에이전트 프로세스 자동화란? (완벽 가이드)
APA(에이전트 프로세스 자동화)는 AI 에이전트를 활용하여 인간의 개입 없이 작업을 완료할 수 있는 유연하고 적응성이 뛰어난 워크플로를 생성합니다.
에이전트 자동화는 지능형 자동화의 진화된 형태로, 계획 및 의사 결정이 필요한 복잡하고 여러 단계로 구성된 프로세스가 체계적으로 조정되어 자율적으로 실행되도록 합니다.
에이전트 프로세스 자동화란?
사전 정의된 규칙과 인간의 지시에 의존하는 기존 자동화와 달리, 에이전트 프로세스 자동화는 실제 워크플로를 자율적으로 탐색하는 역동적인 솔루션입니다. 예측할 수 없는 환경에 적응하고, 상황에 맞게 결정을 내려 프로세스를 원활하게 실행합니다.
규칙 기반 자동화는 정적인 지침에 의존하는 반면, 에이전트 자동화는 생성형 AI를 활용하여 변화하는 조건과 예상치 못한 상황에 적응합니다. 예를 들어, 동적인 공급망 환경에서 AI 에이전트는 실시간 데이터를 분석하고, 중단 가능성을 식별하며, 운영 효율성을 유지하기 위해 자원을 사전에 재배치할 수 있습니다. 이러한 적응성 덕분에 복잡성과 변화 속에서도 비즈니스 프로세스가 복원력과 대응력을 유지할 수 있습니다.
에이전트 자동화는 기존 기술을 보완하고 향상시키도록 설계되었으며, RPA 및 기타 자동화 도구와 통합하여 각 기술의 강점을 활용하는 통합된 지능형 자동화 생태계를 구축합니다.
AI 에이전트는 자율 에이전트라고도 하며, 에이전트 프로세스 자동화의 기반을 형성합니다. 이러한 에이전트는 지속적인 인간의 감독 없이도 복잡한 작업을 수행할 수 있으며, 비즈니스 애플리케이션과 상호 작용하고, API를 관리하며, 기업 시스템 및 팀 전반에 걸쳐 워크플로를 조정할 수 있습니다.
LLM(대규모 언어 모델) 및 생성형 AI를 비롯한 AI 모델을 통해 에이전트 자동화 시스템은 인간처럼 언어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있습니다. 이러한 모델은 에이전트 프로세스 자동화가 인지 작업을 처리할 수 있도록 하는 세밀한 의사 결정 및 문제 해결 능력의 기반이 됩니다.
데이터 입력도 에이전트 프로세스 자동화 시스템에서 큰 역할을 합니다. 이러한 시스템은 머신 러닝과 NLP(자연어 처리)를 통해 실시간 데이터를 수집하고 분석하여 패턴을 식별하고, 결과를 예측하며, 수작업 감독에 대한 의존도를 줄일 수 있는 정보에 입각한 결정을 내립니다.
에이전트 프로세스 자동화의 이점.
효율성 향상
자동화의 효율성 향상에 새로운 가치를 더하는 에이전트 프로세스 자동화는 인지 작업이 필요한 자동화 프로세스에서 인간의 개입 필요성을 줄여줍니다. 그 결과, 오류를 줄이고 실시간 지능형 의사 결정을 할 수 있으며, 더 가치가 높은 전략적 이니셔티브를 위한 자원을 확보할 수 있는 보다 효율적인 워크플로를 만들 수 있습니다.
향상된 유연성 및 적응성
현실 세계의 프로세스에는 예상치 못한 변화와 복잡성이 발생하기 쉬우며, 에이전트 프로세스 자동화는 이를 고유하게 처리할 수 있습니다. 에이전트 자동화는 자동화 워크플로에 적응성을 도입하여 변수가 변동하더라도 비즈니스 프로세스가 최적화된 상태를 유지하도록 보장합니다.
실행 수준에서 에이전트 자동화는 종종 API를 통해 기존 비즈니스 시스템과 통합하여 애플리케이션 전반에 걸쳐 동적 작업 오케스트레이션을 제공합니다. 전략적 측면에서 에이전트 프로세스 자동화는 복잡한 워크플로의 자동화와 실시간 의사 결정을 가능하게 함으로써 조직이 변화하는 시장 요구와 어려움에 적극적으로 대응할 수 있도록 지원합니다.
향상된 의사 결정
에이전트 프로세스 자동화는 패턴을 식별하고, 결과를 예측하며, 최적의 조치를 제안하기 위해 실시간 데이터 분석을 통해 의사 결정을 개선하여, 의사 결정의 정확성과 속도를 모두 높입니다.
중요한 점은 에이전트 자동화의 의사 결정 프로세스가 적응적이고 상황을 인식하며, 시간이 지남에 따라 지속적인 학습을 통해 개선된다는 점입니다. 이러한 인식을 통해 데이터 중심으로 운영 환경의 변화하는 목표와 복잡성에 맞춰 의사 결정이 이루어집니다.
복잡한 환경에 대한 확장성
동적인 비즈니스 운영 및 성장의 맥락에서 에이전트 프로세스 자동화는 최적의 운영 효율성과 성능을 유지하기 위해 작업의 양과 종류가 변화함에 따라 적응할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 기업은 수동으로 프로세스를 다시 작업하지 않고도 확장하고 더 복잡한 작업을 처리할 수 있어 성장을 지원하는 이상적이고 지속 가능한 선택입니다.
에이전트 프로세스 자동화의 작동 방식.
에이전트 프로세스 자동화는 AI 에이전트로 구동되어 일련의 지능적인 행동을 오케스트레이션함으로써 작동합니다.
AI 에이전트는 인지 작업을 처리할 수 있는 지능과 자율성을 갖추고 있으며 인간의 지속적인 개입 없이도 독립적으로 결정을 내리고, 새로운 환경에 적응하고, 조치를 취할 수 있습니다.
에이전트 프로세스 관리라고도 불리는 에이전트 프로세스 자동화는 AI 에이전트를 사용하여 추론하고, 문제를 해결하며, 결정을 내리고, 작업을 실행합니다. AI 에이전트는 에이전트 프로세스 자동화에 의해 정의되고 오케스트레이션된 에이전트 워크플로 내에서 작업을 구성하고, 전문 AI 에이전트에 업무를 위임하며, 협업하여 생산성과 결과를 향상시킵니다.
