자동화에서 RPA란 무엇인가요?

RPA 사용 시기

RPA는 반복적인 작업 자동화, 레거시 시스템 통합, 구조화된 데이터 처리, 최소한의 의사 결정이 필요한 모든 대용량 작업에 가장 적합합니다. 

이러한 강점은 송장 처리, 기록 조정, 구형 메인프레임 탐색, 고객 주문 처리를 자동화하려는 기업이 RPA를 사용해야 한다는 것을 의미합니다.

다른 AI 솔루션을 사용해야 하는 경우

RPA가 잘 처리할 수 없는 작업은 다음과 같이 많습니다:

• 비정형 데이터 처리
• 개인화된 상호작용
• 예측 분석
• 의사 결정
• 연속 학습

따라서 AI 솔루션을 사용하여 고객 이메일을 분류하고 자동으로 응답하려는 조직이라면 자연어 처리 소프트웨어 또는 대화형 AI가 더 적합한 솔루션이 될 수 있습니다.

트렌드를 예측하는 AI 솔루션을 원하는 기업이라면 머신러닝 솔루션을 선택해야 합니다. 고객과 자동으로 상호 작용하는 솔루션을 원한다면 RPA 대신 AI 챗봇을 선택해야 합니다.

가격 및 시스템 모니터링

RPA는 가격 및 시스템 성능의 지속적인 모니터링을 자동화하는 데 이상적입니다. 봇은 플랫폼 전반의 가격 변경 사항을 추적하여 회사의 가격을 경쟁력 있고 최신 상태로 유지할 수 있습니다.

시스템 모니터링의 경우, RPA는 성능 문제를 확인하고 감지된 이상 징후에 대해 경고를 보낼 수 있습니다. 이러한 유형의 RPA 봇은 소프트웨어나 시스템의 백그라운드에서 지속적으로 실행되는 경우가 많습니다.

급여 처리

급여 및 기타 형태의 조직 회계는 정기적으로 지급되는 경우가 많기 때문에 RPA를 쉽게 사용할 수 있는 사용 사례입니다.

데이터 관리

대부분의 RPA 애플리케이션은 '데이터 관리'라는 포괄적인 용어에 속합니다. 산업 전반에 걸쳐 일반적인 RPA 데이터 관리 작업에는 다음이 포함됩니다:

• 데이터 입력
• 데이터 추출
• 데이터 유효성 검사
• 데이터 마이그레이션
• 데이터 정리
• 데이터베이스 업데이트
• 데이터 조정
• 데이터 정렬 및 분류

이러한 광범위한 작업은 거의 모든 산업 또는 사용 사례에 적용되며, 데이터의 유형과 처리 방법만 달라질 뿐입니다.

주문 처리

포장 및 배송 처리를 포함한 주문 처리와 같은 반복적인 작업은 RPA에 매우 적합합니다. 높은 정확도가 필요하고 대량의 데이터 입력과 검증이 필요하며 동일한 프로세스를 수천 번 이상 반복하기 때문입니다.

문서화 

RPA는 적절한 규정 준수와 문서화를 보장하는 데 사용할 수 있습니다. 

예를 들어, 복잡한 문서를 작성하는 법률 회사는 RPA 솔루션을 사용하여 올바른 정보를 자동으로 입력하고, 완성도와 정확성을 확인하며, 최종 문서가 규제 표준을 준수하는지 확인할 수 있습니다.

RPA 봇은 또한 인간 직원의 요청에 따라 문서와 데이터를 보관 및 검색하거나 감사 추적을 생성하여 워크플로와 변경 사항을 추적할 수도 있습니다.

무인 RPA

무인 RPA 봇은 사람의 개입 없이 독립적으로 작동합니다. 사람에 의해 트리거되는 대신 일정에 따라 실행되거나 특정 이벤트에 의해 트리거되거나 연중무휴로 작동할 수 있습니다.

예를 들어, 무인 RPA 봇은 매일 업무가 끝날 때마다 데이터를 일괄 처리하거나 급여 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

RPA 참석

어텐딩된 RPA 봇은 인간 사용자와 함께 작동하며 일반적으로 사용자가 직접 트리거합니다. 이러한 봇은 사람의 개입이나 의사 결정이 필요한 작업을 지원합니다.

예를 들어, 고객 서비스 담당자가 통화 중에 인입된 RPA 봇을 사용하여 고객 정보를 불러올 수 있습니다.

하이브리드 RPA

하이브리드 RPA는 유인 및 무인 RPA를 결합한 것입니다. 하이브리드 RPA 봇은 필요할 때는 사람과 상호 작용하고 가능하면 독립적으로 작동합니다. 

