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서비스 제공 자동화(Service Delivery Automation) 시장 개요 (2026-2031)
1. 시장 정의 및 개요
서비스 제공 자동화(Service Delivery Automation, SDA)는 IT 또는 비즈니스 프로세스 내에서 일련의 인간 행동을 자동화하는 신기술을 포괄하는 개념입니다. 이는 기존 기술과 자동화 기술을 결합하여 다양한 비즈니스 사례를 간소화하고 혼란을 최소화하는 역량을 제공합니다. 소매, 숙박, 헬스케어, 물류 등 다양한 산업에서 자동화 도입이 활발히 이루어지고 있습니다.
Mordor Intelligence의 분석에 따르면, 서비스 제공 자동화 시장은 2025년 390억 달러에서 2026년 493억 1천만 달러로 성장했으며, 2026년부터 2031년까지 연평균 성장률(CAGR) 26.43%를 기록하며 2031년에는 1,592억 7천만 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 이러한 성장은 기업들이 운영 비용 절감, 주기 시간 단축, 고객 대면 및 백오피스 프로세스의 정확성 향상을 추구하는 데서 비롯됩니다. RPA(로봇 프로세스 자동화), AI(인공지능), 로우코드 도구를 결합한 하이퍼자동화는 단순 작업 실행을 넘어 인지적 의사 결정으로 사용 사례를 확장하며, 초기 파일럿 단계를 넘어 전사적 도입을 가속화하고 있습니다. 선도적인 플랫폼들이 생성형 AI를 내장하고 총 소유 비용(TCO)을 절감하며 사용량 기반 클라우드 제공으로 전환함에 따라 벤더 간 경쟁이 심화되고 있습니다. 북미가 가장 큰 지역 지출을 차지하고 있지만, 아시아 태평양 지역은 현지 서비스 센터와 디지털 우선 중소기업들이 클라우드 자동화를 대규모로 수용하면서 가장 가파른 성장세를 보이고 있습니다.
2. 주요 보고서 요약
* 유형별: 2025년 IT 프로세스 자동화가 55.40%의 시장 점유율로 선두를 차지했으며, 인지/AI 기반 자동화는 2031년까지 38.59%의 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
* 구성 요소별: 2025년 소프트웨어 플랫폼이 61.05%의 매출 점유율을 기록했으며, 서비스 부문은 2031년까지 14.20%의 CAGR로 가장 빠르게 성장할 것으로 전망됩니다.
* 배포 모드별: 2025년 클라우드 솔루션이 60.75%의 시장 규모를 차지했으며, 2026년부터 2031년까지 13.10%의 CAGR로 성장할 것입니다.
* 조직 규모별: 2025년 대기업이 66.20%의 시장 점유율을 차지했지만, 중소기업(SME)은 2031년까지 31.20%의 가장 빠른 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
* 최종 사용자 산업별: 2025년 BFSI(은행, 금융 서비스 및 보험)가 22.20%의 시장 점유율로 선두를 유지했으며, 헬스케어 및 제약 산업은 2031년까지 33.10%의 CAGR로 가속화될 것입니다.
* 지역별: 2025년 북미가 32.45%의 시장 점유율로 선두를 차지했으며, 아시아 태평양은 2031년까지 26.90%의 CAGR로 가장 빠르게 성장할 것으로 전망됩니다.
3. 시장 동향 및 통찰력
3.1. 성장 동력 (Drivers)
* 비용 절감의 필요성 (Cost-reduction Imperative): 기업들은 노동 집약적이고 대량의 워크플로우를 자동화하여 프로세스당 평균 30-40%의 비용 절감을 달성하고 있습니다. RPA를 도입한 은행은 첫 해에 3-10배의 ROI를 얻고 예외 처리 오류를 현저히 줄입니다. 자동화된 작업 후 직원 만족도가 88% 증가했다는 내부 조사 결과는 비용 절감이 인력 경험 향상과 일치함을 보여줍니다. 이는 BFSI, 통신 및 공유 서비스 센터에서 특히 두드러집니다.
* 운영 효율성 및 SLA(서비스 수준 협약) 요구 (Demand for Operational Efficiency and SLAs): 엄격한 서비스 수준 목표는 조직이 프로세스 주기 시간을 단축하고 재작업을 줄이도록 강요합니다. 서비스 제공 자동화를 도입한 금융 통제팀은 보고 오류를 90% 줄이고 장부 마감 시간을 이전 수동 워크플로우보다 최대 85배 빠르게 단축합니다. 자동화된 분류 봇은 서비스 티켓을 몇 분 안에 해결하여 구독 기반 비즈니스에서 고객 유지율을 높이는 데 기여합니다.
