Размер и доля рынка генерации синтетических данных по вертикалям (BFSI, здравоохранение и биологические науки, транспорт и логистика, правительство и оборона, ИТ и телекоммуникации, производство, СМИ и развлечения); Моделирование; Предложение; Тип данных; Приложение — SWOT-анализ, стратегический анализ конкуренции, региональные тенденции 2025–2037 гг.

Сектор генерации синтетических данных: драйверы роста и проблемы

Драйверы роста

• Растущая потребность в безопасности данных. Синтетические данные оказались эффективным инструментом раскрытия возможностей данных без ущерба для конфиденциальности. Участники рынка в различных секторах, таких как здравоохранение, финансы, страхование и т. д., отдают предпочтение синтетическим данным, чтобы максимизировать полезность данных, одновременно защищая конфиденциальность потребителей. Кроме того, синтетические данные играют важную роль в решении таких важных проблем, как обнаружение мошенничества, моделирование рисков и т. д. Тревожное количество случаев утечки данных вынуждает игроков рынка применять методы смягчения последствий. Согласно отчету, опубликованному Harvard Business Review в феврале 2024 года, в период с 2022 по 2023 год во всем мире количество случаев утечки данных выросло на 20%. Растет потребность в безопасности и конфиденциальности данных. Прогнозируется, что рынок будет значительно расти.
• Расширение использования больших языковых моделей (LLM):  Крупные языковые модели используются в создании контента, переводе и локализации, чат-ботах, личной помощи и т. д. Согласно данным, опубликованным Всемирным экономическим форумом в октябре 2023 года, сайты социальных сетей, такие как WhatsApp, Instagram и Facebook, будут взаимодействовать почти с 30 чат-ботами с искусственным интеллектом материнской компании Meta, чтобы произвести революцию в своих пользователях социальных сетей' опыт. Различные конечные пользователи используют эти языковые модели для генерации кода, обнаружения мошенничества, аннотирования изображений, создания текста и диалогового искусственного интеллекта. Синтетические данные делают этих чат-ботов точными и полезными для потребителя.
• Использование технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для синтеза сложных баз данных во время пандемии. Появление пандемии COVID-19 отражает характеристики пациентов в широком масштабе и воссоздает воздействие пандемии с течением времени и в густонаселенных географических регионах. Во всем мире наблюдается резкий рост числа эпидемиологов. Например, в отчете, опубликованном Бюро статистики труда США в мае 2023 года, говорится, что количество работающих эпидемиологов составляет 10 230 человек. Они широко используют синтетические данные, чтобы оценить последствия пандемии.

Задачи

• Появление неточных и нереалистичных данных препятствует расширению рынка. Пользователи могут тестировать и обмениваться виртуальными копиями наборов данных, созданных с использованием синтетических данных. Кроме того, с помощью этого метода сложно уловить мелкие детали специализированных моделей и реальных фотографий. Поддерживать синтетический набор данных с течением времени сложно, поскольку он основан на реальных данных и меняется в результате изобретений и достижений. Поэтому организациям следует регулярно проверять точность и надежность синтетических данных. Этот аспект существенно препятствует росту рынка генерации синтетических данных, ухудшая качество и реалистичность синтетических данных.
• Сопутствующие этические соображения. Использование синтетических данных повышает этические соображения, связанные с конфиденциальностью данных и согласием на сгенерированные данные. Различные структуры управления использованием и защитой данных могут налагать ограничения на использование синтетических данных и препятствовать масштабированию и внедрению. Предполагается, что потенциальная предвзятость и проблемы конфиденциальности будут препятствовать росту рынка.