데이터 분석에 중점을 둔 자동화 워크플로의 기존 AI 애플리케이션과 달리, 에이전트 프로세스 자동화의 AI 에이전트는 이러한 분석을 바탕으로 실시간 결정을 내리고, 일련의 작업을 실행하며, 변화하는 상황에 맞춰 프로세스를 조정합니다.
실질적으로 AI 에이전트는 LLM(대규모 언어 모델)의 인지적 강점을 활용하여 정보에 입각한 결정을 내리고, 데이터와 맥락을 바탕으로 학습하고, 자연어를 통해 인간과 소통하며, 통합을 통해 워크플로 실행을 동기화하고, 궁극적으로 목표를 달성하기 위해 조치를 취합니다.
에이전트 프로세스 자동화의 단계별 구성 요소
에이전트 프로세스 자동화를 면밀히 살펴보면 할당된 작업을 구성 요소로 분해하여 각 작업을 계획하고 반복적으로 실행하는 통합된 워크플로를 발견할 수 있습니다 에이전트 자동화 워크플로에는 실시간으로 이루어지는 데이터 입력, 처리, 의사 결정, 작업 실행이 포함됩니다.
에이전트 자동화는 새로운 고객 문의 접수와 같은 외부 트리거에 따라 시작되거나 필요에 따라 프롬프트를 통해 시작될 수 있습니다. 이러한 초기 입력으로 에이전트 프로세스 자체가 시작되는데, 이는 데이터 수집으로 시작됩니다.
데이터 입력 및 통합
에이전트 프로세스 자동화는 기업 데이터베이스의 정형 데이터 또는 이메일과 소셜 미디어의 비정형 정보와 같은 다양한 데이터 소스에서 실행되며, 이를 통합하여 하나의 통합된 정보 풀을 생성합니다. 에이전트 자동화는 LLM(대규모 언어 모델)과 NLP(자연어 처리)를 활용하여 이 데이터를 해석하고 통합합니다. 이러한 포괄적인 데이터 집계를 통해 AI 에이전트는 작업을 효과적으로 수행하는 데 필요한 정보에 액세스할 수 있습니다.
데이터 처리 및 분석
데이터 수집 다음 단계는 처리 및 분석입니다. 머신 러닝 알고리즘은 데이터를 통해 패턴, 추세, 이상 징후를 식별하여 작업을 계획하고 실행하는 데 도움이 되는 인사이트를 제공합니다.
생성형 AI 모델은 예측 인사이트를 생성하고, 자동화 시스템이 가능한 시나리오를 평가하고 그에 따라 계획을 조정할 수 있도록 함으로써 이 단계를 강화합니다. 이러한 심층적인 분석을 통해 에이전트 프로세스 자동화가 예전에는 상당한 인간 개입이 필요했던 복잡하고 인지적인 작업을 처리할 수 있도록 지원합니다.
AI 에이전트를 통한 의사 결정
AI 에이전트를 통한 의사 결정은 에이전트 프로세스 자동화 워크플로의 핵심입니다. AI 에이전트는 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 사전 정의된 규칙과 적응형 알고리즘을 모두 적용합니다. AI 에이전트는 백그라운드 정보와 실시간 데이터 입력을 기반으로 상황을 평가하고, 작업의 우선순위를 정하며, 다음 단계를 수행합니다.
작업 실행 및 오케스트레이션
의사 결정 후, 에이전트 프로세스 자동화는 작업 실행을 진행합니다. AI 에이전트는 방금 내린 결정을 실행하기 위해 애플리케이션 및 API와 조정합니다. 오케스트레이션을 통해 워크플로 단계가 올바른 순서로 또는 서로 관련되어 실행되는지 확인합니다.
지속적인 학습 및 최적화
머신 러닝 모델은 새로운 데이터와 결과를 기반으로 알고리즘을 지속적으로 개선하여 자동화 시스템이 시간이 지남에 따라 진화하고 개선되도록 합니다. 이러한 자기 개선과 적응성을 통해 에이전트 프로세스가 점점 더 복잡해지는 상황을 처리하고 변화하는 비즈니스 요구에 대응할 수 있습니다.
실시간 적응
에이전트 프로세스 자동화는 각 단계에서 실시간 적응성을 유지하여 워크플로가 즉각적인 변화와 예기치 않은 이벤트에 대응할 수 있도록 합니다. 이러한 실시간 기능은 즉각적인 의사 결정과 업무 조정이 필수적인 역동적인 비즈니스 환경에서 에이전트 프로세스 자동화의 가치를 높이는 데 중요합니다.
에이전트 프로세스 자동화 워크플로 예시
재고 관리를 최적화하고자 하는 소매업체의 에이전트 프로세스 자동화 사례를 살펴보겠습니다. 이 케이스에서는 AI 에이전트가 인간의 개입 없이 프로세스를 매끄럽게 오케스트레이션하고 실행하는 방법을 보여줍니다.
데이터 수집 및 통합: 데이터 관리 AI 에이전트는 판매 수치, 공급업체 배송, 시장 동향을 비롯한 여러 출처의 실시간 데이터를 집계합니다. API를 사용하여 조직의 ERP 시스템, 온라인 판매 플랫폼, 외부 시장 분석 도구의 정보를 통합합니다.
데이터 분석 및 패턴 감지: 데이터 분석 AI 에이전트는 고급 머신 러닝 및 자연어 처리 기능을 활용해 수집된 데이터를 분석하고 패턴을 식별하여 향후 수요를 예측합니다. 예를 들어, 현재 판매 추세와 외부 시장 지표를 바탕으로 겨울 의류에 대한 수요 급증을 감지할 수도 있습니다.
의사결정 및 작업 조정: 분석 결과를 바탕으로 재고 관리자 AI 에이전트가 재고 수준을 조정하기로 결정합니다. 예상 수요를 충족하는 동시에 과잉 재고를 최소화하기 위해 최적의 재고 수량을 계산합니다. 에이전트는 주문 임계값을 업데이트하고 공급업체와 자동 주문 일정을 조정하여 적시에 재고를 보충합니다.
