초자동화란 무엇이며 왜 중요한가요?

머신 러닝(ML), 인공 지능(AI) 및 로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 결합하는 초자동화와 같은 현대 기술은 기업이 경쟁력을 유지하는 데 도움이 되는 자동화 분야의 실질적인 혁신을 제공합니다.

AI, ML 및 RPA와 같은 고급 기술을 사용하여 작업을 자동화하는 방법은 무엇입니까?

기술은 현대 세계에서 성공과 생산성을 뒷받침하는 주요 원동력 중 하나입니다. 기업은 기계 학습(ML), 인공 지능(AI) 및 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 같은 최첨단 기술을 활용하여 디지털 전환 시대에 프로세스를 자동화하고 운영 효율성을 개선하고 있습니다.

세 가지 다른 기술이 함께 작동하여 연결된 디지털 세계에서 혁신을 주도하고 완전한 디지털 전환을 지원합니다.

AI, ML 및 RPA는 SMB에서 대기업에 이르기까지 자동화 부문에서 널리 보급되고 있는 첨단 기술 발전의 예입니다.

기업은 AI 기반 자동화 기술로 복잡한 활동을 처리하고 생성된 데이터를 사용하여 비즈니스 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

기업은 신속하고 전략적으로 행동할 수 있는 ML 기반 자동화 솔루션의 도움으로 데이터의 추세를 더 빠르고 정확하게 파악할 수 있습니다. RPA를 통해 기업은 많은 수동 시간과 노동력이 필요한 작업을 빠르고 쉽게 수행할 수 있습니다.

경쟁력 강화로 인해 시장 역학이 변화함에 따라 자동화는 모든 규모의 조직에 가장 중요한 요소 중 하나로 부상했습니다. 그러나 AI, ML 및 RPA의 개발로 인해 이전에는 수동 개입이 필요했던 프로세스가 이제 즉시, 자동으로, 완벽하게 수행될 수 있습니다.

고객 만족도를 높이고 경쟁력을 유지하며 수익성을 높이고자 하는 모든 회사는 자동화를 사용해야 합니다. 이러한 최신 기술을 채택한 조직은 시간과 비용을 절약하면서 비즈니스 운영의 정확성과 일관성을 보장합니다.

인공 지능(AI)을 통해 컴퓨터는 인간처럼 생각하고 인간의 입력 없이 미리 설정된 규칙과 정보를 기반으로 판단을 내릴 수 있습니다. AI 지원 컴퓨터는 결과를 예측하고 패턴을 식별하며 복잡한 데이터를 분석할 수 있습니다.

기계 학습(ML)은 로봇이 사람의 입력 없이 학습할 수 있도록 알고리즘을 사용하여 데이터를 처리하고 평가합니다. 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 지능형 로봇 또는 소프트웨어 봇을 사용하여 단조로운 활동을 자동화합니다.

여러 분야에서 AI, ML, RPA를 다양하게 적용하면 효율성과 정확도를 높일 수 있다. 사물 식별, 자연어 처리, 안면 인식 등 많은 작업을 AI로 자동화할 수 있습니다.

사기 탐지, 의료 진단 및 재무 예측과 같은 작업을 실행하기 위해 ML은 알고리즘을 활용하여 데이터에서 학습합니다. RPA는 소프트웨어 로봇이 규칙 기반 작업을 자동으로 수행할 수 있는 자동화 유형입니다.

초자동화는 iBPMS(지능형 비즈니스 프로세스 관리 제품군), BPM(비즈니스 프로세스 관리), 서비스로서의 통합 플랫폼(iPaaS) 등

이 게시물은 AI, ML, RPA 및 Hyperautomation의 이점, 전망 및 다양한 산업에 미치는 영향을 포함하여 Hyperautomation의 다른 측면에 초점을 맞출 것입니다. 이 게시물을 읽는 것은 흥미로울 것입니다.

초자동화란 무엇입니까?

산업화가 시작되면서 자동화가 등장했습니다. 초자동화는 비즈니스 프로세스 및 주기의 종단간 자동화를 다루기 때문에 기존 자동화와 다른 형태의 자동화입니다.

