BFSI 시장에서의 로봇 프로세스 자동화 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 유형(소프트웨어, 서비스), 배포(클라우드, 온프레미스), 조직(중소기업, 대기업), 애플리케이션(은행, 금융 서비스 및 보험), 지역, 경쟁별로 세분화, 2018-2028

시장 개요

BFSI의 글로벌 로봇 프로세스 자동화 시장은 2022년에 8억 7,200만 달러의 가치를 지녔으며 2028년까지 38%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 부문의 글로벌 로봇 프로세스 자동화(RPA) 시장은 엄청난 변화를 겪고 있습니다. RPA 기술은 반복적이고 규칙 기반 작업을 자동화하여 금융 기관의 운영 방식을 혁신하고 있으며, 효율성 향상, 비용 절감 및 향상된 정확성을 가능하게 합니다. 데이터 정확성과 규정 준수가 가장 중요한 산업에서 RPA는 백오피스 운영, 고객 서비스 및 규제 보고를 간소화하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 입력, 계정 대조, 사기 탐지와 같은 프로세스를 자동화함으로써 BFSI 조직은 인적 자원을 보다 전략적이고 부가가치가 있는 활동으로 전환할 수 있습니다.

게다가 RPA는 빠르게 진화하는 금융 환경에서 중요한 요소인 운영 민첩성을 촉진합니다. 기관이 시장 변화, 고객 요구 및 규제 업데이트에 신속하게 적응하여 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원합니다. 또한 RPA는 24시간 내내 작동할 수 있어 중단 없는 서비스를 보장하고 실시간 거래 처리 및 고객 지원을 용이하게 합니다.

게다가 BFSI 부문은 규정 준수 및 위험 관리를 위해 RPA를 점점 더 많이 도입하고 있습니다. RPA 봇은 규정 프로토콜을 세심하게 따라 규정 위반 및 관련 처벌 위험을 줄일 수 있습니다. 전반적으로, BFSI 시장의 글로벌 RPA는 금융 기관이 점점 더 역동적이고 데이터 중심적인 산업에서 운영을 간소화하고, 고객 경험을 개선하고, 규제 준수를 보장하는 자동화의 혁신적 잠재력을 인식함에 따라 강력한 성장을 목격하고 있습니다.

주요 시장 동인

향상된 운영 효율성

AI 기반 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화하여 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 부문을 혁신하고 있으며, 이를 통해 조직은 더 복잡하고 중요한 영역에 집중할 수 있습니다. RPA 시스템은 AI 알고리즘을 활용하여 대량의 거래 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하고, 일상적인 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 이러한 기술적 발전은 운영 효율성을 크게 개선하고 BFSI 도메인 내에서 워크플로를 가속화합니다. BFSI 부문에서 AI 기반 RPA의 주요 이점 중 하나는 데이터 입력, 계정 대조, 사기 감지와 같은 작업을 자동화하는 기능입니다. 이러한 프로세스를 자동화함으로써 금융 기관은 인적 자원을 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 확보하는 동시에 인적 오류의 가능성을 줄일 수 있습니다. 이를 통해 생산성이 향상될 뿐만 아니라 중요한 재무 운영에서 정확성이 더욱 높아집니다. 또한 AI 기반 RPA 시스템은 상호 작용에서 지속적으로 학습하여 시간이 지남에 따라 적응하고 개선할 수 있습니다. 즉, 이 기술은 다양한 데이터 소스와 상호 작용하고 작업을 수행함에 따라 더욱 능숙하고 효과적이 됩니다. AI 기반 RPA는 프로세스를 지속적으로 학습하고 업데이트함으로써 조직이 최신 산업 동향과 규정을 최신 상태로 유지하여 규정 준수와 효율성을 유지할 수 있도록 합니다.

