지능형 자동화는 고급 AI 및 자동화 기술을 적용하여 전체 조직에 걸쳐 작업 및 의사 결정 프로세스를 최적화합니다.
운영비가 너무 많이 들면 창출할 수익 규모와 관계없이 비즈니스가 수익을 내지 못합니다. 그러나 회사에서 의존하는 모든 프로세스와 모든 작업에는 직원의 시간과 노력이라는 가격표가 붙는 경우가 많습니다. 그리고 바로 이 지점에서 자동화가 효과를 발휘합니다. 주요 수동 프로세스를 자동화하면 직원들이 더 짧은 시간이 더 많은 것을 성취할 수 있으므로 전반적인 비즈니스 비용이 줄어들고, 수익의 더 많은 부분을 수익으로 유지할 수 있습니다.
자동화는 오랫동안 성공적인 비즈니스를 위한 전략적 차별화 요소였으며, 최근까지만 해도 자동화는 비교적 단순한 프로세스로 제한되었습니다. 하지만 모든 것이 바뀌고 있습니다. 최고의 기업들은 AI 및 기타 새로운 기술의 등장으로 지능형 자동화(IA)가 훨씬 더 큰 수익을 가져다줄 것이라는 사실을 깨닫고 있습니다. 지능형 자동화를 사용하면 완전히 스스로 운영, 학습, 적응하는 완전히 자동화된 엔드 투 엔드 프로세스를 구축할 수 있습니다.
하이퍼오토메이션 또는 인지 자동화라고도 하는 지능형 자동화를 통해 의사 결정 프로세스를 효과적으로 확장하고 간소화할 수 있습니다. 이러한 유형의 자동화를 실현하기 위해 IA는 몇 가지 주요 기술을 활용합니다.
인공 지능(AI)은 지능형 자동화의 핵심 기술입니다. AI 자체는 머신 러닝(ML)과 딥 러닝(DL)과 같은 다양한 지원 기술을 사용하여 방대한 양의 정형 데이터와 비정형 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 미래 결과를 예측하는 데 적용할 수 있는 통찰력을 개발합니다.
AI는 지능형 자동화 기술의 주요 의사 결정 엔진이지만 독립적인 조치를 취할 수 있는 유일한 기술은 아닙니다. Robotic Process Automation(RPA)은 소프트웨어 '봇'을 통합하여 특정 작업을 수행합니다. 대부분의 RPA 봇은 반복적이거나 단순한 기능을 수행하도록 설계되었지만, AI에서 얻은 통찰력을 활용해 강화하면 효율성을 개선하고 새로운 프로세스를 학습할 수 있습니다.
로우코드 애플리케이션 플랫폼(LCAP)을 사용하면 기업이 자체 AI 기반 앱을 손쉽게 생성하여 조직의 개별 IA 요구 사항 지원을 강화할 수 있습니다. 최고의 LCAP는 직관적인 사용자 인터페이스를 드래그 앤 드롭 코딩 및 기타 지원 도구와 결합하여 앱 개발 시간을 줄이고 완벽하게 맞춤화된 소프트웨어 솔루션으로 비즈니스를 강화합니다.
AI, RPA 및 LCAP가 가장 필수적인 구성요소이지만 지능형 자동화에는 다른 기술도 활용됩니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 비즈니스 프로세스 관리(BPM)
BPM은 워크플로우를 자동화하여 일관성, 정확성, 민첩성을 향상합니다. - 컴퓨터 비전
문서 처리와 같은 컴퓨터 비전 도구를 사용하면 컴퓨터 시스템에서 이미지, 비디오 및 기타 입력으로부터 정보를 식별하고 수집할 수 있습니다. - 자연어 처리(NLP)
NLP를 사용하면 컴퓨터에서 실제 입력을 통합하여 자연스럽게 텍스트나 음성을 이해하므로 기계가 인간의 의사소통 의미를 더 정확하게 구분할 수 있습니다. - 프로세스 마이닝
프로세스 마이닝은 비즈니스 프로세스 자체를 자세히 들여다봅니다. 이 접근 방식은 데이터 분석을 사용하여 약점이나 비효율성을 식별하고 기존 프로세스를 더욱 강화합니다.
