- 지능형 프로세스 자동화(IPA)는 RPA와 머신러닝 및 NLP와 같은 AI 도구를 결합하여 시스템이 복잡한 입력을 처리하고, 컨텍스트를 해석하고, 엄격한 규칙을 넘어서는 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
- IPA는 수작업을 줄이고, 변화하는 입력에 적응하며, 투명성을 개선하여 효율성을 높여 문서 구문 분석, 멀티 시스템 워크플로 및 티켓 라우팅과 같은 작업에 이상적입니다.
- 성공적인 IPA 배포는 프로세스 매핑, 의사 결정 지점 식별, 시스템 연결, 확장하기 전에 가치를 입증하기 위해 범위를 작게 유지하는 것에서 시작됩니다.
- Make, Zapier, Tidio, n8n 등 최고의 IPA 도구는 앱을 통합하고 작업을 자동화하는 데 도움이 되며, 고급 플랫폼은 보다 유연한 AI 기반 워크플로우를 지원합니다.
기존 자동화는 프로세스가 잘 정의되어 있고 입력이 일관된 형식을 따를 때 가장 잘 작동합니다. 하지만 대부분의 비즈니스 운영은 그렇게 깔끔하게 운영되지 않습니다.
실제로 데이터가 누락되거나 요청이 불분명하거나 중간에 조건이 변경되면 워크플로우가 중단됩니다.
규칙 기반 시스템은 지침을 따르지만 환경이 바뀌면 적응할 수 없습니다.
지능형 프로세스 자동화(IPA)는 자동화와 복잡한 워크플로를 이해하는 엔터프라이즈 챗봇을 결합하여 한 단계 더 나아갑니다. 이러한 봇은 자연스러운 입력을 해석하고 시스템 간의 불일치를 해결하며 실시간으로 의사 결정을 내립니다.
지능형 프로세스 자동화(IPA)란 무엇인가요?
지능형 프로세스 자동화(IPA)는 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 인공지능(AI), 분석 및 의사 결정 로직을 결합하여 사람의 입력 없이도 이해하고 적응하며 행동할 수 있는 워크플로를 생성합니다.
지능형 자동화, 하이퍼 자동화 또는 디지털 프로세스 자동화라고도 불리는 IPA는 기존의 규칙 기반 봇을 뛰어넘습니다.
머신 러닝, 자연어 처리, 프로세스 마이닝과 같은 기술을 사용하여 비정형 데이터를 처리하고, 문맥을 해석하고, 실시간 의사 결정을 내립니다.
지능형 프로세스 자동화 대 로보틱 프로세스 자동화
지능형 프로세스 자동화(IPA)와 로봇 프로세스 자동화 (RPA)라는 용어는 종종 같은 의미로 사용되지만 서로 다른 용도로 사용됩니다.
RPA는 시스템 간에 데이터를 복사하거나 구조화된 양식을 처리하는 등 입력이 일관되고 단계가 미리 정의되어 있는 반복적인 규칙 기반 작업을 처리하도록 설계되었습니다.
IPA는 자동화 stack 인공 지능을 추가하여 이를 기반으로 구축합니다. 이를 통해 시스템은 비정형 입력을 처리하고, 실시간으로 조건을 평가하며, 상황에 따라 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
따라서 단순한 스크립트로는 캡처할 수 없는 워크플로, 즉 시스템이 지시하는 것뿐만 아니라 시스템이 보는 것에 따라 단계가 달라지는 워크플로에 적합합니다.
지능형 프로세스 자동화의 주요 이점
자동화는 실제 비즈니스 프로세스의 복잡성을 처리할 수 있을 때만 작동합니다. 대부분의 규칙 기반 봇은 입력이 다양하거나 단계가 예측 가능한 패턴을 따르지 않을 때 중단됩니다.
IPA는 팀에게 보다 유연하고 확장 가능한 자동화 계층을 제공합니다. 동적 입력을 처리하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 설계되었습니다.
