지능형 프로세스 자동화(IPA): 왜 중요한가요?

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지능형 프로세스 자동화(IPA): 비즈니스 혁신의 핵심 동력

디지털 전환의 급속한 확산과 함께 다양한 첨단 기술들이 등장했으며, 그중에서도 지능형 프로세스 자동화(Intelligent Process Automation, IPA)는 두각을 나타내고 있습니다. IPA는 기업들이 당면한 거시경제적 어려움들을 극복하고, 여러 사업 부문의 효율성을 증대시키기 위한 절실한 필요성에서 비롯되었습니다.

많은 기업들이 비즈니스 프로세스를 최적화하고 가속화할 수 있는 강력한 기술을 모색하는 가운데, IPA는 중요한 역할을 담당하게 되었습니다. 자동화 기능을 통해 다양한 조직의 운영 모델과 업무 방식에 있어 핵심적인 요소로 자리매김했습니다.

단순 반복 업무의 자동화뿐만 아니라, IPA는 프로세스 처리 시간을 단축하고 투자 수익률을 높이는 데에도 기여할 수 있습니다. 본 글에서는 IPA의 개념과 함께 비즈니스 환경에서 IPA가 지니는 중요성에 대해 심층적으로 알아보겠습니다.

IPA란 무엇인가?

지능형 프로세스 자동화(IPA)는 최신 기술들을 결합하여 다양한 디지털 프로세스를 자동화하는 기능을 창출하는 복합적인 기술입니다. 자동화가 비즈니스 프로세스에서 차지하는 비중이 커짐에 따라, IPA는 급변하는 현대 사회에서 필수적인 요소가 되었습니다. 근본적으로 IPA는 운영 효율성, 기업 가치, 그리고 문의 응답 속도를 향상시키기 위해 비즈니스 프로세스에 적용되는 일련의 기술 및 응용 프로그램을 의미합니다.

IPA는 로봇 프로세스 자동화(RPA), 머신 러닝(ML), 디지털 프로세스 자동화(DPA), 컴퓨터 비전, 인지 자동화, 인공 지능(AI)과 같은 여러 기술들을 통합합니다. 이러한 기술들의 결합을 통해 기업들은 IPA 도구나 소프트웨어를 활용하여 스스로 생각하고 학습하며 적응할 수 있는 지능형 비즈니스 프로세스를 구축할 수 있습니다. 이는 자동화의 수준을 한 단계 끌어올리며, 시간 경과에 따라 지속적으로 발전하고 있습니다.

이러한 기술들의 융합은 일상적이고 반복적인 작업을 자동화하여 효율적인 운영 환경을 조성하고, 고객 경험을 개선하며 상호 작용 프로세스를 간소화하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 또한, 단시간 내에 효과적인 솔루션을 도출하는 데에도 활용됩니다. 오늘날 IPA는 다양한 산업 분야에서 여러 형태로 활용되고 있으며, 그중 가장 대표적인 예는 고객과의 상호 작용을 가능하게 하는 챗봇입니다.

IPA 활용의 이점

지능형 프로세스 자동화(IPA)는 현대 비즈니스 환경에서 다양한 방식으로 긍정적인 효과를 창출할 수 있습니다. 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.

운영 시간 단축

IPA는 기업 내에서 많은 반복적이고 노동 집약적인 작업을 자동화하여 처리 시간을 크게 줄이는 데 기여합니다. McKinsey의 연구에 따르면, IPA 도입을 통해 조직들은 프로세스 시간을 50% 단축했을 뿐만 아니라 수동 작업량도 절반 이상 줄일 수 있었습니다.

직원 참여도 증진

대부분의 조직에서 반복적인 작업은 직원들의 업무 몰입도를 저해하는 요인으로 작용합니다. IPA 도구를 통해 많은 작업을 자동화함으로써 직원들은 지루한 일에 시간을 할애하는 대신 더욱 중요하고 흥미로운 업무에 집중할 수 있게 되어 업무 몰입도가 향상됩니다.

오류율 감소

놀랍게도, 특별한 노력을 기울이지 않는 한 대부분 조직에서 비즈니스 데이터의 오류율은 약 1~5%에 달합니다. 직원들이 수많은 데이터를 수동으로 입력해야 하는 상황에서 이는 개선하기 매우 어려운 문제입니다. IPA를 도입하면 데이터 정확도를 높이고, 잘못된 의사결정의 비율을 낮추며, 중요한 기회를 놓치는 상황을 줄이는 데 도움이 됩니다.

