세계의 금융 로보틱 프로세스 자동화 (2030년까지) : 구성 요소별 (서비스, 소프트웨어), 배포별 (온프레미스, 클라우드)
스트래티스틱스 MRC에 따르면, 2024년 BFSI 시장의 글로벌 로봇 프로세스 자동화 시장은 9억 1,736만 달러에 달하며 예측 기간 동안 33.7%의 CAGR로 성장하여 2030년에는 5억 2,394만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 부문의 로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 소프트웨어 로봇 또는 ‘봇’을 사용하여 전통적으로 사람이 수행하던 반복적인 규칙 기반 작업을 자동화하는 것을 말합니다. 이러한 작업에는 데이터 입력, 거래 처리, 규정 준수 확인, 고객 온보딩 등이 포함됩니다. BFSI의 RPA를 사용하면 처리 속도를 높이고 운영 비용을 절감하며 인적 오류를 최소화하여 정확성을 높일 수 있습니다. 또한 프로세스가 규정과 표준을 엄격하게 준수하도록 보장하여 규정 준수를 개선하는 데 도움이 됩니다.
시장 역학:
동인:
핵심 비즈니스에 대한 집중도 증가
기업이 전략적 목표에 더 집중하기 위해 운영을 간소화함에 따라 RPA는 반복적인 규칙 기반 작업을 보다 효율적이고 정확하게 처리할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 데이터 입력, 거래 처리, 규정 준수 보고와 같은 프로세스를 자동화함으로써 RPA는 조직이 고객 서비스 및 혁신과 같은 더 가치 있는 업무에 인적 자원을 할당할 수 있게 해줍니다. 이는 운영 비용을 절감할 뿐만 아니라 규제가 엄격한 BFSI 환경에서 매우 중요한 프로세스 일관성 및 규정 준수를 개선합니다.
제약:
제한된 프로세스 적합성
제한된 프로세스 적합성은 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 부문에서 로보틱 프로세스 자동화(RPA)의 도입을 크게 저해합니다. RPA는 사람의 판단이 필요 없는 반복적인 규칙 기반 업무에 가장 효과적입니다. BFSI의 많은 프로세스는 의사 결정, 규정 준수, 고객 상호 작용 등 사람의 감독이 필요한 복잡한 과정을 포함합니다. 이러한 프로세스는 표준화되지 않은 경우가 많고 예외 사항이 포함되어 있어 자동화에 적합하지 않은 경우가 많습니다. BFSI에서 일반적으로 사용되는 레거시 시스템은 RPA 기술과 완전히 호환되지 않아 통합에 어려움을 겪을 수 있습니다.
기회:
향상된 고객 경험
향상된 고객 경험은 운영을 간소화하고 서비스 제공을 개선함으로써 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 부문에서 로보틱 프로세스 자동화(RPA)의 도입을 촉진하고 있습니다. 이러한 기관은 RPA를 통합함으로써 더 빠르고 정확한 서비스를 제공하여 오류와 운영 비용을 줄일 수 있습니다. 또한 이러한 자동화를 통해 직원들은 개인화된 고객 상호작용과 같은 부가가치가 높은 업무에 집중할 수 있어 전반적인 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 또한 연중무휴 24시간 운영되는 RPA의 기능은 고객 문의와 거래를 신속하게 처리하여 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다.
위협:
유지보수 및 확장성 문제
RPA 봇은 반복적인 작업을 자동화하기 위해 배포되기 때문에 소프트웨어 업데이트나 규제 요건 변경과 같은 기반 시스템의 변경 사항을 처리하기 위해 지속적인 유지보수가 필요한 경우가 많습니다. 이러한 잦은 업데이트 필요성은 비용 증가와 운영 중단으로 이어질 수 있습니다. 확장성은 다양한 프로세스에 걸쳐 RPA를 확장하거나 수요 증가에 대응하여 확장하면 기존 인프라에 부담을 줄 수 있으므로 주요 관심사입니다. RPA를 레거시 시스템과 통합하는 작업의 복잡성은 확장 작업을 더욱 복잡하게 만듭니다.
코로나19의 영향:
코로나19 팬데믹은 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 부문에서 로보틱 프로세스 자동화(RPA)의 도입을 가속화했습니다. 전례 없는 운영 중단에 직면한 조직들은 비즈니스 연속성을 유지하고 효율성을 향상시킬 방법을 모색했습니다. 원격 근무가 일반화되면서 RPA는 사람의 개입 없이 이러한 작업을 관리할 수 있는 유연성을 제공하여 물리적 사무실에 대한 의존도를 낮추고 운영 지연의 위험을 완화했습니다. 그러나 팬데믹으로 인해 디지털 혁신의 필요성이 강조되면서 BFSI 기업들은 경쟁력을 유지하기 위해 자동화 기술에 더 많은 투자를 하고 있습니다.
