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2021527

비즈니스 프로세스 관리용 AI 시장 예측(-2034년) : 툴 유형, 제공 형태, 기술, 용도, 최종사용자 및 지역별 세계 분석

AI in Business Process Management Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Tool Type, Offering, Technology, Application, End User and By Geography

발행일: | 리서치사: 구분자 Stratistics Market Research Consulting | 페이지 정보: 영문 | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    



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Stratistics MRC에 따르면 세계의 비즈니스 프로세스 관리용 AI 시장은 2026년에 168억 달러 규모에 달하며, 예측 기간 중 CAGR 10.9%로 성장하며, 2034년까지 379억 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다.

비즈니스 프로세스 관리용 AI란 프로세스 마이닝, 머신러닝을 통한 최적화, 자연 언어 처리, 예측 분석, 생성형 AI 등 인공지능 기능을 비즈니스 프로세스 관리 소프트웨어 제품군 및 플랫폼에 통합하는 것을 말합니다. 이를 통해 자동화된 프로세스 발견, 지속적인 성능 모니터링, 지능형 병목현상 식별, 예측적 컴플라이언스 모니터링, 로우코드를 통한 AI 지원 프로세스 설계, 기업 운영 환경 전반의 실시간 성능 데이터에 기반한 진화적 프로세스 실행이 가능합니다. 적응형 프로세스 실행이 가능합니다.

프로세스 마이닝 도입 확대

프로세스 마이닝 기술의 도입은 기업의 시스템 이벤트 로그에서 도출된 실제 프로세스 실행 패턴에 대해 AI를 활용한 객관적인 가시성을 제공함으로써 기업의 비즈니스 프로세스 관리를 근본적으로 변화시키고 있습니다. 이를 통해 조직은 의도한 프로세스 설계에서 벗어난 부분을 식별하고, 비효율로 인한 비용을 정량화하며, 자동화 및 최적화에 대한 투자 우선순위를 정할 수 있습니다. 프로세스 마이닝의 지식을 BPM 플랫폼의 설계 및 모니터링 워크플로우에 통합하는 것은 기존의 워크플로우 설정의 사용 사례를 넘어 BPM 플랫폼의 도입을 확대하는 설득력 있는 기업 가치 제안을 창출하고 있습니다.

프로세스 변경 거버넌스의 복잡성

부서 간 이해관계자 참여, 규제 준수 요건, 레거시 시스템에 대한 의존으로 인한 기업 프로세스 거버넌스의 복잡성은 BPM 플랫폼 환경 내에서 AI 추천 프로세스 최적화를 구현하는 데 있으며, 조직적 장벽이 되고 있습니다. 이로 인해 명확한 최적화 기회를 식별할 수 있는 AI 인사이트도 조직적 조정 요구 사항으로 인해 구현 기간이 수개월에서 수년으로 길어져 운영상의 영향력을 제한하고 있습니다.

로우 코드 BPM의 보급

로우코드 및 노코드 BPM 플랫폼의 도입은 프로그래밍 기술이 없는 비즈니스 도메인 전문가가 제한된 IT 개발 리소스에 의존하지 않고 AI 지원 비즈니스 프로세스를 자체적으로 설계, 배포, 최적화할 수 있도록 함으로써 시장 확대의 큰 기회를 창출하고 있습니다. 시장 확대의 큰 기회를 창출하고 있습니다. 이를 통해 프로세스 자동화 전담팀을 보유한 대기업뿐만 아니라 기존 BPM 플랫폼의 상용 모델로는 접근하기 어려웠던 중견기업 및 부서 단위의 사용 사례까지 기업의 BPM 도입 범위가 획기적으로 확대되고 있습니다.

ERP 임베디드 자동화 경쟁

SAP와 오라클을 비롯한 주요 ERP 플랫폼 벤더들이 추가 소프트웨어 라이선스 비용 없이 AI를 활용한 프로세스 자동화 및 모니터링 기능을 핵심 기업 시스템에 직접 통합하고 있다는 점은 독립형 AI BPM 플랫폼에 대한 독립형 AI BPM 플랫폼에 대한 투자의 상업적 타당성을 위협하고 있습니다. 왜냐하면, 기존 기업 시스템 관계 안에 충분한 프로세스 관리 기능이 내장되어 있는 경우, 기업은 전용 BPM 솔루션에서 얻을 수 있는 부가가치가 감소하고 있다고 인식하기 때문입니다.

