지능형 프로세스 자동화 시장 규모 - 구성 요소별, 배포 모델별, 기술별, 조직 규모별, 애플리케이션별, 최종 사용별, 성장 예측, 2025년~2034년

지능형 프로세스 자동화 시장 규모

글로벌 지능형 프로세스 자동화 시장 규모는 2024년에 152억 달러로 평가되었으며 2025년에서 2034년 사이에 14.3%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 급속한 디지털 혁신과 비즈니스 프로세스에 AI 및 머신 러닝의 통합이 시장을 주도하고 있습니다.

지능형 프로세스 자동화(IPA)는 조직이 더 스마트하고 빠르며 확장 가능한 비즈니스 운영을 추구함에 따라 산업 전반에 걸쳐 상당한 추진력을 얻고 있습니다. 디지털 트랜스포메이션 이니셔티브의 급증은 기업이 데이터 기반 인사이트를 통해 반복적인 작업을 자동화하고, 인적 오류를 줄이고, 의사 결정을 향상시키는 것을 목표로 하기 때문에 주요 동인입니다. 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)을 비즈니스 워크플로우에 통합하면 예측 분석, 인지 자동화 및 실시간 의사 결정 지원과 같은 고급 기능을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 은행 부문에서 IPA 시스템은 OCR, NLP 및 규칙 기반 자동화를 결합하여 대출 처리를 간소화하여 처리 시간을 크게 단축합니다.

또한 기업이 운영 비용을 최소화하면서 고객 경험을 개선해야 한다는 압박에 직면함에 따라 원활한 인간-봇 협업을 지원하는 IPA 도구의 채택이 가속화되고 있습니다. 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 로봇 프로세스 자동화가 포함됨에 따라 HR, 재무 및 고객 서비스와 같은 기능 전반에 걸쳐 잠재적인 애플리케이션이 더욱 확장됩니다. 또한 클라우드 기반 IPA 플랫폼과 로우코드/노코드 솔루션은 액세스를 민주화하여 더 빠른 배포와 더 큰 유연성을 가능하게 합니다. 그 결과, IPA는 비용 절감 도구에서 민첩성, 혁신 및 지속적인 경쟁 우위를 확보하는 전략적 조력자로 진화하고 있습니다.

지능형 프로세스 자동화 시장 동향

• 기업이 모듈식, 확장 가능하고 민첩한 운영을 우선시함에 따라 부서 간 자동화 플랫폼에 대한 수요가 가속화되고 있습니다. IPA 솔루션은 서로 다른 시스템을 통합하고 부서 간 다단계 워크플로우를 자동화하기 위해 점점 더 많이 채택되고 있습니다. 은행, 보험, 통신과 같은 부문의 기업들은 IPA를 클라우드 네이티브 애플리케이션과 레거시 시스템을 연결하는 데 통합하여 운영 사일로를 줄이고 프로세스 투명성을 강화하고 있습니다. 그 결과, 기업들은 사일로화된 RPA 도구에 대한 의존도를 줄이고 AI, 분석 및 인간 참여형(human-in-the-loop) 기능을 결합한 총체적인 자동화 에코시스템으로 전환하고 있습니다.
  
• 디지털 트랜스포메이션에 대한 투자와 규제 압력이 증가함에 따라 규정 준수가 많은 산업 전반에 걸쳐 지능형 자동화의 채택이 주도되고 있습니다. 금융, 의료 및 제약 분야에서 IPA 시스템은 기업이 감사 요구 사항을 충족하고 데이터 무결성을 보장하며 추적성을 유지할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 머신 러닝 및 NLP와 통합된 지능형 문서 처리(IDP) 솔루션은 KYC, 청구 처리 및 문서 검증을 자동화하는 데 사용되어 정확성과 속도를 높이는 동시에 규정 준수 위험을 줄이고 있습니다.
  
• AI, RPA 및 고급 분석의 통합을 통해 하이퍼 자동화를 가능하게 하는 스마트 엔터프라이즈 이니셔티브입니다. 조직은 지능적인 의사 결정과 사전 예방적 대응을 위해 워크플로우에 인지 기술을 점점 더 많이 포함하고 있습니다. IPA 플랫폼은 이제 감정 분석, 사기 탐지 및 지능형 예외 처리와 같은 기능을 제공합니다. 이를 통해 기업은 단순한 작업 자동화를 넘어 완전히 자동화된 엔드 투 엔드 프로세스로 전환하여 비용을 최적화하고 시장 변화에 대한 대응력을 개선할 수 있습니다.
  
