우리는 최근 AI 소식을 많이 듣고 있습니다. 마치 AI가 세상을 폭풍으로 몰아가고 있는 것처럼 들립니다. 컴퓨터가 우리를 위해 일하는 동시에 우리처럼 일하되, 더 잘한다면 어떨까요? 컴퓨터가 의사 결정을 내리고, 문제를 해결하고, 지적인 대화를 나누고, 초안의 개요를 작성하고, 그림을 생성할 수 있다면 어떨까요?

마지막으로 AI를 사용하여 우리의 삶을 더 쉽게 만들 수 있는 방법으로는 어떤 것이 있을까요? 더 큰 성공을 가져다 줄 도구로 쓸 수 있다면 어떨까요?

종종 우리는 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 AI(인공 지능)을 별개의 기술로 생각합니다. 그러나 끊임없이 진화하는 자동화 기술의 세계에서는 더 이상 이 두 기술을 분리해 생각할 필요가 없습니다. AI가 RPA를 더 좋은 방향으로 변화시키고 있습니다.

RPA가 시장 예측을 앞서가는 동안, AI는 계속해서 더 큰 가치를 창출하고 있습니다. Forrester의 2023년 예측에 따르면 포천 500대 기업 중 10%가 AI 도구를 사용하여 콘텐츠를 생성할 것이라고 합니다. 그리고 여기에서 그치지 않을 겁니다.

AI는 인지 알고리즘에서 AI 기반 산업 혁신에 이르기까지 무한한 잠재력을 지닌 인지 학습 기술입니다. 그리고 IA(지능형 자동화)는 인공 지능, 머신 러닝(ML) 및 로봇 프로세스 자동화를 다른 기술과 결합하여 디지털 워크포스를 활용해 엔드투엔드 자동화를 확대합니다.

RPA와 AI 모두 장점이 있지만, 비즈니스 프로세스에서 최고 수준의 의 최적화에 도달하려면 이 두 기술을 결합해야 합니다. 바로 이 부분에 이르면 지능형 자동화를 완수하게 됩니다. RPA가 태스크의 규칙 기반 자동화에 초점을 맞추는 만큼, AI는 컴퓨터 시스템을 통해 인간 지능을 시뮬레이션하는 기술입니다. 이는 두 기술이 협업할 때 가장 큰 잠재력을 지닌다는 것을 의미합니다.

AI와 RPA의 차이점은 무엇인가요?

로봇 프로세스 자동화(RPA)는 소프트웨어 로봇을 사용하여 반복적인 비즈니스 프로세스를 자동화하고 인간의 행동을 모방하여 인간 직원의 지루하고 일상적인 태스크 부담을 경감합니다. 이 과정에서 직원 참여도와 사기가 진작되고 직원들이 보다 흥미롭고 인지적인 태스크에 집중할 수 있게 됩니다. RPA는 프로그램 지침에 따라 자동화된 태스크를 오류 없이 효율적으로 실행합니다.

AI(인공 지능)는 인지 학습, 추론, 오류 식별, 수정 효율성을 제공할 수 있습니다. AI 기술 속에는 머신 러닝(ML), 광학 문자 인식(OCR), 자연어 음성, 음성 인식 및 자연어 처리(NLP)를 포함한 광범위한 애플리케이션이 담겨 있습니다.

AI 기반 RPA 로봇을 도입하면 지능형 디지털 워커가 주어진 배경에 적합한 규칙을 따르고 그 과정에서 학습하게 됩니다. 디지털 워커는 '무인' 자동화로 독립적이거나 '유인' 자동화 형태로 직원과 함께 다양한 수준의 자동화 기술 환경 속에서 업무를 수행할 수 있습니다.

디지털 워커는 직원 워크플로를 개선하는 한편, 오류를 줄여 생산성을 제고하고 보다 빠른 서비스를 제공하여 고객 만족 목표를 달성하기 위해 쉴틈없이 작업합니다.

