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세계의 인지 조작 시장
Cognitive Operations
상품코드 : 1874611
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 11월
페이지 정보 : 영문 184 Pages
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한글목차

세계의 인지 조작 시장은 2030년까지 675억 달러에 달할 전망

세계의 인지 조작 시장은 2024년에 194억 달러로 추정되고 있으며, 2024-2030년의 분석 기간에 CAGR 23.0%로 성장하며, 2030년까지 675억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석 대상 부문의 하나인 클라우드 배포는 24.9%의 CAGR을 기록하며, 분석 기간 종료시까지 469억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 온프레미스 도입 부문의 성장률은 분석 기간에 19.5%의 CAGR로 추정되고 있습니다.

미국 시장은 54억 달러로 추정되는 한편, 중국은 21.7%의 CAGR로 성장할 것으로 예측됩니다.

미국의 인지 조작 시장은 2024년에 54억 달러로 추정되고 있습니다. 세계 2위의 경제 규모를 자랑하는 중국은 2024-2030년의 분석 기간에 21.7%의 CAGR로 추이하며, 2030년까지 101억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다를 들 수 있으며, 분석 기간 중 각각 CAGR 20.8%, 19.1%로 성장할 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 약 15.2%의 CAGR로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 인지 오퍼레이션 시장 - 주요 시장 동향과 촉진요인의 개요

인지 운영이란 무엇이며, 왜 현대의 워크플로우에 혁명을 초래하는가?

인지 오퍼레이션은 첨단 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기술을 활용하여 비즈니스 운영의 의사결정 과정을 자동화하고 강화하는 것을 말합니다. 수동 개입이나 사전 정의된 규칙에 의존하는 기존 운영과 달리, 인지적 운영은 AI를 활용하여 대규모 데이터세트를 분석하고, 패턴을 식별하고, 실시간으로 지능적인 의사결정을 내립니다. 이러한 시스템은 추론, 학습, 문제 해결과 같은 인간의 인지 능력을 모방하지만, 훨씬 더 빠르고 정밀한 수준으로 구현합니다. 인지 작업은 단순한 반복 작업의 자동화에 그치지 않습니다. 데이터베이스 인사이트를 활용하여 워크플로우를 최적화하고, 미래 동향을 예측하며, 복잡한 비즈니스 과제에 대한 실시간 솔루션을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 금융 거래의 이상 징후 감지, 공급망 물류 최적화, AI 기반 챗봇을 통한 고객 서비스 향상 등 인지 운영은 조직의 기능적 변화를 촉진하고 전례 없는 수준의 효율성, 민첩성, 정확성을 실현하고 있습니다.

인지 운영이 주요 업무 기능에 어떤 영향을 미치고 있는가?

인지 운영의 도입은 고객 서비스, 공급망 관리, IT 운영, 인사에 이르기까지 다양한 핵심 업무 기능에 큰 영향을 미치고 있습니다. 고객 서비스 분야에서는 AI 기반의 인지 운영이 고객 문의 대응, 문제 해결, 과거 행동에 기반한 제품 추천까지 가능한 지능형 챗봇과 가상 비서를 지원하고 있습니다. 이러한 시스템은 모든 상호 작용을 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 개선되어 보다 신속하고 정확한 응답을 제공할 수 있습니다. 공급망 관리에서 인지 운영을 통해 조직은 방대한 데이터를 실시간으로 분석하여 보다 현명한 재고 관리, 수요 예측, 물류 계획을 수립할 수 있습니다. 잠재적인 혼란을 예측하고 경로를 최적화함으로써 기업은 비용 절감과 효율성 향상을 실현할 수 있습니다. IT 운영에서 인지 솔루션은 인시던트 관리와 사이버 보안에 혁명을 일으키고 있습니다. 이상 감지, 시스템 진단 자동화, 예지보전 솔루션 제공으로 장애 발생을 미연에 방지할 수 있습니다. 인사 기능에서도 AI 툴을 활용한 이력서 선별, 면접 실시, 직원 성과 분석 제공 등 기능이 강화되고 있습니다. 인지 운영은 이러한 핵심 영역에 AI를 통합하여 비즈니스의 원활한 운영, 오류 감소, 데이터에 기반한 신속한 의사결정을 실현하고 있습니다.

인지 운영을 지원하는 기술이란?