실시간 모니터링 및 적응: 새로운 데이터가 유입됨에 따라 에이전트는 재고 수준과 판매 실적을 지속적으로 모니터링합니다. 바이럴 마케팅 캠페인으로 인한 판매 급증과 같이 예상치 못한 변동이 발생할 경우 AI 에이전트는 즉시 전략을 재조정하여 주문을 늘리거나 수요가 많은 지역으로 재고를 재배치합니다. 어떤 경우에든 에이전트는 인간의 입력을 기다리지 않고도 실행될 수 있고, 먼저 최종 승인을 구해야 할 수도 있습니다.
보고 및 인사이트 생성: 보고 에이전트는 내린 결정, 취한 조치, 재고 효율성에 대한 영향을 비롯하여 프로세스의 요약 계정을 생성합니다. 이러한 인사이트는 리더가 전략을 개선하고 운영 성과를 향상시키는 데 도움이 됩니다.
에이전트 프로세스 자동화와 다른 자동화 유형의 차이점.
비에이전트 자동화 방식에 비해 에이전트 자동화는 수동 개입의 필요성을 크게 줄이면서 동적 조건에 대한 대응력을 높입니다. 사전 정의된 규칙과 워크플로에 의존하는 기존 자동화와 달리 에이전트 자동화는 머신 러닝과 대규모 언어 모델을 활용하여 사전 정의된 목표에 따라 작업을 적응적으로 계획하고 실행합니다.
다시 말해, 에이전트 자동화는 프로세스 자동화를 규정된 규칙과 워크플로에서 벗어나게 하고, 대신 스스로 목표를 향해 동적으로 작업합니다.
에이전트 프로세스 자동화는 자율성과 고급 의사 결정 기능을 도입함으로써 기존 RPA뿐만 아니라 고급 지능형 자동화로부터도 상당히 발전했습니다.
기존 RPA는 정해진 프레임워크 내에서 작동하여 변화나 상황에 적응하는 기능 없이 정확히 프로그래밍된 대로 작업을 실행합니다. 이러한 한계로 인해 프로세스가 변경되거나 미묘한 차이에 대한 판단이 필요할 때 인간의 개입이 상당히 필요합니다. 그러나 지능형 자동화 솔루션의 일환인 RPA는 반복적인 규칙 기반 작업을 안정적으로 실행하기 위한 기본 도구로서, AI 에이전트의 효과적인 작업 수행을 지원합니다.
에이전트 프로세스 자동화는 AI 에이전트를 통해 지능형 자동화를 확장하여 더 복잡하고 동적인 비즈니스 프로세스를 처리합니다. LLM(대규모 언어 모델)과 NLP(자연어 처리)를 활용하여 복잡한 입력을 해석 및 응답함으로써 의사 결정을 개선하고, 에이전트 자동화 시스템이 고객 문의를 이해하고 응답하거나 다양한 데이터 세트를 분석하여 전략적 비즈니스 결정을 내리는 데 필요한 정보를 제공하는 등 정교한 상호 작용을 수행할 수 있도록 지원합니다.
에이전트 AI 시스템은 실시간 의사 결정에 뛰어나며, 데이터를 지속적으로 모니터링하고 분석하여 워크플로를 조정합니다.
사전 정의된 규칙에 의존하는 기존의 자동화 방식과 달리, 에이전트 자동화는 머신 러닝과 대규모 언어 모델을 활용하여 맥락을 이해하고 정보에 입각한 결정을 내립니다. 이러한 적응성을 통해 뛰어난 프로세스 확장성을 지원합니다. 즉, 에이전트 자동화는 성능과 효율성을 유지하면서 점점 더 많은 양의 데이터와 더 복잡한 워크플로를 처리할 수 있습니다.
에이전트 프로세스 자동화와 기존 프로세스 자동화 방식 비교.
적응성
에이전트 프로세스 자동화
높음
AI 모델과 머신 러닝을 적용하여 데이터를 바탕으로 학습하고, 패턴을 인식하며, 실시간으로 행동을 조정하여 인간의 개입 필요성을 줄이고, 변동하는 상황에서도 워크플로의 연속성을 유지하고 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
독립형 RPA
낮음
기존 RPA는 엄격한 프레임워크 내에서 작동하여 예상치 못한 변화에 적응하거나 상황에 맞는 결정을 내릴 수 없고 정확히 프로그래밍된 대로 작업을 실행합니다. 이런 한계로 인해 프로세스가 표준에서 벗어나는 경우 인간의 상당한 개입이 필요한 경우가 많습니다.
지능형 자동화
(비에이전트 AI + 자동화)
중간
머신 러닝과 자연어 처리를 사용하여 작업을 수행하지만, 새로운 시나리오를 처리하려면 수동으로 재구성해야 합니다.
작업 복잡성
에이전트 프로세스 자동화
높음
AI 모델을 사용하여 프로젝트를 더 작은 작업으로 나누고 각 부분의 실행을 오케스트레이션합니다. LLM(대규모 언어 모델)과 NLP(자연어 처리)를 사용하여 복잡한 입력을 해석하고 응답합니다.
독립형 RPA
낮음
간단하고 반복 가능한 작업에만 국한됩니다
지능형 자동화
(비에이전트 AI + 자동화)
중간
잘 정의된 규칙 기반 작업이 포함된 복잡한 워크플로를 실행하는 데 탁월합니다. 프로세스나 운영 환경에서 결정을 내리거나 변화를 탐색하는 능력이 제한적입니다.
인텔리전스
에이전트 프로세스 자동화
높음
에이전트 AI는 프로세스 자동화에 높은 자율성과 적응성이 강화된 고급 인공 지능을 나타냅니다.
독립형 RPA
낮음
독립형 RPA에는 AI 모델이 포함되지 않으므로 자동화 기능에 지능형 자동화가 포함되지 않습니다.
지능형 자동화
(비에이전트 AI + 자동화)
중간
지능형 자동화는 자동화 수명 주기 전반에 걸쳐 AI 기술과 자동화 도구를 결합합니다. 생성형 AI를 주입하면 정의된 프로세스 흐름 내에서 어느 정도의 적응성과 대응력이 생깁니다.