AI 기반 RPA가 대량의 거래 데이터를 분석하는 기능은 BFSI 부문에서 특히 가치가 있습니다. RPA 시스템은 AI 알고리즘을 활용하여 금융 거래의 패턴과 이상을 식별하여 조직이 잠재적인 사기 또는 의심스러운 활동을 실시간으로 감지할 수 있도록 합니다. 사기 탐지에 대한 이러한 사전 예방적 접근 방식은 금융 기관이 위험을 완화하고 고객 자산을 보호하는 데 도움이 됩니다. 사기 탐지 외에도 AI 기반 RPA는 규정 준수에도 도움이 될 수 있습니다. 규정 준수 모니터링 및 보고와 관련된 프로세스를 자동화함으로써 금융 기관은 끊임없이 변화하는 규제 환경을 준수할 수 있습니다. 이를 통해 시간과 노력을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 규정 위반 및 관련 처벌의 위험도 줄어듭니다.

전반적으로 AI 기반 RPA는 운영을 간소화하고, 효율성을 개선하며, 오류 가능성을 줄임으로써 BFSI 부문에 혁명을 일으키고 있습니다. 반복적인 작업을 자동화하고 AI 알고리즘을 활용함으로써 금융 기관은 리소스를 보다 전략적으로 할당하고, 중요한 영역에 집중하며, 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 AI 기반 RPA는 BFSI 부문의 미래를 형성하는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

비용 절감 및 규정 준수

은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 산업은 엄격한 규정과 증가하는 비용 관리 요구에 직면해 있습니다. 이러한 맥락에서 AI 기반 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 이러한 목표를 달성하는 데 중요한 역할을 합니다. AI 기반 RPA를 구현함으로써 금융 기관은 규제 준수 검사와 일상적인 운영 업무를 자동화하여 업계 규정을 준수하는 동시에 운영 비용을 크게 절감할 수 있습니다. AI 알고리즘을 활용하면 불일치 사항을 효율적으로 식별하고, 거래를 지속적으로 모니터링하고, 규정 준수 보고서를 생성할 수 있으므로 귀중한 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다. 비용 절감과 규정 준수라는 이러한 이중 이점은 BFSI 부문 전체에서 AI 기반 RPA의 광범위한 채택을 촉진하고 있습니다.

BFSI 산업은 규제 기관에서 수많은 규정 준수 요구 사항을 부과하는 매우 규제된 환경에서 운영됩니다. 이러한 규정은 고객의 이익을 보호하고, 금융 시스템의 안정성을 유지하며, 사기 활동을 방지하도록 설계되었습니다. 그러나 이러한 규정을 준수하는 것은 복잡하고 리소스 집약적인 프로세스가 될 수 있습니다. AI 기반 RPA는 규정 준수 검사를 자동화하여 인적 자원의 부담을 줄이고 오류 위험을 최소화함으로써 솔루션을 제공합니다. 금융 기관은 AI 알고리즘을 활용하여 방대한 양의 데이터를 효율적으로 분석하고, 잠재적인 규정 준수 문제를 식별하고, 적절한 조치를 적시에 취할 수 있습니다. 이는 규정 준수 프로세스의 정확성과 효과를 향상시킬 뿐만 아니라 인간 직원이 보다 전략적이고 부가가치가 있는 작업에 집중할 수 있도록 해줍니다.

규정 준수 외에도 비용 관리가 BFSI 산업의 중요한 관심사입니다. 금융 기관은 제공되는 서비스의 품질을 떨어뜨리지 않고 운영 비용을 최적화할 방법을 끊임없이 모색하고 있습니다. AI 기반 RPA는 데이터 입력, 조정, 보고서 생성과 같은 일상적인 운영 작업을 자동화하여 실행 가능한 솔루션을 제공합니다. 이러한 작업을 자동화함으로써 금융 기관은 수동 노동의 필요성을 줄이고 오류 발생을 최소화하여 상당한 비용 절감을 달성할 수 있습니다. 게다가 AI 알고리즘은 시간이 지남에 따라 지속적으로 학습하고 개선하여 운영 효율성을 높이고 비용을 더욱 절감할 수 있습니다.

