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세계의 인공지능(AI) 기반 하이퍼 자동화 시장
Artificial Intelligence-Driven Hyperautomation
상품코드 : 1744976
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 182 Pages
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한글목차

세계의 인공지능(AI) 기반 하이퍼 자동화 시장은 2030년까지 1,449억 달러에 도달

2024년에 491억 달러로 추정된 인공지능(AI) 기반 하이퍼 자동화 세계 시장은 2024-2030년간 CAGR 19.8%로 성장하여 2030년에는 1,449억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 솔루션 컴포넌트는 CAGR 17.9%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 888억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 서비스 컴포넌트 분야의 성장률은 분석 기간에 CAGR 23.2%로 추정됩니다.

미국 시장은 129억 달러, 중국은 CAGR 18.8%를 보일 것으로 예측

미국의 인공지능(AI) 기반 하이퍼 자동화 시장은 2024년에 129억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 223억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 18.8%로 추정됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로서는 일본과 캐나다가 있으며, 각각 분석 기간 중에 17.9%와 17.3%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 전망입니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 14.7%를 보일 전망입니다.

세계의 인공지능(AI) 기반 하이퍼 자동화 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

AI 기반 하이퍼오토메이션이 산업 분야를 막론하고 기업의 효율성, 탄력성, 확장성을 혁신하는 이유는 무엇일까?

인공지능(AI) 기반의 하이퍼오토메이션은 첨단 AI 기술과 로보틱 프로세스 자동화(RPA), 워크플로우 오케스트레이션, 로우코드/노코드 개발을 통합하여 비즈니스 및 IT 프로세스의 엔드투엔드 자동화를 추진함으로써 기업의 핵심 역량으로 부상하고 있습니다. 기업의 핵심 역량으로 부상하고 있습니다. 하이퍼 오토메이션은 규칙 기반, 업무에 특화된 기존 자동화와 달리 AI, 머신러닝, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전을 활용하여 의사결정 자동화, 비정형 데이터에 대한 적응, 복잡한 워크플로우 전반의 확장을 실현합니다.

디지털 전환의 가속화, 비용 최적화에 대한 압박, 원격 근무 및 하이브리드 근무 모델의 부상으로 지능형 자동화에 대한 수요가 증가하고 있으며, AI는 봇이 과거 데이터로부터 학습하고, 사용자와 대화형식으로 상호작용하며, 실시간 입력에 따라 동적 의사결정을 내릴 수 있도록 하여 실시간 입력에 따라 역동적인 의사결정을 내릴 수 있도록 함으로써 자동화를 강화합니다. 이 기능을 통해 하이퍼오토메이션은 운영 도구에서 전략적 자산으로 탈바꿈하여 은행, 헬스케어, 소매, 통신, 물류, 정부 등의 분야에서 생산성 향상, 오류 감소, 컴플라이언스 개선 등을 실현합니다.

하이퍼 오토메이션은 경기 변동, 인력 부족, 공급망 혼란에 대응하는 회복탄력성 전략으로도 받아들여지고 있습니다. 기업들은 AI를 활용한 자동화를 도입하여 업무를 안정화하고, 인력을 늘리지 않고도 서비스를 확장하며, 수작업에 대한 의존도를 낮추는 자가 복구 워크플로우를 구축하고 있습니다. 프론트오피스, 미들오피스, 백오피스의 각 기능을 자동화함으로써 기업은 민첩성과 데이터 가시성을 확보하여 장기적인 디지털 성숙도와 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

AI 기술, 프로세스 마이닝, 지능형 오케스트레이션은 하이퍼오토메이션 능력을 어떻게 확장하고 있는가?

