지능형 프로세스 자동화란 무엇입니까?

지능형 프로세스 자동화는 비즈니스 프로세스를 최적화하기 위한 다양한 기술의 자동화입니다. 여기에는 로봇 프로세스 자동화, 인공 지능을 통한 머신 러닝 및 인지 자동화가 포함됩니다.

다양한 산업 분야에 종사하는 사람들은 의식적으로 실현했는지 여부에 관계없이 다양한 환경에서 지능형 프로세스 자동화에 노출되어 왔습니다. 예를 들어, 30분 만에 은행 계좌를 개설했다면 그것이 바로 직장에서의 지능형 프로세스 자동화입니다. 사용자는 웹사이트에서 봇과 채팅하고, 문서를 업로드하고, 승인을 받고, 인간과 실제로 상호 작용하지 않고 환영 패키지를 다운로드했을 수 있습니다.

지능형 프로세스 자동화 다이어그램

누군가가 본질적이고 필수적인 요소를 모두 캡처하고, 애플리케이션을 검토하고, 애플리케이션을 승인 또는 거부하도록 알고리즘을 설계했습니다. 이러한 맥락에서 지능적인 프로세스 자동화를 통해 고객에게 필요한 절차가 줄어들고 은행의 효율성이 향상됩니다.

은행업무 또는 보험 부문의 지능형 프로세스 자동화는 지루하고 반복적이며 복제 가능한 일상적인 비전문 작업을 자동화하는 일련의 비즈니스 프로세스 관리 혁신 및 도구를 의미합니다. 인적 오류를 제거하는 바람직한 부작용과 함께 이러한 일상적인 프로세스를 더 빠르게 진행하여 상호 작용을 단순화하고 시간을 절약합니다.

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지능형 프로세스 자동화의 구성 요소는 무엇입니까?

디지털 프로세스 자동화, 로봇 공학 프로세스 자동화 및 적절한 양의 인공 지능이 지능형 프로세스 자동화의 구성 요소입니다.

디지털 프로세스 자동화

역사적으로 볼 때 프로세스의 디지털화가 시작되면 구현하기가 번거로울 수 있습니다. 그러나 지난 10년 동안의 파괴적인 기술은 이 모든 것을 바꾸어 놓았으며 디지털 혁신을 가속화합니다. 모바일 기술의 광범위한 채택으로 인해 수많은 서비스 및 프로세스 최적화 관련 애플리케이션이 빠르게 주류가 되었습니다. 예를 들어 탑승 예약 또는 공유 앱, 쇼핑 앱 또는 레시피 앱이 있습니다.

디지털 프로세스 자동화는 역사적으로 기술을 활용하여 비즈니스 프로세스 관리의 효율성을 극대화해야 할 필요성에서 진화했습니다. 기업은 전반적으로 개선된 데이터 관리, 흐름 및 접근성의 이점을 거두었습니다.

디지털 프로세스 자동화의 가장 큰 장점은 아마도 기업이 얻을 수 있는 민첩성일 것입니다. 이런 초능력은 기업이 전략적 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 추세와 통찰력을 감지하기 위해 자동 생성된 데이터 더미를 검사할 수 있는 지능형 프로세스를 채택하는 데서 비롯됩니다.

로봇 프로세스 자동화

로봇 프로세스 자동화는 AI 또는 로봇을 사용하여 반복적인 작업을 수행하는 것을 말합니다. 지루하고 노동 집약적이며 기계적이고 머리를 쓸 필요가 없는 작업을 대신합니다. 로봇 프로세스 자동화는 작업 상황에서 감정없는 지루함을 제거함으로써 인간의 에너지를 소비하지 않고 비즈니스 성장을 주도하기 위해 더 많은 핵심 영역에 다시 집중할 수 있도록 합니다.

인공 지능

인공 지능은 스마트한 향신료입니다. 인공 지능의 장점은 지속적으로 자체 기반을 구축하는 방식과 점진적으로 더 똑똑하고 직관적인 방식에 있습니다. 디지털 프로세스 자동화와 로봇 프로세스 자동화로 생성된 데이터를 결합하여 한 단계 더 발전시킵니다.

인공 지능은 복잡한 패턴을 찾아내고 훨씬 더 우수한 고급 분석을 수행하며 인간의 정신으로 처리할 수 있는 것 이상의 통찰력을 제공할 수 있는 능력이 있습니다. 과거와 현재 추세를 결합하여 점점 더 지능적인 결과를 도출할 수 있습니다.

현장에서 지능형 프로세스 자동화 사용 방식

디지털 프로세스 자동화, 로봇 공학 프로세스 자동화 및 인공 지능이 함께 작동하여 우수한 고객/최종 사용자 경험을 제공하는 방법은 매우 흥미롭고 정교합니다.

자동화된 프로세스는 채팅 또는 음성 봇, 결제 게이트웨이, 마이크로서비스, 감지 도구 및 "이벤트 데이터 파이프라인"에 공급되는 분석 보고서를 비롯한 다양한 소스 및 인터페이스에서 입력되는 데이터를 가져옵니다.

다음은 소매업에서의 마케팅, 판매 및 고객 관리를 포함한 다양한 영역에서 지능형 프로세스 자동화의 몇 가지 훌륭한 예입니다.