하이퍼오토메이션은 BPM(Business Process Management), RPA(Robotic Process Automation), AL(Artificial Intelligence), ML(Machine Learning) 등 다양한 기술을 활용해 빠른 자동화를 실현한다.

일반적인 자동화 절차와 달리 기업 전체를 들여다보는 과정입니다. 조직의 한 구성 요소에만 집중하는 대신 여러 부서에 걸쳐 수많은 프로세스, 활동 및 책임을 동시에 변환합니다.

떠오르는 기술인 하이퍼오토메이션(Hyperautomation)은 최근 몇 년 동안 큰 인기를 끌었습니다. 연구에 따르면 비용과 효율성을 개선하고 수동 실수를 줄이며 더 나은 비즈니스 통찰력을 제공하는 등 다양한 산업에서 사용할 수 있습니다.

Gartner에 따르면 초자동화에 대한 수요는 2026년까지 거의 1조 400억 달러에 달할 것이며, 기술 부족, 경제적 압박 증가, 경쟁적 장애물이 이러한 요구의 주요 동인 역할을 할 것입니다.

초자동화는 AL, ML, RPA와 같은 기술을 사용하여 수동 작업, 생산 워크플로 및 기타 비즈니스 프로세스를 다음 단계로 자동화하는 포괄적인 방법입니다.

여러 첨단 기술을 결합하여 기업이 복잡한 비즈니스 운영을 정확히 파악하고 이를 정확하고 신속하게 자동화할 수 있도록 지원합니다. 운영 효율성을 개선하여 처리 및 생산 시간을 단축하고 비용을 절감하며 고객 만족도를 높입니다.

자동화할 수 있는 작업을 식별함으로써 Hyperautomation은 AL 및 ML을 사용하여 RPA로 전체 프로세스를 조율하기 전에 워크플로우, 생산성 및 절차를 향상시킵니다. 이 프로세스는 개발 주기를 가속화하고 기업이 변화하는 비즈니스 환경에 신속하게 대응할 수 있도록 하여 혁신을 촉진합니다.

하이퍼오토메이션을 전략적으로 구현하면 비즈니스 우수성을 주도하는 더 나은 의사 결정도 가능합니다.

초자동화는 기업이 직원 이직률 증가로 인한 격차를 메우고 고용 비용을 낮추며 인적 오류를 방지하고 수동 및 반복 작업을 자동화하고 인적 노동의 필요성을 최소화함으로써 전반적인 생산성과 운영 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.

요약하면 초자동화는 대기업이나 중소기업이 종단 간 비즈니스 프로세스를 식별하고 자동화하는 데 사용할 수 있는 포괄적인 전략입니다. 서비스 기반 모델을 구축하고, 데이터 통찰력을 생성하고, 고객 만족도를 높이고, 처리량을 최대화하는 데 도움이 됩니다.

초자동화는 모든 규모의 조직이 비용 효율성, 시간 절약, 인력 생산성, 혁신 등의 측면에서 치열해지는 경쟁에서 앞서 나갈 수 있도록 지원함으로써 이러한 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다.

초자동화의 핵심 구성 요소

초자동화는 로보틱 프로세스 자동화(RPA), 인공 지능(AI), 기계 학습(ML), 고급 분석 및 비즈니스 프로세스 관리(BPM)와 같은 다양한 구성 요소로 구성된 새로운 기술 프로세스입니다.

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이러한 모든 구성 요소는 플랫폼, 비즈니스 특성, 데이터 소스, 활동 특성 등에 관계없이 모든 비즈니스 유형에 대한 포괄적인 자동화 솔루션을 만드는 것을 목표로 합니다.

AI는 복잡한 분석을 해결하고 수동 지시 없이 결과를 제공하는 기계 구동 기술입니다. ML은 알고리즘을 사용하여 패턴을 식별하고 결정을 내리는 AI의 하위 분야이며 고급 분석은 데이터 기반 통찰력을 제공합니다. RPA는 기계가 인간의 행동을 모방하고 반복적인 작업을 자동화할 수 있는 자동화 유형입니다.

