지능형 자동화란?

지능형 자동화(Intelligent Automation, IA)는 자동화 기술과 AI를 결합하여 효율성을 개선하고, 비용을 절감하고, 정확성을 높임으로써 비즈니스 운영을 혁신할 수 있다는 개념입니다. 관련 데이터에 따르면 오늘날의 기업 중 거의 절반이 오류를 줄이고 수작업 속도를 향상시키기 위해 어떤 식으로든 자동화 기술을 사용하고 있다고 합니다. 그리고 지능형 자동화는 그러한 추세를 한 단계 더 발전시킵니다. 오늘날의 기업들은 전 세계 기업들의 필수 요소로 자리 잡은 지능형 자동화의 정의 및 다양한 적용 사례를 꼭 이해해야 합니다.

지능형 자동화(IA)란?

'지능형 프로세스 자동화'로도 불리는 지능형 자동화는 인공지능(AI)과 자동화를 결합하여 비즈니스 프로세스를 개선하고 간소화한다는 개념입니다. 지능형 자동화는 로봇 프로세스 자동화(RPA), 머신러닝(ML), 자연어 처리(NLP) 등의 기술을 조합하여 반복 작업을 자동화하고, 자동화 과정에서 데이터로부터 인사이트를 추출합니다.

지능형 자동화를 구현하면 데이터 입력, 문서 처리, 점점 더 복잡해지는 고객 서비스 응답과 같은 작업을 자동화함으로써 비즈니스 프로세스를 개선할 수 있습니다. 예를 들어 기업은 인공지능 기반의 자연어 처리 및 기타 머신러닝 알고리즘을 사용하여 고객 서비스 과정에서의 상호작용을 자동화하고, 인적 개입 없이 신속하게 고객 지원 요청을 해결할 수 있습니다. 또 다른 예로는 지능형 자동화를 도입한 보험사를 들 수 있습니다. 해당 보험사의 직원들은 보험금 청구 프로세스 과정에서 오가는 문서들을 일일이 직접 확인하지 않아도 됩니다. 이상의 사례를 비롯한 다양한 자동화 기법을 금융, 의료, 제조, 소매유통 등 다양한 산업 분야에 적용할 수 있습니다. 지능형 자동화를 성공적으로 도입하면 상당한 혜택을 누릴 수 있지만, 성공적인 도입을 위해서는 신중한 계획과 실행이 필요합니다.

지능형 자동화(IA)란?

• 인공지능/머신러닝
• 통합 플랫폼
• 로봇 프로세스 자동화

지능형 자동화를 통한 고객 만족, 비용 절감, 비즈니스 프로세스 개선

핵심 요점

• 지능형 자동화(IA)는 고급 머신러닝과 인공지능 기술을 적용하여 반복적 수작업을 자동화하는 것을 의미합니다.
• IA는 고객 서비스 등의 고객 대면 업무, 구매 주문 관리와 같은 기업 내부 업무에 모두 적용되고 있습니다.
• IA의 가장 큰 장점은 속도 향상, 비용 절감, 반복 작업에서 발생하는 오류 제거입니다. 또한 IA를 활용하여 작업의 추세를 파악하고, 추후 개선책을 제안할 수도 있습니다.
• 지능형 자동화 관련 과제 중 하나는 시스템 통합 및 머신러닝 알고리즘 학습과 관련된 기술적 과제입니다. 또 다른 과제는 직원들의 업무 방식에 대한 전사적 변화를 전달해야 한다는 인적 과제입니다.
• IA를 구현하기 위해서는 통합 플랫폼 및 비즈니스 프로세스 플랫폼에서부터 AI 챗봇, 사물인터넷 센서에 이르는 다양한 기술을 조합해야 합니다.

지능형 자동화에 대한 자세한 설명

지능형 자동화는 진화된 형식의 비즈니스 프로세스 자동화입니다. 이는 최근 상용화된 다양한 클라우드 기반 AI 도구들, 즉 머신러닝, 음성 인식, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등의 기술들을 통해 구현 가능해진 개념입니다. 기업은 각종 신기술을 활용하여 과거에는 너무 복잡하거나 인간 중심적이어서 기계로 수행하기는 어렵다고 여겨졌던 작업들을 자동화할 수 있게 되었습니다.

