Stratistics MRC에 따르면, 세계 지능형 문서 처리(IDP) 시장은 2025년 88억 달러에 이르고, 예측 기간 동안 12.5%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장하여 2032년까지 203억 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
지능형 문서 처리(IDP)는 인공지능(AI)과 자동화 기술을 사용하여 구조화, 반구조화, 비정형 문서에서 데이터를 수집, 추출, 해석, 검증하는 것을 말합니다. 기본적인 OCR(광학 문자 인식)과 달리 IDP는 머신러닝(ML), 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전을 통합하여 문맥을 이해하고, 문서 유형을 분류하고, 패턴을 인식합니다. 변환하여 워크플로우를 자동화하고 수작업을 줄입니다.
늘어나는 대량의 이메일, 청구서, 계약서
기업 컨텐츠의 급격한 증가로 인해 지능형 문서 처리 솔루션의 필요성이 증가하고 있습니다. 기업들은 비정형 및 반정형 데이터를 관리할 수 있는 자동화된 방법을 찾고 있으며, IDP 도구는 문서 수집, 검증 및 분류를 간소화하고 높은 정확도로 분류하며, 은행, 금융서비스 및 보험(BFSI), 헬스케어, 법률 등의 분야에서 디지털화가 진행됨에 따라 수요가 더욱 증가하고 있습니다. 효율적인 문서 워크플로는 컴플라이언스를 개선하고 업무의 병목현상을 줄여줍니다.
훈련 데이터 의존성
IDP 시스템은 종종 훈련 및 정확도 미세조정을 위해 대규모 데이터 세트에 의존하는 경우가 많습니다. 훈련 데이터가 제한적이거나 품질이 낮으면 AI 기반 모델의 효율성이 떨어질 수 있습니다. 조직은 산업별 데이터 세트를 개발하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, IDP 도구의 성능은 정기적인 모델 업데이트 및 재교육에 크게 의존합니다. 이러한 의존성은 도입 시간을 증가시키고, 틈새 분야에서의 확장성을 제한합니다.
생성형 AI와 상황 인식 모델의 획기적 발전
생성형 AI의 통합으로 문맥 이해와 요약이 개선되어 IDP 기능이 강화되고 있습니다. 새로운 알고리즘을 통해 모델은 매우 다양한 문서 형식에서 데이터를 추출할 수 있게 되었습니다. 상황 인식 AI는 더 나은 의사 결정과 사용자 상호작용을 통한 적응형 학습을 지원합니다. 이러한 혁신은 인간의 개입을 줄이고 자동화 수준을 향상시킵니다. 기업들은 차세대 AI를 활용한 산업별 IDP 솔루션을 제공하기 위해 연구개발에 투자하고 있습니다.
국경 간 데이터 취급을 복잡하게 만드는 법의 변화
GDPR(EU 개인정보보호규정), HIPAA, 지역별 의무와 같은 법률에 따라 현지화된 데이터 처리 솔루션이 필요하며, 데이터 프라이버시 및 저장에 대한 규제가 진화함에 따라 IDP 벤더에게 컴플라이언스 과제를 안겨주고 있습니다. 국경을 넘어 데이터를 전송하기 위해서는 추가적인 보안 및 계약상의 조치가 필요할 수 있습니다. 법적 복잡성은 클라우드 기반 IDP 플랫폼의 세계 진출을 방해할 수 있습니다. 이러한 규제적 장애물은 운영 비용을 증가시키고 시장 확대를 제한할 수 있습니다.
팬데믹으로 인한 원격근무 의무화로 디지털 문서 워크플로우 도입이 가속화되었습니다. 기업들은 백오피스 업무를 가상으로 관리하기 위해 IDP 툴을 도입하는 경향이 높아졌습니다. 비접촉식 문서 처리의 필요성으로 인해 전자 청구서 및 디지털 계약 처리가 급증했습니다. 클라우드 기반의 IDP 플랫폼은 높은 확장성과 접근성으로 인해 주목을 받았습니다. 이번 위기는 비즈니스 연속성을 보장하는 데 있어 자동화의 중요성을 부각시켰습니다.
