초자동화란 무엇이며 왜 중요한가요?

초자동화: AI, ML, RPA 기술의 융합이 가져오는 비즈니스 혁신

최근 몇 년간 머신러닝(ML), 인공지능(AI), 로보틱 프로세스 자동화(RPA)와 같은 기술들이 융합되어 ‘초자동화’라는 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 이는 기업들이 경쟁력을 유지하는 데 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 단순 반복 작업 자동화를 넘어, 비즈니스 프로세스 전반을 혁신하는 초자동화에 대해 자세히 알아보겠습니다.

AI, ML, RPA 기술은 어떻게 업무 자동화를 가능하게 할까요?

기술은 현대 사회에서 성공과 생산성을 높이는 핵심 요소입니다. 기업들은 기계 학습(ML), 인공 지능(AI), 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 같은 첨단 기술을 활용하여 디지털 전환 시대에 발맞춰 업무 프로세스를 자동화하고 운영 효율성을 극대화하고 있습니다. 이 세 가지 기술은 유기적으로 결합하여 연결된 디지털 환경에서 혁신을 이끌고 있으며, 기업의 디지털 전환을 완벽하게 지원합니다.

AI, ML, RPA는 중소기업부터 대기업에 이르기까지 자동화 분야에서 널리 사용되는 첨단 기술의 대표적인 사례입니다. AI 기반 자동화 기술은 기업이 복잡한 업무를 처리하고 데이터를 기반으로 더욱 정확한 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. ML 기반 자동화 솔루션은 데이터에서 추세를 신속하고 정확하게 파악하여 기업이 시장 변화에 민첩하게 대응할 수 있도록 합니다. 또한 RPA는 기업이 많은 시간과 노력이 필요했던 수동 작업을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 도와줍니다.

경쟁 심화로 인해 시장 역학이 변화함에 따라 자동화는 모든 규모의 조직에게 가장 중요한 요소 중 하나가 되었습니다. AI, ML, RPA 기술 발전 덕분에 과거에는 수동으로 수행해야 했던 프로세스들을 이제 즉각적이고 자동적으로 완벽하게 처리할 수 있게 되었습니다. 고객 만족도 향상, 경쟁력 유지, 수익성 증대를 목표로 하는 모든 기업은 이러한 자동화 기술을 적극적으로 활용해야 합니다. 이러한 최첨단 기술을 도입한 조직은 시간과 비용을 절약하는 동시에 비즈니스 운영의 정확성과 일관성을 보장받을 수 있습니다.

인공지능(AI)은 컴퓨터가 인간처럼 생각하고, 미리 설정된 규칙과 정보를 바탕으로 인간의 개입 없이 스스로 판단을 내릴 수 있도록 합니다. AI 기반 컴퓨터는 결과를 예측하고, 패턴을 식별하며, 복잡한 데이터를 분석하는 데 탁월한 능력을 보입니다. 기계 학습(ML)은 알고리즘을 사용하여 로봇이 사람의 직접적인 지시 없이 스스로 학습할 수 있도록 지원합니다. 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 지능형 로봇 또는 소프트웨어 봇을 사용하여 반복적인 단순 업무를 자동화합니다.

AI, ML, RPA는 다양한 분야에 적용되어 효율성과 정확성을 높이는 데 기여합니다. AI를 활용하면 사물 식별, 자연어 처리, 안면 인식과 같은 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다. ML은 알고리즘을 사용하여 데이터에서 패턴을 학습하고 사기 탐지, 의료 진단, 재무 예측과 같은 업무를 처리합니다. RPA는 소프트웨어 로봇이 규칙 기반 작업을 자동적으로 수행할 수 있게 하는 자동화 방식입니다.

초자동화는 지능형 비즈니스 프로세스 관리 제품군(iBPMS), 비즈니스 프로세스 관리(BPM), 서비스형 통합 플랫폼(iPaaS) 등 다양한 기술을 통합하여 더욱 강력한 자동화를 구현합니다. 본 게시글에서는 초자동화의 이점, 전망, 그리고 다양한 산업에 미치는 영향 등 초자동화의 다양한 측면에 대해 깊이 있게 다룰 것입니다.

초자동화란 무엇일까요?

