RPA와 AI로의 확장:비즈니스와 IT 연계의 새로운 시대를 주도

'지능형 자동화의 사용 사례도 새로운 AI 기술과 솔루션이 시장에 출시됨에 따라 지속적으로 성장할 것입니다. 미래의 일터를 변화시킵니다.'

RPA(로봇 프로세스 자동화)는 지난 몇 년 동안 수동 프로세스에 묶여 있던 생산성 이점을 실현하는 데 큰 도움이 되었으며 대규모 시스템 리엔지니어링 없이도 상황이 바뀔 수 있다는 사고방식에 활력을 불어넣었습니다.

조직에 대대적인 변화가 현실적인 선택이 아닌 경우 RPA는 기업이 기존 시스템에 이미 투자한 것을 중심으로 전략적 계획을 세울 수 있도록 지원하여 기업이 발전하고 가치를 추가하도록 돕는 촉매제 역할을 할 수 있습니다.

인공 지능(AI)으로의 확장은 점점 더 정교해지는 수단으로 완전히 또는 부분적으로 자동화되는 비즈니스 활동이 점점 더 많아지는 이 세분화되고 빠른 변환의 다음 단계입니다. 이를 일반적으로 인지 RPA 또는 CRPA라고 합니다.

그렇다면 RPA와 AI를 더 광범위한 지능형 자동화 솔루션으로 결합하는 실제 사용 사례는 무엇입니까?

프로세스 검색

새로운 디지털 기술이 시장에 출시됨에 따라 비즈니스 전문가는 효율성을 높이고 구현을 위한 비즈니스 사례를 개발하는 데 솔루션이 가치 있는 부분을 정확히 이해해야 하는 도전에 직면해 있습니다.

종종 비효율적인 부분이 어디에 있는지 직관적으로 알 수 있지만 강력한 투자 사례를 만들기 위해서는 비즈니스의 IT 시스템 및 장치 전반에 걸쳐 발생하는 상황에 대한 보다 증거 기반의 상향식 보기가 뒷받침되어야 합니다. 프로세스 발견이 매우 중요한 곳입니다. 비효율이 어디에 있는지에 대한 인식과 시스템 환경 내부에서 일어나는 일의 차이는 놀라울 수 있습니다.

분석, 기계 학습 및 AI를 활용하여 조직의 운영 프로세스에 대한 증거 기반 보기를 구축할 수 있으며, 이를 통해 시스템 변경 또는 프로세스에 RPA 적용 등 디지털 기술을 적용할 수 있는 위치에 대한 더 깊은 이해를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 예외. 또한 이러한 솔루션을 배포한 후 이점을 평가할 수 있습니다.

비정형 데이터 관리

디지털 및 로봇 공학 솔루션의 부상에도 불구하고 양식, 서신, 계약 및 기타 자유 텍스트 콘텐츠를 계속해서 관리하는 것이 기업의 중요한 과제입니다. 이는 특히 고객 또는 공급업체 계약과 같은 외부 자료의 경우에 해당하므로 고도로 수동적인 사례 관리가 필요합니다.

이것은 현재 기업이 RPA를 AI 도메인으로 확장하려는 주요 영역 중 하나입니다. 이러한 맥락에서 RPA는 컴퓨터 비전, 패턴 매칭, 분류기 또는 자연어 처리를 기반으로 하는지 여부에 관계없이 AI 구성 요소를 제공하는 데 필요한 원시 데이터를 가져오는 집계기입니다. AI 모듈이 기능을 완료하면 RPA를 사용하여 답을 대상 시스템에 푸시할 수 있습니다.

다양한 AI 모듈에서 지원되는 RPA는 전통적으로 사람이 수행하는 주관적인 처리 작업을 수행하는 특정 기능을 제공할 수 있습니다.

