기업 요구 사항에 따라 자동화 프로젝트를 위해 RPA 또는 BPA를 선택하는 방법은 무엇입니까?
디지털 혁신과 비즈니스 프로세스 현대화를 이야기할 때 자동화가 언급됩니다. 자동화는 비즈니스 효율성을 향상시켜 생산성, 신뢰성, 가용성 및 비즈니스 성과를 향상시킬 수 있습니다.
Gartner는 효율성을 향상하고 고객에게 더 나은 디지털 경험을 제공하기 위해 2022년에는 점점 더 많은 기업이 초자동화 프로젝트에 투자할 것이라고 주장합니다. 이러한 이니셔티브에는 RPA와 BPA가 포함됩니다.
이 두 용어는 디지털 혁신에서 유사한 역할과 목표를 달성하려고 시도할 때 같은 의미로 사용되는 경우가 많습니다. 그러나 RPA와 BPA에도 상당한 차이가 있습니다. 이러한 차이점을 이해하면 두 가지 자동화 접근 방식 중 어느 것이 프로젝트에 더 적합한지 결정하는 데 도움이 됩니다.
RPA 대 BPA
"로봇 프로세스 자동화 핸드북: RPA 시스템 구현 가이드"의 저자인 Tom Taulli는 RPA가 작업을 자동화하기 위해 어떻게 발전하는지 설명합니다. 그는 "RPA가 나온 지 20년 정도 됐는데 주로 일반적인 화면 스크래핑에서 나온다. 우리 모두 알고 있듯이 화면에 있는 내용을 옮기거나 잘라내거나 붙여넣을 수 있고 다른 곳에 배치할 수도 있어 비용이 절약된다"고 말했다. 이것은 작업을 자동화할 것입니다.”
RPA는 기계 학습을 활용하기 위해 수년에 걸쳐 발전해 왔습니다.
Innomatiq의 전략 고문이자 CEO인 Nandan Mullakara는 다음과 같이 말했습니다. “대부분의 데이터는 여전히 문서에 남아 있습니다. 그러나 문서에 있는 구조화되지 않은 데이터의 대부분은 디지털입니다. 자동화된 시스템이 이를 사용할 수 있도록 문서에서 데이터를 추출함으로써 인공 지능, 기계 학습이 도움이 될 수 있습니다." Taulli는 RPA의 사용 사례는 광학 문자 인식을 사용한 처리 자동화에서 범위까지 다양하다고 말했습니다. 송장에서 고객 지원 담당자의 질의에 응답하는 데 도움이 되는 봇까지 쿼리와 관련된 정보를 시기적절하게 제공함으로써
그러나 Mullakara는 RPA가 장점이 있지만 성공하지 못하는 일부 사용 사례도 있다고 말했습니다.
그는 이렇게 설명했습니다. "RPA의 문제점은 사용자 인터페이스 통합으로 앞서 있다는 것입니다. 하지만 화면을 사용하여 데이터를 가져오고 화면이 변경되거나 애플리케이션이 변경되거나 변경될 수 있다는 단점도 있습니다. 업그레이드되었습니다."
Mullakara는 API 관점에서 볼 때 인간과 다른 시스템이 프로세스에 참여한다는 측면에서 BPA가 아직 갈 길이 멀다고 말했습니다. Mullakara는 또한 장기 실행 프로세스에 BPA를 사용할 것을 권장합니다.
그는 “복잡한 비즈니스 프로세스 자동화의 경우 다른 작업이 완료될 때까지 기다리는 동안 상태를 유지해야 하는 장기 실행 프로세스가 있습니다. 따라서 이 프로세스는 일반적으로 기업 경계에 걸쳐 있으며 일반적으로 끝에서 끝까지 진행됩니다. 주문 캐싱, 구매 조달 등 엔드투엔드 프로세스와 복잡한 비즈니스 프로세스가 있는데 BPA는 이러한 프로세스를 자동화하는 데 사용됩니다.”
