Stratistics MRC에 따르면 BFSI용 로보틱 프로세스 자동화 세계 시장은 2024년에 9억 1,736만 달러를 차지하며 2030년에는 52억 3,994만 달러에 달할 것으로 예측되며, 예측 기간 중 CAGR은 33.7%로 성장할 전망입니다.
은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 분야의 로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 소프트웨어 로봇 또는 '봇(bot)'을 사용하여 기존에 사람이 수행하던 규칙 기반의 반복적인 작업을 자동화하는 것을 말합니다. 데이터 입력, 거래 처리, 컴플라이언스 점검, 고객 온보딩 등 BFSI의 RPA는 처리 속도를 높이고, 운영 비용을 절감하며, 인적 오류를 최소화하여 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 프로세스가 규정과 표준을 엄격하게 준수하도록 보장함으로써 규정 준수율을 향상시키는 데에도 도움이 됩니다.
핵심 사업에 대한 집중력 강화
기업이 보다 전략적인 목표에 집중하기 위해 업무를 간소화하고 있는 가운데, RPA는 반복적인 규칙 기반 작업을 보다 효율적이고 정확하게 처리할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 데이터 입력, 트랜잭션 처리, 컴플라이언스 보고와 같은 프로세스를 자동화함으로써 기업은 인적 자원을 고객 서비스 및 혁신과 같은 더 가치 있는 업무에 할당할 수 있습니다. 이를 통해 운영 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라, 규제가 엄격한 BFSI 환경에서 매우 중요한 프로세스의 일관성과 컴플라이언스를 향상시킬 수 있습니다.
제한적인 공정 적합성
은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 부문에서 RPA(로보틱 프로세스 자동화)를 도입하는 데 있으며, 가장 큰 걸림돌은 프로세스 적합성의 한계이며, RPA는 사람의 판단이 필요 없는 규칙 기반 반복 작업에서 가장 큰 효과를 발휘합니다. 의사결정, 규정 준수, 고객과의 상호 작용이 필요한 복잡한 프로세스는 사람의 개입이 필요한 경우가 많습니다. 이러한 프로세스는 표준화되지 않은 경우가 많고 예외가 발생하므로 자동화에 적합하지 않으며, BFSI에서 일반적으로 사용되는 레거시 시스템은 RPA 기술과 완전히 호환되지 않을 수 있으며, 통합에 어려움을 겪을 수 있습니다.
고객 경험 향상
은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 부문에서는 업무 효율성과 서비스 제공 개선, 고객 경험 향상으로 인해 RPA(로보틱 프로세스 자동화)의 도입이 가속화되고 있으며, RPA를 통합함으로써 이들 금융기관은 더 빠르고 정확한 서비스를 제공하고 오류와 운영 비용을 절감할 수 있으며, 오류와 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 이러한 자동화를 통해 직원들은 개인화된 고객 응대 등 보다 부가가치가 높은 업무에 집중할 수 있으며, 전반적인 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 또한 RPA는 24시간 365일 운영이 가능하므로 고객 문의 및 거래에 신속하게 대응할 수 있으며, 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다.
유지보수 및 확장성 문제
RPA 봇은 반복적인 작업을 자동화하기 위해 도입되므로 소프트웨어 업데이트, 규제 요건 변경 등 기반 시스템 변경에 대응하기 위해 지속적인 유지보수가 필요한 경우가 많습니다. 이러한 잦은 업데이트의 필요성은 비용 증가와 업무 중단으로 이어질 수 있습니다. 다양한 프로세스에서 RPA를 확장하거나 수요 증가에 따라 규모를 확장하면 기존 인프라에 부담을 줄 수 있으므로 확장성은 큰 문제이며, RPA와 레거시 시스템과의 통합의 복잡성은 확장에 대한 노력을 더욱 복잡하게 만듭니다.
COVID-19 팬데믹은 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 부문의 로봇 프로세스 자동화(RPA) 도입을 가속화했습니다. 전례 없는 업무 중단에 직면한 기업은 비즈니스 연속성을 유지하고 효율성을 높일 수 있는 방법을 모색했습니다. 원격 근무가 보편화되면서 RPA는 사람의 손을 거치지 않고 이러한 업무를 관리할 수 있는 유연성을 제공하여 물리적 사무실에 대한 의존도를 낮추고 업무 지연의 위험을 줄였습니다. 그러나 팬데믹은 디지털 전환의 필요성을 부각시켰고, BFSI 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 자동화 기술에 더 많은 투자를 하게 되었습니다.