AI 기반 RPA가 제공하는 비용 절감과 규정 준수 이점의 조합으로 인해 BFSI 부문 전체에 널리 채택되었습니다. 금융 기관은 운영을 간소화하고 효율성을 개선하며 규정 준수를 보장하는 AI 기술의 잠재력을 점점 더 인식하고 있습니다. AI 기반 RPA를 구현하면 금융 기관이 비용 절감과 규제 준수를 달성할 수 있을 뿐만 아니라 시장에서 전반적인 경쟁력도 강화할 수 있습니다. BFSI 산업이 계속 진화함에 따라 AI 기반 RPA는 운영 우수성을 추진하고 고객과 규제 기관 모두의 변화하는 요구 사항을 충족하는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

향상된 고객 경험

AI 기반 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 대출 승인, 계좌 관리, 고객 문의와 같은 중요한 프로세스를 크게 가속화하여 은행, 금융 서비스, 보험(BFSI) 부문의 고객 경험에 혁명을 일으켰습니다. 자동화된 챗봇과 가상 비서를 활용함으로써 금융 기관은 이제 고객에게 실시간 지원을 제공하고, 질의 해결을 간소화하고, 개인화된 서비스를 제공하여 고객 만족도를 개선하고, 충성도를 강화하고, 금융 서비스 산업에 대한 신뢰를 강화할 수 있습니다. BFSI 부문에서 AI 기반 RPA의 주요 이점 중 하나는 대출 승인을 신속하게 처리할 수 있는 기능입니다. 전통적으로 대출 승인 프로세스는 시간이 많이 걸리고 번거로웠으며, 종종 고객이 수많은 서류를 제출하고 결정을 위해 오랜 시간을 기다려야 했습니다. 그러나 AI 기반 자동화를 구현함으로써 금융 기관은 이제 방대한 양의 고객 데이터를 분석하고 신용도를 평가하며 훨씬 짧은 시간 안에 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 고객의 대기 시간이 줄어들 뿐만 아니라 대출 승인 프로세스의 전반적인 효율성도 향상됩니다.

또한 AI 기반 RPA는 BFSI 부문의 계좌 관리를 혁신했습니다. 잔액 조회, 거래 내역, 자금 이체와 같은 일상적인 작업을 자동화함으로써 금융 기관은 고객에게 계좌 정보에 즉시 액세스할 수 있는 기능을 제공할 수 있습니다. 이러한 실시간 데이터 가용성을 통해 고객은 재정을 보다 효과적으로 관리하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 AI 기반 가상 비서는 비정상적인 계좌 활동이나 낮은 잔액과 같은 잠재적 문제를 사전에 식별하고 고객에게 알려 보안을 강화하고 사기 행위를 방지할 수 있습니다. 또한 AI 기반 챗봇과 가상 비서가 BFSI 부문의 고객 문의에 혁명을 일으켰습니다. 이러한 지능형 시스템은 실시간으로 고객 문의를 이해하고 응답하여 정확하고 개인화된 정보를 제공할 수 있습니다. 자연어 처리 및 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 챗봇은 기본 계좌 정보에서 복잡한 금융 조언에 이르기까지 광범위한 고객 문의를 처리할 수 있습니다. 이를 통해 고객 서비스 담당자의 부담을 줄일 뿐만 아니라 시간이나 요일에 관계없이 일관되고 효율적인 고객 지원을 보장합니다. 전반적으로 BFSI 부문에 AI 기반 RPA를 통합함으로써 고객 경험이 크게 향상되었습니다. 대출 승인, 계좌 관리, 고객 문의와 같은 프로세스를 신속히 처리함으로써 금융 기관은 고객에게 실시간 지원을 제공하고, 문의 해결을 간소화하고, 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 이러한 발전은 고객 만족도를 향상시킬 뿐만 아니라 금융 서비스 산업에서 고객 충성도와 신뢰를 강화합니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 고객이 금융 기관과 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으킬 혁신이 더 많이 예상되며, 궁극적으로 보다 원활하고 개인화된 뱅킹 경험으로 이어질 것입니다.

개선된 위험 관리

위험 평가 및 관리가 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 부문에서 중요한 역할을 하며, AI 기반 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 통합하면 이러한 프로세스가 혁신되고 있습니다. RPA 솔루션은 인공 지능의 힘을 활용하여 방대한 양의 데이터를 분석하고 잠재적 위험을 나타낼 수 있는 패턴을 식별합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 BFSI 기관은 위험이 확대되기 전에 위험을 완화할 수 있습니다. RPA 시스템은 AI 알고리즘을 사용하여 이상을 감지하고 거래 데이터를 평가하여 사기 활동을 식별하여 추가 조사를 위한 알림을 트리거할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 위험 관리 접근 방식을 통해 BFSI 기관은 자산을 보호하고 사기를 방지하며 재무 운영의 무결성을 유지할 수 있습니다. BFSI 부문은 신용 위험, 시장 위험, 운영 위험 및 규정 준수 위험을 포함한 광범위한 위험을 처리합니다. 전통적으로 이 부문의 위험 평가 및 관리에는 시간이 많이 걸리고 인적 오류가 발생하기 쉬운 수동 프로세스에 의존해 왔습니다. 그러나 AI 기반 RPA의 등장으로 이러한 프로세스는 더욱 효율적이고 효과적이 되었습니다.

