게시일: 2024년 2월 5일
기고자: Tasmiha Khan
엔터프라이즈 자동화란 조직 전체의 비즈니스 프로세스를 통합, 간소화하고 자동화하기 위한 기술의 전략적 사용을 말합니다. 여기에는 소프트웨어 애플리케이션, 인공 지능 및 기타 기술을 통합하여 비즈니스 가치를 창출하는 것이 포함됩니다.
엔터프라이즈 자동화는 사일로화된 IT 자동화와 비즈니스 프로세스 자동화를 넘어 단순히 프로세스 효율성과 비용 절감을 달성하는 것을 목표로 하는 자동화에 대한 총체적인 접근 방식을 의미합니다. 엔터프라이즈 자동화의 목표는 더 큰 비즈니스 가치를 실현하고 조직의 민첩성을 높이기 위해 자동화에 대한 중앙 집중식 제어 및 전략을 수립하는 것입니다.
조직은 엔터프라이즈 자동화를 통해 워크플로를 최적화하고, 생산성을 개선하고, 사일로화된 팀을 공유된 조직 목표에 맞게 조정하고, 전사적으로 디지털 혁신을 추진하는 것을 목표로 합니다. 엔터프라이즈 자동화는 기본 자동화 도구를 사용하여 데이터 입력 및 문서 처리와 같은 일상적인 작업을 자동화하는 것부터 리소스 할당 및 시스템 통합과 같은 복잡한 프로세스를 위해 설계된 고급 솔루션을 사용하는 것에 이르기까지 다양한 방법으로 달성할 수 있습니다.
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엔터프라이즈 자동화는 워크플로 및 프로세스 효율성을 촉진하는 다양한 유형의 자동화를 포함합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
규칙 기반 자동화에는 작업을 실행하기 위해 사전 정의된 규칙 또는 알고리즘을 만드는 작업이 포함됩니다. 일련의 조건에 따라 작업을 결정하여 일관되고 체계적인 작업 실행이 가능합니다.
이 유형에는 기업 내 다양한 소프트웨어 시스템, 애플리케이션 또는 데이터베이스를 통합하는 작업이 포함됩니다. 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API), 고객 관계 관리(CRM) 툴 및 전사적 자원 관리(ERP) 툴이 통합되어 워크플로를 최적화하고 시스템 간의 원활한 데이터 흐름을 보장합니다. 서비스형 통합 플랫폼(iPaaS) 솔루션은 다양한 소프트웨어 애플리케이션 간의 원활한 데이터 흐름을 촉진하고 응집력 있는 자동화 환경을 조성하는 데 필수적인 역할을 합니다.
실시간 의사 결정에는 데이터 분석, 머신 러닝 및 기타 AI 알고리즘을 사용하여 현재 데이터를 기반으로 정보에 입각한 빠른 의사 결정을 내리는 것이 포함됩니다. 지능형 자동화는 AI 기반 기술을 사용하여 복잡한 작업을 수행하고, 데이터를 통해 학습하며, 사람의 개입 없이 변화하는 시나리오에 적응할 수 있습니다.
RPA는 소프트웨어 로봇 또는 "봇"을 사용하여 반복적이고 규칙 기반의 작업을 자동화하는 것을 말합니다. 이러한 봇은 디지털 시스템과 상호 작용하고, 작업을 실행하고, 시스템 전반에서 데이터를 조작하여 인간의 행동을 모방합니다.
비즈니스 프로세스 자동화는 자동화 툴을 사용하여 비즈니스 프로세스를 최적화하고 사람의 개입을 최소화하는 것을 말합니다. BPA 툴은 엔드투엔드 자동화 전략을 포괄하며, 비즈니스 프로세스 내에서 작업의 원활한 통합을 강조합니다. 엔터프라이즈 자동화 플랫폼은 BPA 툴을 관리하고, 엔터프라이즈 프로세스를 최적화하고, 중요한 자동화 전략을 실행하기 위한 포괄적인 환경을 제공합니다.
인공 지능의 힘부터 머신 러닝 통합, 노코드/로우코드 플랫폼의 등장에 이르기까지 엔터프라이즈 자동화와 그 도입 확대를 주도하는 많은 최첨단 기술이 있습니다.