확장성
에이전트 프로세스 자동화
높음
다양하고 복잡한 워크플로까지 확장되는 지능형 자동화 프레임워크를 사용합니다.
독립형 RPA
중간
기존의 RPA 솔루션은 프로세스 확장성을 높여 주지만, 특정 규칙과 수동 구성에 대한 의존성으로 인해 운영 환경 전반에 걸쳐 확장하기 어려울 수 있습니다.
지능형 자동화
(비에이전트 AI + 자동화)
높음
AI와 머신 러닝을 통해 확장성을 지원하여 프로세스를 적응시키고 최적화합니다.
에이전트 프로세스 자동화의 유스케이스.
고객 서비스
고객 서비스 부문에 에이전트 자동화를 도입하면 자동화와 개인화 간의 갈등을 해소하고, 대응성이 뛰어나고 최적화된 워크플로를 구현하여 운영 비용을 줄이는 동시에 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
- AI 에이전트 기반 챗봇을 통한 실시간 소통: 에이전트 자동화는 대규모 언어 모델과 자연어 처리를 활용하는 AI 기반 챗봇을 배포하여 인간의 개입 없이 질문에 답변하고, 주문을 처리하며, 문제를 해결합니다. 이러한 챗봇은 24시간 연중무휴 고객을 지원하며 기존 시스템에서 흔히 발생하는 지연을 없애고 즉각적이고 정확한 지원을 제공하여 고객 만족도를 향상시킵니다.
- 감정 분석을 통한 맞춤형 지원: 에이전트 자동화의 생성형 AI 모델은 감정 분석을 수행하여 상호 작용 중에 고객의 감정을 평가합니다. AI 에이전트는 대화의 감정적 어조를 파악해 답변을 조정하여 공감하고 개인화된 지원을 제공할 수 있습니다.
- 상담원 지원 및 반복 작업 자동화: 에이전트 자동화는 상담원이 즉시 적용할 수 있는 전문가 수준의 지침을 제공하고, 고객과 통화하는 동안 고객 기록 업데이트나 환불 처리와 같은 반복적인 작업을 자동화하여 워크플로 실행을 지원하고 간소화합니다.
- 제품 추천 및 예측 분석: 에이전트 자동화 내의 AI 에이전트는 방대한 양의 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 고객의 요구 사항을 예측합니다. 예를 들어, 전자상거래 환경에서 AI 에이전트는 고객 프로필, 검색 기록, 과거 구매 내역을 기반으로 제품을 추천할 수 있습니다.
- 통합 다중 채널 지원: 에이전트 자동화는 커뮤니케이션 및 지원 플랫폼과 원활하게 통합하여 이메일, 라이브 채팅, 소셜 미디어를 비롯한 채널 전반에 걸쳐 매끄럽고 일관된 고객 지원 상호 작용을 제공합니다.
IT 운영
에이전트 프로세스 자동화는 기술 인프라에서 지원 서비스 및 인시던트 관리에 이르기까지 프로세스를 자율적으로 관리하고 최적화하는 지능형 워크플로를 도입하여 IT 운영을 혁신합니다. 이를 통해 IT 팀은 일상적인 유지관리를 넘어 전략적인 작업에 집중할 수 있습니다.
- 인시던트 관리 자동화: AI 에이전트를 배포하여 시스템 및 애플리케이션을 지속적으로 실시간 모니터링하면 이상 징후나 잠재적 문제를 더 빨리 감지할 수 있습니다. AI 에이전트는 자율적으로 진단 절차를 시작하고, 영향을 받은 구성 요소를 격리하며, 수정 사항을 배포할 수 있습니다.
- 시스템 유지관리 및 업데이트: 기존 시스템 유지관리에는 수동 실행과 계획이 필요하므로 취약성과 중단이 발생하는 경우가 많습니다. 에이전트 자동화는 AI 에이전트가 최적 시기에 업데이트를 예약 및 수행하고, 변경 사항의 영향을 분석하고, 필요한 경우 롤백할 수 있는 기능을 제공하는 동시에 모든 작업을 실시간으로 수행하여 이러한 프로세스를 혁신합니다. 이러한 자동화는 IT 시스템이 최신 상태로 안전하게 유지되도록 보장하여 중단을 최소화하고 전반적인 시스템 안정성을 향상시킵니다.
- ITSM(IT 서비스 관리): 에이전트 자동화는 티켓팅 시스템을 자동화하여 ITSM을 간소화합니다. 에이전트 워크플로는 긴급성과 영향에 따라 지원 요청을 분류하고 우선순위를 지정합니다. 생성형 AI 모델은 일반적인 서비스 관련 질문에 지능적으로 답변하는 챗봇을 구동하여 인적 지원 직원의 업무 부담을 줄이고 응답 시간을 개선합니다.
- 보안 운영 및 위협 감지: AI 에이전트는 머신 러닝과 자연어 처리를 적용해 여러 출처의 대량 데이터를 분석하여 보안 침해나 취약성을 나타내는 패턴을 식별합니다. 잠재적 위협을 감지하면 AI 에이전트는 격리를 위한 사전 정의된 알고리즘을 실행하고, 관련 이해관계자에게 알리며, 시정 조치를 시작할 수 있습니다.
공급망 관리
에이전트 프로세스 자동화는 실시간 인사이트와 자율적인 의사 결정을 제공하여 공급망 효율성과 운영 민첩성을 실현함으로써 공급망 관리를 혁신할 수 있습니다.
- 수요 예측: 에이전트 프로세스 자동화는 패턴을 식별하고 높은 정확도로 미래 수요를 예측하여 시장 변화와 예상치 못한 중단을 미리 파악합니다. 이러한 고급 예측 기능은 AI 에이전트가 재고 수준을 최적화하고, 과잉 재고와 품절을 줄이며, 효율적인 자원 할당을 보장할 수 있는 재고 관리 워크플로에 반영됩니다.
- 재고 관리: 에이전트 자동화는 재고가 임계값에 도달했을 때 AI 에이전트가 자동으로 물품을 재주문하여 인적 오류를 최소화하고 변동하는 수요에 따라 균형을 유지하면서 여러 위치의 재고 수준을 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 에이전트 자동화는 API를 통해 공급업체 시스템과 통합되어 원활한 커뮤니케이션과 조정을 통해 보충 프로세스를 가속화하고 리드 타임을 단축합니다.