예측 기간 동안 구조화된 문서 부문이 가장 큰 시장으로 성장할 것으로 예측됩니다.
구조화된 문서 부문은 산업 전반에 걸쳐 널리 사용되기 때문에 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이러한 문서에는 일반적으로 인보이스, 양식, 구매 주문서, 세금 문서와 같은 고정된 레이아웃이 포함됩니다. 이러한 자동화는 업무 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라, 정보의 컴플라이언스 및 추적성을 보장합니다. 기업들이 디지털 전환을 가속화함에 따라, 구조화된 문서를 처리하기 위한 안정적이고 확장성이 높은 솔루션에 대한 수요는 예측 기간 동안 크게 증가할 것으로 예측됩니다.
머신러닝(ml) 분야는 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다.
예측 기간 동안 머신러닝(ML) 분야가 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 이는 ML 기반 시스템이 과거 데이터로부터 학습하고, 시간이 지남에 따라 개선되며, 다양한 문서 형식에 적응할 수 있는 능력을 갖추고 있기 때문입니다. 딥러닝, 신경망, 자연어 처리(NLP)의 지속적인 발전도 이 분야의 성장을 가속하고 있습니다. 또한 ML과 로보틱 프로세스 자동화(RPA)의 통합으로 그 적용 범위가 더욱 확대되어 IDP 시장에서 가장 역동적인 분야가 되었습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 급속한 디지털 혁신과 정부 주도의 현대화 이니셔티브로 인해 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상되며, 은행, 금융서비스 및 보험(BFSI), 행정, 교육 등의 분야에서 페이퍼리스화 추진이 두드러지게 나타나고 있습니다. 현지 기업들은 증가하는 비즈니스 문서를 처리하고 고객 참여를 향상시키기 위해 지능형 자동화를 도입하고 있습니다. 대규모 중소기업 기반의 존재와 비용에 민감한 산업이 확장 가능하고 비용 효율적인 IDP 솔루션에 대한 수요를 촉진하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 디지털 전환을 중시하고 차세대 AI 및 자동화 툴을 조기에 도입하면서 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 미국과 캐나다와 같은 주요 경제권에는 문서 인텔리전스 분야에서 혁신을 주도하는 수많은 기술 벤더와 스타트업이 존재합니다. 또한, 기업들과 AWS, Microsoft Azure, Google Cloud와 같은 클라우드 제공업체와의 제휴로 인해 IDP 시스템 도입이 가속화되고 있습니다. 북미 시장은 또한 R&D에 대한 높은 투자와 숙련된 인력의 혜택을 받아 빠른 기술 도입과 확장성에 기여하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Intelligent Document Processing (IDP) Market is accounted for $8.8 billion in 2025 and is expected to reach $20.3 billion by 2032 growing at a CAGR of 12.5% during the forecast period. Intelligent Document Processing (IDP) refers to the use of artificial intelligence (AI) and automation technologies to capture, extract, interpret, and validate data from structured, semi-structured, or unstructured documents. Unlike basic OCR (Optical Character Recognition), IDP integrates machine learning (ML), natural language processing (NLP), and computer vision to comprehend context, classify document types, and recognize patterns. It automates workflows by transforming physical or digital documents-such as invoices, contracts, or forms-into actionable data, reducing manual effort.
Rising volumes of emails, invoices, and contracts
The exponential growth in enterprise content is driving the need for intelligent document processing solutions. Businesses are looking for automated ways to manage unstructured and semi-structured data. IDP tools streamline document intake, validation, and classification with high accuracy. Increased digitalization across sectors like BFSI, healthcare, and legal further fuels demand. Efficient document workflows improve compliance and reduce operational bottlenecks.
