프로세스 마이닝으로 구매-지불(P2P) 프로세스 최적화: 효율성 및 정확성 향상

인간으로서 협력은 우리의 본성입니다. 경쟁도 하지만, 심리학자들은 둘 중 선택할 때 협력을 선택한다고 말합니다.

협력은 직장에서 매우 중요합니다. 협력 없이 일하면 생산성, 고객 만족도, 수익 등 더 넓은 비즈니스 결과에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다.

이론적으로 협력은 쉬워야 합니다. 특히 본성이라면 말이죠. 하지만 대부분의 인간은 직장이나 일상에서 협력하려면 일정 정도의 헌신이 필요함을 압니다.

각 부서와 개인은 매우 다른 목표, 페인 포인트, 목표를 가집니다. 악의 없이도 모두 자신의 영역 내에서 생각하기 십상입니다. 협력이 부족하면 사람들과 부서가 각자의 개선 이니셔티브를 추진하게 됩니다. 분산된 이니셔티브는 다른 부서에 하류에서 혼란을 초래할 수 있습니다.

이것이 구매-지불 프로세스(Purchase-to-Pay, P2P)만큼 명확히 드러나는 곳은 없습니다.

구매-지불 또는 조달-지불 프로세스(P2P)는 여러 부서에 관여하는 재무 프로세스입니다. 회사가 공급업체로부터 재화나 서비스를 요청하는 순간부터 그 대가를 지불할 때까지의 모든 활동을 포함합니다.

P2P 프로세스의 효율성은 고객 만족률과 비용에 영향을 미치고, 회사의 더 넓은 비즈니스 목표 달성 능력에 영향을 줍니다.

이 글에서는 기업 시스템(예: SAP, Oracle)에 있는 데이터와 프로세스 마이닝을 활용하여 P2P 프로세스를 최적화하는 이점을 다룹니다. 구체적으로 UiPath 프로세스 마이닝은 기존 데이터를 종합적인 프로세스 그래프로 배치하고 투명한 인사이트를 제공하여 P2P 프로세스 개선을 돕습니다.

P2P 프로세스를 더 잘 이해하면 최적화와 자동화를 통한 통합된 프로세스 개선 전술을 결정할 수 있으며, 이는 효율성 증대, 비용 절감, 경쟁력 유지로 이어집니다.

구매-지불(P2P) 프로세스

P2P 프로세스는 회사의 모든 구매를 포함합니다. 사무용품부터 반제품(자동차 제조사의 자동차 엔진), 고가 장비(생산용 기계, 의료 장비 등)까지 다양합니다. P2P 프로세스 내에서 핵심 작업은 해당 재화 주문, 수령, 대금 지급입니다.

P2P 프로세스의 주요 이해관계자는 조달 또는 재무 부서입니다. 때로는 자재 기획과 창고 관리도 포함됩니다. 이 프로세스는 영업, 고객 지원 등에도 간접적으로 영향을 미칩니다.

P2P 프로세스의 광범위하고 중요한 특성 때문에 기업이 이를 최적화할 강력한 인센티브를 가집니다. 비효율적이고 녹슨 P2P 프로세스는 다음 영역에서 상당한 가치 손실을 초래할 수 있습니다:

• 고객 만족도

• 공급업체 관계

• 직무 만족도

• 부서 간 협업

• 생산성과 수익성

이는 비즈니스에서 가장 중요한 목표들입니다.

UiPath 프로세스 마이닝으로 이 지점들을 개선하고 더 높은 비즈니스 성과에 도달할 수 있습니다.

프로세스 마이닝이 처음이신가요? 여기서 시작하세요: 프로세스 마이닝의 가치: 비즈니스에 미치는 의미

프로세스 마이닝 기술은 강력한 인사이트를 제공합니다. 머신러닝(ML), 인공지능(AI), 로봇 프로세스 자동화(RPA) 같은 기술로 가는 관문입니다. 이 기술들을 결합하면 자동화의 힘을 활용할 수 있습니다.

기업은 데이터에 의존해 RPA로 프로세스를 전략적으로 개선하고 결과를 추적하여 새로운 개선 아이디어를 도출합니다. 자동화된 기업은 프로세스 인식과 운영 효율성으로 시장을 선도합니다. 자동화 사이클의 일부로 프로세스 마이닝은 RPA 시작과 추가 개발에서 중요한 역할을 합니다. 프로세스 마이닝으로 자동화에서 더 많은 가치를 얻으세요.