* 디지털 우선 및 클라우드 우선 전환 (Digital-First and Cloud-first Transformation): 현재 기업의 96%가 최소 하나의 퍼블릭 클라우드 환경을 사용하며, 일반적인 기업은 1,200개 이상의 SaaS(Software-as-a-Service) 애플리케이션을 관리합니다. 워크플로우가 분산 아키텍처로 마이그레이션됨에 따라 클라우드 네이티브 자동화는 탄력적인 확장을 제공하여, 기업이 새로운 온프레미스 하드웨어 없이 전 세계적으로 봇을 배포할 수 있도록 합니다.
* RPA 플랫폼 성숙도 및 총 소유 비용(TCO) 절감 (RPA Platform Maturity and Lower TCO): 최신 플랫폼은 드래그 앤 드롭 디자인 스튜디오, 내장된 프로세스 검색 및 즉시 사용 가능한 커넥터를 제공하여 구현 일정을 몇 달에서 몇 주로 단축합니다. 로우코드 툴링은 부족한 풀스택 엔지니어에 대한 의존도를 줄이고, 사용량 기반 가격 책정은 중견 기업의 가치 실현 시간을 단축합니다. 이러한 발전은 서비스 제공 자동화 시장의 잠재 고객 기반을 넓히고 기존 고객 내에서 다부서 확장을 촉진합니다.
* 하이퍼자동화 융합 (Hyperautomation Convergence): iPaaS(통합 플랫폼 서비스), RPA, LCAP(로우코드 애플리케이션 플랫폼)의 융합은 북미와 유럽에서 중기적으로 시장 성장에 긍정적인 영향을 미칩니다.
* 생성형 AI 코파일럿을 통한 시민 개발자 역량 강화 (Generative-AI Copilots Enabling Citizen Developers): 생성형 AI 코파일럿은 시민 개발자들이 자동화를 더 쉽게 구축하고 관리할 수 있도록 지원하며, 이는 북미를 중심으로 전 세계적으로 장기적인 영향을 미칠 것입니다.
3.2. 제약 요인 (Restraints)
* 숙련된 자동화 아키텍트 부족 (Scarcity of Skilled Automation Architects): 인지 자동화 프로젝트는 프로세스 엔지니어링, 데이터 과학 및 위험 통제를 포괄하는 다학제적 인재를 필요로 합니다. 그러나 수요가 교육 파이프라인을 앞지르면서 숙련된 아키텍트가 부족하여 고가치 배포가 지연되고 기업들이 고가의 컨설턴트를 고용하게 됩니다. 로우코드 시민 개발자 툴링이 도움이 되지만, 복잡한 시스템 간 오케스트레이션은 여전히 경험 많은 설계자에게 의존합니다.
* 높은 초기 통합 및 변경 관리 비용 (High Up-front Integration and Change-management Cost): 레거시 메인프레임, 맞춤형 ERP(전사적 자원 관리) 사용자 정의 및 문서화되지 않은 워크플로우는 상당한 사전 자동화 개선 비용을 발생시킵니다. 기업들은 봇을 가동하기 전에 데이터 사전을 표준화하고 프로세스를 재설계해야 하는 경우가 많아 투자 회수 기간이 길어지고 경영진의 열정이 감소할 수 있습니다.
* 멀티테넌트 워크플로우 보안 및 규정 준수 격차 (Multitenant Workflow Security and Compliance Gaps): 멀티테넌트 환경에서의 워크플로우 보안 및 규정 준수 문제는 특히 고도로 규제되는 산업에서 우려를 증폭시키며, 이는 중기적으로 시장 성장에 부정적인 영향을 미칩니다.
* 자동화 에너지 발자국에 대한 ESG 조사 (ESG Scrutiny on Automation Energy Footprint): 자동화 시스템의 에너지 소비에 대한 ESG(환경, 사회, 지배구조) 조사는 유럽과 북미를 중심으로 전 세계적으로 장기적인 영향을 미칠 수 있는 제약 요인입니다.
