사전 구축된 RPA 모델의 성장하는 시장은 얼마나 실현 가능합니까?

자동화에 대한 이 모듈식 접근 방식은 얼마나 실용적입니까?

기업이 다른 기술 및 직원 기술과 함께 사용할 수 있도록 사전 구축된 RPA 모델에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 그러나 이 관행의 실현 가능성은 여전히 ​​논쟁의 여지가 있습니다.

솔루션 부문 부사장인 Sathya Srinivasan은 “사전 구축된 봇은 시스템 전반에서 중복 고객 데이터 식별, Excel에서 데이터 수집, 이미지 패턴 식별 및 일치와 같은 시장 부문 전반의 공통 문제를 해결하는 경우 매우 효과적입니다. Appian의 컨설팅(파트너)

“그러나 RPA 요구 사항의 대부분은 각 고객의 요구 사항에 훨씬 더 많이 맞춤화되어 있습니다. 이로 인해 사전 구축된 RPA 모듈을 사용자 정의하기가 어렵습니다.

"부서에서 더 많은 사용과 광범위한 엔터프라이즈 채택으로 인해 고객의 요구를 해결하기 위해 공유 라이브러리에 사전 구축된 구성 요소의 공통 세트를 만드는 데 도움이 되는 패턴이 나타날 것입니다."

델라웨어의 RPA 전문가인 Arpit Oberoi는 다음과 같이 말했습니다. 오늘날의 디지털 시대에 초점은 몇 단계로 옮겨졌습니다.

"이제 효율성을 위해 제작된 기계가 어떻게 상호 연결되고 자동화되어 사람의 개입을 최소화하고 효율성을 높일 수 있는지가 관건입니다."

이를 염두에 두고 사전 구축된 RPA가 오늘날의 기술 산업과 그 이후에 얼마나 실현 가능한지 살펴보겠습니다.

인간-기계 협업

Blue Prism의 CTO EMEA인 Peter Walker는 디지털 작업자가 오류를 줄이는 동시에 작업 속도를 높이는 데 효과적이라고 믿습니다.

Walker는 "자동화는 빠른 속도로 제공되어야 하고 프로세스 문제를 가장 잘 이해하는 비즈니스 사람들이 주도해야 한다고 믿습니다."라고 설명했습니다. "우리는 또한 코딩 작업이 필요한 모든 로봇이 곧 기존 IT 프로젝트와 동일한 지연과 문제를 겪을 것이라고 믿습니다. 따라서 우리의 디지털 인력은 즉시 사용 가능한 AI 지원 처리 리소스로 비전문가도 쉽게 사용할 수 있습니다. -코딩 없이 기술적인 비즈니스맨.

“모든 프로세스를 이전보다 훨씬 빠르고 스마트하며 안전하게 자동화할 준비가 된 인력입니다. 또한 완전한 무결성과 정확성을 바탕으로 사람보다 수백 배 빠르게 작동하는 신뢰할 수 있는 다중 기술 인력입니다.

“이 디지털 인력은 인간에게서 배우고 모방함으로써 인간과 점점 더 가까워지고 있습니다. 비즈니스 사람들이 쉽게 훈련하고 업무에 투입하는 동시에 사람들과 원활하게 협력하고 사람들이 그들에게 가장 적합한 더 많은 일을 할 수 있도록 하는 인력입니다.

“디지털 작업자는 최신 인공 지능(AI), 심층 분석 및 점점 증가하는 인지 플랫폼을 쉽게 활용하는 데도 사용되고 있습니다. 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 감정 및 위험 분석, 기계 학습(ML) 및 추론 등. 디지털 작업자는 이러한 기능을 강화하여 더욱 복잡하고 포괄적인 활동을 수행합니다.”

개발 시간 단축

사전 구축된 RPA는 작업에 소요되는 시간을 줄일 뿐만 아니라 자동화 개발 시간을 절약할 수 있어 가용성이 더 빨라집니다.

Cognizant의 지능형 자동화 및 기술 수석 이사인 Gopal Ramasubramanian은 사용자 지정에 대한 제한이 가끔 있음에도 불구하고 이러한 이점을 확장했습니다.

Ramasubramanian은 "현재 사전 구축된 RPA 봇, 특히 봇 스토어에서 다운로드하여 모바일 앱과 유사한 방식으로 사용할 수 있다는 점에 대해 과장된 소문이 많이 돌고 있습니다."라고 말했습니다.

“대부분의 경우 사전 구축된 봇을 사용자 지정 없이 직접 사용할 수 없으며 일반적으로 필요합니다. 그러나 사전 구축된 봇은 자동화된 비즈니스 프로세스를 개발하는 데 걸리는 시간을 확실히 줄일 수 있으며 많은 RPA 공급업체는 이미 봇 스토어에서 수익을 창출할 수 있는 옵션을 모색하고 있습니다."

Oberoi는 다음과 같이 덧붙였습니다. “RPA 여정이 완전히 포화되지 않고 성숙하지 않았기 때문에 오늘날에도 사전 구축된 RPA 모델을 위한 시장 주변에 타당성이 있습니다.

"이에 따라 로봇 자동화 프로세스를 구축하는 데 사용할 수 있는 RPA 모델을 구축하기 위해 모듈식 접근 방식을 취하는 많은 기업을 보고 있습니다."

고객 가치 부족

그러나 NexBotix의 CEO인 Chris Porter는 사전 구축된 RPA 솔루션을 전문으로 하는 시장은 투자하는 최종 사용자에게 가치를 제공하지 못한다고 생각합니다.

Porter는 "많은 RPA 공급업체에는 미리 빌드된 RPA 구성 요소를 구입할 수 있는 '봇 스토어' 또는 시장이 있습니다. “일반적으로 이러한 RPA 구성 요소는 종단 간 비즈니스 프로세스 내에서 소규모 활동을 제공할 수 있습니다. 하지만 해당 고객, 해당 비즈니스 프로세스, 시스템에 맞게 구성해야 합니다.

"이러한 봇 스토어는 무료인 경우가 많으며 고객에게 상당한 가치를 제공하지 않고 여전히 RPA에 집중하는 데는 이유가 있습니다. 결과적으로 매우 유연하거나 확장 가능하지 않습니다. 개발자에게는 이점을 제공하지만 비즈니스 가치 측면에서는 많은 이점을 제공하지 않습니다.

“많은 기업이 찾고 있는 것은 종단 간 비즈니스 프로세스를 위한 사전 구축된 솔루션입니다. 이는 기술이 아니라 결과에 중점을 둡니다. 예를 들어, 모든 송장, 모든 이메일 분류, 모든 급여 처리 또는 고객 온보딩을 자동화할 수 있는 기능이 있습니다. 이는 비즈니스에 매우 중요합니다. 왜요? 새로운 기술을 도입하고 특정 문제에 대한 포인트 솔루션을 구축하기가 어렵기 때문입니다.

“이 사용 사례 기반 접근 방식을 통해 고객은 보다 유연한 라이선스 모델에 등록할 수 있습니다. 예를 들어, 우리는 SaaS(Software-as-a-Service) 또는 사용한 만큼 지불(거래 또는 소비 기반 라이선스)을 제공합니다. 전통적인 RPA 공급업체는 단위 또는 리소스 기반 라이선스 모델을 판매하기 때문에 봇을 판매할 때 그렇게 할 수 없습니다. 보다 유연한 모델은 첫 번째 자동화 프로젝트를 시작하기 위해 사전 라이선스에 투자하지 않고도 상당한 가치를 제공합니다.”