AI 지원 프로세스 자동화. 어디서 시작하나요? | 비즈니스에서의 AI #50

비즈니스 프로세스 자동화에서 AI의 역할

AI는 여러 가지 중요한 방식으로 비즈니스 프로세스 자동화를 변화시키고 있습니다.

• 프로세스 매핑이 쉬워집니다. 워크플로 분석을 위한 상세한 프로세스 맵을 만드는 것은 시간이 많이 걸리고 인적 오류가 발생하기 쉽습니다. AI는 프로세스 매핑을 자동화하고 이벤트 로그의 데이터를 분석하여 효과적인 그래프를 빠르게 생성합니다. 이를 통해 매핑이 더 빠르고 정확하며 효율적으로 이루어집니다.
• 실시간으로 변경하는 기능을 제공합니다. AI의 가장 큰 장점 중 하나는 사후가 아닌 실시간으로 프로세스를 모니터링하는 기능입니다. 이를 통해 변화하는 조건에 대한 동적 적응이 가능해집니다. 예를 들어, AI는 자동으로 단계를 재정렬하거나 증가된 작업 부하를 처리하기 위해 새로운 프로세스 경로를 생성할 수 있습니다.
• 자동 패턴 인식 – AI는 프로세스 지연 이유 등 데이터 깊숙이 숨겨진 패턴을 즉시 감지합니다. 채용 과정에서 후보자가 중퇴할 가능성이 가장 높은 단계를 정확히 찾아낼 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 타겟팅된 최적화가 가능합니다.
• 반복 작업 자동화 – 자동화를 통해 인공 지능은 송장 발행, 데이터 입력, 시스템 간 문서 전송 및 기타 단조로운 작업을 대신할 수 있습니다. 이를 통해 직원들은 더욱 까다로운 프로젝트를 처리할 수 있습니다.

지능형 자동화는 어떻게 회사를 변화시킬 수 있습니까?

지능형 프로세스 자동화는 동일한 팀으로 구성된 기업이 AI를 구현한 영역에서 더욱 효율적이 되도록 할 수 있습니다. 지능형 프로세스 자동화는 주로 다음 영역에서 회사의 성과를 향상시킬 수 있습니다.

• 생산,
• 마케팅
• 고객 서비스,
• 물류 센터.

예를 들어, 독일의 폭스바겐 공장에서는 엔진 조립 작업자와 나란히 작업하기 위해 "협동로봇"을 배치했습니다. 이러한 로봇은 육체적으로 가장 힘든 작업을 대신하여 부상을 예방하는 동시에 품질과 생산 속도를 향상시킵니다.

고객 서비스 프로세스의 자동화는 은행이나 보험 업계 경험을 통해 대부분의 사람들에게 익숙합니다. 여기서 구매 경로의 대부분은 정책 처리 자동화부터 금융 상품 판매, 청구 처리 방법 제안에 이르기까지 반복적인 작업을 수행할 수 있는 가상 AI 에이전트에 의해 처리됩니다. 봇은 연중무휴 24시간 고객 문의에 응답하고 상담사보다 최대 2.5배 빠르게 청구를 처리할 수 있습니다.

자동화된 배송 계획 알고리즘은 지능형 프로세스 자동화의 영역이기도 합니다.

• 배송 경로 최적화,
• 재고 수준을 자동으로 조정하는지 여부
• 배송 속도를 높여라
• 이는 고객 만족도 향상, 여행 거리 감소, 보관 물품 감소로 인한 비용 절감으로 이어집니다.

귀하의 비즈니스에서 스마트 프로세스 자동화를 위한 첫 번째 단계입니다. 어디서부터 시작하나요?

회사에서 지능형 프로세스 자동화를 활용하려면 처음부터 자동화하려는 비즈니스 영역을 고려하십시오. 완전 디지털 프로세스는 최적화하기가 가장 쉬운 반면, 제조 및 물류 프로세스를 자동화하면 가장 큰 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 선택한 구현 영역에 관계없이 명심해야 할 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다.

