점점 더 많은 최고 정보 보안 책임자가 지루한 작업을 제거하고 기업 직원이 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있도록 로봇 프로세스 자동화로 전환하고 있습니다. 그러나 전문가들은 RPA가 비즈니스를 지원하려면 적절한 설계, 계획, 거버넌스가 필요하다고 말합니다.
RPA(로보틱 프로세스 자동화)는 비즈니스 프로세스를 자동화하도록 설계된 비즈니스 로직과 구조화된 입력에 의해 제어되는 기술 애플리케이션입니다. RPA 도구를 사용하면 기업은 트랜잭션 처리, 데이터 조작, 응답 트리거 및 다른 디지털 시스템과 통신하는 데 사용되는 애플리케이션을 캡처 및 해석하도록 소프트웨어 또는 "봇"을 구성할 수 있습니다. RPA 시나리오는 이메일에 대한 자동화된 응답 생성부터 ERP 시스템에서 작업을 자동화하도록 각각 프로그래밍된 수천 개의 봇 배포에 이르기까지 다양합니다.
많은 CIO가 비즈니스 운영을 간소화하고 비용을 절감하기 위해 RPA로 전환하고 있습니다. 기업은 일반적인 규칙 기반 비즈니스 프로세스를 자동화하여 비즈니스 사용자가 고객 서비스 또는 기타 고부가가치 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 다른 사람들은 RPA를 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI) 도구를 통해 미래 결과에 대한 판단을 내릴 수 있도록 훈련할 수 있는 지능형 자동화(IA)에 대한 임시 솔루션으로 보고 있습니다.
RPA는 조직에 인건비와 인적 오류를 줄일 수 있는 기능을 제공합니다. 지능형 자동화 전문가 Kofax는 원칙이 간단하다고 말했습니다. 인간 작업자는 인간이 가장 잘하는 작업을 수행하고 로봇을 사용하여 방해가 되는 작업을 처리하는 것입니다.
로봇은 일반적으로 비용이 저렴하고 구현이 쉬우며 맞춤형 소프트웨어나 심층적인 시스템 통합이 필요하지 않습니다. 이러한 특성은 조직이 직원들 사이에 상당한 비용이나 마찰을 추가하지 않고 성장을 추구할 때 매우 중요합니다.
Kofax는 소프트웨어 로봇을 올바르게 구성하면 팀의 작업 능력을 35%~50%까지 높일 수 있다고 말합니다. 예를 들어, 비즈니스 시스템 간 정보 복사 및 붙여넣기와 같은 단순하고 반복적인 작업을 봇을 사용하면 30~50% 가속화할 수 있습니다. 이러한 작업을 자동화하면 데이터 입력 중 숫자를 바꾸는 등 사람이 실수할 가능성을 제거하여 정확도를 높일 수도 있습니다.
기업은 ML, 음성 인식, 자연어 처리와 같은 인지 기술을 RPA에 주입하여 과거에 인간의 인식 및 판단 능력이 필요했던 높은 수준의 작업을 자동화함으로써 자동화 노력을 강화할 수도 있습니다.
이러한 유형의 RPA 구현은 15~20단계를 자동화할 수 있으며 IA(지능형 자동화)라는 가치 사슬의 일부입니다.
RPA 시장은 자동화를 지원하기 위해 새로운 기능을 추가한 새로운 목적의 도구와 레거시 도구로 구성됩니다. 일부는 비즈니스 프로세스 관리(BPM) 도구로 시작되었습니다. 일부 공급업체에서는 자사 도구를 "워크플로 자동화" 또는 "워크플로 관리"로 지정합니다. Forrester 조사에 따르면 전체적으로 RPA 소프트웨어 시장은 2021년 24억 달러에서 2025년 65억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.
일부 우수한 RPA 도구 공급업체는 다음과 같습니다.
Cloud Bots
COO는 RPA를 최초로 도입한 사람들 중 일부입니다. 많은 경우 RPA를 구매하고 구현 중에 장벽에 부딪혀 IT에 도움(및 용서)을 구하게 됩니다. 이제 기술 전문 지식이 없는 "시민 개발자"는 클라우드 소프트웨어를 사용하여 사업부에서 RPA를 구현하고 있으며 종종 CIO가 개입하여 이를 중단하는 경향이 있습니다. 비즈니스 리더는 필요한 리소스를 확보하기 위해 처음부터 IT를 참여시켜야 합니다.