IA로 인해 가능해진 작업으로는 자연어 생성기를 통해 인간의 의도를 이해하고 답변을 제공할 수 있는 챗봇을 사용하여 고객 서비스 상호 작용을 처리하는 작업, 복잡한 보험금 청구 과정에 필요한 문서가 무엇인지 성공적으로 안내하는 작업 등이 있습니다. 두 가지 작업 모두 방대한 양의 데이터를 학습하여 의사 결정을 수행하고 권장 사항을 제안하는 AI 모델을 사용합니다. 이와 같이 로봇 프로세스 자동화와 인공지능의 조합은 반복적이지만 전적으로 예측하기는 어려운 작업을 제거함으로써 해당 작업이 포함된 프로세스를 개선하고, 직원들이 보다 가치있고 인간만이 수행 가능한 업무에 집중할 수 있도록 만들어 줍니다.

지능형 자동화의 작동 원리

지능형 자동화 시스템은 기업의 업무 효율을 높이기 위해 설계되었습니다. 예를 들어 지능형 자동화 프로세스는 고객이 인적 개입 없이 챗봇을 통해 빠른 답변을 받거나, 기업의 재고량이 감소되었을 때 비즈니스 파트너에게 자동으로 구매 주문을 발송할 수 있도록 도와줍니다. 그러한 작업들은 비즈니스 데이터를 실시간으로 추적하고, 인공지능을 기반으로 의사 결정을 수행하거나, 최적의 선택지를 추천하는 워크플로를 구축함으로써 가능해집니다. 지능형 자동화 시스템은 보다 나은 의사결정을 지원하기 위해 정리된 사실을 제시하거나, 직원들의 시간과 집중력을 갉아먹는 반복 작업을 대신 수행함으로써 인간의 의사결정을 지원하고 강화하기 위해 설계되었습니다.

지능형 자동화와 관련된 주요 도구는 비즈니스 프로세스 자동화 소프트웨어, 운영 데이터, AI 서비스입니다. AI 알고리즘은 운영 데이터를 통해 학습하므로 재고 프로세스 관련 컴퓨터 비전을 제공하거나, 빠르게 진행되는 금융 거래에 이상 감지 기능을 추가하거나, 고객에게 인간적인 응답을 제공하고 고객이 원하는 사항을 관련 직원에게 적시에 전달하는 챗봇을 개발하는 등의 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이상의 사용 사례를 통해 알 수 있듯이 지능형 자동화는 바쁘게 돌아가는 기업의 일상 업무에 여유와 효율성을 제공하고, 오류를 줄이는 데 기여합니다. 한편 머신러닝 알고리즘은 지속적으로 학습하며 비즈니스 데이터의 추세를 감지하고, 워크플로의 개선점을 제안해 주기도 합니다.

지능형 자동화가 중요한 이유

지능형 자동화가 중요한 이유는 기업의 효율성 향상에 기여하고, 기업과 고객 및 기타 이해관계자들 간의 더 많은 관계 구축을 지원하기 때문입니다. AI 기반의 시각, 청각, 언어, 반응성을 갖춘 지능형 자동화 시스템을 통해 기업은 향상된 고객 관계를 구축하고, 직원들의 업무 부담을 경감시키고, 직원들이 급변하는 비즈니스 운영 환경 하에서도 확신을 갖고 의사결정을 수행할 수 있도록 기여하는 정보를 제공할 수 있습니다.

일일 비즈니스 데이터 수집을 기반으로 곧 발생 가능한 고장을 예측하고, 부품을 주문하고, 유지보수 일정을 예약하는 제조 자동화 시스템을 통해 누릴 수 있는 경쟁 우위를 상상해 보세요. 또 다른 예로는 텍스트의 문맥을 이해하고, 관련 규정에 따른 방식으로 문서를 저장해 주는 시스템을 활용한 재무 결산 작업도 있습니다. 그 외에도 금융, 해운 물류, 패션 리테일 등 다양한 산업에서, 수많은 지능형 자동화 사용 사례를 찾아볼 수 있습니다. 일단 지능형 자동화 체계를 구축하고 나면 그 기반이 되는 머신러닝 알고리즘이 데이터세트를 통해 지속적으로 학습하고, 추후 프로세스 설계를 직접 최적화하거나 최적화를 위한 방안을 제안해 주므로 지능형 자동화를 통한 이점을 계속해서 누릴 수 있습니다.