또한 BPA는 사례 관리에도 유용합니다. , 이 경우 의료 분야의 특정 엔드 투 엔드 사례를 관리하는 등 복잡한 상호 작용이 포함된 고유한 상황이 발생합니다.
RPA나 BPA가 사람들의 일자리를 없앨까요?
Mullakara는 BPA와 RPA의 중복이 여러 자동화를 처리하기 위해 사람의 개입을 없애는 것이라고 말했습니다.
그는 “BPA의 전체적인 아이디어는 프로세스에서 사람을 제거하는 것인데, 이는 RPA의 목표이기도 합니다. RPA는 사용자 인터페이스 통합을 통해 이를 수행합니다. BPA는 주로 API를 통해 구현되며, 시스템의 워크플로를 자동화하기 위해 시스템을 호출함으로써 현 시점에서는 자동화가 실제로 인간의 통제를 없애지는 못한다고 Taulli는 설명했습니다.
Mullakara는 BPA 및 RPA에 대한 이러한 메시지가 일반적인 오해이며 두 기술 모두 상당히 나쁜 평가를 받았다고 믿습니다.
그래서 기업이 실제로 RPA를 사용하여 자동화하는 것은 작업이 아니라 작업입니다. 프로세스라고 해도 완전한 작업이 아닙니다. 따라서 이를 수행할 인력은 여전히 필요합니다.
초자동화 시대로 나아가면서 자동화와 인간은 다양한 사용 사례에서 훌륭한 파트너가 될 수 있으며 원활하게 협력하여 작업과 프로세스를 더 쉽고 효율적으로 만들 수 있습니다.
Mullakara는 이렇게 말했습니다. “저는 이 모든 것이 훌륭한 방식으로 결합되어 실제로 기계나 회로 기판 또는 자동화 기술이 사람들이 좋아하지 않는 작업을 수행하거나 더 나은 작업을 수행할 수 있는 로봇을 허용할 것이라고 생각합니다. 그리고 인간에게 더 인간다운 일자리를 제공하세요.”
위 내용은 기업 요구 사항에 따라 자동화 프로젝트를 위해 RPA 또는 BPA를 선택하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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현재 빠르게 변화하는 디지털 시대에 기업은 효율성을 높이고 운영 비용을 절감하며 전반적인 생산성을 높이기 위한 혁신적인 솔루션을 끊임없이 찾고 있습니다. 최근에는 RPA(Robotic Process Automation)라는 혁신적인 기술이 큰 주목을 받고 있습니다. RPA는 소프트웨어 로봇 또는 "로봇"을 사용하여 비즈니스 프로세스에서 반복적인 규칙 기반 작업을 자동화함으로써 조직이 운영을 간소화하고 정확성을 높이며 생산성을 높일 수 있도록 하는 혁신적인 기술입니다. 이 기사에서는 로보틱 프로세스 자동화의 세계를 심층적으로 살펴보고 그 이점, 응용 프로그램, 전 세계 비즈니스의 미래에 미치는 영향을 살펴봅니다. 로보틱 프로세스 자동화 이해 로보틱 프로세스 자동화는 반복적인 작업을 자동화하기 위해 소프트웨어 로봇 또는 "로봇"을 사용하는 것입니다. , 이전에 인간이 수행한 일상적인 작업입니다. 이러한 작업은 광범위한 범위를 포괄합니다.

