세계의 하이퍼자동화 시장 (2030년까지) : 유형별 (도구, 통합 기술, 인프라 자동화, 보안 자동화, 협업 자동화, 기타), 배포 모드, 조직 규모, 기술, 애플리케이션
Stratistics MRC에 따르면 글로벌 하이퍼오토메이션 시장은 2024년 129억 달러 규모이며, 예측 기간 동안 21.8%의 연평균 성장률로 2030년에는 421억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 하이퍼오토메이션은 RPA, AI, ML과 같은 기술을 통합하여 비즈니스 및 IT 프로세스를 자동화하는 것을 목표로 하는 전략입니다. 고립된 프로세스를 지능형 시스템으로 전환하여 효율성과 효과를 향상시키는 것을 목표로 합니다. 프로세스 마이닝, AI, 워크플로 자동화와 같은 기술을 통합하고, 전사적 프로세스를 대상으로 하며, 데이터 인사이트를 통한 지속적인 개선에 집중하여 프로세스를 개선하고 의사결정 역량을 강화하는 것이 주요 특징입니다.
보험계리사협회(SOA)에 따르면, 경영진의 약 3분의 2가 예측 분석 도구가 2023년까지 조직 비용을 15% 이상 절감할 것으로 예상하고 있습니다.
시장 역학:
동인:
이커머스 부문의 급성장
이커머스 기업들은 주문 처리, 재고 관리, 고객 참여, 타겟 마케팅, 가격 및 경쟁 분석, 공급망 최적화를 자동화하기 위해 초자동화 솔루션을 활용하고 있습니다. 이러한 솔루션은 수동 개입을 줄이고, 주문 처리 속도를 개선하며, 재고 수준을 최적화합니다. AI 기반 챗봇과 가상 비서는 연중무휴 24시간 지원을 제공하며, AI 기반 예측 모델은 수요를 예측합니다. 또한 초자동화는 공급망의 정확성, 효율성, 비용 효율성을 향상시킵니다. 따라서 업계의 빠른 성장과 자동화에 대한 관심이 자동화의 도입을 촉진하고 있습니다.
제약:
숙련된 인력 부족
숙련된 전문가 부족으로 인해 초자동화 솔루션 도입이 지연될 수 있으며, 이는 비효율성과 최적의 성능 저하로 이어질 수 있습니다. 이로 인해 기업은 교육 프로그램이나 외부 컨설턴트에 투자해야 할 수 있으므로 비용이 증가할 수 있습니다. 또한 숙련된 전문가가 부족하면 기업이 하이퍼자동화를 너무 복잡하거나 비용이 많이 든다고 인식하여 시장 성장을 저해한다고 판단하여 도입을 주저할 수 있습니다.
기회:
뱅킹 및 디지털 트랜스포메이션 이니셔티브에서 자동화에 대한 수요 증가
은행 부문에서 자동화는 운영 효율성 향상, 고객 경험 개선, 경쟁 우위, 비용 절감, 확장성 등 다양한 이점을 제공합니다. 은행은 고객 온보딩, 거래 처리, 규정 준수 확인과 같은 프로세스를 간소화함으로써 운영 비용을 절감하고 더 빠른 서비스를 제공할 수 있습니다. 또한 자동화를 통해 규정을 준수하고 서비스 혁신을 촉진하며 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있어 전략적 계획과 운영 효율성이 향상됩니다.
위협:
구현의 복잡성
초자동화 프로젝트는 복잡성으로 인해 추가 리소스와 전문 교육이 필요하기 때문에 비용이 증가할 수 있습니다. 이는 운영 중단, 생산성 저하, 고객 불만족으로 이어질 수 있습니다. 또한 구현의 복잡성으로 인해 직원들의 저항이 발생하여 동의를 얻지 못할 수 있으며, 잘못된 구현으로 인해 최적의 성능을 발휘하지 못해 혜택이 감소하고 기업이 이러한 솔루션에 투자하지 않을 수 있습니다.
코로나19의 영향:
코로나19 팬데믹은 하이퍼오토메이션 시장을 크게 가속화하여 자동화 솔루션에 대한 수요를 증가시키고 디지털 트랜스포메이션을 가속화했습니다. 조직들이 원격 근무와 디지털 운영에 적응하면서 하이퍼자동화 기술에 대한 투자가 증가했습니다. 초자동화는 특히 의료, 은행, 소매업과 같은 분야에서 회복탄력성과 효율성을 위한 초점이 되었습니다. 이러한 분야에서는 환자 기록 관리, 청구 프로세스 자동화, 서비스 제공 및 규정 준수 개선 등의 분야에서 자동화를 통해 혜택을 누리고 있습니다.
통합 기술 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
AI, 머신러닝, 로봇 프로세스 자동화는 다양한 프로세스를 자동화하여 효율성과 생산성을 향상시키는 기술이기 때문에 통합 기술 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다. 이를 통해 수작업을 최소화함으로써 금융 서비스 생산성을 최대 30%까지 향상시킬 수 있습니다. 또한 이러한 기술을 재설계된 운영 프로세스와 통합하면 반복적인 작업을 자동화하고 리소스 할당을 개선하여 2024년까지 운영 비용을 최대 30%까지 절감할 수 있습니다.