대규모의 수작업 작업 감소
기존의 자동화는 종종 면밀한 감독이 필요합니다. 팀은 여전히 예외를 검토하고, 데이터 불일치를 해결하고, 스크립트를 벗어난 작업을 관리하는 데 시간을 소비합니다.
IPA는 이러한 감독을 줄여줍니다. 비즈니스 규칙에 따라 요청을 해석하고 모든 단계에서 사람이 개입할 필요 없이 작업을 수행할 수 있습니다.
일부 기업은 이러한 워크플로우를 설계하기 위해 AI 에이전시와 협력합니다. 이러한 파트너는 시스템이 안정적이고 효율적이며 실제 비즈니스 운영에 적합한지 확인하는 데 중점을 둡니다.
변화하는 입력 및 컨텍스트에 맞춰 적응합니다.
기존 봇은 일관된 서식에 의존합니다. 오타나 새로운 문서 레이아웃과 같은 작은 변경 사항도 프로세스를 중단시킬 수 있습니다.
IPA는 변형을 처리할 수 있습니다. 구조가 이상적이지 않은 경우에도 입력을 읽고 의도를 이해하여 응답합니다. 따라서 요청이 항상 동일한 패턴을 따르지 않는 일상적인 사용에서 더욱 안정적으로 사용할 수 있습니다.
운영의 투명성 향상
규칙 기반 자동화는 맥락 없이 실패하는 경우가 많습니다. 어떤 일이 발생했는지, 어디에서 발생했는지, 무엇이 실패를 유발했는지 파악하기 어렵습니다.
이는 여러 에이전트가 병렬 또는 순차적으로 작동하는 다중 에이전트 시스템에서 더 큰 문제가 됩니다. 가시성이 없으면 상호작용을 추적하거나 여러 에이전트에서 안정적인 성능을 유지하기가 어렵습니다.
IPA는 프로세스의 각 단계를 기록하여 관찰 가능성을 향상시킵니다. 이 수준의 세부 정보는 특히 다중 상담원 시스템을 평가할 때 유용하며, 팀이 문제를 분리하고 상담원들이 함께 작업하는 방식을 개선하는 데 도움이 됩니다.
지능형 프로세스 자동화는 어떻게 작동하나요?
지능형 프로세스 자동화는 이벤트, 데이터, 의사 결정, 작업을 하나의 자동화된 흐름 안에 연결합니다. 각 단계는 입력이 지저분하거나 불완전한 경우에도 현재 상황을 이해하고 다음에 수행해야 할 작업을 파악하는 AI 에이전트가 처리합니다.
IPA가 실제로 어떻게 작동하는지 알아보기 위해 일반적인 이커머스 워크플로우인 반품 요청 처리를 살펴보겠습니다.
지원 상담원을 통해 모든 것을 라우팅하는 대신 입력을 해석하고, 다음 단계를 결정하고, 여러 툴에서 작업을 수행하는 방법을 알고 있는 AI 상담원을 사용하여 프로세스를 엔드투엔드 자동화할 수 있습니다.
1단계: 트리거 이벤트가 프로세스를 시작합니다.
고객이 반품 요청 양식을 작성하거나 반품 요청 메시지를 보냅니다. 해당 메시지는 반품 워크플로우를 활성화합니다.
상담원이 수동 분류를 기다릴 필요 없이 즉시 접수합니다.
2단계: AI 에이전트가 정보를 구문 분석합니다.
상담원이 메시지나 양식을 스캔하여 주문 번호, 품목 이름, 반품 사유, 고객 ID 등의 주요 정보를 가져옵니다.
구조화되지 않은 메시지의 경우 대규모 언어 모델LLMs 사용하여 의도를 해석하고 올바른 순서를 식별합니다.
3단계: AI 에이전트가 다음 단계를 결정합니다.
상담원은 비즈니스 규칙 및 반품 정책을 사용하여 해당 품목이 반품 자격이 있는지 여부와 환불 또는 스토어 크레딧과 같은 반품 유형을 확인합니다.