RPA 솔루션은 방대한 데이터 세트를 실시간으로 분석하여 인간 분석가가 알아차리지 못할 수 있는 잠재적 위험과 패턴을 식별할 수 있습니다. RPA 시스템은 거래와 재무 활동을 지속적으로 모니터링하여 의심스러운 행동이나 정상적인 패턴에서의 편차를 신속하게 감지할 수 있습니다. 이를 통해 BFSI 기관은 즉각적인 조치를 취하고 잠재적 위험이 실현되는 것을 방지할 수 있습니다. 위험 관리에서 AI 기반 RPA의 주요 이점 중 하나는 사기 행위를 식별하는 기능입니다. RPA 시스템은 거래 데이터를 분석하고 이를 과거 패턴과 비교하여 사기 행위를 나타낼 수 있는 이상을 식별할 수 있습니다. 여기에는 비정상적인 거래 금액, 의심스러운 계좌 활동 또는 정상에서 벗어나는 패턴이 포함될 수 있습니다. 이러한 이상이 감지되면 RPA 시스템은 자동으로 알림을 트리거하여 인간 분석가가 추가 조사를 실시하도록 할 수 있습니다. 또한 AI 알고리즘은 새로운 위험과 사기 패턴을 지속적으로 학습하고 적응할 수 있어 RPA 솔루션이 시간이 지남에 따라 더욱 효과적이 될 수 있습니다. RPA 시스템은 머신 러닝 기술을 활용하여 위험과 사기를 탐지하는 정확도를 높여 BFSI 기관의 전반적인 위험 관리 역량을 강화할 수 있습니다.

주요 시장 과제

인식 및 이해 부족

BFSI 시장에서 글로벌 로봇 프로세스 자동화(RPA)가 직면한 중요한 과제는 금융 기관에서 RPA 솔루션의 혁신적 잠재력에 대한 인식과 이해가 부족하다는 것입니다. 많은 조직, 특히 소규모 은행과 금융 회사는 RPA가 운영 프로세스를 최적화하고 규정 준수를 강화하며 비용 절감을 촉진하는 방법을 완전히 이해하지 못할 수 있습니다. 이러한 인식 부족은 RPA 기술 도입을 방해하여 조직이 최적이 아닌 운영 효율성과 활용되지 않은 자동화 잠재력을 갖게 할 수 있습니다. 이러한 과제를 해결하려면 포괄적인 인식 캠페인과 교육 이니셔티브가 중요합니다. 이러한 이니셔티브는 RPA가 BFSI 부문 내에서 일상적인 작업을 간소화하고 위험을 완화하며 고객 서비스를 개선할 수 있는 방법을 강조해야 합니다. RPA의 실질적인 이점을 보여주는 실제 사례 연구와 실제 사례는 이해를 심화하고 도입을 촉진하는 설득력 있는 도구가 될 수 있습니다.

복잡성 및 통합 과제

RPA 솔루션의 구현 및 관리가 복잡할 수 있으며, 특히 IT 리소스나 자동화 기술 경험이 제한적인 BFSI 조직의 경우 더욱 그렇습니다. RPA 시스템을 효과적으로 구성하고 기존 프로세스 및 레거시 시스템과 통합하면 기술적 복잡성이 발생할 수 있습니다. 통합 중 호환성 문제로 인해 지연이 발생하고 RPA가 최적의 성능을 제공하는 데 방해가 될 수 있습니다. 이러한 과제를 극복하려면 RPA 솔루션의 배포 및 관리를 간소화하는 것이 필수적입니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 직관적인 구성 옵션을 제공하여 설정 및 사용자 지정을 간소화해야 합니다. 또한 BFSI 조직은 원활한 통합을 용이하게 하고 기술적 장애물을 해결하기 위한 문서, 튜토리얼 및 전문가 지원을 포함한 포괄적인 지원 및 지침에 액세스할 수 있어야 합니다. 구현 프로세스를 간소화하면 RPA 기술이 중단 없이 BFSI 운영을 강화할 수 있습니다.

