디지털 시대는 자동화가 효율성과 생산성의 핵심 동인이 되면서 비즈니스 운영 방식에 엄청난 변화를 가져왔습니다. 기존의 자동화 시스템은 반복적인 작업을 간소화하는 데 중점을 두었지만 지능형 프로세스 자동화(IPA)는 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)의 힘을 활용하여 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화함으로써 한 단계 더 나아갑니다.
이 기사에서는 지능형 프로세스 자동화의 정의, 현대 비즈니스에서의 중요성, 관련 핵심 기술, 이점, 과제, 사용 사례 및 IPA의 미래를 살펴봅니다.
지능형 프로세스 자동화란 무엇입니까?
지능형 프로세스 자동화는 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하기 위해 인공 지능(AI), 기계 학습(ML), 자연어 처리(NLP) 및 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 포함한 다양한 첨단 기술의 융합입니다.
이 차세대 도구 모음과 프로세스 개선 사람이 반복적인 작업을 수행할 필요가 없으며 일상적인 작업을 자동화하여 지식 근로자를 지원합니다.
그렇게 함으로써 상호 작용을 단순화하고 프로세스 속도를 높여 직원과 고객 여정을 크게 개선할 수 있습니다.
지능형 프로세스 자동화는 사람의 활동을 복제하고 시간이 지남에 따라 이를 개선할 수도 있습니다. 딥 러닝 및 인지 기술의 도움으로 규칙 기반 자동화는 의사 결정 기능으로 강화됩니다. 이를 통해 효율성, 작업자 성과 및 운영 위험 감소를 근본적으로 개선할 수 있습니다.
현대 비즈니스에서 지능형 프로세스 자동화의 중요성
IPA는 혁신을 촉진하고, 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하고, 비용을 줄이면서 효율성을 향상시키는 기능으로 인해 현대 비즈니스에 필수적인 도구입니다.
IPA는 직원들이 더 많은 인지 작업에 집중할 수 있는 시간을 확보함으로써 경쟁력을 유지하는 데 중요한 새롭고 혁신적인 작업 방식을 개발할 수 있도록 합니다.
또한 비즈니스 기능을 자동화하면 효율성과 생산성을 개선하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
지능형 프로세스 자동화는 연중무휴 24시간 지원, 빠른 응답 시간 및 온라인 주문에 대한 빠른 배송을 제공하여 고객 만족도를 향상시킵니다. IPA를 사용하면 개인 데이터를 안전하게 처리하고 저장할 수 있으므로 GDPR과 같은 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하는 것이 더 쉽습니다.
IPA의 핵심 기술
IPA에는 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하기 위한 다양한 기술의 통합이 포함됩니다.
다음은 IPA와 관련된 주요 기술 및 도구에 대한 개요입니다.
로봇 프로세스 자동화 (RPA)
RPA는 반복적인 규칙 기반 작업을 자동화할 수 있는 기술입니다. RPA 봇은 애플리케이션 열기, 데이터 복사 및 붙여넣기, 파일 이동과 같은 인간의 행동을 모방할 수 있습니다.
인공 지능 (AI)
AI는 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 학습하고 수행하는 기계의 능력을 말합니다. AI는 의사 결정 및 자연어 이해와 같은 보다 복잡한 프로세스를 자동화하는 데 사용할 수 있습니다.
머신 러닝 (ML)
ML은 기계가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 AI의 하위 집합입니다. ML 알고리즘은 데이터의 패턴을 식별하고 해당 데이터를 기반으로 예측을 수행할 수 있습니다.
자연 언어 처리 (NLP)
NLP는 기계가 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 AI의 한 분야입니다. NLP는 다음과 같은 용도로 사용할 수 있습니다. 프로세스 자동화 기계가 고객의 질문에 자연어로 응답할 수 있는 고객 서비스와 같은 것입니다.
지능형 프로세스 자동화의 이점
에 따르면 맥킨지, 지능형 프로세스 자동화를 실험한 다양한 산업 분야의 조직은 다음과 같은 상당한 수익을 목격했습니다.
