RPA가 대화형 AI와 어떻게 다른지, 그리고 두 가지 모두의 이점

차이점은 있지만 두 기술 모두 기업에 도움이 될 수 있습니다.

RPA는 백엔드 자동화에 더 중점을 두고 있지만 대화형 AI는 사람과 대면하고 보다 개인화된 상호 작용을 자동화하는 데 적합합니다. 일부 사용 사례에서는 두 기술이 교차합니다. 하지만 백엔드 프로세스 자동화와 대화 기반 자동화는 어디에서 만나나요?

차이점 발견

RPA에는 요청에 대한 모호성이 없는 경직되고 예측 가능한 프로세스 관리가 포함되며, 이는 사용자 의도가 요청에 대한 응답으로 수행되는 작업을 지시하는 대화형 AI와 대조됩니다. 챗봇 또는 디지털 비서는 메시징 인터페이스 또는 음성 제어를 사용하여 대화형 상호 작용을 합니다. 대화의 유동성을 위해서는 NLP(자연어 처리) 자동화가 매우 유연해야 의도가 올바르게 해석되고 요청을 해결하기 위해 올바른 작업이 수행됩니다.

고객 여정 지원

프로세스가 고객 또는 HR 상호 작용과 같이 인간의 대화를 포함하는 모든 곳에서 대화형 AI가 작동합니다.

새 보험을 구입하는 시나리오를 고려하십시오. 일반적으로 보험 대리인은 고객과 함께 왔다 갔다 하여 정책을 마무리할 수 있도록 고객 기록에 첨부하고 확인해야 하는 여러 증빙 문서를 수집합니다. 많은 수의 신규 고객을 처리하고 온보딩을 관리하는 것은 보험 회사에게 시간과 비용이 많이 듭니다.

챗봇이나 디지털 비서를 사용하여 "여기에 운전 면허증 이미지를 업로드하십시오." 또는 "최근 은행 거래 명세서 사본을 업로드할 수 있습니까?" 이러한 문서를 계속 추적해야 하는 상담원의 부담을 덜어주고 온보딩 여정을 진행하는 동안 더욱 원활하고 편리한 고객 경험을 제공합니다. 이것이 대화형 AI의 본질입니다. 디지털 고객 참여 및 서비스 결과를 개선하는 동시에 사용자 여정의 일상적인 단계를 관리하는 비용을 줄입니다.

백엔드에서 RPA는 온보딩 시나리오에서 작동하여 수집된 문서에 대한 반복적인 규정 준수 검사를 자동화하고 고객 정보로 기록 시스템을 업데이트할 수 있습니다. 이 두 가지를 함께 사용하면 완벽한 고객 여정을 원활하고 빠르고 효율적으로 만드는 데 매우 강력할 수 있습니다.

보완 기술

이제 대화형 AI를 통해 기업은 고객 및/또는 직원과의 주요 상호 작용을 자동화할 수 있으므로 RPA와 결합하여 엔드 투 엔드 비즈니스 프로세스에서 사람의 개입 필요성을 크게 줄일 수 있는 완전히 새로운 자동화 잠재력을 실현할 수 있습니다.
RPA와 대화형 AI는 함께 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 모기지를 신청할 때 거쳐야 하는 많은 단계가 있으며, 이로 인해 마찰과 비효율이 발생하여 은행이 고객을 잃을 수 있습니다.

응용 프로그램을 시작할 때 바로 고객과 소통하고 신분증, 수입 및 최근 공과금 청구서를 요청한 다음 이를 백오피스 프로세스에 전달하여 검증할 수 있는 모기지 봇은 이러한 마찰을 상당 부분 제거합니다. RPA는 검증 프로세스에 사용될 수 있으며 디지털 비서는 고객의 질문을 관리하고 의도를 이해하며 관련 문서를 수집하고 고객에게 문제에 대한 정보를 제공합니다. 부동산 평가는 부동산 시장 데이터를 사용하여 RPA를 통해 자동으로 제공될 수 있으므로 고객은 디지털 비서를 통해 모기지 신청 상태를 사전에 업데이트할 수 있습니다.

