4차 산업혁명은 기술의 급격한 발전과 상호 연결된 세상의 시대를 나타냅니다. 따라서 기술의 발전은 결코 끝나지 않을 것이므로 특정 기술이 현재 어디에 있고 몇 년 후에 있을 수 있는지 이해하는 것이 필수적입니다.특히 Robotic Process Automation의 전 세계적으로 관련성은 점점 더 무시하기 어려워지고 있는 비즈니스 분야입니다. 기본적으로 모든 산업이 프로세스를 자동화하여 비용을 절감하고 효율성을 개선할 수 있는 차선책을 찾고 있는 상황에서 RPA는 조직 운영 방식을 변화시켰습니다. 많은 사람들이 Robotic Process Automation을 사무실을 돌아다니며 기록적인 시간 내에 작업을 완료하는 물리적 로봇으로 인식할 수 있지만 그렇지 않습니다. 대신 RPA는 로봇이지만 이미 구축된 소프트웨어에서 작동합니다.

RPA(로봇 프로세스 자동화)란 무엇입니까?

로봇 프로세스 자동화(RPA)는 사람의 개입 없이 구조화되고 반복적인 작업을 완료하는 데 사용되는 소프트웨어 도구입니다. 많은 회사에서 RPA를 사용하여 데이터 전송과 같은 일상적이고 반복적인 작업을 인간이 수행해야 할 필요성을 대체합니다. 비즈니스 중심 작업을 모방하기 위해 RPA 또는 “봇”을 사용하면 비즈니스의 효율성, 생산성 및 작업 환경에 긍정적인 영향을 미칩니다. 예를 들어, 성공적인 RPA 구현으로 인간은 더 이상 급여 데이터를 수집할 필요가 없어 더 중요한 일에 자신의 능력을 사용할 수 있습니다.

RPA의 진화에 대한 약간의 역사

 

공정 효율성을 높이기 위해 자동화 기술을 사용한다는 아이디어는 새로운 것이 아닙니다. 제조 생산성을 향상시키려는 산업 시대로 거슬러 올라갑니다. 그러나 프로세스를 개선하기 위해 봇을 사용하려는 시도는 화면 스크래핑과 함께 1989년 World Wide Web에 대한 세계의 소개와 거의 동의어처럼 시작되었습니다. 화면 스크래핑은 다른 목적을 위해 인터넷에서 데이터를 찾고, 추출하고, 복사하는 프로세스입니다. 그 당시 기업이 화면 스크래핑을 구현하려면 광범위한 프로그래밍 지식이 필요했고 자동화 기술은 사람에 의존했습니다.

자동화된 기술에 대한 액세스 부족으로 인해 고객 관계, 운영 비용 및 워크플로 관리를 개선하기 위해 보다 혁신적이고 적응 가능한 프로세스 관리 소프트웨어의 개발이 장려되었습니다. 자동화 소프트웨어를 재설계하는 90년대 시대는 경쟁이 치열한 시장에 맞서 더 우수하고 빠른 프로세스 관리 기술을 필요로 하는 기업으로 이어졌습니다. 기업의 프로세스에서 자동화된 기술을 구현하는 격변과 함께 프로세스 관리 시스템에 대한 관점이 바뀌었습니다. 2000년대로 이동하면서 기업은 효율성보다 최대의 효율성, 즉 정보 처리의 정확한 컴퓨팅 및 신뢰성을 추구했습니다.

RPA의 등장은 여기에서 시작됩니다. 21세기 세계로의 진입. Robotic Process Automation은 이전 작업, 화면 스크래핑 및 자동화 워크플로를 활용하여 사람의 간섭 없이 처음부터 끝까지 작업을 수행합니다. 2009년경 IoT(사물 인터넷)의 시작으로 표시되는 다음 10년은 기술 발전의 확산과 기술로 연결된 세상을 나타냅니다. 세계의 급격한 기술 변화는 2016년 로봇 프로세스 자동화 서비스 및 도구 판매 급증과 RPA 시스템에 인공 지능(AI) 도구 통합과 함께 RPA의 주류 인식을 포함하는 자동화의 4차 혁명을 가져왔습니다.

RPA의 이점

 

 

RPA(로봇 프로세스 자동화)의 이점은 광범위합니다.

1. 운영 효율성 극대화

운영 효율성은 이전에 작업을 완료하는 데 사용된 시간, 비용 및 인적 자원을 나타냅니다. 조직이 업계에서 경쟁하기 위해서는 프로세스를 간소화하는 데이터 기반 소프트웨어 없이는 성공하는 것이 거의 불가능합니다. 거의 모든 산업에서 경쟁이 심화되는 주된 이유는 봇이 24시간 연중무휴로 지루한 작업을 완료하도록 설정했기 때문입니다. RPA 소프트웨어를 성공적으로 구현하면 원래 수작업에 귀중한 시간을 할애했던 직원들이 시간을 보다 생산적이고 자극적인 활동에 사용할 수 있습니다. RPA를 통해 직원은 더 중요한 작업에 자신의 전문 지식을 사용할 수 있을 뿐만 아니라 더 행복한 작업 환경을 만들 수 있습니다.

2. 구현 및 구성 용이

RPA 소프트웨어는 사용자의 현재 정보 기술(IT) 시스템에 놀랍도록 빠르고 쉽게 구현할 수 있습니다. RPA 소프트웨어는 기존 인터페이스와 상호 작용하여 자동화하므로 외부 장비나 값비싼 장비가 필요하지 않습니다. 또한 구성 프로세스에는 프로그래밍 지식이 필요하지 않습니다. 예를 들어, 많은 RPA 소프트웨어를 통해 사용자는 원하는 자동화를 위해 이미 생성된 코드를 “끌어서 놓기”할 수 있습니다.

3. 빠른 구현

RPA 소프트웨어의 완전한 구현 및 통합 프로세스는 사용자 워크플로의 복잡성에 따라 달라지며, 대부분의 시스템은 완전히 구현하는 데 1주에서 6주가 소요됩니다. 그러나 복잡한 자동화가 필요한 사용자의 경우 구현 프로세스에 최대 12주가 소요될 수 있습니다.

4. 업계 규정 준수 유지

원하는 작업을 완료하도록 구성된 RPA 소프트웨어가 있는 많은 산업에서 사용자는 규칙 및 규정 준수가 증가했다고 보고합니다. RPA 소프트웨어의 목적은 오류가 없는 규칙 기반의 구조화된 작업을 완료하는 것이므로 강력하고 정확한 감사 도구가 됩니다.사용자가 RPA 소프트웨어를 구현할 때 작업을 수행하도록 봇을 구성하고 해당 산업의 규정 준수 규칙에 따라 작업을 완료하도록 봇을 프로그래밍할 수도 있습니다.

5. 고객 만족도 향상

같은 방식으로 RPA 소프트웨어는 업계 규정 준수를 높일 수 있습니다. 또한 기업의 서비스 품질을 향상시킬 수 있습니다. 인적 오류를 제거하는 이점은 정확한 결과로 이어져 서비스의 연속성, 고객 관계 및 서비스 제공에 걸리는 시간을 획기적으로 개선할 수 있습니다.