자동화는 산업화 시대부터 시작되었으며 꾸준히 발전해 왔습니다. 초자동화는 기존 자동화와 달리 비즈니스 프로세스와 사이클의 엔드 투 엔드 자동화를 지향합니다. 즉, 단순한 작업 자동화를 넘어 비즈니스 전반을 포괄하는 총체적인 자동화를 추구합니다.

초자동화는 비즈니스 프로세스 관리(BPM), 로봇 프로세스 자동화(RPA), 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 등 다양한 기술을 통합하여 빠른 자동화를 실현합니다. 일반적인 자동화 절차와 달리 기업 전체를 조망하는 통합적인 프로세스입니다. 특정 부서에만 집중하는 것이 아니라, 여러 부서에 걸쳐 수많은 프로세스, 활동 및 책임을 동시에 혁신합니다.

새롭게 부상하는 기술인 초자동화는 최근 몇 년 동안 큰 인기를 얻고 있습니다. 연구에 따르면 초자동화는 비용 효율성을 높이고, 수동 오류를 줄이며, 더 나은 비즈니스 통찰력을 제공하여 다양한 산업에서 유용하게 활용될 수 있습니다. Gartner는 초자동화에 대한 수요가 2026년까지 약 1조 400억 달러에 이를 것으로 예측하며, 기술 부족, 경제적 압박 증가, 경쟁 심화가 이러한 수요의 주요 요인으로 작용할 것이라고 전망했습니다.

초자동화는 AI, ML, RPA와 같은 기술을 융합하여 수동 작업, 생산 워크플로 및 기타 비즈니스 프로세스를 더욱 진화된 단계로 자동화하는 포괄적인 접근 방식입니다. 여러 첨단 기술을 결합하여 기업이 복잡한 비즈니스 운영을 정확하게 파악하고 신속하게 자동화하도록 돕습니다. 이를 통해 운영 효율성을 개선하고 처리 및 생산 시간을 단축하며 비용을 절감하고 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다. 초자동화는 자동화할 수 있는 작업을 식별하고, AI 및 ML을 사용하여 전체 프로세스를 조율하기 전에 워크플로우, 생산성, 절차를 최적화합니다. 이 과정은 개발 주기를 가속화하고 기업이 변화하는 비즈니스 환경에 신속하게 대응하여 혁신을 촉진하도록 돕습니다.

초자동화를 전략적으로 구현하면 더욱 합리적인 의사 결정을 내릴 수 있어 비즈니스 성과를 향상시킬 수 있습니다. 또한 직원 이직으로 인한 공백을 메우고, 고용 비용을 절감하며, 인적 오류를 줄이는 데에도 도움이 됩니다. 수동적이고 반복적인 작업을 자동화함으로써 인적 노동의 필요성을 최소화하고, 전반적인 생산성과 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

요약하자면, 초자동화는 대기업과 중소기업 모두 엔드 투 엔드 비즈니스 프로세스를 식별하고 자동화하는 데 사용할 수 있는 포괄적인 전략입니다. 서비스 기반 모델을 구축하고, 데이터 통찰력을 생성하며, 고객 만족도를 높이고, 처리량을 극대화하는 데 기여합니다. 초자동화는 모든 규모의 조직이 비용 효율성, 시간 절약, 인력 생산성, 혁신 측면에서 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원합니다.

초자동화의 핵심 구성 요소

초자동화는 로봇 프로세스 자동화(RPA), 인공지능(AI), 기계 학습(ML), 고급 분석 및 비즈니스 프로세스 관리(BPM) 등 다양한 요소로 구성된 복합 기술 프로세스입니다.

이러한 모든 구성 요소는 플랫폼, 비즈니스 특성, 데이터 소스, 활동 유형 등에 관계없이 모든 비즈니스 유형에 대한 포괄적인 자동화 솔루션을 구축하는 것을 목표로 합니다. AI는 복잡한 분석을 수행하고, 수동적인 개입 없이 결과를 도출하는 기계 기반 기술입니다. ML은 알고리즘을 사용하여 패턴을 식별하고 의사 결정을 내리는 AI의 하위 분야이며, 고급 분석은 데이터 기반 통찰력을 제공합니다. RPA는 기계가 인간의 행동을 모방하여 반복적인 작업을 자동화할 수 있도록 하는 자동화 기술입니다.

