IA(지능형 자동화)와 RPA의 차이점은 무엇인가요?
RPA(로보틱 프로세스 자동화)는 반복적인 규칙 기반의 작업을 자동화하기 위한 핵심 툴킷의 일부로 남아 있지만, IA(지능형 자동화)는 RPA에 AI(인공 지능)와 ML(머신 러닝)을 통합하여 보다 복잡한 프로세스와 데이터를 처리하고, 시간이 지남에 따라 학습하고, 더욱 심층적인 인사이트를 제공하는 자동화 기능의 발전을 나타냅니다. 조직은 RPA를 인지 기술과 결합함으로써 더 많은 프로세스를 더 높은 효율성과 더 적은 오류로 자동화하고, 혁신과 성장을 위한 새로운 기회를 얻을 수 있습니다.
RPA(로보틱 프로세스 자동화)란?
RPA는 디지털 작업을 자동화하기 위해 비즈니스 프로세스 자동화를 생성하고 실행하는 기술로, 소프트웨어 로봇 또는 "봇"이라고도 불립니다. RPA는 클릭, 타이핑과 같은 인간의 행동을 모방하여 사용자 인터페이스를 통해 애플리케이션과 시스템을 탐색하고 상호 작용하여 사람이 작업을 수행하는 방식과 동일하게 작동합니다. 중요한 점은 RPA에는 미리 설정된 규칙과 논리, 구조화된 데이터 입력이 필요하고 자동화 프로세스를 반복하는 동안 데이터의 형식과 위치가 일관되어야 한다는 점입니다.
IA(지능형 자동화)란?
지능형 자동화 또는 IPA(지능형 프로세스 자동화)는 RPA와 AI를 결합하여 비정형 데이터, 의사 결정 및 학습과 관련된 복잡한 프로세스를 자동화합니다. RPA는 잘 정의된 규칙 중심의 작업에 효과적이며, ML과 NLP(자연어 처리)와 같은 인지 도구를 사용하여 문서를 처리하고, 자연어를 해석하고 응답하며, 심지어 오류를 감지하고 수정하여 자동화의 회복력과 신뢰성을 향상시킵니다.
RPA의 장점을 비교해보세요. 지능형 자동화.
일반적으로, 비즈니스 프로세스를 자동화하면 시간이 절약되고, 오류가 줄어들며, 효율성이 높아집니다. 그러나 단독 RPA이든 전체적인 지능형 자동화 플랫폼이든 올바른 자동화 도구를 올바른 작업에 적용하면 더 높은 가치의 전략적 업무를 위해 리소스를 확보하고, 운영 모델을 혁신하고, 성장을 가속화하는 등 추가적인 이점을 얻을 수 있습니다.
RPA의 주요 이점:
- 효율성 및 절약: RPA는 반복적인 작업을 자동화하여 효율성을 높이고 시간과 비용을 절약합니다.
- 리소스 할당: RPA는 인적 자원을 보다 전략적이고 부가가치가 있는 작업에 집중시킬 수 있게 해줍니다.
- 즉각적인 결과: RPA는 일반적으로 구현 시간이 짧고 즉각적인 ROI를 제공합니다.
- 정확도 및 속도: RPA는 반복적인 작업을 오류 없이 빠르게 실행하여 고속으로 높은 정확도를 제공합니다.
지능형 자동화의 추가 이점:
- 프로세스 및 데이터 복잡성: 지능형 자동화는 정형화된 데이터와 비정형 데이터를 모두 포함하는 복잡한 엔드투엔드 프로세스를 처리합니다.
- 규모에 따른 유연성: 지능형 자동화는 비즈니스 프로세스의 실제 복잡성과 다양성을 처리할 수 있으며, 변화하는 비즈니스 환경과 요구 사항에 적응할 수 있습니다.
- 지속적인 개선: 지능형 자동화는 AI 기반의 인사이트를 제공하여 비즈니스 의사 결정을 개선하는 동시에 머신 러닝과 피드백을 통해 자동화 성능을 지속적으로 향상시킵니다.
- 확장된 자동화 적용 범위: 지능형 자동화를 통해 더 많은 작업, 프로세스, 워크플로를 자동화하여 인간의 개입 필요성을 줄이고 운영을 혁신할 수 있습니다.