머신러닝, NLP, 딥러닝과 같은 AI 기술은 인지적 기능을 갖춘 하이퍼오토메이션 플랫폼을 강화하고 있습니다. 이러한 도구는 인간의 언어를 해석하고, 패턴을 인식하고, 결과를 예측하여 송장 처리, 클레임 처리, 대출 승인, 고객 온보딩과 같이 변동성이 큰 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 또한, 컴퓨터 비전과 지능형 문서 처리(IDP)를 통해 반구조화된 문서나 수기 문서에서 데이터를 추출하고 분류할 수 있어 기존 워크플로우에서 수작업으로 입력해야 하는 수작업이 불필요해집니다.

프로세스 마이닝과 태스크 마이닝 기술은 기업 시스템 전체의 디지털 실적를 분석하여 자동화 기회를 발견하는 데 사용됩니다. 이러한 도구는 프로세스 흐름을 매핑하고, 비효율성을 식별하고, 자동화 시나리오를 시뮬레이션하고, 가장 가치 있는 기회의 우선순위를 정하며, AI 모델은 프로세스 편차를 예측하고 최적화 전략을 추천함으로써 이러한 분석을 강화하여 확장 가능하고 지속적인 개선을 위한 데이터 기반 기반을 구축합니다. 확장 가능하고 지속적인 개선을 위한 데이터 기반의 기반을 구축합니다.

지능형 오케스트레이션 엔진은 통합된 워크플로우 내에서 RPA 봇, API, 인간 승인, AI 모델 등 다양한 자동화 자산을 조정합니다. 이러한 오케스트레이션 레이어는 AI를 사용하여 작업을 동적으로 라우팅하고, 프로세스 상태를 모니터링하며, 성과 지표 및 외부 트리거에 따라 워크플로우를 조정합니다. 사일로화된 기능 간의 원활한 자동화를 실현합니다. 하이퍼오토메이션 플랫폼은 분산된 팀, 하이브리드 아키텍처, 진화하는 비즈니스 요구사항을 지원하기 위해 점점 더 클라우드 네이티브, 모듈형, API 기반이 되고 있습니다.

AI 기반 하이퍼오토메이션으로의 전환을 주도하는 산업별 및 지역별 시장은?

은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI)은 인지 자동화의 혜택을 누릴 수 있는 반복적이고 컴플라이언스 중심의 프로세스가 많기 때문에 AI를 활용한 하이퍼오토메이션을 선도적으로 도입하고 있습니다. 서비스 간소화, 처리 시간, 고객 경험, 규제 준수 등을 개선하는 데 활용되고 있습니다. 헬스케어 분야에서는 의료 서비스 제공업체가 환자 스케줄링, 청구, 의료 기록 처리와 같은 관리 워크플로우를 자동화하여 비용을 절감하고 진료 조정을 강화하는 데 활용됩니다.

소매 및 물류 기업들은 역동적인 공급망 관리, 주문 처리 프로세스 자동화, 고객과의 대화 개인화를 위해 하이퍼오토메이션을 도입하고 있습니다. 통신 및 공공 서비스 제공업체들은 고객 지원, 주문 관리, 예지보전 등을 위해 AI를 활용한 자동화를 도입하고 있습니다. 제조업에서는 AI를 산업용 IoT 및 MES 플랫폼과 결합하여 지능형 생산 계획, 품질 관리, 현장 자동화를 추진하고 있습니다.

지역별로는 북미와 서유럽이 하이퍼오토메이션 플랫폼의 기업 도입을 주도하고 있으며, 클라우드 성숙도, 높은 수준의 AI 생태계, 업무 디지털화 지침이 그 원동력이 되고 있습니다. 아시아태평양은 특히 인도, 중국, 일본, 일본, 동남아시아에서 빠르게 성장하고 있으며, 디지털 우선 기업 및 정부 지원의 자동화 인센티브가 채택을 촉진하고 있습니다. 라틴아메리카와 중동에서는 레거시 인프라를 현대화하고 노동 집약적인 워크플로우를 극복하고자 하는 은행, 통신사, 공공 기관들 사이에서 수요가 증가하고 있습니다.

플랫폼 컨버전스, 거버넌스, ROI 최적화는 어떻게 시장 전략을 형성하고 있는가?

