프로세스 마이닝으로 구매 후 지불 프로세스를 최적화하는 방법

인간으로서 서로 협력하는 것은 본성입니다. 우리도 경쟁할 수 있지만 심리학자들은 둘 중 하나를 선택할 때 협력을 선택한다고 말합니다.

협력은 직장에서 매우 중요합니다. 없이 작업하면 생산성, 고객 만족도, 수익을 비롯한 광범위한 비즈니스 결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

이론적으로 협력은 쉬워야 합니다. 특히 인간의 본성인 경우에는 더욱 그렇습니다. 그러나 대부분의 인간은 직장이나 일상 생활에서 협력하는 데 어느 정도의 헌신이 필요하다는 것을 알고 있습니다.

각 부서와 개인은 매우 다른 목표, 고충점 및 목표를 가지고 있습니다. 나쁜 의도 없이 모든 사람은 자신의 영역에서 생각하는 경향이 있습니다. 빈약한 협력은 종종 사람과 부서가 자체 개선 이니셔티브를 수행하는 결과를 낳습니다. 분산된 이니셔티브는 다른 부서에 방해가 될 수 있습니다.

구매 후 지불 프로세스에서 이 사실을 가장 잘 알 수 있는 곳은 없습니다.

구매 후 지불 또는 조달에서 지불 프로세스(P2P)는 많은 부서와 관련된 재무 프로세스입니다. 이 프로세스에는 회사가 공급업체에 재화나 서비스를 요청하는 순간부터 해당 재화나 서비스에 대한 비용을 지불할 때까지의 모든 활동이 포함됩니다.

P2P 프로세스의 효율성은 고객 만족도와 비용에 영향을 미치고 더 넓은 비즈니스 목표를 달성할 수 있는 회사의 능력에도 영향을 미칩니다.

이 게시물에서는 기업 시스템(예:SAP 또는 Oracle) 및 프로세스 마이닝에서 사용할 수 있는 데이터의 도움으로 P2P 프로세스를 최적화할 때의 이점을 다룹니다. 보다 구체적으로, UiPath Process Mining은 기존 데이터를 포괄적인 프로세스 그래프에 배치하고 투명한 통찰력을 제공하여 P2P 프로세스를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

P2P 프로세스를 더 잘 이해하면 최적화 및 자동화를 통해 통합된 프로세스 개선 전술을 결정할 수 있으며, 이를 통해 효율성을 높이고 비용을 절감하며 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

구매 후 지불 프로세스

P2P 프로세스에는 회사가 만드는 모든 구매가 포함됩니다. 사무용품 또는 반제품(자동차 제조 회사의 자동차 엔진 등) 및 고부가가치 장비(생산에 사용되는 기계, 의료 장비 등)가 될 수 있습니다. P2P 프로세스 내에서 핵심 작업에는 해당 상품을 주문하고, 받고, 지불하는 것이 포함됩니다.

P2P 프로세스의 주요 이해 관계자는 조달 또는 재무 부서입니다. 때로는 자재 계획 및 창고 보관도 포함됩니다. 또한 이 프로세스는 영업, 고객 지원 등이 수행하는 작업에 간접적으로 영향을 미칩니다.

P2P 프로세스의 광범위하고 중요한 특성은 기업이 이를 최적화할 동기가 크다는 것을 의미합니다. 비효율적이고 녹슨 P2P 프로세스는 다음 영역에서 상당한 가치 손실을 초래할 수 있습니다.

• 고객 만족

• 공급업체 관계

• 직원 직업 만족도

• 부서 간 협업

• 생산성 및 수익성

이는 비즈니스의 가장 중요한 목표 중 일부입니다.

UiPath Process Mining을 사용하면 이러한 점을 개선하고 더 높은 비즈니스 성과에 도달할 수 있습니다.

프로세스 마이닝이 처음이신가요? 여기에서 시작하십시오:프로세스 마이닝 가치:귀하의 비즈니스에 미치는 영향

프로세스 마이닝 기술은 강력한 통찰력을 제공합니다. 머신 러닝(ML), 인공 지능(AI) 및 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 같은 기술의 관문입니다. 이러한 기술을 결합하면 자동화의 힘을 활용할 수 있습니다.

기업은 데이터에 의존하여 RPA를 통해 프로세스를 전략적으로 개선하고 결과를 추적하여 새로운 개선 아이디어를 도출합니다. 자동화된 기업은 프로세스 인식과 운영 효율성으로 시장을 선도합니다. 자동화 주기의 일부로 프로세스 마이닝은 RPA의 시작과 추가 개발에서 중요한 역할을 합니다. 프로세스 마이닝을 사용하면 자동화에서 이동 가치를 얻을 수 있습니다.