이러한 모든 구성 요소를 활용함으로써 모든 규모의 기업은 복잡한 프로세스와 작업을 자동화할 수 있습니다. 이러한 포괄적인 솔루션을 통해 효율성을 높이고 생산성을 증대하며 폐기물과 운영 비용을 줄일 수 있습니다. 또한 이러한 협업 자동화는 기업이 운영을 간소화하고, 프로세스 정확성과 민첩성을 높이며, 인적 오류를 줄이는 데 도움이 됩니다. 이러한 구성 요소들은 조직이 데이터의 잠재력을 최대한 발휘하고 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 필요한 통찰력을 얻을 수 있도록 지원합니다. 초자동화는 모든 산업 및 기업의 비즈니스 운영을 위해 더욱 효율적이고 비용 효과적이며 자동화된 프로세스를 구축하는 것을 목표로 합니다.

초자동화는 디지털 혁신에 어떻게 기여할까요?

초자동화는 자동화를 비즈니스 사이클에 통합하는 핵심 요소로 자리매김하면서 디지털 혁신을 이끄는 중요한 동력으로 부상하고 있습니다.

디지털 혁신을 위해 기본적인 절차를 자동화하고, 반복적인 사이클을 찾아내고, 사람의 개입을 줄이는 데 기여합니다. “디지털 트랜스포메이션”은 디지털 기술을 활용하여 비즈니스의 운영 효율성과 생산성을 향상시키는 것을 의미합니다. 수동 프로세스를 자동화하고, 생산성을 높이고, 신뢰할 수 있고 일관된 고객 경험을 제공하며, 수익을 증대하기 위해 기업들은 점점 더 초자동화에 관심을 기울이고 있습니다.

초자동화는 RPA, ML, AI 등 여러 자동화 기술을 통합한 고급 자동화 방식입니다. 기업들은 이러한 기술을 활용하여 서비스 제공을 최적화하고, 복잡한 운영을 자동화하며, 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 초자동화는 재고, 재무, 급여, 엔지니어링, 물류, 운영 및 마케팅 등 다양한 부서와 섹션으로 확장될 수 있습니다. 또한 수동적이고 반복적인 작업과 비즈니스 프로세스를 인식하고 자동화하여 비즈니스 사이클을 디지털화할 수 있습니다.

로우 코드/노 코드 플랫폼과 같은 기술 덕분에 많은 회사들이 비즈니스 운영을 식별, 제거 및 자동화하기 시작했습니다. 웹사이트에 내장되어 고객과 상호작용하는 AI 기반 챗봇이 대표적인 예입니다. 이제 일반적인 사례와 초자동화가 어떻게 엔드 투 엔드 디지털화로 전환하는 데 도움을 줄 수 있는지 살펴 보겠습니다. 예를 들어, 비용 청구서를 제출하는 데 사용되는 양식을 살펴보겠습니다. 비용 청구서를 제출하는 예시를 통해 초자동화의 활용 방식을 자세히 알아보겠습니다.

• 직원은 비용을 청구하기 위해 필요한 세부 정보를 양식에 입력합니다.
• 확인을 위해 해당 부서로 요청이 전달됩니다.
• 확인이 완료되면, 해당 승인 기관으로 전달됩니다.
• 승인 기관은 세부 정보를 확인합니다.
• 그 후, 회비를 정산하기 위해 재무 부서로 전달됩니다.
• 재무 부서의 승인을 받은 후에는, 현금으로 지급되거나 각 은행 계좌에 입금될 때까지 지급 대기열에 보관됩니다.

위에서 언급된 모든 단계는 워크플로 부하에 따라 수동으로 처리됩니다. 하지만 초자동화를 활용하면 이러한 모든 수동 작업과 워크플로를 디지털화할 수 있습니다. 초자동화는 이 프로세스의 엔드 투 엔드 자동화를 구현합니다. 예를 들어 직원이 비용 청구서를 제출하면, 봇은 즉시 해당 비용이 속한 범주를 인식하고, 청구서를 제공하며, 적절한 워크플로 엔진과 통신하여, 사전 예방적 통찰력을 통해 적합한 승인자에게 요청을 전달합니다. 봇은 대화형 플랫폼을 사용하여 최종 승인을 위해 이 요청을 재무팀에 전달하며, 승인자에게 부정이 발견되면 청구를 거부하도록 요청합니다. 만약 문제가 없다면, 자동으로 청구를 승인하고 결제를 처리합니다.