- 물류 최적화: 에이전트 자동화는 교통 패턴, 기상 상태, 배송 일정과 같은 요소를 분석하여 운송, 창고 관리, 유통을 조정하고 실시간으로 경로 및 일정을 최적화하여 높은 서비스 수준을 유지합니다.
- 공급업체 관계 관리: AI 에이전트는 배송 시간, 제품 품질, 계약 조건 준수와 같은 지표를 분석하여 공급업체 파트너십에 대한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한, 에이전트 자동화는 일상적인 공급업체 커뮤니케이션과 규정 준수 검사를 처리하여 전체 공급망 협업을 개선할 수 있습니다.
- 재해 복구: 에이전트 프로세스 자동화를 통해 공급망은 자연 재해나 지정학적 사건과 같은 혼란에 보다 신속하게 대응할 수 있습니다. AI 에이전트는 프로세스를 신속하게 재구성하고, 대체 공급업체를 찾고, 물류 경로를 변경하여 연속성을 유지하고 운영을 지속할 수 있습니다.
재무 및 회계
에이전트 프로세스 자동화는 금융 및 회계 운영의 효율성, 정확성, 대응성을 높여 재무 회복력과 전략적 성장을 위한 의사 결정 역량을 향상시킵니다.
- 매입채무 자동화: 에이전트 프로세스 자동화는 송장에서 데이터를 자동으로 추출하고, 구매 주문과 대조하여 검증한 후 승인을 위해 라우팅함으로써 송장 처리를 간소화합니다. AI 에이전트는 불일치 사항을 감지하고 검토를 위해 표시하여 오류를 줄이고 지불 주기를 단축할 수 있습니다. 이러한 자동화를 통해 수작업 개입을 최소화하고, 규정 준수를 향상시키고, 현금 흐름 관리를 최적화할 수 있습니다.
- 재무 보고 및 분석: 에이전트 자동화는 여러 출처의 데이터를 통합하여 실시간 인사이트를 제공함으로써 재무 보고를 간소화합니다. 이를 통해 추세를 파악하고, 이상 징후를 표시하며, 실행 가능한 정보를 제공하여 재무팀이 확신을 가지고 전략적 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 이러한 접근 방식을 통해 시기적절하고 정확하게 보고하여 투명성을 높이고 이해관계자의 신뢰를 구축할 수 있습니다.
- 예산 책정 및 예측: 재무 부서는 에이전트 자동화를 통해 예산 책정 및 예측 프로세스를 위한 데이터 수집 및 분석을 자동화할 수 있습니다. AI 에이전트는 이러한 과거 데이터와 예측 분석을 이용해 정확한 재무 모델을 만들어, 조직이 시장 변화를 예측하고 자원을 효과적으로 배분할 수 있도록 지원합니다. 이러한 자동화는 재무 계획의 민첩성을 높이고, 사전 예방적 비즈니스 전략을 지원합니다.
- 세금 규정 준수 및 보고: 에이전트 프로세스 자동화는 여러 세무 관할 구역에서 데이터 수집, 계산, 보고를 자동화하여 세금 규정 준수를 간소화합니다. AI 에이전트는 변동하는 세금 규정을 준수하는지 검증하여 오류와 벌금의 위험을 줄일 수 있습니다. 이러한 자동화로 인해 정확성이 높아지고 규정 준수 부담이 줄어들어 재무팀이 전략적 세금 계획에 집중할 수 있습니다.
- 위험 관리 및 규정 준수: 에이전트 자동화는 금융 거래 및 활동을 지속적으로 모니터링하여 잠재적인 위험을 식별하고 규제 요구 사항을 준수하도록 보장할 수 있습니다. AI 에이전트는 패턴을 분석하고 이상 징후를 감지하여 사전 예방적 위험 관리를 위한 실시간 경고와 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이러한 자동화는 내부 통제를 강화하고, 위험을 완화하며, 기업 거버넌스를 지원합니다.
- 비용 관리: 에이전트 프로세스 자동화는 영수증 수집, 분류 , 승인 워크플로를 자동화하여 비용 관리를 간소화합니다. AI 에이전트는 회사 정책을 준수하는지 확인하고, 불일치 사항이 있으면 검토를 위해 표시합니다. 이러한 자동화를 통해 처리 시간이 단축되고, 오류가 최소화되며, 직원들에게 원활한 비용 보고 환경을 제공합니다.
- 감사 및 조정: 에이전트 자동화는 재무 시스템 전반에 걸쳐 데이터 매칭 및 검증을 자동화하여 감사 및 조정 프로세스를 향상시킵니다. AI 에이전트는 불일치 사항을 신속하게 식별하고 감사 추적을 생성하여 규정 준수를 보장하고 효율적인 감사 검토를 촉진할 수 있습니다.
마케팅 업무
에이전트 프로세스 자동화는 AI 기반 인사이트와 자동화를 활용해 고도로 타겟팅되고 효율적이며 적응성이 뛰어난 마케팅 전략을 실행하여 마케팅 운영을 혁신합니다. AI 에이전트는 API를 통해 기존 마케팅 플랫폼과 원활하게 통합함으로써 복잡한 워크플로를 매끄럽게 조정하고 실행할 수 있습니다. 에이전트 자동화를 적용하여 마케팅 워크플로를 자동화하면 고객 참여를 향상시키고, 캠페인을 최적화하며, 워크플로를 간소화할 수 있습니다.
- 대상 세분화: 에이전트 자동화는 실시간으로 소비자 데이터를 분석하여 대상을 정확하게 세분화할 수 있습니다. AI 에이전트는 행동 패턴, 선호도, 참여 수준을 식별하여 특정 대상 세그먼트에 맞춘 캠페인을 지원함으로써 더 높은 참여도와 전환율을 이끌어낼 수 있습니다.
- 맞춤형 콘텐츠 생성: AI 에이전트는 LLM(대규모 언어 모델)과 생성형 AI를 사용해 개별 고객에게 직접 전달되는 맞춤형 콘텐츠를 제작함으로써 브랜드와의 연결을 형성하여 더 높은 참여도와 고객 충성도를 이끌어냅니다.