• AI 기반 IPA 시스템은 내장된 자체 학습 기능과 로우코드/노코드 인터페이스로 발전하고 있습니다. 이러한 발전은 IT 팀뿐만 아니라 비즈니스 사용자가 자동화 워크플로우를 설계하고 배포할 수 있도록 함으로써 자동화를 민주화하고 있습니다. 그 결과, 시민 개발자는 특히 빠른 확장성과 비용 효율적인 구현을 목표로 하는 대기업 및 공공 부문 기관에서 디지털 트랜스포메이션을 가속화하는 데 점점 더 많은 역할을 하고 있습니다.
  
• 텔레매틱스 스타일의 성과 추적 및 실시간 프로세스 분석은 조직이 디지털 인력을 관리하는 방식을 재정의하고 있습니다. IPA 도구는 이제 모니터링, 작업 완료 메트릭 및 예측 성능 경고를 위한 대시보드를 제공합니다. 북미 및 유럽과 같은 지역의 기업들은 운영 가시성을 개선하고, 리소스를 효율적으로 할당하고, 시스템 장애를 미연에 방지하기 위해 이러한 인사이트에 점점 더 의존하고 있습니다.
  

트럼프 행정부의 관세

• 섹션 301에 따라 중국에서 수입된 전자 제품, 반도체 및 컴퓨팅 하드웨어에 대한 관세는 IPA 구현의 비용 구조에 직접적인 영향을 미쳤습니다. 많은 IPA 플랫폼은 AI 지원 서버, GPU 및 IoT 엣지 디바이스에 의존하여 대량의 데이터를 처리하고 머신 러닝 모델을 실행합니다. 이러한 관세는 필수 컴퓨팅 인프라의 비용을 증가시켜 IT 예산을 압박하고 디지털 트랜스포메이션 프로젝트를 지연시켰으며, 특히 비용에 민감한 중견 기업 및 공공 부문 조직의 경우 더욱 그러했습니다.
  
• 중국 기술 기업에 대한 제한과 수출 통제 강화는 글로벌 AI 및 자동화 기술 흐름을 방해했습니다. 트럼프 행정부가 화웨이(Huawei)와 같은 기업을 블랙리스트에 올리고 AI 관련 소프트웨어에 대한 수출 규제를 강화하면서 자동화 부품의 조달 및 배포에 대한 불확실성이 커졌다. 미국에 본사를 둔 IPA 공급업체는 공급업체 관계와 소프트웨어 라이선스 전략을 재평가해야 했고, 다국적 기업은 규정 준수 위험으로 인해 해외 IPA 출시를 주저했습니다.
  
• 이민 정책 단속으로 인해 IPA 성공의 핵심 요소인 AI, ML 및 데이터 과학 분야의 고도로 숙련된 인재에 대한 접근이 제한되었습니다. H-1B 비자 프로그램의 변경과 광범위한 이민 제한으로 인해 자격을 갖춘 기술 근로자의 미국 유입이 감소하여 고급 자동화 역할의 기술 부족에 기여했습니다. 많은 IPA 공급업체와 기업 사용자는 특히 실리콘 밸리와 뉴욕과 같은 혁신 허브에서 채용 병목 현상에 직면하여 프로젝트 실행 속도가 느려지고 인건비가 증가했습니다.
  
• 규제의 불확실성과 변화하는 데이터 거버넌스 우선순위는 규제 부문의 IPA 채택에 영향을 미쳤습니다. 트럼프 행정부 기간 동안 통합된 연방 데이터 개인 정보 보호 프레임워크가 없었기 때문에 규정 준수 요구 사항이 단편화되었습니다(예: 캘리포니아의 CCPA 대 전국에 상응하는 CCPA 없음). 이로 인해 의료, 금융 및 공공 서비스와 같은 부문에서 IPA 구현이 더욱 복잡해졌고, 기업은 규정을 준수하기 위해 지역별 자동화 프로세스를 설계해야 했습니다.
  

지능형 프로세스 자동화 시장 분석

구성 요소를 기반으로 지능형 프로세스 자동화 시장은 솔루션과 서비스로 나뉩니다. 2024년에는 솔루션 부문이 약 67%를 차지하며 시장을 지배했으며 예측 기간 동안 15% 이상의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

• IPA 솔루션은 고급 기능과 배포 용이성 사이에서 실질적인 균형을 이루고 있어 은행, 의료, 통신 및 제조와 같은 산업 전반에 걸쳐 최고의 선택입니다. 이러한 플랫폼은 AI, 머신 러닝 및 RPA를 통합하여 복잡한 워크플로우를 자동화하는 동시에 대규모 백오피스 운영 또는 고객 대면 환경에서 확장성과 규정 준수를 보장합니다.
  
