비아이매트릭스 분기보고서 (2024.09)
7. 기타 참고사항

가. 주요 지적재산권 보유 현황당사는 영위하는 사업과 관련하여 특허권, 상표권 등 지적재산권을 취득하여 보유하고 있으며, 보유현황은 다음과 같습니다.세부사항은 XII. 상세표의 4. 주요지적재산권 보유현황(상세)페이지를 참고해주시기 바랍니다.

지적재산권 부문	보유현황(수)

국내 특허권	20

해외 특허권	12

국내 저작권등록	5

국내 상표권	11

해외 상표권	1

※상세 현황은 '상세표-4. 주요지적재산권 보유현황(상세)' 참조

가. 시장 현황(1) 시장의 특성(가) 목표 시장

1) 데이터 산업의 개요

당사는 데이터를 기반으로 하는 데이터 산업을 주요 시장으로 하고 있습니다. 최근 수 년간, 데이터 기반 산업은 전 세계적으로 빠르게 성장하고 있습니다. 이러한 성장세는 국내에서도 동일하게 나타나고 있으며, 이는 국내 데이터산업이 사회적 주요 인프라로 자리 잡았다는 것을 보여줍니다. 전 산업 분야에서 데이터 기반의 변화가 일어나고 있으며, 기존 산업의 디지털 전환과 데이터를 활용한 신산업 창출이 동시에 이루어지며 산업 내 혁신이 활발하게 진행되고 있습니다.

또한, 정부도 현재 민관이 함께 성장하는 동반 성장 기반을 마련하고자 모든 데이터가 연결되는 디지털플랫폼 정부 구현을 목표로 정책을 추진 중입니다. 이렇듯 정부 주도의 디지털 혁신이 진행되는 가운데 새롭게 주요 법·제도 정비를 바탕으로 국내 데이터산업의 기틀이 마련되고 있습니다. 데이터산업 내 기업들을 지원하기 위한 '데이터 산업진흥 및 이용촉진에 관한 기본법'이 지난 4월 시행되었고, 국가 차원의 데이터 전략을 추진하기 위한 '국가데이터정책위원회'가 출범하기도 하였습니다.

2) 당사의 목표 시장

데이터 산업은 크게 1. 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발/공급업, 2.데이터 구축 및 컨설팅 서비스업, 3.데이터 판매 및 제공 서비스업으로 구분됩니다. 당사는 이 중 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발/공급업에 해당되며, 한 단계 더 분류하면 데이터분석 솔루션 개발 공급업에 속하고 있습니다.

당사가 영위하는 사업의 목표시장은 더욱 구체적으로 데이터를 기반으로AI 데이터 분석, 업무 시스템 구축과SCM 관련 Planning Simulation분야 등 상세 적용분야에 따라 아래와 같이 분류할 수 있습니다.

구분	사업영역

AI 데이터 분석	생성형 AI 기반 DB 데이터 분석	No code

업무 시스템 구축
(디지털 전환, DX/DT)	BI (Business Intelligence)	Low-code

UI/UX

Planning Simulation	SCM (공급망 관리)

가) AI데이터 분석 시장

AI기반 데이터 분석은 생성형 AI기술을 활용하여 기업의 복잡하고 여러 시스템 내 데이터베이스의 데이터를 분석하고 활용할 수 있게 해주는 영역을 의미합니다. 최근 Open AI의 Chat GPT 발표 이후 생성형 AI 는 글로벌 전반에서 엄청난 관심 속에 커다란 변혁을 불러오고 있으며 실제로 산업 전반에 걸쳐 생성형 AI에 대한 폭발적인 관심과 이를 적용하는 많은 시도가 진행되고 있습니다.

특히, 기업에서도 생산성 향상을 위하여 다양한 업무에서 적용 또는 적용 검토가 이루어지고 있는 초기적 단계로서 기존의 챗봇 업무 고도화 등 일부 성공적인 적용 사례가 나오고 있으며 데이터 분석 시장 또한 생성형 AI 적용 성공 가능성이 높은 분야로 데이터 분석이 복잡하고 어려운 대기업과 금융기관, 공공기관 등을 중심으로 Pilot 시스템 또는 POC(Proof of Concept) 프로젝트 형태로 시장이 형성되고 있는 도입기 초기 단계에 있다고 할 수 있습니다. 글로벌 생성형 AI 시장 동향과 기술도입 사례 등을 감안할 때, 국내 시장은 빠른 속도로 성장할 가능성이 매우 높을 것으로 예상되고 있습니다.

현재 생성형 AI 데이터 분석 솔루션 시장 참가자로는 Macro 관점을 포함하면 글로벌 데이터 Analytics솔루션 기업인 Tableau와 Micro Strategy 등이 있으며 국내 공급업체는 당사가 유일한 것으로 파악되고 있습니다.

나) BI 시장

비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence, BI)란 기업 내부에서 발생하는 다양한 데이터를 수집, 분석하여 의사 결정을 지원하는 기술과 프로세스를 의미합니다.

BI는 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)나 데이터 마트(Data Mart)와 같은 데이터 저장소에서 데이터를 추출하고, 이를 데이터 마이닝(Data Mining), 데이터 분석(Data Analysis), 데이터 시각화(Data Visualization) 등의 기술을 활용하여 기업의 데이터를 의미 있는 정보형태로 추출합니다. 이 정보는 의사 결정자들이 기업의 현재 상황을 파악하고, 비즈니스 전략을 개발하고, 성과를 평가하고, 문제를 해결하는 데에 사용됩니다. BI는 기업 전반의 다양한 분야에서 활용됩니다. 예를 들어, 마케팅팀은 고객 세그먼트, 마케팅 캠페인 효과, 경쟁사 동향 등을 분석하여 마케팅 전략을 개발합니다. 영업팀은 매출 추이, 고객 구매 패턴, 영업 성과 등을 분석하여 판매 전략을 수립합니다. 경영진은 기업의 재무 상황, 비즈니스 리스크, 성과 평가 등을 분석하여 기업 전략을 수립합니다. BI를 통해 기업은 데이터에 기반한 의사 결정을 내리고, 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 따라서 BI는 현대 기업 경영에서 필수적인 기술 중 하나입니다.

BI 시장은 데이터의 수집, 축적, 분석, 보고 등의 과정을 통해 비즈니스 통찰력을 도출하는 솔루션의 수요가 증가하면서 지속적으로 성장하고 있습니다. BI 시장의 변화를 이끄는 요인으로는 첨단 AI(Artificial Intelligence) 기술의 적용과 사용자의 셀프서비스(Self-Service)개념의 도입이 있습니다. AI는 데이터 분석의 편의성과 정확성을 높여서 더욱 정확한 예측과 추천을 제공하며, 셀프서비스는 현업 비즈니스 조직이 직접 데이터를 분석할 수 있게 함으로 확정성과 신속성을 강화할 수 있게 해줍니다.

다) UI/UX 개발 플랫폼 시장

UI/UX 개발 플랫폼이란 사용자 인터페이스(User Interface)와 사용자 경험(User Experience)을 개발하기 위한 소프트웨어 도구(tool)입니다. UI/UX 개발 플랫폼을 사용하면 웹사이트나 애플리케이션 등의 제품이나 서비스를 사용하는 과정에서 사용자가 느끼는 만족도나 편의성을 높일 수 있습니다. UI/UX 개발 플랫폼은 다양한 기기와 운영체제에 대응할 수 있도록 반응형 웹이나 적응형 웹 등의 기술을 지원하고, 클라우드, 인공지능, 빅데이터 등의 신기술과의 융합도 가능합니다.

UI/UX 개발 플랫폼은 반응형 웹과 적응형 웹 등의 기술을 활용하여 다양한 화면 크기와 해상도에 맞게 사용자 환경을 최적화하고 있습니다. 또한 액티브X 기반 UI 플랫폼의 전환 시장과 HTML5 표준 기반 UI 플랫폼의 도입 시장도 UI/UX 개발 플랫폼의 수요를 증가시키는 주요 요인이 되고 있습니다.

국내의 UI/UX 개발 플랫폼 시장은 다양한 기기와 운영체제에 대응하는 솔루션과 클라우드, 인공지능, 빅데이터 등 신기술과의 융합에 따라 꾸준히 성장하고 있습니다. ㈜투비소프트, ㈜인스웨이브시스템즈, ㈜토마토시스템 등이 주요 기업으로 꼽히며, 넥사크로, 웹스퀘어, 엑스빌더 등이 대표적인 제품입니다.

