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자동화 AI
가장 기본적으로, 자동화 소프트웨어는 반복 가능한 일상적인 작업을 자동화된 작업으로 전환하도록 설계되었습니다. 비즈니스 프로세스 관리(BPM)와 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 등에 사용됩니다.
다음 단계는 프로세스 자동화입니다. 프로세스 자동화는 자동화 소프트웨어를 사용하여 비즈니스 프로세스를 관리합니다. 기초적이고 반복적인 작업을 간소화하고 몇 번의 빠른 키 입력으로 유사한 여러 비즈니스 프로세스를 단일 작업으로 만들 수 있습니다.
프로세스 자동화의 잘 알려진 이점으로는 자동화가 프로세스 마이닝과 같은 사소한 작업을 컴퓨터에 맡기기 때문에 생산성과 효율성이 향상된다는 것이 있습니다. 이것은 사람이 인간의 논리, 사고, 창의성, 의사결정력을 필요로 하는 방식으로 생산성을 더 많이 개선할 수 있도록 합니다.
통합 자동화는 자동화 소프트웨어의 진화에서 상위에 있습니다. "디지털 워커"라고 하는 이러한 소프트웨어 Bot은 기록된 워크플로를 통해 "훈련"될 수 있습니다. 프로세스가 구축되면 사람의 개입이 거의 필요 없습니다. 디지털 워커는 통합된 인간/로봇 인력의 일부가 될 수 있습니다.
자동화 소프트웨어의 마지막 단계는 인공 지능(AI) 자동화입니다. AI의 추가된 기능은 자동화 소프트웨어가 과거 경험을 사용하여 필요한 작업을 수행하는 방법을 개선할 수 있음을 의미합니다.
AI 기반 챗봇이 그 예입니다. 기본 챗봇과 달리, AI 능력을 갖춘 소프트웨어 Bot은 자연어 처리(NLP)를 사용하여 사용자가 묻는 내용을 이해하고 지능적인 응답을 할 수 있습니다.
이 4가지 유형의 자동화 소프트웨어에는 다양한 정도가 있습니다. 예를 들어, AI와 머신 러닝 수준으로 비즈니스 프로세스 자동화를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 애플리케이션은 비즈니스 프로세스를 파고들어 더 최적화가 가능한 시간 소모적인 다른 작업을 찾을 수 있습니다.
자동화 소프트웨어의 이점
자동화 소프트웨어는 비즈니스 프로세스를 빠르게 진행하기 위한 "자동화 도구" 세트 그 이상입니다. 기본 자동화를 사용하든 지능형 자동화를 사용하든 그 사이의 어느 곳에서든, 자동화에는 수많은 명백하고 즉각적인 이점이 있습니다. 이것은 비즈니스의 디지털 트랜스포메이션에 대한 필요성에서 분명한 "다음 단계"입니다.
규정 준수 유지 지원
규제 정책이 문제가 되는 경우가 많지만, 자동화 소프트웨어를 사용하면 비즈니스 운영이 해당 산업의 특정 규정을 준수하고 있다는 확신을 가질 수 있습니다. 지능형 자동화를 비즈니스 프로세스에 통합하면 일관된 방식으로 해당 규정을 준수하는 데 도움이 되는 작업 자동화 기능을 이용할 수 있습니다.
정확도와 품질 향상
반복적인 프로세스를 자동화하면 사람의 지성으로 달성하기 어려운 수준의 정확도가 보장됩니다. 프로세스에서 이탈은 결코 없습니다. 모든 동작은 정확합니다. 정확도가 높을수록 해당 정밀도를 통해 더 나은 품질이 보장됩니다.
비용 절감
비즈니스 프로세스를 자동화할 때 비용이 발생하지만 확장 가능한 솔루션입니다. 필요에 맞게 확장할 수 있으므로, 위험 증가 없이 전체 운영 예산 내로 유지할 수 있습니다. 출력 품질은 저하되지 않으며 규모에 관계없이 작업자의 필요에 부합합니다. 또한 높은 정확성을 보장한다는 것은 생산을 가속화할 수 있다는 것을 의미하며, 이것은 생산량을 높이고 ROI를 개선합니다.
고객 경험 개선
궁극적으로, 향상된 고객 경험은 자동화 솔루션의 최종 목표입니다. 소프트웨어 개발이 더 빨라지므로, IT 기업에서 업데이트의 출시를 앞당길 수 있습니다. 영업팀은 첫 접촉부터 개인을 추적할 수 있으므로, 더 나은 경험을 위해 잠재 고객의 필요에 더 쉽게 답변을 제공할 수 있습니다. 의료 애플리케이션은 데이터를 더 빠르게 수집할 수 있으므로, 의사는 환자에 대해 훨씬 더 확실하게 파악하고 더 나은 치료 계획을 개발할 수 있습니다.