결론적으로, 초자동화는 수동 노동이나 많은 시간이 소요되는 모든 프로세스 또는 활동을 자동화하고 디지털화할 수 있습니다. 기술적인 관점에서 볼 때, IT 비즈니스는 급격한 변화를 겪고 있으며, 초자동화는 기술적인 노력을 크게 줄이면서 생산성, 비용 효율성, 인력 절약, 고객 만족도를 높이고 궁극적으로 수익성을 높일 수 있는 해결책입니다.

초자동화의 이점

지금까지 초자동화가 기업의 디지털화를 지원하고 수동 작업량을 줄이는 데 어떻게 기여하는지 살펴보았습니다. 이제, 조직이 초자동화를 도입했을 때 얻을 수 있는 구체적인 이점들을 자세히 살펴보겠습니다.

• 적응력: 초자동화는 특정 프로세스에 한정되지 않고 변화하는 환경에 유연하게 적응합니다.
• 향상된 효율성: 수많은 수동 작업이 필요한 기존 인프라는 병목 현상을 유발할 수 있지만, 자동화로 전환하면 이러한 문제점을 해결할 수 있습니다.
• 작업 처리 속도 향상: 일반적인 자동화는 시간을 절약하는 데 도움이 되지만, 초자동화는 더욱 강력한 연결을 구축하고 전체 워크플로와 프로세스를 통합하여 효율성을 극대화합니다.
• 직원 만족도 향상: 매일 지루하고 반복적인 수동 작업을 수행하는 것은 직원들의 사기를 저하시키고 이직률 증가로 이어질 수 있습니다. 이러한 작업들을 초자동화하면 직원들이 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있어 업무 만족도가 향상될 수 있습니다.
• 생산성 향상: 수동적이고 반복적인 작업과 프로세스를 자동화함으로써 직원들의 생산성을 높일 수 있습니다.
• 손쉬운 모니터링: 초자동화는 모든 활동을 하나의 플랫폼으로 통합하므로 관리자가 업무를 쉽게 모니터링하고, 일관성을 관리하며, 문제를 해결할 수 있습니다.
• 비용 절감: 수동 작업 및 수동 프로세스 실행에는 상당한 인적 자본이 필요합니다. 2017년에 발표된 McKinsey 보고서에 따르면, 현재 미국에서 수행되는 유료 활동의 45%를 자동화할 수 있으며, 이 활동들에 연간 약 2조 달러의 임금이 사용되고 있습니다.
• 디지털화 촉진: 초자동화를 도입하면 대부분의 산업에서 승인 및 요청 이동을 디지털화할 수 있습니다. 즉, 여러 단계를 자동화할 수 있게 됩니다.
• 투명성 향상: 초자동화는 프로세스를 통합하고 전반적인 투명성을 향상시킵니다. 안전 조치를 설정하고 데이터 추적 가능성을 높이는 데 도움이 되며, 조직이 일관된 지침을 수립하여 제품과 서비스를 제공하는 데 기여합니다.
• 감사 준비성 향상: 모든 비즈니스 상호작용을 기록하여 일관된 감사 추적을 생성하는 데 도움이 되는 작업 및 운영의 표준화를 촉진합니다.
• 의사 결정력 강화: 데이터를 분석하고 더 나은 통찰력을 얻음으로써 비즈니스 사이클을 일관성 있게 파악하고 집중할 수 있으므로, 이해 관계자들이 더 빠르고 정확한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
• 확장성: 고객 기반과 포트폴리오가 확장됨에 따라 일반적인 자동화는 복잡해지고 비효율적으로 변할 수 있습니다. 하지만 초자동화는 조직의 성장에 따라 유연하게 확장할 수 있습니다. 초자동화는 모든 비즈니스 프로세스를 원활하게 통합하여 비즈니스 성장을 지원합니다.
• 인적 오류 감소: 초자동화에 사용되는 소프트웨어 봇은 인적 오류를 일으키지 않습니다. 한 번 배포되면 정해진 표준과 규칙에 따라 안정적으로 작동합니다.
• ROI 증가: 복잡한 프로세스를 자동화하고 데이터를 분석하며 예측적 통찰력을 제공함으로써, 조직이 효율성과 효과를 높여 엔드 투 엔드 디지털화로 전환할 수 있도록 돕고, 궁극적으로 ROI를 기하급수적으로 향상시킬 수 있습니다.