- 동적 캠페인 최적화: 에이전트 프로세스 자동화는 캠페인 성과 지표를 모니터링하고 전략을 실시간으로 조정하여 시장 상황이 변하더라도 효과가 유지되도록 합니다. 이러한 적응성 덕분에 투자 수익률이 극대화되고 마케팅 활동이 비즈니스 목표에 맞게 유지됩니다.
- 이메일 마케팅 자동화: 에이전트 자동화는 이메일 콘텐츠의 생성, 배포, 분석을 자동화할 수 있습니다. AI 에이전트는 캠페인을 관리하고, 고객에게 응답하며, 참여 지표와 인사이트를 제공합니다. 이메일 마케팅을 위한 에이전트 자동화는 대응력을 높이고 마케팅팀이 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있도록 해줍니다.
- 소셜 미디어 관리: 에이전트 자동화는 여러 채널에서 동시에 대상을 모니터링하고 소통함으로써 소셜 미디어 관리를 지원할 수 있습니다. AI 에이전트는 대화를 추적하고 새로운 주제와 트렌드를 파악하며 실시간으로 문의에 답변하여 활발하고 관련성 있는 브랜드 인지도를 확보할 수 있습니다.
- 마케팅 분석 및 보고: 에이전트 프로세스 자동화는 마케팅 데이터를 수집하고 분석하여 캠페인 성과, 고객 행동, ROI에 대한 실시간 보고서를 생성하고 데이터 기반 의사 결정 및 전략적 계획을 지원합니다.
- 고객 여정 매핑: 에이전트 프로세스 자동화는 접점과 채널 전반에 걸쳐 상호 작용을 추적하여 고객 여정을 매핑할 수 있습니다. AI 에이전트는 고객 행동과 선호도에 대한 인사이트를 제공하여 매끄러운 맞춤형 경험을 설계하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
에이전트 프로세스 자동화 플랫폼을 선택할 때 고려해야 할 주요 기능.
얼마 전까지만 해도 AI 에이전트 구축은 소프트웨어의 문제가 아니었으며, 맞춤형 코드 개발과 AI 전문가 팀이 필요했습니다. 오늘날에는 기성형 에이전트 자동화를 제공하는 기술 회사가 늘어나고 있습니다. 그러나 모든 에이전트 솔루션이 동일하게 만들어지는 것은 아닙니다.
AI 에이전트의 가치를 창출하고 효과적으로 활용하려면, 기업 요구 사항의 깊이와 에이전트 워크플로의 폭넓은 기능을 모두 충족하도록 설계된 플랫폼을 선택해야 하며, AI 전문 지식에 관계없이 자동화팀이 맞춤형 AI 에이전트를 쉽게 만들 수 있어야 합니다.
사용자 친화적인 인터페이스와 로우코드 옵션
직관적인 사용자 경험은 에이전트 프로세스 자동화 배포에 대한 학습 곡선을 줄여줍니다. 광범위한 교육 없이도 기술을 빠르게 도입하고 사용할 수 있으므로 팀은 복잡한 소프트웨어 구성에 대한 어려움을 겪지 않고 워크플로 최적화에 집중할 수 있습니다.
로우코드 플랫폼은 비개발자가 에이전트 워크플로를 생성하고 수정할 수 있도록 하여 이러한 접근성을 한 단계 더 높였습니다.
사용자 친화적인 인터페이스와 로우코드 기능은 구현 비용을 줄이고 배포를 가속화하므로 조직은 효율성 향상을 더 빠르게 활용하고 광범위한 도입을 추진할 수 있습니다. 잘 설계된 빌더 환경은 개발 시간을 최소화하고, 배포를 가속화하며, 모범 사례의 도입을 가능하게 하면서 협업을 촉진합니다.
살펴봐야 할 주요 특징은 다음과 같습니다.
- 로우코드 에이전트 생성: 솔루션은 개발자와 비즈니스 유저 모두에게 템플릿과 직관적인 도구를 제공하여 고급 AI 전문 지식 없이도 AI 에이전트를 구축하고, 기업 데이터를 원활하게 연결하며, 프롬프트를 미세 조정하고, 인간 개입 시스템을 통합할 수 있도록 해야 합니다.
- AI 기술: 재사용 가능한 AI 기술을 제공하는 플랫폼은 작업이 원활하게 완료되고 정책을 준수하도록 보장합니다. 패키지화된 기술 세트를 사용하면 에이전트 생성이 간소화되고 향후 프로젝트에 대한 배포가 가속화됩니다.
AI 선택과 유연성
적합한 LLM(대규모 언어 모델)을 선택하는 것은 효과적인 AI 에이전트를 설계하는 데 중요한 요소입니다. 각 기업의 유스케이스에 적합한 LLM을 연결하고 이를 기업 지식에 기반을 두면 에이전트가 조직의 운영 기준에 맞출 수 있습니다. 부적합한 AI 모델과 적합한 AI 모델 간의 차이는 출력 품질과 속도 측면에서 모두 확인할 수 있습니다.
살펴봐야 할 주요 특징은 다음과 같습니다.
- 모든 LLM 모델 선택 기회: 효과적인 솔루션은 모든 LLM과 연결되는 동시에 기업에 적합한 모델의 엄선된 목록을 제공합니다.
- 맞춤화 및 적응성: 강력한 에이전트 자동화 플랫폼은 특정 비즈니스 요구 사항에 맞춰 기업 데이터를 기반으로 AI 모델을 광범위하게 맞춤화할 수 있어야 합니다. 이러한 유연성 덕분에 AI 에이전트는 간단한 반복 작업부터 복잡한 의사 결정 시나리오에 이르기까지 다양한 작업을 처리할 수 있습니다.
엔터프라이즈 통합
AI 에이전트는 작업을 효과적으로 수행하려면 엔터프라이즈 애플리케이션과 연결되어야 합니다. 이러한 연결은 에이전트 프로세스 자동화가 매우 강력한 주요 이유 중 하나입니다. 자동화에 AI 에이전트를 내장하면 자동화 플랫폼에서 제공하는 안전한 통합 프레임워크를 활용하여 규모에 맞게 인지 작업을 실행할 수 있습니다.
살펴봐야 할 주요 특징은 다음과 같습니다.
