지능형 자동화 개요

종이 또는 디지털 기반 문서(예: PDF)를 '판독'하는 데 사용되는 광학 문자 인식(OCR)이 한 가지 예입니다. 전통적으로 OCR은 패턴 인식 소프트웨어에 의존해 문자와 숫자를 식별했습니다. 하지만 글꼴, 특히 손글씨는 매우 다양할 수 있기 때문에 이를 정확하게 인식하는 데 한계가 있었습니다.

OCR에 머신 러닝이 등장하면서 이러한 한계가 사라졌습니다. 머신 러닝 신경망은 각각의 고유 패턴을 식별하고 변화를 설명하기 위해 새로운 패턴을 학습함으로써 문자를 '판독'할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 더 좁은 원이 문자 O보다 0의 패턴과 더 일치한다는 것을 인식하여 O와 0 또는 5와 S를 더 일관되게 구분할 수 있게 됩니다.— 인텔리전트 자동화의 다른 응용 사례는 다음과 같습니다.

• 문서 정보 추출(DOX) OCR의 진화. DOX는 스캔한 문서(비정형 데이터)뿐만 아니라 스프레드시트 파일의 헤더와 테이블 형식의 데이터(정형 데이터)도 추출할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 대량의 송장, 구매 주문서, 영수증, 양식, 애플리케이션 등을 신속하게 처리하고 다른 기록과 일치하는지 확인할 수 있습니다.

• 스마트한 고객 상호 작용. 지능형 프로세스 자동화 기반의 챗봇은 자연어 처리를 사용하여 고객의 문의를 이해하고 상황에 맞는 맞춤형 답변을 제공함으로써 응답 시간을 단축할 뿐만 아니라 전반적인 고객 만족도를 향상시키고 지원 직원의 업무량을 줄여줍니다.

• 예측적 유지보수. 지능형 프로세스 자동화는 과거 및 실시간 센서 데이터를 지속적으로 분석하여 장비 실패의 조기 경고 신호를 감지함으로써 유지보수 팀이 적시에 개입하고 서비스 간격을 동적으로 조정하여 다운타임과 수리 비용을 줄일 수 있습니다.

이는 AI가 어떻게 수작업으로 진행되던 프로세스를 자동화하여 정확성과 속도를 획기적으로 높일 수 있는지 보여줍니다. 이 문서에서는 기업 및 인력에 대한 더 나은 의사결정, 간소화된 유지보수 워크플로우, 운영 효율성 향상으로 이어지는 방법에 대해서도 알아봅니다.

지능형 자동화의 구성 요소

지능형 자동화는 세 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 이러한 세 가지 요소는 기업이 운영 효율성을 높일 수 있는 전략적 프레임워크를 제공합니다.

1. 인공지능(AI): 컴퓨터가 인간처럼 학습하고 문제를 해결할 수 있도록 하는 기술입니다. AI 분야에는 머신 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 생성형 AI가 포함됩니다.

1. 비즈니스 프로세스 관리: 이 구성 요소에는 공식적인 규칙에 따라 디지털화된 비즈니스 프로세스의 설계, 운영 및 최적화가 포함됩니다.

1. 로봇 프로세스 자동화 (RPA): 데이터 추출과 같은 반복적인 수작업, 낮은 수준의 작업을 실행하는 소프트웨어 로봇입니다.

지능형 자동화는 어떻게 작동하나요?

지능형 자동화의 작동 방식을 이해하려면 먼저 두 가지 기본적인 형태의 자동화를 이해하는 것이 도움이 됩니다.

기존의 프로세스 자동화는 프로그래밍된 규칙에 따라 소프트웨어와 기술을 사용하여 반복되는 비즈니스 프로세스를 자동화하는 것입니다. 여러 자동화된 프로세스를 통합하면 엔드투엔드 프로세스가 생성되는데, 이를 워크플로 오케스트레이션이라고 합니다.

로봇 프로세스 자동화는 BPA의 주요 구성 요소입니다. 이는 반복적인 작업을 완료하기 위해 사람의 작업을 모방하고 복사하도록 프로그래밍된 봇을 말합니다. RPA 봇을 비즈니스 시스템에 통합하면 광범위한 규칙 기반 작업을 자동화할 수 있습니다.

지능형 프로세스 자동화의 다음 단계는 다음과 같습니다. 머신 러닝(ML) 및 자연어 처리(NLP) 기능을 비롯한 고급 AI 기법을 로봇 프로세스 자동화와 통합하여 사전 프로그래밍되지 않은 고급 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 데이터의 비즈니스 맥락을 추론하고 경험을 통해 학습할 수 있어 이전 형태의 자동화보다 훨씬 더 유연하고 적응력이 뛰어납니다. 예시:

• 리드-결제(Lead-to-Cash) 프로세스(리드를 발굴하여 유료 고객으로 전환하는 주기)에서 영업 직원은 지능형 프로세스 자동화를 사용하여 Microsoft Excel 스프레드시트와 같은 정형 데이터 또는 스캔한 PDF와 같은 비정형 데이터에서 판매 주문을 생성할 수 있습니다. 이렇게 절약한 시간을 개인화된 고객 서비스를 제공하는 데 사용할 수 있습니다.

