디지털 트랜스포메이션의 급속한 붐으로 인해 많은 기술이 생겨났으며 그 중 하나가 지능형 프로세스 자동화(IPA)입니다.
이는 기업이 여러 부문의 이익을 저해하는 거시경제 상황을 해결해야 하는 절박한 필요성에서 탄생했습니다.
많은 기업이 비즈니스 프로세스를 최적화하고 가속화할 수 있는 강력한 기술을 찾고 있었습니다.
IPA가 도움이 되는 곳입니다. 자동화 기능으로 인해 많은 조직의 운영 모델 및 작업에서 중요한 부분이 되었습니다.
반복 작업을 자동화하는 것 외에도 IPA는 처리 시간을 줄이고 투자 수익을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 기사에서는 IPA에 대해 이야기하고 비즈니스에 대한 IPA의 중요성을 이해할 것입니다.
목차
IPA란?
지능형 프로세스 자동화(IPA)는 서로 다른 디지털 프로세스를 자동화하는 자동화 기능을 생성하기 위해 함께 작동하는 최신 기술의 융합입니다.
자동화가 많은 비즈니스 프로세스를 대신함에 따라 IPA는 급변하는 현대 세계에서 중요한 측면이 되었습니다. 본질적으로 IPA는 운영 효율성, 비즈니스 가치 및 쿼리 응답을 향상시키기 위해 비즈니스 프로세스에서 구현되는 일련의 기술 및 애플리케이션입니다.
로봇 프로세스 자동화(RPA), 머신 러닝(ML), 디지털 프로세스 자동화(DPA), 컴퓨터 비전, 인지 자동화, 인공 지능(AI)과 같은 기술을 결합합니다.
ML 및 AI를 다른 기술과 결합함으로써 기업은 IPA 도구 또는 소프트웨어를 활용하여 효율성을 개선하기 위해 자동으로 생각하고 학습하고 적응할 수 있는 지능형 비즈니스 프로세스를 만들 수 있습니다. 자동화가 완전히 새로운 수준으로 올라갈 수 있도록 시간이 지남에 따라 지속적으로 진화하고 있습니다.
이 기술의 융합은 인간이 일상적이고 반복적인 작업을 자동화하고 효과적인 운영 환경을 만드는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 또한 고객 경험을 향상하고 상호 작용 프로세스를 단순화하며 더 짧은 시간에 효과적인 솔루션을 만드는 데 사용됩니다.
오늘날 IPA는 다양한 형태로 다양한 산업에 진출했으며 가장 인기 있는 형태 중 하나는 고객과의 상호작용을 가능하게 하는 챗봇입니다.
IPA 사용의 이점
지능형 프로세스 자동화(IPA)는 현대 비즈니스에서 사용될 때 다양한 방식으로 이점을 얻을 수 있습니다. 그들 중 일부는 다음과 같습니다.
운영 시간 단축
IPA는 비즈니스에서 많은 반복적이고 노동 집약적인 작업을 자동화하여 처리 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다. McKinsey’s에 따르면 IPA 구현으로 조직은 프로세스 시간을 50% 단축했을 뿐만 아니라 수동 작업의 절반 이상을 줄일 수 있었습니다.
더 많은 직원 참여
대부분의 조직에서 반복적인 작업은 직원에게 지루함을 유발하고 궁극적으로 참여도를 떨어뜨립니다. 많은 작업을 쉽게 자동화할 수 있는 IPA 도구를 사용하면 직원 참여도가 높아집니다. 그 이유는 지루한 일에 시간을 보내는 대신 더 중요하고 흥미로운 일에 집중할 수 있기 때문입니다.
낮은 오류율
믿기지 않겠지만, 특별한 노력을 기울이지 않는 한 대부분의 조직에서 비즈니스 데이터의 오류율은 약 1-5%입니다.
또한 직원들이 많은 양의 데이터를 수동으로 입력해야 하기 때문에 해결하기가 매우 어렵습니다. IPA를 구현하면 데이터 정확도를 높이고 잘못된 의사 결정 비율과 놓친 기회를 줄이는 데 도움이 됩니다.
보다 심층적인 프로세스 통찰력
IPA 도구를 사용하면 프로세스에 대한 더 깊은 통찰력을 제공하여 다양한 프로세스를 빠르고 효율적으로 완료할 수 있습니다. 병목 현상을 감지하고 즉시 작업할 수 있는 보고서와 귀중한 데이터를 얻을 수 있습니다.
