RPA의 과거와 현재에 대해 자세히 설명해주세요.
저자 | Jie Mengmei, 단위: 중국 모바일 스마트 홈 운영 센터
연구소 소개
어떤 개념과 개념의 탄생은 하루아침에 이루어진 것이 아니라 역사적 뿌리를 가지고 있습니다. 시장의 요구에 따라 새로운 것이 업데이트되고 반복되며, RPA도 예외는 아닙니다. 비즈니스 문제를 해결하기 위해 탄생했으며 기업 자동화 요구로 인해 점진적으로 개발 및 확장되었습니다. 이번 글에서는 RPA의 개발 과정을 중심으로 RPA의 과거와 현재에 대해 자세히 설명하겠습니다.
Part 01 RPA란?
RPA는 로봇 프로세스 자동화를 의미합니다. 소프트웨어 로봇은 프로세스 자동화를 달성하기 위해 수동 키보드 및 마우스 작동을 시뮬레이션하여 수많은 규칙 기반의 반복적이고 지루한 작업 흐름 작업을 처리합니다. RPA는 프로세스 마이닝, CV, OCR, NLP, 로우코드 등 여러 기술의 통합을 통해 단일 또는 다중 시스템(또는 애플리케이션) 간의 자동화된 처리를 실현하고 효율적인 운영을 달성할 수 있습니다.
Part 02 RPA의 역사
어떤 개념과 개념의 탄생은 하루아침에 이루어진 것이 아니라 역사적 뿌리를 갖고 있습니다. 사람들이 더 나은 삶을 추구함에 따라 물리적 사물의 개발은 더 빠르고, 더 좋고, 더 편리한 방향으로 나아가는 경우가 많습니다. RPA도 사람들의 요구에 부응한다고 할 수 있습니다. 오늘날까지 발전했습니다. RPA 탄생 이전의 역사를 간략하게 요약하면 다음과 같습니다.
- 비용 절감을 위해 최초의 공정 자동화 생산 라인을 성공적으로 구축했습니다.
- 이후 비즈니스 자동화는 기업이 추구하는 목표가 되었지만,
- 컴퓨터가 상용화되고 최초로 산업용 로봇이 탄생했습니다.
- 최초의 산업용 로봇이 탄생했습니다.
- , 기업은 컴퓨터 자동화 시대에 진입하여 사람들이 데이터를 효율적으로 처리하도록 돕는 소프트웨어 로봇을 탄생시켰습니다.
- 기업 관리는 비즈니스 프로세스 관리(BPM)로 이동합니다.
RPA의 탄생을 직접적으로 촉발한 것은 BPO였습니다. 1990년대 후반, 세계 500대 기업이 비즈니스 프로세스를 저비용 국가에 아웃소싱하기 시작하면서 BPO(Business Process Outsourcing)가 등장했습니다. 그러나 사회가 발전함에 따라 조정 비용, 인건비, 프로세스 오류 비용이 점차 증가함에 따라 여러 기업에서는 비용 압축보다 데이터 프라이버시가 더 중요하다는 것을 점차 깨달았습니다. 자세한 내용을 모르면 인트라넷으로 활동이 제한된 로봇에 데이터를 넘겨주는 것이 더 좋습니다. 왜냐하면 후자가 분명히 더 안전하고 제어 가능하기 때문입니다. 이에 따라 세계 500대 기업들은 점차 비즈니스 프로세스 자동화(Business Process Automation, 일명 BPA)에 관심을 돌리고 있습니다. 이후 BPA가 널리 활용되면서 다양한 프로세스 자동화 기술이 속속 등장하면서 BPA의 모범 사례로 떠올랐다. 분명히 RPA는 비즈니스 문제를 해결하기 위해 탄생했으며 기업 자동화 요구로 인해 점진적으로 개발 및 확장되었습니다.
사실 중국의 RPA 개발은 Button Wizard를 시작으로 22년의 역사를 가지고 있습니다.
2000년에 등장한 Key Wizard는 국내 PRA의 싹이라고 할 수 있습니다. 마우스와 키보드 동작을 시뮬레이션하는 소프트웨어입니다. 스크립트를 작성하면 키 마법사가 손을 대체하고 일련의 마우스 및 키보드 작업을 자동으로 수행하도록 할 수 있습니다. "기술은 손을 자유롭게 하고, 프로그램은 꿈을 실현한다"는 버튼마법사(Button Wizard)의 슬로건이자 시대상을 대변하는 표현이기도 하다. Button Wizard는 당시 마우스 및 키보드 자동화의 사실상 표준이었고, RPA 제품 기술 프레임워크의 사실상 표준은 3개 부분으로 구성된 자동화 테스트 제품군이었습니다. 자동화된 테스트는 스크립트를 기록하거나 작성하여 수동 테스트를 시뮬레이션하고 스크립트를 재생하거나 실행하여 테스트 케이스를 실행하여 시스템 기능의 수동 검증을 대체하는 테스트 케이스 작성을 의미합니다. 그 중 UI 자동화 테스트 조합인 Python + Selenium/Appnium + Jenkins의 3자 구조는 향후 RPA 제품 기술 프레임워크의 사실상 표준이 되었습니다. 버튼 마법사와 자동화된 테스트는 RPA의 기술적 기반을 마련한다고 할 수 있습니다. 즉, RPA의 본체(3개 세트)와 팔다리(마우스 및 키보드)가 구축됩니다.