- 포괄적인 연결: 모든 에이전트 자동화 솔루션이 조직 전반에 걸쳐 원활하게 통합될 수 있도록 모든 기업 애플리케이션과 연결될 수 있어야 합니다.
- 유연성 + 보안: 강력한 보안과 거버넌스를 유지하면서도 기업 시스템과 환경 전반에 걸쳐 쉽게 적응 가능한 통합을 보장하는 개방형 아키텍처에 대한 솔루션을 평가합니다.
실시간 데이터 처리
실시간 대응력은 에이전트 프로세스 자동화를 사전 정의된 규칙에 의존하고 동일한 수준의 적응성이 부족한 기존 자동화 솔루션과 차별화합니다. 이러한 능력은 클라우드에서 직접 에이전트 워크플로를 실행할 수 있는 플랫폼을 통해 실시간으로 데이터를 처리하고 분석하는 기능에 달려 있습니다. 이 접근 방식은 API를 활용해 신속한 데이터 액세스를 제공하여 즉각적으로 응답할 수 있도록 합니다.
살펴봐야 할 주요 특징은 다음과 같습니다.
- 서버리스 아키텍처: 클라우드에서 서버리스로 운영하여 온프레미스 비용이 전혀 들지 않는 솔루션을 선택하면 비용이 절감되고, 탄력적으로 확장할 수 있으며, 성능이 더 빠르고, 복원력이 향상됩니다.
- API 기반 실행: 플랫폼이 API를 활용해 빠른 데이터 액세스와 실시간 워크플로 실행을 실현하고, 클라우드 자동화의 이점을 극대화할 수 있어야 합니다.
강력한 규정 준수 도구
오늘날의 규제된 비즈니스 환경에서 운영상의 무결성과 신뢰를 유지하기 위해서는 에이전트 자동화 워크플로를 모니터링, 추적, 관리하는 기능이 필수적입니다. 강력한 규정 준수 및 거버넌스 도구를 통해 AI 기반 프로세스가 업계 표준 및 법적 요구 사항을 준수하도록 보장할 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하면 기업은 규칙을 설정 및 시행하고, 의사 결정 프로세스를 감독하며, AI 운영의 투명성을 보장할 수 있습니다.
살펴봐야 할 주요 특징은 다음과 같습니다.
- 포괄적인 모니터링: 효과적인 규정 준수 도구는 자동화 워크플로를 지속적으로 감독하여 운영이 사전 정의된 지침 내에서 유지되도록 보장해야 합니다. 실시간으로 작업을 추적하면 규제 기준이나 조직 정책에서 벗어난 사항을 신속하게 식별하고 해결하여 비준수와 관련된 위험을 완화하는 데 도움이 됩니다.
- 원활한 통합: 고급 규정 준수 도구는 기존 거버넌스 프레임워크와 완벽하게 통합되어 데이터 기반 인사이트를 활용하여 정보에 입각한 의사 결정을 지원하고 자동화 전략의 지속적인 개선을 촉진해야 합니다.
- 가드레일 및 검증: 엔터프라이즈 솔루션을 사용하면 일관된 사용을 위한 가드레일을 설정하고, 사람의 검증 과정을 포함하며, 민감도와 관련성에 대한 프롬프트 및 모델 응답 내의 콘텐츠를 검토하고, 에이전트와 모델 성능을 모두 모니터링하고 감사할 수 있습니다.
- 데이터 보호: 데이터 마스킹 기능과 데이터 개인정보보호 제어 기능을 통해 회사 데이터를 보호하는 솔루션을 찾아보세요. 프롬프트와 모델 응답 모두에 대한 로그와 분석은 모델 성능과 정확성에 대한 인사이트를 제공해야 합니다.
오케스트레이션
에이전트 프로세스 자동화는 엔드투엔드 비즈니스 프로세스 내에서 팀으로 작업하도록 AI 에이전트를 조정하는 것을 말합니다. 오케스트레이션을 통해 여러 프로세스와 기능에 걸친 복잡한 워크플로에 대한 효과적인 에이전트 자동화가 가능합니다.
살펴봐야 할 주요 특징은 다음과 같습니다.
- 다중 에이전트 오케스트레이션: 에이전트 자동화 솔루션에 강력한 프로세스 오케스트레이션 도구와 다중 에이전트 오케스트레이션 기능이 포함되어 있는지 확인하세요. 여기에는 실시간 모니터링과 분석을 통한 포괄적인 작업 자동화 및 일정 관리가 포함됩니다.
- 인간과 에이전트의 원활한 협업: 사용자가 AI 에이전트를 손쉽게 활용하여 복잡한 작업을 수행할 수 있어야 합니다. 관련 에이전트 프로세스와 작업 관리에 대한 액세스를 제공하는 자동화 지원을 통해 에이전트 기반 자동화를 비즈니스 운영에 원활하게 통합하는 솔루션을 평가하세요.
확장성 및 성능
에이전트 자동화의 확장성은 성수기에 확장하거나 새로운 비즈니스 모델에 적응하는 경우 등 증가하는 작업량과 프로세스 복잡성을 수용하기 위해 필요합니다. 프로세스와 데이터 부하가 증가하더라도 성능과 효율성을 유지하도록 설계된 플랫폼을 찾으세요.
살펴봐야 할 주요 특징은 다음과 같습니다.
- 기능 간 확장성: 성능과 효율성을 모두 유지하면서 일상적인 작업과 복잡한 작업을 모두 원활하게 처리할 수 있는 기능을 찾아보세요.
- 적응성 및 대응력: 확장 가능한 에이전트 프로세스 자동화 플랫폼은 자원을 동적으로 할당하고 실시간으로 워크플로를 재구성할 수 있습니다. 이러한 대응력을 통해 비즈니스 프로세스를 최적화하고 자동화 프레임워크가 어떠한 조건에서도 탄력적이고 효과적으로 유지될 수 있습니다.
- 모듈형 아키텍처: 확장 가능한 에이전트 프로세스 자동화 플랫폼은 종종 모듈형 아키텍처를 특징으로 하므로 조직이 필요에 따라 구성 요소를 추가하거나 수정할 수 있습니다. 이러한 유연성은 기존 자동화 인프라를 대대적으로 개편하지 않고도 혁신을 지원하고 새로운 전략을 구현하는 데 도움이 됩니다.
