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하이퍼오토메이션이란 무엇인가요?

하이퍼오토메이션은 AI(인공지능), ML(머신 러닝), RPA(로보틱 프로세스 자동화) 등 다양한 기술을 활용해 복잡한 프로세스를 발견하고, 자동화하고, 조율함으로써 비즈니스 및 IT 프로세스의 자동화를 확대하는 전략입니다.

하이퍼오토메이션은 고급 기술을 결합하여 복잡한 워크플로를 찾고 자동화하고 조율함으로써 프로세스 자동화를 증가시키는 전략입니다.

하이퍼오토메이션은 첨단 기술, 도구, 시스템을 통해 AI 기반 자동화를 적용하여 사람, 운영, 데이터 전반에 걸쳐 프로세스를 간소화하고 최적화하는 포괄적인 접근 방식입니다. 하이퍼오토메이션은 개별 작업이나 프로세스 자동화에 국한되지 않고, 기업 전반에 걸쳐 분리된 프로세스를 최적화하고 지능형 자동화 시스템으로 전환하기 위한 전사적 전략을 의미합니다.

지능형 자동화란

하이퍼오토메이션의 이점.

하이퍼오토메이션은 조직이 가능한 모든 기회를 활용하여 자동화, AI 및 보완 기술을 적용하여 이들의 완전한 가치를 실현하도록 돕습니다.

프로세스 디스커버리

복잡한 작업 가속화

하이퍼오토메이션은 더 많고 복잡한 작업을 자동화하여 비즈니스 운영의 디지털 혁신을 위한 고속 경로를 제공합니다.

AI와 자동화 활용

AI와 자동화 활용

AI 기반 자동화는 하이퍼오토메이션의 엔진으로, 비즈니스 애플리케이션에 연결하고, 정형 및 비정형 데이터를 활용하고, 데이터를 분석하고 의사 결정을 내리며, 프로세스와 새로운 자동화 기회를 발견할 수 있습니다.

더 높은 효율성과 비용 절감

더 높은 효율성과 비용 절감

기존 프로세스를 식별하고 병목 현상을 제거하고 프로세스 격차를 메울 수 있는 기회를 발견함으로써, 하이퍼오토메이션은 원하는 비즈니스 성과를 달성하는 가장 효율적이고 비용 효율적인 방법으로 이어질 수 있으며, 이를 통해 효율성을 개선하고 비용을 절감할 수 있습니다.

더 높은 고객 만족도

더 높은 고객 만족도

자동화하기 어려운 고객 서비스 업무와 프로세스의 세부적인 부분을 처리함으로써 기업은 전반적인 서비스를 개선하고 더 빠른 대응 시간과 단축된 대기 시간으로 현 상태를 바꿀 수 있습니다.

보다 스마트해진 데이터 수집

보다 스마트해진 데이터 수집

지능형 자동화 도구를 활용함으로써 기업은 고객 선호도부터 지역 간 프로세스 차이까지 모든 것에 대한 보다 자세하고 정확한 데이터를 수집할 수 있으며, 이를 통해 더 나은 의사 결정 기능을 지원하는 조직의 완전한 '디지털 트윈'을 구축할 수 있습니다.

향상된 정확성 및 규정 준수

향상된 정확성 및 규정 준수

자동화가 가능한 모든 프로세스를 자동화하면 대규모 인적 오류가 없어지고 시간과 자원의 낭비가 줄어듭니다. 가능한 모든 프로세스로 그 가치를 확장하는 것이 하이퍼오토메이션의 획기적인 변화입니다.

더 빠른 혁신 주기

더 빠른 혁신 주기

자동화 기술을 사용하면 시장 동향에 발맞춰 신제품과 서비스를 보다 신속하게 개발하는 동시에 온라인과 오프라인에서 디지털 상호작용의 서비스 속도, 정확성, 개인화를 높여 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

향상된 확장성과 유연성

향상된 확장성과 유연성

자동화된 프로세스가 도입되면 기업은 기존 리소스를 과용하지 않고도 운영을 빠르게 확장할 수 있는 자유를 얻을 수 있습니다. 자동화는 새로운 비즈니스 요구 사항이나 고객 요구 사항에 맞게 신속하게 변경하고 적응할 수 있는 유연성도 제공합니다.

더욱 강화된 보안 및 규정 준수

더욱 강화된 보안 및 규정 준수

하이퍼오토메이션은 데이터 암호화, 액세스 제어, 감사 추적과 같은 기술을 더 많은 프로세스에 적용하여 기업이 보안을 강화하고 엄격한 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데 도움을 주는 동시에 임무 수행에 중요한 애플리케이션에 대한 엔드투엔드 보호를 제공하여 중요한 데이터를 보호하고 데이터 개인 정보 보호를 보장합니다.

지속 가능한 경쟁 우위

지속 가능한 경쟁 우위

하이퍼오토메이션은 기업이 지속적인 혁신, 향상된 고객 서비스, 더 높은 생산성을 위한 기반을 구축하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 기업의 장기적 수익성과 시장 점유율이 더욱 향상될 수 있습니다.

