IT 연구 및 자문 회사인 Gartner는 하이퍼오토메이션을 2021년 최고의 기술 트렌드로 선정했습니다. 이는 비즈니스 영역에서 디지털 혁명의 다음 동인이 될 예정이며 조직에 고유한 하나의 공통 플랫폼 아래 모든 자동화된 활동을 통합하는 것을 목표로 합니다.

초자동화가 무엇이며 이것이 기업에 어떤 이점이 있는지 살펴보겠습니다.

하이퍼오토메이션이란 무엇입니까?

가트너 초자동화 정의 "인공 지능(AI)m 기계 학습, 이벤트 기반 소프트웨어 아키텍처, 로봇 프로세스 자동화(RPA), 비즈니스 프로세스 관리(BPM) 및 지능형 비즈니스 프로세스 관리 제품군(iBPMS)을 포함한 여러 기술, 도구 또는 플랫폼의 오케스트레이션된 사용 ), 서비스로서의 통합 플랫폼(iPaaS), 로우 코드/노코드 도구 및 패키지 소프트웨어". 1980년대에 개발된 디지털 워크플로 관리 시스템 이후로 진화한 디지털 프로세스 자동화의 현재 고급 단계를 표시합니다.

하이퍼오토메이션은 모든 비즈니스의 다양한 구성 요소(인력 및 워크플로)를 결합하여 운영 효율성을 높이고 결과적으로 수익을 향상시킵니다.

초자동화는 어떻게 작동합니까?

하이퍼오토메이션은 자동화, 오케스트레이션 및 최적화의 세 가지 구성 요소로 구성됩니다.

• 자동화는 모든 초자동화 전략의 기초입니다. 일반적으로 특정 작업을 지원하는 더 작은 자동화 프로그램과 도구로 구성됩니다. 예를 들어 RPA는 자동화 시스템입니다. 여러 자동화 도구가 초자동화에서 함께 제공됩니다.
• 오케스트레이션은 자동화 도구를 더 큰 프레임워크로 통합하여 모든 작업이 상호 연결되고 서로 동기화되어 작동하도록 하는 것입니다.
• 최적화는 유효성 검사 및 지속적인 학습을 통해 최적화를 허용하고 자동화 및 오케스트레이션 프로세스의 더 나은 통합을 돕는 인텔리전스의 추가 계층입니다.

하이퍼오토메이션은 다양한 자동화 기술을 개별적으로 또는 함께 전략적으로 배포하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 이러한 기술에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 로보틱 프로세스 자동화(RPA): 사전 정의된 규칙 집합에 따라 반복적이고 구조화된 작업을 자동화합니다.
• 인공 지능(AI): 인간의 논리적 사고 과정을 모방하여 인간과 같은 결정을 내릴 수 있는 기계의 능력.AI의 하위 분야인 기계 학습(ML)에는 필요 없이 기계가 작업에서 학습하도록 가르치는 알고리즘이 포함됩니다. 인간의 개입을 위해. 컴퓨터가 기존 데이터에서 학습함에 따라 규칙이 수정되고 추가됩니다.
• 빅 데이터: 방대한 양의 데이터를 저장, 분석, 관리하여 패턴을 식별하고 최적의 솔루션을 생성할 수 있는 기술입니다.
• 코봇: 인간 중심 활동을 위해 루프에서 인간과 함께 일하는 협동 로봇
• 챗봇: OCR, AI, ML 및 NLP를 사용하여 컴퓨터가 텍스트 또는 음성을 사용하여 사람과 실시간 대화를 할 수 있도록 도와줍니다.
• 지능형 비즈니스 프로세스 관리 제품군, 서비스로서의 통합 플랫폼(iPaaS) 및 정보 엔진.
• 패턴 인식 및 예측을 위한 프로세스 마이닝 및 작업 마이닝 도구.

일반적인 초자동화 플랫폼의 일반적인 단계는 다음과 같습니다.

• 프로세스, 워크플로 및 환경을 연결하고 독립적인 자동화 프로세스가 작동할 수 있는 공통 플랫폼을 만듭니다.
• 다양한 소스의 정형 및 비정형 데이터 및 기타 입력을 식별하고 다양한 자동화 프로세스에서 사용할 수 있도록 일관된 데이터베이스에 저장
• 운영 중 지속적인 학습이 있는 대조 데이터를 사용하여 효율성 및 투자 수익률(ROI)과 같은 결과를 예측합니다.