• 중간 규모 및 엔터프라이즈 수준의 디지털 트랜스포메이션에 널리 채택된 IPA 솔루션은 지능형 문서 처리, 자동화된 고객 서비스 및 사기 탐지와 같은 작업에 매우 적합합니다. 사전 구축된 모듈과 워크플로우 오케스트레이션 기능은 운영 안정성과 데이터 정확성을 향상시켜 미션 크리티컬 프로세스에서 오류율과 수동 개입을 줄입니다.
  
• 운영 민첩성과 ROI가 중심이 됨에 따라 IPA 솔루션은 로우코드/노코드 인터페이스, API 기반 아키텍처 및 내장 분석과 같은 기능으로 발전하고 있습니다. 이러한 발전은 가치 창출 시간을 단축하고, 시민 개발자의 역량을 강화하며, IT 부서의 과도한 개입 없이 지속적인 프로세스 최적화를 추진하고자 하는 조직에 적합합니다.
  
• 확장성과 부서 간 효율성을 추구하는 기업을 위해 솔루션 부문은 자동화의 깊이와 장기적인 적응성의 매력적인 조합을 제공합니다. 최신 IPA 플랫폼은 레거시 시스템, ERP 플랫폼 및 클라우드 환경과의 원활한 통합을 지원하므로 진화하는 비즈니스 요구 사항에 유연하게 대처하면서 여러 부서에 걸쳐 프로세스를 표준화하려는 기업에 이상적입니다.

배포 모델을 기반으로 지능형 프로세스 자동화 시장은 클라우드 기반과 온프레미스로 분류됩니다. 2024년에는 클라우드 기반 부문이 62%의 점유율로 시장을 지배하고 있으며 이 부문은 2025년부터 2034년까지 14.9% 이상의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

• 클라우드 기반 IPA 플랫폼은 타의 추종을 불허하는 확장성, 접근성 및 통합 기능을 제공하므로 디지털 트랜스포메이션을 진행 중인 산업 전반에 걸쳐 선호되는 선택입니다. 금융, 소매, 의료와 같은 부문의 조직은 실시간 자동화, 원격 액세스 및 더 빠른 구현 주기를 가능하게 하기 위해 클라우드 배포로 빠르게 전환하고 있습니다.
  
• 중소기업과 대기업 모두에 이상적인 클라우드 기반 IPA 솔루션은 송장 처리, 고객 온보딩 및 규정 준수 보고와 같은 운영을 간소화합니다. 중앙 집중식 아키텍처와 SaaS 플랫폼과의 원활한 통합을 통해 기업은 광범위한 온프레미스 인프라 없이 지리적으로 분산된 팀에 지능형 자동화를 배포할 수 있습니다.
  
• 민첩성과 비용 효율성이 최우선 과제가 됨에 따라 클라우드 네이티브 IPA 플랫폼은 자동 확장, AI 기반 오케스트레이션 및 멀티 테넌트 지원과 같은 기능으로 발전하고 있습니다. 이러한 기능을 통해 IT 리더는 총 소유 비용(TCO)을 절감하고, ROI를 가속화하고, 변동하는 워크로드나 계절에 따른 수요 급증에서도 일관된 성능을 보장할 수 있습니다.
  
• 미래에 대비한 자동화를 추구하는 조직을 위해 클라우드 기반 IPA는 성능, 유연성 및 혁신의 매력적인 조합을 제공합니다. API, AI 모델 교육 및 분석 대시보드에 대한 기본 제공 지원을 통해 이러한 플랫폼은 기업이 프로세스를 지속적으로 최적화하고, 플랫폼 간 데이터 인사이트를 활용하고, 점점 더 경쟁이 치열해지는 디지털 환경에서 앞서 나갈 수 있도록 지원합니다.
  

기술을 기반으로 지능형 프로세스 자동화 시장은 기계 학습(ML), 자연어 처리 (NLP), 로봇 프로세스 자동화(RPA), 컴퓨터 비전, 가상 에이전트 등으로 분류됩니다. 기계 학습(ML) 부문은 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하고 예측 분석을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 하기 때문에 지배적일 것으로 예상됩니다.

• 머신 러닝(ML)은 차세대 IPA 플랫폼의 핵심으로, 비즈니스 요구 사항에 따라 진화하는 적응형 자동화를 가능하게 합니다. 규칙 기반 시스템과 달리 ML 기반 IPA는 패턴을 식별하고, 과거 데이터에서 학습하고, 예측 결정을 내릴 수 있어 은행, 보험, 공급망 관리와 같은 부문에서 판도를 바꿀 수 있습니다.
  
