UiPath의 FY24 Q4 자동화 CoE에서 AI 및 자동화에 관한 5가지 교훈

AI는 1년 넘게 유행하는 주제였으며, 2024년에는 기업의 전략적 우선순위로 떠올랐습니다. EY CEO Outlook Pulse 설문조사에 따르면 대다수의 기업(88%)이 올해 말까지 AI 기반 혁신에 투자할 것으로 나타났습니다.

AI를 기반으로 한 혁신은 UiPath DNA의 진정한 일부입니다. 우리는 창립 이래 플랫폼 전반에 걸쳐 AI를 활용해 왔으며 지난 2년 동안 AI 사용이 더욱 강화되었습니다. 몇 가지 예를 들자면, AI는 프로세스, 작업, 통신 마이닝 기능을 강화하고 로봇이 다양한 시스템과 환경에서 복잡한 문서를 이해하고 작업할 수 있도록 해줍니다. Generative AI는 자동화 구축, 테스트 개발, 모델 교육 속도를 높이는 등 광범위한 최근 혁신을 가능하게 했습니다. 

UiPath Automation Center of Excellence의 리더로서 저는 우리 플랫폼의 AI 기반 기능이 제공할 수 있는 이점을 직접적으로 알고 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 더욱 광범위한 프로세스를 자동화하는 기능  

• 고품질 자동화를 구축하는 더 빠르고 간단한 방법 

• 자동화 채택률이 높아지고 영향력이 커집니다. 특히 비즈니스 앱과 시스템 전반에 걸쳐 지루한 작업을 도와주는 개인 AI 동반자인 UiPath Autopilot™을 직원들에게 제공함으로써 더욱 그렇습니다.

UiPath 비즈니스 자동화 플랫폼 전체에 통합된 AI 기반 기능은 분기별 CoE 성적표에서 매우 긍정적인 결과를 제공하는 데 도움이 되었습니다. 2024 회계연도(FY24)가 끝날 무렵 우리는 716개의 자동화를 운영했으며, 이로 인해 FY24 마지막 분기에 70,677시간이 확보되었습니다. 그 결과, 현재 누적 비용 절감액이 5,900만 달러를 넘어섰으며 재무, 영업 및 마케팅, 인력 운영, 운영을 포함한 다양한 영역에서 결과를 확인하고 있습니다. 그리고 UiPathers에서 나와 Automation Hub에 포착된 자동화 아이디어가 계속해서 새로운 최고 수준으로 성장했다는 소식을 전하게 되어 기쁩니다.

하지만 이 숫자는 우리가 성취한 성과만을 포착하기 때문에 전체 이야기가 아닙니다. 그들은 우리가 어떻게 이 일을 가능하게 했는지에 대해 이야기하지 않습니다. 하지만 많은 고객에게는 작업을 수행하는 방법이 이야기의 가장 중요한 부분입니다. 결국 UiPath와 Bain &Company의 최근 연구인 "AI 기반 자동화의 현황"에서 경영진의 70%는 AI 기반 자동화가 조직의 전략적 목표를 달성하는 데 "매우 중요"하거나 "중요"하다고 주장했습니다. 전략적 이점과 경쟁력이 걸린 상황에서 AI 및 자동화 구현이 많은 고객에게 그토록 중요한 주제라는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 

이러한 이유로 저는 이 블로그의 나머지 부분을 AI와 자동화를 구현하고 이 두 가지 혁신적인 기술로부터 최대 속도로 실제 가치를 얻는 과정에서 배운 몇 가지 중요한 교훈에 초점을 맞추겠습니다.  

우리가 배운 내용을 설명하기 위해 재무 부서의 주요 프로세스인 지급 계정에 초점을 맞추겠습니다. 매월 지급 계정 팀은 기한 내에 검토하고 지불해야 하는 거의 천 개의 송장을 받습니다. 이를 위해서는 제출된 송장을 열고 읽고, 필요한 데이터를 추출하고, 이를 기존 구매 주문과 일치시키고, 결제를 진행하기 위해 당사 시스템에서 열어야 합니다. 수동으로 수행되는 이 작업은 세부 사항에 세심한 주의를 기울여야 하는 반복 작업이며 매달 더 높은 가치의 작업에서 많은 인력 시간을 소모합니다. 즉, 로봇이 작업을 맡을 수 있는 완벽한 기회를 의미했습니다. 