6. 소프트웨어 로봇은 무중단

RPA 소프트웨어 또는 소프트웨어 로봇은 사용자의 기존 소프트웨어 위에서 독립적으로 작동합니다. 즉, 봇이 기존 소프트웨어를 방해하지 않고 여러 작업을 처리할 수 있는 제어 및 관리 센터 역할을 한다는 것을 의미합니다. 사용자의 현재 인터페이스로 작동하는 제어 센터로서 RPA 소프트웨어는 사용자의 원본 소프트웨어와 연결하고 통신하여 기계의 생태계를 만들 수 있습니다.이를 통해 RPA 소프트웨어를 여러 독립 소스를 연결하는 통신 회선으로 사용하면서 현재 컴퓨터가 있는 대로 작동할 수 있습니다. 따라서 다른 프로그램을 방해하지 않고 정보의 지속적인 흐름을 허용합니다.

7. 약점을 찾아내는 데이터 분석

RPA 소프트웨어란 무엇입니까? 데이터 분석을 통해 패턴을 보여줌으로써 사용자의 기술 시스템 내 결함을 노출할 수 있습니다. RPA 소프트웨어에서 집계된 데이터를 사용하여 기업은 현재 시스템 및 인적 자원의 개선 영역을 식별하고 수정할 수 있습니다.

8. 데이터 보안 강화

사용자는 RPA 소프트웨어의 적절한 구현을 통해 향상된 데이터 보안의 이점을 누릴 수 있습니다. RPA는 사람이 민감한 데이터와 상호 작용할 필요성을 제한하여 데이터 보안을 향상시킬 수 있습니다. 좋은 성능은 RPA 개발의 정교함과 관련이 있습니다. 회사의 소프트웨어 정교화 정도는 필요에 따라 다릅니다. 그럼에도 불구하고 가능한 가장 낮은 수준으로 위험을 줄이려는 기업은 적절한 자금과 종종 기술 지향적인 인적 자원의 전문 조직이 필요합니다.

로봇 프로세스 자동화의 과제

 

 

Robotic Process Automation 서비스의 이점은 상당하므로 회사가 RPA 자동화를 멀리하는 것은 거의 어리석은 일입니다. 그러나 만병통치약으로 제시되는 모든 솔루션과 마찬가지로 RPA 기술에도 도전과제, 단점 및 한계가 있습니다.

과제 1: 자동화 한계

가장 단순한 형태의 RPA 자동화는 사람이 하는 것과 같은 방식으로 활동을 모방하도록 사용자가 구성하는 소프트웨어입니다. RPA 소프트웨어는 복잡한 만큼 규칙 기반의 구조화된 작업만 복제할 수 있습니다. RPA 도구의 이러한 자동화 한계는 RPA 로봇 소프트웨어가 그에 따라 작동하도록 다시 프로그래밍하는 인간의 도움 없이 변경 사항에 적응하거나 실수에서 배울 수 없음을 의미합니다.그러나 자동화 소프트웨어에 대한 현재 접근 방식은 봇에 지능형 도구를 추가하여 훨씬 더 많은 확장성을 제공하려고 하며, 이를 통해 봇이 변경 사항을 인식하고 이러한 변경 사항에 조치를 취하고 실수로부터 배울 수 있습니다.

과제 2: 가시성이 부족한 이점

비용 및 오류 측정과 같은 RPA의 이점에 대한 구체적인 증거가 있지만 위에 언급된 이점 중 일부는 유형이 아닙니다. 예를 들어, 회사의 인적 자원이 원래 완료한 작업을 완료하기 위해 봇을 구현함으로써 직원은 다른 작업에 더 많은 시간을 집중할 수 있습니다. 그러나 사무실 생산성을 높이는 RPA의 명시된 이점은 생산성에 대한 포괄적인 메트릭보다는 시간, 비용 및 오류 측정에 의존합니다.

과제 3: 인간 대체

로봇이 인적 자원을 일회용으로 만드는 것에 대한 두려움은 RPA 구현과 소프트웨어 로봇의 기업 수용에 있어 진정으로 가장 큰 도전입니다. 소프트웨어 로봇이 인간의 작업을 대체하는 것에 대한 두려움을 갖는 것은 합리적입니다. 특히 자동화 소프트웨어가 인간의 작업을 더 빠르고 일관성 있게 완료할 수 있는 능력이 있기 때문입니다. 또한 RPA 소프트웨어의 발전은 지능형 자동화 기술의 증가를 수반합니다. 즉, 단순한 RPA 자동화에서는 만연하지 않았던 인간의 결점을 경험에서 배울 수 있습니다.

과제 4: IT 수용

일반적으로 조직 구조는 비즈니스 및 IT 부문을 조직 내의 다른 부서로 분리합니다. 그러나 RPA 소프트웨어의 구현은 IT 부서의 도움 없이 RPA 소프트웨어를 시작하고 구성하는 것이 종종 비즈니스 측면이기 때문에 이러한 부서의 이전에 설정된 책임을 혼란스럽게 합니다. 로봇 소프트웨어를 구현하고 구성하는 비즈니스의 역할은 자동화된 작업이 회사의 비전과 일치하도록 하는 것입니다. 그러나 RPA 소프트웨어의 솔루션 중심 기능을 유지하기 위해 IT 부서는 거버넌스, 보안 등과 같은 자동화 기술 측면을 계속 책임지고 있습니다.이전에 분리된 이러한 부서의 수렴은 조직의 구조에 문제를 일으키며 책임을 공유하고 조직 간에 의사 소통을 해야 합니다.

과제 5: 능력 부족

가장 단순한 형태의 RPA 자동화는 소프트웨어 로봇의 인지 능력 부족으로 인해 분석 능력이 부족합니다. 그러나 위에서 언급한 바와 같이 무역의 발전은 인공 지능(AI)과 같은 지능형 도구를 통합하여 소프트웨어의 인지 기술을 향상시키며, 이는 비즈니스의 의사 결정 프로세스를 위한 또 다른 귀중한 자원이 됩니다.

과제 6: 모두에게 적합하지 않음

RPA 소프트웨어는 모든 조직의 현재 기술 인프라 또는 모든 비즈니스 관련 프로세스에 적합하지 않습니다. 일부 기업의 경우 RPA 도구를 배포해도 최적의 솔루션이 제공되지 않습니다. 인프라는 오래된 기술에 의존합니다. 가트너 제안 EAR( 엔터프라이즈 자동화 로드맵 )은 조직이 더 최적의 솔루션이 있을 때 RPA에 우선순위를 두는 시간과 비용을 낭비하지 않도록 도와줍니다. 비즈니스 관련 프로세스에 대한 RPA 소프트웨어의 한계를 아는 것이 중요합니다. 예를 들어, 조직은 비정형 데이터를 자동화하기 위해 로봇 소프트웨어에 투자해서는 안 됩니다. 고려해야 할 또 다른 측면은 RPA에 대한 제한이 반드시 필요한 것은 아니지만 조직이 최상의 솔루션을 결정하는 데 필수적이지만 원하는 자동화 작업이 구조적으로 열악한 경우입니다. RPA는 최적이 아닌 성능으로 작업을 자동화할 수 있지만 정답은 아닐 수 있습니다. 대신 조직은 다른 장비에 투자하기 전에 비즈니스 프로세스를 개선해야 합니다.