• 사기 탐지, 수요 예측, 고객 감정 분석 및 문서 분류와 같은 작업에 널리 사용되는 ML 기반 IPA는 의사 결정의 정확성과 프로세스 효율성을 크게 향상시킵니다. 비정형 데이터를 처리하고 새로운 입력으로부터 지속적으로 개선할 수 있는 능력은 역동적인 운영 환경에서 기업에 경쟁 우위를 제공합니다.
  
• 데이터가 전략적 자산이 됨에 따라 ML 기반 IPA 솔루션은 딥 러닝, 모델 재훈련 및 AI 기반 프로세스 마이닝과 같은 기능으로 발전하고 있습니다. 이러한 혁신을 통해 기업은 점점 더 복잡해지는 워크플로우를 자동화하고, 예외 처리를 줄이며, 이전에는 기존 시스템에서는 볼 수 없었던 최적화 기회를 발견할 수 있습니다.
  
• 지능적이고 확장 가능한 자동화를 추구하는 기업의 경우 머신 러닝은 비즈니스 프로세스를 혁신하기 위한 강력한 기반을 제공합니다. ML을 IPA에 통합함으로써 조직은 사후 대응적 자동화에서 사전 예방적 운영으로 전환하고 예측 인사이트를 활용하여 민첩성, 고객 경험 및 장기적인 수익성을 향상시킬 수 있습니다.

2024년 북미 지역은 약 84.4%의 시장 점유율로 지능형 프로세스 자동화 시장을 지배했으며 약 48억 달러의 수익을 창출했습니다.

• 미국은 공격적인 디지털 혁신 노력, 조기 AI 채택, 엔터프라이즈 소프트웨어 제공업체의 강력한 입지에 힘입어 북미 시장을 주도하고 있습니다. 금융, 의료, 제조 및 소매와 같은 산업이 급속한 자동화가 진행됨에 따라 미국은 지능형 자동화 기술의 핵심 성장 허브로 남아 있습니다.
  
• IBM, Microsoft, UiPath(미국 북미 본사) 및 Automation Anywhere를 비롯한 미국에 기반을 둔 주요 업체는 IPA 혁신의 최전선에 있습니다. 이러한 기업은 머신 러닝, RPA, NLP 및 로우코드 개발을 결합한 최첨단 솔루션을 개발하여 확장성, 보안 및 성능에 대한 글로벌 벤치마크를 설정하고 있습니다.
  
• 미국은 성숙한 클라우드 인프라 에코시스템, 강력한 벤처 캐피탈 지원, 풍부한 AI/ML 인재 풀의 이점을 누리고 있어 IPA 배포 및 확장에 이상적인 환경입니다. 다양한 부문의 기업이 이러한 이점을 활용하여 복잡한 워크플로우를 자동화하고 비용을 절감하며 디지털 성숙도를 가속화합니다.
  
• 디지털 현대화, 사이버 보안 및 AI 리더십에 대한 정부의 강조는 공공 부문 기관 및 규제 산업 전반에 걸쳐 IPA 채택을 더욱 촉진했습니다. 연방 클라우드 컴퓨팅 전략(Federal Cloud Computing Strategy) 및 AI 행정 명령(AI Executive Order)과 같은 이니셔티브는 국방, 의료 행정 및 시민 서비스에서 지능형 자동화에 대한 수요를 주도했습니다.
  
• ESG 우선순위와 데이터 기반 운영이 추진력을 얻으면서 미국 기업들은 투명성을 강화하고 규정 준수를 자동화하며 리소스 사용을 최적화하기 위해 IPA를 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 예측 분석, 실시간 대시보드 및 지능형 프로세스 마이닝의 통합은 스마트 거버넌스, 탄력적인 인프라 및 지속 가능한 디지털 생태계를 향한 국가의 추진력과 일치합니다.
  

독일의 지능형 프로세스 자동화 시장은 2025년부터 2034년까지 상당히 유망한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

• 독일은 강력한 산업 기반, 정밀 엔지니어링에 대한 강조, "인더스트리 4.0"과 같은 이니셔티브에 따른 디지털 트랜스포메이션 가속화에 힘입어 유럽의 지능형 프로세스 자동화(IPA) 시장을 주도하고 있습니다.제조에서 은행 및 공공 관리에 이르기까지 독일 기업은 AI, RPA 및 머신 러닝을 통합하여 복잡한 대량 운영을 간소화하고 있습니다.
  