라) Low-code 개발 플랫폼 시장

Low-code는 코딩을 최소화해서 비전문가도 쉽게 소프트웨어를 개발할 수 있는 기술을 말합니다. 이를 통해 프로그래밍 지식이 부족한 사용자들도 간단한 “드래그 앤 드롭” 방식으로 웹 및 모바일 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있습니다. Low-code 개발 플랫폼 시장은 기업들이 IT 프로젝트를 빠르게 완료하고, 비용을 절감할 수 있도록 돕는 도구로써 큰 관심을 받고 있습니다. 이러한 시장 수요와 함께, 다양한 Low-code 개발 플랫폼 업체들이 등장하고 있으며, 이들 업체는 다양한 서비스와 기능을 제공하여 기업들의 다양한 요구에 부합하고 있습니다.

Low-code 개발 플랫폼 시장에서는 기업용 애플리케이션을 개발할 수 있는 다양한 툴과 솔루션이 제공됩니다. OutSystems, Mendix, Appian, Microsoft PowerApps, Google App Maker, Salesforce Lightning 등이 대표적인 글로벌 Low-code 개발 플랫폼 업체입니다.

Low-code 개발 플랫폼은 기존의 애플리케이션 개발 방식과 비교했을 때, 개발 기간을 단축하고, 프로젝트 비용을 절감할 수 있으며, 비전문가도 쉽게 개발할 수 있는 환경을 제공합니다. 이러한 이점들로 인해, Low-code 개발 플랫폼 시장은 급속도로 성장하고 있으며, 앞으로도 더욱더 많은 기업들이 이를 도입할 것으로 예상됩니다. Low-code 시장은 개발자 부족 현상을 해결하고 디지털 혁신을 가속화하는 방안으로 주목받고 있습니다.

마) SCM(Supply Chain Management) 시장

SCM(공급망 관리, Supply Chain Management)은 제품이 생산되어 판매되기까지의 모든 공급과정을 관리하는 시스템을 의미하며, 공급자에서 고객까지의 Supply Chain상의 물자/정보/자금 등을 총체적인 관점에서 통합과 관리를 통하여 공급자, 고객, 그리고 기업 내부의 다양한 니즈를 만족시키고 업무의 효율성을 극대화하는 영역의 시장입니다. 당사의 공급망 관리(Supply Chain Management) 솔루션은 다양한 산업분야의 기업들이 자사의 공급망을 관리하고 최적화하는 시스템 구축에 활용되는 제품으로써 SCM시장은 SCM(공급망관리)이라고 특정 분야의 한정된 참여자로 구성되는 전문화된 시장입니다. 주요 SCM 기업으로는 SAP, O9, Kinzxis등의 글로벌 업체들과 ㈜엠로, ㈜자이오넥스 등의 국내 업체들이 있습니다.

이런 SCM 시장은 2020년대로 접어들면서 글로벌 공급 사슬 붕괴하는 위기 속에서 소비자 수요가 대면에서 비대면으로 급변하는 새로운 물류환경에서 디지털 공급사슬관리 고도화가 요구됨에 따라 새로운 성장의 국면을 맞고 있습니다. 기업에게 소비자 수요를 정확하게 예측하면서 공급 유연성을 높여 SCM이 효율적으로 이루어질 수 있도록 IoT, 빅데이터, AI, 블록체인 등 4차 산업혁명을 이끄는 새로운 첨단 기술을 활용한 공급망 관리 시스템으로의 혁신이 강하게 요구되면서 고객들로부터 고도화된 새로운 SCM 시스템 구축에 대한 수요가 지속적으로 빠르게 증가하고 있어 향후 시장 성장에 대한 기대가 높은 상황입니다.

(나) 수요 변동 요인

1) 데이터 기반 생성형 AI 분야에 대한 폭발적 수요

데이터 시장은 지속적으로 수요가 증가하는 시장이며, 최근 생성형 AI 기술이 글로벌 시장 전체에 엄청난 속도로 확산이 진행되고 있고 산업 전반에서도 이로 인한 수요가 폭발적으로 증가되고 있는 상황에서 국내 생성형 AI시장도 가파른 성장세가 예상되고 있다. 특히, 데이터 학습기반의 생성형 AI 개발 분야는 데이터 저장·처리 기술의 큰 발전으로, 다양한 형태, 방대한 양의 데이터를 학습해 텍스트나 이미지, 음성 등의 새로운 데이터를 생성하는 ‘생성형(Generative) AI’ 기술이 활발히 활용되고 있으며 국내 많은 기업들이 생성형 AI를 활용한 새로운 서비스 개발에 박차를 가하고 있어 국내시장 규모도 빠른 증가세를 보이며 성장할 것으로 예상됩니다.

2) IT 인력 부족

IT 시장은 인공지능 (AI), 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등의 기술 발전과 디지털 혁신에 따라 수요가 급증하고 있습니다. 하지만 이에 비해 공급되는 인력은 부족한 상태입니다. 이런 IT 인력 부족 현상은 개발자를 활용한 직접 개발이 아니라 솔루션 도입을 촉진하게 되고 특히 최소한의 개발자도 시스템 구축이 가능한 Low-code 솔루션 도입을 더욱 촉진하여, Low-code 솔루션 도입에 대한 수요는 더욱 증가할 것으로 예상됩니다.

2022년 한국데이터산업진흥원의 발표자료에 따르면, 이후 5년간 데이터산업의 데이터 직무 필요 인력은 총 1만 6,984명으로 조사되었습니다. 직무별 수요는 데이터 개발자가 8,035명(47.3%)으로 가장 높았고, 데이터 엔지니어 2,131명(12.5%), 데이터 분석가 1,744명(10.3%) 순으로 나타났습니다. 향후 5년 내 데이터산업의 기술등급별 데이터 직무 필요 인력 비중을 살펴보면 현재와 마찬가지로 중급 인력에 대한 수요가 7,336명(43.2%)으로 가장 높게 나타났습니다.

출처: 2022년 데이터산업백서, 한국데이터산업진흥원(2022.10.31)

3) 소프트웨어 기술자 노임단가의 지속적 상승

한국소프트웨어산업협회는 매년 소프트웨어 기술자의 표준 노임 단가를 발표하고 있으며, 2019년 7.7%(2019년 12월 02일 발표), 2020년 5.0%(2020년 12월 01일 발표), 2021년 2.6%(2022년 1월 10일 발표), 2022년 6.9%(2022년 12월 21일 발표)로 지속적으로 상승하고 있으며, 최근에는 그 상승세가 가팔라지고 있습니다. 이는 업체에 인건비 부담으로 작용하여 인건비를 최소화 할 수 있는 Low-code 개발 플랫폼 도입 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.

4) 경제 상황

경제가 성장하거나 위기에 직면하면 데이터 분석의 필요성이 증가하거나 감소할 수 있습니다. 예를 들어, 코로나 팬데믹으로 인해 많은 산업에서 디지털 혁신을 가속화하고 데이터 분석을 활용하여 시장 변동성에 대응하기 위한 전략을 수립하려는 수요가 높아지면서 데이터 분석이나 데이터를 활용한 업무 시스템 구축 수요가 증가하였습니다.

4) 기술 발전

데이터 분석을 가능하게 하는 기술의 발전은 데이터 분석 시장의 수요를 증가시킵니다. 예를 들어, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 플랫폼, 인공지능, Low-code/노코드 플랫폼 등의 기술은 데이터의 수집, 저장, 처리, 분석, 시각화 등을 보다 쉽고 빠르게 할 수 있게 하고, 다양한 산업과 부문에서 데이터 분석을 활용할 수 있게 합니다. 이러한 최첨단 기술을 적용하여 데이터 분석 및 업무 시스템을 구축하려는 요구가 증가하면서 신규 도입 고객은 물론 기 도입 고객의 차세대 프로젝트가 증가하여 전제적으로 수요가 증가합니다.

(2) 시장 규모 및 전망(가) 시장 규모 및 추이1) 데이터 산업 시장규모 및 추이

한국데이터산업진흥원은 2023년 데이터산업백서 자료에서 국내 데이터산업의 시장규모는 2023년 전년 대비 12.6% 성장한 28조2,168억 원이며, 2024년에는31조 이상의 규모로 지속적 성장을 할 것으로 전망하고 있습니다. 또한 2022년부터 20287년 추정치 기준 연평균 시장증가율(CAGR)은 12.6%를 기록하면서 전년도와 유사한 증가세를 이어 갈 것으로 예상하고 있습니다.