거짓 양성 및 성능 최적화 완화

RPA 솔루션은 작업을 자동화하는 데 뛰어나지만, 합법적인 작업이 실수로 문제로 표시되는 경우인 거짓 양성이라는 과제에 직면합니다. 이러한 거짓 양성은 워크플로를 중단시키고 BFSI 프로세스의 비효율성을 초래할 수 있습니다. 또한 RPA 시스템의 성능은 특히 많은 양의 거래 및 작업을 처리할 때 문제가 될 수 있습니다. 엄격한 자동화와 거짓 양성을 최소화하고 성능을 최적화하는 것 사이의 적절한 균형을 찾는 것이 가장 중요합니다. 이러한 과제를 해결하려면 RPA 알고리즘과 기술을 지속적으로 개선하는 것이 필수적입니다. 향상된 알고리즘은 진짜 이상과 문제가 아닌 것을 정확하게 구별하여 거짓 양성을 줄일 수 있습니다. RPA 시스템을 최적화하면 처리 지연을 최소화하고 최대 작업 부하 중에도 작업을 효율적으로 실행할 수 있습니다. 이러한 측면에서 지속적인 개선을 통해 BFSI 조직은 원활하고 효율적인 운영을 유지하면서 RPA의 이점을 활용하여 궁극적으로 전반적인 효율성과 서비스 품질을 향상시킬 수 있습니다.

주요 시장 동향

정교한 사이버 위협 증가

BFSI 부문의 글로벌 로봇 프로세스 자동화(RPA) 시장에서 금융 기관을 표적으로 삼는 정교한 사이버 위협이 급증하고 있습니다. 악의적인 행위자는 취약성을 악용하고, 은행 시스템에 침투하고, 민감한 재무 데이터에 대한 무단 액세스를 얻기 위해 끊임없이 전략을 발전시키고 있습니다. 결과적으로 이러한 정교한 위협을 효과적으로 탐지하고 대응할 수 있는 고급 RPA 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 수요를 충족하기 위해 RPA 솔루션 제공업체는 거래 패턴을 분석하고, 이상을 식별하고, 새로운 위협에 대한 실시간 보호를 제공하는 기능을 갖춘 지능적이고 적응형 RPA 시스템을 개발하기 위한 노력을 강화하고 있습니다. 이러한 고급 RPA 솔루션은 인공 지능 및 머신 러닝과 같은 최첨단 기술을 활용하여 위협 탐지 기능을 강화합니다. 이러한 솔루션은 상당한 양의 재무 데이터를 처리하여 불규칙성과 예상 동작에서의 편차를 신속하게 식별하여 금융 기관이 진화하는 위협에 사전에 대응할 수 있도록 합니다. 목표는 금융 기관에 끊임없이 변화하는 위협 환경에 적응할 수 있는 사전 방어 메커니즘을 제공하는 것입니다. RPA 기술이 지속적으로 발전함에 따라 금융 기관은 운영을 보호하고, 고객 자산을 보호하고, 엄격한 금융 규정을 준수하는 강력한 보안 조치의 이점을 누릴 수 있습니다. 금융 기관은 지능적이고 적응형 RPA 솔루션에 투자함으로써 사이버 적대자에 대한 경계 태세를 유지하고 금융 운영의 무결성과 기밀성을 보호할 수 있습니다.

클라우드 기반 RPA 솔루션으로의 전환

글로벌 시장은 BFSI 부문 내에서 클라우드 기반 로봇 프로세스 자동화(RPA) 솔루션으로의 주목할 만한 전환을 목격하고 있습니다. 이러한 전환은 주로 클라우드 컴퓨팅 채택 증가와 금융 프로세스를 클라우드 기반 플랫폼으로 이전하는 데 의해 주도됩니다. 금융 기관은 운영에 대한 포괄적인 자동화와 보안을 보장하기 위해 클라우드 인프라와 원활하게 통합되는 RPA 솔루션을 적극적으로 찾고 있습니다.

