지능형 자동화: 기업은 어떻게 시작해야 합니까?

오늘날 급변하는 비즈니스 세계의 불확실성 속에서 기업은 비즈니스 인텔리전스 자동화를 실현하고 프로세스를 간소화할 방법을 지속적으로 찾고 있습니다. 중소기업에서 대기업에 이르기까지 모든 사람이 일상 업무의 필수적인 부분으로 자리잡으면서 비즈니스 자동화는 주류가 되었습니다.

그러나 일부 작업은 여전히 ​​많은 인간 상호 작용이 필요하고 자동화하기 어렵습니다. 여기서 지능형 비즈니스 자동화 서비스가 시작됩니다. '지능형 프로세스 자동화'라고도 하는 이 최첨단 기술은 비즈니스 인텔리전스 자동화, 기계 학습 및 인공 지능의 힘을 결합하여 이전에는 불가능하다고 생각했던 복잡한 작업을 자동화합니다.

지능형 자동화를 위한 비즈니스 사례

지난 몇 년 동안 지능형 자동화는 비즈니스 세계에서 가장 중요한 트렌드 중 하나가 되어 회사에 효율성, 정확성 및 비용 절감과 같은 필수적인 이점을 제공합니다.

지능형 비즈니스 자동화는 이미 여러 산업에서 그 가치를 입증했습니다. 예를 들어 전체 보험사의 절반이 2021년까지 이미 지능형 자동화 측면을 레퍼토리의 일부로 채택했습니다. 머신 러닝 알고리즘은 또한 금융 산업에서 사기 거래를 감지하는 데 도움이 됩니다.

Research and Markets의 보고서에 따르면 전 세계 지능형 프로세스 자동화 시장 규모는 2022년 139억 달러에서 2027년 211억 달러로 연평균 8.7% 성장할 것으로 예상됩니다. 이것은 오늘날의 디지털 시대에 경쟁력을 유지하려는 기업에 지능형 자동화가 필요하다는 것을 보여줍니다.

이 기사에서는 지능형 비즈니스 자동화 서비스가 무엇인지, 그 구성 요소, 이 기술 구현의 이점 및 비즈니스 프로세스에서 이를 구현하는 방법에 대해 자세히 설명합니다. 또한 의료 및 금융을 포함한 최고의 산업에서 지능형 자동화의 몇 가지 예를 살펴보겠습니다. 흥미진진한 지능형 자동화의 세계를 탐험해 봅시다.

지능형 자동화란 정확히 무엇입니까?

지능형 자동화는 여러 구성 요소를 결합하여 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하는 고급 기술이므로 정의하기 어렵습니다. 그러나 그 근간에는 지능형 자동화의 요소가 인공지능, 기계학습, 로봇프로세스자동화(RPA) 등이 있다.

• 인공 지능은 지능형 자동화의 중추입니다. 그것은 자연어를 이해하거나 데이터의 패턴을 인식하는 것과 같이 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 기계가 완료하는 능력으로 정의됩니다. AI는 기계가 사람의 개입 없이 데이터와 규칙을 기반으로 결정을 내리고 조치를 취할 수 있도록 합니다.
• 기계 학습은 기계가 시간이 지남에 따라 성능을 학습하고 개선할 수 있도록 하는 AI의 하위 집합입니다. 기계 학습 알고리즘은 과거 데이터를 사용하여 패턴을 식별하고 예측합니다. 기계에 더 많은 데이터가 있을수록 더 잘 예측합니다. 이 기능을 통해 기계는 변화하는 비즈니스 요구 사항을 지속적으로 학습하고 적응할 수 있습니다.
• 로봇 프로세스 자동화는 인간이 수행했던 반복 작업을 기계가 수행할 수 있도록 하는 기술입니다. RPA는 데이터 입력, 데이터 처리 및 문서 관리와 같은 작업을 자동화하는 데 도움이 되므로 지능형 자동화의 중추입니다. RPA 로봇은 입력, 클릭, 스크롤과 같은 인간의 행동을 모방할 수 있어 일상적이고 반복적인 작업을 자동화하는 데 이상적입니다.