직원 참여도와 생산성 향상

직원 참여도와 생산성 향상

하이퍼오토메이션은 모든 부서와 기능에 자동화를 확대하고 백오피스와 프런트 오피스 운영을 연결함으로써, 전사적으로 직원의 부담을 줄여줍니다. 이를 통해 직원들은 보다 복잡하고 창의적인 작업, 고객 상호 작용에 활용할 수 있는 소중한 시간을 확보할 수 있게 됩니다.

자동화 조율 및 사일로 분해

자동화 조율 및 사일로 분해

하이퍼오토메이션 전략은 조직 전체에서 다양한 기술, 프로세스, 데이터 소스를 원활하게 통합함으로써 여러 부서 간의 협업과 정보 흐름을 개선하여 더 나은 의사 결정을 내리고 보다 민첩하고 연결된 비즈니스 생태계를 구축할 수 있습니다.

하이퍼오토메이션의 핵심 기술.

기술을 결합하여 자동화의 급속한 확장과 확대를 촉진하는 것이 하이퍼오토메이션의 특징입니다. Gartner에 따르면, AI와 자동화 엔터프라이즈 시스템은 하이퍼오토메이션을 구현하는 핵심 기술로, 비정형 데이터 입력에 의존하던 기존 프로세스의 자동화를 강화합니다. 비즈니스 프로세스 관리 소프트웨어를 포함한 핵심 플랫폼과 더불어 기업들은 ML(머신 러닝), 프로세스 인텔리전스, 데이터 분석, IDP(지능형 문서 처리), 로봇공학, IoT, 생성형 AI, 로우코드 플랫폼 등을 포함한 광범위한 AI 기술과 차세대 도구를 혼합하고 일치시키는 가능성을 모색하고 있습니다.

프로세스 디스커버리

프로세스 디스커버리

AI(인공지능), ML(머신 러닝), NLP(자연어 처리)와 같은 첨단 기술로 지원되는 프로세스 디스커버리는 하이퍼오토메이션 전략의 핵심 기술 구성 요소입니다. 프로세스 디스커버리는 사람, 시스템, 데이터 간의 모든 프로세스와 상호작용을 포착하여 운영 활동에 대한 세부적인 360도 보기를 제공하고, 병목 현상, 위험 및 개선 영역을 찾아냅니다. 비즈니스 프로세스에 대한 이러한 철저한 매핑과 분석을 통해 조직은 자동화를 효과적으로 구현할 곳을 식별하고 우선순위를 지정하여 전사적 프로세스 자동화를 추진할 수 있습니다. 또한, AI 기반 프로세스 디스커버리 도구는 자동화 개발 및 개선을 가속화하여 자동화 투자의 이점을 더 빨리 실현할 수 있도록 해줍니다.

디지털 워커 배포

IDP(지능형 문서 처리)

IDP(지능형 문서 처리)는 AI와 ML 기술을 활용하여 복잡한 문서 처리를 자동화함으로써 하이퍼오토메이션을 지원합니다. IDP는 송장, 계약서, 청구서와 같은 비정형 문서로부터 데이터를 추출, 분류, 검증 및 통합하여 자동화 범위를 확대합니다. IDP는 문서에서 텍스트를 인식하고 추출할 뿐만 아니라 맥락과 의미를 이해하여 적절한 시기에 적절한 정보를 제공함으로써 더 빠르고 정확하며 자율적인 프로세스 자동화를 제공하고 기업이 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있도록 지원하여 조직의 하이퍼오토메이션 전략에 크게 기여하고 있습니다.

노코드/로우코드 자동화

노코드/로우코드 자동화

노코드 자동화는 기술 전문가가 아닌 일반 사용자, 즉 시민 개발자가 자동화를 생성하고 배포할 수 있도록 하이퍼오토메이션을 지원함으로써 기업 전반의 프로세스 자동화를 기능과 팀 내 일상적인 워크플로로 확장할 수 있는 수단을 제공합니다. 자연어 프롬프트를 기반으로 작동하는 생성형 AI 및 자동화 어시스턴트와 같은 도구를 사용하면 기술적 프로그래밍 기술 없이도 자동화를 설계, 테스트하고 개선할 수 있습니다.

지능형 자동화

지능형 자동화

지능형 자동화는 하이퍼오토메이션을 위한 핵심 역량을 제공합니다. 머신 러닝, 컴퓨터 비전, 생성형 AI 등의 고급 AI 기술을 RPA(로보틱 프로세스 자동화)와 결합하여 반복적인 작업을 식별, 자동화, 조정하고, 정보에 입각한 의사 결정을 위해 데이터를 수집 및 종합합니다. 지능형 자동화는 또한 하이퍼오토메이션의 약속을 실현하는 데 중요한 요소인 기업 시스템의 원활한 상호 운용성과 통합을 가능하게 합니다.

RPA(로보틱 프로세스 자동화)

RPA(로보틱 프로세스 자동화)

RPA(로보틱 프로세스 자동화)는 하이퍼오토메이션을 실현하는 데 핵심적인 역할을 합니다. RPA는 디지털 시스템에서 인간의 상호작용을 모방하고 AI 도구와 완벽하게 통합하여 반복적인 작업과 비즈니스 프로세스를 자동화합니다. 강력하고 적응력이 뛰어난 기업용 RPA는 수천 개의 자동화를 동시에 수행하여 사용자 친화적이고 관리하기 쉬운 동시에 보안, 시스템 통합 및 규정 준수 요구 사항을 충족할 수 있습니다. RPA는 AI 기반 기능과 결합되면 정형 데이터를 처리하는 데 그치지 않고 비정형 데이터도 처리할 수 있으며, 새로운 정보에 적응하는 유연성을 갖춰 비즈니스에 중요한 운영에 일관된 성과를 제공할 수 있습니다.