COVID-19의 영향:

COVID-19는 모든 기업 부문에서 비즈니스 프로세스의 신속한 재설계를 유발하고, 팬데믹 상황에서의 업무 적응에 있으며, 신속한 프로세스 변경 요구사항에 대응할 수 없는 유연성이 부족한 기존 BPM 시스템의 한계를 드러내었습니다. AI가 탑재된 프로세스 마이닝 툴을 통해 프로세스 결함을 빠르게 파악할 수 있는 프로세스 마이닝 툴과 민첩한 프로세스 재설계를 지원하는 BPM 플랫폼은 팬데믹 기간 중 차별화된 가치를 발휘했습니다. 팬데믹 이후 프로세스 복원력에 대한 투자와 지속적인 최적화 문화가 AI BPM 시장의 성장을 지원하고 있습니다.

예측 기간 중 로우코드 BPM 플랫폼 부문이 가장 큰 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.

로우코드 BPM 플랫폼 부문은 예측 기간 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 비기술직 비즈니스 사용자들이 IT 부서의 병목현상에 시달리지 않고 독자적으로 프로세스 개선을 수행할 수 있도록 함으로써 비즈니스 프로세스 자동화의 잠재적 시장을 확대하고 있는 로우코드 비즈니스 애플리케이션 개발 플랫폼이 기업에서 널리 채택되고 있기 때문입니다. 있습니다. Appian, Pegasystems, Kissflow 등 주요 로우코드 BPM 벤더들은 다양한 산업에서 프로세스 애플리케이션 개발 플랫폼 구독을 통해 막대한 기업 매출을 창출하고 있습니다.

예측 기간 중 SaaS(Software-as-a-Service) 부문이 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.

예측 기간 중 SaaS(Software as a Service) 부문은 온프레미스 BPM 플랫폼 도입에서 기존 온프레미스 BPM 도입에 비해 신속한 도입, 지속적인 AI 기능 업데이트, 총소유비용(TCO) 절감을 실현하는 클라우드 기반 SaaS 구독 모델로의 전환이 가속화됨에 따라 가장 높은 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. SaaS 구독 모델로 기업의 전환이 가속화됨에 따라 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 클라우드 네이티브 BPM 플랫폼은 빠른 탄력적 확장과 통합 AI 서비스 활용을 가능하게 하는 클라우드 네이티브 BPM 플랫폼은 기업의 새로운 BPM 도입에 있으며, 점점 더 선호되고 있습니다.

가장 큰 점유율을 차지하는 지역:

예측 기간 중 북미 지역이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 미국 기업이 세계 최대 AI BPM 소프트웨어 구매자이며, Appian, Pegasystems, IBM과 같은 주요 플랫폼 벤더들이 북미에 본사를 두고 있고, BPM 플랫폼 도입 성숙도가 가장 높은 금융 서비스, 정부, 의료, 보험 등 다양한 산업 분야에서 금융 서비스, 정부, 의료, 보험 등 다양한 분야의 고객 관계를 통해 국내 및 국제 기업에서 상당한 매출을 창출하고 있기 때문입니다.

CAGR이 가장 높은 지역:

예측 기간 중 아시아태평양은 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 이는 인도, 중국, 일본, 호주에서 기업의 디지털화 투자가 빠르게 확대되면서 AI BPM 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있으며, 지역 IT 서비스 부문의 역량 확대로 현지 BPM 도입 프로그램이 가능해졌고, 지역내 SaaS 유통 채널을 통해 클라우드 기반 로우코드 BPM 솔루션을 도입하는 중견기업이 증가하고 있기 때문입니다. 을 통해 클라우드 제공형 로우코드 BPM 솔루션을 중견기업이 채택하는 움직임이 확대되고 있기 때문입니다.

무료 커스터마이징 서비스:

이 보고서를 구매한 모든 고객은 아래 무료 맞춤화 옵션 중 하나를 이용할 수 있습니다. :

  • 기업 개요
    • 추가 시장 참여자(최대 3개사)에 대한 포괄적인 프로파일링
    • 주요 플레이어(최대 3개사) SWOT 분석
  • 지역별 세분화
    • 고객의 요청에 따라 주요 국가 및 지역의 시장 추정 및 예측, CAGR(주: 타당성 확인에 따라 다름)
  • 경쟁사 벤치마킹
    • 제품 포트폴리오, 지역적 분포, 전략적 제휴에 기반한 주요 기업 벤치마킹

