지능형 자동화란?

프로세스 디스커버리는 조직이 기존 프로세스를 발견하고, 이해하고, 분석할 수 있게 해주는 지능형 자동화 솔루션의 초석입니다. 조직은 비효율성과 병목 현상을 파악함으로써 운영을 개선하고 비용을 절감하며 효율성을 극대화할 수 있습니다. 프로세스 디스커버리는 정보에 입각한 의사 결정과 효과적인 프로세스 간소화에 필요한 인텔리전스를 제공함으로써 자동화 이니셔티브를 가속화합니다. 지능형 자동화 솔루션에 완전히 통합된 프로세스 디스커버리는 최적화가 필요한 영역을 정확히 찾아내고 빠르고 정확한 프로세스 투명성을 보장하여 오토파일럿이 주도하는 자동화 생성에 바로 투입할 수 있는 기능을 제공합니다.

RPA 기능은 지능형 자동화 솔루션에서 핵심적인 역할을 합니다. RPA는 반복적인 디지털 작업을 자동화하여 비즈니스 프로세스의 효율성, 정확성, 복원력을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 시스템 전반에서 사람의 행동을 모방하여 팀의 반복적인 작업을 덜어 줍니다. 이러한 기능을 AI 및 API와 결합하면 더욱 가치가 높아져 전문 개발자와 시민 개발자 모두 엔드투엔드 자동화를 구축할 수 있게 됩니다.

통합 기능은 포괄적인 지능형 자동화 솔루션의 원동력으로, 원활한 상호 작용성과 확장성을 제공하며, 데이터 교환을 용이하게 하여 안전한 운영과 규정 준수를 지원합니다. 시스템과 애플리케이션 간의 가교 역할을 하는 통합은 조직의 에코시스템 내에서 엔드투엔드 프로세스 자동화에 필수적인 원활한 데이터 교환과 연결을 촉진합니다. 클라우드 인프라의 견고한 확장 지원과 마찬가지로 통합 기능은 자동화 워크플로우를 다양한 비즈니스 애플리케이션, API 및 데이터베이스와 포괄적으로 상호 작용시킴으로써 실시간 데이터 흐름과 작업을 가능하게 합니다. 지능형 자동화 플랫폼은 다양한 비즈니스 애플리케이션과 시스템에 즉각적으로 연결될 수 있는 기존 커넥터와 패키지를 제공해 자동화 개발 및 배포의 속도를 가속화합니다. 통합을 통해 전사적으로 자동화 자산을 다시 사용할 수 있으므로 중복 작업을 줄이면서 일관성을 유지할 수 있습니다.

IDP를 통해 조직은 대규모로 문서를 정확하고 효율적으로 처리할 수 있습니다. 다양한 문서 유형에서 데이터를 추출, 분류, 검증하고 이를 자동화된 워크플로우에 직접 통합할 수 있습니다. 엔터프라이즈급 IDP는 문서 추출 프로젝트를 구성하는 데 필요한 시간을 줄여 소유 비용을 절감할 수 있습니다. 사전 구축된 문서 모델과 최첨단 AI 기술을 업무 흐름에 직접 통합한 IDP는 엔드투엔드 자동화에서 중추적인 역할을 할 뿐만 아니라 지능형 자동화의 전반적인 효율성과 효과도 향상시킵니다.

지능형 자동화의 핵심인 생성형 AI는 조직이 높은 수준의 인간과 유사한 의사 결정 및 독창성을 필요로 하는 복잡한 작업을 자동화할 수 있도록 지원합니다. 생성형 AI와 LLM(대규모 언어 모델)은 지능형 자동화의 기능을 확장하며, 결정적으로 지능형 자동화 플랫폼은 거버넌스와 가드레일을 제공하여 생성형 AI의 안전하고 책임감 있는 사용을 가능하게 합니다. 지능형 자동화 솔루션에 원활하게 통합된 생성형 AI를 통해 직원들은 선호하는 애플리케이션을 벗어나지 않고도 자연어를 사용하여 시스템 전반에서 자동화를 요청하고, 개인화된 콘텐츠를 생성하고, 방대한 문서를 요약할 수 있습니다. 생성형 AI는 더 많은 문서 데이터를 확보하고 자동화 개발을 가속화하는 데도 도움이 됩니다.

운영의 확장성은 성장과 변화하는 비즈니스 요구사항에 적응하는 데 매우 중요합니다. 지능형 자동화는 프로세스 볼륨 증가와 사용자 수 증가에 대응하여 확장할 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 유연성을 통해 기업은 성능 저하 없이 많은 양의 작업을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 효과적인 오케스트레이션은 여러 자동화를 동시에 감독하는 데 필수적이며, 이는 수많은 프로세스를 보유한 대기업에 필수적인 기능입니다. 클라우드 기반 솔루션을 활용하면 이러한 유연성과 확장성을 강화할 수 있습니다. 클라우드 네이티브 아키텍처를 활용하면 기업은 인프라, 유지 관리, 보안 및 규정 준수와 관련된 비용을 절감할 수 있습니다. 클라우드 모델은 수요에 맞는 자동 확장과 지속적인 업데이트를 지원하며 여기에는 고가용성 및 재해 복구 옵션이 포함되어 있습니다. 또한 확장 가능한 클라우드 네이티브 SaaS 플랫폼을 통해 부서와 팀 전반에서 기능을 간편하게 확장할 수 있어 시민 개발자부터 디지털 비서에 이르기까지 모든 사람을 수용할 수 있습니다.