하이퍼오토메이션 시장에서는 벤더들이 RPA, AI/ML, 로우코드 툴, 애널리틱스, 프로세스 디스커버리 등을 통합하여 제공하는 플랫폼 컨버전스가 진행되고 있습니다. 이러한 '원스톱' 접근 방식은 벤더의 분열을 줄이고, 거버넌스를 간소화하며, 비기술 사용자들에게도 폭넓은 채택을 가능하게 합니다. 시장 선도 기업들은 생태계 확장성에 투자하고 커넥터, 이용 사례, 개발자 툴킷을 제공함으로써 도입과 커스터마이징을 가속화하고 있습니다.

거버넌스는 기업이 하이퍼오토메이션 이니셔티브를 부문과 지역을 넘어 확장할 때 전략적 우선순위가 되고 있으며, AI 설명가능성, 데이터 리니지, 감사 추적은 특히 규제 산업에서 컴플라이언스를 유지하는 데 필수적입니다. 하이퍼오토메이션 거버넌스 프레임워크는 자동화 라이프사이클 전반에 걸쳐 일관된 기준과 책임을 보장하기 위해 역할 기반 액세스, 중앙 집중식 정책 시행, 모니터링 대시보드를 통합합니다.

투자수익률(ROI)은 여전히 중요한 지표이며, 기업들은 노동력 절감, 오류 감소, 속도 향상, 고객 만족도 등의 측면에서 자동화의 이점을 추적하고 있으며, AI는 워크플로우의 성능을 지속적으로 분석하고, 모델을 재교육하고, 리소스를 재분배하여 처리량과 비즈니스 가치를 최대화함으로써 리소스를 재분배하여 처리량과 비즈니스 가치를 극대화함으로써 역동적인 ROI 최적화를 가능하게 합니다. 시장이 성숙해짐에 따라, 의사결정자들은 측정 가능한 영향력을 제공하고, 전략적 시스템과 통합되며, 최소한의 증분 비용으로 확장할 수 있는 플랫폼을 우선시하고 있습니다.

AI 기반 하이퍼오토메이션 시장 성장을 가속하는 요인은 무엇인가?

조직이 지능형 혁신, 운영 민첩성, 리소스 최적화를 우선순위에 두면서 AI 기반 하이퍼오토메이션 시장은 강력한 성장세를 보이고 있습니다. 하이퍼오토메이션은 인지 AI와 자동화 기술을 결합하여 일선 서비스 제공과 백오피스 효율성 모두에 획기적인 가치를 제공합니다.

주요 촉진요인으로는 엔드투엔드 자동화에 대한 수요 증가, 하이브리드 업무 모델의 복잡성 증가, 실시간 의사결정에 대한 의존도 증가, IT와 OT의 사일로를 연결해야 할 필요성 등이 있습니다. 클라우드 네이티브 플랫폼, AI 모델 접근성, 시민 개발자 도구의 융합으로 모든 규모의 기업에서 대응할 수 있는 시장이 확대되고 있습니다.

AI 기반 하이퍼오토메이션의 미래는 벤더들이 플랫폼의 복잡성과 사용 편의성의 균형을 얼마나 효과적으로 조정하고, 자동화 의사결정에 거버넌스와 신뢰를 통합하며, 규모에 맞는 지속적인 혁신을 가능하게 하는지에 달려 있습니다. 기업이 자체 최적화 시스템으로 진화함에 따라 AI를 활용한 하이퍼오토메이션이 자율적인 디지털 운영의 기반이 될 수 있을까?