[또한 읽기: 비즈니스에 AI 기술을 통합하는 방법]

지능형 자동화가 비즈니스에 어떤 도움이 됩니까?

지능형 자동화는 비즈니스 운영 방식을 혁신하고 있으며 여기에는 그럴만한 이유가 있습니다. 기업이 효율성을 높이고 비용을 절감하며 경쟁 우위를 유지하는 데 도움이 되는 다양한 이점을 제공합니다. 이 b의 일부로 지능형 자동화의 몇 가지 이점을 살펴보고 기업이 얻을 수 있는 이점에 대한 예를 제공합니다.

• 효율성 증가: 지능형 자동화의 가장 중요한 이점 중 하나는 효율성 증가입니다. 데이터 입력 또는 송장 처리와 같은 일상적인 작업을 자동화함으로써 기업은 시간과 리소스를 절약하여 더 높은 가치의 작업에 할당할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 산업에서 RPA는 보험 청구 처리를 자동화하는 데 사용되어 처리 시간을 25% 단축했습니다.

• 비용 절감: 지능형 자동화는 기업의 비용 절감으로도 이어질 수 있습니다. 일상적인 작업을 자동화함으로써 기업은 인건비를 줄이고 생산성을 높일 수 있습니다. McKinsey의 보고서에 따르면 자동화를 채택한 기업은 생산성이 30% 증가하고 인건비가 15% 감소했습니다. 또한 재고 관리와 같은 프로세스를 자동화함으로써 기업은 낭비를 줄이고 보관 비용을 절감할 수 있습니다.

• 정확도 향상: 지능형 자동화는 비즈니스 운영의 정확도도 향상시킬 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘과 인공 지능을 사용하여 기업은 오류를 줄이고 제품 또는 서비스의 품질을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 지능형 자동화는 제조 산업에서 품질 관리 프로세스를 자동화하여 제품 품질을 향상시키는 데 사용되었습니다.
• 고객 만족도 향상: 마지막으로 지능형 자동화는 고객 만족도 향상으로 이어질 수 있습니다. 기업은 고객 서비스 문의와 같은 일상적인 작업을 자동화하여 고객에게 보다 빠르고 효율적으로 응답할 수 있습니다. 또한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 고객의 요구와 선호도를 예측함으로써 기업은 고객의 기대에 부응하는 개인화된 제품과 서비스를 제공할 수 있습니다.

지능형 자동화를 어떻게 구현합니까?

지능형 자동화는 일상적이고 반복적인 작업을 자동화하고 효율성을 개선하며 비용을 절감하려는 기업들 사이에서 점차 인기를 얻고 있습니다. 그러나 지능형 자동화를 채택하는 것은 어려운 작업일 수 있으며 기업은 성공적인 구현을 보장하기 위해 명확한 계획과 전략을 마련해야 합니다. 이 블로그에서는 기업이 지능형 자동화를 채택하는 방법에 대해 알아봅니다.

1단계: 목표 및 목표 정의

자동화 프로젝트를 시작하기 전에 기업은 목표와 목표를 정의해야 합니다. 이 단계에는 자동화해야 하는 작업과 프로세스, 예상되는 자동화 결과 및 비즈니스 이점을 식별하는 작업이 포함됩니다. 이 단계는 자동화 프로젝트가 비즈니스 전략과 일치하고 예상 결과를 측정할 수 있도록 합니다.

2단계: 현재 프로세스 평가

목표와 목표가 정의되면 기업은 현재 프로세스를 평가해야 합니다. 이 단계에는 자동화할 수 있는 작업 및 프로세스 식별, 데이터 및 기술 인프라 평가, 구현에 대한 잠재적 장애물 식별이 포함됩니다. 이 단계는 기업이 자동화 프로젝트의 범위와 복잡성을 이해하고 구현 계획이 현실적인지 확인하는 데 도움이 됩니다.