• SAP, Siemens, Celonis를 포함한 독일의 기술 리더 및 시스템 통합업체는 이 지역의 IPA 혁신의 중심입니다. 이러한 기업은 프로세스 마이닝, 실시간 분석 및 확장 가능한 자동화를 융합하는 지능형 자동화 에코시스템을 구축하여 기업이 데이터 기반 정밀도로 엔드 투 엔드 워크플로를 최적화할 수 있도록 지원합니다.
  
• 독일은 고도로 구조화된 규제 환경과 클라우드 인프라의 광범위한 채택으로 이점을 누리고 있으며, 이를 통해 의료, 자동차, 금융과 같은 부문 전반에 걸쳐 안전하고 규정을 준수하는 IPA 배포를 지원합니다. GDPR 규정 준수 및 운영 투명성에 대한 국가의 초점은 지능형 자동화의 데이터 중심 아키텍처와 밀접하게 일치합니다.
  
• 독일의 제조 및 물류 부문에서 비용 효율적이고 지속 가능한 운영에 대한 요구가 증가함에 따라 IPA 채택이 가속화되고 있습니다. 기업은 AI 기반 봇과 지능형 오케스트레이션을 사용하여 스마트 팩토리 및 커넥티드 생산 라인에서 공급망 가시성을 개선하고, 다운타임을 줄이고, 품질 보증을 강화하고 있습니다.
  
• AI 통합, 디지털 공공 서비스 및 스마트 모빌리티에 대한 정부 지원 이니셔티브는 IPA 시장에 더욱 활력을 불어넣고 있습니다. "디지털 전략 2025"와 같은 프로그램과 AI 및 자동화 R&D를 위한 목표 자금 지원을 통해 독일은 미래에 대비한 지능형 엔터프라이즈 시스템을 위한 지역 강국으로 자리매김했습니다.
  

중국의 지능형 프로세스 자동화 시장은 2025년부터 2034년까지 중요하고 유망한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

• 중국은 대규모 디지털 혁신, 정부 지원 AI 이니셔티브 및 급속한 산업 현대화에 힘입어 아시아 태평양 지역의 IPA(Intelligent Process Automation) 시장을 주도하고 있습니다. 기업이 생산성 향상, 인건비 절감, 글로벌 경쟁력 유지를 위해 자동화를 우선시함에 따라 제조, 전자 상거래, 금융 및 공공 서비스 전반에 걸쳐 IPA 채택이 가속화되고 있습니다.
  
• 알리바바(Alibaba), 텐센트(Tencent), 바이두(Baidu), 화웨이(Huawei)와 같은 국내 기술 대기업은 IPA 생태계를 발전시키는 데 중심적인 역할을 하고 있습니다. 이들 기업은 AI, 머신 러닝, RPA를 클라우드 플랫폼에 통합하여 중국 기업과 중소기업에 맞춤화된 확장 가능한 AI 기반 자동화 솔루션을 제공하고 있습니다.
  
• 중국은 방대한 양의 데이터, 성숙한 클라우드 인프라, 성장하는 AI 인재 풀의 이점을 통해 지능형 자동화 시스템의 신속한 개발 및 배포를 가능하게 합니다. 산업계는 이러한 강점을 활용하여 공급망을 간소화하고, 고객 서비스를 자동화하고, 물류에서 은행에 이르기까지 다양한 부문에 걸쳐 내부 워크플로를 최적화하고 있습니다.
  
• '메이드 인 차이나 2025(Made in China 2025)', '새로운 인프라 계획(New Infrastructure Plan)'과 같은 국가 전략은 스마트 제조, 산업용 IoT, AI 혁신을 촉진하여 IPA 기술의 확장을 지원한다. 이러한 이니셔티브는 지능형 프로세스 자동화를 자동차, 전자 및 제약과 같은 중요한 수직 분야에 통합하는 것을 주도합니다.
  
• 디지털 거버넌스, 사이버 보안 및 AI 윤리에 대한 관심이 높아짐에 따라 중국 정부는 혁신과 통제의 균형을 맞추는 규제 환경을 형성하고 있습니다. 기업은 투명성을 강화하고, 규정 준수를 개선하고, 안전하고 정책에 부합하는 방식으로 감사 집약적인 프로세스를 자동화하는 IPA 솔루션을 배포하여 적응하고 있습니다.
  