과제 7: 조직적 변화

위에서 다룬 것은 RPA 도구를 구현하는 조직에 문제를 제기하는 조직 변경 중 하나인 비즈니스와 IT 관계입니다. 조직이 직면하는 또 다른 어려움은 전반적인 기업 지원을 구축하는 것입니다. 기존의 IT 기반 자동화 시스템은 전체 조직 구조에서 운영되어 관련자의 승인이 필요했지만 로봇 자동화는 전체 승인이 필요하지 않습니다. 대신, 별도의 부서에서 이 변경 사항을 다른 부서에 알리지 않고 해당 부문 내에서 RPA 자동화 도구를 구현할 수 있습니다. 그러나 전반적인 지원을 얻지 못하면 개인의 신념, 책임 및 통제와 관련된 갈등이 발생할 수 있습니다.

로봇 프로세스 자동화(RPA)는 어떻게 작동합니까?

 

 

질문에 대한 두 가지 잠재적인 대답이 있습니다. 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 어떻게 작동합니까? 첫 번째는 소프트웨어 로봇을 실행하기 위한 빌드업이고 두 번째는 RPA 소프트웨어가 작업을 완료하기 위해 취하는 단계입니다.

RPA 실행 단계

엔터티의 인프라에 RPA를 실행하는 데에는 네 가지 주요 단계가 있습니다.

1. 선정 및 승인

식별 단계에는 자동화에 적합한 프로세스를 선택하는 작업이 포함됩니다. 적절한 RPA 프로세스는 구조화되고 변경되지 않으며 규칙 기반이며 트랜잭션 수가 많습니다. 그러나 매초 많은 수의 트랜잭션이 필요하지 않더라도 규칙 기반 작업을 자동화할 수 있습니다.

2. 개발자 디자인

RPA의 설계 단계는 사용자의 식별된 활동에 가장 적합한 소프트웨어 도구를 결정하는 것을 의미합니다. 예를 들어 사용자가 급여에 RPA 자동화를 사용하려면 이 작업을 위한 로봇 소프트웨어를 구현하는 데 필요한 비용, 품질, 기능 및 시간을 고려해야 합니다. 이러한 요소를 고려하여 사용자는 급여용 RPA 도구가 다른 기존 솔루션에 비해 최적의 결과를 얻지 못한다는 것을 알 수 있습니다. 이 단계에서 고려해야 할 다른 조치는 RPA의 공통 과제를 해결하고, 단기 및 장기 결과를 식별하고, 관련된 사람들의 역할과 책임을 설정하는 것입니다.

3. 스크립트, 빌드, 테스트

RPA 실행의 세 번째 단계는 설계 단계에서 선택한 자동화 도구에 대한 스크립트를 빌드하고 다시 작성하는 것입니다. 원하는 작업에 따라 스크립트 작성 단계에는 구성 및 프로그래밍에 대한 약간의 지식이 필요합니다. 또한 구성을 작성하는 것은 일반적으로 IT 또는 RPA 개발자의 책임입니다. 각 도구의 인터페이스는 고유합니다. 예를 들어, 일부는 코드가 거의 또는 전혀 필요하지 않을 수 있지만 다른 일부는 새 스크립트가 필요할 수 있습니다. 이 단계에서 필요한 다른 작업은 RPA 도구가 빌드, 테스트 및 배포할 영역을 만드는 것입니다.

4. 실행

모든 단계가 완료되면 자동화 도구를 실행할 때입니다. 소프트웨어 로봇의 결함을 모니터링하고 이 기술에 대한 포괄적인 이해를 갖춘 전문 인력을 보유하는 것이 중요합니다.많은 조직은 RPA 배포 프로세스에 대한 외부 도움을 고용하고 실행 단계에서 소프트웨어를 모니터링할 숙련된 팀을 구성해야 합니다.

RPA 실행 단계

 

RPA(로보틱 프로세스 자동화) 도구가 작업을 완료하고 다른 시스템과 상호 작용하는 방법에 대한 일반적인 아이디어를 알고 있으면 도움이 됩니다. RPA 자동화 기술에는 사용자가 로봇이 무엇을 하는지, 로봇이 활성화되어 있는지 확인할 수 있는 인터페이스가 있습니다.RPA 프로세스 자동화는 4단계로 작업을 완료합니다. 이러한 단계를 설명하기 위해 이메일 자동화의 예를 사용하겠습니다.

1. 수집

로봇 소프트웨어는 사용자의 이메일 받은 편지함에서 첨부 파일을 수집합니다.

2. 양도

RPA 자동화 소프트웨어는 받은 편지함에서 데이터를 가져와 Excel과 같은 다른 문서로 전송합니다.

3. 생성

로봇 소프트웨어는 스프레드시트의 데이터에서 보고서를 생성하여 지정된 온라인 시스템에 복사합니다.

4. 확인

RPA 자동화 도구는 작업을 완료했음을 사용자에게 알립니다.

로봇 프로세스 자동화 모범 사례

 

 

실제로 RPA는 거의 모든 산업에서 비용을 절감하고 오류를 제거하며 규정 준수를 충족하고 시간을 절약할 수 있는 강력한 도구입니다. 그러나 많은 회사에서 RPA 소프트웨어를 시스템에 올바르게 구현하는 데 실패합니다. RPA를 사용하여 애초에 불가능했던 문제를 처리하려고 하기 때문입니다. 또한 때때로 기업은 최적의 결과를 산출하지 못하거나 너무 늦은 후에 RPA가 최상의 솔루션이 아님을 발견하기 위해 RPA 도구에 투자합니다. 다행히도 기업이 이를 피하기 위해 성공적인 로봇 프로세스 자동화로 안내하는 5가지 방법이 있습니다.

1. 개발자를 위한 페르소나 설정

페르소나는 RPA 개발자에게 회사의 요구와 비전을 적절하게 나타낼 수 있는 가상의 캐릭터입니다. RPA 도구의 기능은 개인화할 수 있으므로 조직은 전문 개발자의 지식과 기술에만 의존하는 것을 피해야 합니다. 모든 개발자는 작업을 자동화하는 스크립트를 프로그래밍하고 만들 수 있지만 RPA는 “모든 경우에 적용되는” 것이 아니므로 개발자에게만 의존하지 마십시오.