지금 꼭 읽어야 할 독보적인 업계 리포트
최고의 실적을 내는 기업들이 자동화 프로그램으로 8.5배의 ROI를 달성하는 방법 및 업계 리더 기업들이 글로벌 과제를 극복하고 지능형 자동화를 적용하여 비즈니스 전환에 성공한 방법을 확인하세요.
자동화 소프트웨어의 사용 사례
자동화는 거의 모든 산업에 적용될 수 있습니다. Microsoft 운영 체제와 Ubuntu, Linux 또는 CentOS에 맞게 구성할 수 있습니다.
유연성 덕분에 사용 사례가 많습니다. 기업은 자동화를 고객 관계 관리(CRM) 플랫폼에 통합합니다. 은행은 ATM과 금융 프로세스에 광학 문자 인식(OCR)을 사용합니다. 일반적인 산업은 다음과 같습니다.
IT 테스트 자동화
IT와 테스트 자동화는 종종 함께 합니다. 테스트 방법에는 수동 테스터, 자동화 엔지니어, 개발자가 포함됩니다. 자동화된 테스트 도구는 프로덕션 전반에 걸쳐 소프트웨어 개발자가 DevOps(개발 및 운영)의 표준 부분으로 사용합니다.
수동 테스터가 필요하지만, 수동 테스트 프로세스가 완료되면 테스트 팀이 반복적인 테스트 사례를 자동화할 수 있고 자동화가 그 역할을 맡을 수 있습니다.
자동화 엔지니어는 첫 번째 실행을 통해 테스트 "템플릿"을 구성한 다음 소프트웨어 제품을 디버깅하는 동안 테스트 스크립트를 여러 번 실행할 수 있습니다. 이것은 여러 코드 수정 비용을 줄이고 생산 속도를 높입니다.
중요한 것은 RPA와 테스트 자동화 도구는 같은 것이 아니라는 점입니다. 도구를 사용한 자동화된 소프트웨어 테스트는 시스템에 따라 다릅니다. 그러나 RPA의 경우 사용 중인 소프트웨어는 중요하지 않습니다. 또한 자동화 테스트에는 일부 스크립팅이 포함되지만, RPA에는 코드 지식이 필요 없습니다.
자동차 수요와 공급
자동차 업계는 자동화가 큰 이점임을 알게 되었습니다. 머신 러닝과 AI가 추가되면서 수요와 공급의 변화를 더욱 정확하게 예측할 수 있게 되었습니다.
그러나 단순히 제품의 수요와 공급이 아닙니다. 자동화는 또한 제품을 만드는 데 필요한 재고의 공급과 수요를 처리합니다. 올바른 부품이 올바른 시간에 있어야 할 위치에 있는지 확인하려면 신중한 계획이 필요합니다. 자동화 소프트웨어는 물류 성능에 대한 실시간 인사이트를 제공하고 불충분한 부품 공급으로 인한 유휴 공장의 위험을 최소화함으로써 자동차 산업이 많은 비용을 절약하도록 도왔습니다.
의료 관리
의료 업계는 자동화가 환자 정보의 지속적인 통합과 디지털화에 특히 유용하다는 것을 알게 되었습니다. 서류 작업이 너무 많은 병원과 진료소는 타이핑하고 손으로 쓴 모든 문서를 온라인 시스템으로 옮기기 시작했습니다.
시간이 많이 걸리고 지루한 프로세스로 시작했던 것이 이제는 자동화되고, 의료에 매우 유용한 추가 기능이 되었습니다. 확장성과 자연어 처리(NLP)의 추가 덕분에 병원, 의사, 진료소는 여러 시스템에서 일관된 치료를 제공할 수 있습니다.
생명 과학 및 의약품 생산
높은 정밀도가 필요한 생산품이 있다면 의약품 생산도 그 중 하나입니다. 각 의약품을 만드는 데에는 믿을 수 없을 정도로 엄격한 장비 보정과 종종 소량의 성분이 필요합니다.
수동 보정은 계산에서 사람의 실수로 이어질 수 있습니다. 또한 컴퓨터가 짧은 시간 안에 도달할 수 있는 정밀도를 달성하려면 많은 인력이 필요할 수 있습니다. 이러한 프로세스를 자동화하면 정확도, 품질, 제품 시간이 향상됩니다.
