Contextor는 로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 활용하여 고객사가 직원의 능력을 강화할 수 있도록 지원합니다. 이 회사는 인공 지능이 RPA를 한 단계 더 발전시키는 데 도움이 될 수 있다는 사실을 깨달았습니다.

Contextor는 사용자 활동의 패턴을 인식하고 비즈니스 프로세스를 자동으로 매핑하도록 IBM Watson Machine Learning을 훈련하여 그 어느 때보다 빠르게 고객에게 RPA 솔루션을 제공할 수 있도록 지원합니다.

어떤 업종을 운영하든 많은 직원들이 가치가 낮고 종종 단조로운 작업에 너무 많은 시간을 할애할 가능성이 있습니다. 수동 데이터 입력 및 검증부터 정보 검색 및 간단한 고객 문의에 대한 답변에 이르기까지 직원들은 자동화할 수 있는 활동에 시간과 인재를 할당하고 있을 것입니다.

직원들에게 소중한 시간을 돌려주고 비즈니스 성공에 정말 도움이 되는 업무에 집중할 수 있게 한다면 어떨까요? 프랑스의 소프트웨어 개발업체인 Contextor는 BNP Paribas, EDF Energy, Bouygues, Engie와 같은 회사가 정확히 이를 달성할 수 있도록 돕기 위해 노력하고 있습니다.

지난 15년 동안 Contextor는 앱이나 화면 전환, 데이터 복사 및 붙여넣기, 파일 검색 등 직원의 업무 중 비교적 지루한 작업을 자동화할 수 있는 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 솔루션을 개발해 왔습니다.

그러나 많은 작업에는 단순한 기계적 데이터 처리 이상의 기능이 필요하며, 데이터를 해석하고 의사 결정에 활용할 수 있는 지능형 에이전트가 필요합니다. 예를 들어, 기존 RPA 솔루션은 수신되는 고객 이메일을 CRM 시스템에 자동으로 입력할 수 있지만, 이메일을 읽고 가장 긴급한 이메일을 먼저 처리하려면 여전히 사람이 필요합니다.

인공 지능과 머신 러닝 기술이 부상하면서 Contextor는 인지 기능으로 솔루션을 개선하여 RPA를 한 단계 더 발전시킬 수 있는 기회를 발견했습니다. 예를 들어, 인지 RPA 솔루션은 수천 개의 이메일의 내용과 감정을 이해하고 가장 관련성이 높은 메시지를 즉시 강조 표시하여 고객 서비스 팀이 더 효과적으로 우선순위를 정할 수 있도록 학습시킬 수 있습니다.

또한 Contextor는 인지 기술이 RPA 솔루션 배포 속도를 높여 가치를 더 빠르게 제공하는 데 도움이 될 수 있다는 것을 깨달았습니다. Contextor의 각 고객사는 고유한 시스템과 워크플로를 이용하므로, RPA 프로젝트의 첫 번째 단계에는 '비즈니스 프로세스 마이닝'이라는 프로세스가 포함됩니다. 사용자의 PC에 로깅 툴이 설치되어 사용자가 일상적인 작업을 수행하면서 취하는 모든 작업을 캡처합니다. 그런 다음 Contextor의 전문 컨설턴트가 로그를 검토하고 신규 고객사 온보딩 또는 '고객 파악' 검증과 같은 중요한 비즈니스 프로세스를 완료하는 데 필요한 작업 순서를 식별합니다. 그런 다음 RPA 소프트웨어를 사용하여 이러한 작업 시퀀스를 자동화할 수 있습니다.

Contextor의 CMO인 피에르 콜은 이렇게 설명합니다. "비즈니스 프로세스 마이닝은 본질적으로 지능형 패턴 인식의 문제이며, 머신 러닝이 탁월한 해결 능력을 발휘하는 영역입니다. 비즈니스 프로세스 마이닝 단계에서 머신 러닝을 활용하면 컨설턴트가 로그 분석에 소요하는 시간을 줄이고 RPA 프로젝트의 설계 단계를 크게 앞당길 수 있다는 것을 알았습니다."

Contextor는 IBM Watson과 클라우드 기술을 RPA 솔루션에 통합함으로써 고객이 가치가 낮고 지루한 작업을 자동화하고 생산성과 효율성을 개선하도록 지원할 수 있는 그 어느 때보다 유리한 위치에 서게 되었습니다. 

피에르 콜은 "인지적으로 향상된 RPA 솔루션을 통해 고객은 평균 처리 시간 및 첫 번째 통화 해결과 같은 주요 비즈니스 지표를 더욱 개선할 수 있을 것"이라고 말합니다. 이미 고객들이 신규 고객 온보딩과 같은 프로세스를 80% 이상 단축하는 것을 목격했으며, 여기에 인공 지능을 추가하면 훨씬 더 복잡한 프로세스도 시간을 단축할 수 있을 것입니다."

또한 IBM Watson 솔루션은 RPA 프로젝트의 중요한 지표인 가치 실현 시간을 단축하는 데 도움이 되어야 합니다. 예를 들어, 은행 업계의 주요 고객 중 한 곳은 1년 이내에 투자 수익을 얻을 수 있다고 확신하는 경우에만 자동화 프로젝트를 진행합니다.

피에르 콜은 다음과 같이 말합니다. "초기 결과에 따르면 머신 러닝을 사용하여 비즈니스 프로세스 마이닝 워크플로를 자동화하면 RPA 배포를 최소 20% 가속화할 수 있습니다. 결과적으로 고객은 몇 주 내에 RPA의 이점을 확인하고 단 몇 개월 만에 완전한 투자 수익을 달성할 수 있습니다."

그는 마지막으로 이렇게 말합니다. "사람들은 자동화라고 하면 로봇이 일자리를 빼앗아갈 것이라고 걱정하지만, RPA는 사람을 대체하는 것이 아니라 사람을 보강하는 것입니다. 로봇의 진정한 잠재력은 우리가 매일 직면하는 지루한 작업을 제거하는 능력에 있으며, 따라서 우리는 기술을 개발하고 가치를 제공하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 우리의 RPA 솔루션은 IBM Watson의 인지 기술을 통해 고객이 자동화와 인텔리전스를 결합하도록 하여 직원의 역량을 강화하고 기업이 디지털 혁신을 추진할 수 있도록 지원할 것입니다."

2000년에 설립된 Contextor 는 로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 비롯한 소프트웨어 솔루션을 설계합니다. 프랑스 오르세에 위치한 이 회사는 고객의 운영 효율성을 개선하는 데 도움이 되는 애플리케이션 어시스턴트와 마법사를 제작합니다.