클라우드 기반 RPA 솔루션은 뚜렷한 이점을 제공합니다. 첫째, 확장성을 제공하여 금융 기관이 변화하는 작업 부하에 대응하여 리소스를 동적으로 할당할 수 있습니다. 이러한 확장성 덕분에 RPA 시스템은 거래량 변동을 효율적으로 처리하고 최대 수요 기간 동안 금융 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

또한 클라우드 기반 RPA 솔루션은 유연성을 제공합니다. 다양한 클라우드 환경에서 쉽게 배포하고 관리할 수 있으므로 금융 기관은 운영 요구 사항에 가장 잘 맞는 클라우드 플랫폼을 자유롭게 선택할 수 있습니다. 이러한 유연성은 기존 클라우드 인프라와의 원활한 통합을 보장하고 각 조직의 특정 요구 사항을 수용합니다.

인공지능과 머신 러닝의 통합

인공지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기술을 RPA 솔루션에 통합하는 것은 BFSI 시장에서 두드러진 추세입니다. AI와 ML 알고리즘은 방대한 데이터 세트를 분석하고, 패턴을 식별하고, 실시간으로 이상을 감지할 수 있는 기능을 갖추고 있어 RPA 시스템이 진화하는 과제에 적응하고 효과적으로 대응할 수 있습니다. 이러한 첨단 기술은 RPA 솔루션의 정밀도와 효율성을 높여 거짓 양성 및 거짓 음성의 사례를 줄입니다. RPA 솔루션 공급업체는 위협 탐지를 강화하고, 재무 운영을 자동화하고, 새로운 위험에 대해 사전에 방어하기 위해 AI와 ML 기능에 상당한 투자를 하고 있습니다. 금융 기관은 AI와 ML의 잠재력을 활용하여 프로세스를 간소화하고, 규정 준수를 강화하고, 고객 서비스를 향상하는 동시에 진화하는 위협으로부터 효과적으로 보호할 수 있습니다.

세그먼트별 통찰력

애플리케이션

은행 부문은 2022년에 59.6%가 넘는 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 숙련된 리소스 부족, 높은 인건비, 생산성 향상 필요성이 은행 부문에서 RPA 도입을 촉진하는 주요 요인입니다. 또한, 시장 압력이 증가함에 따라 은행은 운영 비용을 줄이고 효율성을 극대화하며 생산성 향상을 가속화하기 위한 다양한 기회를 모색하고 있습니다. 은행의 로봇 프로세스 자동화는 접근성 덕분에 문서를 쉽게 검토할 수 있을 뿐만 아니라 모든 거래를 기록, 분류 및 저장할 수 있는 조직에서 투명성을 구축하는 데 도움이 되었습니다.

금융 서비스 및 보험 부문은 41.1%의 CAGR로 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 금융 서비스 부문에서 다양한 프로세스를 식별하고 자동화하는 것이 로봇 프로세스 자동화 공급업체의 주요 우선순위가 되고 있습니다. RPA 솔루션은 금융 서비스 공급업체가 직원을 부가가치 작업에 할당하여 조직적 가치를 높이는 데 도움이 되었습니다. BFSI 조직의 구조화된 레거시 시스템은 고급 RPA 솔루션과 통합하기 어렵고, 레거시 시스템을 현대화하는 것은 데이터 접근성 및 데이터 마이그레이션 측면에서 과제가 됩니다. 이러한 경우 원활한 전환을 가능하게 하는 RPA 서비스가 사용됩니다. 로봇 프로세스 자동화는 조직이 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화하여 직원이 조직 리소스를 재조정하여 고객 서비스에 집중할 수 있도록 돕습니다.

배포

온프레미스 세그먼트는 2022년에 54.4%의 시장 점유율을 차지했습니다. BFSI 산업은 매우 개인적이고 민감한 고객 정보를 처리합니다. 민감한 데이터의 보안을 더 잘 제어하기 위해 일부 조직은 온프레미스에서 유지하는 것을 선호합니다. 온프레미스 RPA 배포를 통해 BFSI 조직은 엄격한 산업 표준 및 개인 정보 보호 법률을 준수하면서도 자체 인프라 내부에 데이터를 저장할 수 있습니다. 엄격한 보안 표준과 데이터 거버넌스 절차가 있는 조직의 경우 이러한 경향이 특히 적절합니다.