프로세스 마이닝을 사용하면 과학에 의존하여 자동화 아이디어를 발견하고 순위를 지정할 수 있습니다. 또한 다음을 수행할 수 있습니다.

• 회사 프로세스에 대한 포괄적인 관점 확보

• 자동화할 수 있는 최고의 워크플로 발견

• 프로세스 목표를 전략적 목표에 맞추십시오.

• 프로세스를 지속적으로 모니터링하고 개선하십시오.

P2P 프로세스를 완전히 파악

구매-결제 프로세스 그래프를 살펴보겠습니다.

위 이미지는 채굴된 P2P 프로세스(프로세스 그래프로 변환된 원시 데이터 세트)를 보여줍니다. 여기에는 일반적인 구매 후 지불 프로세스의 5가지 핵심 활동이 포함됩니다.

• 구매 요청

• 구매 주문

• 제품 영수증

• 인보이스 영수증

• 인보이스 완성

위 이미지는 이상적인 P2P 프로세스를 보여줍니다.

UiPath 프로세스 마이닝(UiPath 플랫폼을 통해 사용 가능)을 통해 프로세스를 자세히 살펴보고 이상적인 시나리오에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지 알 수 있습니다. SAP와 같은 엔터프라이즈 소프트웨어의 이벤트 로그 데이터를 사용하여 프로세스 마이닝은 직관적인 분석을 위해 데이터를 깨끗한 프로세스 그래프로 변환합니다.

프로세스 그래프가 깊을수록 프로세스가 원하는 방식과 얼마나 다른지 더 많이 알 수 있습니다. 결과적으로 위 이미지의 간단한 프로세스는 혼란스러운 것으로 판명되었습니다.

직관적인 프로세스 시각화는 프로세스에 대해 알고 싶은 모든 것을 알려주며 전체 팀을 위한 하나의 진실 소스 역할을 합니다. 프로세스 그래프는 모든 프로세스 모호성을 제거하여 모든 사람에게 활동, 타이밍, 비용, 협력, 인간 및 소프트웨어 로봇 성능 등에 대한 통합된 개요를 제공합니다.

이전에는 P2P 프로세스가 실행되는 방식을 파악하는 데 시간을 소비해야 했지만 UiPath Process Mining은 ERP(전사적 자원 관리) 또는 CRM(고객 관계 관리) 시스템의 실제 데이터를 사용하여 즉시 이를 수행합니다.

그렇다면 이러한 데이터 기반 통찰력으로 무엇을 할 수 있습니까?

자동화에 가장 적합한 구매 후 지불 프로세스 부분 식별

로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 프로세스의 효율성과 성능을 향상시키는 가장 생산적인 방법 중 하나입니다. Deloitte Global CPO Survey에 따르면 조달에서 RPA 및 고급 분석에 대한 수요가 증가하고 있습니다. RPA는 외상매입금 팀의 생산성에 있어 새로운 것은 아니지만 프로세스 마이닝을 통해 더 많이 발전할 수 있습니다.

프로세스 마이닝 통찰력을 사용하면 P2P 프로세스가 자동화할 준비가 되었는지 확인할 수 있습니다. 자동화 준비 프로세스 더 높은 생산성을 목표로 하는 표준화된 프로세스입니다. UiPath Process Mining은 다음과 같은 자동화 준비 기준 중 일부를 지적할 수 있습니다.

• 많은 양의 반복적인 규칙 기반 작업

• 비용 대비 작업에 소요된 시간

• 지연된 마감일

• 오류로 인해 루프가 처리되고 작업을 다시 실행해야 하는 경우 등

잘못 설계되거나 실행된 프로세스는 자동화할 준비가 되어 있지 않습니다. 이러한 프로세스는 종종 적절한 문서화, 표준화가 부족하고 사람들이 따르기 어렵습니다. 프로세스 마이닝을 사용하여 직감이 아닌 데이터에 의존하는 자동화 전략을 안내합니다.

이 게시물을 읽고 프로세스가 자동화할 준비가 되었는지 평가하십시오.

UiPath Process Mining은 복잡한 P2P 프로세스의 세부 사항을 고려하고 가장 높은 ROI(투자 수익률)로 활동을 자동화하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 생각해 봅시다. 채굴한 프로세스가 있습니다. 프로세스 그래프를 기반으로 프로세스 활동 중 하나가 직원이 제 시간에 작업을 제공하지 않는다는 것을 알 수 있습니다. 더 깊이 파고들면 데이터 삽입의 실수로 인해 직원이 종종 작업을 다시 수행하여 전달이 지연된다는 것을 알게 됩니다. 이 작업을 자동화하면 전달된 작업의 품질이 향상되고 직원의 시간이 확보됩니다. 그런 다음 팀은 정시 납품을 보장하기 위한 공급업체 관계 개선과 같은 P2P 프로세스 내의 다른 활동에 집중할 수 있습니다.

