报告概述

到 2034 年，全球人工智能预测警务市场规模预计将从 2024 年的34 亿美元增长到1570 亿美元左右，在预测期内以复合年增长率 46.7% 的速度增长。 2025年至2034年。2024年，北美占据主导市场地位，占据46.7%以上份额，拥有16亿美元收入。

预测警务中的人工智能（AI）是指利用数据分析和机器学习来预测潜在的犯罪活动。通过分析大量数据，例如犯罪报告和社交媒体活动，人工智能可以识别模式和相关性，从而表明犯罪可能发生的地点和时间。这使得执法机构能够战略性地部署资源，提高预防犯罪的效率和效果​。

随着越来越多的执法机构采用这些技术来增强公共安全，预测性警务中的人工智能市场正在扩大。这一市场的增长是由大数据的可用性不断增加以及人工智能和机器学习技术的进步推动的。执法机构利用人工智能主动解决社区犯罪问题，优化资源分配、缩短响应时间并提高公众信任。

推动预测警务市场人工智能增长的关键因素包括对更高效的犯罪预防和管理解决方案的需求以及各种来源的数据量不断增加。人工智能的集成有助于更有效地分析这些数据，从而获得更好的预测结果和资源管理。此外，人工智能技术的不断进步使这些解决方案更容易获得和有效，从而进一步推动市场增长。

预测性警务对人工智能的需求正在上升，特别是在犯罪率更高、管理更复杂的城市地区。公众对执法机构采用现代有效的技术解决方案的期望不断提高，这一需求也得到了放大。世界各地的城市中心都致力于整合人工智能技术，以增强其预测警务能力并改善公共安全成果。

预测警务市场中的人工智能提供了大量机会，特别是在开发公正和透明的人工智能解决方案方面。随着对隐私和公民自由的担忧持续存在，人们越来越需要能够平衡有效警务与道德考虑的人工智能系统。这为解决这些问题的创新提供了机会，同时提高了预测警务的效率。

人工智能的技术进步，例如改进的数据分析和机器学习算法，在预测警务领域至关重要。这些进步使法律环境得以实现加强更有效地处理和分析大型数据集，从而实现更准确的犯罪预测。人工智能的创新还侧重于提高这些系统的公平性和透明度，这对于获得公众信任和道德治理至关重要​。

关键要点

• 预测性警务领域的人工智能全球市场预计将从 2024 年的34 亿美元大幅飙升至估计1570 亿美元到 2034 年，这种增长意味着从 2025 年到 2034 年，复合年增长率 (CAGR) 将达到 46.7%。
• 2024 年，北美地区引领市场，占据 46.7% 的巨大份额，相当于16 亿美元的收入。
• 解决方案行业尤其强劲，占据了超过到 2024 年，将占据 78.5% 的市场份额。
• 本地部署也占主导地位，占 66.7%
• 大型企业发挥了重要作用，占据了70.7%以上的市场份额。
• 在技术领域，自然语言处理（NLP）技术颇具影响力，占据了36.8%的市场份额。
• 银行、金融服务和保险（BFSI）领域是关键参与者，占据了占市场34.6%。
• 具体而言，美国市场表现突出，2024 年估值12.9 亿美元，复合年增长率为45.8%。

美国市场规模和增长

2024 年，美国预测警务领域的人工智能市场估值达到12.9 亿美元，复合年增长率高达45.8%。这一显着增长是由多种因素推动的，这些因素使美国成为这一创新领域的领导者。

整合人工智能技术在执法中的应用通过实现高效的数据分析和决策过程，显着增强了预测性警务的能力。这些技术有助于犯罪预测和资源分配，从而提高执法实践的运营效率和有效性​

2024 年，北美在预测性警务领域的人工智能市场中占据主导地位，占据了47.5%以上的份额，相当于16亿美元的收入。这一巨大的市场份额归因于几个关键因素，这些因素突显了该地区在人工智能技术与执法领域整合方面的领导地位。

首先，美国作为该地区的一部分，由于其强大的技术基础设施和对人工智能研发的大量投资，一直处于领先地位。这为预测性警务中采用先进分析和人工智能驱动的解决方案创造了有利的环境。

强大的法律框架和政策支持进一步支持了该地区的主导地位，这些框架和政策支持鼓励在执法中部署人工智能工具，同时解决隐私和道德问题。北美执法机构通过优先考虑公共安全技术增强（包括预测性警务解决方案）的拨款和举措，从联邦支持中受益。