지능형 자동화 vs. 로봇 프로세스 자동화(RPA)

지능형 자동화는 로봇 프로세스 자동화(RPA) 이상의 개념입니다. RPA는 소프트웨어 로봇을 사용하여 사람의 행동을 모방하고, 반복적인 작업을 자동화하는 작업입니다. 반면 지능형 자동화는서비스형 통합 플랫폼(iPaaS), 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 자연어 처리(NLP) 등의 다양한 기술을 결합하여 인간에 버금가는 의사 결정 능력을 요하는 복잡한 프로세스를 자동화하는 작업입니다. 지능형 자동화는 반복 작업을 자동화해 줄 뿐만 아니라, 대규모 데이터세트 분석에 기반한 인사이트, 권장사항, 예측을 제공함으로써 인간이 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

지능형 자동화의 9가지 구성 요소

지능형 자동화는 통합, 프로세스 자동화, AI 서비스, RPA 등의 다양한 기술들을 조합하여 반복 작업을 수행하고 인간의 의사 결정을 보강합니다. 지능형 자동화의 구성 요소로는 자연어 처리, 머신러닝, 인지 자동화, 컴퓨터 비전, 지능형 문자 인식, 프로세스 마이닝 등이 있습니다.

1. 인공지능(AI): 대규모 데이터 세트를 학습한 기계가 지각, 언어, 학습, 문제 해결 등 일반적으로 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 수행할 수 있는 능력입니다.
2. 서비스형 통합 플랫폼(iPaaS): 기업이 다양한 애플리케이션, 시스템, 데이터 소스를 통합하고, IT 생태계 전반의 워크플로를 자동화할 수 있는 클라우드 기반 플랫폼입니다.
3. 로봇 프로세스 자동화(RPA): 데이터 입력, 송장 처리, 고객 서비스 응답과 같은 반복 작업을 높은 정확도 및 속도로 수행할 수 있는 소프트웨어 봇을 의미하는 개념입니다.
4. 자연어 처리(NLP): 기계가 인간의 언어를 이해, 해석, 생성하여 챗봇, 음성 어시스턴트 및 기타 대화형 인터페이스를 통해 인간과 상호 작용할 수 있도록 만들어 주는 기능입니다.
5. 머신러닝(ML): 기계가 데이터를 통해 학습하고, 명시적으로 프로그래밍하지 않더라도 시간이 지남에 따라 자체적으로 성능을 개선할 수 있도록 만드는 AI의 하위 집합입니다.
6. 인지 자동화: AI와 RPA 기술을 결합하여 패턴 인식 및 추론과 같은 인지 능력이 필요한 복잡한 의사 결정 프로세스를 자동화하는 작업입니다.
7. 컴퓨터 비전: 기계가 현실 세계의 시각적 데이터를 해석하고 분석하여 물체 인식, 이미지 및 비디오 분석, 자율 탐색과 같은 작업을 수행하는 기능입니다.
8. 지능형 문자 인식(ICR): 기계가 인간이 손으로 쓰거나 인쇄된 텍스트를 인식하고 해석하는 기능입니다. 데이터 입력 및 문서 처리와 같은 작업을 자동화할 수 있습니다.
9. 프로세스 마이닝: AI 및 데이터 마이닝 기술을 사용하여 비즈니스 프로세스를 분석 및 최적화함으로써 기업이 비효율을 유발하는 요인을 파악하고, 운영 성과를 개선할 수 있도록 지원합니다.

