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세계의 코그니티브 프로세스 자동화 시장
Cognitive Process Automation
상품코드 : 1786024
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 190 Pages
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한글목차

세계의 코그니티브 프로세스 자동화 시장은 2030년까지 358억 달러에 도달

2024년에 82억 달러로 추정되는 세계의 코그니티브 프로세스 자동화 시장은 2024-2030년에 CAGR 27.8%로 성장하며, 2030년에는 358억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 로보틱 프로세스 자동화는 CAGR 31.7%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 259억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 지능형 프로세스 자동화 분야의 성장률은 분석 기간에 CAGR 20.4%로 추정됩니다.

미국 시장은 22억 달러, 중국은 CAGR 26.1%로 성장 예측

미국의 코그니티브 프로세스 자동화 시장은 2024년에 22억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 54억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 26.1%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 25.9%와 23.5%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 18.7%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 코그니티브 프로세스 자동화 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

인지 프로세스 자동화란 무엇이며, 기존 자동화와의 차이점은 무엇인가?

인지 프로세스 자동화(CPA)는 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 자연 언어처리(NLP), 로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 통합하여 스스로 학습하는 의사결정 자동화 시스템을 구축하는 비즈니스 프로세스 자동화의 발전된 형태입니다. 사전 정의된 규칙과 워크플로우를 따르는 기존 자동화와 달리, CPA는 비정형 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 인간의 개입 없이 정보에 입각한 의사결정을 내림으로써 동적으로 적응합니다. 이 기술은 문서 처리, 부정행위 감지, 클레임 관리, IT 서비스 데스크 업무 등 복잡한 인지 작업을 자동화하여 업무 효율성을 높입니다. 이메일, 채팅 대화, 스캔한 문서, 음성 녹음 등 반정형 및 비정형 데이터를 처리할 수 있는 CPA는 금융, 헬스케어, 공급망 관리, 고객 서비스 등 다양한 산업에 혁명을 일으키고 있습니다.

기업은 CPA를 활용하여 기본적인 업무 자동화를 넘어 실시간 데이터 인사이트를 기반으로 지속적으로 진화하는 지능형 워크플로우를 도입하고 있습니다. 이 기능은 은행, 보험 등 컴플라이언스, 정확성, 속도가 중요한 산업에서 특히 가치가 높습니다. 예를 들어 CPA는 고객 거래를 분석하여 이상 징후를 감지하고 잠재적인 부정행위에 대한 경고를 통해 재무 리스크를 크게 줄일 수 있습니다. 마찬가지로 헬스케어 분야에서도 CPA는 환자 문서에서 의미 있는 인사이트를 추출하고 임상 의사결정을 최적화함으로써 의료 기록 관리를 혁신하고 있습니다. 디지털 전환이 가속화되는 가운데, CPA는 업계 규제를 준수하면서 효율성을 높이고자 하는 기업에게 필수적인 툴이 되고 있습니다.

AI와 머신러닝은 인지 프로세스 자동화를 어떻게 진화시키고 있는가?

인공지능과 머신러닝은 인지 프로세스 자동화의 중추로, 자동화 시스템의 지속적인 학습과 적응을 가능하게 합니다. AI를 활용한 CPA 플랫폼은 방대한 데이터세트에서 인사이트를 도출하고, 결과를 예측하며, 시간이 지날수록 의사결정 과정을 개선할 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 패턴 인식, 이상 감지, 예측 분석을 통해 CPA의 정확성과 효율성을 향상시킵니다. 이 기능은 고객 서비스, 리스크 평가, 공급망 관리 등 대량의 데이터를 빠르게 처리해야 하는 산업에서 특히 유용합니다.

자연 언어 처리(NLP)는 CPA에서 중요한 역할을 하며, 시스템이 인간의 언어를 이해하고, 해석하고, 생성할 수 있도록 합니다. 이 기술을 통해 CPA는 고객과의 대화, 감정 분석, 챗봇을 통한 응답을 자동화하여 서비스 관련 문의에 대한 사람의 개입 필요성을 줄일 수 있습니다. 또한 AI를 활용한 이미지 및 문서 인식 기술은 스캔한 문서나 계약서에서 관련 정보를 자동으로 추출하여 은행, 법률 서비스 등의 분야에 혁명을 일으키고 있습니다. 딥러닝 모델의 부상으로 CPA는 점점 더 정교해지고 있으며, 매우 복잡한 워크플로우에서 인간의 의사결정 과정을 추론하고, 문맥을 통해 학습하고, 심지어 시뮬레이션할 수 있는 자동화 솔루션을 가능하게 하고 있습니다.

인지 프로세스 자동화를 가장 빠르게 도입하고 있는 산업은?