此外，主要的专注于人工智能和大数据分析的科技公司有助于快速采用和开发适合警务需求的预测解决方案。欧洲、亚太地区、拉丁美洲、中东和非洲等其他地区也在探索在预测警务中采用人工智能，但整合程度和规模各不相同。

提供分析

2024 年，解决方案细分市场在预测警务市场的人工智能中占据主导地位，占据了超过78.5%份额。这一巨大份额反映了人工智能驱动的解决方案在增强预测警务能力方面发挥的关键作用。

该细分市场的产品，包括财务分析、风险分析、营销分析和客户分析，为执法机构提供了强大的数据分析和模式识别工具，这对于预测犯罪和分配犯罪至关重要机器学习和深度学习等先进人工智能技术的部署进一步凸显了解决方案部门的重要性，这些技术可以分析大量数据以预测潜在的犯罪活动并识别趋势。这些技术使执法机构能够主动而不是被动地采取行动，从而显着改善公共安全结果。

网络分析和供应链分析等解决方案在破坏犯罪网络和预测非法活动方面也发挥着关键作用，进一步确立了这一领域的重要性。此外，网络和社交媒体分析与预测性警务的集成改变了威胁评估和监控的方式，提供了对公众情绪和潜在安全漏洞的实时洞察。

人工智能技术的不断发展及其与各种分析应用程序的集成确保了解决方案领域不断扩大其在预测警务市场的影响力。随着人工智能工具变得更加复杂和易于使用，它们在执法和公共安全操作中的采用可能会增加，从而维持解决方案细分市场在市场中的主导地位。

部署模式分析

2024 年，本地细分市场在预测警务市场的人工智能中占据主导地位，占据了超过66.7% 份额。这种巨大的市场份额很大程度上归功于本地部署为执法机构提供的高水平数据安全和控制。

由于警察工作的敏感性，通常涉及处理机密和个人数据，在机构自己的基础设施内维护数据可以降低数据泄露和未经授权访问的风险。对本地解决方案的偏好也是由持续的需求驱动的可以自由访问人工智能系统，独立于互联网连接。

在实时决策至关重要的关键执法场景中，由于停机或延迟等问题，对云服务的依赖可能被视为潜在风险。本地系统提供必要的可靠性，确保预测警务工具在需要时随时可用，而无需外部依赖。

此外，本地模型支持与现有 IT 基础设施更好地集成，而现有 IT 基础设施通常是遗留系统和新技术的复杂组合。执法机构受益于能够定制和定制人工智能应用程序，以满足其特定的操作需求和安全标准，而云部署可能并不总是能灵活适应这一点。

尽管云解决方案因其可扩展性和成本效益而在各个领域越来越受欢迎，但执法部门的独特需求仍在继续增强本地部署模型。数据主权的保证，加上高可用性和定制化，使本地解决方案成为希望在预测警务中利用人工智能的机构的首选。

组织规模分析

2024 年，大型企业细分在预测警务市场的人工智能中占据主导地位，占据了超过70.7% 份额。这一巨大的市场份额可归因于大型企业拥有大量资源，这使他们能够投资先进的人工智能技术和基础设施。

大型企业通常有资本投资复杂的人工智能系统，包括与现有安全基础设施无缝集成的定制解决方案。此功能对于有效实施预测分析至关重要，这需要大量的计算资源和培养专家人员来管理和分析大型数据集。

此外，大型企业通常更有能力处理与在安全和警务领域使用人工智能相关的监管和合规要求，这对于小型实体来说可能是一个重大障碍。此外，大型企业内的运营规模意味着人工智能驱动的预测警务改进的影响被放大，从而显着提高运营效率和风险管理。

在组织内的不同地理位置和部门部署预测警务技术的能力也在其广泛采用中发挥着关键作用。公共和私营部门正在进行的数字化转型继续推动创新技术的采用，包括预测性警务中的人工智能。随着这些技术的发展，它们与大型企业运营的集成变得越来越无缝，进一步支持

技术分析

2024 年，自然语言处理 (NLP) 细分市场在预测警务市场的人工智能中占据主导地位，占据了超过 36.8% 的份额。这一领先地位主要归功于 NLP 在分析非结构化数据（例如公共记录、社交媒体内容和各种形式的通信）方面的关键作用。