산업별 RPA 및 지능형 자동화의 유스케이스.
재무 및 회계 유스케이스: 송장 처리
RPA를 적용하면 다음을 자동화할 수 있습니다.
- 데이터 추출: RPA 봇은 송장 번호, 날짜, 금액 및 공급업체 세부 정보와 같은 정형화된 송장 양식에서 데이터를 추출합니다.
- 데이터 입력: 봇은 추출된 데이터를 조직의 ERP 시스템에 입력합니다.
- 검증: 봇은 송장 금액이 구매 주문 금액과 일치하는지 확인하는 등, 미리 정의된 규칙을 적용하여 데이터를 검증합니다.
지능형 자동화는 자동화를 다음으로 확장합니다.
- 비정형 데이터: 지능형 자동화는 AI를 사용하여 비정형 청구서(예: 스캔된 PDF 또는 이미지) 또는 형식이 일관되지 않은 송장에서 데이터를 추출합니다.
- 예외 처리: 지능형 자동화는 머신 러닝을 적용하여 패턴을 인식하고 송장 금액 불일치를 식별하고 수정하는 등 예외를 해결합니다.
- 의사 결정: 지능형 자동화는 AI를 사용하여 이상 탐지를 위한 알고리즘을 통해 과거 데이터를 기반으로 잠재적인 사기 가능성이 있는 의심스러운 송장을 표시합니다.
서비스 운영 유스케이스: 고객 지원 티켓 관리
RPA를 적용하면 다음을 자동화할 수 있습니다.
- 티켓 생성: RPA 봇은 웹 양식이나 이메일에서 정형화된 데이터를 추출하여 지원 티켓을 생성합니다.
- 라우팅: 봇은 고객이 선택한 문제 유형이나 우선순위 등 미리 정의된 규칙에 따라 티켓을 적절한 지원 팀에 라우팅합니다.
- 상태 업데이트: 봇은 지원 시스템에서 티켓 상태를 기록하여 진행 상황을 업데이트합니다.
지능형 자동화는 자동화를 다음으로 확장합니다.
- NLP(자연어 처리): 지능형 자동화는 NLP를 사용하여 이메일, 채팅 로그 등 고객 커뮤니케이션에서 비정형 데이터를 분석하여 지원 티켓을 만들고 분류합니다.
- 감정 분석: 지능형 자동화는 감정 분석을 적용하여 고객 감정에 따라 티켓의 우선순위를 정합니다.
- 자동화된 응답: 지능형 자동화는 AI를 사용하여 일반적인 질문에 대한 자동 응답을 생성합니다.
은행 및 금융 유스케이스: 대출 신청 처리
RPA를 적용하면 다음을 자동화할 수 있습니다.
- 데이터 수집: RPA 봇은 대출 신청서에서 신청자 세부 정보, 소득 및 대출 금액과 같은 정형화된 데이터를 수집합니다.
- 초기 스크리닝: 봇은 신용 점수 임계값과 소득 요건과 같은 사전 정의된 기준에 따라 신청자 데이터를 확인하여 초기 심사를 수행합니다.
- 문서 업로드: 봇은 필요한 문서를 문서 관리 시스템에 업로드합니다.
지능형 자동화는 자동화를 다음으로 확장합니다.
- 문서 처리: 지능형 자동화는 AI를 사용하여 비정형 문서(예: 은행 명세서 및 세금 신고서)를 분석하여 관련 금융 정보를 추출합니다.
- 위험 평가: 지능형 자동화는 머신 러닝 모델을 적용하여 지출 패턴 및 재정적 안정성과 같은 보다 복잡한 요소를 고려함으로써 대출 신청 위험을 평가합니다.
- 자동화된 의사 결정: 지능형 자동화는 보험사에 신청 승인 또는 거부 권고사항을 제공합니다.
HR 유스케이스: 직원 온보딩
RPA를 적용하면 다음을 자동화할 수 있습니다.
- 양식 작성: RPA 봇은 개인 정보, 직함, 근무 시작 날짜와 같은 직원 세부 정보를 포함한 정형화된 온보딩 양식을 작성합니다.