보험 및 요율 계산
보험은 방대한 양의 서류 작업과 강한 수학 능력을 필요로 하는 악명 높은 또 다른 산업입니다. 그러나 자동화 소프트웨어를 사용하면 보험 요율과 보험료를 수동으로 계산할 필요가 없습니다. 청구와 사정은 OCR 기술을 통해 단순화됩니다.
소프트웨어 Bot은 데이터 입력, 데이터 처리, 데이터 마이닝, 보험 회사에서 필요한 모든 반복 업무를 도울 수 있습니다. 그러면 보험 담당자는 고객과 대화하고, 새로운 리드를 확보하고, 청구를 처리하는 등 인간적인 면에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
자동화 소프트웨어에 대해 자주 묻는 질문
자동화 소프트웨어가 만드는 소프트웨어 Bot은 미처 생각하지 못한 많은 곳에 있습니다. 버튼 클릭 한 번으로 양식을 작성하거나 입력한 이름을 기반으로 컴퓨터가 양식을 채우는 것은 자동화의 한 예입니다.
다른 하나는 헬프 데스크 지원입니다. 챗봇은 질문의 첫 번째 줄에 대답하는 데 자주 사용되며, 일대일 문제 해결을 수행하는 더 중요한 질문을 처리하는 데 인적 지원을 남겨 둡니다.
다른 하나는 헬프 데스크 지원입니다. 챗봇은 질문의 첫 번째 줄에 대답하는 데 자주 사용되며, 일대일 문제 해결을 수행하는 더 중요한 질문을 처리하는 데 인적 지원을 남겨 둡니다.
RPA를 사용하면 드래그 앤 드롭 사용자 인터페이스를 통해 소프트웨어 Bot을 만들 수 있으므로, 자동화된 프로세스를 매우 쉽게 만들 수 있습니다. 그러나 컴퓨터는 제작자와 코더만큼만 정확합니다. 이것은 프로세스 자동화가 원하는 결과를 달성하는지 여부 측면에서 인적 오류가 핵심 요소임을 의미합니다.
이 때문에 모든 자동화 전략에 자동화된 테스트 실행을 포함시키는 것이 중요합니다. 또한 자동화 플랫폼을 통해 프로세스를 조직 외부로 보내기 전에 각 프로세스를 자동/수동 테스트하는 기능도 매우 중요합니다.
이 때문에 모든 자동화 전략에 자동화된 테스트 실행을 포함시키는 것이 중요합니다. 또한 자동화 플랫폼을 통해 프로세스를 조직 외부로 보내기 전에 각 프로세스를 자동/수동 테스트하는 기능도 매우 중요합니다.
자동화 소프트웨어는 기본 기능을 수행하기 위한 머신 러닝이 필요하지 않습니다. 그러나 인공 지능 수준이 추가되면 소프트웨어를 활용하여 전반적으로 더 나은 고객 경험을 제공하는 세부적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.
RPA와 소프트웨어 Bot을 사용하면 자동화 소프트웨어가 Bot, 프로세스, 조직 수준의 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이러한 봇은 자체 측정 기능을 통해 비즈니스 프로세스에 제공하는 효과와 효율성을 보여주는 실행 가능한 인텔리전스를 제공합니다.
자동화 소프트웨어 사용을 시작하는 방법
첫 번째 단계는 달성할 목표를 결정하는 것입니다. 단순한 비즈니스 프로세스를 자동화하고 싶으신가요? 아니면 더 강력한 솔루션을 찾고 계신가요?
둘째, 누가 소프트웨어를 사용할 것인지 생각하는 것이 중요합니다. 많은 사람들이 사용할수록 더 많은 유연성이 필요합니다. 예를 들어, 인사 부서만 사용하는 것입니까? 아니면 영업과 마케팅 부서에서도 사용할 것으로 예상하십니까?
셋째, 해당 업계에 고려해야 할 특정 규정과 요건이 있는지 고려하십시오. 예를 들어, 의료 분야에는 환자 정보를 공유하기 전에 승인을 필요로 하는 HIPAA 정책이 있습니다. 자동화 소프트웨어는 이러한 규정을 준수할 수 있어야 합니다.
자동화 소프트웨어는 거의 모든 산업, 거의 모든 규모의 비즈니스, 거의 모든 비즈니스 프로세스에서 사용됩니다. 조직에 중복 프로세스가 있을 수 있습니다. 자동화 소프트웨어는 이러한 프로세스를 최적화하고 직원의 생산성을 높일 수 있도록 지원합니다.