3단계: 올바른 지능형 자동화 도구 선택

올바른 자동화 도구를 선택하는 것은 모든 자동화 프로젝트의 성공에 매우 중요합니다. 기업은 사용 가능한 자동화 도구를 평가하고 필요와 예산에 가장 적합한 도구를 선택해야 합니다. 자동화 도구를 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 중요한 요소에는 사용 용이성, 확장성 및 통합 기능이 포함됩니다.

4단계: 구현 계획 개발

지능형 자동화 도구가 선택되면 기업은 포괄적인 구현 계획을 개발해야 합니다. 이 계획에는 타임라인, 이정표 및 책임이 포함되어야 합니다. 구현 계획은 또한 직원 및 이해 관계자의 교육 및 지원 요구 사항을 고려해야 합니다.

5단계: 자동화 솔루션 테스트 및 검증

자동화 솔루션을 배포하기 전에 기업은 이를 테스트하고 검증해야 합니다. 이 단계에는 자동화 솔루션이 의도한 대로 작동하고 예상되는 데이터 및 트랜잭션 볼륨을 처리할 수 있는지 확인하는 작업이 포함됩니다. 테스트 및 검증은 자동화 솔루션이 비즈니스 요구 사항과 요구 사항을 충족하는지 확인하는 데 중요합니다.

6단계: 자동화 솔루션 배포 및 모니터링

자동화 솔루션이 테스트되고 검증되면 기업은 이를 배포할 수 있습니다. 이 단계에는 직원 교육, 솔루션 성능 모니터링 및 문제 해결이 포함됩니다. 자동화 솔루션이 예상 결과와 이점을 제공하는지 확인하려면 지속적인 모니터링이 필수적입니다.

7단계: 결과 측정 및 솔루션 구체화

마지막 단계는 결과를 측정하고 자동화 솔루션을 개선하는 것입니다. 이 단계에는 자동화 솔루션의 효율성 평가, 투자 수익 측정 및 개선 영역 식별이 포함됩니다. 기업은 비즈니스 전략 및 목표와 일치하도록 자동화 솔루션을 지속적으로 개선해야 합니다.

지능형 자동화의 예는 무엇입니까?

지능형 자동화를 사용하여 물류 및 공급망 관리를 개선하는 데 관심이 있는 선도적인 전자 상거래 회사를 생각해 보십시오. 전자 상거래 산업은 경쟁이 치열한 공간이며 효율적인 물류 및 공급망 관리는 성공을 위해 매우 중요합니다.

문제의 전자 상거래 회사는 물류 및 공급망 프로세스를 관리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 주문량이 많아 재고 및 배송 일정 관리가 어려운 상황입니다. 또한 회사의 수동 프로세스는 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬웠으며 더 많은 확장성이 필요했습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 회사는 물류 및 공급망 프로세스에 지능형 자동화 서비스를 구현했습니다. 철저한 분석 후 회사는 자동화를 위한 세 가지 중요한 영역인 주문 처리, 재고 관리 및 배송 일정을 확인했습니다.

• 주문 처리: 주문 처리는 웹 사이트, 소셜 미디어 플랫폼 및 모바일 애플리케이션을 포함하여 다양한 채널의 주문을 수동으로 처리해야 했기 때문에 회사에서 가장 시간이 많이 걸리는 프로세스 중 하나였습니다. 이 프로세스는 오류가 발생하기 쉬웠고, 이로 인해 고객 불만과 배송 지연이 발생할 수 있었습니다.