AI(인공지능)

AI(인공지능)

ML(머신 러닝), NLP(자연어 처리), 지능형 OCR(광학 문자 인식), AI 컴퓨터 비전과 같은 AI 기술은 하이퍼오토메이션을 지원하는 데 중요한 역할을 합니다. ML은 시스템이 시간이 지남에 따라 학습하고, 적응하고, 개선할 수 있도록 하여 자동화 프로세스의 효율성을 높입니다. NLP는 시스템이 인간 언어를 이해하고 처리하는 데 필요한 역량을 강화하여 고객 서비스 및 콘텐츠 분석과 같은 분야로 자동화를 확대합니다. 지능형 OCR은 문서의 텍스트나 숫자를 자동으로 처리하고 이해하는 기능을 기반으로 하며, 송장 처리 등 문서 중심 프로세스를 자동화하는 데 있어 정확성과 효율성을 높여줍니다. AI 컴퓨터 비전은 시스템이 시각적 데이터를 이해하고 이와 상호 작용할 수 있도록 함으로써 자동화 기능을 확장합니다. 이러한 AI 기술은 모두 다양한 비즈니스 프로세스 전반에 걸쳐 자동화를 확장할 수 있는 핵심 역량을 나타냅니다.

통합, API 및 iPaaS

통합, API 및 iPaaS

통합, API, iPaaS 플랫폼은 하이퍼오토메이션을 실현하는 기반이 되며, 이를 통해 대규모의 복잡한 엔터프라이즈 워크플로를 자동화할 수 있습니다. 이러한 기술은 분산된 시스템을 상호 연결되고 간소화된 업무 흐름으로 전환하여 시스템 전반에서 실시간 작업과 데이터 교환을 가능하게 하는 수단을 제공합니다. 사전 구축된 커넥터와 API 패키지는 노코드 자동화 빌딩 블록을 제공하여 대규모 자동화 프로세스를 간소화합니다. 마찬가지로, 클라우드 iPaaS 플랫폼은 엔터프라이즈 워크플로 앱에서 자동화 실행을 지원하여 개발자가 엔터프라이즈 전반에서 자동화 자산을 다시 사용할 수 있게 합니다. 또한 API 지원 백엔드 시스템과의 원활한 상호작용을 통해 보다 빠르고 효율적인 프로세스 실행을 위한 실시간 데이터를 제공합니다.

생성형 AI

생성형 AI

생성형 AI는 자동화 수명 주기와 비즈니스 프로세스 실행의 여러 측면을 자동화하고 증강하여 하이퍼오토메이션 전략을 가속화하고 있습니다. 독립형 도구인 생성형 AI는 데이터 수집, 정리, 준비 및 분석과 관련된 작업에 적용될 수 있습니다. 또한 창의적인 작업을 보완할 수 있는 아이디어와 콘텐츠를 제공할 수도 있습니다. 그리고 훈련과 테스트를 위한 합성 데이터를 생성하는 능력을 통해 하이퍼오토메이션 모델의 효율성을 높이고 오류 위험을 줄일 수 있습니다. 생성형 AI가 자동화 지원 도구에 잘 통합되면 사용자는 업무용 애플리케이션에서 직접 자동화를 요청하고, 개인화된 콘텐츠를 생성하고, 문서를 요약할 수 있습니다. 자동화 개발의 경우, AI 기반 자동화 시스템에 내장된 생성형 AI는 개발자가 복잡한 자동화 워크플로를 만들고, 프로세스 문서를 신속하게 배포 가능한 자동화로 변환하고, 애플리케이션 변경 사항에 맞게 자동화를 모니터링하고 조정하여 지속적인 복원력을 보장하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI 에이전트

AI 에이전트

GPT-4와 같은 대규모 언어 모델을 기반으로 하는 AI 에이전트는 시스템 및 도구와 상호 작용하여 인지 작업을 실행하고, 프롬프트를 통해 사용자와 소통하고 장기 실행 메모리를 활용하여 맥락을 유지하고 실시간으로 적응합니다. AI 에이전트는 엔터프라이즈 아키텍처와 완벽하게 통합되어 AI 모델 및 알고리즘, 애플리케이션, 시스템을 활용하여 인지 작업을 수행하고 다중 에이전트 오케스트레이션을 통해 협업적으로 운영함으로써 엔터프라이즈 시스템 전반의 자동화 격차를 없앨 수 있습니다. AI 에이전트는 엄격한 거버넌스와 보호 장치를 제공하는 안전한 자동화 플랫폼 내에서 하이퍼오토메이션의 가속화를 주도하는 미래 AI 배포의 핵심으로 자리잡고 있습니다.

AI + 자동화 엔터프라이즈 시스템으로 하이퍼오토메이션 지원하기.