인지 운영의 핵심에는 자연 언어 처리(NLP), 머신러닝(ML), 데이터 분석, 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 등 여러 첨단 기술이 있습니다. NLP는 인지 시스템이 인간의 언어를 이해하고 해석하고 생성할 수 있게 해주며, 챗봇, 감정 분석, 음성 인식 시스템, 고객 서비스 및 가상 비서에 사용되는 챗봇, 감정 분석, 음성 인식 시스템 등의 용도에서 매우 중요합니다. 머신러닝은 인지 연산이 시간이 지남에 따라 데이터로부터 학습하고 의사결정 과정을 개선할 수 있도록 하는 또 다른 중요한 요소입니다. 이는 특히 예측 분석에서 가치가 있으며, ML 모델은 과거 데이터를 기반으로 추세를 파악하고, 결과를 예측하고, 미래 운영을 최적화할 수 있습니다. 데이터 분석은 인지 운영에서 중요한 역할을 하며, 조직이 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 이해하고 워크플로우와 의사결정을 개선할 수 있는 실행 가능한 인사이트을 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한 RPA(로보틱 프로세스 자동화)는 데이터 입력, 거래 처리, 문의 응대 등 반복적인 수작업을 자동화하여 직원들이 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성합니다. 이러한 기술의 시너지를 통해 인지 운영은 다양한 비즈니스 프로세스의 자동화 및 최적화를 실현하는 강력하고 유연하며 지능적인 프레임워크를 제공합니다. 또한 클라우드 컴퓨팅과 AI 인프라의 발전으로 기업이 이러한 기술을 쉽게 도입하고 확장할 수 있게 되면서 산업 전반에 걸친 인지 운영의 보급이 더욱 가속화되고 있습니다.

인지 운영 시장의 성장을 가속하는 요인은 무엇인가?

인지 운영 시장의 성장은 몇 가지 요인에 의해 촉진되고 있습니다. 특히 비즈니스 운영의 복잡성 증가, 자동화에 대한 수요 증가, 실시간 데이터베이스 의사결정의 필요성 등이 두드러집니다. 비즈니스의 디지털화가 진행됨에 따라 IoT 기기, 소셜미디어, 기업 용도 등 다양한 소스에서 생성되는 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 인지적 운영은 이러한 데이터를 실시간으로 처리하고 분석할 수 있는 능력을 제공하여 보다 신속하고 정보에 입각한 의사결정을 가능하게 함으로써 기업에 경쟁 우위를 가져다줍니다. 또 다른 주요 촉진요인은 산업 전반의 자동화 추진입니다. 조직은 운영 비용 절감, 인적 오류 최소화, 효율성 향상을 모색하고 있으며, 이 모든 것이 인지적 운영을 통해 실현될 수 있습니다. 특히 금융, 의료, 제조 등 수작업에 의한 프로세스에 시간과 노력이 많이 소요되고 오류가 발생하기 쉬운 산업에서 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 같은 기술이 널리 채택되고 있습니다. 또한 소비자의 기대가 변화함에 따라 기업은 보다 빠르고 개인화된 경험을 제공해야 합니다. AI 기반의 인지적 운영은 실시간 고객 대응, 예지보전, 개인화된 추천을 실현하고, 이 모든 것이 고객 만족도 향상으로 이어집니다. 또한 산업 전반의 디지털 전환 확대 추세도 시장 성장에 기여하고 있습니다. 조직은 빠르게 변화하는 데이터베이스 세상에서 경쟁력을 유지하기 위해 인지 솔루션에 투자하고 있습니다. 또한 딥러닝과 자연 언어 처리를 포함한 AI 기술의 발전으로 인지 작업의 능력은 지속적으로 향상되고 있으며, 모든 규모의 기업에서 보다 쉽고 저렴하게 사용할 수 있게 되었습니다. 마지막으로 사이버 보안과 리스크 관리에 대한 관심이 높아지면서 조직은 위협을 보다 효과적으로 감지 및 완화하고 운영 탄력성을 확보하기 위해 인지적 운영 도입을 추진하고 있습니다.

부문 :

컴포넌트(솔루션, 서비스), 도입 형태(클라우드, 온프레미스), 애플리케이션(IT 운영 분석, 애플리케이션 퍼포먼스 관리, 인프라 관리, 보안 분석, 네트워크 분석, 기타 애플리케이션)

조사 대상 기업의 예

AI INTEGRATIONS

검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴을 통해 시장 및 경쟁 정보 분석을 혁신하고 있습니다.

일반적인 LLM이나 산업 특화형 SLM에 쿼리하는 방식이 아닌, Global Industry Analysts는 전 세계 도메인 전문가들이 엄선한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다. 여기에는 비디오 전사, 블로그, 검색엔진 조사, 그리고 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터가 포함됩니다.

관세 영향 계수

이번 보고서에는 Global Industry Analysts가 예측한 본사 소재지, 생산기지, 수출입(완제품 및 OEM)에 따른 기업의 경쟁력 변화에 따라 지역 시장에 미치는 관세의 영향을 반영했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 현실은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학을 통해 경쟁사들에게 영향을 미칠 것입니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Cognitive Operations Market to Reach US$67.5 Billion by 2030

The global market for Cognitive Operations estimated at US$19.4 Billion in the year 2024, is expected to reach US$67.5 Billion by 2030, growing at a CAGR of 23.0% over the analysis period 2024-2030. Cloud Deployment, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 24.9% CAGR and reach US$46.9 Billion by the end of the analysis period. Growth in the On-Premise Deployment segment is estimated at 19.5% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$5.4 Billion While China is Forecast to Grow at 21.7% CAGR

The Cognitive Operations market in the U.S. is estimated at US$5.4 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$10.1 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 21.7% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 20.8% and 19.1% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 15.2% CAGR.