4. 세그먼트 분석
* 유형별: 인지 자동화, 전통적인 RPA를 혁신하다
* IT 프로세스 자동화는 잘 정의된 런북 스크립트와 명확한 ROI 벤치마크 덕분에 2025년 서비스 제공 자동화 시장 점유율의 55.40%를 차지했습니다. 서비스 데스크 팀은 암호 재설정, 백업 확인 및 인시던트 라우팅을 자동화하여 평균 해결 시간(MTTR)을 최대 40% 단축합니다.
* 동시에 인지/AI 기반 자동화 부문은 대규모 언어 모델(LLM) 및 이미지 분석의 발전으로 38.59%의 CAGR로 가장 빠르게 성장하고 있습니다. 보험업계에서는 인지 봇을 배포하여 청구 문서를 평가하고 이상 징후를 실시간으로 표시하여 효율성 향상과 함께 새로운 수익원을 창출합니다.
* 이러한 진화는 구매 기준을 변화시키고 있습니다. 구매자들은 작업 자동화, 의사 결정 지원 및 지속적인 학습을 하나의 라이선스 내에서 결합하는 솔루션을 점점 더 찾고 있습니다. 벤더들은 네이티브 AI를 내장하거나 하이퍼스케일 AI 서비스와 파트너십을 맺어, 틈새 스크립트 전용 도구에서 통합 스위트로 지출을 전환하는 융합을 만들어내고 있습니다.
* 구성 요소별: 복잡성 증가에 따른 서비스 급증
* 소프트웨어 플랫폼은 모든 자동화 여정이 라이선스로 시작되기 때문에 2025년 매출의 61.05%를 차지했습니다. 이 플랫폼들은 이제 내장된 컴퓨터 비전, 프로세스 마이닝 및 거버넌스 콘솔을 통해 가치 증명(PoV) 구축을 가속화합니다.
* 그러나 서비스는 14.20%의 CAGR로 소프트웨어보다 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 자동화가 수백 개의 프로세스로 확장됨에 따라 기업들은 내부 팀이 흡수하기 어려운 로드맵 설계, 변경 관리, 봇 상태 모니터링 및 지속적인 개선 프로그램이 필요합니다. 컨설팅 회사와 시스템 통합업체는 가치 평가, 시민 개발자 역량 강화 및 COE(Center of Excellence) 운영을 위한 프레임워크를 번들로 제공합니다.
* 관리형 서비스 시장 규모는 지속적인 규정 준수 테스트 및 감사 로그가 필수적인 규제 산업에서 특히 빠르게 확장되고 있습니다. 벤더들은 SLA 준수, 버전 업그레이드 및 보안 패치를 포괄하는 공동 책임 매트릭스를 갖춘 “Automation-as-a-service” 모델을 제공합니다.
* 배포 모드별: 클라우드 지배력 가속화
* 클라우드 배포는 2025년 지출의 60.75%를 차지했으며, 13.10%의 CAGR로 가장 빠르게 성장하는 모드로 남아 있습니다. 서버리스 런타임과 컨테이너 오케스트레이션은 기업이 분기 말 피크 기간 동안 온디맨드로 봇 용량을 폭발적으로 늘릴 수 있게 하여, 나머지 기간 동안 유휴 하드웨어를 방지합니다. SaaS 업데이트는 또한 새로운 AI 기술에 즉시 접근할 수 있게 하여 혁신 주기를 단축합니다.
* 보험과 같은 보수적인 부문조차도 온프레미스 레거시 시스템과 클라우드 호스팅 오케스트레이션 레이어를 점점 더 혼합하여, 민첩성을 희생하지 않고 데이터 상주를 존중하는 하이브리드 제어 플레인을 생성하고 있습니다.
* 조직 규모별: 중소기업(SME) 격차 해소
* 대기업은 2025년 서비스 제공 자동화 시장 규모의 66.20%를 차지했으며, 글로벌 입지를 활용하여 지원 기능을 중앙 집중화하고 프로세스를 표준화했습니다. 이들은 일반적으로 재무, HR 및 공급망 전반에 걸쳐 200개 이상의 봇을 출시하여 2회계 연도 내에 포트폴리오 수준의 ROI를 달성합니다.
* 그러나 중소기업은 종량제 플랫폼이 진입 장벽을 제거함에 따라 31.20%의 CAGR로 격차를 좁히고 있습니다. 구독형 가격 책정, 사전 구축된 산업 템플릿 및 노코드 스튜디오를 통해 중견 물류 회사는 RPA 엔지니어를 고용하지 않고도 몇 주 만에 송장 조정 작업을 자동화할 수 있습니다.
