RPA vs 대화형 AI: 주요 차이점과 비즈니스를 위한 공통 이점

차이점에도 불구하고, 두 기술 모두 기업에 유익할 수 있습니다.

RPA가 백엔드 자동화에 더 치우쳐 있는 반면, 대화형 AI는 인간 대면 및 더 개인화된 상호작용 자동화에 적합합니다. 일부 활용 사례에서 두 기술은 교차합니다. 하지만 백엔드 프로세스 자동화가 대화 중심 자동화를 어디에서 만날까요?

차이점 파악

RPA는 요청에 모호함이 없는 엄격하고 예측 가능한 프로세스 관리를 포함하며, 이는 사용자 의도가 요청에 대한 응답으로 수행될 작업을 지시하는 대화형 AI와 대조됩니다. 챗봇이나 디지털 비서는 메시징 인터페이스나 음성 제어를 사용하여 대화형 상호작용을 합니다. 대화의 유동성은 자연어 처리(NLP) 자동화가 매우 유연해야 함을 요구하므로, 의도가 올바르게 해석되고 요청을 해결하기 위해 올바른 작업이 수행됩니다.

고객 여정 지원

고객 또는 HR 상호작용 등 인간 대화가 포함되는 프로세스 어디에서든 대화형 AI가 작동합니다.

새 보험 가입 시나리오를 고려해 보십시오. 보통 보험 에이전트는 고객과 오가며 검증되어 고객 기록에 첨부되어야 하는 여러 증빙 문서를 수집하여 보험을 마무리합니다. 수많은 신규 고객을 다루고 그들의 온보딩을 관리하는 것은 보험사에 시간과 비용이 많이 듭니다.

챗봇이나 디지털 비서를 사용하여 "여기 운전면허증 이미지를 업로드하세요" 또는 "최근 은행 명세서 사본을 업로드할 수 있나요?"라고 묻는 것은 인간 에이전트가 이 문서들을 쫓아다니는 부담을 덜어주며, 고객이 온보딩 여정을 거치는 동안 더 매끄럽고 편리한 고객 경험을 제공합니다. 이것이 대화형 AI의 본질입니다. 디지털 고객 참여와 서비스 결과를 개선하면서, 사용자 여정의 일상적 단계 관리 비용을 줄입니다.

백엔드에서는 RPA가 수집된 문서에 대한 반복적인 컴플라이언스 검증을 자동화하고 고객 정보로 기록 시스템을 업데이트하는 데 나설 수 있습니다. 둘이 함께하면 완전한 고객 여정을 매끄럽고, 빠르고, 더 효율적으로 만드는 데 매우 강력할 수 있습니다.

보완적 기술

대화형 AI는 이제 기업이 고객 및/또는 직원과의 핵심 상호작용을 자동화할 수 있게 하여, RPA와 결합될 때 엔드투엔드 비즈니스 프로세스에서 인간 개입의 필요성을 크게 줄일 수 있는 완전히 새로운 자동화 잠재력의 물결을 가능하게 합니다.
RPA와 대화형 AI는 손잡고 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 모기지를 신청할 때 거쳐야 할 많은 단계가 있어 마찰과 비효율이 생기고, 이는 은행이 고객을 잃게 할 수 있습니다.

신청 초기에 고객과 소통하고, 신분증, 소득, 최근 공과금 청구서 증빙을 요청한 다음 이를 백오피스 프로세스로 전달하여 검증하는 모기지 봇은 이 마찰의 많은 부분을 제거합니다. RPA는 검증 프로세스에 사용되고, 디지털 비서는 고객의 질문을 관리하고, 의도를 이해하고, 관련 문서를 수집하고, 고객에게 이슈를 알립니다. 자산 평가는 부동산 시장 데이터를 사용하여 RPA를 통해 자동으로 제공될 수 있으므로, 고객은 디지털 비서를 통해 모기지 신청 상태에 대해 선제적으로 업데이트받을 수 있습니다.