대화형 인터페이스

Capgemini가 올해 실시한 연구에 따르면 음성 비서는 향후 3년 동안 소비자 상호 작용의 지배적인 모드가 될 것으로 예상됩니다. 24%는 이미 웹사이트 대신 챗봇과 음성봇을 사용할 것이라고 말했습니다. Google Assistant, Amazon Alexa 및 Apple의 Siri와 같은 음성 비서의 급증은 고객 관계를 극적으로 변화시키고 있으며 기업은 이를 활용하는 방법을 고려해야 합니다.

비즈니스 내에서 이러한 솔루션을 배포하려면 조직의 애플리케이션 자산에 대한 액세스를 개방하는 메커니즘이 필요합니다. 물론 보이스봇이나 챗봇은 정보를 추출하여 사용자에게 전달할 수 있는 만큼만 똑똑합니다. 이 예에서 이것이 결합되는 방식은 로봇을 사용하여 데이터를 가져와 대화형 인터페이스(예:챗봇)에 전달하여 제기된 질문에 답하는 것입니다.

이것은 챗봇이 추상적인 질문을 RPA 시스템이 이해할 수 있는 일련의 쿼리로 변환함으로써 달성됩니다. 그런 다음 로봇은 관련 데이터 항목을 검색하기 위해 기록 시스템을 쿼리하고 패키지로 만든 다음 패키지를 챗봇에 다시 전달하여 이를 자연어 응답으로 재구성할 수 있도록 합니다.

RPA는 응용 프로그램, 특히 통합하기 어려운 응용 프로그램을 여는 데 중요한 구성 요소이며 대화형 인터페이스의 새로운 세계에 참여할 수 있도록 합니다.

통찰력

모든 기업에는 공급망과 창고에 공급하는 데이터 파이프라인이 있습니다. 정기적으로 필요한 데이터를 100% 제공하도록 설계되었습니다. 일반적으로 보고에 적합하지만 분석 및 통찰력 생성을 위한 완전한 데이터 세트는 아닙니다.

특정 통찰력을 포착하는 데 필요한 보충 분석은 항상 '라스트 마일'입니다. 이는 예를 들어 월말 마감과 같은 문제의 근본 원인 분석을 지원하기 위해 데이터로 데이터 세트를 보강합니다.

RPA는 추출의 마지막 마일을 지원하는 데 사용될 수 있으며, 기업 IT가 데이터 파이프라인을 확장할 때까지 기다릴 필요 없이 보고의 동적 요구를 지원하기 위해 집계 및 데이터 준비를 제공합니다. 이를 통해 우리는 역사적으로 인간에게 어려운 일을 예측하고 수행할 수 있습니다.

방대한 양의 데이터를 처리할 수 없기 때문에 예측하기가 어렵습니다. 우리는 여러 부서 또는 부서를 포괄하는 방대한 양의 데이터를 설명하는 데 어려움을 겪고 있습니다. AI를 사용하여 자연어 생성 기술을 모델링하고 예측하거나 사용하여 수많은 사람을 사용하는 대신 원시 데이터 블록 내에서 결과에 대한 문법적으로 정확하고 서술적인 요약을 생성할 수 있습니다.

위에서 설명한 많은 사용 사례에서 우리는 RPA의 이점과 AI로의 확장을 활용하는 초기 단계에 머물러 있습니다. 그러나 이는 RPA가 앞으로 몇 년 동안 비즈니스 내에서 얼마나 계속해서 발전하고 확장될 것인지를 보여줍니다.

지능형 자동화의 사용 사례는 새로운 AI 기술과 솔루션이 시장에 출시되어 미래 직장을 근본적으로 변화시키면서 계속해서 성장할 것입니다. 기업이 이 기술을 완전히 활용하려면 먼저 이러한 솔루션이 어떻게 프로세스를 혁신하고 엄격한 거버넌스를 적용하여 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있는지 이해해야 합니다.

기업이 조직 전반에 걸쳐 이러한 연결되어 있지만 세분화된 솔루션을 구현하려고 노력한다면 이중 속도 변환을 추진하는 데 도움이 될 것이며 비즈니스와 IT 조정의 새로운 시대가 도래할 것입니다.