인력, 기존 시스템과의 통합, 보안 및 확장 등 하이퍼오토메이션 여정의 다양한 측면을 지원하는 AI 기반 자동화 솔루션을 선택하세요.

사용 용이성

사용 용이성

직원들이 쉽게 사용할 수 있는 앱과 툴이 포함된 통합 하이퍼오토메이션 솔루션을 선택하여 직원들이 자동화에 참여할 수 있도록 활성화하세요. 비즈니스 사용자가 자연어로 자동화를 찾아 실행할 수 있도록 지원하는 대화형 자동화 어시스턴트가 포함된 솔루션을 선택하여 생성형 AI의 힘을 활용하세요. 이러한 Automation Co-Pilot은 업무용 애플리케이션에 자동화를 내장하고 사용자가 AI 에이전트를 호출하고 여러 시스템과 팀에서 워크플로를 조정할 수 있도록 함으로써 직원에게 하이퍼오토메이션을 제공합니다.

AI 지원 개발

AI 지원 개발

AI를 활용해 자동화 개발을 가속화하여 하이퍼오토메이션 로드맵을 강화하고, 프로세스를 원활하게 식별하고 문서를 대규모 기능적 자동화로 전환하세요. 생성형 AI는 자동화 프로세스를 혁신하여 전문가 및 시민 개발자가 자연어 프롬프트를 사용하여 엔드투엔드 자동화를 만들 수 있도록 합니다. 자동화 수명 주기를 가속화하고 개발자가 워크플로 내에서 생성형 AI를 안전하게 주입할 수 있도록 하는 AI 지원 자동화 개발 기능을 찾아보세요.

통합 준비 완료

통합 준비 완료

핵심 시스템 및 업무용 앱을 위한 사전 구축된 커넥터를 갖춘 플랫폼을 선택하여 기존 기술 및 팀에 자동화를 포함할 수 있습니다. 사전 구축된 패키지를 통해 비즈니스 애플리케이션을 연결하고, iPaaS 통합을 통해 워크플로 자동화를 실현하고, 모든 기술 수준의 개발자가 API를 드래그 앤 드롭 방식으로 어떤 프로세스에도 통합할 수 있도록 핵심 통합 기능을 갖추는 것이 중요합니다.

클라우드 네이티브 아키텍처

클라우드 네이티브 아키텍처

클라우드 기반 마이크로서비스 아키텍처와 유연한 배포 모델을 갖춘 자동화 기술을 선택하여 원활하고 안전하게 자동화를 확장하세요. 클라우드 기반 플랫폼을 선택하면 HA/DR(높은 가용성 및 재해 복구) 기능이 표준 기능으로 보장됩니다.

교육 및 지원 생태계

교육 및 지원 생태계

효과적인 교육과 글로벌 지원 생태계를 제공하는 공급업체를 통해 인력 변화와 혁신을 가속화하세요. 유사한 배포, 전략 및 운영 모델로부터 배우고 조직에 가장 적합한 접근 방식을 적용하여 하이퍼오토메이션 성공의 기반을 구축할 수 있는 강력한 지원 리소스와 지침을 찾아보세요.

신뢰와 보안

신뢰와 보안

SOC 1 Type 2, SOC 2 Type 2, ISO 27001, HITRUST, ISO 22301을 포함한 높은 가용성과 심층 방어 보안 표준 및 인증을 통해 엔터프라이즈급 안정성을 확보하여 비즈니스 데이터와 프로세스 자동화를 보호하세요. 포괄적인 솔루션은 업계별 규정을 준수하고, 민감한 정보의 암호화를 비롯한 GDPR 및 데이터 개인 정보 보호 원칙을 준수하며, 필수적인 것만을 담은 클라우드 스토리지를 제공합니다.

에이전트 자동화

에이전트 자동화

에이전트 자동화를 지원하는 솔루션을 선택하여 미래 지향적인 하이퍼오토메이션을 구현해 보세요. AI 에이전트는 인지 워크플로의 엔드투엔드 자동화를 지원합니다. AI 에이전트를 노코드로 개발할 수 있고, 에이전트가 기존 엔터프라이즈 아키텍처, AI 모델, 애플리케이션, 시스템과 통합될 수 있는 플랫폼을 찾아보세요. 사용하기 쉬운 기능에는 견고한 보안과 거버넌스가 포함되어야 하며, 책임감 있는 AI 배포를 보장해야 합니다.

업계 및 팀 내에서 하이퍼오토메이션을 활용한 유스케이스.

실무에서 하이퍼오토메이션은 다양한 기술, 도구, 플랫폼을 활용해 자동화가 가능한 모든 작업과 프로세스를 자동화한다는 것을 의미합니다. 이는 기업 전반에 걸쳐 광범위하게 적용되는 것뿐만 아니라 비즈니스 운영을 전체적으로 조율하고 통합하는 것을 의미합니다.