- 작업의 25-35%를 자동화하여 최대 50-70%의 연간 가동률 비용 효율성
- 직접 프로세스 시간 50-60% 감소
또한 투자 수익률은 세 자릿수 비율입니다.
지능형 프로세스 자동화의 몇 가지 구체적인 이점은 다음과 같습니다.
효율성 및 생산성 향상
IPA는 수동 및 반복 작업을 자동화하여 직원이 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있도록 합니다. 이를 통해 생산성이 향상되고 오류 위험이 줄어들어 처리 시간이 단축되고 효율성이 향상됩니다.
비용 및 오류 감소
프로세스를 자동화함으로써 IPA는 수동 개입의 필요성을 줄여 오류를 줄이고 노동 및 운영과 관련된 비용을 낮출 수 있습니다.
직원 및 고객 경험 향상
IPA는 더 빠른 응답 시간, 개인화된 서비스 및 향상된 정확성을 통해 전반적인 직원 및 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
더 나은 의사 결정 및 전략 계획
IPA는 방대한 양의 데이터를 분석하여 의사 결정 및 전략 계획에 사용할 수 있는 통찰력을 제공할 수 있습니다.
민첩성 및 적응성 향상
IPA를 통해 기업은 프로세스 및 워크플로를 자동화하여 변화하는 시장 상황과 고객 요구 사항에 빠르게 적응할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 변화에 보다 민첩하고 대응할 수 있어 경쟁력이 향상됩니다.IPA는 비즈니스 요구에 따라 쉽게 확장 또는 축소할 수 있으므로 조직이 운영을 빠르고 효율적으로 조정할 수 있습니다.
규정 준수 및 위험 관리 개선
IPA는 프로세스를 자동화하고 절차가 일관되게 준수되도록 함으로써 조직이 규제 요구 사항을 준수하고 위험을 관리하도록 도울 수 있습니다.
향상된 혁신과 창의성
일상적인 작업을 자동화함으로써 IPA는 직원들이 보다 창의적이고 혁신적인 작업에 집중할 수 있도록 하여 새로운 아이디어와 솔루션을 이끌어 낼 수 있습니다.
IPA 구현의 과제
지능형 프로세스 자동화 솔루션을 구현하려면 종종 기존 프로세스에 대한 상당한 변경이 필요하며 이는 복잡하고 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 이 문제는 IPA 기술이 빠르게 발전하고 있다는 사실로 인해 복잡해질 수 있습니다. 즉, 기업은 성공적인 구현을 위해 최신 개발 및 모범 사례를 최신 상태로 유지해야 합니다.
또 다른 과제는 숙련된 인력과 전문성이 필요하다는 것입니다. IPA를 효과적으로 구현하고 관리하려면 전문 기술과 전문성이 필요합니다. 유자격 인력을 찾고 유지하는 것은 특히 숙련된 IPA 전문가에 대한 수요가 높은 시장에서 어려울 수 있습니다. 또한 직원이 IPA 기술을 효과적으로 사용하는 데 필요한 기술과 지식을 갖추도록 지속적인 교육 및 개발 기회를 제공해야 할 수도 있습니다.
이러한 문제를 완화하기 위해 기업은 올바른 사용 사례 식별, 견고한 데이터 기반 구축, 필요한 인재 및 기술에 대한 투자를 포함하여 IPA 구현에 대한 전략적 접근 방식을 취해야 합니다. 그렇게 함으로써 기업은 IPA의 이점을 누리고 빠르게 진화하는 비즈니스 환경에서 앞서 나갈 수 있습니다.
지능형 프로세스 자동화의 사용 사례
지능형 프로세스 자동화는 프로세스를 자동화하고 효율성을 개선하기 위해 다양한 산업에서 사용되고 있습니다. 여기 몇 가지 예가 있어요.
재무 및 회계
지능형 프로세스 자동화는 송장 처리, 계정 조정 및 재무 보고와 같은 다양한 재무 프로세스를 자동화하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
RPA와 사기 탐지를 결합하면 금융 기관은 여러 소스에서 거래 데이터를 수집하고 처리한 다음 예측 분석을 위해 분석 시스템에 제공할 수 있습니다. 이러한 시스템을 사용하면 사기 행위를 보다 정확하고 시기 적절하게 감지하여 위험 관리를 개선하고 재정적 손실을 방지할 수 있습니다.