UAE의 지능형 프로세스 자동화 시장은 2025년부터 2034년까지 상당히 유망한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

• UAE는 선견지명이 있는 정부 이니셔티브, 디지털 우선 기업 전략 및 신흥 기술에 대한 강한 욕구에 힘입어 중동 및 아프리카의 지능형 프로세스 자동화(IPA) 시장을 주도하고 있습니다. UAE는 국가 디지털 의제의 일환으로 공공 및 민간 부문에 IPA를 배포하여 서비스 제공을 가속화하고 비용을 절감하며 운영 민첩성을 강화하고 있습니다.
  
• UAE 인공 지능 전략 2031(UAE Artificial Intelligence Strategy 2031) 및 스마트 두바이(Smart Dubai)와 같은 정부 지원 프로그램은 자동화 채택의 최전선에 있습니다. 이러한 이니셔티브는 공공 행정, 의료, 유틸리티 및 금융 서비스를 포함한 부문에서 AI, RPA 및 머신 러닝의 사용을 장려하여 프로세스를 간소화하고 시민 경험을 개선합니다.
  
• Emirates Group, DP World 및 주요 금융 기관과 같은 은행, 항공 및 물류 분야의 주요 UAE 기반 조직은 IPA 솔루션에 막대한 투자를 하고 있습니다. 이러한 기업은 지능형 자동화를 사용하여 고객 서비스를 최적화하고, 백엔드 운영을 자동화하고, 분산된 운영 전반에 걸쳐 규정 준수를 강화하고 있습니다.
  
• UAE의 강력한 IT 인프라, 높은 클라우드 채택률, 강력한 공공-민간 협업은 확장 가능한 IPA 배포를 위한 강력한 기반을 마련했습니다. 기업의 수요는 실시간 분석, 예측 기능, 레거시 및 클라우드 네이티브 시스템과의 원활한 통합을 제공하는 AI 강화 플랫폼으로 빠르게 이동하고 있습니다.
  
• UAE가 글로벌 혁신 허브로 자리매김함에 따라 여러 부문에서 지능적인 데이터 기반 의사 결정의 필요성이 증가하고 있습니다. IPA 플랫폼을 통해 조직은 프로세스 가시성을 높이고, 수동 워크로드를 줄이고, 특히 핀테크, 에너지 및 전자 정부와 같이 빠르게 진화하는 부문에서 비즈니스 연속성을 지원할 수 있습니다.
  

지능형 프로세스 자동화 시장 점유율

• 지능형 프로세스 자동화 산업의 상위 7개 기업은 IBM Corporation, Microsoft Corporation, SAP SE, Salesforce, Oracle Corporation, UiPath 및 WorkFusion으로 2024년 시장의 약 21%를 차지합니다.
  
• IBM Corporation은 향상된 코그너티브 기능으로 AI 기반 자동화 제품군을 확장하여 지능형 프로세스 자동화 시장을 지속적으로 선도해 왔습니다. 2024년에 IBM은 왓슨(Watson)과 제너레이티브 AI를 활용하는 고급 기능을 도입하여 엔드투엔드 프로세스 인텔리전스와 실시간 의사결정을 가능하게 했습니다. 하이브리드 클라우드 통합 및 지속 가능성에 대한 회사의 전략적 초점은 다양한 산업 분야에서 확장 가능하고 안전하며 효율적인 자동화 솔루션을 찾는 기업의 핵심 파트너로 자리매김했습니다.
  
• Microsoft Corporation은 Microsoft Power Platform에 AI 기반 자동화를 통합하여 IPA 분야에서 상당한 진전을 이루었습니다. 2024년에 Microsoft는 Azure AI 및 Copilot 기능으로 IPA 제품을 개선하여 기업이 복잡한 워크플로를 자동화하고 운영을 간소화하며 더 빠른 혁신을 추진할 수 있도록 했습니다. 로우코드/노코드 개발에 중점을 두고 Microsoft 365 및 Dynamics 365와의 원활한 통합을 통해 IT 및 비즈니스 사용자 모두 디지털 트랜스포메이션을 가속화할 수 있었습니다.
  
• SAP는 ERP 및 비즈니스 프로세스 플랫폼 전반에 자동화 기능을 내장하여 지능형 프로세스 자동화 시장에서의 입지를 강화했습니다. 2024년, SAP는 기업이 비효율성을 발견하고 반복적인 작업을 자동화할 수 있도록 지원하는 새로운 프로세스 마이닝 및 AI 기반 최적화 도구를 도입했습니다. 지능형 엔터프라이즈 아키텍처와 SAP S/4HANA 전반의 원활한 통합에 중점을 둔 이 회사는 대규모 디지털 에코시스템을 위한 신뢰할 수 있는 자동화 파트너로서의 입지를 강화했습니다.
  