지원 담당자가 일반적으로 수행하는 작업을 복제하여 즉시 결정을 처리합니다.
4단계: AI 에이전트가 시스템 전반에서 작업을 수행합니다.
결정이 내려지면 상담원이
- 주문 상태 업데이트
- 반품 레이블 생성
- 고객에게 지침을 보냅니다.
- 창고에 알림
모든 작업은 팀 간 핸드오프 없이 연결된 시스템 내에서 이루어집니다.
5단계: AI 에이전트가 결과를 기록합니다.
초기 요청부터 최종 응답까지 각 단계가 기록됩니다. 이러한 기록은 대시보드와 알림 시스템으로 흘러 들어가 프로세스를 추적할 수 있습니다.
케이스에 수동 검토가 필요한 경우 후속 조치를 위해 전체 컨텍스트와 함께 에스컬레이션됩니다.
지능형 프로세스 자동화를 위한 사용 사례
챗봇 사용 사례에 많은 관심이 집중되어 왔지만, 가장 영향력 있는 자동화의 일부는 의사 결정, 작업 및 후속 조치를 유도하는 워크플로우에서 보이지 않는 곳에서 이루어집니다.
지능형 프로세스 자동화는 워크플로우가 너무 복잡해서 규칙을 적용하기 어렵지만 너무 반복적이어서 수작업으로 유지하기 어려운 경우에 적합합니다.
팀에서 예측할 수 없는 입력, 파편화된 도구 또는 사람의 검토가 필요한 반복적인 의사 결정을 처리하는 경우 IPA가 도움이 될 수 있습니다.
비정형 문서 및 양식 처리
규칙 기반 봇은 지저분한 입력을 처리할 때 빠르게 고장납니다. 송장, 청구서, 계약서, 온보딩 패킷과 같은 많은 비즈니스 문서에는 일관된 형식을 따르지 않는 비정형 또는 반정형 데이터가 포함되어 있습니다.
IPA 에이전트는 광학 문자 인식(OCR)과 자연어 처리 (NLP)를 사용하여 이를 처리합니다:
- 영수증에서 총액 추출
- 계약 조항 구문 분석
- 스캔한 양식에서 신원 확인
데이터가 해석되면 시스템은 사람의 감독 없이도 데이터를 기반으로 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 직원 양식을 처리하는 HR 챗봇이나 문서 기반 지원 요청을 접수하는 고객 서비스 챗봇과 같은 도구 내에서 엔드투엔드 워크플로우를 구현할 수 있습니다.
시스템 전반의 다단계 워크플로 자동화
온보딩이나 반품 처리와 같은 프로세스는 단일 시스템에서 이루어지지 않습니다. 이러한 프로세스는 일반적으로 CRM, 내부 데이터베이스, 스케줄링 플랫폼, 알림 도구에 걸쳐 있습니다. 각 구성 요소는 자체적인 종속성 계층을 추가합니다.
IPA 에이전트는 단계별로 흐름을 관리합니다. 입력을 평가하고 컨텍스트에 따라 결정을 내리고 연결된 시스템 내에서 작업을 실행합니다.
로직은 수동 라우팅이나 취약한 해결 방법에 의존하지 않고 그대로 유지됩니다.
따라서 IPA는 약속 예약 챗봇과 같은 워크플로우의 이상적인 엔진이 될 수 있습니다. 인터페이스가 기본 입력을 수집하는 동안 시스템은 예약 가능 여부 확인, 약속 예약, 확인 메시지 전송, 백엔드 도구 업데이트 등을 처리합니다.
메시지 의도에 따라 지원 티켓 라우팅하기
불명확한 메시지로 인해 지원 대기열이 막히는 경우가 종종 있습니다. 고객이 항상 명확한 형식을 따르는 것은 아니며 대부분의 시스템은 실제로 무엇을 묻는지 이해할 수 없습니다.