담당자는 누구입니까?

RPA 이니셔티브는 일반적으로 재무, 생산 또는 유통과 같은 사업부의 의견을 받아 IT에서 주도하며 수동 프로세스를 줄이고 사람의 개입을 최소화하여 비용을 절감하고 효율성을 높이는 것이 주요 목표입니다.

대화형 AI는 참여를 개선 및 자동화하고 비용을 절감하는 동시에 필요할 때 봇이 인간에게 인계할 수 있도록 설계되었습니다. 따라서 일반적으로 IT의 제한된 입력으로 고객 서비스, HR, 영업과 같은 비즈니스 부서에서 주도합니다.

데이터 과학자 없는 AI?

많은 조직은 인공 지능이 복잡하고 비용이 많이 들기 때문에 자연어 모델과 기계 학습 알고리즘을 구축하기 위해 많은 예산과 데이터 과학자 팀이 필요하다고 생각합니다. 그러나 대화형 AI 봇을 구축하는 데 반드시 이 수준의 투자가 필요한 것은 아닙니다. Google DialogFlow, Amazon Lex 및 Microsoft LUIS와 같은 자연어 처리(NLP) 엔진은 널리 사용되며 자동화하는 데 사용할 수 있는 대화 환경 설계의 핵심인 의도와 발화로 봇을 쉽게 채울 수 있습니다. 상호작용.

로우코드

또한 비즈니스 사람들이 코딩이나 AI 기술 없이도 자신의 디지털 비서를 설계하고 배포할 수 있도록 챗봇을 구축하고, 워크플로를 만들고, 일반 비즈니스 시스템에 안전하게 통합하는 로우 코드 접근 방식을 제공하는 대화형 AI 플랫폼이 등장했습니다. 즉시 사용 가능한 봇 청사진과 도구는 기업이 IT 리소스나 데이터 과학자에 대한 의존도를 낮추고 클릭, 드래그 앤 드롭이 용이하여 챗봇을 더 빨리 출시할 수 있도록 도와줍니다.

결론

기업은 핵심 비즈니스 프로세스를 디지털 방식으로 변환하여 백엔드 프로세스의 자동화를 강화하고 프론트엔드에서 보다 원활한 고객 경험과 셀프 서비스를 장려하기 위해 노력하고 있습니다. 은행, 보험사, 소매업체, 에너지 공급업체 및 통신업체는 계속해서 일관된 브랜드 경험을 제공하는 동시에 점점 더 많은 기술로 자체 디지털 비서를 개발하기 위해 노력하고 있습니다.

봇 개발은 복잡할 필요가 없습니다. 이러한 기술이 최소한의 노력으로 명확한 ROI를 제공할 수 있는 올바른 사용 사례를 주의 깊게 식별하는 것이 더 중요합니다.

기업이 RPA를 적용하든 대화형 AI를 적용하든 아니면 둘 다를 적용하든, 먼저 해결해야 할 비즈니스 문제를 이해한 다음 봇이 즉각적인 변화를 가져올 위치를 식별하는 것이 중요합니다. 그런 다음 필요한 투자, 성공적인 구현을 가로막는 장벽, 예상되는 비즈니스 결과를 고려하십시오. 한 번에 너무 많은 일을 하려고 하는 것보다 좁은 범위의 사용 사례와 달성 가능한 KPI로 작게 시작하는 것이 좋습니다.

대화형 AI 및 RPA는 매우 강력한 자동화 기술입니다. 잘 설계된 챗봇은 고객 서비스 센터나 IT 헬프데스크에 들어오는 일상적인 쿼리를 최대 80%까지 자동화할 수 있어 조직의 시간과 비용을 절약하고 운영을 확장할 수 있습니다. 그러나 이상치 또는 전문 사례는 여전히 인간 에이전트가 더 잘 처리합니다. 파레토 원칙은 RPA에도 적용됩니다. 최고의 자동화는 일상적이고 반복적인 작업의 대부분을 처리하여 인간에게 보다 독특하고 가치 있고 보람 있는 작업을 남깁니다.