초자동화(Hyperautomation)에 대해서/로봇 프로세스 자동화(RPA)/인공지능(AI)

초자동화(Hyperautomation)란? 정의

초자동화(Hyperautomation)란 인공 지능(AI), 기계 학습(ML), 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 같은 고급 기술을 사용하여 인간이 한 번 완료한 작업을 자동화하는 것을 말합니다. 이는 디지털 혁신의 다음 주요 단계라고 볼 수 있습니다.

 

초자동화는 인간을 완전히 대체한다기보다는 오히려 자동화를 통해 인간은 반복적이고 가치가 낮은 작업에서 해방되어 더 높은 가치가 있는 작업에 집중할 수 있도록 해줍니다. 자동화와 사람의 참여는 조직이 운영 비용을 줄이고 수익성을 높이는 동시에 우수한 고객 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다.

초자동화의 핵심 중 하나는 디지털화 프로세스에 사람을 포함시키는 능력입니다. 자동화 기술은 주로 로봇 프로세스 자동화(RPA)에 의존하는데, RPA는 반복적인 인간 작업을 모방하기 위해 봇을 사용합니다. 이러한 프로세스는 규칙 기반이며 구조화된 데이터를 활용하여 작업을 완료합니다. 인간의 지능을 시뮬레이션하려는 인공 지능과 달리 RPA는 인간의 행동에만 집중합니다. 초자동화는 자동화 기술을 조합하여 단일 자동화 도구에 의존하는 접근 방식의 일부 한계를 극복할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 개별 프로세스의 한계를 넘어 확장 가능한 작업을 자동화할 수 있습니다. 그러나 자동화에는 신중한 계획과 구현이 필요합니다. 조직은 디지털 기술이 기존의 워크플로에 어떻게 적용되는지와 새로운 프로세스에서 어떤 역할을 수행할지 이해해야 합니다. 수행할 역할을 인식하지 않고 비즈니스 프로세스에 자동화를 도입하거나 이미 중단된 프로세스를 자동화하는 것은 조직 수준에서 좋지 않은 결과를 초래할 수 있습니다.

 

초자동화의 또 다른 핵심은 통합입니다. 운영 확장성을 달성하려면 다양한 자동화 기술이 원활하게 함께 작동해야 합니다. 프로세스의 세심한 계획, 구현 및 개선은 지능형 비즈니스 프로세스 관리(BPM)를 통해 수행됩니다. 이러한 이유로 BPM은 초자동화의 핵심 구성 요소입니다.

 

초자동화(Hyperautomation)의 핵심 구성 요소

 

1. 로봇 프로세스 자동화

로봇 프로세스 자동화는 소프트웨어 봇과 같은 기술을 활용하여 반복적인 인간 작업을 복제합니다. RPA는 일반적으로 규칙 기반의 입력 및 출력을 정의하고 반복 가능하며 자주 발생하는 작업에 대해 작동합니다. 업무시간을 단축한다는 이점 때문에 기업에서는 긍정적인 반응을 보이고 있습니다. 그러나 RPA는 작업을 완료하기 위해 구조화된 데이터로 제한되기 때문에 콘텍스트를 이해하거나 학습할 수 없으며 이미지와 같은 비정형 데이터 소스에 액세스하고 이를 이해할 수 없습니다. 

 

 

2. 비즈니스 프로세스 관리
BPM은 초자동화의 가장 중요한 구성 요소 중 하나로 성공적인 자동화 전략의 구축과 모니터링 및 개선의 기반이 됩니다. 특히 자동화를 처음 접하는 조직의 경우 비즈니스 프로세스에 다양한 디지털 도구를 도입하는 것은 어려울 수 있습니다. 조직은 비즈니스에 치명적인 결과를 초래할 수 있는 고장을 방지하기 위해 새로운 워크플로를 만들고 배포하기 전에 테스트를 해야 합니다. 비즈니스 프로세스 관리 소프트웨어는 조직의 초자동화 전략 및 이니셔티브를 관리하는 데 사용할 수 있는 강력하고 간단한 도구입니다.

 

3. 인공지능과 기계학습

AI는 인간의 지능을 시뮬레이션하는 방식으로 컴퓨터를 작동시키는 방법입니다. 조직은 AI를 사용하여 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 특정 작업을 수행합니다. AI의 일반적인 예로는 Siri 및 Alexa와 같은 가상 비서와 과거 행동을 기반으로 관심을 가질만한 제품을 제안하는 마케팅 기술이 있습니다.
AI와 동의어로 자주 사용되는 ML은 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 시스템이 시간이 지남에 따라 자동으로 개선되도록 하는 AI의 한 분야입니다. 조직은 지도 알고리즘과 비지도 알고리즘을 모두 사용하여 데이터의 패턴을 식별합니다. 지도 알고리즘은 자체적으로 예측하기 전에 입력 및 출력을 생성하고 비지도 알고리즘은 구조화된 데이터를 관찰하고 패턴 인식에서 통찰력을 개발합니다.
AI와 ML은 강력한 자동화 도구입니다. 그러나 이를 구현하려면 상당한 자원 투자와 신중한 계획이 필요할 수 있습니다. 이러한 이유로 초자동화를 달성하려면 AI와 ML의 전략적 배포가 필요합니다. 

 

 

4. 고급 분석
Hyperautomation은 조직에 강력한 분석 도구와 기능을 제공합니다. Hyperautomation은 RPA와 같은 단일 자동화 도구에 의존하는 데이터 제한을 극복합니다. RPA는 구조화된 데이터로 제한되지만 초자동화 기술은 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 처리할 수 ​​있습니다. 이를 통해 조직은 중요한 조직 수준의 통찰력을 얻기 위해 전통적으로 액세스 할 수 없었던 데이터에 액세스하고 분석할 수 있습니다.
초자동화는 RPA 기술과 함께 사용할 수 있도록 비정형 데이터를 정형 데이터로 변환할 수도 있습니다. 이 관계는 다양한 디지털 도구가 함께 원활하게 작동하여 탁월한 효율성을 제공하는 방법을 보여줍니다.

초자동화(Hyperautomation)의 이점

1. 유연성 : 초자동화는 다양한 자동화 기술에 의존하므로 조직은 단일 디지털 기술의 제한점을 넘어설 수 있고 이를 통해 조직은 운영의 규모와 유연성을 달성할 수 있습니다.
2. 직원 생산성 향상 : 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화함으로써 직원은 더 적은 리소스로 더 많은 작업을 수행하고 조직에서 더 중요한 역할을 수행 할 수 있습니다.
3. 통합 : 초자동화를 통해 조직은 프로세스와 레거시 시스템 전반에 디지털 기술을 통합할 수 있습니다. 이해 당사자는 데이터에 더 잘 액세스 할 수 있으며 조직 전체에서 원활하게 커뮤니케이션할 수 있습니다.
4. ROI 향상 : 초자동화는 수익을 높이고 비용을 줄입니다. 강력한 분석 도구와 기능을 통해 조직은 리소스 배포를 최적화할 수 있습니다.