IPA 상담원은 메시지를 해석하고 주요 세부 정보를 파악한 후 올바른 조치를 결정하여 이를 처리합니다.
긴급성을 평가하여 사람의 입력 없이도 티켓을 적절한 시스템이나 팀에 전달할 수 있습니다.
이것이 바로 AI 티켓팅 시스템의 확장성을 높이는 이유입니다. 티켓은 컨텍스트가 풍부해지며 적절한 장소로 전달됩니다.
내부 포털에서 셀프 서비스 강화
내부 팀은 종종 사람의 입력이 필요하지 않은 승인이나 답변을 기다리는 데 시간을 소비합니다. 이러한 지연은 일반적으로 소유권이 불분명하거나 수동 프로세스가 느리기 때문에 발생합니다.
IPA는 내부 포털을 더욱 유용하게 만듭니다. 사용자가 필요로 하는 것을 파악하고 백엔드 시스템에 연결하여 작업을 직접 완료하는 단일 인터페이스를 통해 불필요한 전후 이동을 없앱니다.
이러한 워크플로는 여러 채널과 사용자에 걸쳐 확장할 수 있고 각 상호 작용에 대한 명확한 기록을 유지하므로 매우 효과적입니다.
상위 5가지 지능형 프로세스 자동화 소프트웨어
규칙 기반 자동화를 넘어설 준비가 되었다면 올바른 소프트웨어를 선택하는 것이 중요합니다.
환불, 온보딩, 분류, 티켓 라우팅과 같은 복잡한 워크플로우를 자동화하는 경우 이러한 플랫폼이 핵심적인 기능을 제공합니다.
1. Botpress
Botpress 자동화의 작동 방식을 제어하고자 하는 팀을 위해 만들어졌습니다. 단순히 규칙을 따르는 것이 아니라 입력, 메모리 및 실시간 컨텍스트를 기반으로 의사 결정을 내리는 에이전트를 정의할 수 있습니다.
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반품 자격을 확인하고, 환불 요청을 해석하거나, 시스템 전반의 기록을 업데이트하는 플로우를 구축할 수 있습니다. 각 상담원은 규칙, LLMs 또는 의사 결정 로직을 사용할 수 있으며, 중복 작업 없이 모든 것이 웹, Slack, WhatsApp 등에서 실행됩니다.
가변 입력, API 트리거, 실제 운영 결과를 포함하는 지능형 워크플로우를 구축할 때 이상적입니다.
주요 기능:
- 흐름 로직, 메모리 및 조건을 갖춘 AI 에이전트를 위한 시각적 빌더
- 여러 채널에서 작동하며 백엔드 도구와 통합됩니다.
- 실시간 API 호출, 동적 라우팅 및 사용자 지정 작업 지원
가격:
- 사용량 기반 AI 크레딧이 포함된 무료 요금제
- Plus: 실시간 상담원 핸드오프 및 플로우 테스트를 위한 월 $89
- 팀: 월 $495(협업, SSO 및 액세스 제어 포함)
- Enterprise: 기업: 사용자 지정
2. 만들기(이전의 Integromat)
Make는 코드를 작성하지 않고도 앱을 연결할 수 있도록 설계되었습니다. 다단계 시나리오를 구축할 수 있는 시각적 캔버스를 제공하므로 도구 간 작업을 자동화할 때 IPA에 이상적입니다.
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CRM을 주문 시스템과 동기화하거나 조건부 작업으로 지원 양식에 응답하는 등 한 시스템이 다른 시스템의 무언가에 반응해야 하는 워크플로우에서 빛을 발합니다.
상담원 수준의 컨텍스트나 AI 의사 결정은 제공되지 않지만 프로세스 수준의 통합 및 트리거의 경우 빠르고 유연합니다.