• 채용에서 퇴사까지의 프로세스(직원을 찾고 퇴사할 때까지의 여정을 관리하는 주기) 내에서 HR 담당자는 지능형 프로세스 자동화를 사용하여 채용 중에 이력서를 선별할 수 있습니다.

지능형 자동화가 중요한 이유는?

지능형 자동화가 중요한 이유는 자동화된 규칙 기반 프로세스의 효율성과 복잡한 데이터를 분석하고 경험을 통해 학습할 수 있는 고급 인공 지능 기능을 결합하기 때문입니다. 이를 통해 기업은 이전에는 자동화할 수 없었던 작업을 자동화하여 일관성을 높이고 의사결정을 개선하며 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

지능형 자동화의 이점

지능형 자동화를 통해 기업은 프로세스를 간소화하고 더 나은 의사결정을 내릴 수 있어 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.

• 효율성, 정확성 및 일관성 향상: AI 시스템은 반복적인 작업을 자동화 속도를 높여 실행할 수 있습니다. 이를 통해 생산성이 향상되고 인간 작업자는 더 높은 수준의 전략적 활동에 집중할 수 있습니다.

• ROI 향상: 지능형 자동화를 통해 비용 절감, 시간 절약, 위험 완화 등의 이점을 누릴 수 있으므로 투자를 결정한 기업은 상당한 ROI를 기대할 수 있습니다.

• 고객 경험 향상: 챗봇은 하루 24시간 개인화된 고객 지원을 제공할 수 있습니다. 고객이 문제를 더 빨리 해결할 수 있을수록 경쟁업체를 고려할 가능성이 줄어듭니다.

지능형 자동화의 당면 과제

이점은 명확합니다. 그러나 지능형 프로세스 자동화를 도입하기로 결정한 기업들은 지능형 자동화가 인력에 미칠 수 있는 영향에 대비해야 합니다.

일부 직원은 단순 업무에서 해방감을 느낄 수 있지만, 다른 직원은 위협을 느낄 수 있습니다. 경영진은 직원들의 기술 향상과 재교육을 장려하는 정책을 시행함으로써 이러한 불안감을 완화할 수 있습니다. 이상적으로는 혁신에 초점을 맞춘 보다 전략적이고 창의적인 인재들이 AI가 제공하는 인사이트를 통해 의사결정을 강화함으로써 기업이 더욱 발전할 수 있습니다.

AI 도입을 고려하는 기업은 AI의 편향성, 결론 도출 과정의 투명성, 책임 소재와 관련된 문제도 검토해야 합니다. 이러한 항목은 모두 조직의 AI 윤리 위원회가 정의하는 데 도움을 줄 수 있는 항목입니다.

또 다른 고려 사항은 기존 레거시 앱을 유지하면서 AI 기술로 마이그레이션하는 과정에서 발생하는 기술 부채입니다. 열악한 데이터 품질, 부적절한 인프라, 기술 격차 등의 요인은 모두 기업에서 지능형 자동화의 효과를 저해할 수 있습니다. AI는 개발자가 자주 처리해야 하는 코드 리팩토링과 같은 운영 작업을 자동화하여 수년간의 기술 부채를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

지능형 자동화 기술

지능형 자동화는 기업이 기존 프로세스 자동화에 AI 기술을 적용할 때 등장합니다. 이러한 기술에는 다음이 포함됩니다.