이러한 모든 구성 요소를 활용함으로써 모든 규모의 기업은 복잡한 프로세스와 작업을 자동화할 수 있습니다. 이 포괄적인 솔루션을 통해 효율성을 높이고 생산성을 높이며 폐기물 및 운영 비용을 줄일 수 있습니다.

또한 이 협업 자동화는 기업이 운영을 간소화하고 프로세스 정확성과 민첩성을 높이며 인적 오류를 줄이는 데 도움이 됩니다. 이러한 구성 요소는 조직이 데이터의 잠재력을 발휘하고 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다.

초자동화는 모든 산업과 회사의 비즈니스 운영을 위해 보다 효율적이고 비용 효율적이며 자동화된 프로세스를 만드는 것을 목표로 합니다.

초자동화는 디지털 혁신에 어떻게 작용합니까?

초자동화는 자동화를 비즈니스 주기에 통합함에 따라 디지털 혁신의 핵심으로 부상했습니다.

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디지털 트랜스포메이션을 위해 기본적인 절차를 자동화하고, 반복되는 주기를 찾아내고, 사람의 개입을 배제합니다.

디지털 기술을 활용하여 비즈니스의 운영 효율성과 효율성을 높이는 것을 “디지털 트랜스포메이션”이라고 합니다. 수동 프로세스를 자동화하고, 생산성을 높이고, 신뢰할 수 있고 일관된 고객 경험을 제공하고, 수익을 증대하기 위해 기업은 점점 더 초자동화로 전환하고 있습니다.

Hyperautomation으로 알려진 정교한 종류의 자동화는 RPA, Ml 및 AI를 포함한 여러 자동화 기술을 통합합니다. 기업은 이러한 기술을 활용하여 서비스 제공을 최적화하고 복잡한 운영을 자동화하며 고객 경험을 향상할 수 있습니다.

본질적으로 Hyperautomation은 재고, 재무, 급여, 엔지니어링, 물류, 운영 및 마케팅을 포함한 다양한 부서와 섹션으로 확장할 수 있으며 수동적이고 반복적인 작업과 비즈니스 프로세스를 인식하고 자동화하여 비즈니스 주기를 디지털화할 수 있습니다.

로우 코드/노 코드 플랫폼과 같은 기술을 통해 여러 회사에서 비즈니스 운영을 식별, 제거 및 자동화하기 시작했습니다. 가장 최근의 예 중 하나는 웹 사이트에 내장되어 고객과 상호 작용하는 AI 기반 챗봇입니다.

모든 산업에서 발생하는 상당히 일반적인 예(비용 청구를 제출하는 데 사용되는 양식)와 Hyperautomation이 이를 엔드 투 엔드 디지털화로 전환하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.

비용 청구서를 제출하는 예를 살펴보겠습니다.

• 직원은 비용을 청구하기 위해 양식에 필요한 모든 세부 정보를 입력합니다.
• 확인을 위해 해당 부서로 요청이 이동합니다.
• 확인되면 해당 승인 기관으로 이동합니다.
• 승인은 세부 사항을 확인합니다.
• 그런 다음 회비를 정산하기 위해 재무 부서로 이동합니다.
• 재무 부서의 승인을 받은 후 현금으로 지급받거나 각 은행 계좌에 입금되기 위해 지급 대기열에 쌓입니다.

위의 모든 단계는 워크플로 부하에 따라 수동으로 발생합니다. 이러한 모든 수동 작업과 워크플로는 하이퍼오토메이션을 사용하여 디지털화할 수 있습니다.

초자동화는 이 프로세스의 종단 간 자동화를 생성합니다. 예를 들어 직원이 비용 청구서를 제출하면 봇이 즉시 적절한 비용 범주를 인식하고 청구서를 제공하며 적절한 워크플로 엔진과 통신하고 사전 예방적 통찰력을 통해 적절한 승인자에게 요청을 보냅니다.