목차

제1장 개요

제2장 조사 프레임워크

제3장 시장 역학과 동향 분석

제4장 경쟁 환경과 전략적 평가

제5장 세계의 비즈니스 프로세스 관리용 AI 시장 : 툴 유형별

제6장 세계의 비즈니스 프로세스 관리용 AI 시장 : 제공별

제7장 세계의 비즈니스 프로세스 관리용 AI 시장 : 기술별

제8장 세계의 비즈니스 프로세스 관리용 AI 시장 : 용도별

제9장 세계의 비즈니스 프로세스 관리용 AI 시장 : 최종사용자별

제10장 세계의 비즈니스 프로세스 관리용 AI 시장 : 지역별

제11장 전략적 시장 정보

제12장 업계 동향과 전략적 구상

제13장 기업 개요

KSA 26.05.11

According to Stratistics MRC, the Global AI in Business Process Management Market is accounted for $16.8 billion in 2026 and is expected to reach $37.9 billion by 2034 growing at a CAGR of 10.9% during the forecast period. AI in business process management refers to the integration of artificial intelligence capabilities including process mining, machine learning-driven optimization, natural language processing, predictive analytics, and generative AI into business process management software suites and platforms to enable automated process discovery, continuous performance monitoring, intelligent bottleneck identification, predictive compliance monitoring, low-code AI-assisted process design, and adaptive process execution that evolves based on real-time performance data across enterprise operational environments.

Market Dynamics:

Driver:

Process Mining Adoption Growth

Process mining technology adoption is fundamentally transforming enterprise business process management by providing AI-powered objective visibility into actual process execution patterns derived from enterprise system event logs, enabling organizations to identify deviation from intended process designs, quantify inefficiency costs, and prioritize targeted automation and optimization investments. Integration of process mining insights into BPM platform design and monitoring workflows is generating compelling enterprise value propositions that expand BPM platform adoption beyond traditional workflow configuration use cases.

Restraint:

Process Change Governance Complexity

Enterprise process governance complexity arising from cross-functional stakeholder involvement, regulatory compliance requirements, and legacy system dependencies creates substantial organizational barriers to implementing AI-recommended process optimizations within BPM platform environments, limiting the realized operational impact of AI insights that may identify clear optimization opportunities but face implementation timelines extending to months or years due to organizational coordination requirements.

Opportunity:

Low-Code BPM Democratization

Low-code and no-code BPM platform adoption is creating a substantial market expansion opportunity by enabling business domain experts without programming skills to independently design, deploy, and optimize AI-assisted business processes without depending on scarce IT development resources, dramatically expanding the enterprise BPM deployment universe beyond large enterprises with dedicated process automation teams to mid-market and departmental use cases previously inaccessible to traditional BPM platform commercial models.

Threat:

ERP Embedded Automation Competition

Major ERP platform vendors including SAP and Oracle embedding AI-powered process automation and monitoring capabilities directly within core enterprise systems at no additional software license cost threaten the commercial viability of standalone AI BPM platform investments as enterprises perceive diminishing incremental value from dedicated BPM solutions when adequate process management functionality is bundled within existing enterprise system relationships.

Covid-19 Impact:

COVID-19 triggered rapid business process redesign across all enterprise sectors that exposed the inadequacy of inflexible traditional BPM systems unable to accommodate rapid process change requirements during pandemic operational adaptation. AI-powered process mining tools enabling rapid identification of process dysfunction and BPM platforms supporting agile process redesign demonstrated differentiated value during the pandemic. Post-pandemic process resilience investment and continuous optimization culture sustain AI BPM market growth.

The low-code BPM platforms segment is expected to be the largest during the forecast period

The low-code BPM platforms segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to broad enterprise adoption of low-code business application development platforms that are expanding the addressable business process automation market by enabling non-technical business users to independently implement process improvements without IT bottlenecks. Leading low-code BPM vendors including Appian, Pegasystems, and Kissflow are generating substantial enterprise revenue from process application development platform subscriptions across diverse industry verticals.

The software-as-a-service (SaaS) segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the software-as-a-service (SaaS) segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by accelerating enterprise shift from on-premise BPM platform deployments to cloud-delivered SaaS subscription models offering faster deployment, continuous AI capability updates, and reduced total cost of ownership compared to legacy on-premise BPM installations. Cloud-native BPM platforms enabling rapid elastic scaling and integrated AI service consumption are increasingly preferred for new enterprise BPM deployments.

Region with largest share:

During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, due to United States enterprises representing the world's largest AI BPM software buyers with leading platform vendors including Appian, Pegasystems, and IBM headquartered in North America and generating substantial domestic and international enterprise revenue from established customer relationships across financial services, government, healthcare, and insurance sectors with the highest BPM platform adoption maturity.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, due to rapid enterprise digitalization investment across India, China, Japan, and Australia generating growing AI BPM platform demand, combined with expanding regional IT services sector capabilities enabling local BPM implementation programs and growing mid-market enterprise adoption of cloud-delivered low-code BPM solutions through regional SaaS distribution channels.

