UiPath FY24 4분기 자동화 CoE가 전하는 AI·자동화 5대 교훈

AI는 1년 넘게 뜨거운 주제였으며, 2024년 기업의 전략적 우선순위로 부상했습니다. EY CEO 아웃룩 펄스 설문조사에 따르면, 대다수 기업(88%)이 올해 말까지 AI 주도 혁신에 투자할 예정입니다.

AI 기반 혁신은 진정한 UiPath DNA의 일부입니다. 우리는 창립 이래 플랫폼 전반에 AI를 활용해 왔으며, 지난 2년간 그 사용이 더욱 심화되었습니다. 몇 가지 예로, AI는 우리의 프로세스, 태스크, 커뮤니케이션 마이닝 기능을 구동하고, 로봇이 다양한 시스템과 환경에서 복잡한 문서를 이해하고 작업할 수 있게 합니다. 생성형 AI는 자동화 구축, 테스트 개발, 모델 훈련 속도 향상 등 광범위한 최근 혁신을 가능하게 했습니다.

UiPath 자동화 센터 오브 엑설런스(CoE) 리더로서, 저는 우리 플랫폼의 AI 기반 기능이 제공하는 이점을 직접 알고 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 더 광범위한 프로세스 자동화 능력

• 더 빠르고 간편하게 고품질 자동화 구축

• 자동화 도입 확대와 더 넓은 영향력, 특히 UiPath 오토파일럿™(비즈니스 앱과 시스템 전반에서 지루한 작업을 돕는 개인 AI 동반자)을 통해 직원들에게 권한 부여 덕분에 더욱 그렇습니다.

UiPath 비즈니스 자동화 플랫폼 전반에 짜여진 AI 기반 기능은 분기별 CoE 성적표에서 매우 긍정적인 결과를 도출하는 데 도움이 되었습니다. 2024 회계연도(FY24) 말에는 716개의 자동화가 운영 중이었으며, FY24 4분기에만 70,677시간을 확보했습니다. 그 결과, 누적 비용 회피액이 5,900만 달러를 넘어섰으며, 재무, 영업 및 마케팅, 피플 옵스, 운영 등 다양한 분야에서 결과를 보고 있습니다. 그리고 UiPath 직원들로부터 나온 자동화 아이디어가 자동화 허브에 포착되어 새로운 최고치를 기록한 것에 대해 기쁘게 생각합니다.

하지만 이 숫자가 전체 이야기는 아닙니다. 우리가 '무엇을 달성했는지'인 성과만 포착할 뿐, '어떻게 해냈는지'는 다루지 않기 때문입니다. 많은 고객에게 일을 성사시키는 방법이 이야기의 가장 중요한 부분입니다. 결국, 최근 UiPath와 베인 앤 컴퍼니(Bain & Company)의 연구인 "AI 기반 자동화의 현황"에서 임원의 70%가 AI 기반 자동화가 조직의 전략적 목표 달성에 "매우 중요하다"거나 "필수적"이라고 주장했습니다. 전략적 우위와 경쟁력이 걸려 있으므로, 많은 고객에게 AI와 자동화 구현이 그토록 중요한 주제가 된 것은 당연합니다.그렇기 때문에 이 블로그의 나머지 부분에서는 AI와 자동화를 구현하고, 이 두 가지 변혁적 기술로부터 최대한 빠른 속도로 실질적 가치를 얻는 데 있어 우리가 배운 중요한 교훈들에 초점을 맞출 것입니다.

우리의 교훈을 설명하기 위해 재무 부서의 주요 프로세스인 매입채무(accounts payable)에 초점을 맞출 것입니다. 매월 매입채무 팀은 검토하고 제때 지급해야 하는 거의 천 건에 가까운 송장을 받습니다. 이는 제출된 송장을 열고 읽고, 필요한 데이터를 추출하고, 기존 구매 주문과 매칭하고, 시스템에서 열어 지급을 진행하는 과정을 요구합니다. 수작업으로 하면 세심한 주의가 필요한 반복 작업이며, 매달 많은 인력을 고부가가치 업무에서 멀어지게 합니다. 즉, 우리 로봇이 이 작업을 맡기에 완벽한 기회였습니다.

이것의 핵심은 지능형 문서 처리(IDP) 프로젝트로, UiPath 도큐먼트 언더스탠딩을 활용해야 했습니다. 그것은 우리 UiPath 로봇이 복잡하고 다양한 문서를 읽고 이해하며 여러 시스템, 부서, 기술 전반에서 엔드투엔드 조치를 취할 수 있게 하는 AI입니다. (우리의 IDP 기능에 대한 자세한 내용은 여기를 클릭하세요).