이러한 봇은 사람의 입력이 필요한 작업과 완전 자동화가 가능한 작업 간의 원활한 흐름을 만드는 데 사용됩니다.

예를 들어, 하이브리드 RPA 봇은 통화 중에 직원을 보조하고 통화가 끝난 후 나머지 작업을 자동으로 처리할 수 있습니다.

지능형 RPA

지능형 자동화라고도 하는 지능형 RPA는 기존 RPA와 인공지능 기술을 결합한 것을 말합니다. 여기에는 자연어 처리, 머신 러닝 또는 컴퓨터 비전이 포함될 수 있습니다.

RPA는 그 자체로 엄격한 규칙을 따르고 예측 가능하고 구조화된 작업을 처리하도록 설계되었습니다. 단계가 반복적이고 데이터가 깨끗하고 일관적일 때 가장 잘 작동합니다.

하지만 AI가 추가되면 RPA 봇은 패턴을 인식하고 텍스트를 해석하며 상황에 맞는 의사 결정까지 내릴 수 있습니다.

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생산성 향상

RPA 봇은 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 사람보다 훨씬 빠르게 처리할 수 있으므로 직원들은 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있습니다.

비용 절감

규칙 기반 작업을 자동화하면 조직의 인건비가 크게 절감되며, 특히 RPA 시스템을 확장하거나 비즈니스 프로세스 전반으로 RPA를 확장할 때 더욱 그렇습니다.

정확도 향상 

RPA는 데이터 입력, 계산, 문서 처리와 같은 프로세스에서 인적 오류를 최소화하여 정확도를 높이고 비용이 많이 드는 실수를 줄여줍니다.

또한 기업이 엄격한 행동 문서화를 원하는 경우 규제 및 규정 준수 지침을 엄격하게 따르도록 프로그래밍할 수도 있습니다.

직원 만족도 향상

직원들은 일상적이고 반복적인 업무가 아닌 흥미를 유발하는 업무에 집중할 수 있을 때 업무 만족도가 높아집니다.

확장성 및 적응성 

RPA 솔루션은 인프라나 리소스에 대한 큰 투자 없이도 비즈니스 요구에 따라 확장하거나 축소할 수 있습니다.

비즈니스 프로세스나 규정 요건이 변경되는 경우에도 직원을 재교육할 필요 없이 새로운 표준에 맞게 RPA 봇을 신속하게 재구성하거나 업데이트할 수 있습니다.

1. 적절한 작업 식별 

RPA 구현의 첫 번째 단계는 반복적이고 규칙 기반이며 시간이 많이 소요되는 작업을 식별하는 것입니다. 

그런 다음 이러한 작업을 매핑하여 관련된 구체적인 단계를 파악합니다. 여기에는 프로세스를 완료하는 데 필요한 데이터 입력, 의사 결정 지점 및 작업을 자세히 설명하는 것이 포함됩니다.

2. 봇 설계 및 구축

작업이 매핑되면 개발자나 비즈니스 분석가가 RPA 봇을 설계합니다. 여기에는 봇에게 정확히 수행할 작업을 지시하는 스크립트나 워크플로를 만드는 작업이 포함됩니다.

3. 봇 배포 

봇이 설계된 후에는 봇이 작동할 환경, 즉 일반적으로 회사의 기존 소프트웨어 애플리케이션 내에 배포됩니다. 봇은 사람처럼 소프트웨어와 상호 작용하여 인터페이스를 탐색하고 데이터를 입력하고 명령을 실행합니다.

4. 봇 실행

봇이 배포되면 자동으로 작업을 수행하기 시작합니다. 애플리케이션에 로그인하고, 파일을 이동하고, 양식을 작성하거나, 문서에서 데이터를 추출할 수 있습니다.

5. 봇 모니터링

봇이 운영되면 제어 대시보드를 통해 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 봇의 성과를 추적하고, 활동을 관리하고, 필요에 따라 조정할 수 있습니다. 

시스템 오류나 프로세스 변경과 같은 문제가 발생하면 봇을 재구성하여 새로운 조건에 적응할 수 있습니다.

6. 지속적인 개선

RPA는 한 번 설정하고 잊어버리는 솔루션이 아닙니다. 시간이 지남에 따라 프로세스가 발전함에 따라 새로운 작업이나 기존 워크플로의 변경 사항을 처리하기 위해 봇을 업데이트해야 할 수도 있습니다. 

또한 기업이 RPA에 익숙해지면 자동화를 적용할 수 있는 새로운 영역을 발견하여 조직 내에서 지속적으로 확장하는 경우가 많습니다.