은행 및 금융 서비스

은행 및 금융 서비스

  • 결제 처리, 계좌 관리, 대출 신청 등의 복잡한 작업을 자동화하여 은행 업무 프로세스를 가속화하고 효율성을 개선하고 비용을 절감하세요.
  • 잠재적 위험을 관리하고 재정 건강을 보호하기 위해 정확한 위험 평가와 신용 평가를 실시하세요.
  • 데이터 수집, 검증 및 변환을 자동화하여 규제 보고를 간소화하세요.
  • AI와 머신러닝 기술을 결합하여 거래를 모니터링하고, 의심스러운 거래를 표시하고, 위험 관리를 개선하여 사기 행위를 감지합니다.
의료 서비스

의료 서비스

  • 방대한 데이터 세트를 활용하고 약속 알림 및 처방전 재발행을 포함한 커뮤니케이션을 자동화하는 개인화된 치료 계획을 개발하여 환자 치료 결과를 개선하세요.
  • 규정 준수 프로세스를 자동화하고, 환자 기록, 청구서 및 기타 개인/민감한 의료 데이터에 대한 모니터링과 감사를 실시하고 데이터 처리 요구 사항을 시행하여 규정 준수를 보장할 수 있습니다.
  • 하이퍼오토메이션을 통해 청구 및 청구 처리 등의 행정 업무를 간소화하여 오류를 줄이고, 효율성을 높이고, 의사와 의료 종사자의 업무 피로도를 낮출 수 있습니다.
보험

보험

  • 초기 청구 접수, 예비 평가, 데이터 입력 등의 자동화를 통해 청구 처리를 가속화하여 처리 시간을 줄이고 정확성을 높입니다.
  • 하이퍼오토메이션을 통해 정책 가격 책정을 개선하여 실시간 데이터 분석을 사용해 보다 정확하고 고객 중심적인 가격을 제공합니다.
  • 규제 요구 사항을 시행하고, 감독을 자동화하고, 변화하는 법적 기준과 규정을 추적하기 위해 하이퍼오토메이션을 채택하여 규정 준수를 강화할 수 있습니다.
  • 플랫폼과 애플리케이션을 통합하여 시스템 간 데이터를 연결하고 실시간 데이터 분석을 지원하여 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 서비스 제공을 개선합니다.
제조

제조

  • 제조 공정에서 생성된 방대한 데이터를 기반으로 예측 유지 관리 모델을 개발할 때 하이퍼오토메이션을 적용하여 가동 중단 시간을 줄입니다.
  • AI가 구동하는 컴퓨터 비전 시스템을 사용하여 제품 품질을 검사 및 평가하고, 결함을 감지하고, 품질 기준을 준수하여 시정 솔루션을 적용하여 품질 보증을 강화합니다.
  • AI 기반 모델로 공급망을 최적화하여 수요를 예측하고 재고 수준을 모니터링하고 조정합니다.
  • 고급 하이퍼오토메이션 기술을 적용하여 추적 메커니즘을 내장하고 엔드투엔드 추적을 위한 데이터 수집을 통해 제품 추적성을 향상합니다.

하이퍼오토메이션의 진화.

하이퍼오토메이션 전략은 자동화 도구와 기술의 급속한 발전과 함께 발전해 왔습니다. 간단한 작업 자동화로 시작된 것이 AI 에이전트와 같은 고급 AI 기반 프로세스 자동화 도구로 발전하여 하이퍼오토메이션 비전을 달성하기 위한 여정을 가속화하고 있습니다.

1.

비즈니스 프로세스 자동화의 시작

하이퍼오토메이션은 OCR(광학 문자 인식) 및 기본적인 데이터 스크래핑과 같은 비즈니스 프로세스 자동화 기술에서 시작되었습니다. 이러한 기술을 조율하는 플랫폼은 비즈니스 프로세스 자동화의 발전을 촉진했습니다.

2.

RPA와 AI를 통한 자동화의 가속

RPA(로보틱 프로세스 자동화)는 이러한 방향에서 중요한 이정표를 세웠으며, 일상적인 비즈니스 프로세스에 자동화 도구를 쉽고 비용 효율적으로 적용할 수 있게 했습니다. RPA는 특히 IDP(지능형 문서 처리)를 통해 AI와 ML(머신 러닝)을 통합하도록 빠르게 발전했습니다. RPA와 AI 기반 도구를 결합하면 데이터와 프로세스의 유연성이 늘어나 기업 운영 내에서 자동화를 적용하는 범위가 넓어집니다.

3.

지능형 자동화 및 하이퍼오토메이션

RPA와 AI 기술이 융합되어 지능형 자동화가 탄생했습니다. AI를 통해 복잡한 의사결정 프로세스도 자동화할 수 있으며, 이를 통해 비즈니스 프로세스 자동화의 범위와 기능이 확대될 수 있습니다. 하이퍼오토메이션은 자동화의 증폭된 힘을 지속적인 디지털 혁신의 목표로 활용합니다.

4.

하이퍼오토메이션의 미래

하이퍼오토메이션의 미래는 첨단 기술을 지속적으로 결합하여 기업 운영 전반에 걸쳐 자동화를 확장하는 데 달려 있습니다. 에이전트 자동화의 도입으로, 하이퍼오토메이션 전략은 비즈니스 프로세스 자동화를 획기적으로 가속화하고 확장하여 전체적인 디지털 혁신을 추진할 수 있는 수단을 갖추게 되었습니다.

하이퍼오토메이션 성공을 위한 회사 문화 구축.

