프로세스 최적화란 무엇인가요?

프로세스 최적화는 자동화 및 AI를 포함한 구조화된 방법과 기술로 비즈니스 프로세스를 개선하여 비효율을 제거하고 품질을 높이며 비즈니스 가치를 창출하는 행위입니다.

프로세스 최적화는 조직이 프로젝트 관리를 개선하고 운영을 간소화하며 병목 현상을 방지하며 여러 기존 프로세스에서 지속적인 개선을 수행하는 데 도움이 됩니다. 기술을 사용하여 성능을 최적화하고 프로세스를 자동화하기 때문에 많은 조직에서 디지털 혁신 이니셔티브의 핵심 요소로 활용하고 있습니다.

대부분의 현대 조직은 재무 운영, 고객 서비스, 직원 온보딩 등 단계별 최적화를 통해 이점을 얻을 수 있는 다양한 현재 프로세스를 보유하고 있습니다. 프로세스 최적화는 앱과 웹사이트에서 작업이 이루어지는 많은 서비스의 디지털화를 고려할 때 특히 중요합니다.

프로세스 최적화는 기존 비즈니스 프로세스를 분석하고 개선하는 것을 포함하는 비즈니스 프로세스 최적화(BPO)의 핵심 구성 요소입니다. 그리고 BPO는 프로세스를 관리하는 총체적인 전략인 비즈니스 프로세스 관리(BPM)의 구성 요소입니다. 운영 효율성을 높인다는 점에서 비즈니스 프로세스 개선과 유사합니다.

BPO는 조직의 반복 가능한 모든 비즈니스 프로세스를 이해하고 제어하여 효율성을 도입하는 관리 접근 방식인 비즈니스 프로세스 관리(BPM)의 하위 분야입니다. BPI 실무자는 DMAIC, 린, 식스 시그마, 카이젠 방법 등 널리 사용되는 프로세스 개선 방법을 사용합니다.

조직이 추구할 수 있는 프로세스 최적화 방법에는 여러 가지가 있습니다.

• 정의, 측정, 분석, 개선 및 제어
• 린
• 카이젠 방법
• 6 시그마

프로세스를 최적화하는 한 가지 방법은 DMAIC(정의, 측정, 분석, 개선 및 제어) 프로세스 개선 방법을 사용하는 것입니다. 종종 식스 시그마의 일부로 간주되는 이 방법은 조직이 프로세스 최적화를 진행할 수 있는 방법을 관리합니다.

이 단계에서 조직은 현재 프로세스의 문제점과 개선해야 할 목표 등 현재 프로세스를 파악할 수 있습니다. 불필요한 다운타임, 제한된 처리량 또는 아웃풋 또는 생산 프로세스의 복잡성 등의 문제가 발생할 수 있습니다.

다음으로, 조직은 기존 프로세스에서 데이터를 수집하여 벤치마크와 개선이 얼마나 필요한지 파악해야 합니다. 여기에서 조직은 프로세스를 개선하는 방법을 관리할 수 있는 핵심 성과 지표(KPI)와 실행 가능한 인사이트를 확인할 수 있습니다.

이 단계에서는 조직이 현재 상황을 심층적으로 분석하여 잘 작동하는 부분과 그렇지 않은 부분을 분석하고 프로세스 문제를 해결하는 방법을 결정해야 합니다. 이 시점에서 이해관계자를 참여시켜 어떤 문제가 있는지, 어떤 프로세스가 잘 작동하고 있는지 공유해야 합니다. 현재 사용할 수 있는 도구로는 워크플로와 프로세스를 시각적으로 연구하는 방법인 프로세스 매핑이 있습니다. 프로세스의 구성 요소를 '매핑'하여 각 요소가 어떻게 함께 작동하는지, 프로세스를 개선하기 위해 어떤 요소를 어떻게 구현할 수 있는지 파악합니다. 이러한 맵은 플로우차트, 스윔레인, 밸류스트림 맵 등의 형태를 취할 수 있습니다.

또한 프로세스에 대한 더 나은 이해를 촉진하고 조직이 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 되는 방법인 프로세스 마이닝을 사용할 수도 있습니다. 프로세스 마이닝에는 프로세스의 세부 사항을 더 잘 이해하기 위해 이벤트 로그 데이터에 알고리즘을 적용하는 작업이 포함됩니다. 데이터 과학을 활용하면 프로세스 마이닝을 통해 검증하고 워크플로를 개선할 수 있습니다. 조직은 전 직원은 아니더라도 대부분의 직원이 더 번거롭다고 생각하는 프로세스를 바꾸지 않도록 주의해야 합니다. 여기에서 조직은 근본 원인 분석을 사용하여 주요 문제의 원인을 파악하고 이를 해결하기 위한 공격 계획을 수립할 수 있습니다. 이 단계에서 조직은 프로세스를 복구할 수 있는지 또는 새로운 프로세스가 필요한지 여부를 결정할 수 있습니다.

