스트래티스틱스 MRC에 따르면 글로벌 인지 자동화 시장은 2024년 153억 달러 규모이며, 예측 기간 동안 13.7%의 연평균 성장률로 2030년에는 332억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 인지 자동화는 비즈니스 운영과 의사 결정을 개선하기 위해 인공지능(AI)과 프로세스 자동화 기술을 통합한 것입니다. 머신러닝, 자연어 처리, 로봇 프로세스 자동화를 결합하여 복잡한 작업을 자동화합니다. 인지 자동화는 은행, 의료, 소매, 제조 등의 분야에서 고객 서비스, 규정 준수, 데이터 관리와 같은 프로세스를 간소화하기 위해 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
시장 역학:
동인:
비즈니스에서 생성되는 데이터의 양 증가
IoT 기기, 소셜 미디어, 비즈니스 애플리케이션 등 다양한 소스에서 생성되는 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 사람이 인사이트를 처리하고 추출하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 이에 따라 기업들은 대량의 정형 및 비정형 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 인지 자동화 솔루션을 도입하고 있습니다. 또한 인지 자동화는 AI, 머신러닝, 자연어 처리와 같은 기술을 활용하여 데이터 집약적인 프로세스를 자동화하고 실행 가능한 인사이트를 생성함으로써 시장의 성장을 주도하고 있습니다.
제약:
기술적 한계
비즈니스 프로세스에 인지 자동화를 구현하는 것은 복잡하고 시간이 많이 소요될 수 있으며, 잠재적으로 지연과 비용 증가로 이어질 수 있습니다. 이러한 복잡성은 운영을 방해할 수 있기 때문에 기업이 인지 자동화를 추구하지 못하게 할 수 있습니다. 또한 민감한 데이터 처리로 인해 데이터 프라이버시 및 보안 문제가 발생하고 GDPR 및 CCPA와 같은 규정 준수가 인지 자동화 솔루션의 배포를 복잡하게 만들어 시장 성장을 저해할 수 있습니다.
기회:
효율성 및 비용 절감에 대한 수요 증가
인지 자동화는 수작업 오류를 최소화하고 리소스 할당을 최적화함으로써 조직이 상당한 비용 절감을 달성할 수 있도록 지원합니다. 기업은 일상적인 작업을 자동화함으로써 인건비를 절감하고 운영의 속도와 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 로보틱 프로세스 자동화(RPA)에 인지 기능을 통합하면 정형 및 비정형 데이터를 효율적으로 처리할 수 있으며, 이는 의사 결정과 운영 효율성에 매우 중요한 요소입니다.
위협:
인지 자동화 시스템에서 데이터에 대한 의존도 증가
인지 자동화는 사람의 편견이나 부정확성이 포함된 경우 편향되거나 부정확할 수 있는 양질의 학습 데이터에 의존합니다. 이는 불공정한 대우, 부정확한 예측, 기술에 대한 신뢰의 약화로 이어질 수 있습니다. 알고리즘의 편견을 완화하려면 신중한 데이터 큐레이션과 테스트가 필요합니다. AI 알고리즘의 불투명한 특성으로 인해 의사결정을 설명하기 어렵기 때문에 투명성과 책임성이 중요한 의료 및 금융 분야에서는 문제가 될 수 있습니다.
코로나19 영향:
코로나19 팬데믹은 인지 자동화 시장에 다양한 영향을 미쳤습니다. 기업들이 효율성을 높이고 비용을 절감하기 위해 자동화 기술 도입을 가속화했지만, 봉쇄와 공급망 문제로 인한 초기 경제 혼란으로 인해 2020~2021년 시장 성장이 둔화되었습니다. 그러나 인지 자동화 솔루션이 더욱 정교해지고 기업들이 성과를 높이기 위해 데이터 기반 인사이트에 점점 더 의존함에 따라 이 시장은 다시 성장할 것입니다.
솔루션 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
솔루션 부문은 반복적인 작업을 자동화하여 운영 효율성을 개선하고 직원들이 전략적 활동에 집중할 수 있도록 하기 때문에 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다. 이는 은행, 의료, IT와 같은 분야에서 생산성 향상으로 이어집니다. AI 및 머신러닝과 같은 첨단 기술을 통해 조직은 대량의 데이터를 분석하고 더 나은 의사 결정을 지원하며 비즈니스 프로세스 적응력을 향상시켜 시장 성장을 촉진할 수 있습니다.
의료 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
인지 자동화가 의료 기록 디지털화 및 청구와 같은 관리 작업을 자동화하고 환자 데이터를 분석하여 임상 의사 결정을 개선하며 의료 오류를 줄임으로써 의료 서비스를 혁신하고 있기 때문에 의료 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록 할 것으로 예상됩니다. 이를 통해 의료진은 환자 치료에 집중하고, 치료 계획을 개선하며, 처방 관리 및 약물 상호작용과 같은 영역에서 오류를 줄여 환자 안전을 보장할 수 있습니다.