Global Cognitive Operations Market - Key Trends and Drivers Summarized

What Is Cognitive Operations and Why Is It Revolutionizing Modern Workflows?

Cognitive operations refer to the use of advanced artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies to automate and enhance decision-making processes in business operations. Unlike traditional operations, which rely on manual interventions and predefined rules, cognitive operations leverage AI to analyze large datasets, identify patterns, and make intelligent decisions in real-time. These systems simulate human cognitive abilities such as reasoning, learning, and problem-solving, but at a much faster and more accurate level. Cognitive operations are not just about automating repetitive tasks; they are about using data-driven insights to optimize workflows, predict future trends, and provide real-time solutions to complex business challenges. Whether it's detecting anomalies in financial transactions, optimizing supply chain logistics, or improving customer service through AI-driven chatbots, cognitive operations are transforming how organizations function, offering unprecedented levels of efficiency, agility, and accuracy.

How Are Cognitive Operations Impacting Key Business Functions?

The implementation of cognitive operations is having a profound impact on various core business functions, from customer service and supply chain management to IT operations and human resources. In customer service, AI-driven cognitive operations are being used to power intelligent chatbots and virtual assistants that can handle customer queries, troubleshoot issues, and even recommend products based on past behaviors. These systems are capable of learning from every interaction, improving over time to provide faster and more accurate responses. In supply chain management, cognitive operations enable organizations to analyze massive amounts of data in real-time, allowing for smarter inventory management, demand forecasting, and logistical planning. By predicting potential disruptions and optimizing routes, companies can reduce costs and increase efficiency. In IT operations, cognitive solutions are revolutionizing incident management and cybersecurity by detecting anomalies, automating system diagnostics, and providing predictive maintenance solutions that help prevent outages before they happen. Even human resources functions are being enhanced, with AI tools used to screen resumes, conduct interviews, and provide employee performance analytics. Cognitive operations, by integrating AI into these critical areas, are enabling businesses to operate more smoothly, reduce errors, and make quicker, data-driven decisions.

What Technologies Are Powering Cognitive Operations?

At the heart of cognitive operations are several cutting-edge technologies, including natural language processing (NLP), machine learning (ML), data analytics, and robotic process automation (RPA). NLP allows cognitive systems to understand, interpret, and generate human language, which is crucial for applications like chatbots, sentiment analysis, and voice recognition systems used in customer service and virtual assistants. Machine learning is another key component, enabling cognitive operations to learn from data over time and improve decision-making processes. This is particularly valuable in predictive analytics, where ML models can identify trends, predict outcomes, and optimize future operations based on historical data. Data analytics plays a vital role in cognitive operations, allowing organizations to make sense of vast amounts of structured and unstructured data, providing actionable insights for improving workflows and decision-making. Additionally, RPA automates repetitive, manual tasks such as data entry, processing transactions, and responding to inquiries, which frees up human employees to focus on more strategic initiatives. The synergy of these technologies allows cognitive operations to provide a robust, flexible, and intelligent framework for automating and optimizing a wide range of business processes. Moreover, advances in cloud computing and AI infrastructure have made it easier for businesses to adopt and scale these technologies, further accelerating the adoption of cognitive operations across industries.

What Factors are Behind the Growth of the Cognitive Operations Market?

The growth in the cognitive operations market is driven by several factors, most notably the increasing complexity of business operations, the rising demand for automation, and the need for real-time data-driven decision-making. As businesses become more digitized, the volume of data generated from multiple sources, including IoT devices, social media, and enterprise applications, is growing exponentially. Cognitive operations provide the capability to process and analyze this data in real-time, offering businesses a competitive edge by enabling faster and more informed decisions. Another key driver is the push for automation across industries. Organizations are looking to reduce operational costs, minimize human errors, and improve efficiency, all of which are made possible by cognitive operations. Technologies like robotic process automation (RPA) are particularly popular in industries such as finance, healthcare, and manufacturing, where manual processes are time-consuming and prone to error. Moreover, as consumer expectations evolve, businesses need to provide more responsive, personalized experiences. Cognitive operations, powered by AI, enable real-time customer service interactions, predictive maintenance, and personalized recommendations, all of which drive greater customer satisfaction. The growing trend of digital transformation across industries is also contributing to the market's expansion, as organizations invest in cognitive solutions to stay competitive in a fast-paced, data-driven world. Furthermore, advancements in AI technologies, including deep learning and natural language processing, are continuously improving the capabilities of cognitive operations, making them more accessible and affordable for businesses of all sizes. Finally, the increasing focus on cybersecurity and risk management is pushing organizations to adopt cognitive operations to detect and mitigate threats more effectively, ensuring greater operational resilience.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Component (Solutions, Services); Deployment (Cloud, On-Premise); Application (IT Operations Analytics, Application Performance Management, Infrastructure Management, Security Analytics, Network Analytics, Other Applications)

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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