조직은 워크플로의 주요 문제를 파악한 후에는 이를 해결하기 위한 전략을 효율적으로 수립해야 합니다. 이 접근 방식에는 AI, 기타 고급 기술 및 직원 업무가 혼합될 가능성이 높습니다.

이제 조직은 이러한 개선 사항을 도입했으므로 프로세스가 어떻게 진행되고 있는지 실시간으로 모니터링해야 합니다. 이상적으로는 프로세스 최적화 프로세스의 일부에 모니터링할 수 있는 프로세스의 시각화를 생성하는 대시보드를 업데이트하거나 생성하는 것이 포함됩니다. 예측 분석과 결합하면 모든 것이 원활하게 실행되도록 하는 가장 좋은 방법입니다.

린은 Toyota에서 설립된 제조 철학으로 시작되었습니다. 이 프로젝트의 주요 목표는 고객에게 이익이 되는 모든 낭비를 프로세스에서 제거하는 것입니다. 고객에 대한 가치를 강화하기 위해 민첩한 기능이 점점 더 린에 추가되고 있습니다. 애자일은 대부분 가치를 극대화하는 데 관심이 있습니다. IBM® Apptio 제품 마케팅 부사장인 Jenny Fong은 "애자일 방법론은 제품 자체를 개선하려고 합니다. 린은 제품을 제공하는 프로세스를 개선하려고 합니다."라고 설명합니다.

카이젠은 모든 팀원이 함께 협력하여 프로세스를 개선하도록 장려하는 프로세스 최적화의 한 형태입니다. 서로 다른 경험 수준과 부서의 직원들이 함께 문제를 해결하고 프로세스의 기회를 포착함으로써 고립된 사고를 피할 수 있습니다.

식스 시그마는 Motorola가 만들고 GE가 대중화한 데이터 기반 방법론으로 품질 관리를 관리합니다. 주요 초점은 프로세스의 결함과 변동성을 제거하는 것입니다. 식스 시그마는 문제의 근본 원인을 식별하고 기회 100만 건당 3.4개 이하의 결함을 시도합니다.

경쟁 우위를 확보하고자 하는 조직은 프로세스 자동화를 고려해야 하며, 특히 새로운 AI 도구 제품군을 통해 접근 방식을 강화할 수 있습니다.

• 수익 증대
• 혁신 추진
• 고객 만족도 향상
• 보안 강화 및 거버넌스 개선
• 중복 및 낭비 감소

궁극적으로 더 스마트한 프로세스를 통해 효율성을 개선하는 기업은 직원의 수작업이 덜 필요하고, 오류가 적으며, 더 빠르게 혁신할 수 있습니다. 이러한 모든 이점은 수익을 향상시킬 가능성이 높습니다. 예를 들어, 송장을 더 빨리 결제할 수 있는 조직은 조기 결제 인센티브의 이점을 누릴 수 있습니다. 조직이 QA를 더 빠르게 진행할 수 있다면 신제품을 더 일찍 출시하고 잠재적으로 경쟁사를 제치고 새로운 시장으로 진출할 수 있습니다.

최적화 노력은 혁신에 연쇄적인 영향을 미칠 가능성이 높습니다. 최적화된 프로세스는 업무에 소요되는 비용과 시간을 줄여 조직이 연구 개발에 더 많이 투자할 수 있도록 해줍니다. 예를 들어, 브레인스토밍 프로세스에 생성형 AI를 사용하면 더 많은 아이디어를 생산할 수 있으며, 경험 많은 직원이 이에 반응하여 잠재적으로 실행 가능한 아이디어를 식별할 수 있습니다.

조직 내 프로세스 개선은 제품 품질과 서비스 개선을 통해 고객에게 전달될 가능성이 높습니다. 예를 들어, 고객 불만 해결과 관련된 워크플로는 간소화되면 고객 관리 담당자가 더 빠르게 승인을 제공할 수 있으며 고객은 응답을 기다리는 시간을 줄일 수 있습니다.

프로세스를 최적화하고 자동화하면 직원과 고객 데이터를 모두 더 잘 보호하는 더 스마트한 시스템을 구축하여 보안을 강화할 수 있습니다. 민감한 데이터에 액세스할 수 있는 사람의 수를 최소화하여 악의적인 행동이나 비용이 많이 드는 실수를 최소화할 수 있습니다. 조직은 또한 보안 우선 사고방식으로 프로세스를 최적화하여 외부 세력에 대한 보호를 강화할 수 있습니다.