지능형 자동화의 이점

기업은 지능형 자동화를 통해 생산성과 효율성을 높이고, 고객 경험을 개선하고, 비용을 절감하고, 더 나은 의사결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다. 지능형 자동화를 적용하는 이유는 인간 전문가를 대체하기 위한 것이 아니라, 그들이 비즈니스 성장에 도움이 되는 전략적이고 인간만이 수행할 수 있는 활동에 보다 많은 시간을 할애할 수 있도록 지원하기 위한 것입니다.

1. 고객 만족도 향상: 자연어 생성 기술을 통해 보다 빠르고 정확한 고객 서비스 응답을 제공하고, 인간 서비스 직원들이 기계로 처리하기 어려운 문의에 보다 많은 시간을 할애할 수 있도록 지원합니다.
2. 비용 절감: 일반적인 작업에 소요되는 시간을 단축하여 숙련된 직원들이 일상적인 업무에 시간을 소모할 필요가 없도록 만들고, 방대한 양의 데이터 및 문서를 대조하는 것과 같은 작업들을 자동화합니다.
3. 향상된 의사 결정: 실시간 인사이트 및 데이터 분석 결과를 제공함으로써 인간 직원들이 더 나은 의사 결정을 신속하게 수행하고, 더 많은 정보를 바탕으로 비즈니스 전략을 수립할 수 있도록 지원합니다.
4. 민첩성 향상: 기업이 변화하는 시장 상황 및 고객 요구를 파악하고 빠르게 적응하여 경쟁에서 앞서 나갈 수 있도록 지원합니다.

지능형 자동화의 과제

지능형 자동화는 기술의 복잡성 및 지속적인 발전으로 인한 많은 도전 과제에 직면하고 있으며, 인공지능은 일상적인 엔터프라이즈 소프트웨어 도구로 사용되기에는 아직 낯선 기술로 받아들여지고 있습니다. 지능형 자동화를 구현하기 위해서는 기술적 과제와 조직적 과제라는 두 가지 영역에 해당하는 도전 과제들을 함께 고려해야 합니다.

기술적 과제들은 다음과 같습니다.

• 통합의 복잡성: 지능형 자동화를 구현하려면 기존 시스템 및 프로세스와 통합해야 하는 경우가 많으며, 이는 복잡하고 시간이 많이 소요되는 과정일 수 있습니다. IA 솔루션을 레거시 시스템과 통합하고, 여러 공급업체를 관리하고, 시스템 간에 원활한 데이터 흐름을 보장하는 것 등이 해당 과정에 포함될 수 있습니다.
• 데이터 품질 문제: 지능형 자동화는 고품질 데이터에 크게 의존하며, 기업은 데이터 사일로, 불완전하거나 부정확한 데이터, 데이터 보안 문제 등으로 인한 어려움을 겪을 수 있습니다. 데이터 품질이 좋지 못한 경우 IA 솔루션의 잠재력을 최대한 발휘하기 어려울 수 있습니다.
• 거버넌스 및 규정 준수 문: 기업은 IA 솔루션이 규제 요건을 충족하고 내부 정책과 절차를 준수하는지 여부를 반드시 확인해야 합니다.
• 레거시 시스템과의 통합: 많은 기업들이 최신 지능형 자동화 기술과 함께 작동하도록 설계되지 않은 레거시 시스템을 운영 중입니다. 이는 시스템 간 통합을 어렵게 만들며, 경우에 따라서는 비용이 많이 소요되는 기술 전문가 및 커스텀 개발 작업을 필요로 하는 경우도 있습니다.
• 보안 문제: IA 솔루션은 특히 민감한 데이터를 처리하거나 다른 시스템과 상호 작용할 때 새로운 보안 위험을 초래할 수 있습니다. 따라서 기업은 IA 시스템의 안전성, 그리고 관련 보안 표준 및 프로토콜을 준수하는지 여부를 반드시 확인해야 합니다.

조직적 과제는 다음과 같습니다.

