참가 자동화 실행:세 가지 실제 시나리오

최근 블로그 항목에서 유인 자동화와 무인 자동화의 유사점과 차이점, 그리고 각 브랜드의 RPA(로봇 프로세스 자동화) 솔루션을 활용하는 기업의 가치 제안에 대해 논의했습니다. 각 접근 방식에 대한 명확한 정의와 관련하여 우리는 무인 자동화가 본질적으로 사람의 개입 없이 작동하여 배치 모드에서 자동화를 성공적으로 수행한다는 것을 발견했습니다. 반면, 유인 자동화는 로봇을 직접 작동시키고 제어하는 ​​회사 직원과 함께 작동합니다.

또한 무인 자동화는 중앙 집중식 인터페이스를 통해 원격으로 액세스할 수 있는 반면, 유인 자동화는 회사 내 특정 부서 또는 부서에 보관되며 주어진 자동화 워크플로에 즉시 연결되거나 관련된 직원이 액세스할 수 있습니다.

유인 자동화 컨텍스트의 좋은 예는 콜 센터 기술자가 여러 화면 또는 인터페이스를 전환해야 하는 다양한 기능을 담당하는 콜 센터입니다. 유인 자동화를 통해 콜센터 직원은 실시간으로 데이터, 문서 또는 계정 정보에 참여하여 데이터나 정보를 불러오거나 입력하는 과정을 줄이고 고객에게 더 집중할 수 있습니다.

그러나 이러한 실제 정의가 있음에도 불구하고 유인 자동화가 실제 환경에서 어떻게 적용될 수 있으며 경쟁 시장에서 더 적은 비용으로 더 많은 작업을 수행하는 데 실제로 어떻게 도움이 되는지 깨닫지 못하는 기업이 여전히 많습니다. RPA의 이 브랜치가 기업이 더 빠르고 효율적으로 작업하고 더 나은 고객 서비스를 제공하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아내는 세 가지 실제 사용 사례를 살펴보겠습니다.

고용 이력 확인:구현에 8주, 수동 작업 40% 절약

후보자 검증 서비스 제공업체는 고객이 새 직원에 합류할 때 직원 참조 및 배경 확인을 수행하기 위해 매년 여러 고객과 협력합니다. 이 프로세스에는 다양한 변형이 있으며 이전 고용주와의 인터뷰를 설정 및 촉진하고 이메일 서신을 추적 및 조정하고 기록을 유지하기 위해 수동 개입 방식이 많이 필요합니다. 회사는 고객을 위한 핵심 업무를 성공적으로 완료하기 위해 많은 자원, 시간 및 인적 노력을 쏟아부었습니다.

사람의 개입을 보완하도록 설계된 구성 요소가 포함된 유인 자동화 전략을 통해 회사는 고용 확인과 관련된 많은 작업을 표준화함으로써 수동 개입 비율을 40%까지 줄일 수 있었습니다. 이메일 통신, 약속 설정 및 기타 사무 작업이 자동화되어 직원들이 고객과 새 직원 간의 일대일 연결에 더 집중할 수 있습니다. 8개월이라는 짧은 기간 내에 회사는 고객이 올바른 직책에 적합한 직원을 찾도록 돕는 데 있어 더 큰 이동성과 민첩성을 허용하는 강력한 ROI를 경험했습니다.

환불 처리:ROI까지 6개월, 수동 작업 90% 절약

신용 보고 회사는 운영 플랫폼의 핵심에서 중요한 과제에 직면해 있습니다. 기존 워크플로를 중단하거나 새로운 인력 유입에 의존하지 않고 고객에게 환불을 제공하는 것과 같은 대량 프로세스를 간소화하는 방법은 매우 어려운 일입니다. 값비싼 —고객이 겪고 있는 환불 처리 작업의 양에 보조를 맞추기 위해

매일, 매주, 매월 발생하는 엄청난 양의 거래로 인해 회사는 상당한 운영 비용을 발생시키고 있으며, 이는 비즈니스 운영의 다른 영역을 촉진하는 데 필요한 자원을 감소시키고 있습니다. 마지막으로 가장 놀라운 사실은 이 신용 보고 회사가 데이터가 정확하고 액세스 가능하며 최신 상태인지 확인하기 위해 통합 전략 없이도 여러 레거시 또는 Excel 기반 시스템 및 스프레드시트를 사용하여 환불을 추적 및 관리하고 있다는 점입니다.

8주의 빠른 구현 기간을 통해 UiPath Attended 자동화 솔루션은 환불 처리와 관련된 프로세스의 80%까지 자동화를 증가시켜 신용 보고 회사에 중요한 가치 제안을 입증했습니다.

스프레드시트 또는 기타 레거시 보고 시스템의 데이터가 하나의 중앙 허브로 통합 및 병합되었으며, 실제로 환불을 발행하는 프로세스는 외부 및 내부 통신의 생성, 저장 및 추적을 통해 간소화되었습니다. 이를 통해 운영 비용을 개선하고 수동 작업을 90%나 줄였으며 단 6개월 만에 ROI를 제공할 수 있었습니다. 이는 이제 회사의 중장기 계획 전략에 도움이 되는 이점입니다.

일일 손익(P&L) 보고:100% 정확도, AHT 70% 감소

글로벌 금융 서비스 회사는 일일 데이터 분석 및 보고의 일환으로 12개 이상의 개별 보고서 또는 메트릭 시트로 구성된 일일 손익 보고서를 제출해야 합니다. 이 보고서는 GL(General Ledger) 데이터의 형식을 다시 지정하여 회사의 제품 관리 팀이 더 큰 범위의 P&L 보고서를 생성하기 위해 Excel 스프레드시트 또는 레거시 시스템으로 여러 GL 보고서를 가져와야 합니다. 이렇게 편집된 보고서는 분석 및 토론을 위해 회사의 본사로 보내기 전에 최종 검토를 위해 프런트 오피스에 제출하기 위해 수동으로 편집되고 결합됩니다. 이 프로세스는 비효율적이고 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 여러 보고서를 수동으로 구성하면 최종 손익 보고서에서 많은 오류나 부정확성을 유발할 수 있습니다.

매일 근무일에 UiPath의 유인 로봇이 트리거되어 보고서 데이터를 자동으로 채우고, 이를 검증하고, 최종 보고서를 생성합니다. 그런 다음 로봇은 이 보고서를 프론트 오피스에 이메일로 보내 본사 웹 애플리케이션에 업로드하기 전에 검토할 수 있도록 합니다. UiPath Robot은 수동 개입 없이 이 작업을 완료하므로 제품 관리 팀이 다른 중요한 활동에 집중할 수 있습니다.

자동화의 결과 이 ​​글로벌 금융 회사는 보고서 생성에서 처리 시간이 60분에서 20분으로 단축되고 정확도 100%와 함께 약 150시간의 생산성 절감 효과를 경험했습니다. 이는 또한 우리 금융 서비스 회사가 가치 흐름 전반에 걸쳐 효율성과 민첩성을 향상시키기 위해 작업 및 직무 재배치를 위한 새로운 영역을 발견했음을 의미합니다.

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