RPA는 효과적인 인텔리전스 자동화에서 필수적인 역할을 하므로 두 용어가 서로 혼동되거나 구별 없이 사용되는 경우도 있습니다. 그러나 RPA와 IA에는 차이가 있습니다. RPA가 지상에 있는 군인이라면 IA는 전략적 결정을 내리는 지휘관이라고 볼 수 있습니다. RPA는 인간의 행동을 모방하고 학습할 때 가장 효과적입니다. 일반적으로 데이터 읽기, 입력, 공유 및 추출과 같은 규칙 기반 활동 내에서 작동합니다.
IA는 더 높은 수준의 접근 방식을 취합니다. 인간의 지능을 시뮬레이션하고 엔드 투 엔드 프로세스에 초점을 맞추는 IA는 자동화를 전략 영역으로 가져와 조직의 의사 결정 기능을 간소화하고 개선할 수 있습니다. RPA과 IA는 함께 사용할 때 서로의 강점을 활용하고 강화할 수 있습니다.
위에 나열된 구성요소가 함께 작동하면 기본 RPA 및 기존 자동화를 뛰어넘는 IA 솔루션이 생성됩니다. 자동화를 기존의 규칙 기반 작업으로 제한하는 대신 지능형 자동화를 사용하면 오랫동안 인간의 판단에 의존해 온 활동을 포함하여 보다 복잡한 활동을 자동화할 수 있습니다.
이를 용이하게 하기 위해 지능형 자동화는 다음의 기본 단계를 따릅니다.
- 빌드 및 디지털화
LCAP를 사용하여 모든 채널에서 최고의 기능을 수행 가능한 통합 애플리케이션을 생성, 구성 및 통합할 수 있습니다. - 자동화
데이터 소스와 앱 기능을 통합한 다음 단계는 자동화 기능을 적용하는 것입니다. 이 단계에서는 RPA와 문서 처리가 중요한 역할을 합니다. - AI 적용
다음으로 예측 인텔리전스가 시스템에 통합됩니다. - 발견 및 최적화
자동화와 AI가 올바르게 적용되면 지능형 자동화 프로세스가 거의 완료된 것이지만 여전히 개선의 여지는 있습니다. 지능형 프로세스 자동화로 프로세스 검색을 자동화하면 프로세스의 병목 현상과 예외를 신속하게 찾고, 근본 원인을 이해하며, IA 솔루션을 지속적으로 최적화할 수 있습니다.
지능형 자동화는 RPA의 기능을 확장함으로써 정확하고 자동화된 의사 결정을 거의 모든 시나리오에 적용하므로 다음과 같은 몇 가지 주요 이점을 제공합니다.
자동화의 최대 장점 중 하나는 특정 활동이 매번 정확히 동일한 프로세스에 따라 수행되도록 보장하는 동시에 정확성을 보장하기 위해 신뢰할 수 있는 데이터와 통합된다는 것입니다. 지능형 자동화는 기존의 수동 작업에 비해 더 많은 구상과 적응성이 필요한 복잡한 프로세스에 이러한 이점을 제공합니다.
점점 더 많은 규제 정책이 법으로 제정됨에 따라 모든 업계의 기업은 규정 준수에 대해 포괄적인 접근 방식을 취해야 합니다. IA는 규정 준수 관련 작업에 탁월한 정확성과 일관성을 적용하여 규정 준수 위반과 관련된 위험으로부터 비즈니스를 보호합니다.
직원들은 좋은 성과를 내는 데 필요한 도구를 갖췄을 때 가장 만족도가 높아집니다. 지능형 자동화는 직원들이 작업을 간소화하고, 더 많은 성과를 내고, 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
IA는 본질적으로 비즈니스의 모든 측면을 개선할 수 있기 때문에 고객 경험에도 직접적인 영향을 미칩니다. 제품을 더 빠르게 출시할 수 있고, 문제가 최소화되어 문의 및 지원 티켓을 더 정확하고 신속하게 처리할 수 있으며, 사용자 요구 사항을 더 완벽하게 이해하고 충족할 수 있습니다.
지능형 자동화는 실제 직원의 의사 결정 프로세스를 복제하기 때문에 잠재적인 응용 범위는 거의 무한합니다. 대부분의 산업은 이미 지능형 자동화를 자체 프로세스에 통합하기 시작했거나 현재 그렇게 하려고 준비 중입니다. 지능형 자동화의 이점을 누린 업종의 예는 다음과 같습니다.