• 경영진의 리더십 및 후원 부족: 경영진은 지능형 자동화 이니셔티브의 성공을 보장하기 위한 비전, 리소스, 리더십을 제공해야 합니다.
• IA의 잠재력에 대한 이해 부족: 많은 기업이 IA의 역량과 잠재력을 충분히 이해하지 못함으로써 관련 기회를 놓치거나, 비현실적인 기대치를 설정할 수 있습니다. 리더들은 IA 기술의 잠재력을 최대한 실현하기 위한 교육을 반드시 이수해야 합니다.
• 인재 격차: IA를 설계, 구현, 유지 관리할 수 있는 숙련된 전문가가 부족하여 관련 이니셔티브를 확장하기가 어려울 수 있습니다.
• 변경 관리: IA는 프로세스 및 직무 역할에 중대한 변화를 초래할 수 있으며, 적절한 커뮤니케이션과 지원 없이는 직원들이 그러한 변화에 적응하기가 어려울 수 있습니다. 따라서 기업은 직원들이 IA의 이점을 이해하고 변화에 대비할 수 있도록 지원해야만 합니다.
• 투자 수익 회수 여부의 불확실성: 특히 생산성 향상이나 고객 경험 개선과 같은 연성 효과와 관련해서 지능형 자동화 이니셔티브의 ROI를 측정하는 것이 어려울 수 있습니다. 따라서 기업은 IA 이니셔티브와 관련된 명확한 지표 및 목표를 설정하고, 그 성공 여부를 정기적으로 평가 및 보고해야만 합니다.

지능형 자동화 사용 사례

지능형 자동화는 의료, 금융, 소매유통, 제조, 물류 및 운송 등의 다양한 산업에서 광범위하게 활용되고 있습니다. 예시는 다음과 같습니다.

1. AI 기반 챗봇은 고객 서비스 문의 및 헬프 데스크 질문에 대한 답변 제공에 사용할 수 있으며, 효율적인 문제 해결 및 일관적인 경험을 제공합니다. "(이러한 유형의 챗봇은) 당사가 신규 채널에 대한 솔루션을 신속하게 제공하고, 상호 작용 방식과 관계없이 모든 고객들에게 일관된 경험을 제공할 수 있도록 해 줍니다." Exelon Corporation의 IT 담당 Vice President인 Michael Menendez는 말했습니다.
2. ML 알고리즘과 사물인터넷(IoT) 센서를 결합하여 공장 현장에서 예측적 유지보수를 실행할 수 있습니다.
3. 디지털 봇을 활용하여 데이터 입력, 주문 처리, 송장 생성 등의 반복 작업을 자동화함으로써 프로세스의 효율성을 높이고, 비즈니스에 대한 실시간 피드백을 열람할 수 있습니다.
4. 컴퓨터 비전을 활용하여 제조 및 운송 분야에서 재고 수준, 진행 중인 작업, 차량 이동과 같은 활동 추적을 지원할 수 있습니다.

지능형 자동화 기술

지능형 자동화를 구현하기 위해서는 일련의 기술을 결합하여 복잡한 작업을 수행해야 합니다. 해당 기술들은 프로세스 자동화 플랫폼을 중심으로 결합되며, 그 목록은 다음과 같습니다.

1. 로봇 프로세스 자동화(RPA): 데이터 입력, 문서 관리와 같은 단순하고 반복적인 작업을 높은 정확도 및 속도로 수행하는 소프트웨어 봇입니다.
2. 머신러닝 봇: 비즈니스 시스템과 통합되어 특정 비즈니스 규칙에 따라 반복 작업을 단순화하는 소프트웨어 프로그램입니다.
3. 사물인터넷(IoT) 시스템: 중앙화된 관리 애플리케이션에 기반한 IoT 환경 하에서 서로 연결 및 통신하는 장치, 센서, 소프트웨어를 의미합니다.
4. 챗봇: 자연어 처리를 사용하여 텍스트 또는 음성 커뮤니케이션으로부터 화자의 의도를 파악하고, 대화형 텍스트 또는 음성을 통한 응답을 비롯한 적절한 대응 활동을 수행하는 AI 기반 챗봇입니다.
5. 문자 메시지 애플리케이션: 문자 메시지는 지능형 자동화를 통해 관리되는 많은 고객 서비스 관련 상호 작용, 비즈니스 알림 프로세스 등에 사용되는 프론트엔드입니다.
6. 통합 서비스: 통합 서비스는 애플리케이션과 데이터 소스를 상호 연결합니다. 이는 IA를 이용하여 비즈니스 프로세스를 자동화 및 관리하기 위해 필요한 요소입니다.
7. IT 인프라: IT 인프라는 컴퓨팅 파워, 데이터 관리, 데이터 통합, 자동화 소프트웨어 등을 제공함으로써 모든 지능형 자동화 프로세스의 백엔드를 구성하는 요소입니다.