부문

컴포넌트(솔루션, 서비스);테크놀러지(로보틱 프로세스 자동화, 머신러닝, 자연언어처리, AI 및 인지 컴퓨팅, 지능형 문서 프로세싱, 비즈니스 프로세스 관리, 기타 테크놀러지);기능(프로세스·자동화, 데이터 분석 및 인사이트, 고객 서비스 자동화, IT 운영 자동화, 비즈니스 프로세스 관리 및 최적화, 문서 프로세싱 자동화, 기타 기능)

조사 대상 기업 예(총 36개사)

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사의 국가, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 인위적인 수익원가 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

Global Industry Analysts는 세계 주요 수석 이코노미스트(1,4,949명), 싱크탱크(62개 기관), 무역 및 산업 단체(171개 기관)의 전문가들의 의견을 면밀히 검토하여 생태계에 미치는 영향을 평가하고 새로운 시장 현실에 대응하고 있습니다. 모든 주요 국가의 전문가와 경제학자들이 관세와 그것이 자국에 미치는 영향에 대한 의견을 추적 조사했습니다.

Global Industry Analysts는 이러한 혼란이 향후 2-3개월 내에 마무리되고 새로운 세계 질서가 보다 명확하게 확립될 것으로 예상하고 있으며, Global Industry Analysts는 이러한 상황을 실시간으로 추적하고 있습니다.

2025년 4월: 협상 단계

이번 4월 보고서에서는 관세가 세계 시장 전체에 미치는 영향과 지역별 시장 조정에 대해 소개합니다. 당사의 예측은 과거 데이터와 진화하는 시장 영향요인을 기반으로 합니다.

2025년 7월: 최종 관세 재설정

고객님들께는 각 국가별 최종 리셋이 발표된 후 7월에 무료 업데이트 버전을 제공해 드립니다. 최종 업데이트 버전에는 명확하게 정의된 관세 영향 분석이 포함되어 있습니다.

상호 및 양자 간 무역과 관세의 영향 분석 :

미국 <>& 중국 <>& 멕시코 <>& 캐나다 <>&EU <>& 일본 <>& 인도 <>& 기타 176개국

업계 최고의 이코노미스트: Global Industry Analysts의 지식 기반은 국가, 싱크탱크, 무역 및 산업 단체, 대기업, 그리고 세계 계량 경제 상황의 전례 없는 패러다임 전환의 영향을 공유하는 분야별 전문가 등 가장 영향력 있는 수석 이코노미스트 그룹을 포함한 14,949명의 이코노미스트를 추적하고 있습니다. 16,491개 이상의 보고서 대부분에 마일스톤에 기반한 2단계 출시 일정이 적용되어 있습니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence-Driven Hyperautomation Market to Reach US$144.9 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence-Driven Hyperautomation estimated at US$49.1 Billion in the year 2024, is expected to reach US$144.9 Billion by 2030, growing at a CAGR of 19.8% over the analysis period 2024-2030. Solutions Component, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 17.9% CAGR and reach US$88.8 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Services Component segment is estimated at 23.2% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$12.9 Billion While China is Forecast to Grow at 18.8% CAGR

The Artificial Intelligence-Driven Hyperautomation market in the U.S. is estimated at US$12.9 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$22.3 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 18.8% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 17.9% and 17.3% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 14.7% CAGR.

Global Artificial Intelligence-Driven Hyperautomation Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is AI-Driven Hyperautomation Transforming Enterprise Efficiency, Resilience, and Scalability Across Sectors?

Artificial Intelligence (AI)-driven hyperautomation is emerging as a critical enterprise capability by integrating advanced AI technologies with robotic process automation (RPA), workflow orchestration, and low-code/no-code development to drive end-to-end automation of business and IT processes. Unlike traditional automation, which is rule-based and task-specific, hyperautomation leverages AI, machine learning, natural language processing (NLP), and computer vision to automate decision-making, adapt to unstructured data, and scale across complex workflows.

The acceleration of digital transformation, increased pressure on cost optimization, and the rise of remote and hybrid work models are propelling demand for intelligent automation. AI enhances automation by enabling bots to learn from historical data, interact with users conversationally, and make dynamic decisions in response to real-time inputs. This capability transforms hyperautomation from an operational tool into a strategic asset, unlocking productivity gains, reducing errors, and improving compliance in sectors such as banking, healthcare, retail, telecom, logistics, and government.

