로보틱 프로세스 자동화(RPA):일상에서 혁신으로

RPA 기술에 관해서는 여전히 많은 기회가 있습니다.

로봇 프로세스 자동화(RPA)는 종종 자동차를 조립하는 로봇의 이미지를 떠올리게 하거나 심지어 미지급금에서 밥 옆에 앉아 있는 드로이드의 이미지를 떠올리게 합니다. 그러나 실제로 RPA는 반복적이고 일반적으로 수동인 프로세스를 자동화하고 이를 정확하고 효율적이며 비용 효율적으로 수행하는 소프트웨어에 불과하므로 비즈니스 세계에서 매우 인기가 높습니다.

RPA 시장이 2025년까지 71억 달러에 이를 것으로 예상된다는 점을 감안할 때 이 기술이 기업이 동종 기업과 보조를 맞추는 데 필수적인 도구가 되고 있다는 것은 분명합니다. RPA는 스프레드시트의 특정 셀, 데이터베이스의 필드 또는 온라인 양식의 항목과 같이 미리 정의된 형식으로 저장된 특정 데이터인 구조화된 데이터를 대량으로 처리하는 기업에 특히 유용합니다.

비즈니스 RPA

팬데믹 기간 동안 기업이 인적 접촉을 줄이면서 상품과 서비스를 제공하는 방법을 모색함에 따라 RPA가 중심이 되었습니다. 이러한 기업 중 다수는 현재 RPA를 사용하여 데이터 입력, 청구 시스템 및 애프터 서비스 지원과 같은 공급망 프로세스를 자동화하고 있습니다. RPA는 비용과 효율성을 크게 절감할 뿐만 아니라 직원들이 보다 창의적인 작업에 집중할 수 있는 시간을 제공합니다.

구조화된 데이터로만 작업하고 반복 가능한 비즈니스 프로세스를 자동화하도록 프로그래밍된 소프트웨어 도구로 시작된 RPA와 그 정의는 진화했습니다. Deloitte는 최근 RPA를 "자연어 처리, 머신 러닝, 자율 및 머신 비전을 포함한 인공 지능과 자동화를 결합한 것"이라고 설명했습니다.

RPA와 AI의 만남

일부 사람들은 그 정의에 대해 불평할 것이지만, RPA와 AI가 함께 강력한 도구라는 데는 의심의 여지가 없습니다. 디지털 이미지를 "읽고" 문서에서 데이터를 추출할 수 있는 컴퓨터 비전, 문맥에서 텍스트를 이해하고 해석하는 데 사용되는 자연어 처리 및 의미 분석과 같은 AI의 측면을 사용하여 프로세스 자동화는 큰 진전을 이루고 있습니다. 이러한 조합을 통해 시스템은 정형 및 비정형 데이터를 이해하고 수십억 건의 트랜잭션, 데이터 포인트 및 사용자 피드백을 통해 학습할 수 있습니다.

예를 들어 비용 및 송장 처리를 통해 지능형 자동화는 템플릿 양식에서 예측 가능하고 구조화된 데이터를 추출할 수 있을 뿐만 아니라 영수증에서 텍스트를 읽을 수 있고 거의 읽을 수 없더라도 의미론적 이해를 송장에 적용할 수 있습니다. AI를 기반으로 하는 금융 도구는 무엇을 구매하는지, 누가 구매하는지, 어떻게 분류하고 설명해야 하는지 이해함으로써 독립적인 결정을 내릴 수 있습니다.

AI 시스템은 수집된 데이터를 사용하여 비즈니스 시나리오를 배우고 더 폭넓은 이해를 개발하여 의사 결정 및 예측 기능을 더욱 향상시킵니다. 더 많은 정보를 소비할수록 더 지능적으로 성장합니다. RPA는 시스템이 특정 유형의 데이터를 인식하지 못하는 경우 사람의 개입이 필요할 수 있지만 AI는 컨텍스트를 사용하여 상황을 처리하여 지능적이고 정보에 입각한 결정을 제공할 수 있습니다. RPA는 일반적으로 규칙 기반 작업으로 제한되지만 AI는 규칙에 대한 예외를 이해하는 도구를 갖추고 있습니다.

RPA와 AI의 다음 단계는 무엇입니까?

비즈니스 자동화와 관련하여 RPA와 AI는 모두 가치를 추가하지만 각 기술이 더 적합한 특정 시나리오가 있습니다. 예를 들어, 많은 비용 관리 시스템은 RPA를 활용하여 템플릿이 있고 직원이 작성하는 비용 양식에서 예측 가능하고 구조화된 데이터를 추출합니다. 이 자동화는 보고서를 검증하고 이후에 승인하거나 거부함으로써 더 이상의 인간 개입을 제거합니다.

그러나 비정형 데이터가 많은 회사의 경우 시스템이 데이터를 처리할 수 없고 분류 및 처리 방법에 대한 지침이 필요한 경우 여전히 사람의 개입이 필요합니다. 이러한 경우 AI 기반 솔루션이 선호될 수 있습니다. 이러한 도구는 검은색 택시의 손으로 쓴 영수증이나 계약서의 계약 조건과 같은 비정형 데이터를 쉽게 읽을 수 있기 때문입니다.

RPA 및 AI의 입증된 이점에도 불구하고 회계 및 재무 운영은 자동화와 관련하여 여전히 뒤쳐져 있습니다. 설문에 응한 기업의 12%만이 RPA 도구를 활용하는 반면 약 11%는 AI를 활용하고 있습니다. 결과적으로 기업은 자동화를 통해 성능, 생산성 및 효율성을 향상할 수 있는 엄청난 기회를 갖게 됩니다. 이는 모든 조직에 비즈니스 의미가 있습니다.