향상된 고객 경험
비즈니스 운영에 IPA 도구를 구현하면 향상된 고객 경험을 목격할 수 있습니다. 고객의 고객문의가 빠르고 정확하게 해결되도록 업무를 자동화합니다. 대부분의 고객 거래가 자동화되기 때문에 기업은 고객 참여 및 충성도 증가를 기대할 수 있습니다.
집중력 향상
IPA 도구가 대부분의 일상적이고 반복적인 작업을 처리하므로 직원들은 중요한 작업에 더 많은 시간을 할애하여 생산성을 높일 수 있습니다. 이것은 궁극적으로 비즈니스의 운영 효율성을 향상시키고 더 나은 ROI로 이어집니다.
IPA에서 AI 및 ML 사용
인공 지능과 기계 학습은 IPA에 막대한 영향을 미치며 일반 사무 업무를 넘어 자동화 기능을 확장하는 데 도움이 됩니다. AI와 ML은 모두 최신 IPA 플랫폼의 중요한 기둥 역할을 합니다.
IPA 플랫폼은 프로세스에 통합될 때 ML 알고리즘을 활용하여 실시간 및 과거 데이터를 분석합니다. IPA 도구는 더 나은 효율성과 결과를 위해 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 이러한 도구는 ML을 활용하여 역할 및 프로젝트 요구 사항에 따라 워크플로를 자동으로 할당할 수 있습니다.
마찬가지로 AI는 IPA 플랫폼이 대규모 비정형 및 정형 데이터 세트에서 작업하고 이를 평가하여 많은 필수 정보를 찾을 수 있도록 지원합니다. IPA 도구는 이 정보를 의도 감지, 인프라, 자연어 처리 및 기타 프로세스에서 이상을 찾는 데 사용합니다.
또한 IPA는 이러한 모든 리소스를 사용하여 고객과 상호 작용하고 고객의 의도를 파악하고 그에 따라 대응하는 챗봇을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI는 사용 가능한 모델 세트를 사용하여 IPA 도구가 사람의 개입 없이 고객의 문제를 해결하도록 지원합니다.
ML과 AI는 IPA가 기존 작업의 단순한 자동화를 넘어 딥 러닝과 같은 최신 기술을 결합하여 새로운 프로세스를 만드는 데 도움이 되었습니다. 이를 통해 프로세스를 최적화하고 비즈니스 효율성을 향상하며 더 나은 ROI를 얻을 수 있습니다.
IPA 관련 기술
지능형 프로세스 자동화(IPA)는 다양한 기술을 활용하여 비즈니스 프로세스를 자동화합니다. 이것들은:
- 인공 지능(AI): IPA의 가장 중요한 구성 요소 중 하나는 AI입니다. 사용자가 지식 기반을 만들고 비즈니스 프로세스를 최적화하는 데 도움이 됩니다. IPA의 경우 AI는 의사 결정의 중심 두뇌 역할을 하여 사용자가 프로세스를 사용자 정의하고 가능한 최상의 결과를 얻을 수 있도록 합니다.
- RPA(Robotic Process Automation): AI와 함께 RPA는 소프트웨어 로봇을 사용하여 비즈니스 운영에서 반복적인 프로세스를 기록하고 실행하는 데 도움이 되는 IPA의 필수 부분 역할도 합니다. AI 및 ML의 기능을 활용하여 규칙 기반 작업을 수행하는 데 도움이 되는 소프트웨어 로봇 공학이라고도 합니다.
- 기계 학습(ML): IPA는 ML 알고리즘을 사용하여 이전 및 현재 데이터 세트를 분석하여 새로운 출력 값을 예측하고 그에 따라 조정합니다. 따라서 기계는 오래된 비즈니스 프로세스에서 학습하고 현재 산업 표준에 적응하여 더 나은 결과를 생성할 수 있습니다.
- NLP: 자연어 처리(NLP)는 IPA가 언어를 이해하고 해석하고 텍스트 형식으로 표현하기 위해 활용하는 AI의 일부이기도 합니다. 해석된 정보를 통해 NLP는 챗봇을 사용한 상호 작용, 이메일 생성 등을 지원합니다.