누가 책임자인가?

RPA 이니셔티브는 일반적으로 재무, 생산, 유통 같은 비즈니스 부서의 입력을 받아 IT가 주도하며, 수작업 프로세스 감소와 인간 개입 최소화로 비용 절감과 효율성 증대라는 주요 목표를 가집니다.

대화형 AI는 참여 개선과 자동화, 비용 절감을 위해 설계되었으며, 여전히 봇이 필요시 인간에게 인계할 수 있게 합니다. 따라서 일반적으로 고객 서비스, HR, 영업 같은 비즈니스 부서가 주도하며 IT의 제한된 입력을 받습니다.

데이터 사이언티스트 없는 AI?

많은 조직이 인공지능은 복잡하고 비용이 많이 들어, 큰 예산과 자연어 모델과 머신러닝 알고리즘을 구축할 데이터 사이언티스트 팀이 필요하다고 믿습니다. 그러나 대화형 AI 봇 구축이 반드시 이 수준의 투자를 필요로 하는 것은 아닙니다. Google DialogFlow, Amazon Lex, Microsoft LUIS 같은 자연어 처리(NLP) 엔진이 널리 이용 가능하며, 대화형 경험 설계의 핵심인 의도와 발화를 봇에 채우기 쉽게 만듭니다.

로우코드

또한 챗봇 구축, 워크플로 생성, 일반 비즈니스 시스템에 안전하게 통합하는 로우코드 접근법을 제공하는 대화형 AI 플랫폼이 등장했습니다. 따라서 비즈니스 사람들이 코딩이나 AI 기술 없이 자신의 디지털 비서를 설계하고 배포할 수 있습니다. 즉시 사용 가능한 봇 청사진과 도구는 기업이 IT 리소스나 데이터 사이언티스트에 대한 의존도를 줄이고, 클릭, 드래그, 드롭의 용이함으로 챗봇을 더 빠르게 시장에 내놓을 수 있게 합니다.

결론

기업들은 백엔드 프로세스 자동화를 더 많이 가능하게 하고, 프론트엔드에서 더 매끄러운 고객 경험과 셀프서비스를 장려하기 위해 핵심 비즈니스 프로세스를 디지털로 변혁하기 위해 노력하고 있습니다. 우리는 은행, 보험사, 소매업체, 에너지 제공업체, 통신사들이 성장하는 기술 세트를 가진 자체 디지털 비서를 개발하기 위해 노력하면서 여전히 일관된 브랜드 경험을 제공하는 것을 보고 있습니다.

봇 개발이 복잡할 필요는 없습니다. 이러한 기술이 최소 노력으로 명확한 ROI를 제공할 올바른 활용 사례를 신중하게 식별하는 것이 더 중요합니다.

기업이 RPA나 대화형 AI, 또는 둘 다를 적용하든, 해결해야 할 비즈니스 문제를 먼저 이해하고, 봇이 즉각적인 차이를 만들 수 있는 곳을 식별하는 것이 중요합니다. 그런 다음 필요한 투자, 성공적 구현 장벽, 예상 비즈니스 결과를 고려하십시오. 한 번에 너무 많은 것을 하려 하기보다, 달성 가능한 KPI를 가진 좁게 초점 맞춘 활용 사례부터 작게 시작하는 것이 더 낫습니다.

대화형 AI와 RPA는 매우 강력한 자동화 기술입니다. 잘 설계되면 챗봇은 고객 서비스 센터나 IT 헬프데스크로 들어오는 일상적 문의의 최대 80%를 자동화하여 조직의 시간과 비용을 절약하고 운영 확장을 가능하게 합니다. 그러나 예외적 사례나 전문적 케이스는 여전히 인간 에이전트가 더 잘 처리합니다. 파레토 원칙은 RPA에도 적용됩니다. 최상의 자동화는 대다수의 일상적이고 반복적인 작업을 처리하여, 더 독특하고 가치 있고 보람 있는 일을 인간에게 남깁니다.