클라우드 세그먼트는 42.1%의 가장 높은 CAGR로 확장될 것으로 예상됩니다. 클라우드의 RPA 기술은 BFSI 조직에 비용 효율적인 대안을 제공합니다. 클라우드를 활용함으로써 기업은 필요에 따라 RPA 설치를 확장하고 막대한 초기 인프라 비용을 피할 수 있습니다. 클라우드의 RPA 플랫폼에는 종종 기업이 사용하는 리소스에 대해서만 비용을 지불할 수 있는 유연한 가격 구조가 포함됩니다. 이러한 추세의 도움으로 BFSI 회사는 자동화 효율성을 높이는 동시에 비용을 절감할 수 있습니다.

유형 통찰력

서비스 세그먼트는 2022년에 62.3%가 넘는 가장 큰 시장 점유율을 차지했으며 예측 기간 동안 시장을 지배할 가능성이 높습니다. 서비스 세그먼트는 컨설팅, 구현 및 교육으로 더 세분화됩니다. 치열한 산업 경쟁에 대처하기 위해 서비스 제공업체는 자문, 교육 및 컨설팅 서비스 향상에 주력하고 있습니다. 이러한 개선 사항은 정규직 직원(FTE)의 노력을 최소화하여 다양한 BFSI 프로세스의 비용 절감을 용이하게 합니다. RPA 서비스는 특히 다양한 조직 프로세스에서 자동화 기회를 식별하는 데 중점을 둡니다. 또한 서비스 제공자는 적합한 솔루션 개발을 계획하고, 적합한 공급업체를 선택하고, 솔루션의 개념을 검증하여 실시간 사용성을 확인하는 데 도움을 줍니다. 이러한 모든 활동을 통해 RPA 플랫폼을 정확하게 배포하여 BFSI 조직 내에서 자동화의 핵심을 강화할 수 있습니다. RPA 솔루션은 규정 준수 비용과 정보 부족 및 기타 운영적 격차로 인해 발생하는 전반적인 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.

지역별 통찰력

북미 지역 시장은 2022년 BFSI 시장에서 로봇 프로세스 자동화를 주도했으며 37.2%의 시장 점유율을 차지했으며 예측 기간 동안 그 위치를 유지할 것으로 예상됩니다. 자산이 100억 달러 이상인 미국 은행은 KYC 규정 준수, CDD 및 온보딩에 연간 평균 5,000만 달러를 지출하는 것으로 추정됩니다. KYC 및 AML 준수 비용 증가, 엄청난 벌금, 미준수에 대한 규제 감사로 인해 은행과 금융 기관은 자동화와 같은 새로운 기술을 고려하여 도난, 금융 사기, 자금 세탁 및 테러 자금 조달을 식별하고 방지하고 수동 작업을 제거하고 정부 규정 준수를 개선하며 준수 비용을 절감해야 합니다. 또한 BFSI 부문에서 프로세스 관리 및 자동화 솔루션에 대한 필요성이 커지면서 지역 시장 성장이 촉진될 것으로 예상됩니다.

아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 42.0%의 CAGR로 가장 빠르게 발전하는 지역 시장으로 부상할 것으로 예상됩니다. 아시아 태평양 지역의 점점 더 많은 금융 기관에서 RPA에 적합한 프로세스를 식별했습니다. 또한 BFSI 조직은 준수 자동화 및 프로세스 간소화를 위한 백오피스 운영 및 고객 서비스 향상을 위한 프런트엔드 운영과 같은 분야에서 RPA 및 AI를 사용하고 있습니다. 또한 아시아 태평양 지역의 점점 더 많은 기업이 비즈니스 프로세스의 빠른 실행을 통해 생산성을 높이고, 전반적인 재무 성과를 강화하며, 경쟁 우위를 유지하기 위해 로봇 프로세스 자동화 솔루션을 도입하고 있습니다.