* 최종 사용자 산업별: 헬스케어의 혁신이 BFSI의 리더십을 능가하다
* BFSI는 엄격한 규정 준수, 데이터 집약성 및 24시간 연중무휴 고객 요구에 힘입어 2025년 서비스 제공 자동화 시장 점유율의 22.20%를 유지했습니다. 은행은 KYC(고객 알기), 거래 감시 및 모기지 승인에 자동화를 적용하여 주기 시간을 며칠에서 몇 분으로 단축합니다.
* 그러나 헬스케어 및 제약 산업은 33.10%의 CAGR로 가장 빠르게 성장하고 있습니다. 병원은 대화형 AI를 배포하여 환자 문의를 분류하고, 수익 주기 봇은 보험 양식에서 데이터를 추출하고 EMR(전자의무기록) 시스템을 업데이트하여 거부된 청구를 줄이고 임상의의 업무 부담을 덜어줍니다.
5. 지역 분석
* 북미: 높은 인건비, 성숙한 클라우드 인프라, 선도적인 플랫폼 벤더의 본사 덕분에 서비스 제공 자동화 시장의 가장 큰 허브로 남아 있습니다. 금융 기관과 헬스케어 시스템이 도입을 선도하며, 종종 인지 봇을 분석과 통합하여 예외를 예측하고 SLA 위반을 선제적으로 방지합니다. 생성형 AI 실험이 광범위하게 이루어지고 있으며, 기업들은 대규모 언어 모델을 사용하여 법률 요약 및 규정 준수 내러티브를 작성하는 파일럿을 진행하고 있습니다.
* 아시아 태평양: 가장 가파른 성장 궤적을 기록하고 있습니다. 인도와 필리핀은 디지털 인력을 통해 이직 비용을 줄이려는 글로벌 서비스 센터를 보유하고 있으며, 중국 보험사들은 급증하는 보험 정책 물량을 관리하기 위해 청구를 자동화합니다. 스마트 제조 및 물류 디지털화에 대한 정부의 인센티브는 AGV(무인 운반 로봇) 스케줄링을 위해 오케스트레이션 봇에 의존하는 창고 자동화를 촉진합니다. 현지 벤더들은 가격에 민감한 번들을 제공하여 아세안(ASEAN) 시장 전반의 중견 기업으로의 침투를 가속화합니다.
* 유럽: 북유럽 및 서유럽 경제 전반에 걸쳐 꾸준한 도입을 보입니다. EU의 GDPR(일반 데이터 보호 규정)은 기업들이 모든 봇 활동을 기록하는 제어 장치를 내장하여 자동화를 감사 추적과 일치시키도록 유도합니다. 독일과 베네룩스의 제조 대기업들은 현장 보고를 자동화하고, 북유럽의 공공 기관들은 다국어 챗봇을 배포하여 시민 문의를 처리합니다. 의사 결정은 신중하며, IT 지출은 투명한 투자 회수가 가능한 프로젝트를 선호하여 단계적인 출시를 추진하고 있습니다.
6. 경쟁 환경
서비스 제공 자동화 시장은 상위 5개 벤더가 전 세계 매출의 약 65%를 차지하며 중간 정도의 집중도를 보입니다. UiPath는 광범위한 플랫폼과 활발한 커뮤니티 마켓플레이스를 기반으로 약 27%의 점유율로 선두를 달리고 있습니다. 최근 HCLTech와 파트너십을 맺어 수직별 템플릿과 AI 랩을 인큐베이팅하며 통신 및 제조 고객으로 영역을 확장했습니다. Automation Anywhere, IBM, Microsoft, Blue Prism이 선두 그룹을 형성하고 있으며, 각 기업은 핵심 RPA 엔진에 생성형 AI와 프로세스 마이닝을 추가하고 있습니다.
경쟁 차별화는 에코시스템의 폭으로 이동하고 있습니다. 벤더들은 사전 구축된 커넥터, AI 기술 및 파트너 솔루션 라이브러리를 큐레이션하여 가치 실현 시간을 단축합니다. Google Cloud와 같은 하이퍼스케일러와의 제휴는 고급 문서 AI를 활용하여 추출 정확도를 향상시킵니다. 한편, 지능형 문서 처리 또는 컨택 센터 분석과 같은 특정 도메인에 초점을 맞춘 틈새 전문 기업들은 주요 RPA 플랫폼과 통합하는 방식으로 경쟁하고 있습니다.
