RPA 성공 발견: 로봇이 기존 솔루션을 능가하는 3가지 검증된 방법

점점 더 경쟁적인 시장에서 적응은 기업이 앞서 나가기 위한 유일한 길입니다. 적응하려면 조직이 빠르고 효율적으로 움직일 수 있어야 합니다.

기술적 혼란으로 특징지어지는 세계에서 효율성이 중심 무대에 올랐습니다.

최근까지 비즈니스 리더는 효율성 문제를 다루기 위해 몇 가지 비싼 옵션만 있었습니다. 더 많은 사람 고용, 서드파티 솔루션 구매, 엔터프라이즈 리소스 플래닝(ERP) 시스템 커스터마이징. 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 비효율을 초래하는 프로세스를 변혁할 기회를 제공합니다.

RPA로 기업은 소프트웨어 로봇을 사용해 더 짧은 개발 주기와 더 높은 견고성을 더 작은 가격표로 만들 수 있습니다.

오늘날 리더들은 사람과 로봇 사이에 업무를 나누고, 각각의 강점을 적절히 활용해 비즈니스 결과를 달성하는 법을 배우고 있습니다. 예를 들어 많은 프로세스는 반복적이고 지루한 태스크와 고수준의 잘 훈련된 인지를 포함합니다. 조직이 태스크를 로봇과 인간 사이에 적절히 분배하면 결과는 놀랄 만합니다.

이 글은 2부작 시리즈 1부로, 조직이 백그라운드에서 프로세스를 실행하고 인간 개입이 거의 또는 전혀 없는 세 가지 언어텐디드 자동화 시나리오에 초점을 맞춥니다. 이 영상은 언어텐디드와 어텐디드 자동화 차이를 빠르게 상기시킵니다:

2부에서는 직원들이 로봇과 협업해 로컬 PC에서 실시간으로 작업하는 어텐디드 자동화 RPA 유스케이스에 초점을 맞춥니다.

로봇이 독립적으로 프로세스를 개시하고 완료하는 세 가지 언어텐디드 자동화 시나리오입니다.

1. 완전 자율 처리: 예외 기반

대량 데이터 처리 필요성은 RPA의 가장 명확한 유스케이스 중 하나를 제시합니다. 이 예시에서는 대량 청구와 인보이스를 처리하는 건강보험 회사들에 초점을 맞춥니다.

데이터는 일부 레거시, 일부 현대 시스템 등 여러 시스템에 분산 저장되어 있어 직원이 시스템 간 정보를 이동하며 업데이트하고 검증해야 합니다. 많은 시스템에 쉬운 통합을 허용하는 API가 없어 자동화가 어렵습니다.

RPA로 건강보험 조직과 유사한 문제 기업들은 인간 입력 없이 실행되는 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

일반적으로 하나 이상의 로봇이 가상 머신이나 백오피스 컴퓨터에 상주하며 언어텐디드 자동화를 실행합니다. 관리자는 RPA 플랫폼에서 일정을 설정하고 청구와 인보이스를 처리하고 비즈니스 서비스 수준 협약(SLA)을 충족할 최적 로봇 수를 할당합니다. 이는 UiPath Orchestrator에서 쉽게 할 수 있습니다. 인간은 관여하지 않으며, Orchestrator가 지정된 사용자에게 예외를 표면화하는 드문 경우만 처리합니다.

인간이 없어도 언어텐디드 자동화는 일반적으로 수동 프로세스보다 더 안전합니다. 로봇에 데이터 접근을 제한할 수 있기 때문입니다.

한편 모범 코딩 원칙이 컴플라이언스를 위한 완전하고 정확한 감사를 제공합니다.

로봇이 지속적으로 작동하면 인간은 고차원 활동에 자유로워집니다. 이전에는 데이터 이동과 검증에 시간을 쓰던 인간이 이제 정책 보유자 변화하는 수요에 더 빠르게 반응하는 등 더 깊은 사고가 필요한 이니셔티브에 집중할 수 있습니다. 고객과의 대화에 시간과 공간이 생기고, 직원은 더 나은 고객 경험 창출에 집중할 수 있습니다.

2. 인간 준비 처리: 설정하고 잊기

일부 프로세스는 시작에 인간 입력이 필요하지만 완료에 느린 수작업이 필요합니다. RPA로 조직은 인간이 필요할 때만 관여하게 할 수 있습니다.

인간이 프로세스를 시작하고 로봇에 넘겨 완료하게 하면 인간 창의성과 소프트웨어 효율의 최고를 얻습니다.

인간은 고수준 사고에 집중할 수 있으며, 로봇이 모범적 문서화와 알림으로 전달을 보장함을 압니다.

모기지 회사가 이 유형 자동화를 사용하는 예:

미국에서 일반적인 주택 구매 과정은 대출자가 각 주택 가치의 편향 없는 추정을 제공하는 모기지 감정 평가를 정기적으로 주문하도록 요구합니다. 중요함에도 감정 평가 주문은 반복적이고 실수하기 쉽습니다.