XNUMXD덴탈의 뱅크 오브 아메리카 IPA를 사용하여 비용 관리 프로세스, 비용 절감 및 정확도 향상으로 이어졌습니다.
인사부
IPA는 HR 부서가 채용, 온보딩 및 급여 처리와 같은 작업을 자동화하도록 도울 수 있습니다.
이를 통해 HR 직원은 직원 개발 및 참여와 같은 보다 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있습니다. 또한 데이터 정확성 및 규정 준수를 개선하고 직원 경험을 향상하며 비용을 절감할 수 있습니다.
자연어 처리 및 기계 학습과 같은 AI 기술을 사용하는 지능형 자동화는 HR 데이터에서 패턴과 통찰력을 식별하는 데 도움을 주어 조직이 보다 정보에 입각한 정책 및 HR 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
예를 들어 유니레버는 IPA 사용 직원 온보딩 프로세스를 자동화하여 더 빠르고 효율적인 온보딩 경험을 제공합니다.
고객 센터
지능형 프로세스 자동화는 자연어 처리 및 기계 학습과 같은 기술을 사용하여 일상적인 문의를 자동화함으로써 상담원이 보다 복잡한 요청을 자유롭게 처리할 수 있도록 함으로써 고객 서비스 경험을 변화시키고 있습니다. 또한 응답 시간을 개선하고 정확성을 높이며 비용을 절감할 수 있습니다.
자동화된 감정 분석을 통해 고객의 기분과 선호도를 파악하여 보다 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. IPA는 문제가 발생하기 전에 예측하고 해결함으로써 적극적인 고객 서비스를 가능하게 합니다. 여러 회사 H&M, Sephora, Uniqlo, Adidas, Burberry, Levi's, Macy's, Nike, Nordstrom, Zara를 포함한 소매 전략에 챗봇을 통합했습니다.
공급망 및 물류
지능형 프로세스 자동화는 운영 비용을 줄이면서 체인 효율성과 생산성을 제공할 수 있습니다. RPA, AI 및 IoT와 같은 기술을 통해 기업은 주문 처리, 배송 추적 및 재고 관리와 같은 일상적인 작업을 자동화할 수 있습니다.
AI 기반 예측 분석은 기업이 잠재적인 문제를 식별하고 비용이 많이 드는 중단을 방지하는 데 도움이 되며 IoT 장치는 화물 상태를 모니터링하고 배송 위치를 실시간으로 추적할 수 있습니다. IPA는 인적 오류의 위험을 줄이고 모든 규정을 준수함으로써 안전과 규정 준수를 개선할 수 있습니다.
에 따르면 소매 다이브, Walmart는 공급망 운영을 개선하기 위해 인공 지능 및 기계 학습에 투자했습니다. 이를 통해 회사는 공급망에 대한 보다 상세하고 정확한 보기를 얻고, 주문 진행 상황을 모니터링하고, 잠재적인 지연 또는 병목 현상을 식별하고, 운영 관리 방법에 대해 보다 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 시정 조치를 취할 수 있었습니다.
의료
지능형 프로세스 자동화는 관리 절차 간소화, 환자 결과 개선, 비용 절감 등 다양한 방식으로 의료 서비스 제공자를 지원할 수 있습니다.
의료 분야에서 지능형 자동화의 잠재적인 응용 프로그램에는 환자 모니터링, 약물 발견, 예약 일정, 의료 청구 및 청구 처리, 임상 문서, 재고 관리, HR 및 인력 관리, 사기 탐지 및 환자 참여가 포함됩니다.
세계 최초의 의료 AI, IBM의 “종양학을위한 왓슨,”는 암 환자 데이터 입력을 위한 풍부한 과거 임상 사례, 290개의 의학 저널, 200개의 교과서 및 12만 페이지의 의학 연구를 기반으로 치료 계획을 개발하는 의료진을 지원하도록 설계된 클라우드 기반 인공 지능 보조 의사 결정 시스템입니다. .