규제 산업에서는 여전히 미개척 기회가 남아 있습니다. 스타트업들은 FDA(미국 식품의약국) 승인 가능한 검증 팩 또는 제재 심사를 내장한 국경 간 결제 조정 봇을 제공합니다. 중견 기업 고객들은 호스팅, 봇 관리 및 지속적인 개선을 포함하는 관리형 서비스 번들을 선호하여 내부 COE의 필요성을 줄입니다. 결과적으로 서비스 제공 자동화 시장은 상위 기업의 통합과 전문 챌린저들의 활발한 혁신 사이에서 균형을 이루고 있습니다.
주요 산업 리더: Automation Anywhere Inc., UiPath SRL, IPsoft Inc., Blue Prism, Xerox Holdings Corporation.
최근 산업 동향:
* 2025년 4월: UiPath는 새로운 Maestro 오케스트레이션 레이어를 기반으로 AI 에이전트, 로봇 및 인간을 통합 거버넌스 하에 조정하는 엔터프라이즈급 에이전트 자동화 플랫폼을 출시했습니다.
* 2025년 3월: ServiceNow는 Moveworks를 28억 5천만 달러에 인수하는 최종 계약을 발표하며, Moveworks의 대화형 AI 비서를 Now Platform에 내장하고 HR, IT 및 고객 워크플로우 전반에 걸쳐 에이전트 서비스 데스크 자동화를 가속화하는 것을 목표로 했습니다.
* 2025년 2월: IBM은 HashiCorp를 64억 달러에 인수 완료하여 Terraform 인프라-as-코드 및 Vault 비밀 관리를 Red Hat Ansible과 통합하여 엔드투엔드 하이브리드 클라우드 자동화 스택을 구축했습니다.
* 2025년 1월: Microsoft는 2025년 Power Automate for desktop의 첫 업데이트를 발표하며, attended 봇을 위한 버전 제어 및 보안 볼트 기반 자격 증명 검색 기능을 추가하여 시민 개발자 자동화의 감사 및 거버넌스를 용이하게 했습니다.
（내용이 너무 길어 생략되었습니다.）
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서비스 제공 자동화는 고객에게 서비스를 제공하는 일련의 과정 또는 특정 작업을 소프트웨어, 로봇, 인공지능 등 첨단 기술을 활용하여 사람의 개입 없이 또는 최소한의 개입으로 수행하도록 하는 것을 의미합니다. 이는 기업이 서비스 제공의 효율성을 극대화하고, 운영 비용을 절감하며, 서비스의 일관성과 품질을 향상시켜 궁극적으로 고객 만족도를 제고하는 것을 목표로 합니다. 단순 반복 업무의 자동화를 넘어, 복잡한 의사결정 지원 및 예측, 그리고 개인화된 서비스 제공까지 포함하는 광범위한 개념으로 발전하고 있습니다.
서비스 제공 자동화의 주요 유형으로는 로봇 프로세스 자동화(RPA), 인공지능(AI) 기반 자동화, 워크플로우 자동화, IT 서비스 관리(ITSM) 자동화, 그리고 고객 서비스 자동화 등이 있습니다. RPA는 규칙 기반의 반복적이고 정형화된 업무를 소프트웨어 로봇이 사람처럼 수행하도록 하여 데이터 입력, 보고서 생성, 시스템 간 데이터 이동 등을 자동화합니다. AI 기반 자동화는 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 비정형 데이터 처리, 예측 분석, 복잡한 의사결정 지원, 그리고 챗봇이나 가상 비서를 통한 고객 응대 등을 가능하게 합니다. 워크플로우 자동화는 비즈니스 프로세스의 단계별 작업을 자동화하고 통합하여 전체 프로세스의 흐름을 최적화하며, ITSM 자동화는 IT 인프라 및 서비스 운영(장애 관리, 변경 관리, 요청 처리 등)을 효율화합니다. 고객 서비스 자동화는 챗봇, IVR(Interactive Voice Response), 지식 기반 시스템 등을 통해 고객 문의에 신속하고 일관되게 응대하며 문제 해결을 지원합니다.
