AI가 비즈니스 프로세스 관리(BPM)를 지원하는 4가지 방법 | 비즈니스에서의 AI #13

게시 됨: 2023-09-15

비즈니스 프로세스 관리란 정확히 무엇입니까? 귀하의 회사가 다양한 생산 라인이 동시에 운영되는 초콜릿 공장이라고 잠시 상상해 보십시오. 한 벨트에서 나오는 초콜릿이 장식하는 다른 벨트로 전달되기 때문에 그들은 서로 의존합니다. 때로는 여러 종류의 초콜릿을 상자에 효율적으로 배열하기 위해 여러 조립 라인의 작업을 동기화해야 할 수도 있습니다.

비즈니스 프로세스 관리(BPM) - 목차

비즈니스 프로세스 관리(BPM)란 무엇입니까?
비즈니스 프로세스 관리에서 AI의 역할
AI 지원 BPM 도구
요약

생산 조립 라인은 회사의 비즈니스 프로세스입니다. 비즈니스 프로세스 관리(BPM)는 이러한 라인을 최적화하고 운영을 동기화하는 데 도움이 되는 원칙입니다. 즉, 회사의 워크플로를 합리화합니다. BPM을 통해 기업은 주요 비즈니스 프로세스를 분석하고 병목 현상이나 낭비를 식별한 다음 개선 사항을 설계합니다. 이러한 도움을 통해 그들은 보다 효율적으로 운영하고 전략적 목표를 달성할 수 있습니다. 결국, 누가 초콜릿을 낭비할 수 있겠습니까?

비즈니스 프로세스 관리(BPM)란 무엇입니까?

비즈니스 프로세스의 예는 다음과 같습니다.

고객의 상품 주문 – 상품을 장바구니에 담는 것부터 결제, 배송, A/S까지 모든 단계로 구성됩니다.
송장발행 및 대금추심 – 송장발행, 검증, 전기, 고객발송, 채권추심,
직원 모집 및 교육 - 광고, 후보자 선정, 심사, 계약, 직원 구현 및 개발,
기술적인 문제 해결 - 요청 수락, 진단, 수리, 테스트 및 고객에게 알림.

BPM의 첫 번째 작업은 항상 데이터를 수집하고 기존 프로세스를 분석한 다음 이를 수행하는 데 필요한 모든 단계를 식별하는 것입니다. 두 번째는 그러한 실행을 방해하는 순간을 식별하는 것입니다. 셋째, 효율성을 높이기 위한 변화를 설계하는 것입니다. 프로세스가 더욱 복잡해지면 이는 인간의 능력을 넘어서는 작업인 경우가 많습니다. 인공 지능은 구현에 도움이 될 수 있습니다.

비즈니스 프로세스 관리에서 AI의 역할

최신 BPM 솔루션은 인공 지능(AI)을 사용하여 완전히 새로운 기능을 제공합니다. 비즈니스 프로세스 관리에 AI를 적용한 4가지 주요 사례는 다음과 같습니다.

프로세스 매핑

"프로세스 최적화"라고도 알려진 BPM 성공의 열쇠는 목표 달성을 위해 취해야 할 모든 단계의 예측 가능성입니다. 따라서 효과적인 프로세스를 구현하기 위한 기본은 프로세스 맵 또는 프로세스 시각화를 만드는 것입니다.

프로세스 맵은 모든 단계와 각 단계 사이의 전환이 포함된 그래프 형태로 제공되는 경우가 가장 많습니다. 그 역할은 또한 분기 가능성을 고려하는 것, 즉 프로세스의 다음 단계에서 발생할 수 있는 다양한 결과를 매핑하는 것입니다.

기존 프로세스 매핑 방법은 시간이 많이 걸리고 인적 오류가 발생하기 쉽습니다. 반면 AI는 프로세스 매핑을 자동화하여 더 빠르고 정확하게 만들 수 있습니다. `

프로세스 유연성 향상

AI 기반 프로세스 마이닝의 중요한 장점은 프로세스가 완료된 후 분석하는 것이 아니라 실시간으로 프로세스를 모니터링할 수 있다는 것입니다. 실시간 모니터링을 통해 기업은 프로세스 상태에 대한 최신 정보를 얻고 필요에 따라 즉시 개입하여 문제를 해결하거나 기회를 활용할 수 있습니다.