프로세스 마이닝을 통해 과학적으로 자동화 아이디어를 발굴하고 우선순위를 정할 수 있습니다. 또한 다음을 가능하게 합니다:

• 회사 프로세스의 종합적 뷰 확보

• 자동화할 최적의 워크플로 발굴

• 프로세스 목표와 전략적 목표 정렬

• 프로세스 지속적 모니터링 및 개선

P2P 프로세스 속속들이 알기

구매-지불 프로세스 그래프를 살펴보겠습니다.

위 이미지는 채굴된 P2P 프로세스(원시 데이터가 프로세스 그래프로 변환된 것)입니다. 일반적인 구매-지불 프로세스의 5가지 핵심 활동이 포함됩니다:

• 구매 요청

• 구매 주문

• 제품 수령

• 송장 수령

• 송장 완료

위 이미지는 이상적인 P2P 프로세스를 보여줍니다.

UiPath 프로세스 마이닝(UiPath 플랫폼에서 사용 가능)은 프로세스를 더 깊이 들여다보게 하고, 이상적인 시나리오에서 얼마나 떨어져 있는지 발견하게 합니다. SAP 같은 엔터프라이즈 소프트웨어의 이벤트 로그 데이터를 사용해 프로세스 마이닝이 데이터를 직관적 분석을 위한 깔끔한 프로세스 그래프로 변환합니다.

프로세스 그래프를 더 깊이 들여다갈수록 원하는 프로세스와 얼마나 다른지 알 수 있습니다. 그 결과 위 이미지의 단순한 프로세스가 실제로는 혼란스럽다는 것이 드러납니다:

직관적인 프로세스 시각화는 프로세스에 대해 알고 싶은 모든 것을 알려주며 팀 전체의 단일 진실 공급원(Single Source of Truth) 역할을 합니다. 프로세스 그래프는 프로세스 모호성을 제거하여 모든 사람에게 활동, 타이밍, 비용, 협업, 인간 및 소프트웨어 로봇 성과 등의 통합된 개요를 제공합니다.

이전에는 P2P 프로세스가 어떻게 실행되는지 파악하는 데 시간을 써야 했지만, UiPath 프로세스 마이닝은 ERP(전사적 자원 관리) 또는 CRM(고객 관계 관리) 시스템의 실제 데이터를 사용해 즉시 수행합니다.

그렇다면 이러한 데이터 기반 인사이트로 무엇을 할 수 있을까요?

자동화에 가장 적합한 P2P 프로세스 부분 식별

로봇 프로세스 자동화(RPA)는 프로세스 효율성과 성과를 개선하는 가장 생산적인 방법 중 하나입니다. 딜로이트 글로벌 CPO 설문조사에 따르면 조달 분야에서 RPA와 고급 분석에 대한 수요가 증가하고 있습니다. RPA는 매입채무 팀의 생산성에 새로운 것이 아니지만, 프로세스 마이닝과 함께하면 더 번창할 수 있습니다.

프로세스 마이닝 인사이트로 P2P 프로세스가 자동화 준비가 되었는지 판단할 수 있습니다. 자동화 준비된 프로세스는 더 높은 생산성을 목표로 표준화된 프로세스입니다. UiPath 프로세스 마이닝은 다음과 같은 자동화 준비 기준을 가리킬 수 있습니다:

• 반복적인 규칙 기반 작업의 높은 볼륨

• 작업에 소요된 시간 대비 비용

• 마감일 지연

• 오류로 인한 프로세스 루프 및 재작업 필요 등

잘못 설계되거나 실행된 프로세스는 자동화 준비가 되지 않았습니다. 이러한 프로세스는 적절한 문서화, 표준화가 부족하고 사람들이 따르기 어렵습니다. 프로세스 마이닝으로 자동화 전략을 안내하면 직감이 아닌 데이터에 의존합니다.

프로세스가 자동화 준비가 되었는지 평가하려면 이 글을 읽어보세요.

UiPath 프로세스 마이닝은 복잡한 P2P 프로세스의 세부 사항을 고려하고 가장 높은 투자수익률(ROI)을 가진 활동을 자동화하는 데 도움을 줍니다.

예를 들어: 채굴한 프로세스가 있습니다. 프로세스 그래프를 보니 한 프로세스 활동에서 직원들이 제때 업무를 완료하지 못합니다. 더 깊이 파고드니 데이터 입력 실수로 직원들이 작업을 자주 재수행하여 납기 지연이 발생합니다. 이 작업을 자동화하면 작업 품질이 향상되고 직원 시간이 확보됩니다. 팀은 공급업체 관계 개선으로 정시 납품 보장 등 P2P 프로세스 내 다른 활동에 집중할 수 있습니다.