초자동화를 사용하여 DTO(디지털 트윈 조직)라고 하는 조직의 디지털 Doppelganger를 생성할 수 있습니다. DTO는 비즈니스 운영 또는 워크플로의 디지털 표현이며 상호 작용을 시뮬레이션하고 실시간으로 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

일상적인 반복 작업의 자동화는 작업의 속도, 정확성 및 일관성을 높일 수 있습니다. 이는 비즈니스의 효율성과 수익성 향상으로 이어집니다.

초자동화의 이점

• 운영 일관성: 많은 조직에서 특정 작업과 운영을 수행하기 위해 이미 자동화를 채택하고 있지만 조정되지 않는 경우가 많습니다. 초자동화 플랫폼은 이러한 모든 이질적인 자동화 도구를 단일 플랫폼으로 통합하여 데이터와 작업 일관성을 가져올 수 있습니다.
• 시간 절약 및 더 빠른 처리 시간: 조직의 더 큰 작업 범위 내에서 작업을 통합하기 위한 중요한 프로세스가 없는 경우 작업 자동화로 인한 시간 절약을 취소할 수 있습니다. 초자동화를 통해 제공되는 다양한 자동화 작업 간의 원활한 연결은 회사의 일상적인 운영에서 이러한 지연과 병목 현상을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 비용 절감: 특히 조직의 여러 부서 및 지점의 활동을 조정하는 수동 비즈니스 프로세스에는 상당한 인적 자본이 필요합니다. McKinsey는 총 연간 임금으로 45조 달러에 해당하는 비용이 드는 현재 유급 활동의 2%가 잠재적으로 자동화될 수 있음을 보여주었습니다. 또한 중복되고 잠재적으로 자동화 가능한 작업을 수동으로 수행하면 회사의 생산성이 떨어지고 낮은 생산성으로 인해 고용주는 연간 약 1.8억 달러의 비용을 지출할 수 있습니다.
• 오류 감소: 회사의 모든 개별 자동화 도구가 사용하는 공통 플랫폼과 데이터의 일관성은 이질적인 자동화 활동에서 흔히 발생하는 오류를 방지합니다.
• 디지털 트윈의 사용. 디지털 트윈은 기능, 프로세스 및 성과 지표 간의 저전류 및 이전에는 보이지 않는 상호 작용을 보여줄 수 있습니다.
• 인적 자본 보존: OCR, NLP 및 AI/ML의 배포를 통해 초자동화는 일상적이고 반복적인 활동에 대한 인간의 개입을 제거할 수 있습니다. 데이터 입력 또는 XNUMX단계 고객 상호 작용과 같은 작업에 종사하는 직원을 이러한 시간 소모적인 작업에서 자유롭게 할 수 있습니다.
• 투명성: 초자동화는 프로세스를 중앙 집중화하고 전반적으로 투명성을 향상하는 동시에 조직 전체에 분산된 비즈니스 기능을 논리적으로 통합할 수 있습니다. 또한 보안 조치와 정보 추적성을 설정하여 관련 규정을 더 잘 준수할 수 있도록 합니다.
• 감사 준비성: 초자동화는 운영의 표준화를 허용할 뿐만 아니라 비즈니스 프로세스의 모든 단계에 대한 기록의 유지 관리를 보장하여 감사 추적을 생성합니다.
• 의사 결정: 회사 전체의 프로세스와 작업을 인식하고 우선 순위를 지정하는 것은 특히 회사 기능에 영향을 미치는 매개변수가 너무 많은 경우 어려울 수 있습니다. 초자동화의 AI 기능은 데이터와 기록을 기반으로 한 빠른 예측에 도움이 될 수 있으며, 이는 관리 수준의 결정에 도움이 될 수 있습니다.
• 확장: 클라이언트 기반과 운영 포트폴리오가 확장됨에 따라 서로 다른 자동화가 다루기 어려워지고 더 많은 관리 문제가 발생할 수 있습니다. 초자동화를 통해 모든 비즈니스 프로세스를 간소화하여 비즈니스를 확장할 수 있습니다.

하이퍼오토메이션은 어디에 사용됩니까?

