报告概述

预计到 2033 年，全球生成式人工智能定价市场规模将从 2023 年的2.327 亿美元增至约9.936 亿美元，预测期间复合年增长率为15.62% 2024年至2033年期间。2023年，北美占据市场主导地位，占据37%以上份额，收入8609万美元。

定价中的生成式人工智能是指利用先进的人工智能技术来增强定价策略和商业运营。通过利用大规模的预先训练的模型，企业可以采用人工智能工具来生成动态定价模型、预测市场需求并优化价格设置，而无需大量的人工干预。

定价市场中的生成式人工智能是更广泛的人工智能技术领域中的一个新兴领域。这个标记各行业（包括零售、电子商务和酒店业）对动态定价解决方案的需求不断增长，推动了这一趋势的发展。企业热衷于采用人工智能驱动的工具来实时完善其定价策略，以快速适应市场变化和消费者行为。

生成式人工智能在定价方面的主要优势之一是其能够分析复杂的模式和消费者行为，从而使企业能够动态优化定价策略。通过不断学习历史数据并适应不断变化的市场趋势，人工智能驱动的定价模型可以比传统方法更有效地预测需求波动和竞争动态。

定价市场中生成式人工智能的主要驱动因素包括提高决策准确性、提高运营效率和个性化定价策略的需求。企业正在认识到人工智能在分析海量数据集方面的潜力比人类的能力更有效，从而可以做出更精确和更具战略性的定价决策。跨行业向数字化转型的转变进一步加速了生成式人工智能在定价策略中的采用​。

随着企业寻求利用技术获得竞争优势的新方法，定价中生成式人工智能的市场需求不断增长。这种需求在定价竞争激烈且动态定价可带来显着收入增长的行业中尤为明显。生成式人工智能快速分析和响应市场状况的能力使其成为那些希望在快节奏的市场中保持领先地位的企业的宝贵工具。

生成式人工智能开辟了众多市场机会，特别是在定制和实时定价调整方面。它允许公司根据个人消费者行为和偏好定制定价模型，这种能力在以消费者为中心的行业中变得越来越重要。等。此外，随着生成式人工智能技术变得越来越容易获得和负担得起，小公司也开始采用这些工具，从而扩大了市场基础​。

根据 Salesforce 的数据，接受调查的73% 印度、澳大利亚 49%、美国 45% 和29% 英国受访者正在使用生成式 AI 技术。采用率显示出全球的巨大兴趣，其中印度处于领先地位。这种快速增长主要是由精通技术的年轻一代推动的 -65% 的用户是千禧一代或 Z 世代，72% 的用户有工作，这凸显了生成式 AI 与专业生产力之间的紧密联系。

有趣的是，70% 的 Z 世代用户表示正在使用生成式 AI，并且52% 的用户相信它可以指导他们做出明智的决策决定。掌握技术的信心也在增强，近 610 名用户 认为他们正走在成为专家的道路上。此外，52% 的人表示，他们现在比最初更加依赖生成式人工智能，这表明其相关性和影响力随着时间的推移而不断增长。

人工智能算法的技术进步和高质量数据的可用性是生成式人工智能在定价领域扩展的关键推动因素。改进的机器学习模型，例如生成对抗网络 (GAN) 和深度学习技术，正在增强生成人工智能提供更准确和细致的定价模型的能力。

关键要点

• 预计定价市场中的生成人工智能将出现显着增长，其市场规模预计将达到到 2033 年将达到 9.936 亿美元，高于2023 年的 2.327 亿美元，反映出 2024 年至 2033 年预测期间复合年增长率为 15.62%。
• 北美成为领先地区，产生8609万美元收入，占据37%以上的市场份额。这种主导地位是由技术进步和人工智能驱动的定价工具的早期采用推动的。
• 软件细分市场引领市场，在 2023 年获得超过67% 的市场份额。这种增长归因于对人工智能驱动的定价平台的需求不断增长，这些平台可以简化决策并优化收入策略。
• 基于云的细分市场占据主导地位，占据了超过56%的市场份额。企业继续青睐基于云的解决方案，因为其灵活性、可扩展性和成本效益。
• 大型企业在 2023 年占据超过71% 的市场份额。这些公司越来越多地利用生成式 AI 解决方案来完善定价模型、增强客户体验并实现利润最大化。
• 在竞争日益激烈的零售环境中，对动态定价策略的需求不断增长，零售行业以23%的市场份额保持了稳固的立足点。