다음은 P2P 프로세스를 원활하게 하기 위해 UiPath 소프트웨어 로봇이 처리할 수 있는 작업의 몇 가지 다른 예입니다.

• 주문을 위해 사서함을 스캔하고 SAP에 입력

• 구매 주문서와 송장 일치

• 구매 요청 승인 후 구매 주문 생성 등

프로세스 마이닝을 사용하면 개선 기회를 예측할 수 있을 뿐만 아니라 RPA 프로젝트에서 ROI를 추정할 수 있습니다. 이렇게 하면 전체 비즈니스 성과와 관련된 P2P 프로세스 최적화의 가치를 알 수 있습니다.

RPA 목표를 보다 광범위한 전략적 목표에 맞추세요. 

앞서 언급한 전략적 목표를 기억하십니까? 모든 회사의 주요 전략적 목표는 고객 만족, 공급업체 관계, 직원 행복, 수익성 및 생산성을 중심으로 구축됩니다.

UiPath Process Mining은 전략적 목표를 특정 KPI 및 태그와 연결하는 데 도움이 됩니다. P2P 프로세스에 대한 공급업체 관계를 개선하려면 상품의 적시 배송 및 인보이스 정시 결제를 위한 KPI를 설정할 수 있습니다.

이렇게 하면 프로세스를 최적화하여 보다 폭넓은 비즈니스 목표에 능숙하게 기여할 수 있습니다. 우선 순위가 변경되면 UiPath Process Mining 대시보드에서 KPI와 태그를 조정할 수 있습니다. 이는 장기적인 비즈니스 목표가 개별 프로세스 결과와 일치하도록 하는 또 다른 핵심 요소입니다.

P2P의 지속적인 모니터링 및 개선

그러나 프로세스 마이닝은 여기서 멈추지 않습니다. P2P 프로세스를 자동화한 후에도 RPA가 예상대로 진행되고 있는지 확인해야 합니다. UiPath Process Mining을 사용하면 프로세스 데이터에 대한 실시간 업데이트를 제공하여 자동화 결과를 추적할 수 있습니다. 프로세스를 추적하면 "전과 후" RPA 비교를 얻을 수 있습니다. 자동화가 어떻게 실행되고 있으며 어디에서 진행되고 있는지 확인할 수 있습니다.

앞서 언급한 Deloitte의 CPO 설문조사에 따르면 오늘날 조달의 핵심 과제는 수집된 데이터의 품질을 보장하고 데이터 액세스를 관리하며 해당 데이터에서 가치를 얻는 데이터 거버넌스입니다.

프로세스 분석을 민주화하면서 데이터 개인 정보를 유지하기 위해 UiPath Process Mining은 관리되는 셀프 서비스(GSS) 접근 방식을 제공합니다. GSS 데이터 관리는 모든 비즈니스 사용자가 단일 정보 소스를 사용하여 작업하도록 하여 모든 이해 관계자에게 프로세스를 명확하게 만듭니다.

결과적으로 GSS는 기업 시스템의 실제 데이터를 기반으로 하므로 프로세스를 투명하게 만듭니다. 사실을 논하기는 어렵습니다. 투명한 프로세스는 앞에서 설명한 보다 광범위한 비즈니스 목표를 달성하는 데 중요합니다.

P2P의 지속적인 모니터링 및 개선

프로세스 마이닝은 원활한 P2P 프로세스를 위해 중요한 내부 및 외부 협력의 기반을 제공합니다. UiPath Process Mining을 사용하면 부서 간의 고립된 작업을 줄일 수 있습니다. 이해 관계자가 프로세스에 대한 동일한 아이디어를 얻으면 프로세스 개선 이니셔티브에서 전체론적 접근 방식을 취할 수 있습니다. 이는 내부 및 외부 프로세스 이해 관계자 모두에게 효과적입니다.

프로세스 마이닝을 통해 경영진 수준의 관리자는 비효율성을 식별하고 프로세스 최적화를 비즈니스 전략에 맞출 수 있습니다. 프로세스의 단계를 수행하는 직원은 또한 자신의 작업과 그것이 조직에 미치는 영향에 대한 통찰력을 얻습니다.

또한 프로세스 그래프를 사용하여 공급업체 및 투자자와 통신할 수 있습니다. 프로세스 마이닝 인사이트를 통해 논쟁을 줄이고 개선 방법에 대한 유익한 대화를 나눌 수 있습니다.

Everest Group의 최근 PEAK Matrix 보고서에서 UiPath Process Mining이 프로세스 마이닝 시장 개발을 어떻게 주도하고 있는지 알아보십시오.