RPA 콘텐츠 처리 과제 극복: 업계 전문가들의 검증된 전략

직원을 위한 디지털 어시스턴트를 닮도록 구축된 로봇 프로세스 자동화는 비용 증가 없이 비즈니스 운영을 간소화하고 인적 오류를 줄이는 데 유용한 것으로 알려져 있습니다. 그러나 RPA 소프트웨어만으로는 호환되지 않는 지능으로 인해 콘텐츠 처리 측면에서 함정이 있습니다.

그러나 이 분야의 전문가 5명이 밝힌 바와 같이 이러한 단점을 극복하는 방법이 있습니다.

추가 통합

콘텐츠 처리 단점을 극복하는 한 가지 방법은 다른 지능형 기술들을 결합하여 시스템에 통합하는 것입니다.

"RPA 기술은 주로 규칙 기반 프로세스를 자동화하고 송장 처리, 마이크로소프트 엑셀 스프레드시트에서 SAP나 오라클 시스템으로 데이터 입력 등 인간의 행동을 모방하는 데 사용됩니다."라고 코그니전트의 지능형 자동화 및 기술 수석 디렉터인 고팔 라마수브라마니안은 설명했습니다.

"그러나 문서의 콘텐츠를 처리할 때는 문서에서 메타데이터를 추출하고 처리를 자동화하기 위해 광학 문자 인식(OCR), 자연어 처리(NLP), 머신 러닝(ML)을 결합한 추가적인 스마트 인테이크 기술이 필요합니다."

"콘텐츠는 구조화/인쇄, 구조화/손글씨, 비정형/인쇄, 비정형/손글씨 등 다양한 유형일 수 있습니다. 표준 OCR 기술을 사용하여 구조화된 콘텐츠를 추출하는 것은 꽤 쉽습니다. 그러나 비정형 콘텐츠를 추출하는 것은 과제이며, 점점 더 NLP와 머신 러닝 기술의 채택이 이를 해결하기 위해 증가하고 있습니다."

델라웨어(delaware)의 RPA 전문가인 아피트 오베로이(Arpit Oberoi)는 "오늘날 RPA 기술이 직면한 가장 큰 과제는 비정형 콘텐츠와 데이터를 처리하는 데 여전히 어려움을 겪는다는 사실입니다. 이 지속적인 문제를 극복하기 위해 조직은 데이터를 더 구조화된 데이터셋으로 조화시키려고 시도하고, 가능하면 AI와 RPA를 결합하여 콘텐츠 처리를 최적화하거나 자동화할 수 있습니다."라고 덧붙였습니다.

서드파티 참여

유아이패스의 EMEA 전문 서비스 부사장인 앤드류 레이너는 RPA와 결합된 서드파티 애플리케이션의 필요성을 설명하며 추가 통합의 주제를 이어갔습니다.

"역사적으로 RPA 기술은 콘텐츠 처리를 지원하기 위해 서드파티 애플리케이션과 통합할 수 있었습니다."라고 레이너는 말했습니다. "예를 들어, 많은 OCR 공급업체(ABBYY, IBM 등)가 직접 통합을 제공하여 반정형 또는 구조화된 문서를 분류하고 인식할 수 있게 합니다."

"유아이패스에서는 문서 이해에 막대한 투자를 하여 고객에게 '즉시 사용 가능한' 솔루션을 제공하고, 패턴 매칭, 템플릿, 머신 러닝과 같은 다양한 기법을 적용하여 비정형 및 반정형 문서 유형을 처리할 수 있는 유연성을 제공합니다."

"콘텐츠 처리에 대해 더 넓게 생각하면 이는 하이퍼오토메이션으로 잘 이어집니다. 이제 인간 개입 루프가 있는 장시간 실행 워크플로우를 통해 로봇과 인간이 거래에서 원활하게 협업할 수 있습니다."

"애플리케이션 연결 측면에서 UI 또는 API를 통해 콘텐츠를 처리하는 데 엄청난 발전이 있었고, RPA와 ML의 도입으로 로봇은 이제 비정형 콘텐츠를 분류, 이해, 감정 분석하고 다음 최적 행동을 제안할 수 있습니다."