2. 거버넌스의 모든 영역 설정

로보틱 프로세스 자동화 서비스를 인프라에 성공적으로 구현한 조직은 최적의 투자 수익(ROI)을 보장하기 위해 관리 기관을 설립했습니다. COE(Center of Excellence), 위원회 또는 개인을 만드는 등 관리 기관을 설정하는 방법에는 여러 가지가 있지만 중요한 요소는 RPA 프로세스를 관리하는 방법입니다. 예를 들어, 위원회나 개인은 프로세스 자동화를 승인하고 실행 전에 스크립트를 검증해야 합니다. 또한 관리 기관은 조직의 RPA 프로젝트 비전을 지원해야 합니다. 팀을 구성할 때 Gartner는 비즈니스 소유자와 IT 부서의 구성원으로 시작하는 것이 좋습니다. 추가 구성원에는 보안 검증자, HR 담당자 및 데이터 관리 담당자가 포함될 수 있습니다. 전반적으로 회사의 RPA 팀 구성에는 조직의 RPA 프로젝트에 적용할 수 있는 다양한 기술과 책임을 가진 개인이 있어야 합니다. 또한, 관리 기구를 설립하면 RPA가 비즈니스와 IT 책임을 병합하는 문제를 해결함으로써 조직 내에서 본격적인 RPA 구현 가능성이 더 높아집니다. 위원회가 수행해야 하는 활동:

• 스크립트 관리, 시스템 내 연결 색인, 오브젝트 코드 재사용 및 유용한 IP 보호.
• 수요 관리 – “RPA는 기본 답변이 되어서는 안 됩니다.”
• RPA 프로젝트, 즉 기술, 컨설턴트, 서버 및 사용 가능한 소프트웨어에 대한 적절한 지원을 참조하십시오.
• 기존 BPO 및 SCC와 함께 작업합니다.
• RPA 구현을 전체 기업에 전달하는 방법과 시기를 계획합니다.
• 자동화의 최신 동향을 파악하십시오.

3. 엔터프라이즈 자동화 로드맵(EAR)

위에서 간략하게 언급했듯이 Gartner는 RPA 구현을 위한 로드맵을 만들 것을 권장합니다. RPA 구현이 프로젝트의 성공을 좌우하기 때문입니다. 로드맵에는 적절한 프로세스 선택, 다른 자동화 소프트웨어 고려, 외부 도움 고용, 회사 신념, RPA가 갑자기 중단될 경우 취해야 할 조치, 목표 및 기타 여러 가지를 고려하여 위험을 제한하는 것이 포함됩니다.예를 들어 이미 설정된 API(응용 프로그래밍 인터페이스)는 RPA를 사용하여 작업을 에뮬레이트하는 것보다 더 나은 결과를 생성할 수 있습니다. 또 다른 가능성은 조직이 시스템을 현대화하려고 하지만 API를 설치하지 않은 경우입니다. 이 경우 Gartner는 API 추가와 비교하여 RPA의 장기 비용을 평가할 것을 제안합니다. EAR은 조직이 최적의 결과를 보장하기 위한 전략적 결정을 내리는 RPA의 기능에 대한 현실적인 기대치를 설정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이전 시스템을 사용하는 기업은 기술 구축이 RPA를 달성할 수 있을 만큼 충분히 성숙하지 않다는 것을 알게 될 수 있으므로 이 사전 논의 기간의 중요성은 절대적입니다. 또한 RPA가 만병통치약 또는 기술 지식이 거의 또는 전혀 없는 사람들이 원하는 모든 것을 자동화하는 데 사용할 수 있는 리소스라는 일반적인 오해를 폭로할 것입니다. 전반적으로 RPA로 작업을 자동화하기 위한 기준은 다음과 같습니다.

• 거래량이 많다
• 여러 시스템에 정보를 전송할 수 있는 액세스 권한이 있습니다.
• 안정적이고 변함이 없다
• 단순함, 즉 판단력, 창의성 등이 필요하지 않습니다.
• 규칙 기반 및 구조화
• 종종 인적 오류를 겪습니다.
• 최적의 ROI 제공
• 반복적이다
• 오랫동안 해왔다
• 인간의 개입이 필요하지 않음
• 디지털 데이터를 구조화하고 처리합니다.

4. 스크립트 테스트 및 검증

조직은 IT 전문가, 비즈니스 전문가 및 RPA 프레임워크를 검증하는 외부 소스의 결합된 노력 없이 프로젝트를 계속해서는 안 됩니다. RPA 스크립트를 테스트하고 검증하는 프로세스는 소프트웨어 봇의 적절한 작동을 보장하는 데 중요하지만 봇의 액세스 제한을 검증하는 것도 중요합니다. 예를 들어, 소프트웨어 로봇의 활동이 인간의 활동과 구별할 수 없는 경우 스크립트를 재설계해야 합니다. 재설계를 촉구하는 또 다른 문제는 봇이 목적에 불필요한 민감한 데이터에 액세스하는 것과 같이 의도된 작업 이외의 활동에 관여하는 경우입니다. RPA 테스트 및 검증 프로세스는 봇이 프로세스를 성공적으로 통과한 후에만 프로세스 확인을 수반하므로 간단합니다.

• 기능 검증

소프트웨어 로봇이 원래대로 작동합니까? 다른 시스템을 통해 제대로 흐르고 있습니까?

• 아키텍처 검증

RPA 소프트웨어에 필요한 애플리케이션, 지원 도구, 구성, 수신기 및 인프라가 있습니까?

• 구현 검증

조직의 중요한 작업을 처리할 준비가 되었습니까?

• 신원 확인

소프트웨어 로봇에는 인간과 구별할 수 있는 고유한 ID가 있습니까?

• 데이터 액세스 유효성 검사

소프트웨어 봇이 작업에 필요하지 않은 데이터에 액세스할 수 있습니까? 예를 들어 봇이 수행하는 모든 활동에 대한 기록이 있습니까?

• 추가 검증

추가 유효성 검사는 소프트웨어 봇이 성공적으로 실행되는 데 필요한 기타 중요한 측면을 의미합니다. 또한 위원회가 아직 처리하지 않은 경우 추가 검증을 통해 데이터 유출 및 사기의 위험을 해결해야 합니다.

RPA 스크립트 테스트

Gartner는 RPA 스크립트 테스트에 대해 사용자 승인 테스트, 시스템 통합 테스트 및 단위 테스트의 3계층 접근 방식을 권장합니다. 첫 번째 테스트는 개발자의 단위 테스트이며, 그 다음 봇이 현재 시스템과 상호 운용 가능한지 확인하기 위한 시스템 통합 테스트입니다. 마지막으로 소유자나 사용자가 RPA 스크립트를 테스트하고 수락해야 합니다.일반적으로 3계층 테스트를 통과한 소프트웨어 로봇은 예외를 따르고 인간의 간섭을 최소화하면서 다른 계산 단위를 검증함으로써 정상적으로 수행된다는 것을 의미합니다. 또한 RPA 소프트웨어는 RPA의 장점을 비교할 수 있을 만큼 충분히 높은 ROI를 제공해야 합니다.