봇은 대화형 플랫폼을 사용하여 최종 승인을 위해 이 요청을 재무 팀에 전송하고 승인자에게 부정이 발견되면 청구를 거부하도록 요청합니다. 그렇지 않으면 자동으로 청구를 승인하고 결제를 처리합니다.

결론적으로 하이퍼오토메이션은 수동 노동이나 시간 소모적인 작업이 필요한 모든 프로세스 또는 활동을 자동화하고 디지털화할 수 있습니다.

기술적 관점에서 IT 비즈니스는 급속한 변화를 겪고 있으며 초자동화는 기술적 노력을 크게 줄이면서 생산성, 비용 효율성, 인력 절약, 고객 행복, 궁극적으로 수익성을 높일 수 있습니다.

초자동화의 이점

Hyperautomation이 모든 규모의 회사가 디지털화하고 수동 작업을 줄이는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보았으므로 조직이 Hyperautomation을 채택할 경우 얻을 수 있는 몇 가지 정확한 이점을 살펴보겠습니다.

• 적응형: 초자동화는 특정 프로세스에 국한되지 않고 동적 환경에 적응합니다.
• 향상된 효율성: 많은 수동 주기에서 실행되는 인프라는 병목 현상을 증가시킬 수 있으며 자동화로 전환하면 이러한 병목 현상이 제거됩니다.
• 더 빠른 작업 완료: 일반 자동화는 시간을 절약합니다. 여전히 다양한 섹션의 활동이 분산될 수 있지만 하이퍼오토메이션은 일관된 연결을 설정하고 하나의 작업 우산 아래에서 전체 워크플로우와 프로세스를 간소화합니다.
• 직원 만족도: 매일 수동적이고 지루한 활동을 수행하면 직원의 사기가 떨어질 수 있으며 이는 더 높은 이직률로 이어질 수 있습니다. 이러한 모든 작업의 ​​초자동화는 직원들이 더 많은 부가가치 활동을 하도록 하여 업무 만족도를 높일 것입니다.
• 생산성: 수동적이고 반복적인 작업과 프로세스를 자동화하여 직원의 생산성을 높일 수 있습니다.
• 손쉬운 감시: 초자동화로 인해 모든 활동을 단일 플랫폼으로 가져올 수 있으므로 관리자는 감시, 작업 일관성 관리, 문제 해결 등을 쉽게 할 수 있습니다.
• 비용 절감: 수동 작업 및 수동 프로세스 실행에는 상당한 인적 자본이 필요합니다. 2017년에 발표된 McKinsey 보고서에 따르면 현재 미국에서 유료 활동의 45%를 자동화할 수 있습니다. 이러한 활동에는 연간 임금으로 약 2조 달러가 소요됩니다.
• 디지털화: 하이퍼오토메이션 구현을 통해 대부분의 산업에서 승인 및 요청 이동을 제거할 수 있습니다. 어떤 의미에서 다수의 사이클을 자동화할 수 있습니다.
• 투명성: 초자동화는 주기를 통합하고 전반적으로 개방성을 업그레이드할 수 있습니다. 안전 조치 및 데이터 탐지 가능성을 설정하는 데 도움이 됩니다. 조직이 일관되게 지침을 설정하여 제품과 서비스를 제공하는 데 도움이 됩니다.
• 감사 준비성: 모든 비즈니스 상호 작용을 기록하여 일관되게 감사 추적을 생성하는 데 도움이 되는 작업 및 운영의 표준화입니다.
• 의사 결정: 데이터를 분석하고 더 나은 통찰력을 가지면 비즈니스 주기를 일관되게 인식하고 집중할 수 있으므로 이해 관계자가 더 빠른 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
• 확장성: 클라이언트 기반과 포트폴리오가 확장됨에 따라 정상적인 자동화가 무질서해지고 무능해질 수 있습니다. 초자동화는 조직의 성장에 따라 확장할 수 있습니다. 확장성은 무제한입니다. 초자동화는 모든 비즈니스 프로세스를 원활하게 하여 비즈니스가 성장할 수 있도록 합니다.
• 인적 오류 제거: Hyperautomation이 도입한 소프트웨어 봇은 인간의 실수를 저지르지 않습니다. 일단 배포되면 표준에 따라 예상되고 정의된 대로 작동합니다.
• ROI 증가: 복잡한 프로세스의 자동화, 데이터 분석, 예측 통찰력을 통해 조직이 효율성과 효과를 갖춘 엔드 투 엔드 디지털화로 전환하여 궁극적으로 ROI를 기하급수적으로 높일 수 있습니다.