소프트웨어 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
소프트웨어 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다. RPA는 데이터 입력, 거래 처리, 규정 준수 보고, 고객 온보딩과 같은 반복적인 규칙 기반 작업을 자동화할 수 있습니다. 향상된 소프트웨어 솔루션은 이제 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 RPA에 통합하여 더 복잡한 의사결정 프로세스와 데이터 패턴을 통한 적응형 학습을 가능하게 합니다. 이를 통해 정확도를 높이고 처리 시간을 단축하며 인적 오류를 최소화함으로써 BFSI 내 운영을 혁신하고 있습니다.
온프레미스 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
온프레미스 부문은 클라우드 기반 대안에 비해 더 안전하고 사용자 정의 가능한 솔루션을 제공함으로써 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. BFSI 기관은 온프레미스에 RPA 도구를 배포함으로써 데이터와 프로세스에 대한 통제력을 강화하여 이 업계에서 중요한 규정 준수 및 보안 문제를 해결할 수 있습니다. 이러한 온사이트 배포를 통해 기존 시스템과의 맞춤형 통합이 가능하므로 자동화 워크플로우가 기관의 특정 운영 요구사항에 밀접하게 부합하도록 보장할 수 있습니다.
점유율이 가장 높은 지역:
북미 지역은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 금융 기관은 고급 RPA 도구를 활용하여 거래 모니터링, 데이터 무결성 보장, 규제 변경 사항 보고와 같은 일상적인 규정 준수 작업을 자동화할 수 있습니다. 이러한 자동화는 인적 오류의 위험을 줄일 뿐만 아니라 지역 전체에서 규정 준수 보고의 정확성과 속도를 향상시킵니다. 향상된 규정 준수 모니터링은 정교한 알고리즘과 실시간 분석을 통합하여 잠재적인 규정 준수 문제를 즉시 감지하고 해결함으로써 지역 전체에서 규제 벌금과 평판 손상의 위험을 최소화합니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
유럽 지역은 예상 기간 동안 수익성 높은 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 정부 규제는 디지털 전환 및 규제 준수라는 광범위한 목표에 맞춰 금융 운영의 투명성, 보안 및 효율성을 향상시키기 위해 고안되었습니다. 유럽 규제 당국은 RPA 구현에 대한 명확한 표준과 가이드라인을 설정함으로써 금융 기관이 프로세스를 간소화하고 운영 비용을 절감하며 인적 오류를 최소화하기 위해 자동화를 활용하도록 장려하는 지원 환경을 조성하고 있습니다. 또한 GDPR과 같이 데이터 보호 및 개인 정보 보호를 촉진하는 규정은 엄격한 보안 조치를 준수하는 방식으로 RPA 솔루션을 구현하도록 보장합니다. 이러한 요소들이 지역 성장을 촉진하고 있습니다.
주요 개발 사항:
는 2021년 5월에 인공지능을 사용하여 조직의 인적 비즈니스 프로세스를 대체하는 UiPath 플랫폼 21.4를 출시했습니다. 이 플랫폼은 보안 보호 기능을 제공하고 데이터 관련 비즈니스 절차를 간소화합니다.
2021년 1월, 나이스시스템은 자동화 전망을 가속화하기 위해 AI 기반 RPA 솔루션을 출시했습니다. 이 솔루션은 변동성이 큰 시장 상황에서도 조직이 조직의 효율성을 높이고 현재 비즈니스 절차를 간소화하는 데 도움이 되었습니다.
대상 구성 요소 :
– 서비스
– 소프트웨어
지원 배포
– 온프레미스
– 클라우드
지원 대상 조직 규모
– 대기업
– 중소기업
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
보고서에서 제공하는 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 신흥 시장
3.7 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 BFSI 시장의 글로벌 로봇 프로세스 자동화, 구성 요소 별
5.1 소개
5.2 서비스
5.3 소프트웨어
6 배포 별 BFSI 시장의 글로벌 로봇 프로세스 자동화
6.1 소개
6.2 온 프레미스
6.3 클라우드
7 조직 규모별 BFSI 시장의 글로벌 로봇 프로세스 자동화
7.1 소개
7.2 대기업
7.3 중소기업
8 지역별 BFSI 시장의 글로벌 로봇 프로세스 자동화
8.1 소개
8.2 북미
8.2.1 미국
8.2.2 캐나다
8.2.3 멕시코
8.3 유럽
8.3.1 독일
8.3.2 영국
8.3.3 이탈리아
8.3.4 프랑스
8.3.5 스페인
8.3.6 기타 유럽
8.4 아시아 태평양
8.4.1 일본
8.4.2 중국
8.4.3 인도
8.4.4 호주
8.4.5 뉴질랜드
8.4.6 대한민국
8.4.7 기타 아시아 태평양 지역
8.5 남미
8.5.1 아르헨티나
8.5.2 브라질
8.5.3 칠레
8.5.4 남미의 나머지 지역
8.6 중동 및 아프리카
8.6.1 사우디 아라비아
8.6.2 UAE
8.6.3 카타르
8.6.4 남아프리카 공화국
8.6.5 나머지 중동 및 아프리카
9 주요 개발 사항
9.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
9.2 인수 및 합병
9.3 신제품 출시
9.4 확장
9.5 기타 주요 전략
10 회사 프로파일링
❖본 조사 보고서의 견적의뢰 / 샘플 / 구입 / 질문 폼❖