5. 인공 지능(AI)과 함께 RPA 사용

4차 산업 혁명 또는 인더스트리 4.0은 기업에서 첨단 기술과 자동화 도구가 널리 보급된 현재 기간을 나타냅니다. 기업과 조직이 머신 러닝(ML)과 AI를 RPA 소프트웨어에 적용함에 따라 RPA 단독에 비해 비즈니스 프로세스 자동화에서 향상된 기능과 개선을 경험했다는 것이 분명해졌습니다. 로봇 자동화 프로세스의 이점을 강화하기 위해 ML 및 AI를 통합하면 의사 결정, 패턴 식별 및 데이터 분석과 같은 일반적인 산업 과제를 더욱 지원합니다. 즉, 머신 러닝과 인공 지능을 추가함으로써 자동화가 데이터 중심 접근 방식에서 비즈니스 프로세스에 대한 의사 결정 접근 방식으로 바뀌었습니다.

비즈니스 프로세스가 RPA 시스템과 함께 ML 및 AI를 천천히 사용함에 따라 지능형 자동화에 대한 이러한 추세는 자동화가 가능한 모든 프로세스를 식별, 심사 및 자동화하는 비즈니스 분야인 초자동화의 현재 부상을 가리킵니다.

하이퍼오토메이션의 주요 목표는 장애 없이 성장을 지속하는 것입니다.초자동화는 RPA, 지능형 BMP 소프트웨어, AI, 기계 학습 및 IoT 분석의 조합으로 정의되는 보다 자동화된 사례의 다음 단계입니다. 또한 Gartner는 대부분의 기업이 현재 사용 가능한 기술 측면에서 구식인 데이터 기반 시스템을 사용하기 때문에 초자동화는 기업이 탄력성, 확장성을 높이고 비용을 절감할 수 있는 다음 디지털 단계라고 설명합니다. 그 결과, Gartner는 이 분야가 2022년에 5,966억 달러의 시장 최고에 도달할 것으로 예측합니다.

RPA(로봇 프로세스 자동화)가 파괴적인 기술인 이유는 무엇입니까?

 

 

비즈니스 세계에서 파괴적 기술은 바닥에서 시작하지만 빠르게 시장에 침투하여 비즈니스 운영 방식을 완전히 바꾸는 혁신적인 기술입니다. RPA는 진정으로 파괴적인 기술입니다. 그것은 기업이 경쟁자와 경쟁할 기회를 원한다면 RPA 기업을 피하는 것이 거의 불가능할 정도로 기업이 비즈니스 프로세스를 관리하는 방식을 완전히 바꿨습니다.

비즈니스 이론 외에, 파괴적 기술은 개인과 다른 산업이 운영되는 방식을 바꾸는 혁신적인 기술입니다. 파괴자로서의 RPA는 개인, 산업 및 기업의 세 가지 모두에 영향을 미쳤습니다. 개인에 대한 RPA의 영향은 긍정적인 결과와 부정적인 결과를 모두 가져왔습니다. 예를 들어, RPA는 회계사의 업무량과 보고서의 효율성과 품질을 개선함으로써 회계사에게 긍정적인 영향을 미쳤습니다. 뿐만 아니라, 이러한 회계사들은 RPA가 데이터 수집과 같은 일상적인 작업을 더 빠르고 쉽게 수행하게 되면서 일상적인 변화를 경험했습니다.

그러나 동시에 RPA는 일부 개인의 편안함을 방해하고 소프트웨어 로봇이 사람들의 일자리를 빼앗을 가능성에 대한 두려움을 불러일으켰습니다. RPA가 조직을 혼란에 빠뜨리는 주요 방법은 관리, 비즈니스 부문 및 IT의 역할을 변경하는 것입니다. 전반적으로 이 파괴적 요인은 작업자 수, 작업 시간, RPA 소프트웨어의 숙련된 작업자 고용 필요성에 영향을 미칩니다. 조직에 미치는 영향은 기술 숙련 근로자에 대한 수요를 높이고 현재 근로자를 고용하는 비용을 줄입니다.

RPA는 어떤 산업에 이상적입니까?

 

 

은행 및 금융 산업이 시스템에 RPA를 구현한 최초의 산업 중 하나였기 때문에 보험, 제조, 유틸리티, 의료 및 통신과 같은 다른 분야에서도 RPA에서 성공을 거두었습니다. 속도와 정확성을 위해 인간 활동을 자동화하거나 에뮬레이트하려는 거의 모든 산업에서 로봇 소프트웨어의 이점을 얻을 수 있지만 사례에 따르면 RPA가 이 6개 산업의 주요 동력임을 보여줍니다.

산업 1 : 은행 및 금융

2016년에 한 대형 은행은 파산 및 손실 완화 서비스를 통해 효율성을 높이기 위해 첫 번째 로봇을 도입했습니다. 은행은 구현을 시작한 이후로 작업 및 메타 로봇으로 사용을 제한했지만 총 22개의 로봇을 포함하도록 프로그램을 늘렸습니다. 궁극적으로 이 회사는 외화 거래 운영, 글로벌 결제 운영, 모기지 및 카드 분쟁과 관련된 고객 서비스 운영, 차량 및 모기지 서비스와 같은 몇 가지 주요 영역에서 RPA를 통해 변화를 보았습니다.아이디어에서 실행에 이르기까지 은행 프로세스에 RPA를 구현하는 데 약 18개월이 걸렸으며 그 이후로 회사는 이미 RPA가 구현된 각 영역에서 일관성, 속도 및 정확성이 향상되는 것을 확인했습니다. 은행은 원래 예산 내에서 목표 이익의 95%를 달성하고 케이스 서비스에 필요한 평균 시간을 20분에서 4분으로 단축했습니다. 또한 고객 서비스 통화 시간을 최대 15%까지 단축할 수 있어 직원의 초과 근무 시간도 단축되었습니다. RPA의 이점을 감안할 때 이 금융 회사는 더 고급 기술을 포함하여 새로운 RPA 기술에 지속적으로 투자하고 출시했습니다.