기업은 효율성과 혁신을 위해 끊임없이 진화하는 AI와 자동화 기술을 탐색하면서 하이퍼오토메이션 여정을 시작해야 합니다. 하이퍼오토메이션 전략을 구현하는 속도와 효율성은 조직 내의 사람들과 밀접하게 연관되어 있기에, 변화와 기술 발전을 수용하는 문화를 육성하는 것이 성공의 핵심 요인으로 부각되고 있습니다. 기술과 문화를 하이퍼오토메이션 비전의 최전선에 둠으로써 기업은 강력한 지원과 인력 참여를 구축하여 하이퍼오토메이션 여정의 토대를 마련할 수 있을 뿐만 아니라 지속적인 추진력을 보장할 수 있습니다.

업무 수행 방식 변경하기

업무 수행 방식 변경하기

하이퍼오토메이션 여정의 속도는 사람에 의해 결정됩니다. 사람과 문화를 비전의 중심에 두고 토대를 마련하여 직원들의 강력한 지원과 참여를 얻으세요. 시작하기 전에 기능적 리더와 옹호자를 파악하세요. 성공적인 변화를 위해 폭넓고 다양한 기술과 경험, 유연성과 적응력을 우선시하여 채용하세요. 생성형 AI를 포함한 새로운 기술에 대해 직원과 엔지니어 모두의 역량을 강화하는 데 힘써 보세요.

하이퍼오토메이션을 위한 문화 만들기

하이퍼오토메이션을 위한 문화 만들기

지능형 자동화는 하이퍼오토메이션의 핵심이며, 복잡성, 가변성, 오케스트레이션으로 인해 이전에는 자동화가 불가능했던 곳에서 조직이 혁신할 수 있도록 지원합니다. 자동화 도구가 업무 구조에 녹아들고 점점 더 복잡한 프로세스가 자동화됨에 따라 변화는 여러 측면에서 각기 다른 속도로 발생합니다.

하이퍼오토메이션으로 가는 길 개척하기

하이퍼오토메이션으로 가는 길 개척하기

하이퍼오토메이션 로드맵을 만드는 방법은 조직마다 다릅니다. 그러나 이 과정은 대체로 기반 구축, 로드맵 수립, 변혁의 실행, 확장의 4단계로 진행됩니다.

  • 기반: 핵심 팀을 구성하거나 CoE(Center of Excellence)를 운영하여 자동화 노력을 선도하면서 하이퍼오토메이션 여정을 시작하세요. 동시에 하이퍼오토메이션 비전과 목표를 정의하고 사업부 내부와 리더십 수준에서 내부 옹호자를 파악하여 협력과 헌신을 이끌어냅니다.
  • 로드맵: 기존 기술을 평가하고 현재 자동화 성숙도 수준을 파악하는 등, 조직의 준비 상태를 평가합니다. 우선 순위가 높은 유스케이스에 대해 적용된 하이퍼오토메이션 전략을 수립합니다. 이 전략의 일부는 운영 및 거버넌스 모델을 선택하고 이를 조직 목표에 맞게 조정하는 것입니다.
  • 혁신: 자동화 기회를 발견하고, 전략적 중요성에 따라 이니셔티브의 우선순위를 정하고, 성공 지표를 정의하는 것이 혁신 단계의 전반을 구성합니다. 후반에는 자동화 솔루션 구현, 자동화 프로세스 운영화, 성과 평가 및 최적화를 통해 실질적인 결과와 효율성 향상을 이루는 작업이 포함됩니다.
  • 확장: 하이퍼오토메이션 확장 단계에서는 기능과 팀 전반에 걸쳐 자동화 이니셔티브를 확장하는 데 중점을 두게 됩니다. 여기에는 다음의 전략적 우선순위와 기회를 효과적으로 정의하고, 조직 수준에서 하이퍼오토메이션의 영향과 이점을 극대화하기 위해 비즈니스 기능 전반에 걸친 자동화 프로세스의 원활한 통합을 보장하는 것이 포함됩니다.
지속적인 하이퍼오토메이션 성공

지속적인 하이퍼오토메이션 성공

현실적으로 하이퍼오토메이션으로 가는 길은 직선적이지 않습니다. 전략, 운영 모델, 거버넌스부터 프로세스 디스커버리 및 선택, 우선 순위 지정, 측정, 확장까지 여러 차원을 동시에 포괄하는 여정이 될 것입니다. 성공적인 하이퍼오토메이션은 기업이 변화에 민첩하게 적응하고, 기회를 발견하고 창출하며, 스스로를 재창조할 수 있도록 해줍니다. 이는 하이퍼오토메이션을 넘어선 미래로, 조직이 AI와 자동화의 가치와 광범위한 차세대 보완 기술을 활용하여 진정한 디지털 기업이 되는 것입니다.

AI + 자동화 엔터프라이즈 시스템으로 하이퍼오토메이션 실현하기.

인력, 기존 시스템과의 통합, 보안 및 확장 등 하이퍼오토메이션 여정의 다양한 측면을 지원하기 위해 AI 및 자동화를 통합 엔터프라이즈 시스템과 결합하세요.

자동화 성공 플랫폼

자주 묻는 질문.

하이퍼오토메이션과 지능형 프로세스 자동화의 차이점은 무엇인가요?