[국내 데이터산업 시장 전망]
(단위: 억원)

출처: 2023년 데이터산업백서, 한국데이터산업진흥원(2023.10.31)

2) 생성형 AI 시장 현황가) 글로벌 생성형 AI 시장

2023년 6월 발표한 세계적 신용평가기관인 스탠다드앤푸어스(S)의 동향자료에 따르면 생성형 AI 기술 보유 기업의 2023년 기준 매출을 조사한 결과 37억360만달러로 조사되었고 향후 5년간 매출 성장추이는 연평균 57.9%의 증가를 보여 2028년에는 2023년 대비 10배 이상 커진 최소 363억5,810만달러에서 최대 500억달러로 매우 빠른 성장을 보일 것으로 전망되었습니다.

[글로벌 생성형 AI 시장 전망]
(단위: 억달러)

이러한 글로벌 시장의 높은 성장은 2020년 발생한COVID-19 팬데믹기간 동안 세계적으로 디지털화가 빠르게 진행되면서 글로벌 생성AI 시장이 크게 성장하는 계기가 되었고 2022년11월 Open AI의 Chat GPT 발표 이후 글로벌 시장에서는 생성형 Ai를 기반으로 한 디지털화와 관련 비즈니스에 대한 새로운 인식이 폭발적으로 확산되면서 더 많은 기업들이 생성 AI를 채택하고 있어 글로벌 생성AI 시장은 향후에도 상당기간 매년 60% 가까운 급속한 성장을 지속할 수 있을 것으로 예상되고 있습니다. 나) 국내 생성형 AI 시장 규모 및 추이

2022년 말 Open AI의 Chat GPT 발표이후 본격화되기 시작한 국내 생성형 AI시장은 현재 도입기 단계로서 시장규모를 추정할 수 있는 자료가 충분하지는 않은 상황으로, 지난 7월 발표한 글로벌 컨설팅업체 액센츄어의 조사에 따르면 국내 생성형 AI시장은 연평균 성장률 26%를 보일 것으로 2030년40억달러로 늘어날 것으로 추정됩니다. 특히 소비재와 유통 영역에서 주도적으로 생성형 AI 활용을 기획·실행하고 있는 것으로 분석하고 있습니다.

이러한 국내 생성형 AI시장의 성장율 전망은 글로벌 생성형 AI 시장의 연평균 57%이상의 급속급 성장에 비하면 상대적으로 낮은 성장세인데, 주된 이유로는 아직 국내에는 생성형AI 기술자들이 부족한 상황이며 주 고객인 기업에서도 생성형AI에 대한 본격적인 투자보다는 시험적 수준의 제한적 적용이 이루어지고 있는 상황에 기인한다고 할 수 있습니다.

* 참조: 엑센츄어‘AI 마케팅 성숙도 프레임워크’ 보고서, 자사 추정자료

3)BI시장 현황가) 글로벌 BI시장 규모 및 추이

데이터 분석 및 인사이트 제공의 중요성이 증가하면서 기업들이 BI 툴에 더욱 많은 투자를 하고 있기 때문에 BI시장은 빠르게 성장하고 있습니다. 특히, 최근 COVID-19 대유행으로 인해 기업들이 변화에 대한 대응력을 높이고자 데이터 분석과 인사이트 제공에 대한 필요성이 더욱 커졌습니다. 이에 따라, BI 시장은 고성장을 이어나갈 것으로 예상됩니다.

시장 분석 기관 Precedence Research의 최근 조사에 따르면, 글로벌 BI 시장 규모는 2022년 약 272억 달러 수준으로 파악되며, 2032년까지 연평균 7.26% 성장해 총 549억 달러 규모로 커질 것으로 예측됩니다.

[글로벌 BI시장 규모 전망 (2022~2032)]

출처 : Precedence Research(2023.02)

나) 국내 BI 시장 규모 및 추이

국내 BI시장 또한 전 산업분야에 걸친 기업데이터의 효과적 사용에 대한 니즈와 디지털 전환 수요 증가에 따라 빠르게 성장할 전망입니다. 해외 BI시장은 시장이 활발함에 따라 시장규모 및 예측과 관련된 자료가 풍부하나, 국내 BI시장은 규모에 대한 세부적인 통계자료는 존재하지 않습니다. 한국데이터산업진흥원 자료에 의하면, BI솔루션이 속한 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발 공급업 시장은 2021년 기준 약 30억원에 이르는 것으로 추정되며, 2019년부터 2021년까지 약 21%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 정도로 빠르게 성장하고 있는 시장인 것을 확인할 수 있습니다.

[국내 데이터 처리 및 관리 솔루션 시장 추이]
(단위 : 억원)

출처: 2023년 데이터산업백서, 한국데이터산업진흥원(2023.10.31)

4) UI/UX 개발 플랫폼 시장규모 및 추이

Low-code 개발 플랫폼은 IT 인력 부족, 비즈니스 요구 사항의 변화, 디지털 혁신 등의 동인에 의해 수요가 증가하고 있습니다.

가) 글로벌 Low-code 개발 플랫폼 시장규모 및 전망

가트너의 최신 전망에 따르면, 2023년 Low-code 개발 기술 시장 규모는 2022년 대비 19.6% 성장하여 269억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이는 Low-code 개발 기술의 수요가 계속 증가하고 있음을 나타냅니다.

Low-code 개발 기술 시장은 로우코드 애플리케이션 플랫폼 (LCAP), 비즈니스 프로세스 자동화 (BPA), 멀티엑스피리언스 개발 플랫폼 (MDXP), 로봇 프로세스 자동화 (RPA), 통합 플랫폼 서비스 (iPaaS), 시민 자동화 및 개발 플랫폼 (CADP) 등의 다양한 세그먼트로 구성됩니다. 당사의 제품이 속하는 로우코드 애플리케이션 플랫폼 (LCAP)은 Low-code 개발 기술 시장에서 가장 큰 성분으로, 2023년에는 25% 성장하여 100억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. LCAP은 사용자 인터페이스, 비즈니스 로직, 워크플로우, 데이터 서비스 등을 포함하는 완전한 애플리케이션을 개발하는 데 필요한 코딩을 최소화하거나 대체하는 기능을 제공합니다.

[Low-Code 분야별 시장 규모]
(단위 : 백만달러)

구분	2021년	2022년	2023년(E)	2024년(F)

Low-Code Application Platforms (LCAP)	6,324	7,968	9,960	12,351

Business Process Automation (BPA)	2,416	2,585	2,761	2,940

Multiexperience Development Platforms (MDXP)	2,081	2,508	2,999	3,563

Robotic Process Automation (RPA)	2,350	2,892	3,401	3,879

Integration Platform as a Service (iPaaS)	4,680	5,668	6,668	7,838

Citizen Automation and Development Platforms (CADP)	554	732	953	1,232

Other Low-Code Development (LCD) Technologies*	92	109	126	146

Total	18,497	22,462	26,869	31,949

출처 : Gartner 2022.12.13

- 국내 Low-code 개발 플랫폼

대한민국의 Low-code 개발 플랫폼 시장 규모는 정확한 통계가 존재하지 않으나, 2022년 IT시장조사업체 가트너의 발표에 따르면 2021년부터 2023년까지 Low-code시장이 전체 IT시장에서 차지하는 비율이 약 0.5% 내외라는 점으로 보아 국내 시장 또한 유사한 비율로 Low-code시장이 형성되어 있을 것이라는 가정 하에 국내 Low-code시장은 2021년 3,994억원에서 2023년 5,676억원으로 성장할 것이라 추정할 수 있습니다.

[국내 Low-code시장 규모 추정]

구분	2021년	2022년	2023년

세계IT시장규모(백만달러)	4,259,773	4,431,646	4,673,728

세계Low-code시장규모(백만달러)	18,497	22,462	26,869

비율	0.43%	0.51%	0.57%

국내IT시장규모(백만원)	91,989,569	100,096,065	98,731,255

국내Low-code시장규모 추정(백만원)	399,442	507,341	567,600

출처 : 가트너 자료를 기반으로 당사 추정

5) SCM 시장규모 및 추이

전 세계적으로 물류 산업의 규모는 꾸준히 확대되고 있으며, 이에 따라 SCM 시장 규모도 지속적으로 증가하고 있습니다. 특히, 2020년 COVID-19의 영향으로 인해 대규모로 이루어진 온라인 쇼핑으로 인한 물류 증대 및 비대면 서비스 수요 증가 등의 요인으로 SCM 시장의 성장세가 더욱 가속화되고 있습니다. 국내에서도 SCM 산업이 지속적으로 성장하고 있는 추세이며, 기업들이 SCM에 대한 관심과 투자가 늘어나고 있습니다.

