2025~2037년 글로벌 시장 규모, 예측 및 추세 하이라이트
인지 자동화 시장 규모는 2024년에 142억 9천만 달러를 넘었고 2037년에는 588억 3천만 달러를 초과할 것으로 예상되며 예측 기간(2025~2037년) 동안 11.5% 이상의 CAGR을 기록할 것입니다. 2025년 인지 자동화 산업 규모는 156억 달러로 평가됩니다.
부분적 또는 완전 인지 자동화 기계는 전자 및 자동차 제조, 금속 제조, 식품 및 음료 산업, 창고 및 물류 분야에서 생산성을 향상시키는 동시에 작업자의 생명을 위협하거나 일상적인 작업에서 벗어나도록 지원하고 있습니다. 인지 자동화 로봇은 주로 기본 구성품 조립 및 금속 절단 활동을 위한 생산 라인에서 사용됩니다. 스마트하고 보다 상호 작용적인 기계에 대한 상업적 요구로 인해 공유 환경에서 인간과 함께 작업하는 협동 로봇이 개발되었습니다. 인지 자동화는 중장비 산업과 상업 공간의 노동력 부족을 해소할 것으로 예상됩니다.
인지 자동화 부문: 성장 동인 및 과제
성장 동력
- 비즈니스 프로세스 자동화에 로봇 프로세스 자동화(RPA) 도입: RPA 또는 봇을 사용하면 소프트웨어가 애플리케이션 및 고객과 상호작용할 수 있습니다. RPA의 초기 지지자 중에는 주로 광학 문자 인식을 통해 이미지를 읽고 구조화된 데이터를 데이터베이스에 전달하는 데 초점을 맞춘 디지털화 소프트웨어를 제공하는 회사가 포함됩니다. 기업들은 워크플로우 관리 및 운영과 같은 일상 업무에 비즈니스 프로세스 자동화를 포함시키기 위해 RPA를 사용하여 디지털화 비즈니스 포트폴리오를 다양화하기 위해 노력해 왔습니다.
기존의 독점 프로그래밍은 광범위한 자동화에 장벽을 만듭니다. 그러나 RPA는 코드를 작성하는 대신 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 사용하므로 프로그래밍하기가 더 쉽습니다. RPA의 개발 및 배포는 기존 제품보다 저렴하고 빠릅니다. RPA는 기록을 디지털화하려는 기관에도 적합합니다. 2022년 12월, 관리예산처(OMB)와 국립문서기록관리청(NARA)은 RPA를 옹호하는 전자 기록으로의 전환을 위한 각서 M-19-21을 공동으로 발표했습니다. - 보험 운영 모델 재구성: 인지 자동화는 RPA, AI, ML 도구를 사용하여 의료 청구 처리를 간소화합니다. 자동화된 보험 인수는 데이터 통합이 제대로 이루어지지 않고 보험사 청구 검토 지연으로 인해 심사 비용이 급증하는 수동 청구 결제와 달리 보험사가 고객 데이터를 단순화하고, 고객을 위한 맞춤형 패키지를 제공하고, 위험을 평가하고, 잠재적인 비용 절감 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다.
주요 업체들은 디지털 보험 기술 분야에서 큰 도약을 이루어 보험사에 정책 신청 처리를 위한 포괄적이고 효율적인 솔루션을 제공하고 있습니다. 이는 혁신적인 기술을 통해 소비자 경험을 재창조하려는 목표를 발전시킵니다. 예를 들어, 2023년 12월에 뮌헨 Re Automation Solutions는 이탈리아, 포르투갈, 스페인, 라틴 아메리카에서 SARA 인터뷰 화면 모듈을 출시했습니다. 새로운 보험 가입 도구는 정책 적용 및 의료 보험 청구 프로세스를 가속화합니다.