通过将这些数据转换为可操作的情报，NLP 技术显着增强了执法机构预测和预防犯罪活动的能力。 NLP 在威胁检测和态势感知领域的影响尤其深远。通过分析语言和情绪，NLP 工具可以识别各种数字平台上表达的潜在威胁和犯罪意图，从而采取主动的执法措施。

Additi此外，NLP 有助于自动化处理大量文本数据，减少数据分析所需的时间和人力，这对于资源有限的警务行动来说是一个关键优势。此外，NLP 算法的不断进步提高了其准确性和适应性，使其在不同的警务环境中越来越有效。

这些进步增强了预测警务系统理解上下文、讽刺和复杂语言细微差别的能力，这对于准确解释人类交流至关重要。 NLP 技术越来越多地融入预测警务解决方案，这是因为它们能够更深入地了解社会动态和个人行为。

随着执法机构继续面临不断增长的数据量和日益复杂的安全挑战，对 NLP 技术的依赖预计将会增长，进一步巩固其在领域的主导地位。

垂直分析

2024 年，BFSI（银行、金融服务和保险）细分市场在预测警务市场的人工智能领域占据主导地位，占据了超过34.6%的份额。这一巨大的市场份额可归因于该行业对安全和欺诈预防的迫切需求，该行业处理敏感的金融数据和大额货币交易。

人工智能驱动的预测警务技术对于识别和减轻 BFSI 行业普遍存在的欺诈、洗钱和网络威胁等风险至关重要。 BFSI 领域的领先地位因该行业早期采用先进的分析工具和技术而得到进一步加强。

该行业内的机构利用人工智能来增强其检测表明欺诈活动的异常模式和行为的能力。通过将人工智能融入凭借其安全系统，这些机构可以主动预防可能导致重大财务损失和声誉损害的事件。

此外，BFSI 部门运营的监管环境要求严格的合规和报告措施。人工智能技术通过有效监控交易和客户活动来帮助遵守这些法规，以确保它们符合法律标准。这不仅有助于防止欺诈，还有助于维护金融机构的诚信和可信度。

鉴于金融犯罪和监管要求日益复杂，BFSI 领域对人工智能在预测性警务中的需求预计将继续增长。这项技术在改变金融机构处理安全性和合规性的方式方面发挥着关键作用，为他们提供竞争优势并加强他们在人工智能驱动的安全解决方案应用方面的市场领导地位。

主要细分市场

按产品分类

• 解决方案
  • 财务分析
  • 风险分析
  • 营销分析
  • 销售分析
  • 客户分析
  • 网络和社交媒体分析
  • 供应链分析
  • 网络分析
• 服务
  • 专业服务
    • 咨询
    • 部署和集成
    • 支持和维护
  • 托管服务

部署模式

• 云端
• 本地部署

按组织规模

• 大型企业
• 中小企业

按技术

• 自然语言处理 (NLP)
• 计算机视觉
• 机器学习
• 深度学习
• 其他（强化学习、神经网络等）

按垂直领域

• BFSI
• 制造业
• 零售和电子商务
• 政府和国防
• 医疗保健和生命科学
• 能源和公用事业
• 电信和IT
• 运输和物流
• 媒体和娱乐
• 旅游和酒店
• 其他垂直行业

驱动程序

技术进步和数据集成

人工智能在预测警务领域的主要驱动力之一是技术的不断进步以及集成和分析海量数据集的能力不断增强。机器学习算法的发展和数据分析能力的扩展使执法部门能够更有效地预测和预防犯罪。

人工智能系统可以分析大量数据的模式，包括犯罪报告、天气状况和社交媒体活动，这有助于更准确地预测犯罪地点和时间。这种技术进步不仅提高警察部队的运作效率，同时也支持他们积极预防犯罪工作，从而培育更安全的社区​。

限制

偏见和隐私问题

在预测警务中采用人工智能的一个重大限制是潜在的偏见和隐私问题。人工智能系统通常依赖历史数据，这可以反映现有的社会偏见。如果不小心管理，人工智能算法可能会延续这些​​偏见，导致歧视性做法和针对特定人口群体的不公正行为。

此外，预测性警务所需的大量数据引发了严重的隐私问题，因为它涉及敏感信息，如果没有得到充分保护，可能会被滥用。确保数据隐私和解决偏见对于维护公众信任和人工智能在执法中的道德使用至关重要。

机遇

E加强社区关系和主动警务

人工智能在预测性警务中的整合为加强社区关系和转向更主动的警务方法提供了机会。通过使执法机构能够在事件发生之前识别和解决潜在的犯罪热点，人工智能可以帮助降低犯罪率并改善公共安全。