UiPath 소프트웨어 로봇이 처리하여 P2P 프로세스를 더 원활하게 만들 수 있는 다른 작업 예시:

• 메일함 스캔하여 주문 조회 및 SAP 입력

• 구매 주문과 송장 매칭

• 구매 요청 승인 후 구매 주문 생성 등

프로세스 마이닝으로 개선 기회를 예측할 수 있을 뿐만 아니라 RPA 프로젝트의 ROI도 추정할 수 있습니다. 이렇게 하면 P2P 프로세스 최적화의 가치를 전체 비즈니스 성과와 연계해 알 수 있습니다.

RPA 목표를 더 넓은 전략적 목표와 정렬

앞서 언급한 전략적 목표를 기억하시나요? 모든 회사의 핵심 전략적 목표는 고객 만족도, 공급업체 관계, 직원 행복, 수익성, 생산성 중심으로 구축됩니다.

UiPath 프로세스 마이닝은 전략적 목표를 특정 KPI와 태그로 연결합니다. P2P 프로세스의 공급업체 관계를 개선하고 싶다면 상품 적시 납품과 송장 적시 지급에 대한 KPI를 설정할 수 있습니다.

이렇게 하면 프로세스를 더 넓은 비즈니스 목표에 기여하도록 능숙하게 최적화할 수 있습니다. 우선순위가 변경되면 UiPath 프로세스 마이닝 대시보드에서 KPI와 태그를 조정할 수 있습니다. 이는 개별 프로세스 결과가 장기 비즈니스 목표와 정렬되도록 보장하는 또 다른 핵심 요소입니다.

P2P의 지속적 모니터링 및 개선

하지만 프로세스 마이닝은 거기서 멈추지 않습니다. P2P 프로세스를 자동화한 후에도 RPA가 예상대로 진행되는지 확인해야 합니다. UiPath 프로세스 마이닝은 프로세스 데이터에 대한 실시간 업데이트를 제공하여 자동화 결과를 추적할 수 있게 합니다. 프로세스 추적으로 '자동화 전후' 비교가 가능합니다. 자동화가 어떻게 실행되고 어디에서 벗어나는지 볼 수 있습니다.

앞서 언급한 딜로이트 CPO 설문조사에 따르면 오늘날 조달의 핵심 과제는 데이터 거버넌스입니다. 수집된 데이터 품질 보장, 데이터 접근 관리, 데이터로부터 가치 창출.

프로세스 분석을 민주화하면서 데이터 프라이버시를 유지하기 위해 UiPath 프로세스 마이닝은 거버닝된 셀프 서비스(GSS) 접근법을 제공합니다. GSS 데이터 관리는 모든 비즈니스 사용자가 단일 진실 공급원으로 작업하게 하여 프로세스를 모든 이해관계자에게 명확하게 만듭니다.

차례로 GSS는 실제 기업 시스템의 데이터를 기반으로 하므로 프로세스를 투명하게 만듭니다. 사실과 논쟁하기는 어렵습니다. 투명한 프로세스는 앞서 언급한 더 넓은 비즈니스 목표 달성의 열쇠입니다.

P2P의 지속적 모니터링 및 개선 (협업 관점)

프로세스 마이닝은 원활한 P2P 프로세스에 필수적인 내부 및 외부 협업의 기반을 제공합니다. UiPath 프로세스 마이닝을 도입하면 부서 간 사일로 운영을 없앨 수 있습니다. 이해관계자들이 프로세스에 대한 동일한 이해를 가지면 프로세스 개선 이니셔티브에 전체적 접근을 할 수 있습니다. 이는 내부 및 외부 프로세스 이해관계자 모두에게 잘 작동합니다.

프로세스 마이닝으로 임원급 관리자는 비효율을 식별하고 프로세스 최적화를 비즈니스 전략과 정렬할 수 있습니다. 프로세스 단계를 수행하는 직원들도 자신의 업무와 조직에 미치는 영향에 대한 인사이트를 얻습니다.

프로세스 그래프를 공급업체 및 투자자와의 소통에도 활용할 수 있습니다. 프로세스 마이닝 인사이트로 논쟁을 줄이고 개선 방안에 대한 건설적인 대화를 이끌 수 있습니다.

최근 에베레스트 그룹(Everest Group) 피크 매트릭스(PEAK Matrix) 보고서에서 UiPath 프로세스 마이닝이 프로세스 마이닝 시장 발전을 선도하는 방식을 확인하세요.