가) 글로벌 SCM 시장규모 및 전망

글로벌 SCM시장은 2020년 179억 달러에서 2024년에는 약 236억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. SCM시장은 공급망 계획(SCP), 공급망 실행(SCE) 및 조달(Procurement)등 3개의 영역으로 구성되어 있으며, 최근의 글로벌 SCM시장 동향으로는 On-Opremis 형태의 구축형에서 SaaS형태로의 전환이 빠르게 진행되고 있습니다.

[글로벌 SCM S/W 시장 규모]

출처 : 한국IR협의회 기업리서치센터(2022.07.25)

이에 따라, 주요 공급업체들은 클라우드 우선 또는 클라우드 전용 배포 기반의 최첨단 SaaS 솔루션을 공급하고 있으며, 이에 대한 시장의 반응 또한 호의적이어 관련 시장의 성장세는 지속적으로 높아지고 있습니다. 아울러, 중소기업과 신흥국가 시장의 고객들도 SaaS형태의 SCM 구축에 대한 관심을 높이고 있어 향후 전체 시장 규모는 더욱 확대될 것으로 예상됩니다.

나) 국내 SCM 시장규모 및 전망

국내 SCM 시장은 2020년 1,675억원에서 2024년에는 1,786억 원으로 성장할 것으로 전망됩니다.

SCM 시장은 1990년대 후반부터 인터넷 등 네트워크 기술의 발전과 더불어 기업 로지스틱스 부문의 최적화로 인해 수요가 증가함에 따라 국내 시장이 형성되었습니다. 이후, 기업들이 정보 인프라를 제공하는 ERP 시스템 구축을 완료하고, IT기술이 제공하는 다양한 전략적인 정보를 본격적으로 활용함에 따라 로지스틱스 측면에서 최적의 솔루션을 제공하는 SCM시장은 빠르게 성장할 수 있었습니다.

특히, 2010년 중반으로 접어들면서 과거에는 기술적 한계로 제한적이었던 SCM의 활용이 빅데이터. AI 및 블록체인등 첨단기술의 발전으로 효과적이고 새로운 분석과 모델링 기법을 적용한 더욱 정확한 최적화와 예측이 가능하게 됨에 따라 최근 이러한 첨단기술을 적용한 SCM에 대한 고객의 수요가 급격히 늘고 있어 국내 SCM시장은 상당기간동안 높은 성장을 지속할 수 있을 것으로 전망되고 있습니다.

[국내 SCM S/W 시장규모]

출처 : 한국IR협의회 기업리서치센터(2022.07.25)

(나) 대체 시장

1) IT 개발자의 프로그래밍을 통한 직접 개발

IT 개발자의 프로그래밍을 통한 직접 개발 방식은 기업의 요구사항에 맞춰서 개별 개발자들이 시스템을 처음부터 설계하고 개인별 프로그래밍을 통하여 직접 개발하는 방식으로 시스템을 구축하는 방식입니다. 이 방식의 장점은 기업의 특성과 비즈니스 프로세스, 고객의 요구에 맞춤 형태로 시스템을 만들 수 있다는 것이나, 단점은 개발자의 수작업에 의존하기 때문에 개발 기간이 길고 비용이 많이 들며 개발자의 능력에 따른 결과물의 편차가 크고, 유지보수가 어렵다는 점입니다. 특히 최근 IT 개발자 부족 현상이나 개발자 노임단가의 급상승으로 직접 개발에 대한 어려움이 배가되고 있는 현실입니다.

2) 시장의 진화

데이터를 분석하고 업무 시스템 화면을 구축하는 수요를 대체할 수 있는 다른 시장은 찾기 어렵습니다. 당사의 솔루션은 비즈니스 데이터를 활용하여 의사결정을 지원하는 역할을 합니다. 이런 역할은 현재 많은 기업들이 필요로 하는 것으로 빅데이터 시대에 접어들면서 더욱 중요해지고 성장하고 있는 시장입니다.

따라서 대체 시장이 존재하기보다 전통적인 BI 시장에 대응하는 신규 기능들이 많이 등장하여 더욱 강력한 데이터 분석과 업무시스템 구축 기능을 제공하는 시장으로 진화해 나가고 있습니다. 예로써, AI 기술을 결합한 BI 제품이 출시되면서 전통적인 BI 시장은 AI 기반 분석 시장으로 진화했으며, 업무 시스템 구축 시장에 당사와 같이 Low-code 기술을 활용하여 업무시스템을 구축하는 솔루션이 출시되며 기존의 업무시스템 구축 시장은 Low-code 시장으로 진화하고 있습니다.

AI 기술의 발전으로 인해 자동화된 애플리케이션 개발 도구와 프레임워크 또한 발전하고 있으며, 이러한 도구를 사용하면 기존의 Low-code 솔루션 보다 더 높은 생산성과 자동화 수준을 제공할 수 있습니다. 최근에는 ChatGPT와 연계한 Low-code 제품이 출시되며, Low-code 시장이 화면 개발에서 사용자에게 필요한 정보를 대화형으로 빠르게 제공하는 시장으로 진화를 거듭할 것으로 예상됩니다.

나. 시장 경쟁 상황(1) 경쟁 상황(가) 경쟁 형태다양한 기능을 한 플랫폼에서 제공하는 AUD플랫폼의 경우 각 영역별로 특정 업체와 경쟁하는 상태이며, M4PLAN 제품은 시장 내 소수의 관련 사업을 영위하는 기업들과 경쟁하고 있습니다.

[당사 제품별 경쟁형태]

제품	경쟁형태	적용 분야	주요 경쟁사

AI솔루션
(G-MATRIX)	제한적일부경쟁	생성형 AI기반 데이터 분석	Tableau Einstein Copilot, MicroStrategy ONE

BI솔루션
(AUD플랫폼)	경쟁	빅데이터 분석 및 시각화 :BI/OLAP, 대시보드, BI 포털	Tableau, Micro Strategy, Micro soft,
위세아이텍

일부경쟁	업무시스템 개발 및 자동화 : UI/UX 개발	토마토시스템
인스웨이브
투비소프트

독점	업무시스템 개발 : Excel 자동화	-

SCM
(M4PLAN)	경쟁	공급망 관리(SCM)	SAP S/4HANA
o9 Platform
Kinaxis RapidResponse
자이오넥스엠로

출처 : 당사 자료, 자체 분석 자료1) G-MATRIX

G-MATRIX는 기본 BI 제품과는 달리 생성형 AI 활용하여 직접 솔루션과 대화형 형태로 자연어을 사용하여 데이터베이스 내 데이터를 추출하고 분석 화면을 자동적으로 제작해주는 AI 데이터 분석 솔루션입니다. 현재 국내 시장에 출시되어 있는 솔루션 중에서 국내업체가 개발한 G-MATRIX와 같은 솔루션은 없으며 글로벌 벤더들의 제품중에서는 기존 BI분야 경쟁업체인 타블로(Tableau)와 마이크로스트라티지(MicroStrategy)에서 각각 생성형 AI를 적용한 제품Tableau Einstein Copilot과 MicroStrategy ONE발표하였으나, 이들 제품의 Concept 이나 기능성에서 기존 BI제품에서 만든 보고서를 기반으로 생성형AI가 추가적인 상세 정보 화면을 만들어준다거나 회의용 심층 분석 자료를 추가해주는 형태로 당사의 AI활용 DB 데이터 추출에서 분석 보고서 자동 생성까지 분석 과정 전반을 모두 처리해주는 구조와는 많이 다르게 구성되어 실제 제품의 적용 분야까지도 다른 것으로 분석되고 있습니다.

아울러, 이들 제품 모두AI 데이터분석의 핵심 중 하나인 생성형 AI의 한글 학습조차도 지원하지 되지 않고 것으로 알려져 있고 현재 국내 시판 되지 않고 있는 상황을 감안하면 시장경쟁형태는 거의 독점에 가까운 제한적 일부 경쟁상황이라고 할 수 있습니다.

2) AUD플랫폼

AUD플랫폼은 BI/OLAP, Dashboard/Visualization, Report, UI/UX, Excel 자동화 기능을 하나의 플랫폼에서 제공하는 Low-code 통합 UI 개발 솔루션이며, 이러한 각 영역별로 국내외의 다양한 플레이어들이 존재합니다.

창업 이래 지금까지 주로 주력으로 해온 데이터 분석영역의 BI/OLAP 시장 경우, 주로 글로벌 외산 솔루션들과 직접 경쟁중이며 일부 국내업체와도 경쟁 상태이나, Excel 업무 자동화 시스템의 경우 당사가 글로벌 시장 포함 독점적 위치에 있습니다.