주요 기능:
- 수백 개의 앱을 위한 드래그 앤 드롭 워크플로 빌더
- 조건부 논리, 스케줄링, 데이터 구문 분석 및 웹후크
- 복잡한 브랜칭 및 다단계 흐름 지원
가격:
- 무료: 월 1,000회 운영
- 코어: $9/월
- 더 많은 사용량과 고급 제어를 위한 Pro 및 Teams 요금제
3. Zapier
Zapier 도구를 빠르게 연결하고 복잡한 브랜칭이 필요하지 않을 때 가장 적합합니다. 완전한 오케스트레이션 계층은 아니지만 챗봇과 CRM, 스케줄러 또는 데이터베이스 간의 데이터 핸드오프를 코드 없이 처리합니다.
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IPA의 경우, Zapier 해석된 의도를 백엔드 작업으로 전환하는 데 매우 유용합니다. '사고'를 하지는 않지만 사고 시스템을 작업을 수행하는 도구와 연결해주는 역할을 합니다.
주요 기능:
- 6,000개 이상의 통합
- 챗봇, 양식 또는 웹후크의 트리거
- 엔지니어링 지원이 없는 팀을 위한 간편한 설정
가격:
- 무료: 월 100개 작업
- 스타터: $19.99/월
- 프로페셔널: 고급 기능에 월 $49
4. Tidio
Tidio는 자동화가 계층화되어 있는 라이브 채팅 플랫폼입니다. 완전한 IPA 플랫폼은 아니지만 라우팅, 입력 수집 또는 지원 문의에 대한 응답과 같은 고객 대면 작업을 자동화할 때 유용합니다.

AI 응답, 조건부 흐름 및 백엔드 핸드오프를 지원하므로 표면 수준의 의사 결정 자동화에 유용합니다. 소규모 운영 팀이나 중소기업에서 쉽게 시작할 수 있습니다.
주요 기능:
- 자동화 템플릿이 포함된 AI 기반 라이브 채팅
- Chat 라우팅, 양식 처리 및 CRM 통합
- 유연한 대응을 위한 GPT 어시스턴트
가격:
- 무료: 기본 채팅 및 자동화
- 스타터: $29/월
- Plus: AI 기능 및 CRM 동기화
5. n8n
n8n은 로직, 트리거 및 통합을 완벽하게 제어할 수 있는 오픈 소스 워크플로 자동화 플랫폼입니다. Zapier Make와 달리 자체 호스팅이 가능하며 필요할 때 코드를 작성할 수 있습니다.

따라서 유연성과 개인정보 보호를 원하는 기술 리소스가 있는 팀에 이상적입니다. 사용자 지정 가능한 워크플로 내에서 IPA 에이전트를 실행하고, API에 연결하고, 정형 또는 비정형 데이터를 처리할 수 있습니다.
주요 기능:
- 코드 노드를 지원하는 비주얼 에디터
- 웹훅, 스케줄러, 조건부 브랜치
- 직접 호스팅하거나 클라우드 서비스 사용
가격:
- 무료: 자체 호스팅
- Cloud 기본: 월 $20
- 프로: 팀 기능 포함 월 $50
지능형 프로세스 자동화를 배포하는 방법
지능형 프로세스 자동화를 이해하는 것은 한 가지 일입니다. 이를 실행에 옮기려면 집중력과 계획, 올바른 출발점이 필요합니다.
대부분의 팀은 한 번에 모든 것을 점검하지 않습니다. 눈에 잘 띄고 반복적이며 여전히 사람의 개입에 의존하는 프로세스부터 시작합니다.
예를 들어 보겠습니다:
환불을 수동으로 처리하는 고객 성공 팀과 협력하고 있습니다.
워크플로는 양식 제출에 의존하고, 시스템 전반에서 데이터를 조회하며, 특정 비즈니스 규칙에 따라 요청을 승인하거나 거부합니다.
느리고, 엉망이 되기 쉽고, 확장 비용이 많이 듭니다. 지능형 프로세스 자동화가 바로 여기에 적합합니다.
1. 병목 현상을 일으키는 하나의 워크플로부터 시작하세요.