- 디지털 프로세스 자동화(DPA): 디지털 프로세스 자동화에는 작업을 자동화하거나 반자동화하도록 지원하여 IPA를 강화하는 다양한 강력한 도구가 포함됩니다. 워크플로를 최적화하고 데이터 관리를 개선하는 데 중요한 역할을 했습니다. 승차 예약 및 쇼핑 앱은 DPA의 대표적인 예입니다.
- 비즈니스 프로세스 관리(BPM): BPM은 비즈니스 워크플로를 자동화하여 일관성과 민첩성을 향상시키는 데 도움이 되는 IPA와 관련된 또 다른 기술입니다. 고객 상호 작용을 개선하고 비즈니스 프로세스를 합리화하여 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 했습니다.
- 컴퓨터 비전: IPA의 구성 요소인 컴퓨터 비전을 통해 사용자는 이미지를 분석하고 해석하여 데이터에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. IPA는 비즈니스 프로세스 개선을 위한 데이터 수집뿐만 아니라 보안 설정의 이상을 파악하기 위해 컴퓨터를 적극적으로 활용합니다.
IPA 대 RPA
지능형 프로세스 자동화와 로봇 프로세스 자동화는 비슷해 보이지만 여러 측면에서 서로 상당히 다릅니다. 많은 사람들이 종종 IPA와 RPA를 혼동하지만 RPA는 IPA 도구 모음의 구성 요소 역할을 합니다.
IPA와 RPA를 비교해 봅시다.
지능형 프로세스 자동화(IPA)로봇 프로세스 자동화(RPA)지능형 프로세스 자동화는 복잡한 비즈니스 프로세스를 관리하고 자동화하는 데 도움이 되는 RPA를 비롯한 다양한 AI 기술의 조합입니다. IPA는 주로 비즈니스의 ROI와 효율성을 향상시키는 새로운 프로세스를 최적화하고 생성하는 데 사용됩니다.반면에 RPA는 주로 규칙 기반 작업을 수행하는 데 사용됩니다.IPA는 복잡한 작업 및 의사 결정 작업을 처리할 수 있습니다. RPA는 사용자 정의 작업만 처리할 수 있으며 데이터에서 학습하여 의사 결정을 내릴 수 없습니다. RPA에는 NLP, 컴퓨터 비전, BPM, 데이터 추출 등과 같은 많은 새로운 혁신 기술이 포함됩니다. AI, 워크플로우 자동화의 세 가지 주요 기술에서 발전했습니다. , 스크린 스크래핑.IPA에는 많은 프로그래밍 기술이 필요하며 많은 선행 투자가 필요합니다.RPA는 약간의 프로그래밍과 투자로 구현할 수 있습니다.다양한 유형의 데이터 형식을 처리할 수 있는 기능이 있습니다.특정 데이터에 의해 제한됩니다. 형식.
IPA의 과제
다른 것과 마찬가지로 지능형 프로세스 자동화를 구현하는 데에도 다음과 같은 몇 가지 문제가 있습니다.
- IPA 활용 불가: 자동화 세계가 빠르게 발전하고 있지만 모든 회사가 지능형 프로세스 자동화 기능을 활용하는 방법을 아는 것은 아닙니다. 많은 조직에서 이를 비즈니스에 통합할 수 있는 방법에 대한 인식이 부족합니다.
- 제한된 지식 기반: 지능형 프로세스 자동화는 비즈니스 모델에서 구현하기 위해 많은 프로그래밍 언어가 필요합니다. 직원이 그러한 종류의 지식을 가지고 있지 않다면 프로세스를 자동화하거나 관리하는 것이 매우 어려울 것입니다.
- 시간 소모적: 지능형 프로세스 자동화 프로젝트는 제대로 통합하기 위해 좋은 지식 기반이 필요한 것 외에는 시간이 많이 걸리기 때문에 구현하기가 매우 어렵습니다. 프로세스를 완벽하게 최적화하기 전에 직원을 교육하고 많은 시도를 수행해야 합니다.
- 변화에 대한 저항: 다양한 조직의 많은 인력이 비즈니스 운영에서 IPA 구현에 저항합니다. 회사 경영진과 리더십 패널은 자동차를 지지하지만 대부분의 직원은 IPA 통합을 승인하지 않습니다. 그들은 여전히 낡은 방식과 시스템을 선호합니다.
- 구현 비용: 비즈니스 모델에서 IPA를 구현하는 데 비용이 많이 들고 IPA의 각 구성 요소에 많은 투자가 필요합니다. 하드웨어 부품, 모니터링, 거버넌스, 소프트웨어 또는 직원 교육 등 각 측면에는 많은 선행 투자가 필요합니다. 비즈니스 프로세스를 통해 효율성을 높이려고 하면 할수록 비용이 많이 듭니다.
