Goldman Sachs의 보고서에 따르면 AI는 글로벌 노동 생산성을 연간 1% 이상 증가시킬 수 있으며 2025년까지 2,000억 달러 이상의 투자를 유치할 수 있습니다. 동시에 RPA 시장이 활발하지만 유비쿼터스 AI보다 좁은 시장 분야는 많지만 2029년에는 RPA 시장 규모가 140억 달러를 넘어설 것으로 예상된다.
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 구현 및 유지 관리 비용이 높고 여전히 어느 정도 불확실성이 있습니다. 이와 대조적으로 RPA는 저렴한 비용으로 신속한 배포와 기존 시스템과의 직접 통합이 가능하지만 복잡한 작업과 의사결정의 경우 효과적인 접근 방식이지만 궁극적으로 제한적입니다. 개별적으로 AI와 RPA는 프로세스를 간소화하고 작업을 자동화하는 데 효과적일 수 있지만 이전에 비즈니스 프로세스에 숨겨진 가치를 발견하고 제공하는 IPA(지능형 프로세스 자동화)라고 불리는 두 가지 기능의 결합은 진정한 혁신을 가져올 수 있습니다. 많은 기업들이 이러한 사실을 깨닫고 IPA 시장의 급속한 성장을 주도하고 있습니다. 2030년에는 약 370억 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다.
이 기사에서는 지능형 자동화, 인공 지능(AI) 및 로봇 프로세스 자동화(RPA) 간의 상호 작용과 이들이 가져오는 이점, 그리고 이들이 기업에 가져오는 지능형 프로세스의 이점을 살펴봅니다.
지능형 프로세스 자동화란 무엇인가요?
기존 로봇 프로세스 자동화는 소프트웨어 로봇(또는 "봇")을 배포하여 많은 비즈니스 프로세스 또는 워크플로에 공통적으로 적용되는 반복적인 대용량 규칙 기반 작업을 수행합니다. RPA가 목표로 하는 작업은 데이터 집약적이어서 인적 오류가 발생하기 쉽고 처리 방법에 예외나 변형이 거의 없으며 데이터 구조가 일관됩니다. 이러한 작업에는 데이터 추출 및 전송, 표준화된 보고 또는 웹사이트 스크래핑이 포함됩니다. .
RPA 기술을 배포하면 이러한 작업을 수동보다 더 많은 양, 더 빠르게, 더 높은 정확도로 완료할 수 있습니다. 이를 통해 생산성을 크게 높이고, 비용을 절감하고, 프로세스 확장성을 향상할 수 있으며, RPA 도구를 사용하면 팀원은 이러한 일상적인 작업의 반복적인 지루함에서 벗어나 판단력과 전문 지식이 필요한 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있습니다.
따라서 전통적인 RPA는 많은 것을 제공할 수 있지만 상대적으로 단순한 작업으로 제한되는 것 외에도 또 다른 중요한 고려 사항이 있습니다. RPA 로봇은 생각하지 않고 자신이 하는 일을 정확히 수행합니다. 말한 것과 그들이 말한 것만.
그들은 특정 자동화 매개변수 외부의 정보를 생각하거나 해석하지 않습니다. 마찬가지로 소프트웨어 로봇은 지시가 없는 한 상호 작용하는 프로세스 생태계의 변화에 반응하지 않습니다. 즉, 자동화의 업스트림 또는 다운스트림의 작은 프로세스 변경이라도 희석되거나 그 영향을 파괴합니다.
지능형 프로세스 자동화 - AI 시대 진입
AI의 상황별 이해와 논리적 추론의 적용은 빠르고 합리적인 의사 결정을 가능하게 하며, 기계 학습(ML) 알고리즘은 시간이 지남에 따라 AI 시스템이 더 나은 결정을 내리는 방법을 학습할 수 있음을 의미합니다. 즉, 더 나은 결정은 비즈니스 성공 지표에 맞춰 조정됩니다. AI 지능형 자동화는 프로세스 이상을 효율적으로 감지하고 해결함으로써 RPA 로봇의 효율성을 지속적으로 최적화합니다.
