지능형 워크로드 밸런싱이 RPA 성능을 향상시키는 방법

지능형 워크로드 밸런싱이라는 비교적 새로운 개념은 RPA 운영 시 고려해야 할 중요한 요소입니다. 이는 작업이 인간 직원에게 더 적합한지, 아니면 디지털 동료(봇)에게 더 적합한지를 결정하기 때문입니다.

규칙 및 트랜잭션 관리

첫째, 지능형 워크로드 밸런싱은 봇이 기업에서 설정한 규칙을 준수하는지 확인하는 데 사용될 수 있습니다.

앱파이언(Appian)의 솔루션 컨설팅 부사장(파트너)인 사티아 스리니바산(Sathya Srinivasan)은 "어떤 활동이 사람의 개입을 필요로 하는지, 아니면 봇이 수행할 수 있는지를 자동으로 결정하는 능력을 일반적으로 '지능형 워크로드 밸런싱'이라고 부릅니다"라고 말했습니다. "지능은 업무 수행에 가장 적합한 후보(사람 또는 봇)를 결정하는 비즈니스 규칙에서 나옵니다. 사람이라면 어느 부서, 그룹, 경험 수준 또는 관리자가 해당 사례를 처리하기에 가장 좋은지, 봇이라면 봇을 투입하기 위해 무엇이 필요한지, 봇이 다양한 유형의 요청에 얼마나 유연하게 대응할 수 있는지가 기준이 됩니다."

"진정으로 효과적이려면 봇은 광범위한 매개변수 세트에서 작동할 수 있어야 합니다. 예를 들어, 반품 상품 가치가 100달러 미만인 경우 봇이 업무를 완료한다는 규칙이 있다고 가정해 보겠습니다. 하지만 반품이 많은 성수기에는 규칙이 동적으로 임계값을 더 높은 숫자로 변경할 수 있습니다. 봇은 여전히 재구성 없이 해당 금액 승인에 필요한 모든 단계를 수행할 수 있어야 합니다."

코그니전트(Cognizant)의 지능형 자동화 및 기술 수석 디렉터인 고팔 라마수브라마니안(Gopal Ramasubramanian)은 "100,000건의 트랜잭션을 수행해야 하는데, 이를 서로 다른 로봇에 수동으로 할당하는 대신 RPA 플랫폼의 지능형 워크로드 밸런싱 기능이 100,000건의 트랜잭션을 서로 다른 로봇에 자동으로 분배하고 가능한 한 빨리 완료되도록 보장합니다."라고 덧붙였습니다.

"이러한 트랜잭션 완료에 서비스 수준 계약(SLA)이 연계되어 있고 로봇이 SLA를 충족할 수 없는 경우, 지능형 워크로드 밸런싱은 추가 로봇을 온디맨드로 투입하여 워크로드를 분산시키고 주어진 작업을 제시간에 완료하도록 보장할 수 있습니다."

프로세스 인텔리전스 솔루션

ABBYY의 글로벌 부사장인 닐 머피(Neil Murphy)는 어떤 영역을 최적화해야 하는지 더 나은 관점을 얻기 위해 프로세스 인텔리전스 솔루션을 통합하는 방법을 설명했습니다.

"RPA에서 대량의 프로세스를 반복하는 것은 프로세스가 망가져 있거나 완전히 이해되지 않은 경우 어려울 수 있습니다. 이는 빈번한 사람의 개입으로 이어집니다."라고 머피는 말했습니다. "따라서 RPA에 지능형 워크로드 밸런싱을 적용할 확실한 근거가 있습니다."

"이것이 프로세스 인텔리전스 솔루션이 등장하는 이유입니다. 이는 기업이 RPA에 가장 적합한 프로세스를 더 잘 식별하고, 오류를 유발하거나 리드 타임을 증가시키는 병목 현상을 감지하여 프로세스를 완전히 이해하도록 돕습니다."