최적화를 통해 복잡한 프로세스를 단순화하면 비용을 절감하고 신속한 서비스를 제공할 수 있습니다. 조직이 더 효율적인 프로세스를 유지하는 데 방해가 될 수 있는 단계를 제거하는 것은 좋은 생각입니다. 예를 들어, 광학 문자 인식을 사용하여 손으로 쓴 송장이나 인쇄된 송장을 스캔하면 인적 오류가 발생할 가능성이 없어지고 송장 해결 과정에서 시간이 많이 소요되는 단계가 제거됩니다.

프로세스 최적화를 강화할 수 있는 몇 가지 기술이 있습니다.

• 생성형 AI
• 머신 러닝
• AI 기반 자동화

생성형 AI는 여러 가지 방법으로 비즈니스 운영 프로세스를 개선할 수 있습니다. AI 기반 프로세스 자동화는 의사 결정을 개선하고 많은 이니셔티브에서 시간이 많이 걸리는 사람의 개입이 필요하지 않습니다. 생성형 AI는 조직이 로보틱 프로세스 자동화(RPA)만 사용할 때보다 잠재적으로 프로세스를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

머신 러닝은 프로세스 매개변수 최적화라는 프로세스를 통해 조직이 데이터 및 보안 프로세스를 보다 효율적이고 효과적으로 처리할 수 있도록 도와줍니다. 또한 예측적 유지 관리를 통해 특정 프로세스에 영향을 미치기 전에 문제를 예방하거나 고장난 장비를 수리할 수도 있습니다. 또한 재고 비축량과 사용률을 분석하여 새 부품이나 원자재를 주문할 시기를 더 잘 결정할 수 있습니다.

직원들이 수작업으로 처리해야 하는 업무를 최소화하는 동시에 효율성을 높이고 오류를 줄이기 위해 프로세스 및 워크플로 자동화에 대한 조직들의 관심이 점점 더 높아지고 있습니다. 청구 및 송장 발행, 온보딩 및 후기, 코딩 품질 보증과 같은 많은 프로세스가 자동화의 이점을 누리고 있습니다.

• 고객 지원 티켓팅
• 고객 관계 관리(CRM) 도구
• 비용 관리 워크플로
• 송장 승인 자동화
• 마케팅 콘텐츠 자동화
• 온보딩 자동화
• 판매 주문 처리 간소화

조직은 특정 티켓을 적절한 담당자에게 라우팅하는 작업을 자동화하여 고객 지원을 최적화할 수 있습니다. 고객 관리 전문가가 문제를 해결하면 티켓 종료를 자동화할 수도 있습니다.

올바른 최적화가 없으면 CRM 플랫폼은 쉽게 복잡해지고 다루기 어려워질 수 있습니다. 조직은 여러 소스의 고객 정보를 입력하는 프로세스를 최적화하고 API를 사용하여 고용 장소 또는 연락처 세부 정보와 같은 정보가 변경되면 업데이트할 수 있습니다.

조직은 비용 수금 및 환급을 자동화하여 직원들의 시간을 크게 절약할 수 있습니다. 영수증이나 송장을 스캔하여 올바른 비용 코드를 추가하는 동시에 적절한 승인자에게 즉시 보낼 수 있는 애플리케이션이 많이 있습니다. 이 프로세스를 통해 모든 비용이 계산되고 구매자에게 신속하게 상환됩니다.

조직은 AI 및 기타 고급 기술을 사용하여 마케팅 팀이 콘텐츠를 생성하고 배포하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 개인은 생성형 AI를 사용하여 아이디어를 식별하거나 다양한 버전의 게시물이나 기사의 초안을 작성하는 데 도움을 줄 수 있으며, 마케팅 담당자는 이를 편집할 수 있습니다. 그런 다음 AI 자동화를 통해 콘텐츠를 게시하기에 가장 적합한 시간을 파악할 수 있습니다.

직원 온보딩은 특히 모든 직원에게 얼마나 많은 요구 사항이 유사한지 고려할 때 힘들거나 수동 프로세스일 필요가 없습니다. 조직은 적절한 도구를 배포하여 서명하는 데 필요한 서류 작업을 제공하고 해당 문서에서 관련 정보를 자동으로 수집할 수 있습니다.

조직은 수동으로 작성하는 전표와 장부를 버리고 판매 주문 프로세스를 완전히 최적화하여 주문이 들어오는 순간 즉시 처리할 수 있습니다.