BI/OLAP과 Excel 자동화 시장을 제외한 다른 영역의 경우, AUD플랫폼이 기능별로 시장의 다른 플레이어들과 전면적인 경쟁관계보다는 당사의 제품이 기존 제품들이 가지고 있는 기능을 필수적인 부분들 위주로 제공하는 통합 All-in-One 솔루션이라는 특징으로 일부 경쟁의 형태이라고 할 수 있습니다. 다만, AUD플랫폼과 같이 업무 시스템 구축에 필요한 다양한 기능을 제공하는 통합 플랫폼 제품은 당사 제품을 제외하면 전무하여 다양한 툴을 도입하지 않고 하나의 툴로 업무 시스템을 구축하려고 하는 니즈가 있는 경우 독점적 상태입니다. 3) M4PLAN

SCM(Supply Chain Management)은 구축영역이 기업의 활동에 있어 공급망과 관련되는 기업의 전반적인 업무에 폭넓게 걸쳐 있어 상당한 업무지식과 경험을 가진 소수의 솔루션 기업들로 구성되는 시장 특성을 가지고 있습니다. 따라서 경쟁현황은 제한적 플레이어들에 의한 경쟁 구조이며 SCM업체에서 경쟁사대비 상대적인 비교우위를 가지는 적용 분야나 기능상 강점들을 각각 가지고 있어 완전 전면 경쟁보다는 일부 경쟁으로 보는 것이 타당합니다.

또한, 최근 빅데이터와 AI 등 급격한 기술상의 발전과 COVID-19 이후 일어나고 있는 글로벌 공급망 체계의 변화에 따라 이를 적용한 새로운 SCM 시스템에 대한 Needs가 고객사로부터 급속히 증가함에 따라 시장 규모가 급속도로 확대되고 있어 현재는 관련 사업분야에서 업체 간 경쟁은 심화되고 있지 않은 상황입니다.

(나) 진입장벽1) G-MATRIX

가) 높은 생성형 AI 및 데이터 분석 연구개발 능력

현재까지 국내시장에 G-MATRIX와 같이 생성형 AI를 활용하여 DB 데이터를 분석하고 보고서가지 자동 제작해주는 솔루션은 없는 상황입니다. 왜냐하면 이러한 솔루션을 개발하여 제품화하기 위하여서는 먼저 첨단 생성형 AI에 대한 충분한 기술력과 데이터 분석 솔루션 개발에 필요한 연구개발 능력과 기술적 Know-how를 모두 갖추어야 가능합니다만, 현실적으로 국내시장에서 이러한 기술력을 모두 갖추기는 매우 어려운 실정입니다. 무엇보다, 아래 표에서 보는 바와 같이 최근 수년간 AI관련 인력이 절대적으로 부족한 상황으로 Chat GPT 발표이후 생성형 Ai에 대한 인력수요가 엄청나게 빠른 속도로 증가함에 따라 생성형AI관련 기술 인력 부족 현상은 더욱 심화되고 있는 실정입니다. 아래 표는2022년 AI관련 전체 인력 현황 조사자료로써 이미 이때도 수요대비 약 16.7%, 7,841명의 인력 부족을 겪고 있음을 알 수 있습니다.

출처: 소프트웨어정책연구소, ‘인공지능 산업 실태조사’, 2023년 4월

2) 고객사의IT 현실과Needs를 충족하는 경험과Know-how

G-MATRIX는 생성형 AI를 활용하여 기업의 데이터베이스에서 원하는 데이터를 추출하고 원하는 형태의 보고서를 제작하여 주는 솔루션 제품입니다. 주요 고객으로는 국내 주요 대기업들, 금융기관과 공공기관들로서 고객사의 다양한 시스템의 복잡하고 어려운 분석 업무를 처리할 수 있는 솔루션으로 지정되기 위해서는 고객사의 시스템 기준이나 처리 Process, 보안 정책 등 까다롭고 엄격한 IT 표준과 여러 규정 및 정책을 모두 만족시켜야 제품공급이 가능합니다. 이를 위하여 솔루션 공급사는 단순히 제품의 기술적 기능성이나 완성도외에도 데이터 처리에서부터 각 고객사별 IT 표준 원칙, 보안 정책, 시스템 구축 및 유지업무 관련 규정, 분석 업무 필수사항에 이르기까지 까다롭고 엄격한 고객사의 여러 과정을 통과하여야 무난히 제품 수주와 공급이 완료할 수 있기 때문에 이러한 고객들에 오랜 기간 다양한 실제 경험 통하여 확보된 지식과 Know-how등은 새롭게 이 사업분야로 진입하는 업체는 쉽게 가질수 없는 사업의 성공적 안착에 반드시 필요한 필수 요건들입니다 .

2) AUD플랫폼가) All-in-One 플랫폼 측면

업무 시스템을 개발하기 위해서는 다양한 UI 기능이 필요하며, 이러한 다양한 UI 기능을 구축하기 위해 고객사는 다양한 툴을 도입하거나 개발자를 활용하여 직접 개발을 해야 했습니다. 지금까지 업무 시스템 개발에 다양한 툴이 활용된 이유는 CRUD 기능을 제공하지 않는 BI/OLAP툴, 데이터 분석 기능을 제공하지 못하는 UI/UX툴 등 각 툴들이 가진 한계 때문이었습니다. 20년 이상의 국내시장 역사를 가진 BI/OLAP, UI/UX, Reporting 시장에 그동안 국산 통합 솔루션이 나오지 못한 이유는 그 한계를 해결하기 위한 기술적 장벽이 존재하기 때문입니다.

실례로, 현재 국내 Reporting Tool 시장의 선두 업체에서 2010년대 중반 당사와 유사한 구조의 데이터 분석기능이 가능한 솔루션을 개발한 적이 있었으나, 미흡한 기능성과 제한적 활용성 등의 문제로 출시 후 수 년 지난 시점에 자진 철수한 바 있었습니다. 향후로도 제품 개발 시 각 분야별로 요구하는 기술 수준이 높아 당사의 AUD플랫폼과 같이 SW 제품의 개발·상품화하는데 큰 어려움이 따릅니다.

나) Low-code 개발 플랫폼 측면

로우코드 개발 플랫폼을 개발하기 위해서는 업무 시스템 개발에 필수적이었던 프로그래밍 언어, 쿼리 작성 기술은 물론 DB스키마와 테이블 구조, 업무시스템 구축에 필요한 프로세스 등에 대한 광범위한 이해를 필요로 합니다.

다년간 BI 기술을 개발해 온 당사는 좀 더 쉬운 BI 기술 제공을 위해 쿼리 작성을 포함한 다양한 자동화 기술을 지속적으로 개발해 왔고, 18년간 개발해 온 다양한 코딩 자동화 기술을 바탕으로 기반으로 로우코드 개발 솔루션을 출시할 수 있었습니다.

당사의 로우코드 개발 플랫폼의 핵심 기능은 SQL과 JAVA 코딩을 자동화하는 SW로봇 기능입니다. 코딩을 모르는 사람도 개발이 가능하도록 Drag Drop UI 기반의 코딩 자동화 기술을 제공하는 SW로봇은 세 가지의 ‘Bot(봇)’으로 구성되어 있습니다. 데이터를 조회하고 저장하기 위해 DB SQL을 자동으로 생성해주는 ‘DB봇’, 컴포넌트와 함수를 이용하여 데이터를 연계하고 엑셀로 설계한 화면을 웹 화면으로 자동 변환해주는 'UI봇', 화면 동작에 필요한 각종 이벤트나 업무 프로세스를 사용자가 코딩 과정 없이 워크플로우 기반으로 개발하게 해 주는 'Process봇'으로 구성되어 있습니다.

당사는 이미 관련 기술에 대한 특허를 다수 확보하여 후발주자의 동일 분야 진입에 기술적인 어려움이 있을 것으로 예상됩니다. 또한 당사는 당사가 보유한 로우코드 기술에 대해 TTA의 품질 검증을 거쳐 GS(Good Software)인증을 받았으며, 로우코드 기술력을 인정받아 산업통상자원부로부터 우수기술연구센터로 지정된 바 있습니다. 로우코드 핵심 기술에 대한 특허 보유는 물론 보유한 기술에 대한 품질 검증과정을 마쳤으며 정부로 부터 우수 기술로 인정을 받는 등 검증된 기술을 바탕으로 국내 로우코드 시장을 선도하고 있어 국내 로우코드 시장 선도자로서의 위치 선점에 성공한 상태입니다.

