지능형 자동화란 무엇인가요?

지능형 자동화는 프로세스를 단순화하고 리소스를 확보하며 다양한 응용 사례를 통해 운영 효율성을 개선합니다. 예를 들어, 자동차 제조 업체는 IA를 사용하여 생산 속도를 높이거나 인적 오류의 위험을 줄일 수 있습니다. 제약 또는 생명 과학 회사는 반복적인 프로세스가 있는 경우 지능형 자동화를 사용하여 비용을 절감하고 리소스 효율성을 얻을 수 있습니다. 보험 제공 업체는 지능형 자동화를 사용하여 지불액을 계산하고 요율을 추정하며 규정 준수 요구 사항을 해결할 수 있습니다.

지능형 자동화는 세 가지 인지 기술로 구성됩니다. 이러한 구성 요소를 통합하면 비즈니스와 기술 혁신을 촉진하는 솔루션이 탄생합니다.

• 지능형 자동화의 가장 중요한 구성 요소는 인공 지능, 즉 AI입니다. 머신 러닝과 복잡한 알고리즘을 사용하여 정형 및 비정형 데이터를 분석함으로써 기업은 지식 기반을 개발하고 해당 데이터를 기반으로 예측을 공식화할 수 있습니다. 이것이 바로 IA의 의사 결정 엔진입니다.
• 지능형 자동화의 두 번째 구성 요소는 비즈니스 프로세스 관리(BPM)로, 비즈니스 워크플로 자동화라고도 합니다. 비즈니스 프로세스 관리(BPM)는 워크플로를 자동화하여 비즈니스 프로세스의 민첩성과 일관성을 높입니다. 비즈니스 프로세스 관리는 대부분의 산업에서 프로세스를 간소화하고 상호 작용 및 참여를 개선하는 데 사용됩니다.
• IA의 세 번째 구성 요소는 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 입니다. 로보틱 프로세스 자동화는 소프트웨어 로봇 또는 봇을 사용하여 데이터 추출 또는 양식 작성과 같은 백오피스 작업을 수행합니다. 이러한 봇은 인공 지능을 보완할 뿐만 아니라 RPA는 AI 인사이트를 활용하여 더 복잡한 작업과 사용 사례를 처리할 수 있습니다.

이러한 통합은 프로세스를 간소화하고 워크플로를 단순화하여 궁극적으로 고객 경험을 개선하는 혁신적인 솔루션으로 이어집니다.

지능형 자동화 플랫폼은 대량의 데이터, 정확한 계산, 분석 및 비즈니스 구현을 사용하여 산업 전반에 많은 이점을 제공합니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 인력 증원 및 생산성 개선을 통한 비용 절감: 시스템 및 프로세스를 자동화하고 데이터 분석을 사용하여 정확성을 보장하면 생산 속도를 높일 수 있습니다. 또한 IA를 통해 기업은 위험을 증가시키거나, 품질을 저하시키거나, 기존 인력에 부담을 주지 않고 빠르게 확장할 수 있습니다. 비즈니스 리더들은 더 높은 생산 수율과 향상된 ROI를 통해 이 기능의 이점을 누리고 있습니다.
• 일관된 프로세스와 접근 방식을 통한 정확도 향상: 지능형 자동화의 강점은 인공 지능을 사용하여 의사 결정을 주도하고 반복적인 작업에 일관된 접근 방식을 도입한다는 것입니다.
• 고객 경험 개선: 품질이 우수하고 신뢰할 수 있는 제품을 더 빨리 시장에 출시하거나 질문에 대한 답변을 더 빨리 (또는 즉시) 얻으면 고객에게 더 풍부하고 긍정적인 경험을 제공하여 기업은 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
• 안심하고 규정 및 규제 준수: 많은 산업에서는 특정 규제 정책을 준수해야 합니다. 지능형 자동화는 작업 자동화 기능을 활용하여 규정 준수에 대한 더욱 일관된 접근 방식을 입증할 수 있습니다.

지능형 자동화는 수동 작업으로 구성되거나 리소스 집약적이고 비용이 많이 들며 인적 오류가 발생하기 쉬운 레거시 시스템을 기반으로 구성되었던 프로세스를 간소화합니다. IA 응용은 산업 전반에 걸쳐 적용되어 다양한 비즈니스 영역에서 효율성을 제공합니다.