인공 지능 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
인공지능 알고리즘은 과거 데이터를 분석하고 패턴을 식별하며 개선 사항을 제안함으로써 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있기 때문에 예측 기간 동안 인공지능 부문이 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 이는 사람의 개입을 줄이고 반복적인 작업, 의사 결정 및 예외 처리를 자동화하여 의사 결정 및 프로세스 자동화를 향상시켜 시장의 성장을 촉진합니다.
점유율이 가장 높은 지역:
북미는 전통적인 산업의 급속한 디지털화로 인해 기업들이 운영 효율성을 개선하고 비용을 절감하기 위해 로보틱 프로세스 자동화, AI, 머신러닝과 같은 첨단 기술을 통합하면서 초자동화 도입을 주도하고 있기 때문에 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 미국 제조업 부문은 하이퍼오토메이션 시장의 주요 기여자입니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역은 은행, 의료 및 제조와 같은 산업에서 효율성 및 생산성, 비용 절감, 고객 경험 향상에 대한 수요 증가와 디지털 혁신을 촉진하는 정부 이니셔티브에 힘입어 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 또한 인도에서 발표된 수많은 안전 도시 프로젝트로 인해 인도는 AI, ML 및 빅 데이터의 사용을 장려하는 매력적인 초자동화 시장이 될 것으로 예상됩니다.
주요 개발:
2024년 9월, 하니웰은 전액 현금 거래로 약 19억 달러에 사모펀드 Advent International로부터 CAES Systems Holdings LLC(CAES)를 인수 완료했다고 발표했습니다.
2024년 8월, 하니웰은 변동하는 사용량에 따라 건물 시스템을 자동으로 조정하여 에너지 소비를 줄이고 작업자의 생산성과 편안함을 위해 환경을 최적화하는 AI 기반 솔루션에 대해 Cisco와 협력한다고 발표했습니다.
2024년 8월, 하니웰은 자동화를 통해 미드 마켓 호텔 시설의 에너지 효율을 개선하는 설치가 간편한 에너지 관리 시스템인 INNCOM Direct를 출시한다고 발표했습니다.
대상 유형:
– 도구
– 통합 기술
– 인프라 자동화
– 보안 자동화
– 협업 자동화
– 기타 유형
지원되는 배포 모드
– 클라우드 기반
– 온-프레미스
지원 대상 조직 규모
– 대기업
– 중소기업
지원 기술
– 인공 지능
– 머신 러닝
– 자연어 처리
– 챗봇
– 사물 인터넷
– 컨텍스트 인식 컴퓨팅
– 비즈니스 프로세스 관리
– 기타 기술
지원 대상 애플리케이션
– 고객 경험 향상
– 운영 효율성 개선
– 의사 결정 지원
– 규정 준수 및 규제 준수
– 직원 생산성 향상
– 기타 애플리케이션
최종 사용자 대상
– 제조
– 의료 서비스
– 금융 서비스
– 소매업
– 정부
– 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 유형별 글로벌 하이퍼 자동화 시장
5.1 소개
5.2 도구
5.2.1 로봇 프로세스 자동화
5.2.2 인공 지능 (AI) 도구
5.2.3 기계 학습 플랫폼
5.2.4 비즈니스 프로세스 자동화 도구
5.2.5 로우 코드/노 코드 개발 플랫폼
5.3 통합 기술
5.3.1 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스
5.3.2 이벤트 중심 소프트웨어 아키텍처
5.3.3 클라우드 통합 플랫폼
5.4 인프라 자동화
5.4.1 코드형 인프라
5.4.2 서버리스 컴퓨팅
5.4.3 컨테이너화 및 오케스트레이션
5.5 보안 자동화
5.5.1 보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응
5.5.2 ID 및 액세스 관리(IAM) 자동화
5.6 협업 자동화
5.6.1 워크플로 자동화 도구
5.6.2 협업 플랫폼
5.7 기타 유형
6 배포 모드별 글로벌 하이퍼 자동화 시장
6.1 소개
6.2 클라우드 기반
6.3 온 프레미스
7 조직 규모 별 글로벌 하이퍼 자동화 시장
7.1 소개
7.2 대기업
7.3 중소기업
8 기술 별 글로벌 하이퍼 자동화 시장
8.1 소개
8.2 인공 지능
8.3 기계 학습
8.4 자연어 처리
8.5 챗봇
8.6 사물 인터넷
8.7 상황 인식 컴퓨팅
8.8 비즈니스 프로세스 관리
8.9 기타 기술
9 애플리케이션 별 글로벌 하이퍼 자동화 시장
9.1 소개
9.2 고객 경험 향상
9.3 운영 효율성 향상
9.4 의사 결정 지원
9.5 규정 준수 및 규제 준수
9.6 직원 생산성 향상
9.7 기타 애플리케이션
10 최종 사용자별 글로벌 하이퍼오토메이션 시장
10.1 소개
10.2 제조
10.3 의료
10.4 금융 서비스
10.5 소매
10.6 정부
10.7 기타 최종 사용자
11 글로벌 하이퍼 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
❖본 조사 보고서의 견적의뢰 / 샘플 / 구입 / 질문 폼❖