우리는 이 프로젝트의 성공적인 결과를 보장하기 위해 다섯 가지에 집중했습니다.

성공적인 AI 구현의 다섯 가지 요소

1. CoE와 비즈니스 팀 간의 긴밀한 협업

성공적인 자동화 구현은 CoE와 비즈니스 팀 간의 강력한 파트너십에 의존합니다. 자동화는 진공 상태에서 일어날 수 없습니다. 프로세스와 시스템을 알고 궁극적으로 자동화의 사용자와 수혜자가 될 비즈니스 사용자의 정보를 반영하고 통찰을 얻어야 합니다.

인력의 32%가 디지털 어시스턴트로 구성된 재무 회계 팀은 UiPath에서 자동화 도입을 선도하고 있습니다. 이 프로젝트에서 우리는 재무 동료들에게 매입채무 프로세스의 주요 단계를 식별하고 자동화 구축과 AI 모델 훈련에 필요한 모든 세부 사항을 제공해 달라고 요청했습니다. 여기에는 그들이 일반적으로 받는 송장 유형, 추출해야 하는 특정 정보, 기타 관련 세부 사항에 대한 통찰이 포함되었습니다.

우리는 또한 기존 프로세스 흐름을 넘어 최적화 기회와 운영 효율성 간소화를 식별하는 데 도움이 되는 정보를 구했습니다. 그들은 쿠파(Coupa)에서 송장 생성의 전반적인 프로세스에 대한 통찰을 주었고, 더 넓은 비즈니스 맥락 내에서 전자 송장(e-Invoicing)과 같은 다른 자동화 흐름을 타겟팅할 가능성을 열어주었습니다.

2. '표준' 자동화 KPI를 넘어선 성공 측정

재무 팀과 협력하여, 우리는 자동화 프로젝트의 성공을 측정하기 위한 지표 세트를 식별했습니다. 이는 절약 시간, 비용 절감, 출력 정확도 향상과 같은 전통적인 자동화 KPI를 훨씬 뛰어넘는 것이었습니다. 우리는 비즈니스 효율성에 대한 프로젝트의 영향을 평가하고, 회사 성과를 측정하는 더 넓은 재무 지표와 정렬된 척도를 원했습니다.

이 프로젝트에서는 운영 효율성에 대한 자동화의 직접적 영향을 드러낼 수 있는 세분화된 측정 세트에 주로 초점을 맞췄습니다. 여기에는 송장 처리 전후 시간, 송장당 처리 비용, 최초 매칭 비율, PO 및 송장 예외율, 전자 처리율 추적이 포함되었습니다.

3. 비즈니스 및 리더십 팀과의 사전 예방적 커뮤니케이션

재무 팀과 작업하면서, 프로젝트 단계, 마감일, 핵심 역할, 그들을 위한 액션 아이템에 대한 가시성을 제공하는 상세한 액션 플랜을 제공했습니다.

동시에, 임원 후원자와 주요 이해관계자에게 우리의 비전을 개략적으로 설명하는 높은 수준의 프로젝트 개요를 제공했습니다. 그 일환으로, 이 자동화가 그들이 책임지는 핵심 재무 지표에 미칠 잠재적 긍정적 영향을 전달했습니다. 우리는 임원 후원자가 이 자동화가 그들의 KPI 달성을 어떻게 도울 수 있는지 이해하고, 결과적으로 회사 전체에 가치를 제공할 수 있도록 하고 싶었습니다.

4. AI 모범 사례로 오류 감소 및 높은 정확성 보장

데이터 정확성 확보는 이 자동화의 핵심 과제 중 하나이며, 두 가지 요인이 기여합니다. AI 모델을 사용한 자동화와 사람의 검증입니다. AI 모델 훈련에 관해서는, 훈련 효율을 극대화하기 위해 크고 다양한 샘플 데이터가 있는지 확인해야 합니다.

우리의 경우, 기본 제공 도큐먼트 언더스탠딩 모델에 우리 유형의 송장을 제공하고 다양한 시나리오에서 데이터를 식별하고 추출하도록 훈련시켰습니다. 또한 다양한 데이터 볼륨으로 모델을 테스트하고, 피크 기간을 시뮬레이션하며, 다양한 설정에서 정확성을 평가했습니다. 게다가 UiPath 액션 센터를 사용하여 재무 동료가 필요할 때 개입하여 AI 모델을 도울 수 있는 인간 검증 프로세스를 자동화 워크플로에 구축했습니다.