산업 2 : PZU의 보험

수백만 명의 고객을 보유한 폴란드의 대형 보험 회사는 RPA 기술의 또 다른 초기 구현자였습니다. 보험 회사가 고객 경험을 개인화하고 향상시키는 데 어려움을 겪을 때 RPA 회사에 도움을 요청했습니다. 이 회사의 상황에서 문제를 해결하는 것이 Robotic Process Automation 서비스를 이상적으로 만들었습니다. 회사에는 개인화된 고객 서비스를 제공할 인적 자원이 있었지만 시간이 없었기 때문입니다. 그래서 회사는 먼저 백오피스 지원과 프론트 오피스 지원 중에서 자동화할 프로세스를 식별했습니다. RPA의 첫 번째 할부는 시간 문제를 해결하여 직원들이 성과와 관리를 향상시켜 고객 만족도를 높일 수 있도록 했습니다.그런 다음 RPA가 성공적임이 입증되면서 회사는 보험 업계의 회사이기 때문에 정확하게 다른 작업을 자동화할 수 있는 많은 기회를 보았습니다. 일반적으로 보험 산업의 기업에는 자동화에 완벽한 동일한 프로세스가 많이 있습니다. 예를 들어, 대부분의 보험 회사는 청구 처리, 판매, 인수 및 감사와 같은 작업에 참여합니다.보험사는 보험금 청구 시스템, 사고 처리, 모든 데이터, 송장 발행, 고객 이력, 자동차 손상 청구, 자동차 손상 지불 및 출산 청구에 대한 예비 분석에서 자동화의 기회를 보았습니다. 보험 회사는 자동화 프로세스를 확장하면서 인적 오류를 제거하고 데이터 입력과 같은 반복적인 작업에서 100% 정확도를 실현했습니다. 유감스럽게도 RPA를 성공적으로 구현한 후 업계에서 저지르는 일반적인 실수는 소프트웨어 로봇이 자동화된 작업을 통해 지속적인 이점을 얻을 수 있을 것이라고 믿으면서 소홀히 하는 것입니다. 회사가 RPA의 지속적인 성장과 결과를 본 한 가지 방법은 확장에 집중하는 것이었습니다. 다시 말해, 이러한 회사는 자동화의 이점을 확인한 후 계속해서 RPA 소프트웨어를 다른 작업으로 확장했습니다.

산업 3 : 제조 회사에서 제조

대부분의 작업이 반복적이고 구조적이며 규칙 기반이기 때문에 제조 산업에 대한 RPA의 사용은 철저합니다. 예를 들어, 기본 수준에서 제조 산업은 BOM 및 판매를 자동화할 수 있습니다. 제조 작업을 자동화하기 위한 RPA 소프트웨어의 추가 발전에는 주문 처리, 지불, 이메일, 공급업체 선택, 배송 상태, 공급 및 수요가 포함됩니다. 제조 산업의 전체 공급망이 RPA에 최적임이 입증되었습니다.

3.1 주문 처리 및 지불

제조 회사가 주문 처리 및 지불을 자동화하기 전에는 주문을 확인하고 제품을 선택하기 위해 사람과 거래에 대한 종이 기록에 의존했습니다. RPA의 성공적인 설치와 함께 소프트웨어 로봇은 사람보다 빠르게 제품을 선택하고 거래를 기록하고 완료된 주문을 사용자에게 알립니다.공급업체를 확인하려면 제조 회사에서 상품을 구매하는 지루한 작업이 필요했습니다. RPA는 공급업체 트랜잭션을 완료하는 데 사용되는 워크로드와 시간을 변경하며, 물리적 상호 작용 중에 필요한 사람의 개입만 있으면 됩니다.

3.2 재고 관리

제조 회사로서 현재의 포괄적인 재고 목록을 유지 관리하는 것은 회사에서 수행하는 가장 오래되고 간단한 작업입니다. 이전에는 이 숫자를 컴퓨터, 종이 또는 기타 매체에 수동으로 입력해야 했습니다. 이제 회사의 재고 수준이 정확하고 시간이 지남에 따라 최신 상태일 뿐만 아니라 소프트웨어 로봇이 재고 기록을 축적합니다. 자동화 도구는 과거 데이터와 함께 재고에 대한 예측 분석을 회사에 제공합니다.

3.3 자동화할 기타 작업

제조 회사는 패키지에 대한 고객 문의에 사람을 사용하여 응답합니다. 자동으로 확인 메일 발송, 상태 확인, 고객 회신으로 고객 문의를 자동화함으로써 인적 자원이 주문 상태를 수동으로 확인하지 않아도 되고 고객 만족도가 향상됩니다. 산업이 전체 공급망을 자동화하면 판단과 인간 연결이 필요한 인간 개입만이 필요합니다. 예를 들어, RPA 회사는 대면 상호 작용을 통해 고객 관계를 유지할 수 없습니다. 전반적으로 RPA를 성공적으로 설치함으로써 제조 회사는 급여 비용을 줄이고 전반적인 운영 효율성과 정확성을 향상시키는 이점을 누리고 있습니다.

산업 4 : 인적 자원

또 다른 사례 연구는 인사 부서에서 RPA의 잠재적인 이점을 보기 시작한 대기업의 사례입니다. 회사는 RPA가 금융 부문에 어떻게 도움이 되는지 확인했으며 동일한 수동 작업 중 일부가 HR 직원에게 시간과 에너지를 소모한다는 것을 깨달았습니다. 회사에서 자동화하려는 수동 작업에는 다양한 HR 시스템의 직원에 대한 데이터를 단일 소스로 결합하는 것이 포함되었습니다. 이전에는 직원들이 Excel 스프레드시트를 사용하여 정보를 수동으로 확인하고 이 정보를 직접 결합해야 했으며 이 프로세스는 최대 45분이 소요될 수 있었습니다. HR 부서에서 RPA 파일럿 프로그램을 구현한 후 새로운 기술은 수동 작업을 제거할 수 있을 뿐만 아니라 직원 정보에 대한 더 자주 업데이트를 허용했습니다. 물론 회사는 RPA 기술이 새로운 구직자와 상호 작용하거나 이력서 및 지원서를 심사할 수 있는 챗봇을 포함하여 HR 부서의 다른 영역에 어떻게 도움이 될 수 있는지 계속 평가해 왔습니다. 유사한 회사는 자체 RPA 시스템을 사용하여 구직자에게 제안을 보내고 데이터 세트를 감사하며 신규 고용을 위한 건강 보험 등록을 용이하게 함으로써 이 회사의 예를 따르기 시작했습니다.

산업 5 : 의료

기업 및 보험 회사와 마찬가지로 의료 산업은 청구, 청구 및 환자 문의에 관여합니다. 건강 및 영양 부문에서 운영되는 한 네덜란드 기업은 비즈니스 프로세스를 자동화하기 위해 RPA를 채택했습니다. 네덜란드 의료 회사의 첫 번째 구현 단계에는 재무 작업 자동화가 포함되었습니다. 그러나 먼저 회사는 소프트웨어 봇이 단계를 완료한 다음 직원에게 전달하는 것을 원하지 않았기 때문에 사람의 개입을 최소화하도록 자동화 프로세스를 재설계해야 했습니다. 회사의 첫 번째 단계에서 성공을 거둔 후 회사는 더 많은 작업을 확장하기 위해 더 많은 RPA 봇을 프로그래밍했습니다. 그 결과 2016년 7월부터 2016년 8월까지 수작업의 89%에 해당하는 25개의 작업을 성공적으로 자동화했다. RPA의 이점으로 인해 재무 관련 작업을 완료하는 데 소요되는 시간이 2주에서 3일로 단축되었습니다. 또한 회사는 정확성, 규정 준수, 가용 근무 시간 및 ROI를 향상시켰습니다. 이 네덜란드 기업 외에도 의료 부문에서 운영되는 산업에 대한 RPA 기회는 청구, 빠른 청구 및 지불, 환자 건강 보험의 정확한 검증, 환자 지불 간소화와 같은 활동입니다.