这种主动方法不仅有助于优化资源分配，还可以通过展示预防犯罪的承诺（而不是仅仅对犯罪做出反应）来建立社区和执法部门之间的信任。此外，人工智能的使用可以减少决策中的人类偏见，从而促进更公平的执法实践，从而培育更公平的司法系统​。

挑战

道德使用和透明度

人工智能的道德使用和保持透明度是预测警务领域的主要挑战。随着人工智能系统变得更加智能作为执法的一部分，必须确保这些系统得到负责任的使用并且其决策过程是透明的。人工智能算法的复杂性使执法人员和公众都很难理解决策是如何做出的，这可能会导致不信任和怀疑。

为了应对这些挑战，执法机构必须实施可解释的人工智能系统，为他们的预测提供明确的理由，并进行持续的监控和审计，以确保这些系统不会导致不公平或有偏见的结果​。

增长因素

数据分析和人工智能技术的可用性和复杂性不断提高，在很大程度上推动了人工智能在预测警务领域的增长。随着执法机构采用更先进的数据处理工具，他们可以增强预测能力，以识别潜在的犯罪热点和更有效地分配资源。

人工智能的集成有助于分析来自各种来源的大量数据集，包括犯罪报告、社交媒体和监控录像，从而能够采取更主动的方法预防犯罪。这种向数据驱动警务的转变得到了智慧城市项目和物联网部署不断增长的趋势的支持，这些项目和物联网部署扩展了收集和分析实时数据的基础设施​。

新兴趋势

人工智能在预测警务中的新兴趋势包括使用机器学习算法进行社交网络分析、情绪分析和行为预测模型。这些技术可以在犯罪发生之前更深入地了解社区的社会动态和犯罪的可能性。

例如，通过分析社交网络内的关系和通信模式，执法部门可以识别和瓦解有组织的犯罪集团或预防与帮派有关的暴力行为。e.此外，人工智能驱动的社交媒体情绪分析可以帮助监控公共空间是否存在潜在威胁，增强大型公众集会期间的安全措施。

为利益相关者带来的主要好处

人工智能在预测性警务中为利益相关者带来的主要好处包括提高执法效率、公平性和加强社区关系。人工智能使执法机构能够优化资源分配，将工作重点放在最有需要的地方，并减少日常监控所花费的时间和人力。

这种积极主动的做法不仅有助于预防犯罪，还有助于营造更安全的环境，从而增强公众对警务服务的信任。此外，当人工智能系统的设计和实施强调透明度和道德标准时，它们可以帮助减少警务中的人为偏见，从而实现更公平、更公正的执法。

主要地区和国家

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚洲其他地区太平洋地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 其他地区MEA

主要参与者分析

人工智能驱动的预测警务市场由开发高级分析、机器学习算法和数据驱动的执法解决方案的几个关键参与者共同塑造。帕兰提尔科技Inc. 是主要参与者，提供数据集成和分析平台，帮助执法机构检测犯罪模式。 微软公司提供人工智能驱动的云计算解决方案，增强数据处理和犯罪预测能力。

IBM贡献其人工智能驱动的分析和预测建模工具，利用其 Watson AI 进行执法应用。 Dataminr 专注于实时情报收集，帮助执法机构主动应对新出现的威胁。 SoundThinking Inc.（原 ShotSpotter Inc.）专注于枪击检测和实时犯罪监控，为快速响应提供关键数据。 Kaseware Inc. 提供专为市场主要参与者量身定制的调查案件管理和情报软件

市场上的主要参与者

• Palantir Technologies Inc.
• 微软公司
• 国际商业机器公司ion (IBM)
• Dataminr
• SoundThinking Inc.（原 ShotSpotter Inc.）
• Kaseware Inc.
• MIM.ai。
• ThirdEye Labs（被 Standard AI 收购）
• 其他

近期进展

• 2025 年 1 月，Dataminr 扩展了其 AI 平台，纳入了用于流式音频数据的事件检测算法。这项创新将实时紧急调度广播转变为可操作的警报，从而能够更快地响应安全威胁。该系统使用 Transformers 和 LSTM 等先进的深度学习技术来有效处理噪声音频数据。
• 2024 年，SoundThinking 重点介绍了其 CaseBuilder 解决方案，这是一个与其 CrimeTracer 平台集成的基于云的案例管理系统。该工具通过管理安全数据并实现执法机构的无缝协作来提高调查效率。