- 계정 생성: 봇은 이메일, HR 소프트웨어, 액세스 제어 시스템과 같은 기록 시스템 및 업무용 애플리케이션에서 사용자 계정을 생성합니다.
- 알림: 봇은 신입 사원에 대한 환영 이메일과 알림을 관리자와 부서에 보냅니다.
지능형 자동화는 자동화를 다음으로 확장합니다.
- 문서 검증: 지능형 자동화는 AI를 사용하여 신원 확인, 자격증, 고용 계약서와 같은 신입 사원의 서류를 검증합니다.
- 맞춤형 온보딩: 지능형 자동화는 이전 경험과 역할 요구 사항을 분석하여 이에 따라 교육 프로그램과 리소스를 계획함으로써 개인 맞춤형 온보딩 경험을 지원합니다.
- 규정 준수 추적: 지능형 자동화는 필수 규정 준수 교육 및 문서화가 완료 및 추적되도록 보장하며, 신입 사원과 HR 관리자 모두에게 알림과 업데이트를 전송합니다.
제조 유스케이스: 공급망 관리
RPA를 적용하면 다음을 자동화할 수 있습니다.
- 주문 처리: RPA 봇은 구매 주문서의 처리를 자동화하고, 주문서에서 정형화된 데이터를 추출하여 공급망 관리 시스템에 입력합니다.
- 재고 업데이트: 봇은 주문이 처리되고 이행됨에 따라 실시간으로 재고 수준을 업데이트합니다.
- 배송 추적: 봇은 물류 시스템에서 배송을 추적하고 상태 정보를 업데이트합니다.
지능형 자동화는 자동화를 다음으로 확장합니다.
- 수요 예측: 지능형 자동화는 AI를 사용하여 과거 판매 데이터, 시장 동향 및 날씨와 경제 지표와 같은 외부 요인을 분석하여 수요를 예측합니다.
- 공급업체 관리: 지능형 자동화는 머신 러닝을 적용하여 공급업체의 성과를 평가하고 품질, 비용, 신뢰성을 기반으로 공급업체 선택을 최적화합니다.
- 예측 유지 관리: 지능형 자동화는 AI를 사용하여 장비 고장을 예측하고 사전 예방적 유지 관리 일정을 계획합니다.
RPA부터 지능형 자동화, 그리고 그 이상까지 자동화 소프트웨어의 발전.
반복되는 작업의 생산성
자동화 기술은 IT와 비즈니스 분석팀이 기본 스크립팅과 매크로를 통해 수동 프로세스를 간소화하여 제한적이긴 하지만 상당한 효율성 향상을 제공하던 초창기와 비교하여 큰 발전을 보였습니다. 하지만 이러한 초보적인 자동화와 더 나은 OCR(광학 문자 인식) 도구의 개발이 결합되면서 기업은 더욱 견고하고 사용하기 쉬운 자동화 솔루션에 대한 욕구를 갖게 되었습니다. 이러한 맥락에서 RPA(로보틱 프로세스 자동화)가 등장하여 조직이 단조롭고 반복적이며 규칙 기반의 작업을 신속하고 신뢰성 있게 자동화할 수 있게 되었습니다. RPA 봇은 사용자 인터페이스를 통해 다양한 소프트웨어 애플리케이션과 상호 작용하여 데이터 입력, 양식 작성, 보고서 생성, 거래 처리 등의 작업을 실행함으로써 사람처럼 작업할 수 있습니다. RPA는 그 자체로 생산성과 정확성에 큰 변화를 가져왔으며, 특히 백오피스 업무에서 큰 변화를 가져와 인력이 더 가치 있고 전략적이고 창의적인 작업에 집중할 수 있게 되었습니다.