심층적인 프로세스 통찰력

IPA 도구는 프로세스에 대한 심층적인 통찰력을 제공하여 다양한 프로세스를 빠르고 효율적으로 완료할 수 있도록 지원합니다. 또한, 병목 현상을 감지하고 즉각적으로 대응할 수 있도록 실시간 보고서와 중요한 데이터를 제공합니다.

고객 경험 향상

비즈니스 운영에 IPA 도구를 도입하면 향상된 고객 경험을 체감할 수 있습니다. 고객 문의에 대한 신속하고 정확한 처리를 위해 업무가 자동화됩니다. 대부분의 고객 거래가 자동화됨에 따라 기업은 고객 참여도와 충성도 증가를 기대할 수 있습니다.

업무 집중도 향상

IPA 도구가 대부분의 일상적이고 반복적인 작업을 처리하므로, 직원들은 더욱 중요한 업무에 집중하여 생산성을 높일 수 있습니다. 이는 궁극적으로 기업의 운영 효율성을 향상시키고 더 높은 투자 수익률(ROI)로 이어집니다.

IPA에서 AI 및 ML의 역할

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 IPA에 막대한 영향을 미치며, 일반 사무 업무를 넘어 자동화 기능을 확장하는 데 중요한 역할을 합니다. AI와 ML은 최신 IPA 플랫폼의 핵심 기둥으로 작용합니다.

IPA 플랫폼은 프로세스에 통합될 때 ML 알고리즘을 활용하여 실시간 데이터와 과거 데이터를 분석합니다. 이를 통해 IPA 도구는 효율성과 결과를 향상시키기 위해 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 또한, ML을 활용하여 역할 및 프로젝트 요구 사항에 따라 워크플로를 자동으로 할당할 수 있습니다.

AI는 IPA 플랫폼이 방대한 비정형 및 정형 데이터 세트를 처리하고 분석하여 중요한 정보를 도출할 수 있도록 지원합니다. IPA 도구는 이러한 정보를 사용하여 의도 감지, 인프라 관리, 자연어 처리(NLP), 그리고 기타 프로세스에서 이상을 감지하는 데 활용합니다.

더불어, IPA는 AI와 ML 기술을 바탕으로 고객과의 상호 작용을 개선하고, 고객의 의도를 파악하여 적절하게 대응하는 챗봇을 구축하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI는 사용 가능한 모델 세트를 통해 IPA 도구가 사람의 개입 없이 고객의 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다.

ML과 AI는 IPA가 기존 작업의 단순 자동화를 넘어 딥 러닝과 같은 최신 기술을 결합하여 새로운 프로세스를 창출하는 데 기여하고 있습니다. 이는 프로세스를 최적화하고, 비즈니스 효율성을 향상시키며, 더 높은 ROI를 달성하는 데 중요한 역할을 합니다.

IPA 관련 기술

지능형 프로세스 자동화(IPA)는 다양한 기술을 활용하여 비즈니스 프로세스를 자동화합니다. 주요 기술들은 다음과 같습니다:

  • 인공 지능(AI): AI는 IPA의 핵심 구성 요소 중 하나이며, 사용자가 지식 기반을 구축하고 비즈니스 프로세스를 최적화하는 데 도움을 줍니다. IPA에서 AI는 의사 결정의 중심 역할을 담당하여 사용자가 프로세스를 맞춤화하고 최적의 결과를 얻을 수 있도록 지원합니다.
  • 로봇 프로세스 자동화(RPA): AI와 함께 RPA는 소프트웨어 로봇을 활용하여 비즈니스 운영에서 반복적인 프로세스를 기록하고 실행하는 데 중요한 역할을 합니다. AI 및 ML의 기능을 활용하여 규칙 기반 작업을 수행하는 데 도움을 주는 소프트웨어 로봇 공학이라고도 합니다.

