초자동화는 기업에서 자동화할 수 있는 모든 것을 자동화한다는 개념입니다. 초자동화를 도입하는 기업은 인공 지능(AI), 로봇 프로세스 자동화(RPA) 및 기타 기술을 사용하여 사람의 개입 없이 실행할 수 있는 비즈니스 전반의 프로세스를 간소화하는 것을 목표로 합니다.
초자동화는 자동화의 새로운 방식이지만, Gartner는 이미 이를 10대 전략 기술 트렌드 중 하나로 선정한 바 있습니다. 최근 실시한 설문조사에 따르면 참가자의 85%가 "향후 12개월 동안 기업의 초자동화 투자를 늘리거나 유지할 것이며, 56% 이상이 이미 4개 이상의 초자동화 이니셔티브를 동시에 진행하고 있다"고 답했습니다. Gartner에 따르면, “초자동화는 선택 사항이 아닌 생존 전략으로 빠르게 전환"되고 있으며 "오래된 작업 프로세스를 인력 문제 1순위"로 꼽았습니다.
또한 지난 한 해 동안 시장에서 초자동화를 채택하고 가속화함으로써 디지털 변혁 및 자동화 이니셔티브의 우선순위를 높인 팬데믹의 영향을 인식할 필요가 있습니다. 초자동화는 비즈니스 에코시스템이 분산된 방식으로 운영되기 때문에 반복적인 절차와 레거시 인프라가 기업과 리소스에 미치는 부담을 덜어줍니다. 초자동화가 제공하는 혁신 덕분에 기업이 보다 효율적으로 운영될 수 있으며 이로 인해 비용이 절감되고 경쟁력이 강화되는 결과를 가져옵니다.
레거시 인프라와 절차는 기업의 속도를 늦추고 경쟁력에 영향을 줄 수 있습니다. 단순한 업무 중심의 자동화는 비즈니스 의사 결정과 결과에 영향을 미치는 여러 기능 간 결과를 도출할 수 없습니다. 초자동화는 가능한 많은 절차와 업무를 자동화하여 기업을 변화시킵니다.
자동화와 초자동화의 차이는 명확하지 않은 경우가 많습니다. 자동화란 수동 개입 없이 반복적인 작업을 수행하는 것을 의미합니다. 이 작업은 일반적으로 소규모로 진행되며 개별 작업을 처리하기 위한 솔루션을 생성합니다. 반면 초자동화는 머신 러닝 및 로봇 프로세스 자동화 등 지능형 자동화를 가능하게 하는 다양한 자동화 툴을 사용하여 자동화 이니셔티브를 확장하는 것을 의미합니다.
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몇 가지 단계와 구성 요소를 통해 기업은 초자동화로의 전환을 시작할 수 있습니다. 단계는 다음과 같습니다.
- 프로세스, 워크플로 및 환경에 대한 인사이트를 수집합니다. 프로세스 마이닝을 사용하여 기존 프로세스의 작동 방식, 격차, 대기 시간 및 병목 현상이 존재하는 위치를 조사하고 디지털 프로세스 자동화의 기회를 파악합니다. 일부 기업은 기존 프로세스을 명확하게 파악하기 흔히 디지털 트윈이라고 불리는 중복 프로세스 모델을 개발할 예정입니다. 디지털 트윈은 프로세스, 입력 및 결과를 보다 명확하게 시각화하고 개선할 영역을 파악하며 효율성을 높이기 위해 에코시스템을 복제하는 기술을 사용합니다.
- 프로세스를 수행하는 데 필요한 정형 및 비정형 데이터와 기타 입력을 파악합니다.
- 효율성 및 투자 수익률(ROI) 측면에서 결과를 예측합니다.
- 기존 툴과 알고리즘을 활용하여 요구 사항에 가장 적합한 자동화 플랫폼과 기술을 선택합니다. 여기에는 자동화된 작업을 수행할 목적의 봇을 설계하기 위해 RPA, 광학 문자 인식(OCR), AI, 머신 러닝 등을 다른 전략 기술 툴과 함께 사용하는 것이 포함될 수 있습니다.
- 복잡한 비즈니스 및 기술 프로세스와 작업을 자동화하고, 때로는 자동화된 작업까지 자동화하여 효율성을 높이거나 비용을 추가로 절감할 수도 있습니다.
- 인지 학습, OCR, 자연어 처리(NLP) 등 AI 툴을 사용하여 식별된 작업을 달성합니다. 구성에 그래픽 사용자 인터페이스를 사용하는 로우코드 또는 노코드 기술은 자동화 프로세스를 간소화하기 위해 통합되므로 기술 전문 지식의 필요성이 줄어들고 구현 속도가 빨라집니다.
초자동화는 반복적인 작업을 제거하고 수동 작업을 자동화하여 비즈니스 프로세스를 간소화함으로써 비즈니스를 변화시킵니다. 여기에는 여러 가지 주요 이점이 있습니다. 이를 통해 기업은 일관성, 정확성, 신속성으로 작업을 완료할 수 있습니다. 이는 결국 비용을 절감하고 전반적인 고객 경험을 향상시킵니다.
비즈니스 프로세스나 인프라에 새로운 기술을 적용하는 것은 과제를 안겨주기 마련이며 초자동화도 예외는 아닙니다. 많은 기업이 원시 데이터 또는 품질이 낮은 데이터와 이를 해결할 수 있는 기술력을 갖춘 리소스의 부족하기 때문에 자동화에 대처할 준비가 되어 있지 않다고 느낄 수 있습니다. 기업의 이러한 요구 사항을 해결하고 목표 달성에 도움이 되는 전략을 수립할 수 있도록 지원하는 재교육 프로그램을 이용할 수 있습니다.