주문 처리를 자동화하기 위해 회사는 지능형 자동화 서비스를 사용하여 고객 문의를 처리하고 주문을 처리할 수 있는 챗봇을 만들었습니다. 챗봇은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 훈련되었으며 인간과 같은 방식으로 고객과 상호 작용할 수 있습니다. 이를 통해 회사 고객 지원 팀의 작업량이 줄어들고 응답 시간이 개선되었습니다.

• 재고 관리: 이 회사는 재고 관리에 도움이 필요했는데, 이는 주문을 정시에 이행하는 능력에 영향을 미쳤습니다. 수동 재고 관리 프로세스는 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬웠으며 더 많은 실시간 가시성이 필요했습니다.

재고 관리를 자동화하기 위해 회사는 지능형 자동화 서비스를 사용하여 재고 수준을 추적하고 수요를 예측하며 자동으로 구매 주문을 생성할 수 있는 AI 기반 시스템을 개발했습니다. 이 지능형 자동화 시스템은 회사의 주문 처리 시스템과 통합되어 재고를 실시간으로 관리하고 이행률을 향상시킬 수 있었습니다.

• 배송 일정: 이 회사의 수동 배송 일정 프로세스는 상당한 병목 현상이 발생하여 배송 시간에 대한 고객의 기대치를 충족하는 데 어려움을 겪었습니다. 회사 물류팀과 배송 파트너 간의 조율 부족으로 인해 배송 일정이 자주 지연되었습니다.

이 문제를 해결하기 위해 회사는 지능형 자동화 서비스를 사용하여 실시간 교통 데이터, 기상 조건 및 배송 파트너의 가용성을 기반으로 배송 경로 및 일정을 최적화하는 AI 기반 시스템을 개발했습니다. 또한 이 지능형 자동화 시스템은 고객에게 배송 상태를 실시간으로 업데이트하여 고객 만족도를 향상시켰습니다.

가설이지만 문제의 전자 상거래 회사는 지능형 자동화 솔루션을 구현하고 주문 처리 시간 및 배송 시간을 크게 단축하고 재고 정확도를 개선하여 상당한 결과를 달성했을 것입니다. 또한 생산성과 고객 만족도를 성공적으로 높일 수 있었을 것입니다.

다음 섹션에서 설명하는 것처럼 많은 회사에서 이 가상 시나리오의 성공을 재현했습니다.

비즈니스 인텔리전스 자동화의 기타 사용 사례

비즈니스의 지능형 자동화(IA)는 다양한 산업에서 일하는 방식을 빠르게 혁신하고 있습니다. 예를 들어, 이 기술은 도메인의 여러 지능형 프로세스 자동화 사용 사례에서 볼 수 있듯이 금융 및 의료 분야의 비즈니스 운영 방식을 빠르게 변화시키고 있습니다.

금융 분야에서 지능형 자동화에는 다음과 같은 다양한 애플리케이션이 있습니다.

• 사기 탐지: IA는 금융 부문에서 사기 행위를 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘 및 데이터 분석 도구를 사용하여 IA는 데이터의 패턴을 감지하고 금융 기관에 잠재적인 사기 시도를 경고할 수 있으므로 사기 활동의 위험을 줄이고 고객 신뢰를 강화할 수 있습니다.

• 계정 조정: IA를 사용하여 계정 조정 프로세스를 자동화하여 더 정확하고 효율적으로 만들 수 있습니다. 프로세스를 자동화함으로써 IA는 인적 오류 가능성과 수동 조정에 소요되는 시간을 줄입니다. 이를 통해 기업은 정확성을 개선하면서 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
• 고객 서비스: IA는 고객 문의에 대한 응답을 자동화하여 금융 부문의 고객 서비스를 개선할 수 있습니다. IA는 챗봇과 자연어 처리(NLP) 도구를 사용하여 고객 쿼리를 이해하고 적절한 응답을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 응답 시간을 줄이면서 빠르고 효율적인 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.

[또한 읽기: 재무에서 RPA를 사용하는 방법? 사용 사례 및 실제 사례]

반면에 의료 분야에서는 지능형 자동화에 다음과 같은 애플리케이션이 있습니다.