이처럼 Low-code 개발 플랫폼의 성공적 개발을 위해서는 단순히 우수한 프로그래밍 기술로는 부족하며 관련 IT 환경에 대한 높은 이해도는 불론 다양한 업무 시스템 개발 경험이 필요하므로 신생업체가 쉽게 진출하기 어려운 분야입니다. 물론 모바일 앱 개발을 목적으로 한 로우코드 개발 솔루션의 경우 상대적으로 기술적 난이도가 낮아 진입장벽이 낮은 편이지만, 당사의 솔루션과 같이 방대한 기능을 요구하는 기업용 업무 시스템 개발을 목표로 하는 로우코드 솔루션은 모바일 앱 개발 환경에서 적용가능한 기술력만으로는 쉽사리 진입할 수 없는 분야라고 할 수 있습니다.

3) M4PLAN

가) 다양하고 복잡한 업무 지식과 처리 프로세스에 대한 이해 필수

공급망 관리 솔루션 분야는 고객의 수요를 예측하고 이에 맞는 생산, 판매와 물류에 이르는 기업의 공급망 관리에 빅데이터와 AI등의 IT기술을 적용하는 최적화된 시스템 구축을 통하여 업무의 효율을 높이고 수익을 극대화할 수 있습니다. 이러한 최적의 SCM 시스템 구축을 위하여서는 수요예측에서, 생산, 공급, 판매 및 물류, 창고관리에 이르기 까지 회사 전반의 업무 지식과 각 업무가 연계되는 공급망 프로세스에 대한 깊고 다양한 전문 지식이 필수적이며 이러한 지식을 시스템으로 구현하기 위한 다양한 관련 IT기술에 대한 이해까지 요구되는 Domain Knowledge가 절대 필수 요건인 영역입니다.

[SCM 프로세스 구성도]

출처 : 당사 자료나) 장기투자 소요 및 긴 구매주기

SCM분야는 타 IT분야와는 다르게 시스템 구축을 위한 업무지식 축척 및 인력 양성을 위하여 장기간 투자해야한다는 점과 고객의 구매주기가 상당히 길다는 점이 또 하나의 진입장벽으로 존재합니다.

해당 산업에 이해에서부터 다양한 업무의 현장 및 고객들의 세부적인 요구사항을 반영하기 위한 전문지식과 첨단의 IT기술까지의 시스템 구현을 위한 기반을 확보하는 데는 장기간의 투자가 필요합니다. 또한 SCM시스템의 특성상 고객사에서도 SCM시스템의 전면 재구축은 최소 7~8년에서 길게는 10년~15년의 긴 기간의 주기를 두고 진행됩니다. 이는 시스템의 재구축 또는 업그레이드에는 상당한 예산 규모와 내부인력 투입이 수반되기 때문입니다. 따라서 시장 선도업체의 이점이 매우 높으며 후발주자의 경우 이러한 사업 기반을 구축하는데 오랜 기간이 소요됩니다.

다) 해당 산업분야 구축경험과 레퍼런스 유무

높은 수준의 Domain Knowledge가 요구되는 SCM분야에서 고객은 프로젝트 제안 요청시 필수적으로 해당산업분야에 대한 구축 경험과 구축 Reference에 대한 요건을 전제로 하는 경우가 많습니다.

당사는 자동차, 철강, 전자, 화학, 제지, 소비재 등 주요한 산업 분야에서 유수한 고객의 구축 사례를 가지고 해당 산업분야의 초기부터 공급망 계획 수립 및 분석 시스템 구축을 해왔기 때문에 큰 어려움은 없으나 신규 진입기업이나 해당 구축 Reference가 없는 기존 SCM업체에게는 이런 점들이 높은 진입장벽으로 작용될 수 있습니다

다. 기술적 차별성(가) 제품의 특장점

1) G-MATRIX

가) 데이터분석 특화 LLM과AI 분석솔루션의 통합 생성형AI 데이터분석 플랫폼

G-MATRIX는 DB 데이터 분석을 특화하여 자체개발한 LLM 엔진과 AI데이터분석 솔루션을 통합하여 사용할 수 있는 분석 플랫폼으로 기업 내 여러 종류의 데이터베이스나 데이터웨어하우스에서 사용자가 원하는 데이터를 추출하고 다양한 형태의 분석 보고서를 자동 제작할 수 있는 생성형 AI기반 DB 데이터 분석 제품입니다. 특히, 데이터 분석에 특화된 경량 LLM을 장착하고 철저히 사용자 편의성 및 활용성을 위한 초자동화(Hyper Automation) 기능성의 AI 분석 솔루션이 하나의 플랫폼으로 가장 효율적 구조로 구성되어 있어 AI를 활용한 분석 업무 생산성의 혁신적 향상은 물론, 생성형 AI 적용 시 가장 큰 문제 중 하나인 정보 유출 문제를 해결하면서 H/W 구축비용까지 대폭 절감할 수 있다는 점입니다.

나) AI를 통한 자연어 기반 대화형 및 최적의 추천예제 방식 UI 적용

일상적으로 사용하는 자연어 기반으로 대화형 형태의 UI를 적용함으로써 사용자가 사용법을 쉽고 빠르게 이해하고 사용할 수 있도록UI를 제공합니다. 또한, 사용자 질의에 대한 정확도를 AI가 판단하여, 최적의 데이터 조회를 위한 질문의 형태를 추천하고 지속적으로 추천 질문에 대한 업그레이드까지 지원하여 기존 생성형 AI와 차별화된UI를 제공합니다.

출처 : 당사 자체 자료다) 높은 처리결과 정확도

기업 내 존재하고 있는 데이터베이스를 기준으로 학습하여, Hallucination에 예민한 기업에서 사용자의 자연어 질문을 정확하게 이해하고 필요한 데이터를 추출합니다. 이는 비정형 데이터가 아닌 기업의 정형화된 데이터를 조회하기 때문에 데이터에 대한 정확도나 품질이 보장됩니다

라) 뛰어난 사용자 활용 경쟁력

사용자 친화적 설계로 DB 구조나 SQL 지식이 없는 사용자들도 쉽게 데이터를 추출하고 원하는 대로 데이터를 분석할 수 있습니다. 또한 사용자의 요청에 대하여 기존 Text 형태의 답변 형태가 아닌 조회된 데이터를 분석할 수 있는 최적화된 형태의 분석화면, 시각화 화면을 제공하여 매우 직관적인 insight를 제공합니다..

마) 강력한 보안: 제품 내 자체 LLM 엔진의 활용으로 Private LLM 구축이 가능하여 정보의 보안성이 완벽하게 보장되고 강력한 Security Admin Module을 가지고 있어 레코드별, 사용자별, 조직별 권한 관리부터 특정 데이터 열람에 대한 Log 관리까지 철저히 보안관리 유지하면서도 사용자에게 전사 데이터를 활용한 높은 수준의 분석 자유도를 제공합니다.

2) AUD플랫폼

가) 업무 시스템 구축을 위한 유일한 All-in-One 개발 플랫폼

지금까지 업무시스템을 개발하기 위해서는 다양한 툴을 도입하거나 JAVA로 개발해야 했습니다. 이 경우 높은 도입비용 및 유지보수의 어려움이 존재했습니다.

출처 : 당사 자료

하지만 당사의 AUD플랫폼은 시장에서 유일하게 BI/OLAP, 대시보드/시각화, 보고서 제작, 웹포털 등 데이터 분석과 활용을 위한 기능은 물론 일반 업무시스템 구축에 필요한 다양한 UI/UX 기능을 하나의 플랫폼에서 통합 제공합니다. 특히, 일반적인 UI 개발 솔루션에서는 지원하지 않거나 개발하기 어려운 대시보드, 복잡한 통계성 화면 및 보고서 개발이 용이하여 고객 및 성과분석시스템, EIS는 물론 경영계획, 생산/수요예측 등 다양한 업무시스템 구축에 활용되어 높은 개발 생산성과 업무 혁신 효과를 나타내고 있습니다.