IPA의 향후 범위
지능형 프로세스 자동화의 미래는 분명히 밝으며 점점 더 많은 조직이 시스템에 IPA를 채택할 것입니다. 모든 기술은 비약적으로 진화하고 있으며 IPA도 이후에 진화할 수 있도록 촉진하고 있으며 이는 궁극적으로 더 나은 결과와 효율성을 제공하는 데 도움이 될 것입니다.
또한 조직이 이러한 성장으로 많은 혜택을 받고 다른 인지 작업에 리소스를 사용할 수 있게 되면서 비즈니스와 IT 간의 상관 관계가 배가되고 있습니다. 가장 중요한 것은 고객이 신속하고 효과적으로 쿼리를 해결하는 챗봇에 익숙해지고 있기 때문에 자동화를 통해 고객 관계도 개선되고 있다는 것입니다.
IPA는 여전히 비싸고 시간이 많이 걸리는 구현이지만 이러한 기술과 저렴한 대안의 대량 채택은 미래에 대한 선행 투자를 확실히 줄일 것입니다.
IPA의 온라인 학습 리소스
다음은 IPA에 대한 더 깊은 지식을 얻는 데 도움이 되는 책과 과정입니다.
#1. 지능형 프로세스 자동화
Gerardus Blokdyk의 “지능형 프로세스 자동화 A Complete Guide” 책은 IPA에 대해 배우고자 하는 거의 모든 것을 알려주는 높은 평가를 받는 가이드북입니다. IPA 작업을 하고 있다면 많은 것들을 발견할 수 있도록 도와주는 314페이지 분량의 가이드북입니다.
기본 자동화, RPA 방법론 및 IPA 여정에 대한 학습에서 IPA 도구 운영에 대한 심층적인 이해에 이르기까지 전체 범위를 갖게 됩니다. 표준 교과서와 달리 IPA에 대한 많은 필수 사실과 함께 해당 과제 및 이러한 과제에 대한 솔루션을 강조합니다.
#2. 지능형 자동화 단순화
Debanjana Dasgupta가 저술하고 Kindle 및 페이퍼백 옵션으로 제공되는 이 책은 개발자와 기술 전문가를 위한 것입니다. 저자는 이 책을 통해 전문가들이 지능형 프로세스 자동화를 개발하고 사용하는 데 간단하고 실용적인 접근 방식을 취할 수 있도록 안내하고자 합니다.
스마트 자동화의 기본 개념과 구현 방법을 적절하게 설명하므로 조직에서 IPA 도구를 채택하는 전문가에게 유용합니다. 또한 자동화 설계의 각 단계와 지식을 잘 활용하는 방법에 대해 배우게 됩니다.
#삼. Python을 사용한 RPA 및 지능형 자동화
SeaportAI에서 만든 Python을 사용한 RPA 및 지능형 자동화는 Udemy에서 높은 평가를 받은 과정으로 많은 전문가에게 도움이 되었습니다. 3시간 분량의 온디맨드 비디오, 17개의 다운로드 가능한 리소스 및 과제가 포함된 종합 과정입니다.
IPA 도구를 작업하는 경우 RPA, Python 프로그래밍, 테이블에서 데이터 추출 및 기타 여러 측면을 다루기 때문에 많은 도움이 될 것입니다. 많은 상위 조직에서 이 과정을 높이 평가하고 직원들에게 제공했습니다.
결론
지능형 프로세스 자동화(IPA)는 차세대 비즈니스 모델의 핵심 부분이 되었습니다. 인간이 AI 및 기계 학습 분야에서 더 발전함에 따라 IPA가 시간이 지남에 따라 더 좋아지고 효과와 효율성이 향상되도록 돕고 있습니다.
결과적으로 많은 상위 조직에서 이미 미래 개발 목표에 이를 채택했습니다. 그들은 비즈니스 운영에서 IPA의 이점과 그것이 그들의 미래를 어떻게 형성할 것인지 점차 깨닫고 있습니다. IPA는 아직 갈 길이 멀지만 여전히 비즈니스에서 지능형 자동화를 위한 효과적인 솔루션 역할을 합니다.
RPA(Robotic Process Automation) 도구를 읽을 수도 있습니다.