  • 머신 러닝(ML): IPA는 ML 알고리즘을 사용하여 이전 및 현재 데이터 세트를 분석하고, 새로운 출력 값을 예측하여 그에 따라 프로세스를 조정합니다. 이를 통해 기계는 과거의 비즈니스 프로세스를 학습하고 현재의 산업 표준에 맞춰 더 나은 결과를 도출할 수 있습니다.
  • 자연어 처리(NLP): 자연어 처리(NLP)는 IPA가 언어를 이해하고 해석하여 텍스트 형식으로 표현하는 데 사용되는 AI의 하위 분야입니다. 해석된 정보를 기반으로 NLP는 챗봇을 통한 상호 작용, 이메일 생성 등 다양한 기능을 지원합니다.
  • 디지털 프로세스 자동화(DPA): 디지털 프로세스 자동화는 작업을 자동화하거나 반자동화하도록 지원하여 IPA를 강화하는 다양한 도구를 포함합니다. 워크플로 최적화 및 데이터 관리 개선에 중요한 역할을 합니다. 승차 예약 앱이나 쇼핑 앱이 대표적인 예시입니다.
  • 비즈니스 프로세스 관리(BPM): BPM은 비즈니스 워크플로를 자동화하여 일관성과 민첩성을 향상시키는 데 도움을 주는 IPA 관련 기술입니다. 고객 상호 작용 개선 및 비즈니스 프로세스 효율성 증진에 중요한 역할을 합니다.
  • 컴퓨터 비전: IPA의 핵심 구성 요소인 컴퓨터 비전은 이미지를 분석하고 해석하여 데이터에 대한 통찰력을 얻을 수 있도록 지원합니다. IPA는 비즈니스 프로세스 개선을 위한 데이터 수집뿐만 아니라 보안 설정의 이상을 감지하는 데에도 적극적으로 활용합니다.

IPA 대 RPA

지능형 프로세스 자동화(IPA)와 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 유사해 보일 수 있지만, 실제로는 여러 측면에서 차이점을 가지고 있습니다. 많은 사람들이 IPA와 RPA를 혼동하지만, RPA는 IPA 도구 모음의 구성 요소 중 하나입니다.

아래 표를 통해 IPA와 RPA를 비교해 보겠습니다.

지능형 프로세스 자동화(IPA) 로봇 프로세스 자동화(RPA)
IPA는 복잡한 비즈니스 프로세스를 관리하고 자동화하는 데 도움을 주는 RPA를 비롯한 다양한 AI 기술의 조합입니다. 주로 비즈니스의 ROI와 효율성을 향상시키는 새로운 프로세스를 최적화하고 생성하는 데 사용됩니다. 반면, RPA는 주로 규칙 기반 작업을 수행하는 데 사용됩니다.
IPA는 복잡한 작업 및 의사 결정 작업을 처리할 수 있습니다. 데이터에서 학습하여 의사 결정을 내릴 수 있습니다. RPA는 사용자가 정의한 작업만 처리할 수 있으며, 데이터에서 학습하여 의사 결정을 내릴 수 없습니다.
IPA에는 NLP, 컴퓨터 비전, BPM, 데이터 추출 등과 같은 다양한 혁신 기술이 포함됩니다. AI, 워크플로 자동화, 스크린 스크래핑 기술을 기반으로 발전했습니다. RPA는 스크린 스크래핑, 워크플로 자동화와 같은 기술에 기반합니다.
IPA는 많은 프로그래밍 기술이 필요하며, 초기 투자 비용이 높은 편입니다. RPA는 상대적으로 적은 프로그래밍과 투자로 구현할 수 있습니다.
다양한 유형의 데이터 형식을 처리할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 특정 데이터 형식에 제약이 따릅니다.

IPA의 과제

다른 기술과 마찬가지로 지능형 프로세스 자동화를 도입하는 데에는 몇 가지 어려움이 따릅니다. 주요 과제는 다음과 같습니다.

  • IPA 활용 부족: 자동화 기술이 빠르게 발전하고 있지만, 모든 기업이 IPA 기능을 활용하는 방법을 숙지하고 있는 것은 아닙니다. 많은 조직들이 IPA를 비즈니스에 통합하는 방법에 대한 인식이 부족한 상황입니다.
  • 제한된 지식 기반: IPA는 비즈니스 모델에 적용하기 위해 고급 프로그래밍 언어에 대한 지식이 필요합니다. 직원들이 이러한 지식을 갖추고 있지 않으면 프로세스를 자동화하거나 관리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
  • 시간 소모적: IPA 프로젝트는 상당한 시간과 노력을 요구하며, 완벽하게 통합하기 위해서는 숙련된 전문가의 지식이 필요합니다. 프로세스를 최적화하기 전에 직원 교육과 충분한 테스트를 수행해야 합니다.
  • 변화에 대한 저항: 다양한 조직에서 많은 직원들이 비즈니스 운영에 IPA를 도입하는 것을 꺼려합니다. 경영진은 IPA를 지지하지만, 대다수 직원들은 여전히 기존의 방식과 시스템을 선호합니다.
  • 높은 초기 비용: IPA를 도입하려면 하드웨어, 소프트웨어, 직원 교육 등 다양한 측면에 상당한 투자가 필요합니다. 비즈니스 프로세스를 개선하려고 할수록 더 많은 비용이 발생할 수 있습니다.