신중한 도구 투자

추가 소프트웨어의 지원을 받아야 할 필요성은 타당하지만, 조직은 과도한 지출에 주의해야 하며 투자하는 도구가 명확하고 구체적인 목적을 위한 것인지 확인해야 합니다.

"기업에는 문서, 이메일, 심지어 결제 데이터와 같은 정렬되지 않은 시스템 기반 데이터 등 다양한 형식의 비정형 데이터가 조직 전체에 많이 있습니다."라고 넥스보틱스의 CEO인 크리스 포터는 말했습니다. "이는 구조화된 규칙 기반 디지털 프로세스만 처리할 수 있는 RPA에 문제를 야기합니다."

"고객이 이러한 단점을 극복하는 방법은 몇 가지 있습니다. 하나는 문서에서 데이터를 추출할 수 있는 OCR 도구와 같은 맞춤형 포인트 솔루션을 구매하는 것이고, 로봇과 인간을 오케스트레이션하는 데 도움이 되는 워크플로 도구에 투자하거나, 구글에서 머신 러닝을 구매하여 복잡한 문서에서 통찰력을 추출해 볼 수도 있습니다. 이 도구들은 엄격한 매개변수 내에서 매우 좁은 문제 세트를 해결하도록 설계되었습니다."

"그러나 이들 각각은 고유한 기술적 과제를 가지고 있습니다. 이러한 프로젝트 중 하나를 시작할 때 상당한 비용이 들 뿐만 아니라, 각 이니셔티브를 지원하기 위한 적절한 기술과 테크가 필요합니다. 각 사용 사례는 개별 프로젝트로 취급되어야 합니다. 왜냐하면 특정 니즈를 위해 구매하는 것이기 때문입니다. 조직에 다양한 유형의 데이터와 이런 수준의 비정형 데이터를 가진 많은 프로세스가 있다면, 매번 다시 시작하여 각 개별 문제를 해결할 적절한 솔루션을 구매해야 합니다."

"핵심은 올바른 기술을 올바른 문제에 적용하되, 비즈니스 가치에 초점을 맞춘 확장 가능한 방식으로 그렇게 하는 것입니다. 예를 들어, 우리는 재사용 가능한 구성 요소를 활용하여 어떤 회사에서든 구현할 수 있는 즉시 사용 가능한 송장 처리를 보유하고 있으며, 지급 계정의 엔드투엔드 비즈니스 프로세스를 자동화합니다. 우리는 고객을 위해 그것을 작동하게 만들고 구축하는 어려운 작업을 이미 수행했습니다."

콘텐츠 인텔리전스

RPA의 콘텐츠 처리 관련 단점을 극복하는 마지막 방법은 추가 기능을 구현하는 것입니다.

ABBYY의 글로벌 부사장인 닐 머피는 "RPA의 가장 큰 과제는 송장, 이메일, 양식, 영수증, 서신 등 비정형 콘텐츠를 처리할 수 없다는 것입니다. 그러나 기업은 이를 극복할 수 있고, 실제로 그렇게 하고 있습니다."라고 설명했습니다.

"필요한 것은 RPA 봇에 인지 능력을 추가하여 더 똑똑하게 만드는 '콘텐츠 인텔리전스 스킬'입니다. 예를 들어 비정형 콘텐츠를 분석, 이해, 처리하는 것입니다. 조직은 코드리스 또는 로우코드 솔루션으로 이러한 콘텐츠 인텔리전스 스킬을 배포할 수 있으며, 이를 통해 직원들은 다양한 문서를 처리할 수 있는 RPA 봇을 구축할 수 있습니다."

"이러한 접근 방식으로 기술적 진입 장벽이 제거됨에 따라 모든 규모의 비즈니스에서 채택이 이루어지고 있습니다. 이는 차례로 혁신을 주도하고 있습니다. 일부 기업은 이제 이러한 스킬을 결합하여 복잡한 사용 사례에 대한 고급 인지 이해를 제공합니다. 고객 온보딩이 좋은 예입니다. 신분증과 온보딩 양식부터 은행 명세서와 주소 증명까지 처리해야 할 수많은 문서가 있기 때문입니다."