인공 지능과 로봇 프로세스 자동화가 빠르게 발전하고 있는 4가지 주요 영역에서 구조화되지 않은 데이터에서 더 큰 통찰력을 포착하는 역량을 확보하는 것이야말로 로봇의 지능을 한층 더 강화하는 핵심 스테이지입니다. 이들 4가지 주요 영역은 챗봇, 비정형 콘텐츠, IoT 센서, 분석 도구입니다.

RPA와 AI를 함께 구현할 때 디지털 워크포스라 불리는 궁극의 조합이 완성됩니다.

구조화되지 않은 데이터가 지능형 프로세스 자동화에 그토록 중대한 이유는 무엇일까요?

구조화되지 않은 데이터는 훌륭한 자동화 기회로 작용합니다. 수많은 기업 데이터가 수십, 또는 수백 테라바이트의 구조화되지 않은 데이터에 저장되어 있습니다. 따라서 조직들이 구조화되지 않은 정보의 사용을 가속화하고 지능형 로봇 프로세스 자동화의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 검증된 솔루션을 원하는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

프로세스 격차를 좁히기 위해 조직의 거의 절반이 AI와 자동화 소프트웨어의 조합을 사용하여 새로운 디지털 워크포스를 생성하는 분석 도구에 여전히 초점을 맞추고 있습니다.

RPA 프로세스에서의 구조화되지 않은 데이터 사용 방법

RPA 프로세스를 구축하는 동안 구조화되지 않은 데이터의 사용에 영향을 미칠 수 있는 다음 시나리오에 대해 생각해 보십시오.

• 특정 고객의 분류 체계에 따라 문서를 분류하여 그러한 체계에 맞춰 작업해야 하는 경우
• 문서 콘텐츠를 이해하는 것이 유의미한 경우
• 정보 추출 전 논거를 적용해야 하는 경우
• 프로세스에서 사용하기 위해 추출한 데이터와의 연관성도 찾아야 하는 경우

위 시나리오에서 AI와 RPA 간의 협업은 구조화되지 않은 정보의 사용을 가속화하여 지능형 자동화의 범위를 확장하고 개선합니다.

AI는 모든 관련 데이터를 RPA에서 즉시 유용하고 실행 가능하게 만듭니다. 구조화되지 않은 데이터(예: 다양한 비즈니스 규칙의 텍스트 필드, 문서, 구매 주문서, 인보이스, 이메일, 설문조사 보고서, 양식 등)에 갇힌 관련 정보를 분석, 분류, 추출하여 로봇 프로세스 자동화에 사용할 수 있는 깨끗한 파일 형식으로 구성합니다.

AI와 RPA는 어떻게 함께 협업합니까?

RPA와 AI를 결합하면 지능형 프로세스 자동화나 IA(지능형 자동화) 기술을 확보하게 됩니다. IA는 이 둘에 머신 러닝과 기타 AI 기반 자동화 기술을 결합하여 워크플로를 최적화하고 프로세스를 간소화하며 조직에 총체적인 디지털 전환을 구현합니다.

지능형 자동화 소프트웨어는 RPA 로봇을 인지 자동화 기술에 의해 작동하는 디지털 워크포스로 전환하여 점점 더 복잡해지는 고난도 태스크를 처리합니다.

RPA와 머신 러닝

AI를 사용하면 RPA 로봇에 의사 결정 기능이 추가된 형태로 기존 업무를 수행할 수 있습니다. 머신 러닝(ML)은 이러한 봇들이 문제 해결에 나서고, 개선에 필요한 제안을 제시하는 역할을 담당합니다.

머신 러닝은 데이터와 알고리즘을 사용하여 인간의 학습 기능을 모방하고 진행하면서 개선해 나아가는 AI의 한 줄기입니다. 머신 러닝 모델을 통해 이러한 AI 기반 소프트웨어 로봇은 미래를 예측하고 예측되는 결과물을 측정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI와 RPA의 결합

AI는 구조화되지 않은 데이터를 분석, 분류, 추출하는 RPA와 완벽한 짝을 이루므로, 난이도가 높고 훨씬 더 미션 크리티컬한 지능형 RPA 워크플로의 결과물을 개선하는 효과를 가져옵니다.