组件分析

2023年，软件细分市场占据了市场主导地位在定价市场的生成式 AI 中，占据了超过 67% 的份额。这一巨大的市场份额可归因于软件解决方案在实施生成式人工智能技术中发挥的关键作用。

这些软件解决方案旨在与现有定价系统无缝集成，为企业提供增强的功能，以基于实时数据分析和机器学习算法自动化和优化定价策略。对此类软件的需求是由对精度和精度的需求驱动的提高各行业价格确定流程的效率。

通过利用生成式人工智能，公司可以动态调整价格，同时考虑市场需求、竞争对手定价和成本波动等多种因素。此功能不仅有助于最大化盈利能力，还有助于在快速变化的市场条件下保持竞争优势。

此外，定价中生成式人工智能的软件组件因其能够深入了解消费者行为和价格敏感性而日益受到认可。这些见解使企业能够更有效地制定定价策略，从而提高客户满意度和忠诚度。随着各行业不断拥抱数字化转型，对先进分析工具和人工智能驱动软件的依赖预计将会增长，从而进一步巩固软件细分市场的领先地位。

软件细分市场的扩张是人工智能技术的不断进步也促进了这一点，包括机器学习、深度学习和神经网络。这些技术提高了生成模型的准确性和效率，使其成为寻求创新和完善定价模型的公司战略工具包中不可或缺的一部分。因此，软件细分市场在定价市场的生成人工智能中的突出地位可能不仅会持续存在，而且在未来几年还会进一步增加。

部署分析

2023 年，基于云的细分市场在定价市场的生成人工智能中占据主导地位，占据了超过 56% 的份额。这种领先地位很大程度上归功于基于云的解决方案为各个行业的组织提供的灵活性、可扩展性和成本效益。

通过采用基于云的部署，公司可以利用强大的人工智能工具，而无需实质性的支持。l 对硬件基础设施的前期投资，使小型企业也能采用先进的定价策略。

基于云的方法还具有增强协作和数据集成功能的优势。组织可以实时整合来自不同来源的数据，从而实现更准确和动态的定价模型，从而能够迅速响应市场变化。此外，云服务通常提供强大的安全措施并遵守监管​​标准，这对于处理敏感财务和客户数据的企业至关重要。

此外，在定价中采用基于云的生成式 AI 使企业能够使用最新的算法和数据集不断更新和完善其 AI 模型，而不会造成重大停机或对现有运营造成干扰。这一点在竞争激烈的市场中特别有利，在这种市场中，快速调整定价策略的能力可能是市场竞争的关键因素。保持市场领先地位。

鉴于这些优势，基于云的部署模式的受欢迎程度预计将继续增长。组织越来越认识到云平台在实现更敏捷和数据驱动的定价方法方面的战略价值，从而推动定价市场中生成式人工智能的扩展。

云技术的不断进步进一步支持了这一趋势，云技术提高了人工智能应用的效率和性能，确保基于云的解决方案仍然是旨在创新定价策略的企业的首选。

企业规模分析

2023 年，大型企业细分在定价市场的生成式 AI 中占据主导地位，占据了71%以上的份额。这一巨大的市场份额归功于其广泛的资源和资本大型企业拥有的人工智能技术，使他们能够投资先进的人工智能技术，全面完善定价策略。

大型组织通常处理大量的产品和服务，需要能够适应复杂市场动态和大量数据的复杂定价模型。大型企业通常拥有集成和利用大数据分析的基础设施，这补充了定价中生成式人工智能的部署。

这种功能使他们能够利用预测分析和机器学习来预测需求并设定价格，从而优化收入和市场份额。此外，这些公司更有能力吸引顶尖人才并投资于持续培训，确保其团队有能力有效管理和实施尖端技术。

此外，大型企业通常是面临不同市场条件和监管环境的全球实体。生成式AI他这些公司保持合规性并在不同地区调整其定价策略，而不会影响实施的效率或速度。业务规模也为他们提供了在各种场景下测试和完善人工智能模型的优势，从而提高了定价策略的准确性和可靠性。

随着市场的不断发展，大型企业预计将进一步增强对生成式人工智能技术的依赖。持续的数字化转型和提供个性化定价的竞争压力将推动这些组织不断创新，从而保持其在定价市场生成人工智能中的领导地位。对此类技术的投资不仅支持最佳定价决策，还可以提高整体业务敏捷性和客户满意度。