환불 승인 워크플로우가 좋은 예입니다. 요청이 들어오는데 일관성이 없습니다. 어떤 요청에는 주문 번호가 포함되어 있지만 어떤 요청에는 포함되어 있지 않습니다. 상담원은 세부 정보를 추적하고, 자격을 확인하고, 비즈니스 로직을 수동으로 적용해야 합니다.
이러한 마찰로 인해 로직은 명확하지만 입력이 규칙 기반 봇을 트립할 정도로 다양하기 때문에 지능형 자동화를 위한 이상적인 후보입니다.
2. 예외를 포함하여 엔드투엔드 흐름을 매핑합니다.
프로세스 작동 방식을 문서화하세요. 환불 요청이 어떻게 들어오는지, 상담원이 어디에서 정보를 가져오는지, 어떤 결정을 내리고 어떤 조치를 취하는지 추적하세요.
데이터 누락, 불분명한 반품 사유, 주문 정보와 환불 정책의 불일치 등 일반적인 예외 사항을 포함해야 합니다.
바로 이 지점에서 지능형 자동화가 필요합니다.
3. 의사 결정이 이루어지는 위치 파악
사람이 입력을 해석하거나 판단을 적용하는 지점을 찾아보세요. 환불 워크플로에서는 고객의 사유를 읽고, 반품 규칙과 비교하여 확인하고, 환불, 스토어 크레딧 또는 거부를 결정할 수 있습니다.
로직이 정의되어 있고 데이터에 액세스할 수 있다면 이러한 각 결정은 AI 에이전트가 처리할 수 있습니다.
4. 작업을 지원하는 도구 연결
결정이 내려지면 시스템에서 주문 상태를 업데이트하고, 고객에게 알리고, 레이블을 발행하거나 결제를 트리거해야 합니다.
이를 자동화하려면 이러한 툴에 연결하고 작업을 안정적으로 조정할 수 있는 플랫폼이 필요합니다. 이는 에이전트 오케스트레이션 계층 또는 통합을 지원하는 자동화 프레임워크가 될 수 있습니다.
5. 테스트, 모니터링, 개선
환불 프로세스가 자동화되면 그 성과를 추적하세요. 어떤 케이스가 올바르게 처리되는지, 시스템이 어려움을 겪는 부분이 있는지 살펴보세요. 이 피드백을 사용하여 결정 로직을 개선하고 안정성을 향상하세요.
IPA 시스템은 역동적입니다. 더 많은 엣지 케이스를 캡처하고 처리할수록 워크플로우가 더 강력해지고 확장성이 높아집니다.
IPA 구현의 일반적인 과제
지능형 프로세스 자동화는 강력한 결과를 가져올 수 있지만, 이를 달성하려면 기술적인 역량 이상의 것이 필요합니다.
대부분의 장애물은 조직이 프로세스를 구성하고, 책임을 할당하고, 자동화를 결과에 맞추는 방식에서 비롯됩니다.
프로세스 및 데이터 준비 상태 불량
자동화는 프로세스가 일관될 때 가장 효과적입니다. 하지만 많은 조직에서 워크플로가 문서화되어 있지 않거나 팀마다 다르게 처리되고 있습니다. 데이터는 종종 단절된 시스템에 존재하거나 형식이 다양하여 안정적인 자동화를 구축하기 어렵습니다.
지능형 프로세스 자동화를 도입하기 전에 현재 프로세스가 어떻게 작동하는지 매핑하는 시간을 가져보세요. 입력 사항, 알려진 예외 사항, 도구 종속성, 사람의 개입이 여전히 필요한 지점을 문서화하세요.
초기 구현이 지나치게 복잡해짐
팀들은 종종 너무 많은 것을 너무 빨리 자동화하려고 합니다. 초기 롤아웃이 여러 시스템에 걸쳐 있거나 처음부터 에지 케이스를 포함하면 출시가 지연되거나 실패할 가능성이 높아집니다.