에이전트 프로세스 자동화의 미래.
에이전트 프로세스 자동화는 AI 기술의 발전과 지능형 솔루션에 대한 수요 증가에 따라 활발히 발전하고 있습니다. 분석가들은 에이전트 AI가 기업 소프트웨어 내에서 빠르게 확산되어 향후 3년 내에 모든 애플리케이션의 3분의 1에 도달하고 일상적인 업무 관련 결정의 15%에 대해 자율적으로 의사 결정을 처리하게 될 것으로 전망합니다.
이러한 성장의 최전선에는 지능형 자동화 플랫폼 내에서 에이전트 자동화의 통합이 증가하고 있습니다. 이러한 통합을 통해 AI 에이전트가 자동화 시스템 내에 내장되어 복잡한 인지 작업을 처리하는 통합된 에이전트 자동화 워크플로를 생성할 수 있습니다.
AI 모델은 빠르게 발전하고 있으며, 에이전트가 실시간으로 대량의 데이터를 분석하여 의사 결정 능력을 지속적으로 향상시키는 자가 학습과 같은 영역에서 AI 에이전트의 기능을 확장하고 있습니다.
에이전트 자동화의 발전은 AI 에이전트와 인간 근로자 간에 원활하게 상호 작용을 하는 것과도 관련이 있습니다. 에이전트 자동화는 인간의 개입 없이 더 복잡한 작업을 처리하기 때문에 인간 중심 워크플로와 하이브리드 워크플로를 어떻게 통합할지는 이 기술의 또 다른 영역입니다. 에이전트 프로세스 자동화 시스템은 보다 원활한 협업을 촉진하여 인간과 에이전트 AI가 서로의 장점을 보완할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서 에이전트 자동화는 환자 데이터와 정기적인 진단을 관리하여 의료 전문가에게 최신 정보와 맞춤형 치료 제공 및 예외적인 케이스 처리에 집중할 수 있는 여유를 제공합니다.
에이전트 프로세스 자동화는 비즈니스 운영을 재정의할 혁신적인 발전을 촉진하고 있습니다. 그러한 혁신 중 하나가 고객 서비스에서의 초개인화 서비스입니다. 에이전트 자동화는 LLM(대규모 언어 모델)과 NLP(자연어 처리)를 활용하여 실시간으로 개별 고객의 선호도에 따라 상호 작용을 조정할 수 있으며, 고객의 요구 사항을 예측하고 선제적인 해결책을 제공하는 차세대 개인화를 제공합니다.
또 다른 최첨단 적용 사례는 재무 관리에서의 예측적 의사 결정입니다. 에이전트 자동화는 머신 러닝 알고리즘과 데이터 분석을 활용하여 시장 동향을 예측하고, 위험을 평가하며, 전례 없는 정확도로 독립적으로 정보에 입각한 투자 결정을 내릴 수 있습니다.
마지막으로, IoT(사물 인터넷) 기기와의 통합은 에이전트 자동화의 새로운 지평을 열었습니다. 에이전트 자동화 플랫폼을 IoT 센서 및 기기와 연결하면 현장 소스의 실시간 데이터가 제공되므로 더 많은 정보를 바탕으로 한 대응력 있는 의사 결정을 하고 운영 가시성을 높일 수 있습니다. 이는 공급망 관리, 예측 유지 관리와 같은 핵심 비즈니스 기능을 최적화하기 위한 데이터를 제공합니다.
결론: 에이전트 프로세스 자동화가 비즈니스에 적합할까요?
에이전트 프로세스 자동화는 AI 에이전트를 활용하여 복잡한 워크플로를 처리하고 자율적인 결정을 내리는 지능형 자동화 분야의 큰 발전을 의미합니다.
사전 정의된 규칙에 의존하고 종종 상당한 인간의 개입이 필요한 RPA와 같은 기존 자동화 기술과 달리, 에이전트 자동화는 AI를 활용하여 독립적으로 작업하고 역동적인 비즈니스 환경에서 실시간 데이터와 피드백에 적응 및 대응함으로써 사전 설정된 목표를 달성합니다. 에이전트 자동화는 워크플로의 자율성과 지능적 오케스트레이션에 중점을 둔다는 점에서 다른 자동화 유형과 차별화됩니다.
에이전트 프로세스 자동화가 비즈니스에 적합한지 판단하려면 먼저 운영상의 복잡성을 평가해야 합니다. 워크플로에 지속적인 적응과 지능적인 의사 결정이 필요한 다층 프로세스가 포함되어 있는 경우, 에이전트 자동화는 고려할 만한 높은 가치의 솔루션일 가능성이 높습니다.
확장성도 고려해야 할 요소입니다. 에이전트 자동화는 손쉽게 확장 가능하여 수동 개입을 비례적으로 늘리지 않고도 증가하는 작업 부하를 관리하고 변화하는 비즈니스 요구 사항을 수용할 수 있습니다.
빠르게 변화하는 환경에서는 의사 결정 속도도 중요한 고려 사항입니다. 에이전트 자동화는 공급망 관리, 고객 서비스, IT 운영과 같이 신속한 대응이 중요한 분야에서 탁월한 성과를 보입니다. 그리고 그 유연성과 적응성은 끊임없이 변화하는 시장 상황에 직면한 기업에 아주 적합합니다.
Automation Anywhere는 자율적인 작업 실행과 최적화를 추진하는 고급 AI 에이전트를 활용하여 조직이 에이전트 프로세스 자동화를 실현할 수 있도록 지원합니다. 완벽한 에이전트 프로세스 자동화 시스템을 제공하는 이 플랫폼은 기본 제공 오케스트레이션과 포괄적인 API를 통한 기존 애플리케이션과의 통합을 통해 에이전트 자동화로 원활하게 전환할 수 있도록 설계되었습니다.
Automation Anywhere는 데이터 분석 최적화, 고객 서비스 향상, 복잡한 공급망 관리 등 현대 기업의 고유한 요구 사항을 충족하도록 설계된 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 지금 데모를 요청하고 Automation Anywhere의 에이전트 자동화 솔루션을 확인해 보세요.