초자동화 대. 지능형 프로세스 자동화(IPA)

지능형 프로세스 자동화(IPA) 및 초자동화는 프로세스를 간소화하고 개선하기 위해 만들어진 기술입니다. 두 가지 방법을 모두 사용하여 특정 절차를 자동화할 수 있습니다.

IPA와 초자동화는 특정 유사점이 있지만 자동화하는 활동, AI 및 ML이 활용되는 방식, 필요한 사용자 입력의 양이 다릅니다. IPA는 더 간단하고 반복적인 작업을 자동화하는 것을 목표로 하는 반면, 하이퍼자동화는 더 철저하고 더 복잡한 절차를 포함합니다.

IPA와 비교할 때 초자동화는 엔드투엔드 워크플로 및 프로세스를 실질적으로 다루는 자동화된 절차를 사용하기 때문에 보다 정교한 형태의 자동화입니다.

또한 초자동화에는 단순히 하나가 아닌 기능의 전체 파이프라인을 자동화하는 것이 포함되기 때문에 IPA보다 더 고급 기술과 기술 세트가 필요합니다.

로봇 프로세스 자동화, AI 및 머신 러닝을 포함한 자동화 도구 제품군은 Hyperautomation으로 알려진 종단 간 플랫폼 중립적 방법을 사용하여 조직 전체에 배포됩니다.

반면에 IPA는 기계 학습(ML) 및 자연어 처리(NLP)와 같은 기술을 사용하여 특정 작업을 자동화하는 보다 집중적인 전략입니다.

IPA는 초자동화 내부의 도구로 간주될 수 있지만 초자동화라는 용어는 수많은 기술을 통합하는 보다 일반적인 아이디어를 나타냅니다.

초자동화가 영향을 미칠 수 있는 산업

초자동화는 기업이 수동적이고 반복적인 활동을 줄여 생산성과 수익을 높이고자 하는 분야 또는 산업에서 사용할 수 있습니다. SMB에서 대기업에 이르기까지 회사에서 단순하거나 복잡한 프로세스 및 워크플로우를 자동화하도록 지원합니다.

모든 규모의 회사에 초자동화는 많은 가능성을 열어주고 많은 산업에서 절차가 수행되는 방식을 변화시켰습니다. 의료, 은행, 제조, 소매 및 물류를 포함한 여러 부문에서 초자동화의 이점을 누릴 수 있습니다.

조직은 로봇 프로세스 자동화(RPA), 기계 학습 및 인공 지능(AI)을 활용하여 비할 데 없는 효율성에 도달할 수 있습니다. 이를 통해 인적 오류를 줄이고 작업 실행 속도를 높일 수 있습니다.

이 새로운 기술은 프로세스 자동화 및 인공 지능을 사용하여 모든 비즈니스 프로세스 단계를 가속화하고 자동화합니다. 자동화, 운영 간소화, 오류 감소, 생산성 향상, ROI 증가 등을 원하는 부문과 구현 및 통합할 수 있습니다.

초자동화는 비즈니스 프로세스를 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있으며 다양한 산업에서 더 나은 고객 서비스, 효율성 향상 및 비용 절감을 가져옵니다.

또한 이 기술의 적응성과 유연성을 통해 조직이 일상적인 작업을 자동화하거나 많은 기능을 단일 통합 시스템으로 결합하는 데 도움이 되는 기존 시스템 및 절차와 인터페이스할 수 있습니다.

초자동화 기술을 구현하여 일상적인 활동을 자동화하고 인건비를 낮추며 보다 혁신적이고 민첩한 워크플로를 생성하는 경우 거의 모든 부문에 상당한 영향을 미칠 것입니다.