(4) 부실한 설계, 변경 관리는 큰 혼란을 초래할 수 있습니다
Genpact의 최고 디지털 책임자인 Sanjay Srivastava는 부실한 설계 및 변경 관리로 인해 많은 구현이 실패한다고 말했습니다. 무언가를 배포하려고 서두르는 과정에서 일부 회사에서는 비즈니스 프로세스를 방해할 수 있는 다양한 봇 간의 통신 교환을 간과합니다. Srivastava는 "구현 전에 운영 모델 설계에 대해 생각해야 합니다"라고 말했습니다. "다양한 로봇이 어떻게 함께 작동할지 계획해야 합니다."
또는 일부 CIO는 새로운 비즈니스가 조직의 비즈니스 프로세스에 가져올 변화에 대한 협상을 무시합니다. CIO는 비즈니스 중단을 방지하기 위해 미리 계획을 세워야 합니다.
(5) 데이터 함정에 빠지지 마세요
수동 데이터 입력을 자동화하거나 소프트웨어 작업을 모니터링하기 위해 수천 대의 봇을 배포하는 은행에서는 엄청난 양의 데이터가 생성됩니다. 이는 CIO와 비즈니스 동료가 데이터를 활용하려는 불행한 시나리오에 빠지도록 유혹할 수 있습니다. Srivastava는 기업이 봇에서 생성된 데이터에 대해 기계 학습을 실행하고 사용자가 데이터를 더 쉽게 쿼리할 수 있도록 챗봇을 앞에 배치하는 것은 드문 일이 아니라고 말했습니다.
갑자기 RPA 프로젝트가 머신러닝 프로젝트로 제대로 정의되지 않은 머신러닝 프로젝트로 바뀌게 됩니다. CIO들은 따라잡기 위해 열심히 노력하고 있다고 스리바스타바는 말했다. 그는 CIO들에게 RPA를 관리하기 어려운 부분으로 발전하는 단편적인 프로젝트가 아닌 장기적인 관점으로 보도록 조언했습니다.
(6) 프로젝트 거버넌스가 중요합니다
Srivastava는 RPA에서 발생하는 또 다른 문제는 특정 장애물에 대한 계획을 세우지 못하는 것이라고 말했습니다. Genpact 고객의 직원이 회사의 비밀번호 정책을 변경했지만 조정을 수행하도록 봇을 프로그래밍하는 사람이 없어 데이터가 손실되었습니다. CIO는 RPA 솔루션이 정체될 수 있는 초크 포인트를 지속적으로 확인하거나 최소한 성능에 영향을 미치는 작은 문제를 감시하기 위한 모니터링 및 경고 시스템을 설치해야 합니다.
(7) 규정 준수를 위한 제어
단일 봇 인스턴스화와 관련된 거버넌스 문제는 수천 가지는 물론이고 많습니다. Deloitte 고객은 로봇이 남성인지 여성인지를 결정하기 위해 여러 회의를 열었습니다. 이는 유효한 성별 문제이지만 인적 자원, 윤리 및 기타 비즈니스 규정 준수 영역을 고려해야 합니다.
(8) RPA Center of Excellence 구축
가장 성공적인 RPA 구현에는 조직 내에서 효율성 이니셔티브를 성공적으로 수행하는 담당자로 구성된 Center of Excellence가 포함됩니다. 그러나 모든 기업이 이에 대한 예산을 갖고 있는 것은 아닙니다. RPA Center of Excellence는 비즈니스 사례를 개발하고 잠재적 비용 최적화 및 ROI를 계산하며 이러한 목표에 대한 진행 상황을 측정합니다.
(9) 인간에게 미치는 영향을 잊지 마세요
새로운 솔루션에 대한 유혹에 일부 조직은 구현에만 너무 집중하여 HR 주기를 무시합니다. 이로 인해 일상적인 프로세스와 워크플로가 중단될 수 있습니다. 약간의 악몽.
(10) 전체 개발 수명 주기에 RPA 통합
CIO는 전체 개발 수명 주기를 자동화해야 합니다. 그렇지 않으면 대규모 릴리스 중에 봇이 종료될 위험이 있습니다.
궁극적으로 RPA 구현을 위한 마법의 총알은 없지만 Srivastava는 기업의 장기적인 여정의 일부가 되어야 하는 지능형 자동화 정신이 필요하다고 말합니다. Srivastava는 다음과 같이 말했습니다. "자동화는 더 나은 품질과 더 큰 규모로 비즈니스 프로세스를 더 빠르게 완료하기 위해 모든 ifs, thens 및 whats에 대한 답을 찾아야 합니다."
위 내용은 RPA란 무엇인가요? 비즈니스 프로세스 자동화 혁명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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