이동 중에도 지속적으로 데이터를 분석함으로써 AI는 변화하는 조건에 맞춰 프로세스를 동적으로 조정할 수도 있습니다. 예를 들어 주문 처리 프로세스에서 작업 부하가 증가하면 단계를 자동으로 재정렬하거나 새 경로를 도입할 수 있습니다.

데이터의 패턴 분석

AI는 데이터에서 숨겨진 패턴(예: 프로세스 지연의 반복적인 이유)을 즉시 감지합니다. 채용 시 후보자가 중퇴할 가능성이 가장 높은 단계를 나타낼 수 있습니다.

한편, BMP에서 인공지능의 가장 흥미로운 적용 중 하나는 자동 프로세스 발견입니다. AI는 다양한 소스 시스템(예: CRM 또는 ERP)의 데이터를 분석하여 프로세스를 자동으로 식별하고 모델링하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 소스의 로그 또는 이벤트 데이터를 분석합니다. 또한 AI는 패턴과 관계를 식별하여 프로세스 흐름을 시각화하고 개별 단계를 식별합니다.

반복적인 작업의 자동화
AI 기반 봇은 송장 발행, 고객 데이터 업데이트, 시스템 간 문서 전송 등 일상적인 프로세스 단계를 자율적으로 수행합니다. 이를 통해 직원들은 창의성과 전략적 사고가 필요한 업무에 집중할 수 있습니다.
AI는 자동화부터 고급 분석까지 다양한 비즈니스 프로세스를 지원할 수 있습니다. 이를 사용하면 기업은 핵심 프로세스의 효율성과 유연성을 획기적으로 높일 수 있습니다. 하지만 회사의 프로세스를 간소화하고 AI 기반 BPM을 구현하려면 어떤 도구를 사용해야 할까요?

AI 지원 BPM 도구

BPM 도구를 찾을 때는 먼저 어떤 종류의 소프트웨어가 회사에 가장 적합한지 고려해야 합니다.

BPM의 특정 단계 지원 – 예를 들어 프로세스 시각화를 위해서는 Flowster 또는 Lucidchart를 사용해 볼 가치가 있고, 다양한 유형의 작업을 자동화하려면 Kissflow를 사용해 볼 가치가 있습니다. 이러한 솔루션을 선택할 때 얻을 수 있는 확실한 이점은 저렴한 가격과 잘 설계된 사용자 경험입니다.
전체적인 BPM 플랫폼 – 단일 도구를 사용하여 회사의 전체 비즈니스 프로세스를 관리하고 최적화합니다. 여기서 우리는 더 복잡하고 다루기 어렵지만 프로세스에 대한 많은 제어를 제공하는 도구 영역으로 들어갑니다. 이들은 대부분 대기업에서 고용됩니다.

AI를 지원하는 비즈니스 프로세스 관리 도구인 ADONIS.

출처: boc-group.com

가장 일반적으로 사용되는 BPM 도구는 다음과 같습니다.

Appian BPM Suite – 인공 지능(AI)을 통해 비즈니스 프로세스를 최적화하고 자동화합니다. Appian은 인공지능을 활용하여 안전한 대규모 콘텐츠 처리가 가능한 AI Skill Designer 도구를 제공하며,
ADONIS BPM Suite – 프로세스 매핑 시 프로그램 실행 초기부터 Ella의 챗봇을 제공합니다.
Nintex Workflow Cloud – 비즈니스 프로세스를 관리하고 자동화합니다. 무엇보다도 이는 반복적인 데이터에 대한 지원을 제공합니다. 즉, 데이터 및 개체 컬렉션에서 동적으로 생성된 테이블과 섹션을 포함하는 대화형 문서 템플릿을 생성합니다.

요약

휴가 요청 제출, 송장 처리, 직원 온보딩 준비, 구매 요청 검토 등의 워크플로는 AI 지원 비즈니스 프로세스 관리(BPM)를 통해 자동화될 수 있습니다. 인공 지능과 기계 학습의 지속적인 발전과 발전 덕분에 단순한 1차원 프로세스뿐만 아니라 여러 이해관계자, 부서 및 다양한 시스템이 관련된 복잡한 작업도 AI의 도움으로 분석, 최적화 및 자동화될 수 있습니다.

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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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