산업 6 : 통신

또 다른 예로, 영국의 한 통신 제공업체는 RPA를 사용하여 백오피스 프로세스를 확장하여 작업을 보다 안정적이고 효율적이며 정확하게 만들었습니다. 2004년에 이 통신 회사는 BPO(비즈니스 프로세스 아웃소싱)를 통해 백오피스 업무를 인도로 축소했습니다. 그러나 회사의 성장은 곧 BPO의 운영 및 비용 문제로 이어졌습니다. 결과적으로 회사는 이 문제를 RPA로 해결하기로 결정했습니다. 그러나 이 회사의 RPA 사례는 외부 RPA 소프트웨어 회사의 도움 없이 RPA를 구현하기로 선택했다는 점에서 독특합니다. 이 통신 회사는 자동화하려는 백오피스 작업을 식별하고 백오피스 활동의 약 35%를 자동화하는 로봇 소프트웨어를 성공적으로 구현했습니다. RPA의 성공으로 회사는 자동화된 거래의 수를 매월 약 400/500,000으로 늘려 확장했습니다. 결과적으로 통신 회사는 정확성, 생산성, 고객 만족도가 향상되고 운영 비용이 절감되는 효과를 얻었습니다. 일반적으로 통신 산업은 RPA를 SIM 스왑, 주문 및 신용 확인과 같은 프로세스에 구현하여 처리 시간, 유연성 및 효율성을 높일 수 있습니다.

로봇 프로세스 자동화에 적합한 프로세스 유형은 무엇입니까?

 

 

프로세스 자동화에 관심이 있는 모든 비즈니스, 회사 또는 조직은 RPA가 자동화할 수 있는 프로세스와 자동화할 수 없는 프로세스를 이해해야 합니다. 그러나 잠재적으로 자동화된 프로세스에 대한 지식이 있음에도 불구하고 사용자가 적절한 전략을 선택하도록 하는 데 여전히 어려움이 있습니다. 또한 자동화에 적합한 프로세스를 선택하지 않으면 금전적 손실이 발생하고 최적의 결과에 미치지 못하며 잘못된 솔루션에 투자할 가능성이 있습니다. 그렇다면 로봇 프로세스 자동화에는 어떤 유형의 프로세스가 최적인지 논의해 볼까요?

1. 규칙 기반 프로세스

규칙 기반 작업은 간단합니다. 인간의 판단이나 해석이 필요한 과정이 될 수 없습니다. 로봇 소프트웨어는 모호한 문장을 이해할 수 없으므로 작업은 변경이나 예외가 거의 또는 전혀 없이 논리적이어야 합니다. 예를 들어, 데이터를 복사하고 붙여넣는 긴 프로세스는 매우 간단하고 쉽게 프로그래밍할 수 있기 때문에 매우 규칙 기반입니다.

2. 반복적인 거래가 많다

RPA의 목적은 많은 작업을 사람보다 더 빠르고 정확하게 자동화하는 것입니다. 일반적으로 두어 달에 한 번씩 수행되는 프로세스를 자동화하는 것이 가능하지만 대용량 트랜잭션에 중점을 두는 것은 가장 큰 이점과 함께 최적의 성능을 보장합니다. 예를 들어, 제조 회사의 공급 및 수요 사슬 기록은 지속적으로 변경되므로 공급 사슬 기록을 자주 업데이트해야 합니다. 공급망 작업도 반복적이며 일반적으로 하루에 여러 번 수행되므로 RPA의 이점을 얻을 수 있는 적합한 작업입니다.

3. 성숙한

성숙한 작업은 한동안 존재했던 프로세스이므로 대부분의 작업자가 알고 있는 프로세스입니다. 이것은 또한 프로세스가 매번 같은 방식으로 완료될 가능성이 있음을 의미합니다.

4. 비용 식별 용이

조직에서 작업을 완료하는 데 발생한 현재 비용을 계산할 수 있다면 비용과 자동화의 잠재적 이점을 비교하는 것이 더 쉽습니다. 다시 말해, 역사적으로 8시간의 인적 자원이 필요한 작업을 쉽게 정량화할 수 있으므로 기업은 RPA 재료 및 구현 비용에서 예상 성장을 뺀 비용을 비교할 수 있습니다.

5. 구조화

자동화에 적합한 프로세스를 명확하게 정의하고 구조화된 데이터를 사용합니다. 구조화된 데이터는 주소 및 신용 카드 번호를 보유하는 데이터베이스와 같은 양적 숫자 및 값입니다.

6. 거래

트랜잭션 프로세스는 인적 오류가 자주 발생하는 프로세스입니다. 예를 들어, 판매 주문을 업데이트하는 조직은 자동화에 완벽한 트랜잭션 작업입니다. 트랜잭션 작업은 비즈니스 세계의 다른 프로세스보다 계층적으로 낮지만 여전히 세심한 주의가 필요하므로 자동화에 적합합니다.

7. 예외가 거의 없음

이러한 작업은 일반적으로 봇이 최소한의 예외로 프로세스를 완료할 수 있음을 의미합니다. 소프트웨어 로봇이 예상치 못한 일에 응답해야 하는 경우는 예외입니다. 불행히도 자동화 기술은 예외를 처리할 수 있지만 많은 시간이 걸릴 수는 없습니다.

8. 복잡하지 않음

RPA 소프트웨어는 기계 학습, AI 또는 기타 지능형 도구를 추가하지 않고 주관적 피드백과 같은 복잡한 작업을 처리할 수 없습니다. 그러나 RPA에 적합한 프로세스는 규칙 기반이고 반복적이며 구조화되어 있기 때문에 더 복잡한 작업이 필요한 작업은 조직의 의제에 포함되지 않을 수 있습니다.

9. 다중 시스템 액세스

RPA 소프트웨어의 이점은 봇이 조직의 현재 시스템에 연결될 때 상호 연결된 기술의 에코시스템을 생성한다는 것입니다. 즉, 다양한 시스템에 액세스하는 프로세스는 이러한 작업이 일반적으로 인적 오류와 일관성 없는 결과를 초래하기 때문에 최적의 이점을 제공합니다.

왜 현재 로봇 프로세스 자동화에 초점을 맞추고 있습니까?

 

 

World Wide Web의 출현 이후 워크플로 자동화는 비즈니스, 조직 및 기업에서 관련성이 있게 되었습니다. Robotic Process Automation에 대한 세계의 도입은 기업의 운영 방식을 변화시켰고 기업이 경쟁을 능가할 수 있는 도구가 되었습니다.