Key players in the market

Some of the key players in AI in Business Process Management Market include Appian Corporation, Pegasystems Inc., IBM Corporation, Oracle Corporation, SAP SE, Microsoft Corporation, ServiceNow Inc., Software AG, Tibco Software Inc., Kissflow Inc., Zoho Corporation, Nintex Global Ltd., Tata Consultancy Services (TCS), Infosys Limited, Wipro Limited, Accenture plc, and Cognizant Technology Solutions.

Key Developments:

In March 2026, Appian Corporation introduced Appian AI Copilot enabling business users to design complete enterprise process applications through conversational AI interactions without requiring technical BPM platform configuration knowledge.

In January 2026, Nintex Global Ltd. released a new AI-powered workflow analytics capability providing process owners with automated performance benchmarking and AI-generated improvement recommendations across deployed business process automation workflows.

In October 2025, Kissflow Inc. secured a major enterprise expansion with a global manufacturing conglomerate deploying low-code BPM automation across procurement, quality management, and supplier onboarding process workflows.

Tool Types Covered:

  • BPM Suites with AI Integration
  • Process Modeling & Design Tools
  • Workflow Automation Tools
  • Process Analytics & Monitoring Tools
  • Low-Code BPM Platforms
  • Process Mining Tools
  • Decision Management Tools

Offerings Covered:

  • Software-As-A-Service (SaaS)
  • On-Premise Software
  • Embedded / API-Based Modules
  • Low-Code / No-Code BPM Platforms
  • Bundled With ERP / CRM / Finance / HR Platforms

Technologies Covered:

  • Machine Learning
  • Natural Language Processing
  • Process Mining & Analytics
  • Robotic Process Automation Integration
  • Generative AI

Applications Covered:

  • Finance & Accounting
  • Human Resource Management
  • Customer Experience Management
  • Supply Chain Management
  • IT Operations Management
  • Risk & Compliance Management

End Users Covered:

  • BFSI
  • Healthcare
  • Retail & E-commerce
  • Manufacturing
  • Government

Regions Covered:

  • North America
    • United States
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • United Kingdom
    • Germany
    • France
    • Italy
    • Spain
    • Netherlands
    • Belgium
    • Sweden
    • Switzerland
    • Poland
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • China
    • Japan
    • India
    • South Korea
    • Australia
    • Indonesia
    • Thailand
    • Malaysia
    • Singapore
    • Vietnam
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Brazil
    • Argentina
    • Colombia
    • Chile
    • Peru
    • Rest of South America
  • Rest of the World (RoW)
    • Middle East
  • Saudi Arabia
  • United Arab Emirates
  • Qatar
  • Israel
  • Rest of Middle East
    • Africa
  • South Africa
  • Egypt
  • Morocco
  • Rest of Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2023, 2024, 2025, 2026, 2027, 2028, 2030, 2032 and 2034
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

  • 1.1 Market Snapshot and Key Highlights
  • 1.2 Growth Drivers, Challenges, and Opportunities
  • 1.3 Competitive Landscape Overview
  • 1.4 Strategic Insights and Recommendations

2 Research Framework

  • 2.1 Study Objectives and Scope
  • 2.2 Stakeholder Analysis
  • 2.3 Research Assumptions and Limitations
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Collection (Primary and Secondary)
    • 2.4.2 Data Modeling and Estimation Techniques
    • 2.4.3 Data Validation and Triangulation
    • 2.4.4 Analytical and Forecasting Approach

3 Market Dynamics and Trend Analysis

  • 3.1 Market Definition and Structure
  • 3.2 Key Market Drivers
  • 3.3 Market Restraints and Challenges
  • 3.4 Growth Opportunities and Investment Hotspots
  • 3.5 Industry Threats and Risk Assessment
  • 3.6 Technology and Innovation Landscape
  • 3.7 Emerging and High-Growth Markets
  • 3.8 Regulatory and Policy Environment
  • 3.9 Impact of COVID-19 and Recovery Outlook

4 Competitive and Strategic Assessment

  • 4.1 Porter's Five Forces Analysis
    • 4.1.1 Supplier Bargaining Power
    • 4.1.2 Buyer Bargaining Power
    • 4.1.3 Threat of Substitutes
    • 4.1.4 Threat of New Entrants
    • 4.1.5 Competitive Rivalry
  • 4.2 Market Share Analysis of Key Players
  • 4.3 Product Benchmarking and Performance Comparison