지능형 자동화 기술

1. RPA 플랫폼
2. 머신러닝/AI
3. 사물인터넷
4. 챗봇/자연어 처리
5. 문자 메시지
6. 통합 서비스
7. 인프라 서비스

지능형 자동화를 구현하는 방법

지능형 자동화는 프로세스 자동화로부터 시작되고, AI 기반 도구의 도입을 통해 그 자동화 범위가 전사적으로 확장됩니다. 이러한 자동화 과정에서 기업의 구성원들은 새로운 AI 기반 프로세스에 적응하기 위해 기존의 업무 방식을 조정할 시간 및 관련 지침을 필요로 합니다. 지능형 자동화를 향한 성공적인 여정은 다음과 같은 단계들을 거칩니다. 먼저, 최종 목표를 시각화합니다. 자문해 보세요. 자동화를 통해 성능적인 병목 현상을 제거하고, AI가 특정 대규모 작업을 수행할 수 있게 된다면 그와 관련된 프로세스는 어떤 형태가 될까요?

자문을 통해 목표를 설정하고 나면, 다음 단계는 관련 프로세스를 설계 및 추적하고 귀사의 구체적인 수요에 맞춰 커스텀할 수 있는 알고리즘을 제공하는 기술 인프라와 관련된 지식을 직접 습득하거나 관련 전문가를 물색하는 것입니다. 해당 과정에서 자동화 전략을 수립하고 파트너십을 구축할 수 있습니다. 지능형 자동화의 정확도 및 가치를 극대화하기 위해서는 그와 관련된 비즈니스 상호 작용의 세세한 부분까지 살펴볼 수 있는 사내 전문가를 영입해야 합니다. 경우에 따라 IA 시스템이 인간의 의사 결정 및 고객과의 커뮤니케이션을 대체할 수도 있으므로, 관련 프로세스에 대한 예리한 인사이트를 갖춰야만 합니다. 그리고 귀사의 백오피스 IT 및 클라우드 파트너들이 귀사와 함께 확장하고 발전할 준비가 되어 있는지 여부를 확인해야 합니다.

다음 단계는 변경 관리입니다. 귀사의 임직원들을 자동화에 대비시켜야 합니다. IA 구현 과정에는 해당하는 조직의 구조를 재정의하고, 그와 관련된 내부 문화를 수립하는 일도 포함되어 있습니다. 자동화되는 영역이 증가하면 일부 수작업 및 고객 커뮤니케이션을 자동으로 처리할 수 있게 되고, 직원들은 그만큼 보다 가치있는 작업 및 비즈니스 관계에 집중할 수 있게 됩니다.

마지막 단계는 실행하고 반복하는 것입니다. 지능형 자동화의 이점 중 하나는 머신러닝 알고리즘을 지속적으로 개선해야 한다는 것입니다. 머신러닝 알고리즘 관련 개선 사항을 파악 및 구현할 수 있는 방법을 확실히 구비해 두어야 합니다. 사용자 피드백을 모니터링하고, 그에 따른 변경을 적용할 준비를 해 두는 것도 마찬가지로 중요합니다. 지능형 자동화를 최대한 활용하기 위해서는 지속적인 피드백 및 반복 작업이 필요합니다.

지능형 자동화의 미래

지능형 자동화의 미래는 빠르게 발전해 나가고 있는 인공지능의 미래와 밀접하게 연관되어 있습니다. 인공지능이 발전할수록 더 낮은 비용으로 더 빨리 결과를 도출하고자 하는 고객들의 기대는 더욱 높아질 것입니다.

