앤트웍스(AntWorks), ANTstein SQUARE 공개: 기존 RPA 뛰어넘는 지능형 자동화

앤트웍스는 ANTstein SQUARE의 지능형 자동화 시스템이 "프랙탈 기술을 사용해 상대적으로 작은 데이터 세트로 엔진을 훈련시킨다"고 말합니다.

지능형 자동화는 자동화 분야에서 다음 빅뱅이 될 것이라는 것이, 최근 런던에서 열린 호화 행사에서 앤트웍스가 분석가, 언론, 고객들에게 전한 요지였습니다. 그들은 자신을 토끼에게 이기는 거북이에 비유했고, 방 안의 코끼리 이야기를 했으며, RPA를 한 단계 높였다고 자랑했습니다.

"안녕하세요!"라고 앤트웍스 그룹 CEO 겸 공동 창업자 아시시 메라(Asheesh Mehra)가 말했습니다. 그는 극적 효과를 위해 잠시 멈췄고, 청중은 그가 아델이나 라이오넬 리치 노래를 부를지 궁금해했습니다. 사실 그는 이렇게 말했습니다: "비정형 데이터가 백오피스의 85%입니다."

그리고 그게 앤트웍스가 집중한 부분입니다. "데이터는 비즈니스 프로세스에서 가장 중요한 성분입니다. 하지만 그것은 망가져 있고, 문자 기반이며, 형식 기반이고, 50년 된 기술입니다. 그리고 아무도 거실의 코끼리를 지적하지 않았습니다."라고 메라는 말했습니다. 그 코끼리는 비정형 데이터입니다.

이 솔루션은 폴란드 태생의 프랑스계 미국인 수학자 브누아 망델브로(Benoit Mandelbrot)의 연구를 활용합니다. 그는 '프랙탈(fractal)'이라는 단어를 발명했습니다. 망델브로는 스스로를 프랙탈리스트(fractalist)라고 불렀습니다. 그는 해안선을 볼 때 특정 모양이었고, 확대해도 여전히 비슷해 보인다고 지적했습니다.

이로부터 그는 부분적으로 무질서하거나 혼돈스러운 현상을 설명하는 이론을 개발했습니다.

데이터도 그런 식일 수 있습니다. 우리가 인포메이션 에이지에서 계속 듣듯이, 데이터는 회사의 가장 중요한 자산일 수 있지만, 거의 구조화되어 있지 않습니다.

앤트웍스는 ANTstein SQUARE의 지능형 자동화 시스템이 "프랙탈 기술을 사용해 상대적으로 작은 데이터 세트로 엔진을 훈련시킨다"고 말합니다.

메라로 돌아가서, 그는 "데이터의 15~20%만 구조화되어 있다"며 "전통적인 RPA/자동화는 데이터의 15%만 다루고 있었다"고 말했습니다.

이것의 증거로, 그는 HFS 리서치와 KPMG의 RPA 도입 연구를 인용했습니다. 15개월간 590개 조직을 대상으로 한 연구에서 현재 RPA의 13%만 확장(scaled up)되었다는 것이 드러났습니다.

그는 또한 현재 "비즈니스 프로세스의 어떤 변화라도 RPA를 실패하게 만든다"고 제안했습니다.

"제한적입니다. 지능적이지 않습니다. AI는 비용이 많이 들고 훈련 시간이 깁니다. 이건 작동하지 않습니다."

제품

앤트웍스는 제품이 자동화된 데이터 큐레이션과 디지털 워크포스 관리 솔루션을 제공한다고 말합니다:

• 문서 사전 처리
• 문서 식별 및 분류
• 데이터 디지털화
• 데이터 확실성
• 데이터 맥락화
• 데이터 보강

애널리스트들의 평가

그렇다면 이것이 맞을까요? 지능형 자동화가 RPA 확장의 해답일까요? 비정형 데이터를 다룰 수 있을까요? 프랙탈이 지능형 자동화나 RPA의 빠진 재료일까요?

HFS 리서치 CEO 필 퍼시(Phil Fersht)는 인포메이션 에이지에 "앤트웍스는 지치고 좌절한 시장에 활력을 불어넣기 위해 'RPA 피로(RPA fatigue)'와 싸워야 한다"고 말했습니다.