이 프로젝트의 핵심은 UiPath Document Understanding을 활용해야 하는 지능형 문서 처리(IDP) 프로젝트였습니다. UiPath 로봇이 복잡하고 다양한 문서를 읽고 이해하며 여러 시스템, 부서, 기술 전반에 걸쳐 엔드투엔드 조치를 취할 수 있게 해주는 것이 바로 AI입니다. (IDP 기능에 대한 자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하세요).  

우리는 이 프로젝트의 성공적인 결과를 보장하기 위해 다섯 가지 사항에 중점을 두었습니다.

성공적인 AI 구현의 5가지 요소

1. CoE와 비즈니스 팀 간의 긴밀한 협력

성공적인 자동화 구현은 CoE와 비즈니스 팀 간의 강력한 파트너십에 달려 있습니다. 자동화는 진공 상태에서는 이루어질 수 없습니다. 이는 프로세스와 시스템을 알고 있으며 궁극적으로 자동화의 사용자이자 수혜자가 될 비즈니스 사용자를 반영하고 정보를 제공해야 합니다. 

인력의 32%가 디지털 보조원으로 구성된 재무 및 회계팀은 UiPath에서 자동화 도입을 선도하고 있습니다. 이 프로젝트를 위해 우리는 재무 동료에게 도움을 요청하여 지급 계정 프로세스의 주요 단계를 식별하고 자동화 구축 및 AI 모델 교육에 필요한 모든 세부 정보를 제공했습니다. 여기에는 일반적으로 받는 청구서 유형, 추출해야 하는 특정 정보 및 기타 관련 세부정보에 대한 통찰력이 포함되었습니다.

우리는 또한 최적화 기회를 식별하고 운영 효율성을 간소화하기 위해 기존 프로세스 흐름을 넘어서는 데 도움이 되는 정보를 찾았습니다. 그들은 Coupa에서 송장을 생성하는 전체 프로세스에 대한 통찰력을 제공하고 더 넓은 비즈니스 맥락 내에서 전자 송장과 같은 다른 자동화된 흐름을 타겟팅할 수 있는 가능성에 대한 눈을 뜨게 했습니다.

2. "표준" 자동화 KPI 이상의 성공 측정

재무팀과 협력하여 시간 절약, 비용 절감 또는 출력 정확도 향상과 같은 기존 자동화 KPI를 훨씬 뛰어넘는 자동화 프로젝트의 성공을 측정하는 일련의 지표를 식별했습니다. 우리는 프로젝트가 비즈니스 효율성에 미치는 영향을 평가하고 회사 성과를 측정하는 더 넓은 재무 지표와 정확히 일치하는 척도를 원했습니다.  

이 프로젝트에서 우리는 주로 자동화가 운영 효율성에 미치는 직접적인 영향을 밝힐 수 있는 세부적인 측정 방법에 중점을 두었습니다. 여기에는 송장 처리 시간 전후 추적, 처리된 송장당 비용, 최초 일치율, PO 및 송장 예외율, 전자 처리율이 포함됩니다.

3. 비즈니스 및 리더십 팀과 적극적으로 소통

재무팀과 협력하면서 상세한 실행 계획을 제공했기 때문에 동료들은 프로젝트 단계, 마감일, 주요 역할 및 실행 항목을 확인할 수 있었습니다. 

동시에 우리는 비전의 개요를 설명하기 위해 후원자 임원과 주요 이해관계자에게 높은 수준의 프로젝트 개요를 제공했습니다. 그 일환으로 우리는 경영진이 담당하는 주요 재무 지표에 대한 프로젝트의 잠재적인 긍정적 영향을 전달했습니다. 우리는 후원 임원진이 이 자동화가 KPI 달성에 어떻게 도움이 되는지 이해하고 이를 통해 회사 전체에 가치를 제공할 수 있기를 원했습니다.

4. AI 모범 사례를 통해 오류 감소 및 높은 정확성 보장

데이터 정확성을 보장하는 것은 이 자동화의 핵심 작업 중 하나이며, 이에 기여하는 두 가지 요소, 즉 AI 모델을 사용한 자동화와 인간 검증이 있습니다. AI 모델을 훈련할 때는 훈련 효율성을 극대화하기 위해 크고 다양한 샘플 데이터가 있는지 확인해야 합니다.

우리의 경우에는 자체 송장 유형과 함께 기본 제공되는 문서 이해 모델을 제공하고 다양한 시나리오에서 데이터를 식별하고 추출하도록 교육했습니다. 또한 다양한 데이터 볼륨, 시뮬레이션된 피크 기간을 사용하여 모델을 테스트하고 다양한 설정에서 정확도를 평가했습니다. 또한 UiPath Action Center를 사용하여 자동화 워크플로에 사람의 검증 프로세스를 구축하여 재무 동료가 필요에 따라 개입하여 AI 모델을 지원할 수 있도록 했습니다.