머신 러닝은 명시적인 프로그래밍 없이도 시스템이 데이터를 학습하고 패턴을 식별하며 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 지원함으로써 엔터프라이즈 자동화에서 중요한 역할을 합니다. 이는 예측 분석, 이상 징후 탐지 및 개인화된 추천을 가능하게 하여 엔터프라이즈 자동화 솔루션을 향상시킵니다.
노코드 및 로우코드 플랫폼은 엔터프라이즈 자동화의 혁신적인 툴로 부상하고 있습니다. 이러한 플랫폼을 사용하면 코딩 경험이 거의 없거나 전혀 없는 사용자도 자동화 솔루션을 빠르게 개발하고 배포할 수 있습니다. 이를 통해 사용자 지정 워크플로 생성, 반복적인 작업의 자동화, 광범위한 코딩 요구 사항 없이 시스템 통합을 용이하게 할 수 있습니다.
엔터프라이즈 자동화는 비즈니스 운영을 크게 혁신할 수 있습니다. 자동화를 사용하면 워크플로를 간소화하고 프로세스를 표준화하며 오류를 최소화할 수 있으며, 이를 통해 조직은 조직의 민첩성과 적응성을 강화하는 일관되고 안정적인 운영을 구축할 수 있습니다.
반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화함으로써 조직은 운영 비용을 절감하고 리소스 활용을 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 직원과 시스템이 보다 효율적으로 작업하여 기업의 생산성과 수익성을 높일 수 있습니다. 또한 자동화는 직원들이 일상적인 업무에서 벗어나 전략적이고 가치가 높은 이니셔티브에 참여할 수 있도록 지원함으로써 팀의 역동성에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
Salesforce에서 실시한 설문조사(ibm.com 외부 링크)에 따르면, 업무 환경 자동화로 인해 전반적인 직원 만족도가 향상된 것으로 나타났습니다. 설문조사에 참여한 미국 내 773명의 자동화 사용자 중 89%는 업무 만족도가 증가했다고 답했고, 84%는 회사에 대한 만족도가 높아졌다고 답했으며, 이러한 긍정적인 반응은 업무 환경에 자동화를 도입한 덕분이라고 답했습니다.
현재 많은 조직이 각 사업부가 자동화를 활용하여 내부 프로세스를 개선하는 사일로화된 방식으로 자동화에 접근하고 있지만, 자동화의 가치 실현, 진화하는 고객 요구 및 향상된 자동화 기술의 중요성이 증가함에 따라 보다 총체적인 접근 방식이 필요하게 되었습니다. 엔터프라이즈 자동화를 시작하세요.
엔터프라이즈 자동화는 공유된 조직 목표를 중심으로 개별 사업부의 자동화 노력을 통합하는 포괄적인 경영진 중심의 자동화 전략을 기반으로 구축됩니다. 이러한 변화를 성공적으로 헤쳐 나가는 조직은 엔터프라이즈 자동화 접근 방식이 제공하는 향상된 확장성, 통합 분석, 중앙 집중식 제어, 그리고 궁극적으로 비즈니스 가치를 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
의료 서비스부터 공급망 관리, 소매업에 이르기까지 엔터프라이즈 자동화는 업무 수행 방식을 재정의하고 있습니다.
의료 서비스 분야에서 엔터프라이즈 자동화는 온보딩 절차를 최적화하고 다양한 의료 프로세스를 개선하는 데 중추적인 역할을 합니다. 자동화를 통해 환자 기록, 예약 일정, 청구서 관리 및 청구 처리를 원활하게 통합할 수 있습니다. 또한 규제 요건을 준수하는 데에도 필수적입니다.
또한 자동화를 통해 전자 건강 기록(EHR) 관리와 같은 관리 업무를 간소화하여 운영 효율성을 개선하고 의료진이 환자 치료에 더 집중할 수 있도록 지원합니다.