行业垂直分析

2023 年，零售细分市场 在定价市场的生成式 AI 中占据主导地位，占据了超过 23% 的份额。这种突出地位很大程度上是由零售行业的高度竞争性质推动的，其中定价是吸引和留住客户的关键因素。

零售商越来越多地转向生成式人工智能来开发动态定价策略，这些策略可以实时适应消费者行为、竞争对手定价和市场条件的变化。在零售业中使用生成式人工智能可以实现与定价相关的复杂决策流程的自动化。

通过分析大量数据，包括过去的销售数据、客户偏好和季节性趋势，人工智能模型可以识别最佳定价点，从而最大限度地提高销量和利润率。这种能力在在线零售中尤其有价值，因为在线零售可以快速频繁地进行价格调整，以应对快速的市场变化。

Moreover，生成式人工智能的集成可以帮助零售商通过提供针对个人消费者行为模式的个性化定价和促销来增强客户体验。随着客户寻求反映其特定需求和偏好的更加定制化的购物体验，这种个性化变得越来越重要。

随着零售格局随着技术进步和数字化程度的提高而不断发展，定价策略对生成式人工智能的依赖预计将会增长。这一趋势得到了人工智能技术不断改进的支持，使各种规模的零售商都更容易使用和有效地使用它们。这些工具的战略采用使零售商能够在定价敏捷性和准确性至关重要的市场中保持竞争优势。

关键细分市场

按组件

• 软件
• 服务

按部署模式

• Cloud-Based
• 本地部署

按企业规模

• 中小企业 (SME)
• 大型企业

按行业垂直行业

• 零售
• 制造业
• 医疗保健
• BFSI
• 旅游和酒店业
• IT与电信
• 其他（汽车、能源、教育等）

司机

增加收入通过人工智能增强定价实现增长

在市场定价策略中采用生成式人工智能的一个重要驱动因素是其大幅促进收入增长的潜力。采用生成式人工智能进行定价的公司能够利用实时数据分析来完善其价格设置，从而做出更有效、更有针对性的定价决策。

该技术可以分析历史定价数据以及对客户反应进行预测建模，从而使企业能够根据需求动态调整价格市场需求和消费者行为。随着生成式人工智能的不断发展，它通过创建更符合客户期望和支付意愿的定制产品，为企业提供了竞争优势。

限制

定价策略中采用人工智能的阻力

尽管有明显的优势，但将生成式人工智能集成到现有定价框架中仍面临巨大阻力。其中一个主要限制因素是销售团队和定价部门内部固有的保守主义和抵制情绪。

传统定价团队可能对放弃对人工智能系统的控制持谨慎态度，担心失业或对定价决策的影响力下降。  此外，习惯于在交易中行使广泛自由裁量权的销售团队可能会对人工智能的预测准确性持怀疑态度，而更愿意依赖已建立的个人关系和谈判策略。

这种阻力因要求而变得更加复杂。为支持人工智能功能而对培训和基础设施进行的投资可能是巨大的，而且如果没有可证明的投资回报率，就无法立即证明其合理性。这些因素共同导致人工智能技术在定价领域的采用速度较慢，阻碍了其潜在优势的充分实现。

机遇

扩展到新的行业和应用

生成式人工智能通过实现更复杂、数据驱动的定价模型（可以适应不同的市场动态和客户群），为各个行业带来了广泛的机会。随着企业越来越认识到人工智能在提高定价精度和运营效率方面的优势，生成式人工智能应用的潜力已超出传统行业，包括医疗保健、零售和制造等行业。

将人工智能驱动的见解集成到定价策略中的能力不仅可以优化定价还可以创新产品、改善客户细分并增强整体业务模式。生成式人工智能在定价中的广泛适用性为技术提供商和采用者带来了巨大的增长机会，从而在不同领域培育新的商业模式和收入流​。

挑战

管理生成式人工智能输出的信任和准确性

在定价策略中部署生成式人工智能的一个相当大的挑战是输出准确性和准确性的管理值得信赖。生成式人工智能系统虽然功能强大，但有时会产生可能不完全准确或不可靠的输出——通常称为数据输出中的“幻觉”。

这在定价中尤其成问题，因为精度至关重要。企业必须实施严格的数据验证流程，并维护一个强大的框架，以持续学习和适应人工智能模型可确保可靠性。

此外，建立“负责任的人工智能”框架对于在用户和利益相关者之间建立信任至关重要，确保人工智能驱动的定价策略得到道德和透明的实施，防范隐私泄露或决策偏见等潜在风险。

增长因素

技术的快速进步和增长投资

生成式人工智能（GenAI）在定价策略中的增长主要得益于快速的技术进步以及主要技术公司和研究机构的大量投资。这些发展使企业能够利用人工智能建立动态定价模型，从而更好地响应市场变化和消费者行为。