그 밖의 과제로는 끊임없이 성장하고 발전하는 제품 시장에서 선택하는 것이 포함됩니다. 기업이 고객에게 어떤 제품을 제공해야 하는지 결정하는 것은 어려울 수 있습니다. 이처럼 시장이 과포화된 상황에서 인수 합병을 통해 시장은 제품 제공 전반의 중복성을 줄일 것이며 고객이 잠재적 공급업체를 보다 효과적으로 평가할 수 있을 것으로 예상하고 있습니다.
의료 분야의 초자동화
의료 산업은 초자동화의 장점을 활용하여 환자 경험 향상하고, 수익을 개선하고, 더 정확한 데이터를 제공할 수 있습니다. 초자동화는 청구 주기, 고객 커뮤니케이션 및 수금을 자동화하는 데 사용됩니다. 또한 환자 기록 관리, 데이터 수집 및 대조 및 보다 정확한 치료 계획을 위한 유용한 결과 제공 등의 문제를 해결할 수 있습니다.
초자동화는 규정 준수를 보장하기 위해 자주 사용되며, 이는 의료 조직의 생존 가능성과 성공에 매우 중요합니다. 또한 약품 재고 및 조달을 관리하고 직원 및 기타 리소스 일정 계획에도 사용할 수 있습니다. 의료 업계에서 초자동화의 용도는 무궁무진하며 이러한 장점 덕분에 기업, 파트너사 및 환자에게 개선된 서비스를 제공할 수 있습니다. 여기에서 의료 사례 연구를 읽어보세요.
공급망
팬데믹은 예정대로 자재를 수령하는 데 상당한 영향을 미쳤으며, 낮은 인력 수준으로 인해 프로세스가 지연되어 작게는 물류 문제가 발생했습니다.
RPA를 사용하면 24시간 연중무휴로 재고 재고를 확인할 수 있으므로 재고 수준과 제품 가용성에 대한 최신 정보를 항상 파악할 수 있습니다. RPA는 재고 확인 외에도 조달, 가격 책정, 청구, 견적 요청, 후속 조치 및 데이터 입력, 시스템 유지보수 및 수리 등에도 사용할 수 있습니다. 초자동화는 반복적인 프로세스에 수동으로 개입할 필요가 없어짐으로 속도, 효율성 및 정확성을 높일 수 있습니다. 여기에서 Inter Aduaneira의 공급망 사례 연구를 읽어보세요.
은행 및 금융
은행 및 금융 산업은 비용을 절감하고, 효율성을 개선하며 고가용성과 개인 특화된 고객 경험을 제공해야 한다는 지속적인 압박을 받고 있습니다.
초자동화는 고품질 데이터를 제공하여 직원이 비즈니스 프로세스 관리(BPM)를 보다 효과적으로 사용할 수 있도록 하여 고객에게 보다 나은 의사 결정을 내릴 수 있는 정보를 제공할 수 있습니다. 또한 초자동화는 온라인 뱅킹 및 금융 애플리케이션의 연중무휴 가용성과 이에 필요한 규정 및 보고를 지원하는 백엔드 효율성을 제공합니다. 은행 및 금융 산업 모두 대량의 데이터를 포함하므로 관리에 어려움을 느낄 수 있습니다. 초자동화는 관련 작업을 간소화하여 프로세스를 더 빠르고 일관되게 만들고 오류 발생 가능성을 줄입니다. Gartner가 제공하는 좀 더 구체적인 예(ibm.com 외부 링크)는 다음과 같습니다.
- Airbus SE는 AI 기반 초자동화를 사용하여 경비 영수증을 판독하고 승인된 공급업체 및 비용과 대조하여 이상 징후를 발견하고 오랜 기간 학습했습니다. 이를 통해 비용 보고서 제출부터 승인까지 걸리는 평균 시간이 몇 주에서 며칠로 단축되었으며 검토자의 작업량이 절반 이상 감소했습니다.
- Equinix, Inc.는 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 지급 계정 프로세스를 자동화합니다. Equinix, Inc.는 AI 기반 광학 문자 인식 기술을 사용하여 공급업체의 PDF 송장에서 데이터를 추출하고, 통계적 신뢰도가 낮은 예외와 데이터 추출만 처리합니다. 이를 통해 재무팀은 연간 14,000시간 이상의 여유 시간을 확보하여 고부가가치 업무에 전념할 수 있습니다.
은행 및 금융 산업 모두 많은 규정 및 규정 준수 요구 사항의 적용을 받습니다. 초자동화는 많은 핵심 프로세스를 혁신하여 효율성은 높이고 비용은 절감하여 이러한 요구 사항을 충족할 수 있도록 도움을 줍니다.
소매
소매업은 자동화 기회로 가득합니다. 그 어느 때보다 많은 소비자들이 온라인으로 주문하고 로열티 프로그램을 사용하기 때문에 이커머스는 주문 처리에 있어 큰 역할을 하고 있습니다. AI 지원 초자동화는 소셜 미디어 광고 게재 및 타겟 이메일 마케팅을 통한 타겟 마케팅, 온라인 충성도 인식, 고객이 매장 입장 시 얼굴 인식 등의 프런트엔드 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
초자동화는 비용을 절감하고 조달, 청구, 공급업체 관리, 재고 및 운송에 영향을 미치는 백엔드 소매 프로세스의 효율성과 정확성을 개선할 수 있습니다.
또한 초자동화를 통해 경쟁력 있는 가격, 고객 피드백 등 시장의 기준을 추적하고 분석함으로써 더 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있어 매출과 수익성을 높일 수 있습니다.