5 Global AI in Business Process Management Market, By Tool Type

  • 5.1 BPM Suites with AI Integration
  • 5.2 Process Modeling & Design Tools
  • 5.3 Workflow Automation Tools
  • 5.4 Process Analytics & Monitoring Tools
  • 5.5 Low-Code BPM Platforms
  • 5.6 Process Mining Tools
  • 5.7 Decision Management Tools

6 Global AI in Business Process Management Market, By Offering

  • 6.1 Software As A Service (SaaS)
  • 6.2 On Premise Software
  • 6.3 Embedded / API Based Modules
  • 6.4 Low Code / No Code BPM Platforms
  • 6.5 Bundled With ERP / CRM / Finance / HR Platforms

7 Global AI in Business Process Management Market, By Technology

  • 7.1 Machine Learning
  • 7.2 Natural Language Processing
  • 7.3 Process Mining & Analytics
  • 7.4 Robotic Process Automation Integration
  • 7.5 Generative AI

8 Global AI in Business Process Management Market, By Application

  • 8.1 Finance & Accounting
  • 8.2 Human Resource Management
  • 8.3 Customer Experience Management
  • 8.4 Supply Chain Management
  • 8.5 IT Operations Management
  • 8.6 Risk & Compliance Management

9 Global AI in Business Process Management Market, By End User

  • 9.1 BFSI
  • 9.2 Healthcare
  • 9.3 Retail & E-commerce
  • 9.4 Manufacturing
  • 9.5 Government

10 Global AI in Business Process Management Market, By Geography

  • 10.1 North America
    • 10.1.1 United States
    • 10.1.2 Canada
    • 10.1.3 Mexico
  • 10.2 Europe
    • 10.2.1 United Kingdom
    • 10.2.2 Germany
    • 10.2.3 France
    • 10.2.4 Italy
    • 10.2.5 Spain
    • 10.2.6 Netherlands
    • 10.2.7 Belgium
    • 10.2.8 Sweden
    • 10.2.9 Switzerland
    • 10.2.10 Poland
    • 10.2.11 Rest of Europe
  • 10.3 Asia Pacific
    • 10.3.1 China
    • 10.3.2 Japan
    • 10.3.3 India
    • 10.3.4 South Korea
    • 10.3.5 Australia
    • 10.3.6 Indonesia
    • 10.3.7 Thailand
    • 10.3.8 Malaysia
    • 10.3.9 Singapore
    • 10.3.10 Vietnam
    • 10.3.11 Rest of Asia Pacific
  • 10.4 South America
    • 10.4.1 Brazil
    • 10.4.2 Argentina
    • 10.4.3 Colombia
    • 10.4.4 Chile
    • 10.4.5 Peru
    • 10.4.6 Rest of South America
  • 10.5 Rest of the World (RoW)
    • 10.5.1 Middle East
      • 10.5.1.1 Saudi Arabia
      • 10.5.1.2 United Arab Emirates
      • 10.5.1.3 Qatar
      • 10.5.1.4 Israel
      • 10.5.1.5 Rest of Middle East
    • 10.5.2 Africa
      • 10.5.2.1 South Africa
      • 10.5.2.2 Egypt
      • 10.5.2.3 Morocco
      • 10.5.2.4 Rest of Africa

11 Strategic Market Intelligence

  • 11.1 Industry Value Network and Supply Chain Assessment
  • 11.2 White-Space and Opportunity Mapping
  • 11.3 Product Evolution and Market Life Cycle Analysis
  • 11.4 Channel, Distributor, and Go-to-Market Assessment

12 Industry Developments and Strategic Initiatives

  • 12.1 Mergers and Acquisitions
  • 12.2 Partnerships, Alliances, and Joint Ventures
  • 12.3 New Product Launches and Certifications
  • 12.4 Capacity Expansion and Investments
  • 12.5 Other Strategic Initiatives

13 Company Profiles

  • 13.1 Appian Corporation
  • 13.2 Pegasystems Inc.
  • 13.3 IBM Corporation
  • 13.4 Oracle Corporation
  • 13.5 SAP SE
  • 13.6 Microsoft Corporation
  • 13.7 ServiceNow Inc.
  • 13.8 Software AG
  • 13.9 Tibco Software Inc.
  • 13.10 Kissflow Inc.
  • 13.11 Zoho Corporation
  • 13.12 Nintex Global Ltd.
  • 13.13 Tata Consultancy Services (TCS)
  • 13.14 Infosys Limited
  • 13.15 Wipro Limited
  • 13.16 Accenture plc
  • 13.17 Cognizant Technology Solutions
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