복잡성 정복
비정형 데이터와 빠른 의사 결정을 필요로 하는 점점 더 복잡해지는 기업 프로세스에 직면하여 RPA의 한계가 점차 드러나는 동시에 AI(인공 지능)와 ML(머신 러닝) 도구라는 형태의 인지 자동화 기술이 본격적으로 등장했습니다. 이러한 현상은 지능형 자동화의 발전으로 이어졌는데, 이것은 RPA와 AI를 결합함으로써 인지 처리와 적응 학습을 필요로 하는 엔드투엔드 프로세스로 기업 자동화 기능을 확장해주고 있습니다. IDP(지능형 문서 처리)와 결합된 지능형 자동화는 비정형 데이터를 처리하고, 고급 분석을 수행하고, 데이터 기반의 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 발전 덕분에 조직은 일상적인 업무뿐만 아니라 복잡한 워크플로도 자동화하여 운영 효율성을 크게 향상하고 디지털 혁신을 추진할 수 있게 되었습니다.
생성형 AI의 발전
현재, 자동화 기술의 발전은 생성형 AI에 의해 주도되고 있습니다. 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 생성하고 대규모 데이터 세트에서 거의 즉각적인 인사이트를 얻을 수 있는 AI의 하위 집합입니다. 생성형 AI의 힘과 지능형 자동화를 융합함으로써 자동화가 혁신되고, 전에 없던 유연성이 가능해지고, 전체 자동화 개발 수명 주기가 가속화되며, 새롭고 창의적인 유스케이스가 생겨납니다. 예를 들어, 의료 분야에서 생성형 AI는 방대한 양의 의료 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 치료 계획을 세우고 환자 결과를 예측함으로써 환자 치료를 혁신할 수 있습니다. 또한, 다양한 분자 조합을 시뮬레이션하고 효능을 예측하여 약물 발견에 도움을 줄 수 있습니다. 고객 서비스에서 생성형 AI는 개인화된 응답을 생성하고 고객 행동에 대해 보다 심층적인 인사이트를 제공할 수 있도록 챗봇을 개선할 수 있습니다.
에이전트 자동화
지능형 자동화의 차세대 진화는 이미 AI 에이전트와 에이전트 자동화의 형태로 구체화되고 있습니다. AI 에이전트는 LLM(대규모 언어 모델)과 생성형 AI의 힘을 결합하여 애플리케이션 및 환경 전반에서 책임 있는 행동을 취할 수 있는 능력을 가진 엔터티입니다. 에이전트 자동화는 지능형 AI 에이전트를 활용하여 운영상의 유연성, 효율성, 혁신을 크게 향상시킬 수 있는 적응형 자체 개선 시스템을 만드는 것과 관련이 있습니다. 생성형 AI 기능과 지능형 자동화의 융합을 통해 지능적이며 효율적인 새로운 세대의 적응형 자동화 시스템이 정의될 것으로 예상됩니다.
비즈니스 프로세스에 맞는 올바른 자동화 경로 선택하기.
사용 가능한 포괄적인 자동화 솔루션의 범위가 넓어지면서 RPA와 완전한 지능형 자동화 중 하나를 엄격하게 선택할 필요성이 거의 없어졌습니다. 오히려, 비즈니스 프로세스 자동화는 각 프로세스나 워크플로에 적용할 적절한 자동화 도구를 선택하는 것을 포함합니다. 프로세스 속성과 운영 요구 사항에 대한 엄격한 평가는 비즈니스 목표를 달성하기 위한 자동화 성공 경로를 결정하는 데 도움이 됩니다.
반복성
평가 기준
해당 업무/프로세스의 수행 빈도와 양은 어느 정도입니까?
RPA 적용 가능성
빈도/볼륨이 높은 반복 프로세스는 RPA에 적합한 후보입니다.
지능형 자동화 적용 가능성
빈도/볼륨이 중간에서 높은 수준의 프로세스는 지능형 자동화에 이상적인 후보입니다.
로직
평가 기준
작업/프로세스가 미리 정의된 규칙이나 조건을 얼마나 잘 따르나요?
RPA 적용 가능성
고도로 정의된 프로세스는 RPA에 적합합니다.
지능형 자동화 적용 가능성
덜 정의된 프로세스와 고도로 정의된 프로세스 모두 지능형 자동화의 후보입니다.
데이터 구조
평가 기준
프로세스에서 어떤 유형의 데이터를 사용하나요(정형화된 데이터 대 비정형 데이터)? 데이터를 추출, 변환 또는 처리해야 하나요?