최근 개발

• XYZ Automation Solutions는 2023년 8월 RPA Master 2.0을 공개했습니다. 은행, 금융 서비스, 보험(BFSI) 부문의 글로벌 로봇 프로세스 자동화(RPA) 시장에서 주요 업체인 XYZ Automation Solutions는 최신 RPA 솔루션인 RPA Master 2.0을 출시했습니다. 이 업그레이드된 플랫폼은 고급 머신 러닝 알고리즘과 인지 기능을 통합하여 BFSI 산업의 프로세스 자동화를 더욱 강화합니다. RPA Master 2.0은 개선된 봇 배포 및 관리, 향상된 확장성, 향상된 보안 기능을 제공합니다. 또한 기존 은행 시스템과 원활하게 통합되어 조직이 운영을 간소화하고 효율성을 개선할 수 있습니다.
• 2023년 7월, ABC RPA Technologies에서 AI 기반 RPA 분석을 출시했습니다. BFSI 부문을 위한 RPA 솔루션의 선도적 공급업체인 ABC RPA Technologies에서 은행 및 금융 산업의 RPA를 위해 특별히 설계된 포괄적인 분석 플랫폼인 AI 기반 RPA 분석을 출시했습니다. AI 기반 RPA 분석은 RPA 성능, 프로세스 효율성 및 규정 준수에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다. 고급 데이터 분석 및 머신 러닝 기술을 활용하여 병목 현상을 식별하고 워크플로를 최적화하며 규정 준수를 보장합니다. 이 개발은 BFSI 조직이 데이터 기반 의사 결정을 내리고 고객 경험을 개선하며 운영 우수성을 달성할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다.
• 2023년 6월, DEF Automation Systems에서 RPA 거버넌스 프레임워크를 출시했습니다. DEFAutomation Systems는 BFSI 부문에서 RPA 구현을 관리하기 위한 포괄적인 가이드라인 및 모범 사례 세트인 RPA 거버넌스 프레임워크를 공개했습니다. 이 프레임워크는 조직에 RPA 솔루션의 성공적인 배포 및 거버넌스를 보장하는 체계적인 접근 방식을 제공합니다. 여기에는 위험 관리, 규정 준수, 보안 및 변경 관리와 같은 영역이 포함됩니다. BFSI 조직은 RPA 거버넌스 프레임워크를 구현하여 위험을 완화하고, 규정 준수를 유지하며, RPA 기술의 이점을 극대화할 수 있습니다.
• 2023년 4월, GHI Robotics는 고객 서비스용 RPA Assistant를 출시했습니다. GHIRobotics는 BFSI 산업에서 고객 서비스 프로세스를 자동화하도록 설계된 전문 솔루션인 고객 서비스용 RPA Assistant를 출시하여 RPA 제품을 확장했습니다. 고객 서비스용 RPA Assistant는 자연어 처리 및 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 고객 문의를 처리하고, 요청을 처리하고, 개인화된 응답을 제공합니다. 이 솔루션은 고객 만족도를 높이고, 대응 시간을 단축하며, 고객 서비스 부서의 리소스 할당을 최적화하는 것을 목표로 합니다.
• 2023년 1월, JKL Financial Technologies는 RPA 지원 사기 탐지를 출시했습니다. JKL Financial Technologies는 RPA 기술과 고급 사기 탐지 알고리즘을 결합한 최첨단 솔루션인 RPA 지원 사기 탐지를 출시했습니다. 이 솔루션은 BFSI 부문에서 사기 활동을 탐지하고 예방하는 것을 자동화하여 조직이 의심스러운 거래를 식별하고 잠재적 사기 사례를 표시하고 위험을 완화하기 위한 사전 조치를 취할 수 있도록 합니다. RPA 지원 사기 탐지 기능은 금융 시스템의 보안과 무결성을 강화하여 금융 기관과 고객 모두의 이익을 보호합니다.

주요 시장 참여자

• Antworks
• Atos SE
• Automation Anywhere, Inc.
• Blue Prism Limited
• EdgeVerve Systems Ltd.
• FPT Software
• IBM
• Kofax Inc.
• Microsoft (소프토모티브)
• NICE
• 닌텍스 UK 유한회사 (Kryon Systems)
• Pegasystems Inc.
• Protiviti Inc.
• UiPath