최근 몇 년간 로봇공학 기술은 엄청난 발전을 이루었습니다. 로봇 프로세스 자동화와 같은 영역이 점점 더 많은 기업에서 사용되고 있습니다. 엔터프라이즈 프로세스를 로봇 작업 및 인공 지능 입력과 통합하려면 RPA 소프트웨어가 필요합니다. RPA 소프트웨어는 반복적이고 노동 집약적이며 시간 소모적인 작업을 자동화하여 사람의 개입을 최소화하거나 제거하여 공장 전체에서 더 빠르고 효율적인 프로세스를 추진합니다. 제조 공장의 수십 명의 작업자 대신 RPA 전문가는 로봇을 프로그래밍하고 실행하여 이러한 작업을 수행할 수 있습니다. 하드웨어를 서비스, 유지 관리 및 수리하려면 다른 사람이 필요한 경우가 많습니다. 그러나 인공 지능은 RPA의 기능을 점점 더 높은 수준으로 끌어올리고 있습니다. AI 로봇공학의 주요 트렌드는 다음과 같습니다. RPA 및 인공 지능 최신 트렌드

골드만삭스 보고서에 따르면 AI는 전 세계 노동 생산성을 연간 1% 이상 증가시킬 수 있으며 2025년까지 2000억 달러 이상의 투자를 유치할 수 있다. 동시에 RPA 시장은 유비쿼터스 시장보다 훨씬 좁은 분야에서 활발히 활동하고 있지만 AI, 하지만 2029년에는 RPA 시장이 140억 달러를 넘어설 것입니다. 개인적인 관점에서 볼 때, 이 두 가지 독립적인 기술은 작업 환경에서 프로세스 우수성을 달성한다는 목표를 재정의합니다. 비즈니스 프로세스 자동화에 대한 논의는 때때로 간단히 "AI 대 RPA"로 요약될 수 있습니다. 구체적으로 인공지능(AI)과 로봇프로세스자동화(RPA)는 대체 솔루션으로 각각 장단점이 있다. AI 기술은 인간의 지능을 모방하고 복잡한 작업과 데이터 분석을 처리할 수 있지만

rpa는 소프트웨어 시스템에서 상호 작용하는 인간의 동작을 시뮬레이션하도록 자동화된 소프트웨어를 구성하여 비즈니스 프로세스를 실행할 수 있도록 하는 로봇 프로세스 자동화 기술입니다. RPA 소프트웨어 로봇은 애플리케이션 인터페이스에서 데이터를 식별하고 RPA 소프트웨어에 따라 애플리케이션을 조작합니다. 필요에 따라 규칙을 정하고 다양한 반복 작업을 수행합니다.

많은 기업이 로봇 프로세스 자동화(RPA)에 투자하는 주된 이유는 내부 비즈니스 프로세스 자동화 계획을 간소화하고 프로세스 비효율성과 병목 현상을 해결하는 것입니다. 자동화는 가장 빠르게 성장하는 엔터프라이즈 소프트웨어 카테고리 중 하나로 남아 있으며, 연구 기관인 Gartner는 최근 보고서에서 전 세계 RPA 소프트웨어 수익이 작년에 비해 거의 20% 증가할 것이라고 예측했습니다. RPA 솔루션은 전통적으로 스크린 스크래핑을 통해 작업을 자동화하는 데 중점을 두었지만 오늘날의 최신 RPA 솔루션은 프로세스 자동화에 대한 API 우선 접근 방식에 중점을 둡니다. 동시에 RPA 공급업체는 API 통합 기능을 지속적으로 향상하여 고객에게 사용자 인터페이스 기반 화면 스크래핑 및 API 우선 통합 기능을 제공하고 있습니다. Gartner 고급 시장 조사

소비자와 시장을 보호하기 위해 규정이 제정되지만, 규정은 복잡하고 비용이 많이 들고 준수하기 어려운 경우가 많습니다. 금융 서비스, 생명과학 등 규제가 엄격한 산업은 규정 준수 비용을 부담해야 합니다. 조사업체 딜로이트는 은행의 규정준수 비용이 2008년 금융위기 이후 60% 증가했다고 추산했으며, 국제위험관리협회(International Risk Management Association)는 금융기관의 50%가 수익의 6~10%를 규정준수에 지출하는 것으로 나타났다. RPA(로봇 프로세스 자동화) 및 NLP(자연어 처리)와 같은 인공 지능과 지능형 자동화 프로세스는 규정 준수를 위해 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다. 방법은 다음과 같습니다. 1. RPA와 NLP를 사용하여 규제 변경을 관리합니다. 금융 기관은 1년 내에 최대 3억 페이지에 달하는 새로운 규제를 처리해야 할 수도 있습니다.

RPA(로보틱 프로세스 자동화)는 비즈니스 프로세스를 간소화하는 데 도움이 되는 핵심 기술입니다. 오늘날 자동화 엔지니어는 핀테크, 통신, 데이터 분석 등 다양한 산업 분야에서 가장 인기 있는 전문가 중 하나입니다. 더 많은 기업이 자동화 솔루션을 개발함에 따라 RPA 시장이 확대되었습니다. FortuneBusinessInsights에 따르면 RPA 시장은 2028년까지 70억 달러에 도달하여 소프트웨어 개발 및 IT 전문가에게 기회를 창출할 것으로 예상됩니다. 따라서 RPA 인증은 개인이 고임금 직업을 찾고 소프트웨어 관련 RPA 기술을 익히는 데 도움이 될 수 있습니다. 아래에서 시중에 나와 있는 우수한 RPA 자격증 10가지를 살펴보세요. 1. 애피안 응용 RPA 인증