포괄적인 지능형 자동화 솔루션은 강력한 클라우드 보안 관행, IAM(ID 및 액세스 관리) 프로토콜, 데이터 암호화 기술, 엄격한 로깅 및 모니터링 시스템을 구현하는 등 다계층 보안 프레임워크를 준수합니다. 지능형 자동화 플랫폼은 다양한 산업과 관련된 규정 준수 표준을 충족하는 것이 중요합니다. 데이터 보호를 위해 GDPR을 준수하고, 민감한 정보에 암호화를 적용하며, 안전한 클라우드 스토리지 옵션을 제공하는 플랫폼을 찾아보세요. ISO 27001, SOC 1 & 2 Type 2, HITRUST와 같은 주요 인증을 준수하는 것은 보안 및 규정 준수에 대한 플랫폼의 노력을 입증해 줍니다. 또한 내장된 감사 추적과 투명한 보고 메커니즘은 모든 자동화 활동에 대한 책임과 규정 준수를 보장하며, 거버넌스 기능을 통해 자동화 설정에 액세스하고 수정할 수 있는 사용자를 정밀하게 관리할 수 있습니다.

시작하기

자동화 도구는 짧은 시간 동안 많은 발전을 이루었습니다. 첫 번째 큰 발전은 문서 처리였습니다. 기업에서는 다양한 문서 유형에서 데이터를 자동으로 수집, 추출, 처리하여 문서 작성 속도를 높이고 종이 프로세스를 없앨 수 있었습니다.

업무 처리하기

그 후 RPA(로보틱 프로세스 자동화)가 툴킷에 디지털 작업자를 추가했습니다. RPA는 청구, 인보이스 코딩, 미리 알림 전송과 같은 반복적이고 수작업이 많은 업무에서 탁월한 성능을 발휘했습니다. 사람의 입력을 실시간으로 모방하여 사람보다 더 빠르고 정확하게 수행하는 데 사용할 수 있게 되었습니다.

스마트해지기

지능형 자동화는 인지 기술을 통합하여 이를 한 단계 더 발전시켰습니다. 머신 러닝과 컴퓨터 비전을 통해 기업은 이전에는 불가능했던 비정형 데이터와 같은 작업을 자동화할 수 있습니다. “하이퍼오토메이션"도 등장했습니다. 이것은 본질적으로 자동화를 자동화할 수 있는 능력입니다.

변화 일으키기

물론 디지털 트랜스포메이션은 하나의 여정입니다. 다음 단계는 무엇일까요? 맥킨지에 따르면, 생성형 AI가 혁신과 성장의 핵심 동력이 될 것이라고 합니다. 자동화와 생성형 AI를 결합하면 기업은 생산성을 훨씬 더 높일 수 있습니다. 불만 해결, 감정 분석, 인보이스 처리 등을 생각해 보세요.

발견

우리가 이해하지 못하는 것은 자동화할 수 없습니다. 프로세스 디스커버리로 프로세스 최적화와 비즈니스 ROI를 위한 가장 빠른 경로를 빠르고 안전하게 찾아보세요. 비즈니스 운영 방식과 자동화할 수 있는 프로세스에 대한 빠르고 정확하며 안전한 가시성을 확보하여 지능형 자동화 여정을 시작하세요.

자동화

비즈니스 프로세스에 대한 세부적인 청사진을 마련하고 우선순위를 정했다면 이제 자동화할 차례입니다. 작은 작업부터 시작하거나 생성형 AI를 사용하여 즉시 실행 가능한 엔드투엔드 자동화를 만들 수 있습니다. 지능형 자동화는 비즈니스 부서, 팀, 작업자, 프로세스를 조정하여 전반적인 목표와 전략을 지원할 수 있도록 도와줍니다.

확장

초기 혜택이 실현되면 이제 지능형 자동화 프로그램을 확장할 차례입니다. 유연한 클라우드 네이티브 자동화는 혁신을 가속화하며, CoE Manager는 팀이 자동화 프로그램 성과를 관리, 추적 및 측정할 수 있도록 지원합니다. 또한 분석과 인사이트를 통해 새로운 가치 창출원을 파악하고 시민 개발자가 자동화를 대규모로 확장하여 더 큰 영향력을 발휘할 수 있도록 지원합니다.

참여

지능형 자동화는 기술 격차를 해소하고 속도와 민첩성을 높이며 사람, 프로세스, 데이터를 연결하는 데 도움이 됩니다. 그 방법은 무엇일까요? 분산된 도구, 애플리케이션, 시스템들을 통합함으로써 가능합니다. 데이터와 인사이트에 실시간으로 접근할 수 있게 되면, 팀 간 협업이 수월해지고, 결과적으로 운영 속도와 민첩성이 향상되며, 혁신의 문이 열리게 됩니다.