초자동화 대. 지능형 프로세스 자동화(IPA)

지능형 프로세스 자동화(IPA)와 초자동화는 프로세스를 간소화하고 개선하기 위해 개발된 기술입니다. 두 방법 모두 특정 절차를 자동화하는 데 사용될 수 있습니다.

IPA와 초자동화는 몇 가지 유사점을 가지고 있지만, 자동화하는 활동의 범위, AI 및 ML 활용 방식, 그리고 필요한 사용자 입력의 양에서 차이점을 보입니다. IPA는 더 단순하고 반복적인 작업을 자동화하는 데 초점을 맞추는 반면, 초자동화는 더 철저하고 복잡한 절차를 포함합니다.

IPA와 비교했을 때 초자동화는 엔드투엔드 워크플로와 프로세스를 포괄적으로 다루는 자동화된 절차를 사용하기 때문에, 더욱 발전된 형태의 자동화라고 할 수 있습니다. 또한 초자동화는 단일 기능이 아닌 기능 전체 파이프라인을 자동화하는 것을 포함하기 때문에 IPA보다 더 고급 기술과 전문 지식이 필요합니다. 로봇 프로세스 자동화, AI, 머신러닝 등을 포함하는 다양한 자동화 도구는 초자동화라는 포괄적인 엔드 투 엔드 플랫폼을 통해 조직 전체에 적용됩니다. 반면에 IPA는 머신러닝(ML) 및 자연어 처리(NLP)와 같은 기술을 사용하여 특정 작업을 자동화하는 데 초점을 맞춘 보다 집중적인 전략입니다.

IPA는 초자동화 내부의 도구로 간주될 수 있지만, 초자동화라는 용어는 다양한 기술을 통합하는 더욱 포괄적인 개념을 나타냅니다.

초자동화가 영향을 미칠 수 있는 산업

초자동화는 기업이 수동적이고 반복적인 작업을 줄여 생산성과 수익을 높이고자 하는 모든 분야 또는 산업에서 사용할 수 있습니다. 중소기업부터 대기업에 이르기까지 모든 회사가 단순하거나 복잡한 프로세스 및 워크플로를 자동화하는 데 초자동화를 활용할 수 있습니다. 모든 규모의 회사에 초자동화는 수많은 가능성을 열어주었으며, 의료, 은행, 제조, 소매, 물류 등 다양한 산업에서 절차를 수행하는 방식을 변화시키고 있습니다. 조직들은 로봇 프로세스 자동화(RPA), 머신러닝, 인공지능(AI)을 활용하여 탁월한 효율성을 달성할 수 있으며, 이는 인적 오류를 줄이고 작업 실행 속도를 높이는 데 기여합니다.

이 혁신적인 기술은 프로세스 자동화 및 인공지능을 사용하여 모든 비즈니스 프로세스 단계를 가속화하고 자동화합니다. 또한 자동화, 운영 간소화, 오류 감소, 생산성 향상, ROI 증가 등을 목표로 하는 모든 부문에서 도입 및 통합할 수 있습니다. 초자동화는 비즈니스 프로세스를 변화시킬 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있으며, 다양한 산업에서 더 나은 고객 서비스, 향상된 효율성, 비용 절감을 가져다줍니다. 또한 이 기술의 적응성과 유연성은 조직이 일상적인 작업을 자동화하거나, 여러 기능을 단일 통합 시스템으로 결합하는 데 도움이 되는 기존 시스템 및 절차와 원활하게 통합될 수 있도록 해줍니다. 초자동화 기술을 구현하여 일상적인 활동을 자동화하고 인건비를 절감하며, 더욱 혁신적이고 민첩한 워크플로를 생성하는 경우, 거의 모든 부문에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

초자동화 구현의 과제

자동화에 대한 수요가 증가함에 따라 조직들은 이제 디지털 전환 이니셔티브의 솔루션으로 초자동화를 주목하고 있습니다. 하지만 초자동화가 많은 이점을 제공하는 반면, 기업이 초자동화를 구현하는 동안 해결해야 할 몇 가지 과제 또한 존재합니다. 초자동화 구현 과정에서 발생할 수 있는 주요 문제점들을 함께 살펴보겠습니다.