• 작게 시작하세요 . 인적 오류가 발생하기 쉬운 1~2개의 반복 프로세스에 초점을 맞춘 좁은 파일럿 프로젝트로 시작하세요. 계획 초기부터 목표와 성공 척도를 명확하게 정의하고,
• 올바른 프로세스를 선택하세요 . 의사 결정이 필요하지 않은 명확한 규칙이 있는 반복적인 작업을 찾으세요. 이들은 자동화의 주요 후보입니다.
• 직원 및 고객과 대화하세요 . 모든 이해관계자를 조기에 참여시켜 의견과 지원을 얻으세요. 비즈니스 프로세스 자동화의 목표와 성공 척도를 정의하는 데 도움을 주세요. 이렇게 하면 향후 구현이 더 쉬워질 것입니다.
• 지표 개발 – 시간 절약, 오류 감소 또는 비용 절감 중 어느 것에 가장 관심이 있는지 고려하십시오. 결과를 감사하고 공유하여 가치를 보여주고 자동화 확장을 정당화합니다.
• 작은 승리를 축하하십시오 . 처음 몇 번의 자동화 성공을 찾아 구현된 솔루션의 가치를 즉시 입증하십시오. 이는 더 큰 계획을 위한 좋은 기반을 구축하고 직원들이 업무 중에서 자동화할 수 있는 프로세스를 찾기 시작하도록 합니다.

프로세스를 자동화하는 데 사용할 AI 도구는 무엇입니까?

프로세스 자동화를 위한 가장 인기 있는 코드 없는 도구 중에는 Zapier와 Make가 있습니다. 사용이 간편하므로 솔루션의 프로토타입을 빠르게 만들 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 규칙 기반 챗봇,
• 리드 관리,
• 제품 온보딩.

출처: 자피어(https://zapier.com/)

안타깝게도 이들의 도움으로 만들어진 솔루션의 성능은 대규모 비즈니스에 사용하기에는 부족한 경우가 많습니다. 그렇다면 비즈니스 전용 프로세스 자동화 솔루션의 사례를 살펴보자.

아피안 BPM 스위트

Appian BPM Suite는 인공 지능(AI)을 사용하여 비즈니스 프로세스를 최적화하고 자동화하는 비즈니스 프로세스 관리 소프트웨어입니다. 다음은 몇 가지 기능과 이점입니다.

• 다이어그램에서 요소를 끌어서 놓아 프로세스를 생성할 수 있습니다. 프로그래밍이 필요하지 않습니다.
• API 통합, RPA, AI, 비즈니스 규칙 등 작업에 적합한 도구를 선택할 수 있습니다.
• 보안 아키텍처를 통해 확장 가능한 자동화를 제공합니다.
• 변화하는 조직 및 시장 요구에 맞춰 프로세스를 유연하게 조정할 수 있습니다.
• Appian의 프로세스 모델러 내에서 AI 팁과 조언을 제공하여 회사에서 사용할 간단한 애플리케이션을 만드는 데 도움을 줍니다.
• 규정 준수를 보장하고 효율성을 높이며 오류를 줄이기 위해 프로세스 성능을 실시간으로 추적하고 측정하는 기능을 제공합니다.

Appian의 AI Skill Designer 도구를 사용하면 인공 지능을 사용하여 대규모 콘텐츠를 안전하게 처리할 수 있으며, 이는 개인 데이터에 대한 맞춤형 기계 학습 모델 생성으로 변환되어 데이터 과학 기술 없이도 비즈니스 요구에 맞는 고유한 AI 솔루션을 생성할 수 있습니다. . AI Skill Designer를 사용하면 이메일 분류, 문서 분류, 문서 추출과 같은 주요 사용 사례에 AI를 모두 로우 코드 솔루션 내에서 적용할 수 있습니다. AI Skill Designer를 사용하려면 타사 소프트웨어나 데이터 세트가 필요 없이 다른 디자인 개체처럼 AI 모듈을 추가하기만 하면 됩니다.

출처: 아피안(https://appian.com/)

아도니스 BPM 스위트

ADONIS는 Appian BPM Suite와 작동 방식이 유사한 도구입니다. 이는 비즈니스 프로세스(BPM)를 관리하고 프로세스 생성 및 최적화를 지원하며 조직의 디지털 트윈(디지털 트윈)을 구축하는 데 사용됩니다. ADONIS는 다음과 같은 다양한 기능을 제공합니다.