• 인공 지능
  AI는 지능형 자동화의 기반이 되는 기술로, 시스템이 사람의 개입 없이 정보를 처리하고 패턴을 식별하며 의사결정을 내릴 수 있게 해줍니다. 미리 정의된 규칙을 따르고 정형 데이터를 사용하는 기존 자동화와 달리, AI 기반 시스템은 정형 및 비정형 데이터를 포함한 복잡한 데이터를 분석하여 인사이트를 추출하고 새로운 정보에 적응할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 기업은 규칙 기반 자동화로는 불가능한 방식으로 의사결정 프로세스를 자동화하고 효율성을 높이며 정확성을 개선할 수 있습니다.
• 머신 러닝
  머신 러닝은 복잡한 알고리즘을 포함하는 AI의 한 분야입니다. 이를 통해 기존의 통계적 방법을 뛰어넘는 고급 패턴 인식 기능을 구현할 수 있습니다. 대규모의 다양한 데이터 세트를 통해 모델은 실시간으로 의사결정에 도움이 되는 인사이트를 제공할 수 있습니다. 또한 지속적인 학습과 더불어 시간이 지남에 따라 적응하여 이전 작업과 결과를 추천에 반영할 수 있습니다.
• 자연어 처리
  NLP는 언어 기반 작업과 이와 함께 제공되는 비정형 음성 및 텍스트 데이터에 특화된 머신 러닝의 하위 집합입니다. NLP를 사용하면 챗봇과 가상 어시스턴트가 자연어를 통해 사람의 명령을 이해하고 감정과 의도를 고려하여 맞춤형 응답을 제공할 수 있습니다. 그 결과 비즈니스를 대신하여 더 나은 고객 서비스를 제공할 수 있습니다. 자동화된 문서 분류는 NLP의 또 다른 응용 사례입니다. 이를 통해 더 빠른 라우팅 및 처리, 더 쉬운 규정 준수, 더 효율적인 문서 관리가 가능합니다. 개발자는 코딩 프로세스 중에도 NLP를 적용할 수 있습니다. 코딩 제안부터 디버깅, 문서 생성에 이르기까지 모든 작업에 도움을 줄 수 있습니다.
• 컴퓨터 비전
  컴퓨터 비전은 이미지나 비디오 데이터와 같은 시각적 정보에 지능형 자동화를 적용하는 응용 분야입니다. 기업에서는 변압기, 변전소, 전력 그리드의 전력선 마모 모니터링 및 검사와 같은 작업에 이를 사용할 수 있습니다.

지능형 자동화 사용 사례

기업들은 이미 지능형 프로세스 자동화를 활용하고 있습니다. 다음은 몇 가지 예시입니다.

• 재무 및 회계
  기업의 재무 및 회계 부서에서는 지능형 자동화를 사용하여 다양한 워크플로를 가속화합니다. 송장 처리를 통해 송장에서 데이터를 추출하여 구매 주문과 일치시킬 수 있습니다. 경비 관리를 통해 직원 경비를 분류하고 검토를 위해 이상 징후를 표시할 수 있습니다. 또한 재무 보고를 통해 여러 데이터 소스의 데이터를 통합하고 리포트를 생성하며 규정 준수를 보장할 수 있습니다.

• 공급망 물류
  지능형 자동화는 재고 관리를 개선하고, 재고 보충을 자동화하며, 배송 경로를 최적화하여 공급망의 회복탄력성을 유지하도록 지원합니다. 그 결과 배송 시간과 비용이 최소화되고, 재고 부족과 과잉 재고가 감소하며, 실시간 배송 추적을 통해 투명성이 향상됩니다.

• 고객 서비스 자동화
  지능형 자동화를 통해 고객 서비스를 원활하게 하는 기업이 점점 더 많아지고 있습니다. 예를 들어, 챗봇과 가상 어시스턴트는 고객 문의를 처리하고 지원을 제공할 수 있습니다. 문제가 너무 복잡해서 처리할 수 없는 경우에는 해당 부서의 인간 상담원에게 지시문을 보내기도 합니다.

  또한 AI는 고객 피드백과 상호 작용을 분석하여 감정을 감지하고 대응 전략을 개선할 수 있습니다. 이를 감성 분석이라고 합니다.

지능형 자동화의 미래

지능형 프로세스 자동화를 도입하는 것은 경쟁력을 유지하기 위한 것입니다. 기존 프로세스 자동화와 에이전트 AI 시스템을 조율하는 전략을 모색 중인 기업은 엔드투엔드 프로세스에서 생산성 향상, 정확도 개선, 비용 절감을 기대할 수 있습니다.

AI 에이전트는 더욱 복잡한 작업을 전문적으로 처리할 수 있으므로 여러 부서와 조직에서 협업할 수 있습니다. 한 사람이 공급망의 재고 및 배송 구성 요소를 관리하고 다른 사람과 협력하여 관련 송장 및 원장을 추적한다고 상상해 보세요.

이렇게 되면 이러한 반복적인 워크플로의 부담을 인간 팀에서 벗어나 R&D, 기업의 사회적 책임 또는 기술 지원과 같은 더 높은 수준의 다른 역할에 집중할 수 있게 됩니다. 이러한 업무에는 공감, 아이디어, 뉘앙스 등 AI가 어려움을 겪는 기술이 필요합니다.

지능형 자동화를 도입하고 인간 인재의 숙련도를 높이는 데 투자함으로써 기업은 AI로 대체되는 인력이 아니라 AI로 강화된 인력으로 거듭날 수 있습니다. 둘 사이의 협업은 이전에는 불가능하다고 여겨졌던 수준의 효율성을 가져올 수 있습니다.