AI가 프로세스 자동화 테이블에 가져오는 가장 큰 장점 중 하나는 구조화되지 않은 데이터와 입력에서 정확한 이해를 추출하는 능력입니다. AI 도구 상자에는 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 지능형 문서 처리(IdP), 광학 문자 인식(OCR) 등 이를 가능하게 하는 혁신적인 애플리케이션이 가득합니다.
따라서 자유 텍스트 양식 필드, 이메일, 비즈니스 문서 또는 실시간 고객 쿼리 등 AI는 비즈니스 관련 정보를 추출할 수 있으며 RPA 봇은 이 정리된 데이터를 쉽게 사용(또는 트리거)할 수 있습니다. 프로세스를 자동화합니다.
지능형 프로세스 자동화 예
·금융/회계: AI는 공급업체 또는 고객의 송장을 읽고 빚진 금액, 만기일, 구매 주문 번호와 같은 주요 세부 정보를 추출할 수 있습니다. 지급 계정 측면에서 RPA 봇은 이 구조화된 데이터를 사용하여 구매 주문을 검증하고, 지불 총액을 계산하고, 승인을 위해 지불을 제출하고, 승인된 지불을 처리합니다. 미수금 계정의 경우 로봇은 이 정보를 사용하여 자동 지불 알림을 보내고, 들어오는 지불을 조정하고, 연체된 지불을 AI 시스템에 표시하여 수집합니다. AI 기반 스마트 프로세스는 엄격한 재무 프로세스의 비준수를 방지하는 데에도 매우 효과적입니다. 예를 들어 AI는 동일한 직원이 송장을 확인하고 승인했는지 여부를 감지하고 이상 징후를 표시할 수 있습니다. 잠재적으로 결제를 방지하기 위해 RPA 봇을 보낼 수 있습니다. .
·고객 서비스: NLP 지원 챗봇이 고객과 상호 작용하고 정보를 수집하며 정기적인 문의를 처리하는 시나리오가 점점 더 일반화되고 있습니다. 역사적으로 쿼리를 효율적으로 처리하기 위해 RPA 도구로 수집한 관련 정보를 사용하는 인간 에이전트에게 복잡한 질문을 전달했지만 GenAI, 대규모 언어 모델(LLM), 언어 처리 및 예측 분석에는 새로운 과제가 있습니다. 이는 경우에 따라 AI가 인간에 가까운 현실감으로 고객 상호 작용을 직접 처리할 수 있음을 의미합니다. 마찬가지로 RPA 봇에서 관련 상황 정보를 얻습니다.
HR: 지능형 자동화는 채용 및 온보딩과 같은 많은 HR 프로세스를 간소화할 수 있습니다. AI는 신입 직원에 대한 배경 조사를 수행하고 모든 문제를 식별하는 동시에 봇이 계정을 제공하고 데이터베이스를 채우며 신규 온보딩에 대한 도움말을 제공합니다. 직원 개개인에게 맞춘 온보딩 자료를 준비하여 직원들에게 교육을 제공합니다.
IT 지원 및 보안: 전 세계 IT 전문가들은 비밀번호 요청, 액세스 조항, 티켓 업데이트 요청과 같은 간단하고 일상적인 문제 때문에 헬프 데스크 티켓에 파묻히지 않기 위해 끝없는 싸움에 직면해 있습니다. 지능형 프로세스 자동화를 통해 AI 챗봇은 많은 IT 지원 요청을 처리하고 일반적인 문제를 진단할 수 있습니다. RPA 봇을 실행하여 비밀번호를 재설정하고 액세스를 제공하며 헬프 데스크 티켓을 업데이트할 수 있으며 모두 기업의 IT 규정 준수 프로토콜 내에서 작동합니다. IT 시스템 중단과 악의적인 공격은 비즈니스 연속성에 대한 주요 위협입니다. AI 기술은 시스템 상태와 사용자 행동을 실시간으로 모니터링하여 잠재적인 문제, 비정상적인 데이터 액세스 또는 의심스러운 활동을 감지하는 1차 방어선으로 사용될 수 있습니다. 이를 통해 사람의 행동에 대한 경고를 제공하고 보안 프로토콜을 실행하여 중요한 인프라를 보호할 수 있습니다.