자동차 제조사는 지능형 자동화를 사용하여 생산 및 조달 워크플로우를 간소화할 뿐만 아니라 현재 수요에 대한 더욱더 풍부한 통찰력을 확보합니다. 따라서 시장 변동에 맞춰 생산 속도를 조정할 수 있습니다.
금융 기관은 지능형 자동화를 활용하기에 매우 적합한 업종입니다. 신용 등급 평가, 지불 일정 예약, 금융 서비스 제공과 관련된 작업 및 프로세스는 모두 부분적으로 또는 완전히 자동화될 수 있습니다.
의료 서비스의 상당 부분은 환자와 의료진이 효과적으로 의사 소통할 수 있는 능력에 달려 있습니다. 지능형 자동화의 NLP는 데이터 수집 및 분석 단계에서 실제 에이전트가 환자와 직접 상호 작용할 필요성을 줄여줍니다. 따라서 의료진은 더 짧은 시간 안에 더 많은 환자를 진단하고 치료할 수 있습니다.
보험 회사의 직원들은 수동으로 데이터를 수집하고, 요율을 계산하고, 청구를 검토하는 데 가장 많은 시간을 할애합니다. IA는 이러한 작업에 시간이나 비용을 투자할 필요가 없도록 데이터 통찰력을 자동으로 적용하는 동시에 규정 준수를 보장합니다.
운송 및 배송 경로는 비즈니스 수익성에 상당한 영향을 미칩니다. IA는 모든 관련 정보를 통합하여 최적의 선적, 배송 및 운송 경로를 계획합니다. 또한 AI 드론과 자율주행 자동차가 점차 보편화됨에 따라 지능형 자동화는 제품과 사람들이 목적지에 안전하게 도달하도록 하는 데 영향력 있는 역할을 할 것입니다.
부동산 관리 및 임차인 지원과 관련된 데이터 분석과 자동화를 개선하는 것부터 지불을 효과적으로 추적하고 잠재적 임차인에게 최적화된 공실 매물을 추천하는 데 이르기까지 부동산 업계에서 지능형 자동화를 활용하는 측면은 다양합니다.
디지털 자동화 사용에 있어 리더와 직원들은 자동화된 시스템이 마침내 의사 결정에서 보다 전략적인 역할을 할 수 있는 시기를 예상했습니다. IA는 그 꿈을 현실로 만들고 있으며, 새로운 기술과 향상된 기술이 인간과 기계 사이의 인지 격차를 더욱 좁히면서 이러한 역량이 더욱 강화될 것입니다.
그렇다면 지능형 자동화의 미래는 어떤 모습일까요? 향후 몇 년 동안 주목할 만한 몇 가지 추세를 소개합니다.
- 사무직 고용의 여러 번거로운 측면이 완전히 자동화됩니다.
- 공동 작업 로봇이 작업 환경에 점점 더 많이 배치됩니다.
- 강한 저항이 있었던 업종에서 RPA 기술을 채택하기 시작합니다.
- 품질 및 시장 출시 기간을 개선하기 위해 자동화된 소프트웨어 테스트에 대한 관심이 높아질 것입니다.
- 기업은 고객용/내부용 프로세스에 NLP 및 대화형 AI를 더 많이 사용할 것입니다.
- 자동화 기술로 더 많은 수동 작업을 대체할 수 있게 됨에 따라 직원 부족으로 인한 부정적 영향이 줄어들 것입니다.
- 기업은 요구사항에 적합한 소프트웨어를 만들기 위해 더 많은 로우코드 개발 솔루션을 활용할 것입니다.
지능형 자동화는 다른 어떤 최신 기술보다도 비즈니스 운영 방식을 완전히 바꾸는 데 탁월할 것입니다. IA는 모든 작업을 간소화하고 모든 결정이 올바른 데이터 분석에 기반하도록 함으로써 비즈니스 효율성을 개선합니다. 그러나 진정한 인지 자동화로 도약하려면 올바른 도구와 지원이 필요합니다. ServiceNow Automation Engine이 있으면 가능합니다.
업계를 대표하는 Now Platform®을 기반으로 구축된 Automation Engine은 하나의 중앙 위치를 통해 강력한 RPA 구성요소 및 기능, 문서 인텔리전스 및 바로 사용 가능한 솔루션을 모두 제공합니다. 그러나 그것은 시작에 불과합니다.
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