지능형 자동화를 더욱 지능적으로 만드는 5가지 AI 발전, Sarah Burnett

AI 기반 기술 발전은 지능형 자동화를 더욱 지능적으로 만들고 있습니다.

'지능형 자동화'라는 단어는 자율주행 자동차를 떠올리게 합니다. 실제로, 지능형 자동화의 예는 이미 우리 주변에 있습니다. 거의 모든 산업에 만연하고 종종 보이지는 않지만 일상 생활에서 그 존재가 커지고 있습니다. 기업은 반복적인 작업에서 인간을 대체하기 위해 지능형 자동화를 사용하는 무수한 방법을 모색하고 있으며 숙련된 사람들이 자신의 재능을 더 나은 방식으로 사용할 수 있도록 하고 있습니다. 다른 이점으로는 생산성 향상, 효율성 향상, 비용 절감, 정확성 향상, 프로세스 결과 개선, 조치 및 결정 속도 향상 등이 있습니다. 또한 지능형 자동화는 기업이 새로운 제품, 서비스 및 비즈니스를 창출할 수 있도록 하는 통찰력과 기회를 생성합니다.

지능형 자동화는 인공 지능(AI), 기계 학습(ML) 및 자동화 기술을 병합합니다. '일반' 스크립트 또는 규칙 기반 자동화와 비교하여 지능형 자동화 더 복잡한 프로세스에 적용할 수 있습니다. 더 빠른 속도와 정확성을 가능하게 합니다. 정보를 추출하고 다운스트림 프로세스에 제공할 수 있는 학습을 유도할 수 있습니다.

'일반' 자동화가 지능형 자동화가 되는 일반적인 예를 살펴보겠습니다. —지능형 문서 처리(IDP).

금융 및 의료 기관과 같이 막대한 양의 종이를 처리하는 조직은 오랫동안 광학 문자 인식(OCR) 기술을 사용하여 문서의 디지털 사본을 스캔하고 생성했지만 문서에서 정보를 추출하기 위해 문서는 다음을 준수해야 했습니다. 특정 필드에서 텍스트를 추출할 수 있도록 표준 템플릿으로 변환합니다. 그러나 오늘날 IDP 솔루션은 모든 유형의 문서에서 데이터를 캡처하는 컴퓨터 비전으로 OCR 기능을 향상시킵니다. 텍스트 마이닝과 머신 러닝은 정보를 분류하는 데 사용되며, 자연어 처리(NLP)와 딥 러닝 알고리즘은 관련 데이터를 추출하는 데 사용되어 다운스트림 시스템에 제공됩니다.

지능형 자동화의 힘을 완벽하게 보여주는 IDP 솔루션은 프로세스 효율성과 정확성을 높이는 데 어려움을 겪고 있는 기업에 매력적인 가치 제안을 제공합니다. IDP 시장이 향후 2년 동안 70~80%의 CAGR로 성장할 것으로 예상되는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

다른 지능형 자동화 기술도 빠른 속도로 발전하고 있으며 기업이 전략적 비즈니스 성과를 달성하고 경쟁 우위를 개선하는 데 도움이 되는 주요 기능을 추가하고 있습니다. 다음은 지능형 자동화를 더욱 지능적으로 만드는 5가지 AI 기반 기술 발전입니다.

1. 콘텐츠 처리: 가까운 장래에 자동화 솔루션에는 이미지, 텍스트, 음성 또는 비디오의 형태로 콘텐츠를 처리하는 보다 발전된 방법이 포함될 것입니다. 컴퓨터 비전과 딥 러닝 알고리즘의 조합을 특징으로 하는 고급 이미지 인식 및 처리 기능은 디지털 이미지, 음성 및 비디오에서 보다 유용한 정보를 추출, 분석 및 이해합니다. 자연어를 통해 상호작용할 뿐만 아니라 감정과 발화를 이해하는 텍스트 및 음성 인식이 이미 등장했습니다. 추가 개발은 기업이 이메일 및 편지와 같은 반정형 또는 비정형 데이터 소스에서 더 많은 정보를 추출하고 분류하는 데 도움이 될 것입니다.
2. 사전 구축된 자동화를 위한 온라인 마켓플레이스: 공급업체는 파트너와 고객이 수평적 및 산업별 프로세스(예:미지급금 및 청구/모기지 처리)를 위한 로봇을 포함하여 공급업체에서 검증한 사전 구축된 재사용 가능한 자동화 또는 인지 기술과의 통합을 교환할 수 있는 온라인 마켓플레이스를 구축/제공하기 시작했습니다. NLP 및 컴퓨터 비전으로. 이는 기업의 개발 시간을 단축하기 위해 재사용 가능한 자동화 구성 요소의 대규모 저장소에 쉽게 액세스할 수 있는 생태계를 개발하는 데 도움이 됩니다.
3. 자동화 자동화: 이 혁신적인 기능에서 일부 RPA 플랫폼은 AI를 사용하여 비즈니스 프로세스에서 자동화 기회를 찾을 뿐만 아니라 최적의 프로세스 변형을 식별합니다. 자동화 디자인 스튜디오에서 직접 각 자동화 워크플로를 자동으로 생성 및 추가하여 사용자가 더욱 세분화하고 코딩함으로써 이를 더욱 발전시키는 개발을 보고 있습니다. 이는 기업이 빠르게 확장할 수 있도록 더 높은 사용 편의성과 자동화 개발을 가능하게 하는 한 단계 발전된 것입니다.
4. AI 기반 차선책: RDA(로봇 데스크탑 자동화)를 보완하기 위해 AI 기반 차선책 권장 사항 증가. AI/ML을 사용하여 과거 고객 행동/상호작용을 기반으로 패턴을 식별하고 직원이 더 나은 고객 서비스를 제공할 수 있도록 차선책을 권장하는 것을 말합니다. 여기에는 과거 상호작용을 기반으로 상담원에게 상향 판매/교차 판매 기회를 제안하거나 상담원이 고객 불만을 더 빨리 해결할 수 있도록 관련 질문을 제안하는 것이 포함될 수 있습니다.
5. 지능형 워크로드 밸런싱: 지능형 워크로드 밸런싱은 임베디드 AI를 사용하여 작업 분배 패턴을 식별하고 시간이 지남에 따라 워크로드를 자율적으로 분배하는 방법을 학습하는 플랫폼의 기능을 나타냅니다. 플랫폼은 리소스 부족이 예상되는 경우 사용 가능한 로봇에 중요한 작업을 식별하고 할당하기 위해 일련의 로드 밸런싱 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

지능형 자동화의 발전은 AI 기반 기능에 국한되지 않습니다. 실제로 공급업체는 강력한 제어 패널, 향상된 로봇 실행 시간 제어, 동적 워크로드 밸런싱, 자동 크기 조정 및 추가 자동화.

지능형 자동화는 나날이 지능화되고 있으며 우리는 5가지 주요 발전 사항에 대한 간략한 목록으로 표면을 긁었을 뿐입니다. 이는 피할 수 없는 자동화 여정을 시작하거나 가속화할 준비가 된 기업에게 흥미로운 소식입니다.

저자 정보:Sarah Burnett, 수석 부사장 겸 저명한 분석가 에베레스트 그룹 은 의 의장입니다. BCS여성 및 창립자 AI 가속기 여성용.