지능형 자동화와 하이퍼오토메이션은 종종 같은 의미로 사용됩니다. 그러나 지능형 자동화는 기술이고, 하이퍼오토메이션은 지능형 자동화를 적용한 전략입니다.

하이퍼오토메이션은 고급 자동화 및 AI 기술을 적용하여 조직 내 자동화 역량을 확장하고 비즈니스 업무, 프로세스 및 기능 전반에 걸쳐 자동화를 보다 완벽하게 활용하는 전략입니다. 이러한 기술에는 RPA(로보틱 프로세스 자동화), AI(인공지능), 머신 러닝, 프로세스 마이닝 및 시간 소모적인 비즈니스 절차를 식별하고 이를 기능적 자동화로 변환하는 기타 도구가 포함됩니다.

지능형 프로세스 자동화, 즉 지능형 자동화는 OCR(광학 문자 인식), RPA, AI, 머신 러닝 알고리즘과 같은 도구를 포함하는 자동화 기능 플랫폼 또는 모음을 말하며, 인간의 행동과 지능을 시뮬레이션하여 비즈니스 프로세스를 실행합니다. 이러한 유형의 자동화를 통해 기업은 인력 투입과 분석, 의사 결정을 필요로 하는 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다.

지능형 자동화는 RPA, NLP(자연어 처리), 디지털 프로세스 자동화, 의사 결정 관리 구조, 지능형 비즈니스 관리(iBPMS) 인프라와 같이 하이퍼오토메이션 기술의 한 측면입니다.

비즈니스에 하이퍼오토메이션을 성공적으로 구현하려면 어떻게 해야 하나요?

비즈니스 목표 식별

하이퍼오토메이션의 목적은 비즈니스 프로세스를 자동화하는 것입니다. 이를 달성하기 위해서는 업무에서 하이퍼오토메이션을 통해 이점을 얻을 수 있는 자동화 대상 업무를 식별해야 합니다. 자동화 이니셔티브의 영향과 효과를 추적하고 측정하기 위한 목표와 KPI를 수립하기 위해 예상되는 이점을 정량화합니다.

하이퍼오토메이션 도구에 대해 알아보기

하이퍼오토메이션을 지원하는 사용 가능한 도구와 플랫폼을 조사하고 평가하고, 조직에서 이미 도입한 관련 기술과 시스템을 파악하세요. 자동화 이니셔티브의 범위와 규모, 보안 및 규정 준수 요구 사항, 기술 능숙도 수준 측면에서 조직의 요구 사항을 평가하면 적합한 공급업체와 지원 생태계를 파악하는 데 도움이 됩니다. 비즈니스가 속한 업계 또는 비슷한 규모의 조직 내에서 일반적인 유스케이스와 하이퍼오토메이션 전략을 살펴보는 것이 도움이 될 수 있습니다.

지속 가능하고 확장 가능한 도구 선택

모든 잠재적인 도구나 플랫폼이 프로세스의 총 개수, 데이터 볼륨, 시스템, 지역 등을 포함하여 여러 측면에서 어떻게 성장을 지원할지 항상 고려하세요. 이러한 접근 방식은 기업의 자동화 요구 증가에 맞춰 확장 가능한 지속 가능하고 미래 지향적인 공급업체를 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.

하이퍼오토메이션과 관련하여 어떤 어려움이 발생할 수 있고 이를 어떻게 해결해야 하나요?

하이퍼오토메이션을 효과적으로 구현하는 데에는 모든 조직이 어려움을 겪을 수밖에 없습니다. 그러나 하이퍼오토메이션에는 생산성과 워크플로 효율성이 향상된다는 상당히 주목할 만한 이점이 있기 때문에, 계속 앞으로 나아갈 원동력이 될 수 있습니다. 고려해야 할 과제는 다음과 같습니다.


  • 성공을 측정할 방법 찾기(선택한 툴에 고급 분석 기능이 포함되어 있나요?)
  • 투자 수익률 계산
  • 적절한 하이퍼오토메이션 인프라 선택
  • 데이터 관리. 자동화를 통해 막대한 양의 데이터가 생성되면서, 일부 조직에서는 이 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하는 것이 어려울 수 있습니다.
  • 이해 관계자 및 직원의 동의 얻기(이때 강력한 온보딩이 도움이 됩니다)
  • 이전 비즈니스 프로세스 정보 부족으로 인해 구현이 어렵고 지연될 수 있음
  • 기술/지식 부족. 하이퍼오토메이션에는 현재 조직 내에 존재하지 않는 새로운 기술과 지식이 필요합니다.

AI가 하이퍼오토메이션에 어떻게 기여할까요?

하이퍼오토메이션은 AI 기술을 활용하여 프로세스와 작업을 자동화합니다. 여기에는 NLP(자연어 처리), ML(머신 러닝), 컴퓨터 비전, RPA(로보틱 프로세스 자동화)가 포함되며 현재는 생성형 AI도 포함됩니다. AI는 자동화된 기회를 식별하고 우선순위를 지정하고, 자동화된 프로세스를 지속적으로 최적화하며, 인간과 유사한 의사 결정이 필요한 복잡한 작업을 처리하는 능력을 제공합니다.