예측 기간 중 소프트웨어 부문이 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상됩니다.
예측 기간 중 소프트웨어 분야가 가장 큰 성장세를 보일 것으로 예상되며, RPA는 데이터 입력, 트랜잭션 처리, 컴플라이언스 보고, 고객 온보딩과 같은 반복적이고 규칙적인 작업을 자동화할 수 있게 해줍니다. 향상된 소프트웨어 솔루션은 현재 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 RPA에 통합하여 보다 복잡한 의사결정 과정과 데이터 패턴으로부터 적응형 학습을 가능하게 하고 있습니다. 이를 통해 정확도 향상, 처리 시간 단축, 인적 오류 최소화 등 BFSI의 업무를 혁신적으로 변화시키고 있습니다.
예측 기간 중 온프레미스 부문이 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예상됩니다.
온프레미스 부문은 클라우드 기반 옵션에 비해 더 안전하고 사용자 정의 가능한 솔루션을 제공함으로써 예측 기간 중 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예상됩니다. 온프레미스에 RPA 툴을 도입함으로써 BFSI 기관은 데이터 및 프로세스 관리를 강화하고 업계에서 중요한 컴플라이언스 및 보안 문제를 해결할 수 있습니다. 이러한 온프레미스 도입은 기존 시스템과의 통합을 통해 자동화 워크플로우가 금융기관의 고유한 업무 요구사항에 보다 밀접하게 부합할 수 있도록 지원합니다.
예측 기간 중 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 금융기관은 고급 RPA 툴을 활용하여 거래 모니터링, 데이터 무결성 보장, 규제 변경사항 보고 등 일상적인 컴플라이언스 업무를 자동화할 수 있습니다. 이러한 자동화는 인적 오류의 위험을 줄일 뿐만 아니라, 지역 전체에서 컴플라이언스 보고의 정확성과 속도를 향상시킬 수 있습니다. 개선된 컴플라이언스 모니터링은 정교한 알고리즘과 실시간 분석을 통합하여 잠재적인 컴플라이언스 문제를 신속하게 감지하고 해결함으로써 지역 전체에서 규제 벌금 및 평판 훼손의 위험을 최소화합니다.
유럽은 예측 기간 중 수익성 높은 성장세를 유지할 것으로 예상됩니다. 정부 규제는 금융 업무의 투명성, 보안, 효율성을 높이는 것을 목표로 하고 있으며, 이는 디지털 혁신과 규제 준수라는 광범위한 목표에 부합하는 것으로, 유럽 규제 당국은 RPA 도입에 대한 명확한 기준과 가이드라인을 설정함으로써 금융 기관이 프로세스 간소화, 운영 비용 절감, 인적 오류 최소화를 위해 자동화를 활용하도록 장려하는 환경을 조성하고 있습니다. 프로세스 간소화, 운영 비용 절감, 인적 오류를 최소화하기 위해 자동화를 활용하도록 장려하는 환경을 조성하고 있습니다. 또한 GDPR(EU 개인정보보호규정)과 같은 데이터 보호 및 개인 정보 보호를 촉진하는 규정은 RPA 솔루션이 엄격한 보안 조치를 지원하는 방식으로 구현되도록 보장합니다. 이러한 요소들이 이 지역의 성장을 가속하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Robotic Process Automation in BFSI Market is accounted for $917.36 million in 2024 and is expected to reach $5239.94 million by 2030 growing at a CAGR of 33.7% during the forecast period. Robotic Process Automation (RPA) in the Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI) sector refers to the use of software robots or "bots" to automate repetitive, rule-based tasks traditionally performed by humans. These tasks include data entry, transaction processing, compliance checks, and customer onboarding, among others. RPA in BFSI enables faster processing, reduces operational costs, and enhances accuracy by minimizing human error. It also helps improve compliance by ensuring that processes adhere strictly to regulations and standards.
Rising focus on core business
As companies streamline operations to focus more on strategic goals, RPA offers a solution to handle repetitive, rule-based tasks with greater efficiency and accuracy. By automating processes such as data entry, transaction processing, and compliance reporting, RPA allows organizations to allocate human resources to higher-value tasks like customer service and innovation. This not only reduces operational costs but also improves process consistency and compliance, crucial in the highly regulated BFSI environment.