• 의료 기록 보관: IA는 의료 기록 보관을 자동화하여 수동 데이터 입력의 필요성을 줄일 수 있습니다. 프로세스를 자동화함으로써 IA는 오류를 줄이고 의료 기록의 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 의료 제공자는 보다 정보에 입각한 결정을 내리고 환자 결과를 개선할 수 있습니다.

• 청구 처리: IA는 청구 처리 프로세스를 자동화하여 보다 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘과 데이터 분석 도구를 사용하여 IA는 사기성 청구를 식별하고 오류 위험을 줄일 수 있습니다. 이를 통해 의료 제공자는 비용을 절감하고 청구 프로세스의 효율성을 개선할 수 있습니다.

• 환자 관리: IA는 예약 일정 및 처방전 리필과 같은 반복적인 작업을 자동화하여 의료 분야에서 환자 치료를 개선할 수 있습니다. IA는 이러한 작업을 자동화함으로써 전문가가 보다 복잡한 환자 치료 작업에 집중할 수 있는 의료 혜택을 확보합니다. 이것은 환자에게 제공되는 치료의 질을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

지능형 자동화는 비즈니스 운영 방식을 혁신하여 효율성 향상, 비용 절감, 정확도 향상 및 고객 만족도 향상을 가져올 수 있는 혁신적인 기술입니다. Appinventiv는 지능형 자동화 채택에 대한 전문가 지침 및 지원을 제공하여 기업이 디지털 시대에 경쟁력을 유지할 수 있도록 지원합니다. Appinventiv의 최첨단 AI 개발 서비스와 명확한 전략을 통해 기업은 비즈니스에서 지능형 자동화를 성공적으로 구현하고 잠재력을 최대한 발휘할 수 있습니다. 따라서 복잡한 작업을 자동화하든 비즈니스 프로세스를 간소화하든 Appinventiv는 기업이 지능형 자동화의 힘을 활용하여 목표를 달성하고 디지털 시장에서 성공하도록 도울 수 있습니다. 이 흥미진진한 지능형 자동화의 세계를 수용하고 Appinventiv와 협력하여 비즈니스를 다음 단계로 끌어올릴 때입니다.

자주 묻는 질문

Q1. 지능형 자동화란 무엇이며 비즈니스에 어떻게 도움이 됩니까?

A. 지능형 자동화는 복잡한 프로세스를 자동화하기 위해 비즈니스에서 인공 지능, 기계 학습 및 로봇 프로세스 자동화를 결합하는 기술입니다. 기업이 효율성을 높이고 비용을 절감하며 경쟁 우위를 유지하는 데 도움이 되는 다양한 이점을 제공합니다. 지능형 자동화 이점 중 일부는 효율성 증가, 비용 절감, 정확도 향상 및 고객 만족도 증가를 포함합니다.

Q2. 기업은 지능형 자동화를 어떻게 구현합니까?

A. 기업은 지능형 자동화를 성공적으로 구현하기 위해 명확한 계획과 전략을 수립해야 합니다. 먼저 목표와 목표를 정의하고 자동화해야 하는 작업과 프로세스를 식별하고 현재 프로세스를 평가해야 합니다. 그런 다음 올바른 기술을 선택하고, 로드맵을 만들고, 직원을 교육하고, 자동화 프로세스를 지속적으로 모니터링하고 개선해야 합니다.

Q3. 지능형 자동화가 비즈니스 운영의 정확성을 어떻게 향상시킬 수 있습니까?

A. 지능형 자동화는 기계 학습 알고리즘과 인공 지능을 사용하여 오류를 줄이고 제품 또는 서비스의 품질을 향상함으로써 비즈니스 운영의 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 지능형 자동화는 제조 산업에서 품질 관리 프로세스를 자동화하여 제품 품질을 향상시키는 데 사용되었습니다.