의료

의료는 환자 데이터 관리, 의료 직원 관리, 인프라 유지 관리, 품질 관리, 청구 등과 같은 상호 의존적이고 상호 관련된 많은 영역에 걸쳐 있습니다. 이러한 개별 활동은 별도의 부서에서 처리되며 단일 플랫폼에서 모든 데이터와 프로세스를 대조하면 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다. 전체 의료 시스템의. 또한 규정 준수를 보장하고 대중의 신뢰성을 높일 수 있습니다.

공급망

팬데믹 기간 동안 공급망의 붕괴는 체인의 모든 노드에서 어려움을 초래했습니다. 재고 관리, 조달, 일정 및 정보 전송의 초자동화는 지연을 예측하고 대규모 중단을 피하기 위한 비상 조치를 만들고 트리거하는 데 도움이 될 수 있습니다.

재무 및 회계

기업 운영의 재정적 측면을 초자동화함으로써 얻을 수 있는 이점은 점점 더 기업에서 인식되고 있습니다. 이것은 회사의 구매 프로세스에 재정적, 관리적, 사무적 지원을 제공하는 미지급금 부서의 운영에서 특히 분명합니다. AP 부서의 운영은 구매 주문 관리, 공급업체 관리/통신, 송장 관리, 제품 추적 및 지불을 포괄하는 조달-지급 프로세스의 다양한 기능을 원활하게 통합해야 합니다. 송장 관리 및 구매 주문 관리와 같은 AP 작업을 과도하게 자동화하면 기업의 조달 프로세스를 구성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

소매 산업

초자동화는 소매 부문, 특히 전자 상거래 애플리케이션에서 필수적이 될 것으로 예상됩니다. 타겟, 소셜 미디어 콘텐츠 생성, 고객 관리 등과 같은 프론트 엔드 프로세스의 효율성을 향상시킬 수 있으며 재고 관리, 조달에서 지불 프로세스, 송장 발행 및 배송 작업. 초자동화는 또한 운영 패턴과 고객 행동을 분석하고 수익과 수익성을 높이는 정확한 의사 결정을 위해 정보를 사용할 수 있습니다.

초자동화를 구현하는 방법은 무엇입니까?

초자동화 플랫폼을 설정하는 것은 조직 내에서 지금까지 이질적인 시스템을 통합해야 한다는 인식 때문에 어려워 보일 수 있습니다. 그러나 회사의 비즈니스 프로세스를 체계적으로 평가하고 초자동화를 위한 효율적인 워크플로를 설계하면 프로세스가 쉬워집니다.

초자동화 사례에는 자동화될 수 있고 필요한 작업을 식별하고, 적절한 자동화 도구를 선택하고, 다양한 AI 및 기계 학습을 사용하여 해당 기능을 병합하거나 확장하는 작업이 포함됩니다. 초자동화에서 고려해야 할 몇 가지 요소는 다음과 같습니다.

• 통합해야 하는 기능: 각 회사에는 관행 및 정책 외에도 고유한 자동화 수준과 규모가 있습니다. 이것이 바로 초자동화 여정을 시작하기 전에 워크플로의 철저한 설계가 필수적인 이유입니다. 이 워크플로는 초자동화 플랫폼이 비즈니스의 전체 규칙 및 물류와 어떻게 일치하는지 명확히 하는 데 도움이 됩니다.
• 예산: 초자동화 시스템을 설정하는 데 투자할 금액은 비즈니스 규모, 수익 및 회사의 투자 잠재력에 따라 다릅니다.
• 사용 용이성: 초자동화는 인간의 개입을 크게 제거하지만 최소한 설정 단계에서는 항상 최소한의 인간 개입이 필요합니다. 이러한 플랫폼을 설정하는 데 도움을 줄 수 있는 전문가가 있습니다. 목적에 적합한 도구를 선택하기 전에 교육 및 기술 지원의 필요성도 해결해야 합니다.
• 확산 및 협업 범위: 대기업의 대부분의 부서/팀/단위는 활동에서 상호 연결되어 있으며 연결되거나 연결되지 않은 자동화 도구를 사용할 수 있습니다. 초자동화 프로세스는 다양한 수준에서 액세스를 제공할 수 있어야 하며 모든 참가자 간에 쉽게 협업할 수 있어야 합니다. 또한 프로세스에 다양한 수준의 승인을 포함하도록 규정해야 합니다.

모든 기업에서 초자동화의 궁극적인 성공은 프로세스에 대한 회사의 이해, 회사의 기술적 성숙도/기량, 초자동화 포트폴리오에 레거시 기술을 통합하는 능력, 배우고 적응하려는 직원의 동기, 관리 역동성에 달려 있습니다. 회사 내에서.