이러한 서비스 제공 자동화는 다양한 산업 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다. 금융권에서는 계좌 개설, 대출 심사, 사기 탐지, 고객 상담 등에 적용되어 업무 처리 속도를 높이고 오류를 줄입니다. 제조 분야에서는 생산 라인 자동화, 품질 관리, 공급망 관리 최적화에 기여하며, 유통 및 전자상거래에서는 주문 처리, 재고 관리, 고객 문의 응대, 개인화된 상품 추천 등에 활용됩니다. 의료 분야에서는 진료 예약, 보험 청구, 의료 기록 관리, 진단 보조 등에 사용되어 의료 서비스의 효율성을 높이고, 공공 부문에서는 민원 처리, 서류 발급, 정책 안내 등에 적용되어 대국민 서비스의 편의성을 증진합니다. 또한, IT/통신 분야에서는 네트워크 관리, 시스템 모니터링, 장애 대응, 서비스 프로비저닝 등에 필수적으로 사용되며, 인사 및 회계 분야에서는 급여 처리, 채용 프로세스, 비용 정산, 재무 보고서 작성 등 백오피스 업무의 효율성을 크게 향상시킵니다.
서비스 제공 자동화를 가능하게 하는 주요 관련 기술로는 로봇 프로세스 자동화(RPA) 소프트웨어, 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML), 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 사물 인터넷(IoT), 블록체인, 그리고 로우코드/노코드 플랫폼 등이 있습니다. RPA는 소프트웨어 로봇이 사용자 인터페이스를 통해 사람처럼 작업을 수행하게 하며, AI와 ML은 데이터 분석, 패턴 인식, 예측, 자연어 처리 등을 통해 자동화 시스템의 지능을 부여합니다. 클라우드 컴퓨팅은 자동화 솔루션의 유연한 배포 및 확장을 지원하고, 빅데이터는 자동화 시스템의 학습 및 의사결정을 위한 풍부한 데이터를 제공합니다. IoT는 물리적 장치에서 데이터를 수집하고 자동화된 제어를 가능하게 하며, 블록체인은 분산원장기술을 활용하여 투명하고 안전한 자동화된 거래 및 계약을 지원합니다. 또한, 로우코드/노코드 플랫폼은 개발 지식이 없는 사용자도 자동화 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 돕습니다.
현재 서비스 제공 자동화 시장은 여러 요인에 의해 급격히 성장하고 있습니다. 첫째, 전 세계적인 디지털 전환 가속화로 기업들이 경쟁력 확보를 위해 디지털 기술 도입에 적극적입니다. 둘째, 인력 부족 현상 심화와 인건비 상승으로 인해 반복적이고 단순한 업무에 대한 인력 의존도를 줄여야 할 필요성이 증대되고 있습니다. 셋째, 빠르고 정확하며 개인화된 서비스에 대한 고객의 기대치가 높아지면서 자동화를 통한 서비스 품질 향상이 중요해졌습니다. 넷째, 폭증하는 데이터를 효율적으로 처리하고 활용해야 하는 기업의 당면 과제가 자동화 도입을 촉진하고 있습니다. 마지막으로, 코로나19 팬데믹은 비대면 서비스 및 원격 근무 환경의 확산을 가속화하며 자동화 도입의 필요성을 더욱 부각시켰습니다.
미래에는 서비스 제공 자동화가 초자동화(Hyperautomation)와 지능형 자동화(Intelligent Automation) 방향으로 발전할 것으로 전망됩니다. 초자동화는 RPA, AI, ML, 프로세스 마이닝 등 다양한 기술을 통합하여 엔드-투-엔드(end-to-end) 프로세스를 자동화하는 것을 의미하며, 지능형 자동화는 단순 반복을 넘어 학습하고 추론하며 의사결정하는 고도화된 자동화 시스템으로 진화할 것입니다. 또한, 자동화가 인간의 일자리를 대체하기보다는 인간-로봇 협업(Human-Robot Collaboration)을 통해 인간의 역량을 강화하고 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 지원하는 형태로 발전할 것입니다. 서비스형 자동화(Automation as a Service, AaaS) 모델의 확산으로 중소기업도 클라우드 기반의 자동화 솔루션을 구독 형태로 쉽게 이용할 수 있게 될 것입니다. 이와 더불어, 자동화 시스템의 투명성, 공정성, 책임성에 대한 사회적 요구가 증대됨에 따라 윤리적 고려 및 거버넌스 구축이 중요한 과제로 부상할 것입니다. 궁극적으로 서비스 제공 자동화는 현재 주로 적용되는 분야를 넘어 모든 산업과 업무 영역으로 확산되어 기업의 운영 방식과 고객 경험을 혁신하는 핵심 동력이 될 것입니다.