• Salesforce는 Salesforce Flow 및 Einstein AI 프레임워크에 지능형 자동화를 통합하여 2024년에 IPA 제품을 개선했습니다. 이러한 향상된 기능을 통해 기업은 고객 서비스, 영업 및 마케팅 워크플로를 보다 직관적으로 자동화할 수 있습니다. Salesforce는 실시간 데이터와 예측 인사이트를 활용하여 조직이 고객 경험을 개인화하고 운영 민첩성을 개선하여 고객 중심 IPA 솔루션에서 리더십을 공고히 할 수 있도록 지원했습니다.
  
• Oracle Corporation은 AI 및 머신 러닝을 Oracle Cloud Infrastructure 및 Fusion Applications에 긴밀하게 통합하여 IPA 시장에서의 입지를 강화했습니다. 2024년에 Oracle은 재무, HR 및 공급망 운영과 같은 주요 비즈니스 프로세스를 자동화하는 데 중점을 두었습니다. 데이터 기반 자동화에 중점을 둔 Oracle의 플랫폼을 통해 기업은 의사 결정의 정확성, 규정 준수 및 속도를 개선하여 IPA 환경에서 주요 업체로 자리매김했습니다.
  

지능형 프로세스 자동화 시장 기업

지능형 프로세스 자동화 산업에서 활동하는 주요 업체는 다음과 같습니다.

• 아피안
• 어디서든 자동화
• 블루 프리즘
• 아이비엠
• 코팩스
• 마이크로소프트
• 페가시스템즈
• SAP SE
• 유아이패스
• 워크퓨전
  

지능형 프로세스 자동화(IPA) 시장은 인공 지능, 머신 러닝 및 실시간 데이터 분석의 급속한 발전에 힘입어 상당한 변화를 겪고 있습니다. 다양한 부문의 기업이 운영을 현대화하려고 함에 따라 코그너티브 기술과 자동화 플랫폼의 융합은 보다 효율적이고 확장 가능하며 지속 가능한 비즈니스 프로세스를 가능하게 합니다. 기술 제공업체는 금융 및 의료에서 물류 및 제조에 이르기까지 다양한 산업에서 민첩성, 비용 최적화 및 혁신에 대한 증가하는 요구를 충족하기 위해 플랫폼을 개선하고 있습니다.

레거시 시스템 통합, 데이터 사일로 및 더 빠르고 지능적인 워크플로우에 대한 수요를 해결하기 위해 IPA 솔루션 제공업체는 플랫폼의 적응성과 인텔리전스를 개선하는 데 중점을 둡니다. AI 기반 의사 결정, 자연어 처리 및 로우 코드 자동화와 같은 기능을 활용하여 복잡한 프로세스를 간소화하고 사용자 경험을 개선하며 운영 병목 현상을 줄이고 있습니다. 이러한 기술을 통해 조직은 대용량 작업을 자동화하고, 규정 준수를 개선하고, 프로세스 투명성을 높이는 동시에 인적 오류를 줄이고 전반적인 생산성을 높일 수 있습니다.

IPA 플랫폼은 일상적인 워크플로우를 자동화하는 것 외에도 프로세스 마이닝, 예측 분석 및 지능형 문서 처리와 같은 고급 기능을 점점 더 많이 통합하고 있습니다. 이러한 혁신은 운영 효율성을 개선할 뿐만 아니라 디지털 운영 전반에 걸쳐 종이 사용을 줄이고, 자원 할당을 최적화하고, 에너지 소비를 줄임으로써 지속 가능성 목표에도 부합합니다. 기업이 디지털 트랜스포메이션과 환경적 책임에 대한 초점을 강화함에 따라 클라우드 네이티브, AI 증강 IPA 솔루션의 채택이 중요해지고 있으며, 이를 통해 조직은 낭비를 최소화하고, 지속적인 개선을 추진하고, 탄력적이고 미래에 대비한 엔터프라이즈 시스템을 구축할 수 있습니다.

지능형 프로세스 자동화 산업 뉴스

• 2025년 4월, IBM은 생성형 AI와 양자에서 영감을 받은 최적화 알고리즘을 통합한 차세대 IPA 플랫폼 업데이트를 발표했습니다. 향상된 플랫폼을 통해 기업은 복잡한 의사 결정 프로세스를 실시간으로 자동화하는 동시에 고급 프로세스 마이닝 및 위험 감지 기능을 제공할 수 있습니다. 이러한 혁신은 비즈니스 민첩성을 개선하고, 프로세스 비효율성을 줄이며, 지능적인 자원 할당을 통해 지속 가능한 운영을 지원하는 것을 목표로 합니다.
  