Limited process suitability
Limited process suitability significantly hinders the adoption of Robotic Process Automation (RPA) in the Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI) sector. RPA is most effective for repetitive, rule-based tasks that do not require human judgment. Many processes within BFSI are complex, involving decision-making, regulatory compliance, and customer interactions that demand human oversight. These processes are often non-standardized and involve exceptions, making them less suitable for automation. The legacy systems commonly used in BFSI may not be fully compatible with RPA technologies, leading to integration challenges.
Enhanced customer experience
Enhanced customer experience is driving the adoption of Robotic Process Automation (RPA) in the Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI) sector by streamlining operations and improving service delivery. By integrating RPA, these institutions can offer faster and more accurate services, reducing errors and operational costs. This automation also allows employees to focus on more value-added tasks, such as personalized customer interactions, thereby enhancing the overall customer experience. Additionally, RPA's ability to operate 24/7 ensures that customer queries and transactions are handled promptly, increasing customer satisfaction and loyalty.
Maintenance and scalability issues
As RPA bots are deployed to automate repetitive tasks, they often require ongoing maintenance to handle changes in underlying systems, such as software updates or changes in regulatory requirements. This frequent need for updates can lead to increased costs and operational disruptions. Scalability is a major concern, as expanding RPA across various processes or scaling up in response to increased demand can strain the existing infrastructure. The complexity of integrating RPA with legacy systems further complicates scaling efforts.
The COVID-19 pandemic accelerated the adoption of Robotic Process Automation (RPA) in the Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI) sector. Faced with unprecedented operational disruptions, organizations sought ways to maintain business continuity and enhance efficiency. With remote work becoming the norm, RPA provided the flexibility to manage these tasks without human intervention, reducing the dependency on physical offices and mitigating the risk of operational delays. However, the pandemic highlighted the need for digital transformation, pushing BFSI companies to invest more in automation technologies to stay competitive.
The Software segment is expected to be the largest during the forecast period
Software segment is expected to be the largest during the forecast period. RPA enables the automation of repetitive and rule-based tasks, such as data entry, transaction processing, compliance reporting, and customer onboarding. Enhanced software solutions are now integrating artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) into RPA, allowing for more complex decision-making processes and adaptive learning from data patterns. This is transforming operations within BFSI by improving accuracy, reducing processing times, and minimizing human errors.
The On-Premise segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
On-Premise segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period by offering a more secure and customizable solution compared to cloud-based alternatives. By deploying RPA tools on-premises, BFSI institutions can maintain greater control over their data and processes, addressing compliance and security concerns that are critical in this industry. This on-site deployment allows for tailored integration with existing systems, ensuring that automation workflows are closely aligned with the institution's specific operational requirements.
North America region commanded the largest share of the market over the forecast period. By leveraging advanced RPA tools, financial institutions can automate routine compliance tasks, such as monitoring transactions, ensuring data integrity, and reporting regulatory changes. This automation not only reduces the risk of human error but also enhances the accuracy and speed of compliance reporting throughout the region. Improved Compliance Monitoring integrates sophisticated algorithms and real-time analytics to detect and address potential compliance issues promptly, minimizing the risk of regulatory fines and reputational damage across the region.
Europe region is poised to hold profitable growth during the projected period. Government regulations are designed to enhance transparency, security, and efficiency in financial operations, aligning with the broader goals of digital transformation and regulatory compliance. By setting clear standards and guidelines for RPA implementation, European regulators are creating a supportive environment that encourages financial institutions to leverage automation for streamlining processes, reducing operational costs, and minimizing human error. Additionally, regulations that promote data protection and privacy, such as GDPR, ensure that RPA solutions are implemented in a way that upholds stringent security measures. These elements are boosting the regional growth.
Key players in the market
Some of the key players in Robotic Process Automation in BFSI market include Accenture plc, Capgemini SE, Cognizant Technology Solutions Corporation, Datamatics Global Services, Genpact, HCL Technologies, Infosys Limited, Microsoft Corporation, Tata Consultancy Services and Tech Mahindra.
In May 2021, UiPath Inc. launched UiPath Platform 21.4, which uses artificial intelligence to replace human business processes in organizations. The platform offers security safeguards and streamlines data-related business procedures.
In January 2021, Nice System Ltd. launched an AI-based RPA solution to accelerate automation prospects. Even in the face of volatile market conditions, this solution helped organizations to increase organizational effectiveness and streamline current business procedures.