‍나노넷을 사용한 초자동화

Nanonets는 AI 및 ML 기능을 활용하여 PDF 문서, 이미지 및 스캔 파일에서 비정형/정형 데이터를 자동으로 추출하기 때문에 더 큰 초자동화 시스템의 일부가 될 수 있는 OCR 소프트웨어입니다.

Nanonets의 AI 기반 인지 지능은 시간이 지남에 따라 개선되는 동시에 반구조화 및 보이지 않는 문서 유형을 처리할 수 있습니다. Nanonets 알고리즘 및 OCR 모델은 지속적으로 학습합니다. 그들은 여러 번 훈련되거나 재훈련 될 수 있으며 매우 사용자 정의가 가능합니다.

Nanonets API는 데이터의 라인 항목 추출에서 높은 속도와 높은 정확도를 제공하고 라인 항목 관리를 위한 자동화를 추진합니다. 원하는 특정 테이블이나 데이터 항목만 추출하도록 출력을 사용자 정의할 수 있습니다.

나노넷의 다양성은 다음 작업을 수행할 수 있는 능력에서 비롯됩니다.

• 양식과 같은 문서를 포함하는 라인 항목의 테이블 구조를 정확하게 감지합니다.
• 이름, 제품, 가격, 총액, 할인 등과 같은 형식으로 표시되는 모든 항목 항목
• 데이터는 맞춤형 앱 및 플랫폼을 구축할 수 있는 JSON 출력으로 추출될 수 있습니다.
• 개발자를 위한 훌륭한 API 및 문서를 제공하는 동시에 이 소프트웨어는 사내 개발자 팀이 없는 조직에도 이상적입니다.

이러한 다용성은 조직 내 다양한 ​​기능 및 부서(미지급금, HR, 재고 관리 등)에서 Nanonet을 사용할 수 있도록 합니다. 따라서 초자동화 설정에 통합하기에 이상적인 시스템입니다.

나노넷을 초자동화에 추가할 수 있는 추가 요소는 다음과 같습니다.

• 정말 코드가 필요 없는 도구입니다.
• Nanonet을 대부분의 CRM, ERP, 콘텐츠 서비스 또는 RPA 소프트웨어와 쉽게 통합합니다.
• 후처리 필요 없음: Nanonets OCR은 손으로 쓴 텍스트, 한 번에 여러 언어로 된 텍스트 이미지, 저해상도 이미지, 새롭거나 필기체 글꼴 및 다양한 크기가 있는 이미지, 그림자 텍스트가 있는 이미지, 기울어진 텍스트, 임의의 구조화되지 않은 텍스트, 이미지를 인식할 수 있습니다. 노이즈, 흐린 이미지 등.
• OCR 모델 교육을 위한 사용자 지정 데이터 사용을 통해 사용자 지정 데이터와 함께 작동합니다.
• 다중 입력 인식: Nanonets OCR은 손으로 쓴 텍스트, 한 번에 여러 언어로 된 텍스트 이미지, 저해상도 이미지, 새롭거나 필기체 및 다양한 크기의 이미지, 그림자 텍스트가 있는 이미지, 기울어진 텍스트, 임의의 비정형 텍스트, 이미지 노이즈, 흐릿한 이미지 및 여러 언어
• 형식으로부터의 독립성: Nanonets는 문서 템플릿에 전혀 구속되지 않습니다. 테이블, 라인 항목 또는 기타 형식으로 데이터를 인지적으로 캡처할 수 있습니다.

하이퍼오토메이션은 AI, 로봇 프로세스 자동화(RPA) 및 프로세스 마이닝을 포함한 다양한 기술을 조정하고 최적화하는 미래 비즈니스 관리에 대한 총체적인 접근 방식입니다. 수동 반복 프로세스를 제거하고 효율적인 워크플로를 통해 비즈니스 운영의 전체 영역을 간소화하여 더 나은 제품/서비스를 제공하고 수익을 높일 수 있습니다. 초자동화는 점점 더 디지털화되는 세상에서 경쟁력을 유지하는 방법이 될 것이며, 이를 시작하는 것이 미래의 경쟁력을 위한 길이 될 것입니다.

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• 출처: https://nanonets.com/blog/what-is-hyperautomation/