RPA 적용 가능성
정형화된 데이터를 사용할 수 있다면 RPA가 적합합니다.
지능형 자동화 적용 가능성
비정형 데이터의 추출 및 변환을 포함한 모든 데이터 입력은 지능형 자동화에 적합합니다.
복잡성
평가 기준
프로세스의 복잡성 수준은 어느 정도인가요? 예를 들어, 단계와 결정 지점은 몇 개인가요?
RPA 적용 가능성
단계 수는 상관 없고 결정 지점이 적은 것이 RPA에 가장 적합합니다.
지능형 자동화 적용 가능성
모든 단계 수와 결정 지점이 지능형 자동화에 적합합니다.
정확도/오류율
평가 기준
현재 프로세스의 정확도 요건 또는 목표 및/또는 오류율은 어떻게 되나요?
RPA 적용 가능성
RPA는 높은 정확도를 제공할 수 있습니다.
지능형 자동화 적용 가능성
지능형 자동화는 높은 정확성을 제공할 수 있습니다.
확장
평가 기준
시간이 지남에 따라 프로세스의 양이나 빈도가 증가할 것으로 예상되나요?
RPA 적용 가능성
RPA는 정적이고 일관된 프로세스에 맞게 효과적으로 확장할 수 있습니다.
지능형 자동화 적용 가능성
지능형 자동화는 시간이 지남에 따라 다양한 변화 정도를 가진 프로세스에 효과적으로 확장될 수 있습니다.
애플리케이션/시스템 통합
평가 기준
프로세스에 몇 개의 애플리케이션/시스템/데이터베이스가 포함되나요?
RPA 적용 가능성
RPA는 사용자 인터페이스를 통한 상호 작용에 이상적입니다.
지능형 자동화 적용 가능성
지능형 자동화는 여러 연결 유형/통합을 위해 설계되었습니다.
관련 정보를 파악하고 있는 인력
평가 기준
해당 작업이나 프로세스에 인간의 개입이나 감독이 어느 정도 필요한가요?
RPA 적용 가능성
RPA는 간단한 HITL(Human In The Loop) 요구사항을 지원할 수 있습니다.
지능형 자동화 적용 가능성
지능형 자동화는 복잡한 HITL(Human In The Loop) 워크플로를 지원할 수 있습니다.
고객 대면
평가 기준
해당 프로세스가 고객 또는 기타 외부 당사자를 상대로 직접적인 영향을 미치거나 상호 작용하나요?
RPA 적용 가능성
RPA는 고객 상호작용에는 너무 엄격할 수도 있지만, 고객 요구 사항을 지원하는 사전 정의된 프로세스에 대해서는 높은 정확성을 제공할 수 있습니다.
지능형 자동화 적용 가능성
지능형 자동화는 고객과 직접 상호 작용할 수 있을 만큼 유연하고 정확할 수 있습니다.
종속성
평가 기준
워크플로 내의 다양한 작업 및 프로세스 간에 종속성이 있나요?
RPA 적용 가능성
RPA는 종속성이 낮은 워크플로에 이상적입니다.
지능형 자동화 적용 가능성
지능형 자동화는 다양한 워크플로 종속성에 맞춰 설계되었습니다.
역학/변화
평가 기준
프로세스에 대해 시간에 따라 예상되는 변화의 수준은 어느 정도인가요? 해당 프로세스를 비즈니스 요구사항의 변화에 신속하게 적응시켜야 할까요?
RPA 적용 가능성
RPA는 정적 프로세스에 가장 적합합니다.
지능형 자동화 적용성
지능형 자동화는 유연하고 적응력이 뛰어나며, 시간이 지남에 따라 발생하는 변화를 자동으로 처리할 수도 있습니다.
완전한 AI + 자동화 엔터프라이즈 시스템을 시작해 보세요.
지능형 자동화 여정 전체와 그 이상에 대한 지원을 받으세요. 여기에는 인력 관리, 시스템 통합, 보안 및 확장성이 포함됩니다. 회복성 있는 AI 기반 자동화, 신속한 배포, 효과적인 거버넌스를 통해 즉시 자동화 성공을 달성하세요.