이전 섹션에서 언급했듯이 AI는 RPA 소프트웨어의 기능을 크게 향상시켰습니다. AI가 추가되면서 RPA 봇의 효율성 범위는 기하급수적으로 증가하고, 봇은 자기 개선을 염두에 두고 의사결정을 내릴 수 있는 디지털 작업자에 더 가까운 것으로 진화합니다.
그러나 AI에서 RPA로의 흐름에만 이점이 있다고 생각하는 것은 실수입니다. 다음은 RPA가 AI가 보다 원활하게 작동할 수 있도록 핵심 지원 기능을 제공하는 방법에 대한 몇 가지 예입니다.
AI 교육 데이터: RPA 로봇은 AI 시스템과 의사 결정 기능을 지원하기 위해 여러 시스템의 교육 데이터를 정리, 표준화 및 라벨링하여 수동 데이터 준비에 많은 시간을 절약합니다.
레거시 시스템 연결: RPA는 기존 기술에 액세스하기 위한 커넥터나 API가 부족할 수 있는 최신 AI 도구와 레거시 시스템을 통합할 수 있습니다.
이해성: AI계의 뜨거운 주제 중 하나는 블랙박스 AI, 즉 의사결정 투명성입니다. RPA 봇은 AI 모델이 수행한 단계를 추적하고 특정 결론에 도달한 방법을 설명할 수 있습니다.
HITL(Human-in-the-loop): RPA 봇은 AI가 조치를 취하는 중요한 결정을 위한 안전망 역할을 하도록 프로그래밍할 수 있습니다. 특히 AI가 검토할 수 있도록 잠재적으로 의심스러운 AI 출력에 플래그를 지정합니다. 신용 기록 승인 고객의 대출이 불량한 경우 대출 신청서를 검토하도록 설정된 규칙 준수 RPA 소프트웨어는 해당 고객을 비준수(및 위험)로 표시할 수 있습니다. RPA 봇은 의심스러운 AI 출력에 대해 사람의 검토, 승인 또는 예외 처리를 요청하여 자동화와 AI를 통합하는 데 도움을 줍니다.
AI 성능 모니터링: RPA 봇은 AI 시스템의 성능을 추적하고, 오류나 편차가 발생하는지 감시하고, 데이터 문제에 플래그를 지정할 수 있습니다. AI 시스템은 훈련받은 데이터를 기반으로 결정을 내립니다. 때로는 AI가 변경을 통해 학습한 데이터가 시간이 지남에 따라 오류나 편견이 AI의 논리에 스며들 수 있습니다. RPA 로봇은 AI가 얼마나 잘 작동하는지 지속적으로 테스트하고 추적하도록 프로그래밍할 수 있습니다.
요약하자면, RPA 소프트웨어는 AI 기술을 향상, 안내 및 모니터링하여 궁극적으로 이를 지능형 프로세스 자동화 솔루션으로 전환할 수 있습니다.
AI와 RPA의 결합으로 인한 비즈니스 이점은 의심의 여지가 없습니다. 그러나 자동화 투자의 ROI를 극대화하고 기업 프로세스에 숨겨진 모든 가치 기회를 활용하려면 전체적인 접근 방식이 필요합니다. 세 번째 플레이어 - 프로세스 인텔리전스.
Process Intelligence는 상세한 프로세스 마이닝 통찰력과 표준화된 프로세스 지식을 결합하여 AI에 엔드투엔드 프로세스를 이해, 최적화 및 자동화할 수 있는 언어 및 학습 자료를 제공합니다.
프로세스 인텔리전스 그래프는 생태계의 모든 애플리케이션, 비즈니스 기능 및 위치에 걸쳐 기업 프로세스의 "디지털 트윈"을 생성하여 기업이 실제로 어떻게 작동하고 처리하는지에 대한 실시간 데이터 기반 통찰력을 제공합니다.
AI 구현이 여기에 입력된 데이터만큼 강력하다면 프로세스 인텔리전스 그래프는 AI 시스템이 RPA 봇을 조율하고 활성화할 수 있는 이상적이고 진화하는 데이터 기반을 보장합니다.
위 내용은 AI와 RPA: 함께 작동하는 방식과 비즈니스에 두 가지가 모두 필요한 이유의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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