  • 소매/전자 상거래 웹사이트는 자주 묻는 질문을 처리하고, 판매를 안내하고, 구매자에게 판매 후 지원을 제공하기 위해 가상 비서(예: 챗봇)를 배포합니다. 잘 설계된 표준 챗봇은 선별된 추천, 빠른 배송 및 손쉬운 반품을 가능하게 합니다. 점점 더 많은 고객이 챗봇 뒤에서 작동하는 이러한 알고리즘이 제공하는 제품 권장 사항을 채택하게 될 것입니다. 이러한 챗봇은 직원들을 문의 처리에서 해방시킬 뿐만 아니라 AI를 사용하여 판매를 늘리는 추천을 제공합니다.
  • 사물 인터넷(IoT)은 경험적 소매를 다양한 방식으로 변화시키고 있습니다. 스마트 미러는 고객의 신체 정보를 수집하고, 고객들이 특정한 옷과 화장이 어떻게 나타나는지 볼 수 있게 해줍니다. 이것은 소매 업계에서 더 많이 보게 될 인공 지능 및 자동화의 인기 있는 응용 분야 중 하나입니다.
  • 약국은 음성 인식을 추적하여 고객을 인증함으로써 각 거래를 더 빠르고 안전하게 만들 수 있습니다.
  • 셀프 체크아웃 통로와 판매 시점를 통해 보다 비용 효율적인 재고 비축에 사용할 수 있는 구매자 동향에 대한 데이터를 제공할 수 있습니다.
  • 브랜드는 기존 제품 리뷰를 활용하여 신규 구매자에게 추천할 수 있습니다.
  • COVID-19 유행병 기간 플로리다의 Mayo Clinic은 자율적인 무인 스마트 차량을 사용하여 환자 샘플을 운송하고 의료 용품을 배달했습니다.

지능형 프로세스 자동화의 추가 이점

지능형 프로세스 자동화를 채택하면 시간 절약뿐만 아니라 더 많은 가치를 창출하여 비즈니스에 다음과 같은 뛰어난 민첩성을 제공할 수 있습니다.

  • 인적 오류를 제거하여 위험을 완화하고 오류를 줄이는 데 도움을 줍니다.
  • 모든 표준을 준수하고 직원 간에 차이가 없는 다양한 수준의 운영 및 프로세스 자동화를 통해 적절한 규정 준수를 보장합니다.
  • 지능형 프로세스 자동화는 작업이 필요한 영역을 정확히 찾아내고 워크플로 및 프로세스의 문제를 보여줌으로써 기업을 한 눈에 볼 수 있게 합니다.
  • 고객 여정의 접점을 파악하고 구매 경험을 개선하고 더 많은 즐거움을 가져다 줄 수 있는 기회를 강조합니다. 이를 통해 고객을 유지하고 이탈을 줄일 수 있습니다.
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    기업에서 지능형 프로세스 자동화를 사용하는 방법

    지능형 프로세스 자동화의 구현은 기존 데이터 시스템 및 디지털 설정을 기반으로 구축할 수 있기 때문에 막대한 자본 투자를 필요로 하지 않습니다. 예를 들어, 로봇 프로세스 자동화 부분은 일부 상황에서는 한 달도 안 되는 매우 짧은 기간 내에 구현되어 가치를 제공합니다.

    조직은 사일로에서 지능형 프로세스 자동화를 구현하는 함정을 피해야 합니다. 전체적인 접근 방식은 훨씬 우수한 결과를 가져옵니다. 지능형 프로세스 자동화를 통해 성장과 가치를 제공할 가능성이 가장 높은 영역을 파악하고 그에 따라 설계도를 작성하려면 모든 비즈니스 프로세스에 대한 심층적이고 포괄적인 평가를 수행해야 합니다.

    새로운 지능형 프로세스 설정이 효과를 보려면 비즈니스 전략과 그것의 운영, 달성하고자 하는 목표에 대한 깊은 이해를 가져야 합니다. 즉, 운영 모델에 대한 프로세스의 목표는 매우 명확하게 정의되고 기술되어야 합니다. 더 중요한 것은 시스템의 기존 기능을 잘 인식하고 스마트하게 통합해야 한다는 것입니다.

    최선의 방식은 초기 지능형 프로세스 자동화에 집중하여 종단 간 프로세스 또는 소매업의 경우 고객 여정의 속도를 높이고 향상시키는 것입니다. 시스템을 다시 설계한 후에는 최소 실행 프로세스(MVP)를 시범적으로 테스트하고 분석하여 어떤 구성요소가 제공하는지, 어떤 구성요소가 작동하지 않는지, 그리고 프로세스를 최적화하기 위해 무엇을 할 수 있는지 확인해야 합니다. 이런 실천은 프로그램에 대한 전면적인 수정을 설계하는 데 필요할 뿐만 아니라 매우 중요합니다.

    모든 지능형 프로세스 자동화 시스템은 지속적으로 진화하는 한 분야이기 때문에 새로운 기술과의 통합 및 성장의 여지를 남겨 두어야 합니다. 기업의 다양한 영역에서 원활한 업무를 수행하기 위해서는 지원 및 기본 통신 네트워크도 중요합니다.

    전환을 수행하는 회사는 올바른 지능형 자동화 프로세스를 선택하는 것 외에도 다음과 같은 다운스트림 변경 및 문제점에 대비해야 합니다.

    • 채택을 장려하고 새로운 시스템으로의 전환을 지원합니다.
    • 필요한 장소에 적절한 교육과 기술 향상을 제공합니다.
    • IT 팀과 새로운 프로세스의 배포를 담당하는 기능 팀 간의 협업을 모니터링합니다.
    • 고객과 직원에서 인간과 인간 상호 작용에 의해 생성되는 것과 동일한 신뢰와 충성도를 개발합니다.

    기업은 지능형 프로세스 자동화를 통한 조직 성과에 있어 완전히 새로운 장을 열어야 합니다. 경쟁이 시작되기 전에 비즈니스에 지능형 프로세스 자동화를 활용하는 기업은 성공할 준비가 되어 있는 것입니다.