디지털 워커의 진화: 지능형 자동화가 더 스마트하고 빠른 업무를 이끄는 방법

현재의 도전적인 환경에서 글로벌 이사회 전반에 걸쳐 업무를 디지털 방식으로 트랜스포메이션하여 더 적은 리소스로 더 빠르고, 스마트하고, 효율적으로 수행하려는 진정한 열망이 있습니다. 이러한 목표를 달성하기 위한 점점 더 논리적인 경로는 디지털 워크포스를 운영하는 지능형 자동화의 채택입니다. 비즈니스 준비가 완료되고 IT 승인을 받은 AI 기반의 끊임없이 진화하는 슈퍼 리소스입니다. 프론트, 미들, 백 오피스 전반뿐만 아니라 모든 산업 분야에서 전체 엔터프라이즈에 걸쳐 점점 더 복잡한 업무를 제공하도록 비즈니스 사람들이 교육할 준비가 된 디지털 워커 워크포스입니다.

이것은 사람보다 최대 150배 빠르게, 제로 오류로, 24/7 완전한 무결성으로 작동합니다. 이 디지털 워크포스는 인간으로부터 배우고 그들처럼 작동함으로써 인간에게 점점 더 가까워지고 있습니다. 비즈니스 사람들이 쉽게 교육하고 투입할 수 있는 워크포스이며, 새로운 작업을 위해 재교육되고, 사람들과 협업하거나 그들의 타고난 기술에 더 적합한 일을 더 많이 하도록 사람들을 자유롭게 합니다.

디지털 워커는 궁극적인 팀 플레이어이자 방대한 워크로드의 공유자 및 관리자이며, 다른 어떤 로봇과 달리 AI 역량을 엮어 끊임없이 변화하는 디지털 환경에서 실패 없이 상호 운용함으로써 능동적으로 작업합니다. 그들은 다른 화면, 레이아웃, 폰트, 애플리케이션 버전, 시스템 설정, 권한 및 언어를 읽을 수 있습니다. 모든 IT 시스템에서 모든 소스로부터 반정형 및 비정형 데이터를 수집하고 정렬하면서 품질 검사를 제공하고, 오류를 감지하며, 예외를 사람에게 전달합니다.

디지털 워커는 또한 현재는 물론 미래의 기술의 사용자 인터페이스에 고유하게 접근하고 읽을 수 있습니다. 코딩 없이 말입니다. 이 보편적 상호 운용성 역량이 '디지털 익스체인지(Digital Exchange)'의 새로운 기술, 특히 비즈니스 친화적인 방식으로 안전하게 테스트되고 신속하게 엔터프라이즈 프로세스 흐름에 드래그 앤 드롭될 수 있게 합니다.

우리는 디지털 워커를 사용하여 인공지능(AI), 딥 분석, 증가하는 인지 플랫폼, 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 감정 및 위험 분석, 머신 러닝(ML), 추론 등을 쉽게 활용하는 것에 대해 이야기하고 있습니다. 이러한 역량은 디지털 워커에 의해 증강되어 엔터프라이즈 전반에 걸쳐 디지털 트랜스포메이션을 비즈니스 요구 속도로 이끄는 점점 더 복잡한 엔드투엔드 활동을 수행할 수 있습니다.

실행 중인 디지털 워크

AI와 인지 기술을 사용하는 디지털 워커의 영향은 점점 더 설득력을 얻고 있습니다. 그들이 수행하는 업무의 두 가지 예입니다.

은행 - 한 주요 다중 라인 은행은 대량의 결제, 이체, 대출을 처리할 때 비용이 많이 들고 오류가 발생하기 쉬운 수동 작업으로 어려움을 겪고 있어 이 작업을 자동화하고 있습니다. 디지털 워커는 여러 기술과 트랜잭션 엔진의 통합 접착제 역할을 하여 클라이언트로부터 들어오는 지시 사항의 이미지를 포착하거나 생성하고 컴퓨터 비전 도구로 라우팅합니다. 머신 러닝 역량의 추가 통합으로 은행은 머신 검사에서 발견된 패턴을 기반으로 구조화된 작업 처리 양식을 생성하고 데이터를 해석할 수 있게 되었습니다.

양식 개발에 필요한 시간이 추정 400인월에서 3개월 미만으로 단축되었습니다. 그리고 결과 데이터가 이제 디지털화되었기 때문에, 디지털 워커는 비즈니스 규칙에 따라 이를 처리하고 API나 시스템 사용자 인터페이스를 통해 적절한 시스템에 자동으로 입력할 수 있습니다. 이 은행은 연간 인건비 수백만 달러를 절감하면서 키스트로크 오류를 제거하고 처리 속도를 개선했습니다. 이제 새로운 고객을 유치할 경쟁력을 확보하여 상당한 비즈니스 성장을 이루었습니다. 사실, 솔루션 배포 이후 은행의 대출 비즈니스가 두 배로 증가했으며, 증가한 수요는 디지털 워커 확장으로 충족되었습니다.

의료 - 한 주요 지역 공공 의료 제공자는 디지털 워커를 사용하여 할당된 임상 치료 경로를 따라 환자 치료를 자동화하며, 1% 미만의 예외만 사람의 개입을 필요로 합니다. 원래 수동 프로세스는 환자당 최대 15개의 데이터(스캔, 임상 검사, 방문 기록 등)를 수집하고 인쇄한 다음 단일 PDF 파일로 스캔하는 과정이었습니다.

디지털 워커는 이제 콘텐츠를 읽고, 의뢰 사유를 추출한 다음, 보안 스마트 카드 기술을 사용하여 필요한 모든 데이터를 검색, 병합, 업로드하고, 컨설턴트에게 파일이 검토 준비되었음을 알립니다. 디지털 워커는 주당 평균 2,000건의 의뢰를 포함하는 케이스로드를 24/7 기준으로 적극적으로 모니터링하여 처리 시간을 25분에서 5분으로 단축했습니다.

이 성공을 바탕으로, 제공자는 디지털 워커와 인지 전자 양식 기술을 사용하여 산모 환자 자가 의뢰도 자동화했습니다. 데이터를 수신 및 검증하고, 환자를 등록하고, 예약을 할당하고, 환자에게 세부 사항을 확인합니다. 클리닉에서 환자에게 보내는 편지는 자동으로 환자의 주 언어로 번역되어 제공자의 환자 포털에 게시됩니다.

제공자는 이제 안과 및 내시경 환자를 위한 임상 코딩 자동화를 구축 중이며, 디지털 워커와 인지 도구를 사용하여 비정형 데이터를 분석하고, 공통 주제를 식별하고, 데이터를 분류하고, 치료 기록에 대한 예상 코딩 출력을 권장합니다.

마무리 생각

궁극적으로 디지털 워커가 제공하는 업무 가능성은 사실상 무한합니다. 한 주요 보험사가 ML과 시각 처리를 디지털 워커와 함께 사용하여 사고 청구 평가 시간을 56분에서 5초로 단축한 것을 보았습니다. 초기 파일럿만으로도 연간 500만 달러를 절약하고 39,000시간의 업무 시간을 확보했습니다. 업무 속도 변화와 그에 따른 시간 절약을 생각해 보세요. 지금이야말로 선구자들이 되돌아갈 수 없다는 것을 아는 때입니다. 지능형 자동화와 함께 일하지 않는 사람들은 곧 느리거나 성장 없는 조직에서 일하게 될 것입니다.

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