제조
AI 기반 예측 유지보수는 최대 장비 가동 시간을 보장하고 유지보수 비용을 줄이는 한편, 자동화된 공급망 관리는 효율성을 높이고 오류를 줄입니다. 지능형 자동화는 또한 재고 및 원자재의 실시간 추적을 가능하게 하여 가시성을 높이고 운영을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
사용 지능형 자동화 또한 제조 과정에서 품질 관리를 용이하게 하여 일관된 고품질 제품의 생산을 보장합니다. Machina Labs의 제조 플랫폼은 업계에 새로운 혁신 수준을 제공하는 것을 목표로 합니다. 로봇 시트 처리를 첫 번째 요소로 사용하여 부품을 더 빠르게 생성합니다. AI 구동 센서의 도움으로 회사의 로봇은 데이터를 사용하여 부품 설계에 맞게 금속판을 조작합니다. 또한 데이터는 향후 공정 특성화 및 부품 자격 정보를 위해 디지털 방식으로 저장됩니다.
지능형 프로세스 자동화의 미래
지능형 프로세스 자동화 솔루션은 빠르게 확장되는 소프트웨어 범주에 속하며 이미 초자동화 영역에 속해 있습니다.
XNUMXD덴탈의 글로벌 초자동화 시장 492년에 2019억 22.8만 달러의 가치가 있었고 2027년까지 XNUMX억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 기하급수적인 성장률은 지능형 자동화가 전 세계적으로 엄청난 수용을 얻을 준비가 되어 있기 때문에 현재 IPA 솔루션 채택 수준이 앞으로 다가올 것의 일부에 불과하다는 것을 시사합니다. 다양한 산업.
IPA(Intelligent Process Automation)의 미래는 비즈니스 운영 방식을 변화시킬 것입니다. IPA는 단순하고 반복적인 작업을 자동화하여 인간 작업자가 더 복잡하고 가치가 높은 작업에 집중할 수 있도록 하는 데 이미 상당한 진전을 이루었습니다. 그러나 IPA의 다음 단계에서는 보다 정교한 프로세스를 수행하여 효율성을 높이고 비용을 절감하며 고객 경험을 개선할 것입니다.
기계 학습, 인공 지능 및 자연어 처리의 부상은 IPA의 기능을 더욱 향상시켜 점점 더 복잡해지는 작업을 수행할 수 있게 합니다. IPA가 의사 결정 프로세스를 자동화할 수 있는 잠재력도 상당할 것입니다. 머신 러닝 알고리즘이 방대한 양의 데이터를 분석하여 비즈니스 의사 결정에 영향을 줄 수 있는 패턴과 통찰력을 식별할 수 있기 때문입니다.
IPA 솔루션의 대중화는 또한 모든 규모와 부문의 기업이 이 기술에 액세스하고 혜택을 누릴 수 있는 미래에 중요한 역할을 할 것입니다. 궁극적으로 IPA의 미래는 비즈니스 운영 방식을 혁신하고 조직, 고객 및 직원 모두에게 더 나은 결과를 제공하는 혁신적일 것입니다.
가져가
지능형 프로세스 자동화는 비즈니스 운영 방식을 혁신하고 있습니다. 반복적인 작업을 자동화함으로써 IPA는 직원들이 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있도록 하여 생산성과 효율성을 높일 수 있습니다. IPA는 또한 비용과 오류를 줄이고 고객 경험을 향상하며 의사 결정 및 전략 계획에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
숙련된 인력의 필요성과 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 우려와 같은 IPA 구현과 관련된 문제가 있지만 이점이 위험보다 큽니다. IPA는 재무 및 회계, 인사, 고객 서비스, 공급망 및 물류, 의료, 제조 등 다양한 산업에서 사용되고 있습니다.
기업이 IPA를 계속 채택함에 따라 운영을 간소화하고 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다. IPA는 데이터 분석 및 프로세스 관리와 같은 분야에서 인간의 기술을 강화하고 새로운 일자리를 창출할 것입니다.
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- 출처: https://nanonets.com/blog/what-is-intelligent-process-automation/
