灵活性和强大数据安全性的企业中。在 BFSI 和医疗保健等行业，将云可扩展性与安全的本地基础设施相结合，用于处理敏感数据，使得混合云成为一个很好的候选方案。这种方法在公共云和私有云的最佳能力之间达成了一种折衷。
大型企业是 AI SaaS 解决方案最频繁的用户，因为它们能够管理海量数据和大规模运营需求。它们在人工智能方面进行了重大投资，以提高效率和客户体验。根据 IBM 2024 年全球 AI 采用指数，70% 的大型组织已经使用了 AI 驱动的 SaaS。
同时，中小型企业正在逐渐取得进展。尽管存在财务限制，随着云解决方案变得更加可及且更具成本效益，中小型企业正越来越多地转向低成本的 AI SaaS 技术。
根据微软公布的一项分析，2024 年 3 月，随着这些解决方案成本的下降，到 2025 年，北美 45% 的中小企业可能会使用基于云的人工智能技术。
按行业划分，市场分为 BFSI、零售、医疗保健与生命科学、IT 与电信、政府与国防、制造业、能源与公用事业等。
BFSI 行业继续在 AI SaaS 采用方面处于领先地位，这源于对增强数据分析、欺诈检测和量身定制客户支持的需求。例如，
2024 年 6 月，汇丰宣布在使用 AI 驱动的风险管理软件后，欺诈事件减少了 30%。
零售行业对此给予了密切关注，因为 AI SaaS 系统使组织能够简化供应链、管理库存并改善消费者定制。AI 在医疗保健和生命科学领域的应用正在迅速增长，特别是在用于患者护理和药物开发的预测分析领域。与此同时，制造业、能源和公用事业等行业正迅速转向 AI SaaS, 以提高运营效率、预测维护和减少停机时间。
从地理位置来看，全球市场分为北美洲、欧洲、亚太地区、南美洲以及中东和非洲。
由于 AI 采用率高、大型 IT 企业的存在以及可观的研发支出，北美地区主导着 AI SaaS 市场。医疗保健、银行和零售等行业正逐步使用 AI 驱动的 SaaS 解决方案来改善自动化、预测分析和客户体验。此外，该地区还受益于强大的政府支持和促进 AI 创新的政策，这些政策推动了市场增长。
2024 年 8 月，亚马逊云服务 (AWS) 宣布投资 12 亿美元，以提高其 AI 驱动的数据分析和机器学习能力，增强公司的市场地位，并使企业能够使用先进的 AI 工具优化运营。这项投资表明，北美组织对可扩展 AI 解决方案的需求日益增长。
预计在中国、日本和印度等国家对 AI 技术的重大投资推动下，亚太地区将在 AI SaaS 市场上以最快的 CAGR 速度发展。这些国家正迅速使用 AI 驱动的 SaaS 解决方案来改善企业运营和政府服务。该地区不断增长的数字化转型，加上城市化程度的提高，为 AI SaaS 提供商带来了重大前景。
2024 年 9 月，中国政府批准了 5 亿美元，用于改进人工智能驱动的 SaaS 解决方案，目标是提高公共和私营部门的效率。这一举措，加上在日本和印度的类似投资，使亚太地区成为人工智能应用的重要开发区。
AI的出现拓宽了产品服务的边界，也降低了技术的门槛，使得产品同质化的竞争加剧。可以说，时代已经逐渐从拼功能转变到拼更精细化的服务。
1、深耕产品核心优势，横向拓展多元化场景：基于自身在特定技术（如生成式AI、预测分析）或行业解决方案上的优势，积极探索未被满足的细分需求，构建差异化竞争壁垒。
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