출처 : 당사 자료[경쟁사 구현가능 솔루션 비교]

구분	BI/OLAP	대시보드	시각화	Report	UI/UX
(CRUD)	Exel
자동화	로우코드

비아이매트릭스	○	○	○	○	○	○	○

Microstrategy	○	○	○

위세아이텍	○	○

잘레시아	○	○

Qlik	○	○	○

Tavleau	○	○	○	○

포시에스	○

클립소프트	△	△	○

투비소프트	○	○	△

토마토시스템	○	○	△

출처 : 당사 자료

나) 전체 개발 프로세스 로우코드 코딩 자동화 기술

일부 업체들이 로우코드 개발 기능을 제공하고 있으나 전체 프로세스가 아닌 일부 기능에 대해서 초기 수준의 로우코드 기능을 제공하고 있으며, 사용자 편의성에서도 자체 UI를 통한 개발로 사용법이 복잡한 경우가 대부분입니다. 그러나 AUD플랫폼은 업무 시스템 구축을 위한 전체 과정에 대해 최고 수준의 로우코드 개발 기능을 제공합니다.

또한 AUD플랫폼은 SQL이나 JAVA 코딩 없이 데이터 연결, 화면 생성, 업무 로직 등을 자동으로 구현할 수 있습니다. UI 개발 및 데이터 연결을 위한 모든 기능이 컴포넌트 및 모듈화 되어 있어서 Drag 방식의 개발 환경을 제공하며, 제품의 메뉴와 화면이 직관적으로 구성되어 있어서 초급개발자나 업무 담당자도 쉽게 업무용 화면을 개발할 수 있습니다.

AUD플랫폼은 SQL이나 JAVA 코딩 없이 데이터 연결, 화면 생성, 업무 로직 등을 자동으로 구현할 수 있습니다. UI 개발 및 데이터 연결을 위한 모든 기능이 컴포넌트 및 모듈화 되어 있어서 Drag 방식의 개발 환경을 제공하며, 제품의 메뉴와 화면이 직관적으로 구성되어 있어서 초급개발자나 업무 담당자도 쉽게 업무용 화면을 개발할 수 있습니다.

특히 엑셀로 화면을 설계하면 자동으로 HTML 5 웹화면으로 전환해 주는 혁신적인 기능을 제공하여 복잡한 화면 개발 과정 없이 쉽게 웹 화면을 개발할 수 있게 해 줍니다.

출처 : 당사 자료

다) EPA를 활용한 데이터 취합 효율화

AUD플랫폼의 Excel 자동화 기능은 기업의 다양한 엑셀 수작업 업무를 자동화하여 기업의 업무 생산성 향상을 돕습니다. EPA(Excel Process Automation) 기술은 당사 고유의 기술로 1~2개월이 소요되던 데이터 취합, 집계, 분석, 보고서 제작 등의 업무를 3~4일 이내로 처리할 수 있게 하여 지금까지 방대한 엑셀 수작업을 해 오던 기업 및 공공기관의 디지털 전환 프로젝트에 활용되고 있습니다.

라) 기술지원 및 유지보수 용이

AUD플랫폼은 비아이매트릭스의 자체 기술연구소에서 개발한 순수 국산 소프트웨어로서 제품 기능의 추가·개선이 용이하고, 전담 기술지원 조직 운영을 통해 신속하고 안정적인 기술 서비스를 제공합니다. 비아이매트릭스는 지속적인 기술 혁신과 고객 만족을 위해 꾸준히 연구하고 개발하고 있습니다.

2) M4PLAN

M4Plan은 SCM에서도 Planning와 S 특화된 SCP(Supply Chain Planning)용 제품으로 국내 다양한 산업분야에서 많은 경험과 노하우를 바탕으로 첨단의 기술을 적용하여 만들어진 SCM패키지 제품입니다.

출처 : 당사 자료

M4PAN은 고객은 산업별, 기업별 특성에 요구되는 Best Practice Template을 제공하여 신속하게 고객의 공급망 계획 수립을 지원하고 다양한 지표 별 데이터 가시성을 확보 할 수 있습니다. 또한 공급계획 수립을 위해 Optimization, AI Sequence, Heuristic 등의 알고리즘을 선택적 적용할 수 있으며 사용자의 분석편의성과 Data Visibility를 확보하기 위해 뛰어난 UI/UX 환경을 제공으로써 국내외 경쟁사들과 차별화된 경쟁력을 확보하고 있습니다.

가) 국내 최고 수준의 전문인력

당사는 산업별 특성을 유연하게 반영할 수 있는 지능형 SCM Solution과 전문 컨설턴트를 갖춘 국내 최고수준의 SCM 조직을 보유하고 있습니다.

나) 당사의 솔루션 제품을 활용한 고품질의 패키지

국내 최고수준인 당사의 BI솔루션과 AI엔진을 융합하여 수요 공급계획, 최적화, 시뮬레이션 및 S 모두 가능한 최적의 통합 SCM 패키지를 제공하고 있습니다.

다) Low-code을 기반으로 한 사용성

코딩이 필요 없는 I/O 데이터 처리, 다양한 예측모델링과 첨단 AI기반 최적화 엔진, AI 시뮬레이션 기능까지 갖춘 강력한 AI기반 SCM을 구축하고 있습니다.

라) 국내 주요 대기업 대상 프로젝트 레퍼런스 다수 보유

삼성전자, 삼성Display, 포스코, SK등 국내 주요 대기업에서의 검증된 프로젝트 수행 능력과 다양한 Best Practice 보유하고 있습니다.

[SCM업체별 적용분야 및 산업별 레퍼런스]

Capability	비아이매트릭스	o9	SAP IBP	Kinaxis	Zionex

SCP
(DP, MP, S)	●	●	●	●	◐

APS
(FP)	◐	●

Hi-tech	삼성전자 가전	삼성전자 VD POC	1~2차 협력사

Mill	포스코, 현대제출, KG스틸	현대제철

Chemical	LG화학, 한화 등	LG화학, 한화 PP, PE

CPG	롯데제과, 애경	풀무원, 아모레퍼시픽	농심, 오뚜기

Bio	삼성바이오로직스	삼성바이오
에피스(MP)

Automotive	현대기아차

Construction Equipment	두산인프라코어 DP, 두산밥켓, 현대건설기계	두산
인프라코어 MP

Battery	SK IET,
포스코 퓨처엠	포스코퓨처엠 Loss

Semiconductor	SK실트론

출처 : 당사 자료(나) 기술 수준

1) 높은 제품 연구개발 능력 및 기술적 성숙도

당사는 지난 19년간 코딩 자동화에 대해 지속적으로 기술개발을 해 온 덕분에 누구보다 빠르게 시장에 로우코드 제품을 출시할 수 있었습니다. 국내 시장 초기 단계였던 2018년도에 이미 코딩을 자동화해 주는 SW로봇을 출시했으며 이를 지속적으로 시장에 소개하며 국내 로우코드 시장을 개척해 왔습니다. 로우코드 분야 선도업체로 앞서 기술개발을 시작하여 수준 높은 로우코드 기술을 확보하고 있습니다.

또한 당사는 AI 분야에서도 2015년 고급 분석가용 AI 솔루션인 i-Stream을 출시, 상용화에 성공한 이후 축척된AI기술력과 연구개발진의 노력으로 국내 경쟁사는 물론 글로벌 SW 솔루션 벤더들보다도 앞서, 생성형AI기반 DB데이터 분석 플랫폼 제품 연구개발을 완료하고 2023년 하반기 제품을 출시하였고 국내 최초 국내 금융기관과 주요 제약기업과 연이어 생성형 AI 제품 공급계약을 체결할 정도로 탁월한 제품의 우수성을 인정받고 있으며, 정부로부터도 이러한 당사의 뛰어난 제품 연구개발 능력 및 기술 경쟁력을 검증받아 2024년 상반기에는 전자기술연구원, 한양대학교와 함께2년간 20억원이 지원되는 생성형 AI기반 글로벌 SW시장 진출을 위한 제품개발 정부지원 사업(사업명:‘제조,금용,서비스 부문의 SW글로벌 시장 진출을 위한 클라우드 기반의 노코드 환경 프론트엔드 도구 기술개발’) 주관 기관으로 선정되면서 당사의 높은 제품 연구개발 기술력과 신뢰성을 인정받고 있습니다.

2) 기술 신뢰도가) 품질 인증

AUD플랫폼과 플랫폼 하위 모듈 제품에 대해서도 한국정보통신기술협회(TTA)의 품질 검사를 거쳐 GS(Good Software) 품질 인증을 획득하였습니다. GS인증은 국산 소프트웨어의 품질을 증명하는 국가 인증제도로 제품이 사용될 실제 운영환경의 테스트시스템을 갖추어 제품(소프트웨어, 사용자 매뉴얼, 제품설명서)의 품질을 검증합니다. ISO 국제표준에 준하는 소프트웨어의 기능적합성, 성능효율성, 사용성, 신뢰성, 보안성 등에 대한 시험을 수행해 우수한 품질을 가진 제품에 대해서만 인증이 부여되며 당사의 전 모듈을 GS인증 1등급을 획득하였습니다. 또한 AUD플랫폼의 모듈 중 i-CANVAS의 경우 TTA에서 수행한 BI분야 제품 간 BMT에서 전 항목을 통과한 유일한 제품으로 기능 또한 매우 우수합니다.