Hyperautomation is also being embraced as a resilience strategy in response to economic volatility, talent shortages, and supply chain disruptions. Enterprises are deploying AI-driven automation to stabilize operations, scale services without increasing headcount, and create self-healing workflows that reduce dependency on manual interventions. By automating across front-, middle-, and back-office functions, organizations gain agility and data visibility that support long-term digital maturity and competitive advantage.

How Are AI Technologies, Process Mining, and Intelligent Orchestration Expanding Hyperautomation Capabilities?

AI technologies such as machine learning, NLP, and deep learning are powering hyperautomation platforms with cognitive capabilities. These tools interpret human language, recognize patterns, and predict outcomes-enabling automation of high-variability processes such as invoice processing, claims adjudication, loan approvals, and customer onboarding. Computer vision and intelligent document processing (IDP) further allow the extraction and classification of data from semi-structured or handwritten documents, eliminating manual input tasks in legacy workflows.

Process mining and task mining technologies are being used to discover automation opportunities by analyzing digital footprints across enterprise systems. These tools map process flows, identify inefficiencies, and simulate automation scenarios to prioritize the highest-value opportunities. AI models enhance this analysis by predicting process deviations and recommending optimization strategies, creating a data-driven foundation for scalable, continuous improvement.

Intelligent orchestration engines coordinate a wide array of automation assets-RPA bots, APIs, human approvals, AI models-within a unified workflow. These orchestration layers use AI to dynamically route tasks, monitor process health, and adapt workflows based on performance metrics or external triggers. Integration with enterprise systems such as ERP, CRM, and ITSM platforms ensures seamless automation across siloed functions. Hyperautomation platforms are increasingly cloud-native, modular, and API-driven to support decentralized teams, hybrid architectures, and evolving business requirements.

Which Industry Verticals and Regional Markets Are Leading the Shift Toward AI-Driven Hyperautomation?

Banking, financial services, and insurance (BFSI) lead adoption due to high volumes of repetitive, compliance-heavy processes that benefit from cognitive automation. AI-driven hyperautomation is being used to streamline KYC verification, claims processing, fraud detection, and loan servicing-improving turnaround times, customer experience, and regulatory adherence. In healthcare, providers are automating administrative workflows such as patient scheduling, billing, and medical records processing to reduce costs and enhance care coordination.

Retail and logistics firms are implementing hyperautomation to manage dynamic supply chains, automate fulfillment processes, and personalize customer interactions. In telecom and utilities, service providers are using AI-powered automation to handle customer support, order management, and predictive maintenance. Manufacturing sectors are combining AI with industrial IoT and MES platforms to drive intelligent production planning, quality control, and shop floor automation.

Regionally, North America and Western Europe lead in enterprise adoption of hyperautomation platforms, driven by cloud maturity, advanced AI ecosystems, and operational digitization mandates. Asia-Pacific is experiencing fast growth, especially in India, China, Japan, and Southeast Asia, where digital-first enterprises and government-backed automation incentives are driving adoption. In Latin America and the Middle East, demand is rising among banks, telcos, and public sector organizations seeking to modernize legacy infrastructure and overcome labor-intensive workflows.

How Are Platform Convergence, Governance, and ROI Optimization Shaping Market Strategies?

The hyperautomation market is undergoing platform convergence, where vendors are integrating RPA, AI/ML, low-code tools, analytics, and process discovery into unified offerings. This “one-stop” approach reduces vendor fragmentation, simplifies governance, and enables broader adoption across non-technical users. Market leaders are investing in ecosystem extensibility, offering connectors, pre-built use cases, and developer toolkits that accelerate deployment and customization.

Governance is becoming a strategic priority as enterprises scale hyperautomation initiatives across departments and geographies. AI explainability, data lineage, and audit trails are essential to maintaining compliance, especially in regulated industries. Hyperautomation governance frameworks are incorporating role-based access, centralized policy enforcement, and monitoring dashboards to ensure consistent standards and accountability across the automation lifecycle.