인지 프로세스 자동화는 효율성, 정확성, 컴플라이언스를 향상시키는 기능으로 여러 산업 분야에서 널리 채택되고 있습니다. 금융업계에서 CPA는 고객 온보딩, 대출 처리, 사기 감지 등을 자동화하여 은행 업무를 혁신하고 있습니다. CPA는 거래 패턴을 분석하고 이상 징후를 식별함으로써 금융기관이 실시간으로 부정행위를 방지하고 컴플라이언스 팀의 부담을 줄일 수 있도록 돕고 있습니다. 또한 보험업계에서는 CPA를 활용하여 보험금 청구 처리, 보험계약 인수, 리스크 평가 등을 자동화하고 수작업을 최소화하여 고객 경험을 개선하고 있습니다.

헬스케어 분야에서는 CPA가 의료비 청구, 환자 데이터 관리, 임상적 판단 지원 등의 관리 프로세스를 간소화하고 있습니다. AI를 활용한 자동화 시스템은 의료 서비스 프로바이더가 전자건강기록(EHR)을 효율적으로 관리하고, 정확한 데이터 검색 및 규정 준수를 보장하는 데 도움을 주고 있습니다. 한편, 공급망 및 물류 업계에서는 CPA를 활용하여 수요 예측을 강화하고, 재고 관리를 자동화하며, 배송 경로 계획을 최적화하고 있습니다. 고객 서비스 분야의 인지 자동화도 주요 용도 중 하나이며, AI를 활용한 가상 비서나 챗봇은 응답 시간과 고객 만족도를 향상시키고 있습니다. 각 산업계가 CPA의 이점을 계속 인식함에 따라 AI 기반 자동화 솔루션에 대한 수요는 크게 증가할 것으로 예측됩니다.

인지 프로세스 자동화 시장의 성장 동력은 무엇인가?

인지 프로세스 자동화 시장의 성장은 AI와 머신러닝의 발전, 업무 효율화에 대한 수요 증가, 클라우드 기반 자동화 플랫폼의 채택 증가, 규제 산업에서의 컴플라이언스 강화 필요성 등 여러 가지 요인에 의해 이루어지고 있습니다. 주요 성장 요인 중 하나는 복잡한 데이터를 처리하고, 인간의 언어를 이해하고, 자율적인 의사결정을 내릴 수 있는 AI를 탑재한 자동화 툴의 발전입니다. 이러한 진화를 통해 기업은 규칙 기반 자동화에서 지능형 프로세스 자동화로 전환할 수 있으며, 인간의 감독에 대한 의존도를 낮출 수 있습니다.

기업이 워크플로우를 최적화하고 운영 비용을 절감하고자 하는 가운데, 비용 효율적이고 확장성이 높은 자동화 솔루션에 대한 수요도 중요한 원동력이 되고 있습니다. 클라우드 기반 CPA 플랫폼이 인기를 끌고 있으며, 기업은 대규모 인프라 투자 없이도 AI 기반 자동화를 도입할 수 있습니다. 또한 금융, 의료 등 엄격한 규제 요건에 직면한 산업에서는 진화하는 법률을 준수하고 리스크를 최소화하기 위해 CPA를 도입하고 있습니다. CPA가 RPA, 비즈니스 프로세스 관리(BPM), AI 기반 분석과 같은 다른 자동화 기술과 통합되는 하이퍼자동화의 부상으로 시장 확대가 더욱 가속화되고 있습니다. 기업이 디지털 전환과 프로세스 최적화를 최우선 과제로 삼고 있는 가운데, 인지 프로세스 자동화 시장은 지속적인 성장세를 보이며 기업 자동화의 미래를 형성할 것으로 예측됩니다.

부문

유형(로보틱 프로세스 자동화, 지능형 프로세스 자동화), 용도(기계학습 용도, 자연언어처리 용도, 패턴 식별 용도, 바이오메트릭스 용도, 광학식 문자 인식 용도, 기타 용도), 최종 용도(BFSI 최종 용도, IT·통신 최종 용도, 소매·E-Commerce 최종 용도, 제조 최종 용도, 헬스케어·생명과학 최종 용도, 기타 최종 용도)

조사 대상 기업의 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM나 업계별 SLM 쿼리에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 대량 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Cognitive Process Automation Market to Reach US$35.8 Billion by 2030

The global market for Cognitive Process Automation estimated at US$8.2 Billion in the year 2024, is expected to reach US$35.8 Billion by 2030, growing at a CAGR of 27.8% over the analysis period 2024-2030. Robotic Process Automation, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 31.7% CAGR and reach US$25.9 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Intelligent Process Automation segment is estimated at 20.4% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$2.2 Billion While China is Forecast to Grow at 26.1% CAGR

The Cognitive Process Automation market in the U.S. is estimated at US$2.2 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$5.4 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 26.1% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 25.9% and 23.5% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 18.7% CAGR.

Global Cognitive Process Automation Market - Key Trends & Drivers Summarized

What is Cognitive Process Automation and How Does It Differ from Traditional Automation?