동시에 RPA는 대규모 인지 기능을 갖춘 효과적인 자동화를 채택할 수 있는 이상적인 보완책이 됩니다.

결과적으로 기업들은 올인원 플랫폼을 사용하여 엔드투엔드 프로세스를 자동화하고 인텔리전스 기능이 제공하는 가치를 쉽게 활용함으로써 두 기술을 동시에 자동화하는 데서 비롯되는 이점을 누릴 수 있습니다.

Expert System 인공 지능 기능을 SS&C Blue Prism 로봇 프로세스 자동화 플랫폼 안에 통합하면 노동 효율성과 생산성 제고 효과를 얻게 됩니다. 동시에 구조화되지 않은 데이터 액세스 시 보다 높은 수준의 정확성을 얻게 되어 한때 인간에게만 배정되었던 태스크를 자동화하여 비즈니스 자동화를 새로운 전략적 영역으로 확장합니다.

RPA와 AI의 예시로는 어떤 것이 있습니까?

AI가 RPA 봇의 기능을 향상시키는 수많은 예가 있지만, 일단 여기서는 몇 가지 예만 집중적으로 살펴보겠습니다.

• 이메일 첨부 파일: 로봇은 이메일 데이터를 스캔하여 긴급성, 문제, 목적을 감지하여 중요한 정보를 추출하고 응답 시간을 단축하고 주제를 보다 쉽게 구성하도록 안내합니다.

• 인보이스 처리: 결제 처리 시스템을 통해 작동하는 AI 기반 로봇을 활용하면 인보이스 처리 시간이 대폭 단축되고 정확도 또한 훨씬 더 높아집니다.
• 금융 거래: RPA와 AI를 함께 사용하면 다양한 출처의 사용자 데이터를 캡처하고 일관되지 않은 활동을 스캔하여 잠재적인 사기 행위를 탐지함으로써 금융 거래의 보안과 정확성을 보장할 수 있습니다. 머신 러닝은 이전 경험을 토대로 향후 거래에서 위험 신호를 발견하고자 할 때 예측 분석에 도움이 됩니다.
• 커뮤니케이션 경험: 봇을 사용하여 직원과 고객의 경험을 검토하여 개선 가능한 부분을 찾고 발생하는 모든 문제를 신속하게 수정할 수 있으며 누락된 부분이 없도록 보장할 수 있습니다. 직원과 고객에게 유익한 기능입니다.

RPA와 AI가 제시하는 이점은 무엇인가요?

이제 RPA와 AI가 무엇이고 두 기술이 어떤 방식으로 함께 효과적으로 작동할 수 있는지 살펴봤으므로 남은 일은 한 가지 뿐입니다. 이점은 넘칩니다! 디지털 워커는 자동화 여정을 우수한 수준에서 탁월한 수준으로 완전히 변모시킬 잠재력을 가지고 있습니다.

이점을 기재하자면 목록이 한없이 길어지겠지만, RPA와 AI를 함께 사용할 때 얻게 될 4가지 주요 이점을 요약하자면 다음과 같습니다.

• 직원 만족도 향상: 직원들이 지루한 태스크에서 벗어나 더 높은 가치를 지닌 프로젝트에 집중할 수 있습니다.
• 효율성: 결과 도출 시간을 단축하기 위해 프로세스를 간소화합니다.
• 정확성: 프로세스를 자동화하면 인적 오류가 감소해 효율성이 향상됩니다.
• 일관성 및 규정 준수: 오류가 적고 규칙을 따라 작업 작업이 완료되므로, 디지털 워커는 규정 준수 요건이 항상 준수되도록 명확한 감사 추적 기능을 남깁니다.