• 초자동화를 기존 인프라에 통합하려면 고도의 전문 지식이 필요하며, 조직은 이러한 기술을 자체적으로 습득해야 할 가능성이 높습니다.
• 기존 프로세스, 워크플로 및 기타 작업을 이해하고 이를 자동화로 전환하는 것은 복잡한 절차이며, 규정 준수 및 기타 데이터 규정을 위반하지 않으려면 신중한 계획과 전략적 사고가 필요할 수 있습니다.
• RPA, AI 및 ML과 같은 다양한 요소는 특히 중소기업의 경우 비용 부담이 될 수 있습니다.
• 초자동화 구현에 대한 비용 편익 분석은 특히 비기술 분야나 제한된 예산으로 운영되는 회사에서 신중하게 고려해야 합니다.
• 다양한 부서, 팀 및 이해 관계자 간의 협력과 조정이 필수적이며, 의견 차이가 있을 경우 구현이 지연될 수 있습니다.
• 구현 과정이 복잡하기 때문에 부정확한 조치는 네트워크에 혼란을 일으키거나 데이터 세그먼트에 더 많은 프로세스를 추가하여 비즈니스 운영을 저하시킬 수 있습니다.

결론적으로, 초자동화 구현은 결코 쉬운 작업이 아닙니다. 핵심 과제는 모든 핵심 요소의 기능, 기존 인프라에 대한 전략 및 운영 지식, 다양한 비즈니스 데이터 소스를 이해하고, 마지막으로 조직의 요구 사항을 충족하는 자동화된 프로세스를 설계하기 위해 초자동화를 통합하는 방법을 파악하는 것입니다.

초자동화의 미래

초자동화는 기업이 더욱 효과적이고, 경제적이며, 혁신적으로 변모할 수 있도록 지원하여 비즈니스의 미래에 중요한 역할을 수행할 것입니다. 초자동화는 현대 조직이 경쟁력을 유지하는 데 도움이 되는 최고의 솔루션으로 주목받고 있습니다.

Morgan Stanley의 분석에 따르면, 고령화 사회와 숙련된 인력 부족은 향후 수십 년 동안 세계 경제에 큰 영향을 미칠 것이며, 이로 인해 기업들은 자동화에 더욱 의존하게 될 것입니다. 초자동화는 현재 사람이 수행하는 수동적이고 반복적인 작업을 자동화하여 중소기업과 대기업의 생산성과 효율성을 향상시키는 데 기여할 것입니다. 운영 효율성을 높이고 디지털 전환을 극대화하기 위해 수많은 산업에서 다양한 애플리케이션을 포함하는 초자동화는 곧 가장 강력한 기술 중 하나가 될 것으로 예상됩니다. 또한 초자동화는 기업이 데이터에 대한 가시성과 귀중한 통찰력을 확보하여 비용을 절감하면서 생산성을 높일 수 있도록 지원합니다. PricewaterhouseCoopers International Limited(PwCIL)의 보고서에 따르면, 2030년까지 AI는 전 세계적으로 약 15조 7천억 달러의 경제적 효과를 창출할 것으로 전망됩니다. 결론적으로 다양한 연구 보고서는 기업의 미래가 규모나 부문에 관계없이 초자동화 및 관련 기술에 의존하게 될 것이라고 예측합니다.

마지막 말

초자동화는 BPM, RPA, ML, AI로 구성된 포괄적인 기술 집합입니다. 이는 디지털 전환과 엔드 투 엔드 자동화에 유용하며, 향후 비즈니스 운영을 더욱 쉽게 처리하고 체계적으로 관리하며, ROI를 높이는 데 기여할 것입니다. 초자동화는 모든 비즈니스 운영을 간소화하고 번거로운 수동 프로세스를 제거할 수 있습니다. 또한 효과적인 전략을 수립하여 우수한 상품과 서비스를 제공하고 새로운 고객을 유치하는 데 도움이 될 것입니다. 다음으로, 인기 있는 로봇 프로세스 자동화(RPA) 도구를 확인해 보시기 바랍니다.