AI를 활용하는 조직은 자동화에 대한 보다 포괄적이고 전체적인 접근 방식을 확보하고 다양한 기술과 부서 간의 사일로를 해소할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 실시간 데이터와 통찰력을 바탕으로 더 나은 의사 결정이 가능해져 민첩성과 경쟁력이 향상됩니다. 또한, AI는 계속 발전하여 지속적인 성장과 혁신을 촉진하는 하이퍼오토메이션에 대한 새로운 가능성이 열리고 있습니다.

하이퍼오토메이션은 인간 근로자와 기술 요구 사항에 어떤 영향을 미칠까요?

하이퍼오토메이션은 인간 근로자와 그들의 기술 요구 사항에 상당한 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 점점 더 많은 업무와 프로세스가 자동화됨에 따라 직원의 역할과 책임도 바뀌어, 직원들은 새로운 업무 방식에 적응해야 할 것입니다. 여기에는 인간의 의사결정이 필요한 보다 복잡한 작업을 수행하기 위한 기술 향상 또는 재교육, 자동화 시스템과의 협업, 데이터 기반 통찰력 관리가 포함될 수 있습니다.

하이퍼오토메이션은 여러 기술을 통합하기 때문에 이전에는 분리되어 있던 여러 부서와 업무 기능이 하나로 통합됩니다. 즉, 직원들은 비즈니스 프로세스에 대해 폭넓게 이해하고, 그것들이 어떻게 서로 연결되고 상호작용하는지 알고 있어야 합니다. 이 새로운 자동화 시대에는 성공을 위해 협업과 기능 간 기술이 점점 더 중요해질 것입니다.

하이퍼오토메이션을 구축하려면 개발자가 필요한가요?

그렇습니다. 개발자는 하이퍼오토메이션 이니셔티브를 구축하는 데 중심적인 역할을 합니다. 그들은 프로세스와 시스템 전반에 걸친 자동화를 실현하는 데 필요한 소프트웨어, 데이터 세트, 코드를 만들고 구현하는 일을 담당합니다. 개발자는 또한 다양한 기술을 통합하고 기술 간의 원활한 커뮤니케이션을 보장하여 응집력 있는 자동화 생태계를 구축하는 데 중요한 역할을 합니다.

하지만 로우코드 및 노코드 플랫폼의 발전으로 기술 지식이 없는 사용자도 자동화 프로세스 생성 및 배포에 참여하기가 더 쉬워지고 있습니다. 이를 통해 개발자와 비즈니스 사용자가 함께 작업하여 기회를 파악하고 솔루션을 구현할 수 있는 하이퍼오토메이션에 대한 보다 협력적인 접근 방식이 가능해집니다. 궁극적으로, 숙련된 개발자 팀을 갖는 것은 조직 내에서 하이퍼오토메이션을 성공적으로 구현하고 유지하는 데 필수적입니다.

RPA와 하이퍼오토메이션의 차이점은 무엇인가요?

RPA(로보틱 프로세스 자동화)와 하이퍼오토메이션은 종종 같은 의미로 사용되지만, 둘 사이에는 몇 가지 주요한 차이점이 있습니다. RPA는 소프트웨어 봇을 사용하여 반복적이고 규칙 기반의 작업을 자동화하는 일종의 자동화 기술입니다. 전체 워크플로보다는 개별 프로세스를 자동화하는 데 중점을 둡니다.

반면, 하이퍼오토메이션은 RPA 같은 단일 자동화 기술을 넘어서는 포괄적인 전략입니다. 여기에는 AI, ML(머신 러닝), NLP(자연어 처리) 등 광범위한 도구와 기술이 포함됩니다. 하이퍼오토메이션은 여러 기술과 시스템을 통합하여 엔드투엔드 비즈니스 프로세스와 워크플로를 자동화하는 것을 목표로 합니다.

하이퍼오토메이션 이니셔티브의 성공을 보여주는 지표는 무엇일까요?

비용 절감: 자동화는 프로세스를 간소화하고 수동 노동을 없애 비용을 절감하는 것을 목표로 합니다. 자동화를 통해 달성한 비용 절감을 추적하면 하이퍼오토메이션 이니셔티브의 성공을 나타낼 수 있습니다.

절약된 시간: 자동화를 통해 작업과 프로세스를 더 빠르게 완료할 수 있어 전반적인 운영에서 시간을 절약할 수 있습니다. 자동화를 통해 절약된 시간을 측정하면 하이퍼오토메이션의 효율성과 효과를 입증할 수 있습니다.

오류 감소: 수동 작업에서는 인적 오류가 흔히 발생하므로 자동화를 통해 오류를 크게 줄이고 정확도를 높일 수 있습니다. 자동화로 인한 오류 감소를 추적하면 하이퍼오토메이션의 효과를 보여줄 수 있습니다.

생산성 증가: 자동화를 통해 직원은 반복적인 작업으로부터 해방되어 더욱 가치 있고 전략적인 업무에 집중할 수 있습니다. 직원 생산성의 증가는 하이퍼오토메이션의 성공을 나타낼 수 있습니다.

비즈니스 성장: 하이퍼오토메이션은 매출 증가, 시장 점유율 증가, 고객 만족도 향상 등 비즈니스 성과 개선으로 이어질 것입니다.

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