초자동화 구현의 과제

자동화에 대한 수요가 증가함에 따라 조직은 이제 디지털 변환 이니셔티브에 대한 솔루션으로 초자동화를 찾고 있습니다.

그러나 이러한 이점에도 불구하고 기업이 초자동화를 구현하는 동안 해결해야 하는 몇 가지 문제가 있습니다.

초자동화 구현 과정에서 몇 가지 중요한 과제를 살펴보겠습니다.

• 하이퍼오토메이션을 인프라에 통합하려면 고도로 숙련된 전문 지식이 필요하며 조직에서 이러한 기술 세트를 습득해야 할 가능성이 높습니다.
• 기존 프로세스, 워크플로 및 기타 작업을 이해하고 이를 자동화로 전환하는 것은 복잡한 절차이며 규정 준수 및 기타 데이터 규정을 위반하지 않고 계획 및 전략적 사고가 필요할 수 있습니다.
• RPA, AI 및 ML과 같은 다양한 요소는 특히 SMB의 경우 비용이 많이 들 수 있습니다.
• 초자동화 구현의 비용 편익 분석은 특히 비기술 분야와 제한된 예산으로 운영되는 회사에서 신중하게 고려해야 합니다.
• 다양한 부서, 부서 및 이해 관계자 간의 협업과 조정이 필수적이며, 차이가 있으면 구현이 지연될 수 있습니다.
• 구현이 복잡하기 때문에 부정확한 조치는 네트워크에 혼돈을 일으키거나 데이터 세그먼트에 더 많은 프로세스를 추가하여 비즈니스 운영을 저하시킵니다.

그러나 초자동화를 구현하는 것은 복잡한 작업입니다. 핵심 과제는 모든 핵심 요소의 기능, 현재 인프라에 대한 전략 및 운영 지식, 다양한 비즈니스 데이터 소스를 이해하고 마지막으로 조직의 요구 사항을 충족하는 자동화된 프로세스를 설계하기 위해 초자동화를 통합하는 방법입니다.

초자동화의 미래

초자동화는 기업이 보다 효과적이고 경제적이며 혁신적이 되도록 하는 비즈니스의 미래에 중요한 역할을 합니다. 하이퍼오토메이션은 최근 현대 조직이 경쟁력을 유지하는 데 도움이 되는 최고의 솔루션이라는 찬사를 받았습니다.

Morgan Stanley 분석에 따르면 고령화 인구와 숙련된 인력 풀이 제한되어 향후 수십 년 동안 세계 경제에 큰 영향을 미치고 이로 인해 기업이 자동화에 더 많이 의존하게 될 것입니다.

초자동화는 현재 인간이 수행하는 수동 및 반복 작업을 자동화하여 SMB 및 대기업의 생산성과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

운영 효율성을 높이고 디지털 전환을 극대화하기 위해 수많은 산업에 걸쳐 다양한 애플리케이션을 수반하는 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.

PwCIL(PricewaterhouseCoopers International Limited)의 보고서에 따르면 2030년까지 AI는 전 세계에 약 15조 7000억 달러의 경제적 영향을 미칠 것입니다.

결론적으로 다양한 연구 보고서에 따르면 기업의 미래는 규모와 부문에 관계없이 초자동화 및 관련 기술에 의존할 것입니다.

마지막 말

초자동화는 BPM, RPA, ML 및 AI로 구성된 포괄적인 기술 슈트입니다. 디지털 변환 및 종단 간 자동화에 유용합니다. 향후 비즈니스 운영은 더 쉽게 처리할 수 있으며 비즈니스를 체계적으로 유지하고 ROI를 높이는 데 도움이 됩니다.

모든 비즈니스 운영을 단순화하고 힘든 수동 프로세스를 없앨 수 있습니다. 효과적인 전략은 우수한 상품과 서비스를 제공하는 데 기여하여 신규 고객을 유치하는 데 도움이 됩니다.

다음으로 인기 있는 RPA(로봇 프로세스 자동화) 도구를 확인하십시오.