Return on investment (ROI) remains a key metric, with enterprises tracking automation benefits in terms of labor savings, error reduction, speed gains, and customer satisfaction. AI is enabling dynamic ROI optimization by continuously analyzing workflow performance, retraining models, and reallocating resources to maximize throughput and business value. As the market matures, decision-makers are prioritizing platforms that deliver measurable impact, integrate with strategic systems, and scale with minimal incremental cost.

What Are the Factors Driving Growth in the AI-Driven Hyperautomation Market?

The AI-driven hyperautomation market is experiencing robust growth as organizations prioritize intelligent transformation, operational agility, and resource optimization. By combining cognitive AI with automation technologies, hyperautomation delivers exponential value across both front-line service delivery and back-office efficiency.

Key drivers include rising demand for end-to-end automation, increased complexity of hybrid work models, growing reliance on real-time decision-making, and the need to bridge IT-OT silos. The convergence of cloud-native platforms, AI model accessibility, and citizen developer tools is expanding the addressable market across enterprises of all sizes.

Looking forward, the trajectory of AI-driven hyperautomation will hinge on how effectively vendors balance platform complexity with usability, embed governance and trust into automation decisions, and enable continuous innovation at scale. As enterprises evolve toward self-optimizing systems, could AI-powered hyperautomation become the foundation of autonomous digital operations?

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Artificial Intelligence-Driven Hyperautomation market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Solutions, Services); Technology (Robotic Process Automation, Machine Learning, Natural Language Processing, AI & Cognitive Computing, Intelligent Document Processing, Business Process Management, Other Technologies); Function (Process Automation, Data Analytics & Insights, Customer Service Automation, IT Operations Automation, Business Process Management & Optimization, Document Processing Automation, Other Functions)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 36 Featured) -

TARIFF IMPACT FACTOR

Our new release incorporates impact of tariffs on geographical markets as we predict a shift in competitiveness of companies based on HQ country, manufacturing base, exports and imports (finished goods and OEM). This intricate and multifaceted market reality will impact competitors by artificially increasing the COGS, reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

We are diligently following expert opinions of leading Chief Economists (14,949), Think Tanks (62), Trade & Industry bodies (171) worldwide, as they assess impact and address new market realities for their ecosystems. Experts and economists from every major country are tracked for their opinions on tariffs and how they will impact their countries.

We expect this chaos to play out over the next 2-3 months and a new world order is established with more clarity. We are tracking these developments on a real time basis.

As we release this report, U.S. Trade Representatives are pushing their counterparts in 183 countries for an early closure to bilateral tariff negotiations. Most of the major trading partners also have initiated trade agreements with other key trading nations, outside of those in the works with the United States. We are tracking such secondary fallouts as supply chains shift.

To our valued clients, we say, we have your back. We will present a simplified market reassessment by incorporating these changes!

APRIL 2025: NEGOTIATION PHASE

Our April release addresses the impact of tariffs on the overall global market and presents market adjustments by geography. Our trajectories are based on historic data and evolving market impacting factors.

JULY 2025 FINAL TARIFF RESET

Complimentary Update: Our clients will also receive a complimentary update in July after a final reset is announced between nations. The final updated version incorporates clearly defined Tariff Impact Analyses.

Reciprocal and Bilateral Trade & Tariff Impact Analyses:

USA <> CHINA <> MEXICO <> CANADA <> EU <> JAPAN <> INDIA <> 176 OTHER COUNTRIES.

Leading Economists - Our knowledge base tracks 14,949 economists including a select group of most influential Chief Economists of nations, think tanks, trade and industry bodies, big enterprises, and domain experts who are sharing views on the fallout of this unprecedented paradigm shift in the global econometric landscape. Most of our 16,491+ reports have incorporated this two-stage release schedule based on milestones.

COMPLIMENTARY PREVIEW

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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