• 2025년 2월, Microsoft Corporation은 Power Automate 플랫폼에 대한 주요 개선 사항을 출시하여 전사적 프로세스 자동화를 위한 AI Copilot을 도입했습니다. 이 업데이트를 통해 사용자는 자연어 프롬프트를 사용하여 자동화된 워크플로를 구축하고 배포할 수 있으므로 개발 시간이 크게 단축됩니다. Microsoft Fabric 및 Azure OpenAI 서비스와의 통합은 더 심층적인 데이터 인사이트와 에너지 효율적인 클라우드 처리를 보장하여 지속 가능한 디지털 혁신을 더욱 촉진합니다.
  
• 2025년 1월, SAP SE는 SAP S/4HANA Cloud에 내장된 새로운 AI 기반 자동화 기능을 출시했습니다. 이 업데이트에는 지능형 문서 처리, 공급망 운영을 위한 예측 분석 및 상황별 자동화 트리거가 포함됩니다. 이러한 기능은 기업이 엔드 투 엔드 프로세스를 최적화하고, 수동 오류를 최소화하며, 보다 스마트한 수요 예측과 간소화된 워크플로를 통해 지속 가능성 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다.
  
• 2024년 12월, Salesforce는 고객 참여 프로세스를 혁신하기 위해 Einstein AI 및 Flow 제품군 내에 자동화 업그레이드를 도입했습니다. 이 플랫폼은 이제 서비스 채널 전반에 걸쳐 동적 사례 라우팅, 지능형 에스컬레이션 및 실시간 감정 분석을 지원합니다. 이러한 기능은 고객 경험을 개선하는 동시에 응답 시간과 디지털 리소스 사용을 줄여 지속 가능한 혁신에 대한 Salesforce의 약속에 부합합니다.
  
• 2024년 11월, Oracle은 AI 기반 워크플로우 오케스트레이션과 적응형 학습을 결합한 새로운 IPA 계층으로 Oracle Cloud 애플리케이션을 개선했습니다. 이 업데이트를 통해 조직은 최소한의 인적 개입으로 재무, 구매 및 HR과 같은 백오피스 운영을 최적화할 수 있습니다. 또한 Oracle은 클라우드 인프라에 에너지 절약 알고리즘을 도입하여 성능과 환경 효율성을 모두 제공한다는 목표를 강화했습니다.
  
• 2024년 10월, 유아이패스는 인보이스 조정, 규정 준수 보고, 고객 온보딩과 같은 복잡한 부서 간 작업을 자율적으로 처리할 수 있는 AI 에이전트를 특징으로 하는 새로운 오토파일럿 제품군을 출시했습니다. 이 시스템은 주요 엔터프라이즈 플랫폼과 원활하게 통합되며, 자동화된 워크플로우를 통한 에너지 절약을 추적하는 지속가능성 대시보드를 포함하고 있어 친환경 디지털 운영을 지원하는 유아이패스의 역할을 강조합니다.
  
• 2024년 9월, WorkFusion은 금융 서비스 및 헬스케어에 맞춤화된 산업별 IPA 업데이트를 도입했습니다. 이 릴리스는 규제 데이터에 대해 훈련된 지능형 봇을 특징으로 하여 규정 준수를 보장하는 동시에 KYC, 청구 처리 및 사기 탐지와 같은 고위험 프로세스를 자동화합니다. 또한 플랫폼의 새로운 지속 가능성 추적 기능을 통해 조직은 디지털 혁신을 통해 달성한 탄소 감축을 모니터링할 수 있습니다.
  

지능형 프로세스 자동화 시장 조사 보고서에는 다음 부문에 대한 2021년부터 2034년까지 수익($ Mn/Bn) 측면에서 추정 및 예측과 함께 업계에 대한 심층적인 적용 범위가 포함되어 있습니다.

시장, 구성 요소별

• 용액
• 서비스
  • 전문 서비스
  • 관리 서비스

시장, 배포 모델별

• 클라우드 기반
• 온-프레미스

기술별 시장(Market, By Technology)

• 기계 학습(ML)
• 자연어 처리 (NLP)
• 로보틱 프로세스 자동화(RPA)
• 컴퓨터 비전
• 가상 에이전트
• 다른

시장, 조직 규모별

• 대기업
• 중소기업

응용 프로그램별 시장

• 비즈니스 프로세스 자동화
• IT 운영
• 애플리케이션 관리
• 콘텐츠 관리
• 보안 관리
• 다른

시장, 최종 용도별

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• 물류, 에너지 및 유틸리티
• 다른

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