또한 2024년 6월에 Appian과 Swiss Re 는 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카(MEA)에 Connected Underwriting Life Workbench를 도입했습니다. Swiss Re의 자동화된 건강보험 인수 솔루션인 Magnum을 통합하고, 오래된 시스템을 교체하면서 흩어져 있는 이메일과 긴 문서를 통합합니다. 지속적인 혁신을 통해 언더라이팅 프로세스를 개선하는 동시에 현지 규정에 민첩하게 적응할 수 있습니다.
기존의 언더라이팅 워크벤치는 내부 파트너와 타사 시스템, 클라우드 또는 온프레미스 간의 통합이 부족합니다. 일반적인 생명 보험에서는 보험사가 모든 생명 보험 증권을 인수하기 위해 정보 액세스, 복잡한 계산 평가, 위험 분석 수행, 사례 정보 업데이트를 위해 여러 시스템에 로그인해야 합니다. 현대의 보험업자들은 업무, 업데이트, 거래를 원활하고 손쉽게 조율할 수 있는 통합 시스템을 추구합니다. 주요 업체는 시장의 기존 격차를 활용하고 있습니다.
도전과제
- 적절한 도구 선택: 대량의 데이터를 처리할 수 있는 다양한 도구가 있습니다. 이러한 도구는 특정 데이터 유형과 비즈니스의 데이터 액세스 요구 사항을 기반으로 선택해야 합니다. 대부분의 프로그램과 원활하게 통합될 수 있는 오픈 소스 도구를 적극 권장합니다. 그러나 다양한 오픈소스 기술 중에서 가장 적합한 솔루션을 선택하는 것은 어려운 작업일 수 있습니다.
- 리소스 할당 - 인지 자동화는 회사 데이터에 대한 완전한 액세스를 통해 높은 성공률을 달성합니다. 그러나 작업 완료에 필요한 모든 리소스를 수집하는 프로세스는 복잡합니다. 어떤 절차라도 통합에 실패하면 전체 인지 자동화 프로세스가 실패하게 됩니다. 인지 자동화 시스템을 활용한 통합 자동화 솔루션을 구축하려면 수정이 필요합니다.
인지 자동화 시장: 주요 통찰력
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기준 연도 |
2024 |
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예측 연도 |
2025-2037 |
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연평균 성장률 |
11.5% |
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기준 연도 시장 규모(2024) |
142억 9천만 달러 |
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예측 연도 시장 규모(2037) |
588억 3천만 달러 |
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인지 자동화 세분화
유형(로봇 프로세스 자동화, 지능형 자동화)
2037년까지 로봇 프로세스 자동화 부문은 전 세계 인지 자동화 시장 점유율의 68%를 차지할 것으로 예상됩니다. 이 부문의 성장은 더 높은 효율성을 위해 운영을 최적화하려는 수요 증가, 비즈니스 프로세스를 변화시키기 위한 정교한 기술의 통합 등 다양한 요인에 의해 주도될 것으로 예상됩니다. 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 데이터 입력, 양식 완성, 검증, 추출, 간단한 계산과 같은 단조로운 수동 프로세스를 자동화하는 데 매우 효율적입니다. RPA 봇은 사용자 인터페이스와 인간의 상호작용을 복제하여 더 빠르고 정확하게 작업을 수행할 수 있도록 해줍니다.
또한 기업은 RPA와 인지 기능을 통합하여 복잡한 의사 결정 프로세스를 간소화하고, 데이터를 분석하고, 구조화되지 않은 데이터를 보다 효율적으로 관리할 수 있습니다. 예를 들어 NASA는 사람의 개입 없이 기관에 대한 조달 요청을 생성하는 자동화된 봇을 배포했습니다. 이를 통해 단조롭고 비생산적인 활동을 자동화하여 NASA 조달 전문가가 더 중요한 작업에 집중할 수 있습니다.
최종 사용(BFSI, 제약 및 의료, 소매 및 소비재, 정보 기술(IT) 및 통신)
예상 기간 동안 인지 자동화 시장의 BFSI 부문은 수익 지분의 25%를 차지할 것으로 예상됩니다. 은행, 금융 서비스 및 보험 부문의 인지 프로세스 자동화는 위험 관리 및 사기 탐지를 향상시킵니다. AI 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 소비자에게 사기 가능성을 알릴 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. BFSI 부문은 인지 프로세스 자동화를 통해 운영 효율성과 고객 경험을 향상하고 위험을 줄일 수 있는 실질적인 전망을 제시합니다.