"너무 많은 기업이 노코드(no-code)라는 똑같은 오래된 이야기에 과도하게 판매되었습니다. 이게 '쉽다'는 것이죠. 그래서 애쉬(아시시 메라)와 그의 팀은 오토메이션 애니웨어, 블루프리즘, 유아이패스 고객이 체면 손상 없이 갈아탈 수 있다는 것을 입증해야 합니다. 또한 지친 서비스 제공자와 자문가들도 그들이 이미 다른 곳에 투자한 것과 유사한 자원을 앤트웍스에 투자하도록 설득해야 합니다."

에베레스트 그룹(Everest Group) 수석 부사장 겸 수석 애널리스트 사라 버넷(Sarah Burnett)은 말했습니다: "우리 모두는 비즈니스 프로세스 자동화가 더 쉽고 더 많이 자동화되기를 원합니다. 앤트웍스의 앤트스타인스퀘어(AntsteinSquare)는 이러한 요구사항을 해결하는 것을 목표로 합니다: 다중 형식 데이터 수집 및 처리를 위한 하나의 통합 플랫폼, 로우/노코드 환경, 통합 스택, 그리고 더 많은 것."

프랙탈 수학은 베이지안보다 상당한 이점이 있습니다

프랙탈에 대해 퍼시는 말했습니다: "수년간 제품을 추적하고 자동화 제품 초기 도입자들의 대부분을 연구한 결과, 앤트웍스의 머신 비전은 뛰어난 제품이며, 프랙탈 수학은 베이지안(Bayesian)보다 상당한 이점이 있습니다."

반면 버넷은 신중했습니다: "비교적 새로운 제품이므로, 앤트웍스는 실제 환경에서 사용한 레퍼런스 고객을 제시해야 할 것입니다."

하지만 퍼시는 말했습니다: "지난주 핵심 팀을 방문해 이미지 속 이미지 속 이미지에서 텍스트를 추출하는 방식을 보여주는 것을 보았습니다. 이는 사용자가 데이터를 통합하기 위해 실제로 무엇이 필요한지 깨닫게 되면서 시장에서 큰 우위를 제공할 수 있습니다.

"그들의 사용 사례 중 하나는 쿠폰 전단지 사진을 찍어 어떤 제품이 프로모션되고 있는지 정보를 알아내는 것입니다. 특수 포장, 크기, 맛, 프로모션 날짜 등. 예를 들어, 이미지 속 이미지 속 이미지에 있는 프링글스 캔의 온스 수를 알려줄 수 있습니다.

"전반적으로: 그들의 플랫폼은 통합 지능형 자동화를 제공합니다."

데이터 구성 요소의 수명 주기를 단일 플랫폼에 통합해야 합니다

앤트웍스는 지능형 자동화뿐만 아니라 통합 지능형 자동화를 제공한다고 주장합니다.

퍼시는 말했습니다: "스크립트와 봇, 빠르게 확장해 가치의 리암을 제공할 디지털 워커의 꿈을 넘어, 대부분의 기업은 이제 데이터 수집, 시각화, 머신 러닝, 맥락화, 그리고 마지막으로 자동화하는 실제 프로세스 자동화 플랫폼 역량이 필요하다는 것을 빠르게 깨닫고 있습니다.

"본질적으로, 데이터 구성 요소의 전체 수명 주기가 스크립트, 봇, API를 통해 프로세스 자동화의 최대 이점을 얻기 위해 단일 플랫폼에 통합되어야 합니다."

버넷은 그러나 주의를 표했습니다: "한 제품에서 다른 제품으로 뛰어넘을 필요 없이 작업 시퀀스를 완료하는 통합 환경이 있는 것은 좋지만, 베스트오브브리드(best-of-breed) 전문 제품에 대한 의문이 있습니다. 통합 올인원 솔루션이 특정 요구사항을 위한 전문 소프트웨어보다 더 잘할 수 있을까요? 그것은 제품 평가와 요구사항과의 매칭만이 답할 수 있는 것입니다."

퍼시는 결론지었습니다: "앤트웍스는 2019년 게이트를 나와 지능형 자동화 브랜드의 프로필을 높이고 엔터프라이즈 발자국을 확장할 준비가 되어 있습니다."