• BPMN 그래픽 표기법을 사용하여 프로세스를 모델링하고 단일 데이터베이스에 전체 프로세스 문서를 생성합니다.
• 동적 차트와 시뮬레이션을 사용하여 프로세스를 분석하고 최적화합니다.
• 프로세스 포털을 통해 프로세스 정보를 공유하고 검증합니다.
• 의견, 정보 및 아이디어 교환을 통해 프로세스 관리에 모든 이해관계자의 협력 및 참여

ADONIS의 추가 기능은 사용자가 도구를 처리하는 데 도움을 주는 챗봇인 Elli입니다. Elli는 자연어로 질문에 답하고 ADONIS 저장소에서 콘텐츠를 검색하는 방법과 도구 사용 방법에 대한 조언을 제공합니다. 또한 특정 주제에 대한 추가 정보를 제공하거나 사용자에게 BPM 사이트의 유용한 온라인 리소스를 안내합니다.

요약. AI 지원 프로세스 자동화에 투자하는 이유는 무엇입니까?

인공지능을 활용한 프로세스 자동화는 더 이상 미래학자들의 꿈이 아니라 많은 비즈니스 분야에서 표준이 되고 있습니다. 이러한 솔루션에 대한 투자는 효율성 향상, 운영 비용 절감, 고객 서비스 개선과 같은 실질적인 이점을 제공합니다.

그런데 왜 AI 지원 프로세스 자동화에 투자합니까? 몇 가지 주요 이유는 다음과 같습니다.

1. 생산성과 효율성을 높입니다. AI를 활용해 비즈니스 프로세스를 자동화하면 반복적인 작업을 더 빠르고 정확하게 완료할 수 있습니다. 이를 통해 직원의 작업량이 줄어들고 업무의 보다 전략적인 측면에 집중할 수 있으며 회사의 전반적인 생산성이 향상됩니다.
2. 비용 절감. 이전에는 수동 개입이 필요했던 작업을 자동화하면 운영 비용이 절감됩니다. 조직은 오류와 지연을 최소화하면서 인적 자원을 더 잘 활용할 수 있습니다.
3. 서비스 품질 향상. 인공지능은 방대한 양의 데이터를 인간보다 빠르고 정확하게 분석할 수 있습니다. 결과적으로 기업은 고객의 요구 사항을 더 잘 이해하고 더 신속하게 대응할 수 있어 서비스 품질이 향상됩니다.
4. 유연성과 확장성. AI를 통해 기업은 변화하는 시장 상황에 신속하게 적응하고 회사 성장에 따라 프로세스를 쉽게 확장할 수 있습니다.
5. 혁신과 경쟁 우위. 지능형 자동화 솔루션에 투자하는 기업은 해당 업계의 리더가 되는 경우가 많습니다. 기술 혁신은 더 나은 제품과 서비스로 이어지며, 이는 결국 새로운 고객을 유치합니다.

기술이 빠르게 발전하고 시장 경쟁이 지속적으로 치열해지는 시대에 프로세스 자동화에 AI 역량을 활용하지 않는 기업은 뒤처질 수 있습니다. 그렇기 때문에 기술 개발을 따르는 것뿐만 아니라 이를 비즈니스 프로세스에 적극적으로 구현하는 것이 매우 중요합니다.

마지막으로, AI 기반 자동화는 단지 기술의 문제일 뿐만 아니라 비즈니스에 대한 새로운 사고 방식이라는 점을 기억할 가치가 있습니다. AI를 비즈니스 프로세스에 적용하는 것은 단순히 기술에 대한 투자가 아니라 더 중요하게는 회사의 미래에 대한 투자입니다. 이는 종종 어려운 일이지만 조직의 모습을 바꿀 수 있는 새로운 기회와 혁신의 문을 여는 변화입니다.

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저자: 로버트 휘트니

IT 부서를 코칭하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 효과적으로 협력하는 방법을 다른 사람들에게 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.

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