"프로세스 인텔리전스는 프로세스 실행의 가장 빈번한 경로를 드러내고, 망가진 프로세스 변형을 노출하며, 조직 프로세스 내의 기타 숨겨진 비효율성을 발견합니다. 단순한 수동 프로세스 자동화가 아닌 진정한 디지털 트랜스포메이션을 원하는 조직에서 성장하는 관행은 프로세스 인텔리전스를 RPA와 결합하는 것입니다. 이것이 최상의 결과를 보장합니다."

봇 라이선싱

넥스보틱스(NexBotix)의 CEO인 크리스 포터(Chris Porter)는 봇 라이선싱을 고려하는 것의 중요성에 대해 이야기하며, 지능형 워크로드 밸런싱을 사용하여 운영을 최적화하는 방법을 확장했습니다.

"전통적인 RPA 공급업체는 주로 봇 라이선싱에 초점을 맞췄습니다. 즉, 봇 단위로 라이선스를 판매했습니다."라고 포터는 말했습니다. "각 봇은 일정량의 작업만 처리할 수 있는 고정 리소스이며, 그것이 꽉 차면 또 다른 봇을 구매해야 합니다. 봇 라이선싱의 또 다른 문제는 봇이 사실상 수동으로 스케줄링된다는 것입니다. 누군가가 앉아서 작업을 스케줄링하고 라이선스 풀을 관리하는 것은 큰 오버헤드이며, 모든 조직은 지출을 최소화하고 자동화를 극대화하는 것을 목표로 해야 합니다."

"지능형 워크로드 밸런싱은 사용 가능한 리소스를 살펴보고 작업을 동적으로 할당하는 것입니다. 이는 사용 가능한 다양한 봇이나 서버에 작업을 자동으로 할당함으로써 리소스 활용도를 극대화합니다. 수행하는 작업의 종류에 따라 달라집니다. RPA일 필요는 없습니다. 머신 러닝이나 OCR일 수도 있으며, 해당 작업을 자동으로 분배합니다."

"이것이 정말 중요해지는 경우는 볼륨 증가나 인력의 계절성이 있어 더 많은 봇에 자동으로 작업을 할당하거나 더 많은 봇을 켜야 할 때입니다. 예를 들어, 보험 부문은 일반적으로 1월에 갱신이 많고 프로세스가 급증할 때 작업량이 증가합니다."

"전통적인 RPA에서는 피크 타임을 위해 구매해야 합니다. 즉, 피크 타임에 사용할 수 있는 라이선스가 있는지 확인해야 합니다. 나머지 기간에는 그 라이선스가 유휴 상태로 남아 있습니다. 전통적인 라이선스 모델에서는 여전히 비용을 지불해야 하기 때문입니다."

디지털 워커

RPA 내에서 지능형 워크로드 관리가 작동하는 마지막 예는 디지털 워커들 사이에서입니다.

블루 프리즘(Blue Prism)의 EMEA CTO인 피터 워커(Peter Walker)는 "다른 로봇과 달리 디지털 워커는 AI 역량을 엮어 끊임없이 변화하는 디지털 환경에서 노력 없이 상호 운용함으로써 능동적으로 작업합니다. 디지털 워커는 최적의 워크플로와 워크로드 실행을 계획하여 최상의 결과를 즉시 제공하고, 비즈니스 조건에 따라 필요에 따라 다른 디지털 워커를 자동으로 확장하며, 자동 프로세스 마이닝을 사용하여 비즈니스 프로세스를 분석합니다."라고 설명했습니다.

"디지털 워커는 개입 없이 논리, 비즈니스 및 시스템 문제를 해결하여 자동 문제 감지를 사용해 최고 수준의 서비스를 보장하고 모든 프로세스 자동화 전반에서 생산성을 높입니다. 고객 서비스 시간을 단축하고 전반적인 품질을 개선하기 위해 디지털 워커는 사람, 시스템 및 다른 디지털 워커와 소통하고 작업을 완료할 수 있습니다."

"예를 들어, 챗봇을 배포하여 디지털 워커와 함께 고객을 자율적으로 서비스하고, 필요할 때 사람에게 작업을 에스컬레이션할 수 있습니다."