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세계는 디지털화되고 자동화는 핵심적인 성공 요소로 자리매김했습니다. 업계 전반에 걸쳐, 업체는 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 이용하여 보험금 청구 처리, 송장 처리, 직원 온보딩, 지원 센터, 계정 조정, 환자 지원 및 기타 업무 등의 사업 절차를 자동화합니다. 이렇게 자동화된 서비스를 통해 기업은 전례 없는 수준의 정확성과 신뢰성으로 연중무휴 서비스를 사용자에게 제공합니다.
사업 및 고객 요구 조건에 맞추기 위해 자동화는 지속적으로 발전하여 "사고하고 학습하는" 새로운 차원의 제품을 포함해야 합니다. 적절한 수준의 인간 인터랙션이 융합된 인공 지능(AI)과 인지 자동화를 결합한 디지털 인력이 새로운 디지털 혁신 시대를 주도합니다. 차세대 자동화가 각 버티컬과 산업의 특정 난제를 해결합니다.
머신 러닝, 자연어 처리(NLP), 인지, 데이터 모델링 등 AI와 RPA의 통합이 이익이 되는 시점을 이해하는 것은 디지털 혁신을 경험하고 있는 모든 회사가 성공하는 데에 있어 필수 조건이 될 것입니다. 몇 가지 예는 다음을 포함합니다.
- 데이터 통합: 오늘날 데이터는 다양한 소스로부터 생기고, 정형화 혹은 비정형화 형태로 존재합니다. 핵심 데이터 추출하고 RPA에 보내기 위해 AI를 사용하며, 이는 정확한 정보의 원활한 흐름을 위한 절차의 핵심 단계입니다.
- 문맥 이해: 완전한 사이클 자동화의 주요 단계는 적절한 지시사항 또는 의도에 대한 이해입니다. 여기서 인지 적용 절차는 사용자가 달성하고자 하는 목표에 기반하여 적절한 다음 단계를 결정하면서 RPA를 지원하는 것입니다. NLP를 활용하여 이메일의 정보를 "판독"하고 "이해"함으로써 절차 결정 및 절차 선정을 수행할 수 있습니다.
- 예측 모델링: AI를 확장하여 데이터 추출 및 의도 파악뿐만 아니라 예측 및 결과 도출도 가능합니다. 프로세스 자동화 과정에서 적시에 머신 러닝(ML)을 활용함으로써 결정 모델링이 최적의 행동 방식을 추천할 수 있습니다. 예를 들어, 은행의 경우 ML 모델을 사용하여 사기 발생을 예측합니다.
IDC에 따르면, 인지/인공지능(AI) 시스템에 대한 세계적인 투자는 2021년까지 50.1%의 연평균 성장률로 570억 달러를 초과할 전망입니다. AI 및 인지 자동화 수행이 지속적으로 성장함에 따라 업계는 인지 자동화를 적용하여 신속히 채택하고 ROI를 산출하는 방법을 파악해야만 합니다.
새로운 형태의 지능적인 디지털 인력이 산업 전반에 미치는 영향과 여러분이 진정한 디지털 사업 혁신의 주역이 되는 방법에 대해 알고 싶으시면 블로그를 읽어 보시기 바랍니다.