지능형 자동화 분야의 선도적인 기업들은 이미 강력한 모멘텀을 보이고 있습니다. 많은 기업들이 지능형 자동화를 성공적으로 구현하고 있고, 다른 많은 기업들은 실험을 통해 관련 전략을 다듬고 구성원들을 대비시키고 있습니다. AI를 사용하는 다른 모든 프로그램들과 마찬가지로 지능형 자동화는 미래를 위한 투자이고, 그 시작점이 잘못될 수도 있습니다. 그러나 다른 모든 온디맨드 기술 트렌드와 마찬가지로, 언젠가는 클라우드 제공업체들이 자사의 소프트웨어 통합 플랫폼 및 비즈니스 프로세스 자동화 오퍼링을 기반으로 지능형 자동화를 위한 상용 시스템을 출시할 것이라고 기대해 보아도 좋을 것입니다.

지능형 자동화를 활용한 프로세스 및 의사 결정 개선

AI 기술이 점점 더 정교해지고 AI의 실용적인 사용 사례가 증가함에 따라 지능형 자동화 또한 기업의 강력한 경쟁력으로 자리잡고 있습니다. 지금 바로 지능형 자동화 여정을 시작해야 합니다. 먼저, 엔터프라이즈 통합 및 비즈니스 프로세스 자동화 분야에서 입증된 실적을 보유한 파트너를 찾아야 합니다. Oracle은 수십 년 동안 많은 기업의 업무 프로세스 자동화를 지원해 왔으며, 그간 축적한 관련 경험 및 전문성을 각종 Oracle Cloud Infrastructure(OCI) 서비스에 녹여내었습니다. OCI 통합 서비스를 사용하면 애플리케이션과 데이터 소스를 연결하여 프로세스를 자동화하고 관리를 중앙화할 수 있습니다. 해당 서비스는 이벤트 기반 워크플로를 통해 승인 과정을 자동화, 가속화할 수 있도록 지원합니다. 또한 OCI는 자연어 처리, 이상 감지, 컴퓨터 비전 등의 특정 워크로드에 맞춰 학습된 클라우드 기반 AI 서비스들을 제공하며, 기업은 개중 필요한 서비스를 선택적으로 적용할 수 있습니다.

지능형 자동화 FAQ

'지능형 자동화'라는 용어의 의미는 무엇인가요?

지능형 자동화는 로봇 프로세스 자동화(RPA), 머신러닝(ML), 자연어 처리(NLP) 등의 기술을 조합하여 반복 작업을 자동화하고, 데이터에서 인사이트를 추출하며, 데이터 기반 의사 결정을 지원하는 비즈니스 관행을 의미하는 용어입니다.

지능형 자동화의 사례로는 어떤 것들이 있나요?

지능형 자동화를 통해 텍스트 또는 음성 질문의 의도를 이해하고, 관련 선택지를 제안하는 고객 서비스 챗봇을 제공할 수 있습니다. 또 다른 예로는 컴퓨터 비전을 사용하여 물체를 정확하게 식별하고, 작업자가 즉석에서 신속하게 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 배송 또는 제조 프로세스를 들 수 있습니다.

로봇 프로세스 자동화(RPA)는 지능형 자동화의 일종인가요?

아니요. 양쪽 모두 작업을 자동화하는 데 사용되지만, 지능형 자동화는 로봇 프로세스 자동화의 더 스마트한 버전이라고 생각할 수 있습니다. 로봇 프로세스 자동화가 디지털 봇을 사용하여 단순하고 반복적인 작업을 수행하는 반면, 지능형 자동화는 보다 미묘하고 인간 중심적인 작업을 수행하고, 필요한 경우 자연어로 응답을 제공할 수 있습니다.

지능형 자동화를 사용하는 산업으로는 어떤 것들이 있나요?

지능형 자동화는 보험, 투자, 의료, 물류, 제조를 비롯한 거의 모든 산업에서 사용되고 있습니다. 지능형 자동화는 인공지능의 급격한 성능 향상에 발맞춰 갈수록 널리 사용되고 있습니다.