점유율이 가장 높은 지역:
북미는 기업과 정부 기관에서 자동화 및 AI 기술을 조기에 도입한 덕분에 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 미국은 블루 프리즘, IBM, IP소프트, 크라이온 시스템즈와 같은 선도적인 벤더가 강세를 보이며 혁신과 채택을 주도하고 있습니다. 또한, 이 지역은 고객 서비스 및 판매 상호 작용을 위한 지능형 가상 비서의 사용이 크게 성장하고 있습니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역은 경제 발전과 도시화로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 연평균 성장률을 보일 것으로 예상되며, 이로 인해 효율적인 프로세스와 비용 효율적인 솔루션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 디지털화와 클라우드 도입의 증가는 이 시장을 더욱 강화하여 조직이 운영 효율성을 개선하고 비용을 절감하며 고객 경험을 향상할 수 있도록 지원합니다.
주요 개발:
2024년 8월, IBM과 인텔은 IBM 클라우드에 서비스형 인텔® 가우디® 3 AI 가속기를 배포하기 위해 협력한다고 발표했습니다. 2025년 초에 출시될 것으로 예상되는 이 서비스는 엔터프라이즈 AI를 보다 비용 효율적으로 확장하고 보안과 복원력을 바탕으로 혁신을 촉진하는 것을 목표로 합니다.
2024년 8월, IBM은 고객의 보안 운영을 발전시키고 간소화하기 위해 IBM 컨설팅 애널리스트가 활용하는 관리형 위협 탐지 및 대응 서비스에 생성형 AI 기능을 도입한다고 발표했습니다.
대상 구성 요소:
– 솔루션
– 서비스
– 기타 구성 요소
지원 배포 모드
– 클라우드
– 온프레미스
– 하이브리드
지원 대상 기업 규모:
– 중소기업(SME)
– 대기업
지원 기술
– 자연어 처리
– 머신 러닝
– 인지 컴퓨팅
– 로봇 공학
– 기타 기술
지원되는 애플리케이션
– 고객 서비스
– 프로세스 자동화
– 데이터 분석
– 의사 결정 지원
– 보안
– 기타 애플리케이션
최종 사용자 대상
– 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI)
– 의료
– 소매 및 이커머스
– 제조
– IT 및 통신
– 에너지 및 유틸리티
– 정부
– 운송 및 물류
– 기타 최종 사용자
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 참가자를 위한 전략적 권장 사항
– 2022년, 2023년, 2024년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 기술 분석
3.7 애플리케이션 분석
3.8 최종 사용자 분석
3.9 신흥 시장
3.10 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체재의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁 경쟁
5 구성 요소 별 글로벌인지 자동화 시장
5.1 소개
5.2 솔루션
5.3 서비스
5.4 기타 구성 요소
6 배포 모드 별 글로벌 인지 자동화 시장
6.1 소개
6.2 클라우드
6.3 온 프레미스
6.4 하이브리드
7 기업 규모별 글로벌 인지 자동화 시장
7.1 소개
7.2 중소기업 (중소기업)
7.3 대기업
8 기술 별 글로벌인지 자동화 시장
8.1 소개
8.2 자연어 처리
8.3 기계 학습
8.4 인지 컴퓨팅
8.5 로봇 공학
8.6 기타 기술
9 애플리케이션 별 글로벌 인지 자동화 시장
9.1 소개
9.2 고객 서비스
9.3 프로세스 자동화
9.4 데이터 분석
9.5 의사 결정 지원
9.6 보안
9.7 기타 애플리케이션
10 글로벌 인지 자동화 시장, 최종 사용자별 현황
10.1 소개
10.2 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI)
10.3 의료
10.4 소매 및 전자 상거래
10.5 제조
10.6 IT 및 통신
10.7 에너지 및 유틸리티
10.8 정부
10.9 운송 및 물류
10.10 기타 최종 사용자
11 글로벌 인지 자동화 시장, 지역별 현황
11.1 소개
11.2 북미
11.2.1 미국
11.2.2 캐나다
11.2.3 멕시코
11.3 유럽
11.3.1 독일
11.3.2 영국
11.3.3 이탈리아
11.3.4 프랑스
11.3.5 스페인
11.3.6 기타 유럽
11.4 아시아 태평양
11.4.1 일본
11.4.2 중국
11.4.3 인도
11.4.4 호주
11.4.5 뉴질랜드
11.4.6 대한민국
11.4.7 기타 아시아 태평양 지역
11.5 남미
11.5.1 아르헨티나
11.5.2 브라질
11.5.3 칠레
11.5.4 남미의 나머지 지역
11.6 중동 및 아프리카
11.6.1 사우디 아라비아
11.6.2 아랍에미리트
11.6.3 카타르
11.6.4 남아프리카 공화국
11.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
12 주요 개발 사항
12.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
12.2 인수 및 합병
12.3 신제품 출시
12.4 확장
12.5 기타 주요 전략
13 회사 프로파일링