Cognitive Process Automation (CPA) is an advanced form of business process automation that integrates artificial intelligence (AI), machine learning (ML), natural language processing (NLP), and robotic process automation (RPA) to create self-learning, decision-making automation systems. Unlike traditional automation, which follows predefined rules and workflows, CPA adapts dynamically by analyzing unstructured data, identifying patterns, and making informed decisions without human intervention. This technology enhances operational efficiency by automating complex cognitive tasks such as document processing, fraud detection, claims management, and IT service desk operations. With the ability to handle semi-structured and unstructured data from emails, chat conversations, scanned documents, and voice recordings, CPA is revolutionizing industries such as finance, healthcare, supply chain management, and customer service.

Organizations are leveraging CPA to go beyond basic task automation and introduce intelligent workflows that continuously evolve based on real-time data insights. This capability is particularly valuable in industries where compliance, accuracy, and speed are critical, such as banking and insurance. For example, CPA can analyze customer transactions to detect anomalies and flag potential fraudulent activities, significantly reducing financial risks. Similarly, in healthcare, CPA is transforming medical records management by extracting meaningful insights from patient documents and optimizing clinical decision-making. As digital transformation accelerates, CPA is becoming an essential tool for enterprises seeking to enhance efficiency while maintaining compliance with industry regulations.

How Are AI and Machine Learning Advancing Cognitive Process Automation?

Artificial intelligence and machine learning are the backbone of cognitive process automation, enabling automation systems to continuously learn and adapt. AI-driven CPA platforms can extract insights from vast datasets, predict outcomes, and refine decision-making processes over time. Machine learning algorithms allow CPA to improve its accuracy and efficiency through pattern recognition, anomaly detection, and predictive analytics. This capability is particularly beneficial in industries where high volumes of data must be processed quickly, such as customer service, risk assessment, and supply chain management.

Natural language processing (NLP) plays a crucial role in CPA, allowing systems to understand, interpret, and generate human language. This technology enables CPA to automate customer interactions, sentiment analysis, and chatbot responses, reducing the need for human intervention in service-related queries. Additionally, AI-driven image and document recognition technologies are revolutionizing sectors such as banking and legal services by automatically extracting relevant information from scanned documents and contracts. With the rise of deep learning models, CPA is becoming increasingly sophisticated, enabling automation solutions that can reason, learn from context, and even simulate human decision-making processes in highly complex workflows.

Which Industries Are Rapidly Adopting Cognitive Process Automation?

Cognitive process automation is witnessing widespread adoption across multiple industries, where its capabilities are enhancing efficiency, accuracy, and compliance. In the financial sector, CPA is transforming banking operations by automating customer onboarding, loan processing, and fraud detection. By analyzing transaction patterns and identifying anomalies, CPA helps financial institutions prevent fraud in real time while reducing the burden on compliance teams. Additionally, the insurance industry is utilizing CPA to automate claims processing, policy underwriting, and risk assessment, minimizing manual effort and enhancing customer experience.

In the healthcare sector, CPA is streamlining administrative processes such as medical billing, patient data management, and clinical decision support. AI-powered automation systems are helping healthcare providers manage electronic health records (EHRs) efficiently, ensuring accurate data retrieval and regulatory compliance. Meanwhile, the supply chain and logistics industry is leveraging CPA to enhance demand forecasting, automate inventory management, and optimize route planning for deliveries. Cognitive automation in customer service is another major application, where AI-driven virtual assistants and chatbots are improving response times and customer satisfaction. As industries continue to recognize the benefits of CPA, the demand for AI-driven automation solutions is expected to grow exponentially.

What is Driving the Growth of the Cognitive Process Automation Market?

The growth in the cognitive process automation market is driven by several factors, including advancements in AI and machine learning, increasing demand for operational efficiency, rising adoption of cloud-based automation platforms, and the need for enhanced compliance in regulated industries. One of the primary growth drivers is the evolution of AI-powered automation tools that can process complex data, understand human language, and make autonomous decisions. These advancements are enabling businesses to transition from rule-based automation to intelligent process automation, reducing dependency on human oversight.

The demand for cost-effective and scalable automation solutions is another key driver, as enterprises seek to optimize workflows and reduce operational expenses. Cloud-based CPA platforms are gaining traction, allowing businesses to deploy AI-driven automation without significant infrastructure investments. Additionally, industries facing stringent regulatory requirements, such as finance and healthcare, are adopting CPA to ensure compliance with evolving laws and minimize risks. The rise of hyperautomation-where CPA integrates with other automation technologies like RPA, business process management (BPM), and AI-driven analytics-is further accelerating market expansion. As organizations continue to prioritize digital transformation and process optimization, the cognitive process automation market is expected to experience sustained growth, shaping the future of enterprise automation.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Cognitive Process Automation market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Type (Robotic Process Automation, Intelligent Process Automation); Application (Machine Learning Application, Natural Language Processing Application, Pattern Identification Application, Biometrics Application, Optical Character Recognition Application, Other Applications); End-Use (BFSI End-Use, IT and Telecommunication End-Use, Retail and E-commerce End-Use, Manufacturing End-Use, Healthcare and Life Sciences End-Use, Other End-Uses)

Geographic Regions/Countries:

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

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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