더 나쁘게, 모기지 감정 평가가 늦게 주문되면 전체 대출 프로세스가 지연되고 소비자금융보호국이나 다른 정부 기관으로부터 제재 위험까지 생길 수 있습니다.

감정 평가 문제는 인간 노동의 본질적 한계로 귀결됩니다.

인간 논리가 프로세스 시작에 필요하지만 완료에는 반복적 수동 단계가 필요합니다. RPA로 인간은 감정 평가가 언제 주문되어야 하는지 정확히 지정하고, 적절한 애드온을 명시하고, 감정 평가 회사를 선택해 프로세스를 시작할 수 있습니다.

모기지 감정 평가는 10분만 걸릴 수 있지만, 대출자에게 진짜 가치는 지연된 감정 평가로 에스컬레이션이 필요한 대출을 줄여 수십만 달러를 절약하는 것입니다. 한편 직원은 주문을 더 빨리 완료하고 주택 구매자와 더 밀접하게 일하며 고객이 답을 얻도록 보장할 수 있습니다.

예시 더 깊이 보기 (위): 완전 자동화 기업이 여기에 있다 (그리고 이것이 어떻게 생겼는지)

3. 루프 내 인간: 검증

많은 비효율 프로세스는 간헐적이지만 필수적인 인간 판단이 필요해 명확한 RPA 유스케이스를 제시하지 않습니다.

올바른 RPA 플랫폼으로, 문제가 발생할 때 동적으로 인간 입력을 프롬프트해 인간은 필요할 때만 개입하는 자동화를 구축할 수 있습니다.

매입채무(AP) 부서를 예로 들어보세요. AP 부서는 종종 인보이스를 반복 처리하고 데이터 선별을 SAP 같은 ERP에 업로드하는 데 갇힙니다. AP 부서가 처리하는 대다수 인보이스는 비표준으로, 종이 문서, 팩스, PDF일 수 있으며 서로 다른 포맷의 비정형 데이터로 채워져 있습니다.

수작업은 인간에게 부담스럽고 느리며, 복잡성은 전통적 자동화 도구에 인보이스 처리를 어렵게 만듭니다.

광학 문자 인식(OCR)과 머신러닝(ML) 모델로 RPA는 이 인보이스들을 해석하고 처리를 위한 핵심 정보를 추출할 수 있습니다. 가끔 로봇이 특정 데이터 조각을 알려진 데이터 유형(인보이스 금액 등)과 매칭하지 못할 수 있습니다. 프로세스를 실패시키고 사용자가 전체 인보이스 검토하게 하는 대신, 언어텐디드 로봇은 입력이 필요함을 인간에게 신호 보냅니다. 이 인간-인-더-루프(때로 '인간-인-더-미들'이라 불림) 시나리오에서 인간은 검토하고 태스크를 완료한 후 로봇이 다시 인계받게 합니다.

이 유스케이스로 AP 부서는 인간 페일세이프가 있는 자동화된 언어텐디드 로봇을 구현할 수 있습니다. 언어텐디드 로봇은 OCR로 인보이스 처리하고 데이터를 SAP에 업로드하지만, OCR이 필드를 명확히 보지 못하면 프로세스에 검증이 필요함을 이메일로 사용자에게 알립니다. AP 직원은 필요할 때만 개입해 예산과 계획 같은 더 중요한 태스크에 시간을 쓸 수 있습니다.

인간이 프로세스 중 예외를 명확히 하면, 그 변화가 ML 모델에 피드백되어 인간의 활동에서 학습합니다. 모델이 재훈련되면 다음에 같은 시나리오를 마주할 때 인간 개입 없이 처리할 수 있습니다.

이전에는 자동화에 난공불락으로 보였던 프로세스가 사실 매력적인 RPA 유스케이스를 제시합니다. 인간-인-더-미들로 인간 관여를 검증으로 줄이고, ML이 이를 더 줄일 수 있습니다.

미래의 인력 창조

자동화를 온전히 활용하려면 조직이 프로세스와 완료에 필요한 노동에 대해 생각하는 방식을 재구성해야 합니다. '자동화 퍼스트'로 생각하면 디지털 전환이 열망이 아닌 달성 가능한 목표가 됩니다.

미래의 인력은 인간과 로봇 노동의 하이브리드가 될 것이며, 가장 효과적인 조직은 각 문제에 대해 사용할 자동화 정도를 먼저 고려해 접근할 것입니다. 조직은 사람 덕분에 뛰어나며, 조직이 인간 인력을 창의적 업무에 더 많이 해방시킬수록 더 성공할 것입니다. 하이브리드 디지털 인력은 인간을 이전보다 더 인간답게, 더 성공적으로 만듭니다.

2부를 기다려 주세요. 어텐디드 로봇이 인간과 함께 일하며 가장 동적인 프로세스에서도 자동화를 가능하게 하는 방법을 배워보세요.

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