지능형 자동화를 한층 더 지능적으로 만드는 5대 AI 혁신

'지능형 자동화'라는 용어는 자율주행차를 연상시키기 쉽습니다. 하지만 현실에서 지능형 자동화의 예는 이미 우리 주변에 널려 있습니다. 거의 모든 산업에 퍼져 있으며, 우리 일상에서 종종 보이지 않지만 점점 더 커지는 존재감을 발휘합니다. 기업들은 숙련된 인재가 재능을 더 나은 방식으로 발휘할 수 있도록 반복 작업에서 인간을 대체하는 지능형 자동화의 무수한 활용법을 모색 중입니다. 기타 이점으로는 생산성 강화, 효율성 향상, 비용 절감, 정확도 개선, 더 나은 프로세스 결과, 더 빠른 행동과 결정 등이 있습니다. 게다가 지능형 자동화는 기업이 새로운 제품, 서비스, 비즈니스를 탄생시키는 인사이트와 기회를 생성합니다.

지능형 자동화는 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 자동화 기술을 융합합니다. '일반적인' 스크립트나 규칙 기반 자동화와 비교해, 지능형 자동화는 더 복잡한 프로세스에 적용 가능하며, 더 큰 속도와 정확도를 가능하게 하고, 다운스트림 프로세스에 공급될 정보 추출과 학습 도출이 가능합니다.

일반적인 자동화가 어떻게 지능형 자동화가 되는지 보여주는 흔한 예로 지능형 문서 처리(IDP)를 들어보겠습니다.

금융 및 의료 기관 등 엄청난 양의 문서를 처리하는 조직들은 오랫동안 광학 문자 인식(OCR) 기술을 사용해 문서를 스캔하고 디지털 사본을 만들었습니다. 하지만 문서에서 정보를 도출하려면 문서가 표준 템플릿을 준수해야 특정 필드에서 텍스트를 추출할 수 있었습니다. 오늘날, IDP 솔루션은 컴퓨터 비전을 활용해 OCR 역량을 강화함으로써 모든 유형의 문서에서 데이터를 캡처합니다. 텍스트 마이닝과 머신러닝으로 정보를 분류하고, 자연어 처리(NLP)와 딥러닝 알고리즘으로 관련 데이터를 추출해 다운스트림 시스템에 공급합니다.

지능형 자동화의 힘을 완벽하게 보여주는 IDP 솔루션은 프로세스 효율성과 정확성 향상에 어려움을 겪는 기업들에게 매혹적인 가치 제안을 합니다. IDP 시장이 향후 2년간 70-80%의 CAGR로 성장할 것으로 예상되는 것은 당연합니다.

다른 지능형 자동화 기술들도 급속히 진화하며, 기업이 전략적 비즈니스 결과를 달성하고 경쟁 우위를 개선하는 데 도움이 되는 핵심 역량을 다수 추가하고 있습니다. 지능형 자동화를 더욱 지능적으로 만드는 5가지 AI 기반 기술 발전을 소개합니다:

1. 콘텐츠 처리: 향후 자동화 솔루션은 이미지, 텍스트, 음성, 비디오 등 형태에 관계없이 콘텐츠를 처리하는 더 진보된 방식을 포함할 것입니다. 컴퓨터 비전과 딥러닝 알고리즘 조합의 고급 이미지 인식 및 처리 역량은 디지털 이미지, 음성, 비디오에서 더 유용한 정보를 추출, 분석, 이해합니다. 자연어를 통해 상호작용할 뿐만 아니라 감정과 발화(utterances)까지 이해하는 텍스트 및 음성 인식 기술이 이미 등장했습니다. 추가 발전은 이메일, 편지 같은 반정형 또는 비정형 데이터 소스에서 더 많은 정보를 추출하고 분류하는 데 도움이 될 것입니다.
2. 사전 구축된 자동화를 위한 온라인 마켓플레이스: 벤더들은 파트너와 고객이 벤더 검증된 사전 구축된 재사용 가능한 자동화(수평 및 산업별 프로세스용 로봇, 예: 매입채무 및 청구/모기지 처리)나 NLP, 컴퓨터 비전 같은 인지 기술과의 통합을 교환할 수 있는 온라인 마켓플레이스를 구축/제공하기 시작했습니다. 이는 개발 시간을 단축하기 위해 거대하고 성장하는 재사용 가능한 자동화 구성요소 저장소에 쉽게 접근할 수 있는 생태계 개발을 돕습니다.
3. 자동화의 자동화: 이 혁신적 역량에서, 일부 RPA 플랫폼은 AI를 사용해 비즈니스 프로세스에서 자동화 기회를 찾을 뿐만 아니라 최적의 프로세스 변형도 식별합니다. 자동화 설계 스튜디오에 각각의 자동화 워크플로를 자동으로 생성하고 추가해 사용자가 추가로 다듬고 코딩할 수 있도록 하는 발전이 더 나아가고 있습니다. 이는 기업이 빠르게 확장할 수 있도록 더 높은 사용 편의성과 자동화 개발을 가능하게 하는 진전입니다.
4. AI 기반 차선책 권장(Next-Best Action): 로봇 데스크톱 자동화(RDA)를 보완하는 AI 기반 차선책 권장 기능이 증가하고 있습니다. 이는 과거 고객 행동/상호작용을 기반으로 패턴을 식별하고, 직원이 더 나은 고객 서비스를 제공하도록 다음 차선책을 추천하기 위해 AI/ML을 사용하는 것을 말합니다. 이는 과거 상호작용 기반으로 상담원에게 업셀/크로스셀 기회 제안이나 고객 불만 빠른 해결을 위한 관련 질문 제안을 포함할 수 있습니다.
5. 지능형 워크로드 밸런싱: 지능형 워크로드 밸런싱은 플랫폼이 내장 AI를 사용해 작업 분배 패턴을 식별하고 시간이 지남에 따라 자율적으로 워크로드를 분배하는 능력을 말합니다. 예상되는 리소스 부족 시 가용 로봇에 중요 작업을 식별하고 할당하기 위해 일련의 로드 밸런싱 알고리즘을 플랫폼이 사용할 수 있습니다.

지능형 자동화의 발전은 AI 기반 역량에 국한되지 않습니다. 사실 벤더들은 분기별로 제품 개발에서 진전을 보이며, 견고한 제어판, 향상된 로봇 런타임 제어, 동적 워크로드 밸런싱, 오토스케일링, 추가 자동화 대상 프로세스 식별을 위한 지능형 제어 시스템 같은 정교한 플랫폼 기능을 추가하고 있습니다.

지능형 자동화는 매일 더 똑똑해지고 있으며, 이 5가지 주요 발전으로 우리는 그저 표면을 긁었을 뿐입니다. 이는 불가피한 자동화 여정을 시작하거나 가속화할 준비가 된 기업들에게 흥미로운 소식입니다.

저자 소개: 사라 버넷(Sarah Burnett), 에베레스트 그룹(Everest Group) 수석 부사장 및 수석 애널리스트, BCSWomen 의장, AI 액셀러레이터(AI Accelerator) 창립자(여성 대상).