底层技术的进步确保 GenAI 解决方案变得越来越高效和复杂，促进实时数据处理和决策对于定价策略至关重要的王能力。在致力于增强人工智能能力的风险投资和研发资金不断涌入的推动下，这一趋势可能会持续下去，这确保了 GenAI 始终处于技术创新的前沿​。

新兴趋势

实时应用和扩大的行业覆盖范围

GenAI 应用于定价的最重要的新兴趋势之一是它的能力实时数据分析和应用。这一趋势使企业能够根据当前市场状况和消费者互动即时调整价格，从而提高响应能力和竞争力。

此外，GenAI 越来越多地应用于各个行业，从其传统的科技和数字领域扩展到医疗保健、保险和零售等领域。这种广泛采用是由于对更复杂的定价机制的需求推动的可以处理复杂的数据输入并为不同客户群提供个性化定价策略。

商业利益

提高效率和竞争优势

在定价策略中实施 GenAI 可带来显着的商业利益，包括提高运营效率和强大的竞争优势。使用 GenAI 进行定价的公司可以比传统方法更快、更准确地优化定价策略，从而获得更好的利润率和增强的市场定位。

此外，实时处理和分析大量数据的能力使公司能够快速识别商机并采取行动，领先于依赖较慢的传统定价机制的竞争对手。

区域分析

2023年，北美在生成式人工智能领域占据主导市场地位定价市场，占据37%以上份额，收入达8609万美元。这种领先地位可以归因于几个关键因素，这些因素使北美独特地处于技术进步的最前沿。

首先，该地区强大的技术基础设施和主要科技公司的存在，特别是在美国和加拿大，为人工智能技术的采用和集成创造了有利的环境。高速互联网的广泛普及以及零售和企业部门的快速数字化促进了人工智能驱动的解决方案的无缝实施，包括定价策略中的解决方案。

其次，北美对人工智能研发的高投入对其领先地位做出了重大贡献。美国企业在政府有利于技术创新的政策支持下进行了大量投资这些投资不仅提高了可用工具的复杂性，而且还提高了该地区企业的可及性。此外，北美的监管框架普遍支持人工智能技术的创新和部署。

监管机构一直积极制定指导方针，确保人工智能的道德使用，同时促进人工智能在各个领域的融合。这种监管环境加上对保护知识产权的高度重视，鼓励公司开发和部署人工智能解决方案，而不必担心受到不当限制或侵犯专有技术的风险。

关键地区和国家

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 英国
  • 西班牙
  • 奥地利
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 南部韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 泰国
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 美国阿拉伯联合酋长国

关键参与者分析

定价中的生成式人工智能的特点是有几个关键参与者正在推动该领域的创新和采用。这些公司处于开发和实施定价策略中人工智能技术的前沿，满足零售、电子商务、旅游和制造等不同行业的需求。

定价中的生成式人工智能市场竞争激烈，不断的创新和战略合作伙伴关系推动了增长和扩张全球新市场。为了获得最准确和详细的市场份额分析，建议咨询专门的市场研究报告或行业分析。

市场上的主要参与者

• Pricefx
• Vendavo
• PROS Pricing
• Zilliant
• COMPETERA LIMITED
• PriceEdge
• Omnia Dynamic定价
• BlackCurve
• 其他主要参与者

近期动态

• Pricefx：2024 年 8 月，Pricefx 因其利用 AI 最大化利润并提供可行的定价见解的综合工具套件而获得了积极评价。该平台的云原生架构以快速实施和可扩展性着称，使其成为 Vendavo 等竞争对手的有力竞争者。
• Vendavo：截至2024 年 10 月，Vendavo 增强了专为大型企业量身定制的人工智能驱动的定价解决方案s。该公司专注于实时数据集成和高级分析，以帮助企业有效管理复杂的定价策略。他们的解决方案旨在提高获胜率并提供对定价动态的更好洞察。
• Zilliant：2024 年 10 月Zilliant 因其人工智能功能而备受瞩目，但面临着定价算法透明度方面的挑战。分析师指出，虽然 Zilliant 提供了有价值的人工智能见解，但其实施的复杂性可能会阻碍一些企业充分发挥其潜力。