Training data dependency
IDP systems often rely on large datasets for training and fine-tuning accuracy. Limited or low-quality training data can hinder the effectiveness of AI-based models. Organizations may struggle to develop industry-specific datasets, slowing implementation. The performance of IDP tools heavily depends on regular model updates and retraining. This dependency increases onboarding time and restricts scalability in niche sectors.
Breakthroughs in generative AI and context-aware models.
The integration of generative AI is enhancing IDP capabilities with improved context understanding and summarization. New algorithms allow models to extract data from highly variable document formats. Context-aware AI supports better decision-making and adaptive learning from user interactions. These innovations reduce human intervention and increase automation levels. Companies are investing in R&D to offer vertical-specific IDP solutions powered by next-gen AI.
Changing laws complicating cross-border data handling.
Evolving regulations around data privacy and storage create compliance challenges for IDP vendors. Laws such as GDPR, HIPAA, and regional mandates necessitate localized data processing solutions. Cross-border data transfers may require additional security and contractual measures. Legal complexities can hinder global deployment of cloud-based IDP platforms. These regulatory hurdles increase operational costs and restrict market expansion.
Remote work mandates during the pandemic accelerated the adoption of digital document workflows. Companies increasingly adopted IDP tools to manage back-office operations virtually. The need for contactless document handling led to a surge in e-invoicing and digital contract processing. Cloud-based IDP platforms gained prominence due to their scalability and accessibility. The crisis highlighted the importance of automation in ensuring business continuity.
The structured documents segment is expected to be the largest during the forecast period
The structured documents segment is expected to account for the largest market share during the forecast period due to its widespread use across industries. These documents typically include fixed layouts such as invoices, forms, purchase orders, and tax documents. This automation not only enhances operational efficiency but also ensures compliance and traceability of information. As businesses accelerate their digital transformation, the demand for reliable and scalable solutions for processing structured documents is expected to rise significantly during the forecast period.
The machine learning (ml) segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the machine learning (ml) segment is predicted to witness the highest growth rate due to ML-powered systems having the capability to learn from historical data, improve over time, and adapt to various document formats. Continuous advancements in deep learning, neural networks, and natural language processing (NLP) are also fueling the segment's growth. Additionally, the integration of ML with robotic process automation (RPA) is further expanding its application scope, making it the most dynamic segment of the IDP market.
During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share due to rapid digital transformation and government-led modernization initiatives. There is a significant push towards paperless operations in sectors like BFSI, public administration, and education. Local enterprises are increasingly adopting intelligent automation to handle growing volumes of business documents and improve customer engagement. The presence of a large SME base and cost-sensitive industries is driving demand for scalable and cost-efficient IDP solutions.
Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR driven by the region's strong emphasis on digital transformation and early adoption of next-generation AI and automation tools. Major economies like the United States and Canada are home to numerous technology vendors and startups that are innovating in the document intelligence space. Additionally, partnerships between enterprises and cloud providers like AWS, Microsoft Azure, and Google Cloud are accelerating the deployment of IDP systems. The North American market also benefits from high investment in R&D and a skilled workforce, contributing to rapid technology adoption and scalability.
Key players in the market
Some of the key players in Intelligent Document Processing (IDP) Market include IBM, Appian, HCL Technologies Limited, ABBYY, UiPath, HYPERSCIENCE, AntWorks, Datamatics Global Services Limited, Automation Anywhere, Inc., Kofax Inc., WorkFusion, Inc., Others, Jiffy.ai, Microsoft and Tungsten Automation (Formerly Kofax).
In March 2025, IBM introduced an advanced IDP solution leveraging AI to enhance document classification and data extraction processes, aiming to streamline enterprise workflows.
In March 2025, IBM introduced an enhanced Watson Discovery module with advanced AI for real-time document classification, streamlining compliance for enterprises.
In February 2025, UiPath released a new version of its IDP platform, featuring improved machine learning models for better accuracy in processing unstructured documents.