• 자동차: 자동차 산업은 제조 업체가 지능형 자동화를 활용하여 개선할 수 있는 사항에 큰 영향을 받습니다. 제조 업체는 IA를 통해 생산량을 보다 효과적으로 예측하고 조정하여 수요와 공급 변화에 대응할 수 있습니다. 또한 워크플로를 간소화하여 효율성을 높이고 생산, 지원, 조달 및 기타 영역에서 오류 위험을 줄일 수 있습니다. 로봇을 사용하면 수작업의 필요성을 줄이고 결함 발견을 개선하여 더 낮은 비즈니스 비용으로 고객에게 더 높은 품질의 제품을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 독일의 한 Volkswagen 엔진 생산 공장에서는 생산 팀과 협력하여 엔진 조립 공정에서 육체적으로 힘이 많이 드는 단계를 처리하는 '협동 로봇'을 사용합니다. 이를 통해 부상을 예방하고 프로세스를 신속하게 진행하며 정확성을 높이고 직원의 신체적 부담을 줄일 수 있습니다.
• 생명 과학: 의약품 생산은 규제가 엄격하며 장비의 정밀한 교정과 제품 측정이 필요합니다. 또한 엄청난 양의 데이터 수집, 대조, 처리 및 분석이 필요합니다. 신뢰할 수 있는 분석과 결과 없이는 성공적인 약물 임상 시험도 없습니다. 수동 접근 방식은 계산 오류로 이어질 수 있으며 이를 수행하는 데 많은 리소스와 상당한 인력이 필요할 수 있습니다. 이와는 대조적으로, 기록적인 시간 내에 코로나19 백신을 생산한 것은 지능형 자동화가 생산 속도와 품질을 개선하는 자동화된 프로세스를 제공할 수 있다는 것을 보여 준 사례입니다. AI가 등장하고 그에 따른 효율성이 증가하기 이전에는 '... 박사 학위를 가진 40명 이상의 과학자들이 시장성 있는 신약 하나를 발견하는 데 25년 이상이 걸렸습니다.'
• 의료: 의료 산업은 자연어 처리(NLP)와 함께 지능형 자동화를 사용하여 데이터 수집, 분석, 진단 및 치료에 대한 일관된 접근 방식을 제공하고 있습니다. 원격 의료 예약에서 챗봇을 사용하면 사람의 개입이 덜 필요하고 진단하는 데 걸리는 시간이 단축됩니다.
• 보험: IA를 통해 보험 업계는 수동 요율 계산 또는 지불의 필요성을 사실상 없애고 청구 및 평가와 같은 서류 작업을 간소화할 수 있습니다. 또한 지능형 자동화는 요구 사항이 충족되도록 하여 보험 회사가 규정 준수 규정을 더욱 쉽게 준수할 수 있도록 지원합니다. 이러한 방식으로 개인 또는 법인의 위험을 계산하고 적절한 보험료를 계산할 수도 있습니다.

오늘날 전 세계 산업 전반에 걸쳐 지능형 자동화의 가치는 명백합니다. IA를 통해 반복적인 작업을 자동화함으로써 기업은 비용을 절감하고 워크플로 내에서 일관성을 높일 수 있습니다. 코로나19 팬데믹은 디지털 혁신 노력을 가속화했을 뿐이며, 인프라에 대한 투자를 촉진해 자동화를 지원했습니다. 원격 근무가 급증함에 따라 여러 역할도 계속 진화할 것입니다. 낮은 수준의 작업에 중점을 둔 개인은 이러한 솔루션과 다른 높은 수준의 작업을 구현하고 확장하기 위해 재배치될 것입니다.

중간 관리자는 직원들의 근로 의욕을 유지하기 위해 직무의 보다 인간적인 요소에 초점을 맞춰야 합니다. 자동화는 직원들의 기술 격차를 드러낼 것이며 직원들은 끊임없이 변화하는 작업 환경에 적응해야 합니다. 또한 중간 관리자는 불안을 완화하는 방식으로 이러한 전환을 지원하여 이러한 변화의 시기를 통해 직원들이 회복 탄력성을 유지할 수 있도록 할 수 있습니다. 지능형 자동화는 의심할 여지 없이 업무의 미래이며, 도입을 포기하는 기업은 해당 시장에서 경쟁력을 유지하기가 어렵다는 것을 알게 될 것입니다.