로보틱 프로세스 자동화(RPA)가 어떻게 작업을 자동화하고 AI 및 ML을 보완하여 지능형 워크플로우를 구현함으로써 효율성을 향상시키는지 알아보세요.
로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 일반적으로 사람이 수행하는 반복적인 규칙 기반 디지털 작업을 자동화할 수 있는 기술입니다. 데이터 입력, 양식 작성, 보고서 생성 등과 같은 프로세스를 실행하기 위해 컴퓨터 시스템과 인간의 상호작용을 모방할 수 있는 소프트웨어 로봇, 즉 '봇'을 상상해 보세요. RPA는 일상적인 업무를 자동화하여 효율성과 정확성을 높이고, 인간 직원은 보다 전략적이고 창의적인 활동에 집중할 수 있도록 설계되었습니다.
로보틱 프로세스 자동화는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)과는 구별되지만 지능형 자동화의 광범위한 환경에서 중요한 역할을 합니다. RPA는 구조화되고 예측 가능한 작업을 자동화하는 데 탁월하며 디지털 환경에서 손과 발 역할을 합니다. 반면, AI와 머신러닝은 시스템이 학습하고, 의사 결정을 내리고, 비정형 데이터를 처리할 수 있도록 두뇌를 제공합니다.
RPA는 종종 AI 및 ML 이니셔티브를 보완하는 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, AI 모델이 고객 피드백에 대한 감정 분석을 수행한 후 RPA는 해당 피드백을 분류하고 적절한 부서로 라우팅하여 조치를 취하는 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 마찬가지로 의료 이미지 분석에서도 AI가 스캔에서 이상 징후를 식별하면 RPA가 후속 진료 일정을 자동으로 예약하고 환자 기록을 업데이트할 수 있습니다. 이러한 시너지 효과를 통해 조직은 AI가 인사이트를 제공하고 RPA가 후속 작업을 실행하는 엔드투엔드 자동화된 워크플로를 만들 수 있습니다.
로보틱 프로세스 자동화는 다양한 산업 분야에서 운영을 간소화하고 생산성을 향상시키기 위해 활용되고 있습니다. 다음은 AI 및 ML과 함께 로보틱 프로세스 자동화를 적용한 몇 가지 예시입니다:
머신러닝을 위한 자동화된 데이터 전처리: 다양한 소스에서 데이터를 자동으로 수집하고, 데이터를 정리 및 포맷하고, 머신러닝 모델 학습을 위해 준비하도록 RPA 봇을 프로그래밍할 수 있습니다. 이러한 자동화는 모든 ML 프로젝트에서 중요한 단계인 데이터 준비와 관련된 수작업을 대폭 줄여주므로 데이터 과학자는 모델 개발과 하이퍼파라미터 조정에 집중할 수 있습니다.
AI 기반 고객 서비스 자동화: AI 기반 챗봇과 통합하면 고객과의 상호작용을 통해 파악된 작업의 실행을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 자연어 이해(NLU) 를 사용하는 고객 서비스 챗봇은 고객이 주소를 업데이트해야 한다고 판단할 수 있습니다. 그러면 RPA는 사람의 개입 없이 다양한 시스템에서 고객의 주소를 업데이트하는 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
RPA를 로보틱스 및 머신러닝과 같은 다른 관련 용어와 구별하는 것이 중요합니다. 로보틱스는 종종 물리적 세계에서 작업을 수행하는 물리적 로봇을 의미하지만, RPA는 순전히 소프트웨어 기반이며 디지털 시스템 내에서 작동합니다. 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습할 수 있는 알고리즘을 포함하는 머신러닝과 달리, RPA는 규칙 기반이며 미리 정의된 단계를 실행합니다. RPA는 기존 프로세스를 자동화하는 반면, 머신러닝은 시간이 지남에 따라 시스템이 프로세스나 의사 결정을 학습하고 개선할 수 있도록 지원하는 것입니다.
RPA는 AI와 머신러닝 통합 외에도 재무 프로세스 자동화, 공급망 관리, HR 운영 개선, 고객 관계 관리 강화 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. RPA는 일상적인 작업을 자동화함으로써 운영 효율성을 높일 뿐만 아니라 오류를 줄이고 규정 준수를 개선하며 직원들이 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있도록 하여 직원 만족도를 향상시킵니다. 워크플로우를 최적화하고 AI 기능을 통합하려는 기업이 점점 더 많아지면서 RPA는 지능형 자동화 툴킷에서 계속해서 중요한 도구로 자리 잡고 있습니다.