출처 : 당사 자료

나) 수상 및 인증으로 입증된 로우코드 기술 우수성

2022년 당사가 보유한 로우코드 기술로 산업통상자원부에서 지정하는 우수기술연구센터(ATC: Advanced Technology Center)로 지정되었습니다. 당사의 로우코드 기술력과 그간 로우코드 시장의 활성화에 기여해 온 점을 인정받아, 연평균 5:1에 달하는 높은 경쟁률을 뚫고 우수기업연구소로 지정되었으며 2025년 12월까지 총 45개월간 로우코드 기술 고도화 및 사업화를 위해 24억 원을 정부로부터 지원받습니다.

또한 2022년에 진행한 기술신용평가에서 상위 10% 기술력을 가진 기업에게만 주어지는 '매우 우수' 단계인 TI-2 등급을 획득하였습니다. TI-2 등급은 매우 우수한 기술력과 성장 잠재력이 우수한 시장을 바탕으로 미래 성장 가능성이 매우 우수한 수준의 기업에 부여되는 등급으로 코스닥 기술 특례 상장 조건은 물론 대기업 수준의 기술력을 가진 것을 의미합니다.

출처 : 당사 자체 자료

2021년 기획재정부의 디지털 전환 프로젝트를 로우코드 솔루션을 활용하여 성공적으로 완료하였으며, 이에 기획재정부의 추천으로 공공 SW 어워드에서 대상을 수상하였습니다. 공공 SW 어워드는 △국가 발전 기여도 △업무 개선 효과 △편의성 및 이식성 △이용효과 △제품품질 △공급자 지원 △납품실적 등 총 7개 기준에 대한 심사를 거치며, 당사는 국내 공공 분야에 우수한 품질의 상용SW를 보급하고 효율적인 시스템을 구축해 상용SW 발전에 기여한 공을 인정받아 본 상을 수상하였습니다. (다) 주요 레퍼런스1) 산업별 주요 레퍼런스 (최근 5년, 2020~2024년)

당사는 금융, 공공, 제조, 건설, 유통, 서비스, ICT 등 전 산업분야에 걸쳐 다양한 고객사를 보유하고 있습니다. 프로젝트 기간 단축 및 개발비 절감효과 보장으로 개발 및 운영 생산성의 극대화가 가능한 솔루션으로 주목받으며 국내 주요 기업 및 기관의 대형 프로젝트가 증가하는 추세이며, 외산 선호 현상이 뚜렷하던 금융권의 레퍼런스도 증가되는 추세입니다. 특히, 2024년 신규 레퍼런스로서 가장 주목할 변화는 미래 성장 전략사업인 생성형 AI 분석 제품 G-MATRIX가 성공적으로 납품되면서 금융부문과 기업부문 주요 구축사례로 포함되었다는 점이라고 할 수 있습니다.

제조/유통/서비스, 금융부문, 공공부문 등 기업부문에 대한 주요 구축 사례는 다음 표와 같습니다.

가) 기업부문 주요 구축 사례

계약연도	고객사	프로젝트	적용업무

2024	삼성바이오로직스	BSCM, LaMS 시스템	SCM

2024	LG전자	엘지e닷컴(D2C온라인지표) BI시스템	BI

2024	동아제약	AI 대화형 데이터 분석 시스템	데이터 분석

2024	로젠택배	차세대 통합 물류 시스템	BI/OLAP

2024	LG디스플레이	경영관리 대시보드	대시보드

2023	한라홀딩스	경영계획시스템	BI

2023	GS건설	경험중심 고객플랫폼 프로젝트	BI, Reporting

2023	SK에너지	평가이력관리시스템	엑셀 자동화

2023	LS전선	견적시스템 및 FJ시스템	UI/UX

2023	GS칼텍스	PDP 시스템	SCM

2022	현대제철	판매 및 생산계획시스템 구축	SCM

2022	롯데제과	롯데제과 S 시스템 구축	SCM

2021	LG화학	석유화학 Fast 프로세스 체계 시스템	DX(디지털혁신)관리

2021	GC녹십자	영업관리시스템 구축	SFA(영업관리)

2020	삼성전자	Biz 전략 연계 최적화 SCM 개발	SCM

2020	LG유플러스	KPI 전산화 및 경영관리시스템 고도화	BI/OLAP, 시각화

2020	대한항공	항공우주사업본부 생산실행시스템 구축	MES

2020	신세계인터내셔날	코스메틱 데이터분석시스템	BI/OLAP

출처 : 당사 자료나) 금융부문 주요 구축 사례

계약연도	고객사	프로젝트	적용업무

2024	삼성생명보험	자산운용 통합DB 구축	BI/OLAP

2024	NH농협생명	빅데이터포탈	BI/OLAP

2024	HSBC	업무시스템 자동화	엑셀 자동화

2024	롯데캐피탈	생성형 AI 도입	데이터 분석

2023	삼성카드	정보계 고도화	BI/OLAP

2023	농협경제지주	차세대 유통 시스템	BI/OLAP

2023	새마을금고중앙회	리스크 관리시스템 재구축	UI/UX, BI/OLAP

2023	IBK연금보험	분석용 정보계 시스템	BI/OLAP

2023	한화생명보험	New HR 시스템	BI/OLAP

2022	NH농협손해보험	BI시스템 구축 / 빅데이터 플랫폼 구축	BI/OLAP, 빅데이터 분석

2022	우리카드	OLAP 시스템 재구축	BI/OLAP

2022	농협생명	빅데이터 포털 분석 역량 강화	빅데이터 분석 및 시각화

2021	신한카드	신용리스크관리시스템 업그레이드	BI/OLAP

2020	한국은행	차세대 BI부문 경제통계분석시스템 구축	데이터 분석 시각화

2020	토스뱅크	리스크관리시스템 구축	BI/OLAP

2020	새마을금고	MG새마을금고중앙회 BI 고도화	BI/OLAP

출처 : 당사 자료다) 공공부문 주요 구축 사례

공공부문은 창업초기부터 강세가 있던 시장으로 지속적으로 높은 점유율을 점해왔으며, 특히 2020년 조달청 나라장터에 당사의 솔루션을 조달등록하면서 더욱 수요가 증가하고 있는 시장으로 현재까지10개 기관에 300여개 프로젝트 레퍼런스를 보유하고 있습니다. 기획재정부, 행정안전부, 외교부, 농림축산식품부, 국방부, 법무부, 환경부, 고용노동부, 국토교통부, 해양수산부, 여성가족부 등 주요 부, 청 단위의 국가행정조직을 고객사로 보유하고 있습니다.

계약연도	고객사	프로젝트

2024	여성가족부	아이돌봄 통합지원 플랫폼

2024	행정안전부	재난안전통신망 통계 고도화

2024	형사법무정책연구원	형사사법 통계시스템 고도화

2024	국민건강보험공단	디지털서비스 확대

2023	외교부	재외공관회계행정시스템

2023	국토교통부	세움터

2023	한국수력원자력	네트워크현황관리시스템

2023	행정안전부	공공 마이데이터

2023	서울시	부동산동향분석 시스템

2023	산림청	임업직불제 통합관리시스템

2023	국가철도공단	제2철도관제센터

2022	한국도로공사	교통통계분석시스템 고도화

2022	국토교통부	클라우드 기반 건축행정시스템 건축통계시스템

2022	한국농어촌공사	첨단 무인자동화 사업

2022	경찰청	범죄통계시스템

2024	여성가족부	아이돌봄 통합지원 플랫폼

2024	행정안전부	재난안전통신망 통계 고도화

2024	형사법무정책연구원	형사사법 통계시스템 고도화

2024	국민건강보험공단	디지털서비스 확대

2023	외교부	재외공관회계행정시스템

2023	국토교통부	세움터

2023	한국수력원자력	네트워크현황관리시스템

2023	행정안전부	공공 마이데이터

2023	서울시	부동산동향분석 시스템

2023	산림청	임업직불제 통합관리시스템

2023	국가철도공단	제2철도관제센터

2022	한국도로공사	교통통계분석시스템 고도화

2022	국토교통부	클라우드 기반 건축행정시스템 건축통계시스템

2022	한국농어촌공사	첨단 무인자동화 사업

2022	경찰청	범죄통계시스템

출처 : 당사 자료