조달 및 공급망 운영에서 자동화는 주문 처리, 재고 관리 및 공급업체 관계 관리와 같은 반복적인 작업을 처리하는 데 사용됩니다. 자동화된 워크플로와 실시간 데이터 분석을 통해 조직은 재고 수준을 최적화하고, 수요를 보다 정확하게 예측하고, 요청부터 결제까지 조달 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 자동화는 보다 원활한 운영을 보장하고 오류를 최소화하며 공급망의 전반적인 효율성과 응답성을 향상시킵니다.
자동화 기술은 다양한 산업 분야에서 고객 경험을 혁신적으로 변화시켰습니다. 예를 들어, 자동화를 통해 개인화되고 원활한 고객 여정을 만들 수 있었습니다. 챗봇, AI 기반 고객 지원 시스템, 자동화된 마케팅 캠페인을 통해 기업은 고객과 실시간으로 소통하고, 즉각적인 지원을 제공하며, 개인화된 추천을 제공하고, 전반적인 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 자동화 기술은 고객과의 상호 작용을 간소화하고, 신속한 응답을 보장하며, 맞춤형 경험을 제공하여 장기적인 고객 충성도와 유지율을 높입니다.
자동화는 소매 프로세스를 개선하는 데에도 사용되고 있습니다. 예를 들어, 소매업체는 자동화를 사용하여 반품 프로세스를 간소화하고 인간 작업자의 도움 없이 반품을 완료할 수 있습니다. 이를 통해 소매 에코시스템의 프로세스 효율성과 고객 경험이 향상됩니다. 자동화는 매장 계획과 판매 및 재고 데이터베이스 분석에도 도움이 될 수 있습니다.
이러한 이점에도 불구하고 엔터프라이즈 자동화는 조직이 자동화 혁신 과정에서 해결해야 할 몇 가지 고려 사항과 과제를 제시합니다.
많은 자동화 노력이 개별 팀으로 분산되어 부서의 내부 목표와 KPI에 집중합니다. 이는 좁은 범위의 효율성과 비용 절감 효과를 달성하는 데는 효과적이지만, 많은 가치를 잃게 됩니다. 이러한 제한된 범위는 비즈니스 전반의 계획과 협력을 고려할 때 피할 수 있는 비효율성을 초래하고, 조직이 자동화가 제공하는 가치를 충분히 활용하지 못하게 할 수 있습니다.
기존 프로세스의 병목 현상을 파악하고 자동화를 가장 효과적으로 구현할 수 있는 위치를 결정하기 어려운 경우도 있습니다. 조직은 이러한 영역을 정확히 파악하고 비즈니스 목표에 맞게 자동화 전략을 조정하여 레거시 시스템과의 원활한 통합을 보장해야 합니다.
추가적인 구현 장애물로는 이해관계자의 변화에 대한 저항, 명확한 엔터프라이즈 자동화 전략의 부족, 조직 내 문화적 장벽 등이 있습니다.
데이터 입력의 정확성과 완전성은 자동화 프로세스에서 매우 중요합니다. 부정확하거나 일관되지 않은 데이터는 자동화된 워크플로에서 오류와 비효율성을 초래할 수 있습니다. 데이터 품질 문제를 식별 및 수정하고, 시스템 전반에서 데이터 무결성을 보장하고, 예외를 처리하기 위한 프로토콜을 설정하는 것은 반드시 고려해야 할 사항입니다.
일반적으로 사람의 판단이 필요한 복잡하거나 표준화되지 않은 작업에 자동화를 구현하는 경우 동일한 수준의 정확성과 의사 결정을 달성하기가 어려울 수 있습니다.
확장성은 엔터프라이즈 자동화에서 중요한 관심사이며, 특히 여러 부서에 걸쳐 자동화 이니셔티브를 확장할 때 더욱 그렇습니다. 조직은 자동화 시스템이 성능이나 정확성을 저하시키지 않으면서 데이터, 트랜잭션 또는 프로세스의 증가된 양을 처리할 수 있는지 확인하는 것이 중요합니다.
잘 계획된 전략, 철저한 계획, 이해관계자 간의 협력을 통해 조직은 이러한 과제를 극복하고 엔터프라이즈 자동화의 잠재력을 최대한 실현할 수 있습니다.
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