IPA의 미래 전망

지능형 프로세스 자동화의 미래는 매우 밝으며, 점점 더 많은 기업들이 IPA를 적극적으로 도입할 것으로 예상됩니다. 모든 기술이 급격하게 진화하고 있으며, IPA 역시 더욱 발전하여 더 나은 결과와 효율성을 제공할 수 있도록 변화할 것입니다.

또한, 조직들이 이러한 성장을 통해 큰 이점을 얻고 다른 인지 작업에 리소스를 투입할 수 있게 되면서 비즈니스와 IT 사이의 연관성이 강화되고 있습니다. 더욱이, 고객들이 신속하고 효율적으로 문의에 응답하는 챗봇에 익숙해짐에 따라 자동화는 고객 관계를 개선하는 데도 기여하고 있습니다.

IPA는 여전히 비용이 많이 들고 시간이 소요되는 기술이지만, 이러한 기술의 보급률 증가와 저렴한 대안의 등장으로 인해 미래에는 초기 투자 비용이 줄어들 것으로 예상됩니다.

IPA 관련 온라인 학습 리소스

IPA에 대한 심층적인 지식을 쌓는 데 도움이 되는 몇 가지 책과 온라인 강좌를 소개합니다.

#1. 지능형 프로세스 자동화

Gerardus Blokdyk의 “지능형 프로세스 자동화 완벽 가이드(Intelligent Process Automation A Complete Guide)”는 IPA에 대해 배우고 싶은 사람들에게 훌륭한 지침서입니다. IPA를 업무에 활용하는 사람들을 위해 다양한 정보를 제공하는 314페이지 분량의 가이드북입니다.

이 책은 기본적인 자동화, RPA 방법론, IPA 여정 학습에서 IPA 도구 운영에 대한 심층적인 이해까지 광범위한 내용을 다루고 있습니다. 일반적인 교과서와 달리 IPA에 대한 필수적인 사실과 함께 당면 과제와 그 해결책을 제시합니다.

#2. 지능형 자동화 단순화

Debanjana Dasgupta가 집필하고 Kindle 및 페이퍼백 형식으로 제공되는 이 책은 개발자와 기술 전문가를 대상으로 합니다. 저자는 이 책을 통해 전문가들이 지능형 프로세스 자동화를 개발하고 사용하는 데 실용적이고 간결한 접근 방식을 택할 수 있도록 안내합니다.

스마트 자동화의 기본 개념과 구현 방법을 적절히 설명하고 있어 조직에서 IPA 도구를 도입하려는 전문가에게 유용합니다. 또한 자동화 설계의 각 단계와 지식을 최대한 활용하는 방법에 대해서도 배울 수 있습니다.

#3. Python을 사용한 RPA 및 지능형 자동화

SeaportAI에서 제작한 “Python을 사용한 RPA 및 지능형 자동화”는 Udemy에서 높은 평가를 받은 온라인 강좌로, 많은 전문가들에게 도움을 주고 있습니다. 3시간 분량의 온디맨드 비디오, 17개의 다운로드 가능한 자료, 그리고 다양한 과제를 제공하는 종합적인 과정입니다.

IPA 도구를 사용한다면 RPA, Python 프로그래밍, 테이블에서 데이터 추출 등 다양한 측면을 다루기 때문에 많은 도움이 될 것입니다. 여러 주요 조직에서 이 강좌의 유용성을 높이 평가하여 직원 교육에 활용하고 있습니다.

결론

지능형 프로세스 자동화(IPA)는 차세대 비즈니스 모델의 핵심 구성 요소로 자리 잡았습니다. AI와 머신 러닝 분야가 발전함에 따라 IPA 또한 지속적으로 발전하여 더 나은 효율성을 제공할 것으로 기대됩니다.

이미 많은 주요 조직들이 미래 개발 목표에 IPA를 도입했으며, 비즈니스 운영에서 IPA가 가져다주는 이점과 미래를 어떻게 바꿀지에 대해 점차 인식을 높이고 있습니다. IPA는 아직 발전해야 할 부분이 많지만, 비즈니스 환경에서 지능형 자동화를 위한 효과적인 솔루션 역할을 하고 있습니다.

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