AI 모델에 대한 광범위한 교육은 비즈니스 사용자의 시간이 몇 주 또는 몇 달이 걸리는 IDP 구현의 걸림돌이었지만, 우리는 프로세스가 우리가 가정한 것보다 훨씬 짧고 쉽다는 것을 발견했습니다. 지도 학습과 비지도 학습의 요소를 결합하여 더 짧은 시간에 더 나은 AI 모델을 생성하는 새로운 능동 학습 기능을 사용할 수 있었기 때문입니다. (Active Learning이 어떻게 AI 자동화를 가속화하는지 여기에서 자세히 알아보세요.)

5. 지속적인 모니터링 및 개선

우리는 AI 기반 자동화 프로세스가 배포되면 멈출 수 없다는 것을 배웠습니다. 이 프로젝트를 위해 우리는 재무팀과 계속 협력하여 결과를 모니터링하고 다음 반복을 위한 피드백을 수집했습니다. 피드백 및 학습 루프를 구현하면 새로운 통찰력을 사용하여 자동화 프로세스를 개선하고 모델 정확성을 향상하며 비즈니스에 더 큰 영향을 미치는 지속적인 개선 주기가 보장됩니다. 

이 다섯 가지 교훈은 고성능 자동화를 제공하고 AI에서 실질적인 가치를 얻는 우리 능력의 핵심이었습니다. 하지만 잠깐만요. 이 프로젝트를 효과적이고 신속하게 전달하는 능력에 큰 도움이 된 것이 한 가지 더 있습니다. 여기까지 읽으면서 얻을 수 있는 보너스 아이디어가 있습니다:

(보너스 팁) 사전 구축된 구성요소 활용하기 

우리는 엔드투엔드 자동화 프로젝트를 구현하는 것이 복잡하고 시간이 많이 걸리는 프로세스일 필요가 없다는 사실을 발견했습니다. 특히 70개 이상의 Solution Accelerator 중 일부를 사용할 수 있다면 더욱 그렇습니다. 이는 영향력이 큰 사용 사례에 맞춰 사전 구축된 모듈식 프레임워크이며 업계 및 자체 모범 사례를 통합합니다. 바로 사용할 수 있는 이러한 구성요소를 우리 무기고에 활용하면 신속하게 움직여 고성능 자동화 결과를 얻는 것이 훨씬 쉽습니다.

예를 들어, 지급 계정 프로젝트의 경우 'Coupa에 대한 양방향 일치 송장 처리' 가속기를 사용했습니다. 이로 인해 많은 맞춤형 개발이 제거되었으며 자동화의 해당 부분에 대한 고품질 솔루션이 보장되었습니다. (또 다른 보너스:우리는 이 가속기를 압력 테스트하고 더욱 개선할 수 있는 방법을 식별할 수 있었습니다. 앞으로는 구현 경험에서 얻은 통찰력을 통합한 업데이트 버전을 출시할 예정입니다.)  

이는 AI 및 자동화 구현을 위해 우리가 개발한 가장 중요한 관행 중 일부입니다. 하지만 최근 DevCon 이벤트에서 공유된 CoE 중심 컨텐츠인 UiPath에서 더 많은 것을 배울 수 있습니다. 이제 여기에서 등록하면 온디맨드 방식으로 컨텐츠를 볼 수 있습니다.

UiPath CoE가 나아갈 길

UiPath CoE의 몇 가지 흥미로운 개발 사항을 간단히 살펴보고 이 블로그를 마무리하겠습니다. 아시다시피 작년에 UiPath와 SAP는 파트너십을 확대하여 전 세계 조직이 디지털 혁신을 가속화할 수 있도록 지원했습니다. 올해 1월, 유아이패스(UiPath)와 딜로이트(Deloitte)는 딜로이트의 SAP 구현 기술과 심층적인 AI 인재 풀을 유아이패스(UiPath) AI 및 자동화 기술과 결합하여 최초의 공동 혁신 시장 협업을 창출하기 위한 제휴 확장을 발표했습니다.  

이번 Deloitte-UiPath 협력에서 UiPath CoE는 '고객 제로'가 될 것이며, 우리가 무엇을 배우고 어떤 새로운 일을 할 수 있을지 매우 기대됩니다. 우리가 얻은 교훈과 혁신을 여러분과 공유할 수 있기를 기대합니다. 계속 지켜봐 주시기 바랍니다!