IDP 구현에서 AI 모델의 광범위한 훈련은 과거에 걸림돌이었습니다. 비즈니스 사용자의 시간을 몇 주 또는 몇 달 소모시켰기 때문입니다. 하지만 우리는 이 과정이 우리의 초기 예상보다 훨씬 짧고 쉽다는 것을 발견했습니다. 액티브 러닝(Active Learning) 기능을 사용할 수 있었기 때문입니다. 이 기능은 지도 학습과 비지도 학습의 요소를 결합하여 더 나은 AI 모델을 더 짧은 시간에 만듭니다. (액티브 러닝이 어떻게 AI 자동화를 가속화하는지 자세히 알아보세요.)

5. 지속적인 모니터링과 개선

AI 기반 자동화 프로세스가 배포되면 거기서 멈출 수 없다는 것을 배웠습니다. 이 프로젝트에서 우리는 재무 팀과 협력하여 결과를 모니터링하고 다음 반복을 위한 피드백을 수집하는 것을 계속했습니다. 피드백과 학습 루프를 구현하면 새로운 통찰이 자동화 프로세스를 개선하고, 모델 정확도를 높이며, 더 큰 비즈니스 영향을 주도하는 지속적인 개선 사이클이 보장됩니다.

이 다섯 가지 교훈은 고성능 자동화를 제공하고 AI로부터 실질적 가치를 얻는 우리의 능력에 핵심이 되었습니다. 하지만 기다려 보십시오. 이 프로젝트를 효과적이고 빠르게 수행하는 데 크게 기여한 한 가지가 더 있습니다. 여기까지 읽어주신 분들을 위한 보너스 아이디어입니다:

(보너스 팁) 사전 구축 구성 요소 활용

우리는 엔드투엔드 자동화 프로젝트 구현이 복잡하고 긴 과정일 필요가 없다는 것을 발견했습니다. 특히 70개 이상의 솔루션 액셀러레이터 중 일부를 사용할 수 있다면 더욱 그렇습니다. 이들은 고영향 사용 사례에 맞춰진 사전 구축된 모듈형 프레임워크로, 업계 및 우리의 모범 사례를 통합합니다. 이러한 즉시 사용 가능한 구성 요소를 무기고에 두면, 고성능 자동화 결과를 빠르게 제공하기가 훨씬 쉽습니다.

예를 들어, 우리 매입채무 프로젝트에서는 '쿠파를 위한 2-way 매치 송장 처리' 액셀러레이터를 사용했습니다. 이는 많은 맞춤 개발을 제거하는 동시에 이 자동화 부분에 대한 고품질 솔루션을 보장했습니다. (또 다른 보너스: 우리는 이 액셀러레이터를 압력 테스트하고 이를 더욱 개선할 방법을 식별할 수도 있었습니다. 앞으로 우리는 우리 구현 경험에서 얻은 통찰을 통합한 업데이트된 버전을 출시할 것입니다.)

이것들은 AI와 자동화를 구현하기 위해 우리가 개발한 가장 중요한 관행 중 일부입니다. 하지만 최근 데브콘(DevCon) 이벤트에서 UiPath가 공유한 CoE 중심 콘텐츠에서 훨씬 더 많은 것을 배울 수 있습니다. 지금 등록하여 온디맨드로 시청하세요.

UiPath CoE의 앞으로의 길

UiPath CoE의 몇 가지 흥미로운 발전으로 이 블로그를 마무리하고자 합니다. 아시다시피, 작년 UiPath와 SAP는 전 세계 조직이 디지털 전환을 가속화할 수 있도록 파트너십을 확장했습니다. 올해 1월, UiPath와 딜로이트(Deloitte)는 딜로이트의 SAP 구현 기술과 깊은 AI 인재 풀을 UiPath AI 및 자동화 기술과 결합한 최초의 공동 혁신 시장 협력을 만들기 위해 제휴 확장을 발표했습니다.

UiPath CoE는 이 딜로이트-UiPath 협력에서 '고객 제로(Customer Zero)'가 될 것이며, 우리가 무엇을 배우고 어떤 새로운 일을 할 수 있을지 매우 기대됩니다. 우리의 학습과 혁신을 여러분과 공유하기를 고대합니다. 기대해 주세요!