RPA는 많은 기업에 미묘하게 영향을 미치고 점차 발전하고 적용되고 있지만 늘 미온적이었습니다. 2018년이 되어서야 UiPath와 Automation Anywhere라는 두 가지 파이낸싱 라운드가 글로벌 RPA 업계를 휩쓸었습니다. 지속적인 미디어 노출로 RPA 업계는 업계 내부와 외부 모두에서 기하급수적인 성장을 이루었고 자본의 선호를 받았습니다.
Part 03 RPA의 장점
RPA는 간단히 소프트웨어 로봇, 혹은 가상 로봇으로 이해하면, 수동 키보드와 시뮬레이션을 통해 대용량의 반복 가능한 작업을 수행할 수 있습니다. 마우스 작업을 통해 프로세스 자동화를 달성할 수 있습니다. 이는 조립라인 작업을 수행하는 눈에 보이지 않는 가상의 노동력과 동일하다.
여기 간단한 사례 비교가 있습니다: 이력서 심사 및 후보자 명단 작성.
RPA 산업은 자본이 선호하는 산업이고 나름의 장점도 있고, 앞으로 AI와 결합하면 복잡한 작업도 가능해진다고 보는 것은 어렵지 않습니다.
❖ RPA의 주요 비즈니스 이점:
- 인력 해방. RPA는 기업 직원의 작업을 지원하고 향상시켜 반복적이고 잦은 비즈니스 프로세스에서 벗어나 보다 가치 있고 창의적인 작업에 참여하고 주관적인 계획을 최대한 발휘할 수 있도록 해줍니다.
- 효율성을 향상시킵니다. 연중무휴 24시간 안정적이고 정확하며 반응이 좋습니다. 인적 요인으로 인한 불확실성을 제거하고 작업 완료의 속도, 정확성 및 일관성을 보장합니다.
- 디지털 업그레이드 및 운영에 필요한 데이터 소스 지원을 제공합니다.
- 응답 속도와 사용자 만족도를 향상합니다.
❖ RPA의 주요 기술적 장점:
- 비침투적 기술 배포. 소위 비침해적이란 기존 시스템과 독립적이고 기존 시스템 수정이나 인터페이스 개발이 필요하지 않으며 시스템 통합이 필요하지 않으며 기업의 원래 IT 아키텍처를 파괴하지 않는다는 의미입니다.
- 데이터 개인정보 보호를 제공합니다.
Part 04 RPA와 기존 지능형 로봇과 AI의 차이점과 연관성
- RPA와 기존 지능형 로봇
RPA는 소프트웨어 로봇 또는 가상 로봇으로서 사람들에게 전통적인 로봇을 생각나게 합니다. 지능형 로봇, 그들 사이의 관계는 무엇입니까? 직관적으로 말하면 지능형 로봇은 눈에 보이는 반면 RPA는 눈에 보이지 않고 무형이지만 미리 설정된 프로그램을 통해 작업을 수행하고 작업을 완료하는 데 있어 인간을 보조하거나 대체할 수 있습니다. 물론 지능로봇은 기능이나 지능 정도에 따라 분류하는 방법이 다양하지만 분야별로 보면 산업용 로봇 분야의 아크 용접 로봇, 서비스 로봇 분야의 지능형 공공 서비스 로봇 등이 있다. RPA를 수행하려면 엔터티가 필요합니다. 그러나 RAP의 탄생으로 볼 때, RAP 자체는 비즈니스 프로세스를 자동화하기 위해 태어난 기술 솔루션으로, 컴퓨터 수준에서 일부 반복적인 비즈니스 프로세스의 자동화에 중점을 두고 있습니다. 따라서 이는 누가 더 나은지에 대한 문제가 아니라 다양한 애플리케이션 시나리오에서 보완적이고 통합된 애플리케이션의 문제입니다.
-RPA&AI
RPA와 AI의 관계에 관해 말씀드리자면, 최초의 전문 RPA 도구 등장부터 현재까지 RPA의 진화와 발전은 계속되어 왔다는 점을 말씀드리고 싶습니다. 다음 4단계:
현대 RPA 제품의 세 가지 핵심 기술은 화면 캡처, 비즈니스 프로세스 자동화 관리 및 인공 지능입니다. 현재 주류 RAP 제품은 2.0과 3.0 단계 사이에 있지만 일부 RAP 업계 거대 기업은 이미 RPA 4.0을 탐색하기 시작했습니다. AI와 결합된 RPA 제품은 인지, 학습, 의사결정 능력을 갖춘 두뇌를 갖춘 가상 로봇과 같으며 비즈니스 프로세스에서 보다 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다. RPA는 시장의 요구에 부응하여 탄생했고, 시장의 기대에 따라 결국 AI로 옮겨갈 것입니다.
Part 05 RPA 전망
현재 고령화 추세가 점점 더 뚜렷해짐에 따라 각국의 인구 배당도 사라지는 딜레마에 직면해 있습니다. 일반적인 추세 하에서 기계적이고 반복적인 공정 작업은 점차 로봇으로 대체될 수밖에 없으며, 전체 기계 자동화 발전 추세는 거침이 없고 모든 것이 더욱 지능적인 방향으로 움직이고 있으며 AI의 통합과 발전도 피할 수 없는 추세입니다. Forrester 분석가 Lu Guannan은 "Laiye Lead 2020"에서 다음과 같이 말했습니다. RPA에 대한 시장의 기대는 점점 높아지고 있으며 AI 기능이 없는 RPA 도구는 대체될 것입니다. RPA는 머신러닝과 딥러닝을 결합해 인사이트를 생성하고 지능적인 방향으로 발전하는 이른바 IPA(Intelligence Process Automation)를 의미한다.
위 내용은 RPA의 과거와 현재에 대해 자세히 설명해주세요.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도

검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다

1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품