WorkFusion은 은행에서 고객 온보딩 프로세스와 관련된 수동 작업의 60% 이상이 어느 정도 자동화될 수 있다고 추정합니다. 로봇 프로세스 자동화(RPA) 외에 머신러닝, 디지털화, 분석을 통합하면 작업량 감소의 약 절반을 달성할 수 있습니다.
애플리케이션(머신러닝, 자연어 처리, 생체 인식)
머신러닝 부문은 2037년까지 전 세계 인지 자동화 시장에서 28%의 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 인지 프로세스 자동화는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 정리된 데이터와 정리되지 않은 데이터 모두에서 귀중한 정보를 효율적으로 처리, 검사, 추출합니다. 이를 통해 기업은 데이터 분석을 활용하여 운영을 확장하고 정보에 입각한 선택을 내릴 수 있습니다.
또한 지능형 문서 처리는 기계 학습 기술을 사용하여 금융 계정, 계약서, 송장 등 정리되지 않은 문서에서 정보 검색 및 조사를 자동화합니다. 여러 기업에서는 여러 산업 분야에서 기계 학습을 구현하기 위해 인지 프로세스 자동화를 사용하고 있습니다. 2018년 NARA는 대중의 문의 사항을 해결하고 고객과의 연결이라는 대행사의 전략적 목표를 달성하기 위해 챗봇을 도입했습니다.
인지 자동화 시장에 대한 심층 분석에는 다음 세그먼트가 포함됩니다.
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이 보고서 맞춤 설정인지 자동화 산업 - 지역 개요
북미 시장 통계
북미 산업은 2037년까지 42%의 수익 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 북미 인지 프로세스 자동화 시장은 인공 지능 기술의 사용 증가와 기업의 인지 기능 자동화 필요성으로 인해 상당한 성장을 목격하고 있습니다. 고객 관리 및 판매 지원을 위해 사용되는 것과 같은 지능형 가상 비서는 북미 지역의 상호 작용에 일반적으로 활용됩니다. 이러한 가상 어시스턴트는 인지 프로세스 자동화를 활용하여 고객 문의를 이해 및 해결하고 활동을 수행하며 고객 경험을 개선합니다.
2023년미국은 자동차 부문의 성장으로 인해 가장 큰 수익 점유율을 차지했습니다. 또한 Blue Prism, IBM, IPsoft, Kryon Systems를 비롯한 유명 기업의 존재로 미국 시장 성장이 촉진되고 있습니다.
캐나다 시장은 로봇공학 및 산업의 급속한 확장에 의해 주도되고 있습니다. 인지 자동화(R&CA) 기능과 ML 및 챗봇과 같은 기하급수적 기술에 대한 지속적인 투자. 예를 들어, 2022년 11월 Sanctuary Cognitive Systems는 노동력 부족 문제를 해결하기 위한 건물 자동화 임무를 지원하기 위해 캐나다 정부로부터 SIF 자금으로 3천만 달러를 받았습니다. 이는 캐나다가 글로벌 지식 기반 경제에서 입지를 다지는 데 도움이 될 것으로 예상됩니다.
APAC 시장 분석
아시아 태평양 인지 자동화 시장은 빠른 디지털화와 자동화 및 인공 지능(AI) 기술에 대한 관심 급증으로 인해 예측 기간 동안 38%의 가장 높은 CAGR을 경험할 것으로 예상됩니다. 조직에서는 생산성을 향상하고 비용을 절감하며 운영을 최적화하기 위해 인지 프로세스 자동화를 구현하고 있습니다. 중국, 인도, 일본, 한국은 AI 연구, 개발, 혁신 지원에 적극적으로 투자하여 중추적인 역할을 하고 있습니다. 결과적으로 시장은 상당한 성장을 이룰 준비가 되어 있습니다.