대신 명확한 의사 결정 포인트가 하나 있고 측정 가능한 결과물이 있는 단일 프로세스로 시작하세요. 범위를 집중적으로 유지하여 가치를 조기에 입증하세요.
명확한 소유권 또는 장기 비전 부족
지능형 프로세스 자동화 시스템은 적응하고 진화하는 프로젝트입니다. 성능, 로직 및 유지 관리를 담당하는 팀이나 담당자가 없으면 시스템이 오래되거나 잘못 조정되는 경우가 많습니다.
처음부터 지속적인 소유권을 할당하세요. 누군가는 자동화가 어떻게 작동하는지, 무엇이 중단되는지, 어디에서 조정이 필요한지 추적해야 합니다.
비즈니스 목표와 자동화 로직 간의 불일치
모든 프로세스가 자동화할 가치가 있는 것은 아니며, 모든 자동화가 가치를 창출하는 것도 아닙니다. 때로는 로직이 기술적으로 가능한 것을 반영하지만 비즈니스에 실제로 필요한 것은 반영하지 않는 경우도 있습니다.
이를 방지하려면 워크플로우를 사용하는 사람들과 협력하여 워크플로우를 디자인하세요. 여기에는 지원팀, 운영팀 리더 및 제품 소유자가 포함됩니다.
자동화가 실제 요구사항에 부합할 때 지속적인 성과를 낼 가능성이 훨씬 더 높습니다.
지금 바로 워크플로우에 IPA 도입하기
IPA는 지원 분류, 환불 승인, 문서 처리, 내부 라우팅 또는 일정 요청 등 이미 실행 중인 워크플로우에 추가할 때 가장 효과적입니다.
Botpress 같은 플랫폼을 사용하면 수행할 작업을 결정하고, 외부 도구에 연결하고, 비정형 입력을 처리하고, 웹, Slack, WhatsApp 또는 내부 도구와 같은 채널에서 실행되는 에이전트를 구축할 수 있습니다.
취약한 스크립트를 대체하든 기존 플로우를 확장하든, IPA는 반복적인 작업뿐 아니라 실제 업무를 자동화할 수 있는 구조를 제공합니다.
작게 시작하세요. 유용한 것을 구축하세요. 빠르게 출시하세요.
자주 묻는 질문
IPA는 비즈니스 프로세스 관리(BPM)와 어떻게 다른가요?
BPM은 비즈니스 프로세스를 매핑하고 최적화하는 데 중점을 두는 반면, IPA는 스스로 생각하고 행동할 수 있는 AI 에이전트로 이러한 프로세스를 실제로 자동화하는 것입니다.
IPA가 인력을 완전히 대체할 수 있을까요, 아니면 업무량만 줄일 수 있을까요?
IPA는 반복적이고 지루한 일을 줄여 사람이 중요한 일에 집중할 수 있도록 하는 것입니다. IPA는 사람을 대체하지는 않지만 업무를 더 쉽게 만들어 줍니다.
IPA에서는 일반적으로 어떤 종류의 머신러닝 모델을 사용하나요?
IPA는 의사 결정 트리, 자연어 모델( GPT 또는 BERT), 분류기와 같은 모델을 의도 감지 또는 문서 구문 분석과 같은 작업에 자주 사용합니다.
IPA는 대기업에만 해당되나요, 아니면 중소기업도 혜택을 받을 수 있나요?
중소기업은 특히 시간이나 인력이 부족할 때 IPA의 이점을 누릴 수 있습니다. 소규모 팀이 수동으로 수행하던 작업을 자동화하여 더 많은 성과를 낼 수 있도록 도와줍니다.
IPA 모델을 효과적으로 훈련하거나 구성하려면 어떤 종류의 데이터가 필요할까요?
대부분 이메일, 채팅, 양식 또는 로그와 같은 실제 입력과 이러한 입력에 연결된 명확한 비즈니스 규칙 또는 결과의 예입니다. 데이터가 실제적이고 지저분할수록 시스템은 더 스마트해집니다.