인도 인지 자동화 시장의 주요 업체들은 프로그래밍 인터페이스 도구와 RPA 간의 격차를 메우기 위해 로우코드 애플리케이션과 함께 지능형 프로세스 자동화(IPA), 디지털 프로세스 자동화(DPA), 지능형 비즈니스 프로세스 자동화, 초자동화를 도입하는 데 열중하고 있습니다. TCS' 인지 자동화 플랫폼은 프론트 오피스와 백 오피스, 특히 BFSI 부문에서 널리 채택되었습니다. 사전 학습된 모델과 구성을 활용한 고급 솔루션의 국내 출시는 빠른 시장 확장에 도움이 되고 있습니다.
중국의 인지 자동화 시장은 2023년에 상당한 수익 점유율을 차지했습니다. 연간 설치된 자동화 로봇의 새로운 장치 수는 2022년에 290,258대에 도달했습니다. 이 번성하는 시장의 끊임없이 변화하는 수요를 충족하기 위해 현지 및 글로벌 로봇 제조업체 모두 중국에 생산 시설을 설립하고 지속적으로 생산 능력을 확장했습니다. 2017년부터 2022년까지 로봇 설치의 연평균 성장률은 13%입니다.
일본의 인지 자동화 로봇 설치 수는 9% 증가하여 50,413대에 이르렀으며, 이는 2019년 팬데믹 이전 수준인 49,908대를 넘어섰습니다. 일본은 전체 글로벌 로봇 생산량의 46%를 차지하며 글로벌 로봇 제조 산업에서 지배적인 위치를 차지하고 있습니다.
인지 자동화 환경을 지배하는 기업
- UiPath
- 회사 개요
- 비즈니스 전략
- 주요 제품 제공 사항
- 재무 성과
- 핵심성과지표
- 위험 분석
- 최근 개발
- 지역적 입지
- SWOT 분석
- 블루 프리즘
- 아피안
- 생츄어리 인지 시스템
- 뮌헨 재자동화 솔루션
- 어디서나 자동화
- NICE 시스템즈 주식회사
- 텅스텐 자동화
- 페가시스템즈
- EdgeVerve Systems Limited
- FPT 소프트웨어
- IBM
- WorkFusion
자동화는 가정 자동화에서 산업 자동화에 이르기까지 다양한 분야에서 점점 더 보편화되고 있으며 심지어 "Alexa" 그리고 "Google 어시스턴트". 이러한 추세는 자동화가 계속해서 미래를 형성할 것임을 나타냅니다. 또한, 인지 자동화 시장은 주로 인수합병과 같은 다양한 전략의 구현을 통해 시장에서 추진력을 얻고 있는 업계 유명 기업이 지배하고 있습니다.
In the News
- 2024년 6월에 Automation Anywhere는 복잡한 인지 비즈니스 프로세스를 관리하기 위해 새로운 AI Agent Studio를 갖춘 AI 에이전트를 출시했습니다. 이를 통해 최종 사용자는 정보에 입각한 결정을 내리고 프로세스 속도를 최대 90%까지 높일 수 있습니다. Google Cloud, AWS, Microsoft Azure OpenAI Service 모델과 같은 기본 모델과 호환됩니다.
- 2024년 6월, UiPath는 영국에서 Microsoft Azure 기반 UiPath Automation Cloud의 광범위한 가용성을 발표했습니다. 이러한 움직임은 로컬 데이터 상주에 대한 고객의 상당한 수요와 UiPath의 AI 및 자동화 솔루션에 대한 요구 사항이 증가함에 따라 이루어졌습니다. 이번 확장을 통해 민간 및 공공 부문 고객 모두 현지 데이터 상주 규정을 더 잘 준수할 수 있도록 인프라, 앱, 데이터를 전략적으로 배치할 수 있습니다.
저자 크레딧: Richa Gupta
- Report ID: 6318
- Published Date: Nov 27, 2024
- Report Format: PDF, PPT