그러나 RPA가 2000년대에 출시되었지만 2017년이 되어서야 RPA의 인기가 높아져 RPA가 파괴적 기술로 자리 잡았습니다. 세계가 인더스트리 4.0에 진입함에 따라 RPA 기술 기능의 추가 발전은 자동화 소프트웨어의 시장 인기를 유지했습니다. 산업계는 해가 거듭될수록 프로세스를 발전시키기 위해 더 빠르고 더 나은 자동화 기술을 원합니다. 따라서 RPA 기업에 대한 현재의 초점은 새로운 파괴자가 시장을 뒤흔들지 않는 한 항상 만연할 것입니다. 그러나 많은 산업이 성공하려면 RPA가 어디에 있는지, 현재는 무엇이며, 어디로 가고 있는지 알아야 합니다. Gartner의 2022년 기술 동향 에 따라 초자동화는 데이터, 사이버 보안, AI, 인텔리전스 도구, 자율 시스템 및 생성 AI에 대한 세계의 현재 초점 때문에 자동화의 다음 단계입니다.

AI 대 RPA – 차이점과 공통점 이해

 

 

AI는 한때 RPA와 완전히 다른 분야에서 운영되었지만 소프트웨어 로봇의 기능을 향상시키기 위해 RPA 소프트웨어에서 점점 더 구현되고 있습니다. 인공 지능은 인간의 인지 과정을 예측, 학습 및 이해할 수 있는 첨단 기술입니다. RPA가 AI와 결합하면 자동화 소프트웨어의 이점이 더욱 향상되고 다른 분석을 추가하여 고객 만족도, 보안, 정확성 등을 높일 수 있습니다.

RPA 자체는 지능적이지 않습니다. 즉, 판단이나 해석이 필요한 복잡한 프로세스를 이해할 수 없습니다. AI는 적절한 프로세스가 여전히 잘 정의되고 성숙해야 하기 때문에 의사 결정에 도움이 될 수 있는 정보를 반드시 제공하지는 않지만, 이점을 향상시켜 더 많은 성능 최적화를 가능하게 합니다.

RPA 대 지능형 자동화 – 차이점과 공통점 이해

 

 

로보틱 프로세스 자동화(RPA)가 사람의 개입 없이 반복적인 작업을 완료하는 데 사용되는 소프트웨어 도구라면 지능형 자동화(IA)는 인공 지능(AI)과 머신 러닝을 RPA와 결합합니다. 이러한 결합된 리소스는 기업이 비용을 절감하고, 생산성과 정확성을 높이고, 처리 시간을 단축하고, 요구 사항을 충족하는 데 도움이 됩니다. 사람들이 이성, 신중함 및 예측 분석에만 의존하지 않고 올바른 결정을 내리는 데 도움이 되는 “지능” 측면을 추가하여 원하는 결과를 달성하려면 여러 기계와 자동화된 도구가 필요합니다.

RPA의 미래: 초자동화 및 지능형 프로세스 자동화

 

 

RPA의 미래는 초자동화 및 지능형 프로세스 자동화입니다. RPA의 프로세스 중심 접근 방식은 시스템 오류를 견뎌냈지만 RPA의 기계적 구성 요소가 없었다면 이보다 더 발전되고 복잡한 도구는 존재하지 않았을 것입니다. Gartner는 2022년 “Top Strategic Technology Trends” 중 하나로 이 분야와 함께 초자동화의 개념을 만들었습니다. 상세히, Gartner 의 목표는 디지털화된 솔루션을 통해 조직의 성장을 최적화하고 가속화하도록 돕는 것입니다.

지능형 자동화(IA)는 인공 지능(AI)과 머신 러닝을 RPA와 결합하여 기업이 비용을 절감하고, 생산성과 정확성을 높이고, 처리 시간을 단축하고, 요구 사항을 충족할 수 있도록 지원합니다.

초자동화가 머신 러닝을 통해 포괄적인 방법으로 IA를 한 단계 더 발전시키는 반면, AI 및 기타 소프트웨어는 모든 프로세스를 보다 지능적이고 효율적으로 운영합니다. 주요 차이점은 하이퍼오토메이션이 IA 및 RPA를 통합하여 작업을 자동화하는 복잡한 인지 시스템을 생성한다는 것입니다.

초자동화의 성공 여부는 AI와 ML에 따라 복제된 데이터 힙(“디지털 트윈”이라고도 함)을 구성하는 데 달려 있습니다. 성공은 또한 상호 운용 가능한 하드웨어에 달려 있습니다. 따라서 “사용자의 최소한의 개입으로 하드웨어 변경 사항에 적응”할 수 있는 기계를 통해 기술 생태계를 구축할 필요가 있습니다. 플러그 앤 플레이 (PnP). 데이터가 더욱 포괄적이 됨에 따라, 초자동화 시스템의 연결된 네트워크와 지능형 도구는 스스로 학습하여 점진적으로 자동 조절되고 자동화됩니다.

RPA 및 인지 컴퓨팅

 

 

많은 사람들이 디자인 때문에 인지 컴퓨팅을 인공 지능(AI)과 혼동합니다. 그러나 인지 컴퓨팅은 실제로 AI의 하위 범주입니다. 또한 코그너티브 컴퓨팅은 많은 양의 데이터를 처리할 수 있기 때문에 RPA 기술을 향상시킬 수 있으며, 이는 조직이 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. AI와 유사하게 AI는 RPA의 이점을 향상시키지만 코그너티브 컴퓨팅은 여전히 사람의 개입이 필요합니다. 또한 변화에 적응할 수는 있지만 AI와 같은 의사 결정권자에게 솔루션을 제공할 수는 없습니다. 코그너티브 컴퓨팅 지원이 포함된 RPA는 의사 결정자가 정형 및 비정형 데이터를 통해 많은 양의 정보에서 패턴을 더 잘 이해하고 볼 수 있도록 도와줍니다.

영향: 고용에 대한 RPA의 현재와 미래: RPA가 이미 인간을 대체하는 곳과 그렇지 않은 곳(아직)

 

 

알다시피, RPA 기술을 성공적으로 구현하려면 조직 구조 내에서 역할과 책임의 변화가 필요합니다. 그러나 RPA의 현재 기능과 성능이 어떻게 인간을 대체합니까?RPA는 이미 일상적이고 반복적인 작업을 수행하는 인간을 대체하여 직원이 보다 창의적이고 지적이고 필수적인 작업에 참여할 수 있는 귀중한 시간을 확보합니다. 따라서 현재 RPA는 데이터 입력 및 감사와 같은 사람의 작업을 대체합니다.

소프트웨어 로봇은 또한 소프트웨어가 프로세스를 대체하기보다는 보조자 역할을 하도록 구성하여 직원에게 필요한 작업량을 제한할 수 있습니다. 그러나 이것은 현재의 지능형 자동화 시스템, 특히 작업자의 고도의 기술적 능력과 사회적, 인간적 기술을 요구하는 작업에서 사실입니다. 그러나 많은 기업이 복잡하고 인지적이며 변화하는 프로세스를 자동화할 수 없는 자동화 시스템을 보유하고 있으므로 완전한 인간 노동 교체로서의 RPA는 아직 오지 않았습니다.

RPA의 미래는 대부분의 비즈니스 프로세스를 자동화하여 궁극적으로 많은 인간의 작업을 대체할 수 있습니다. 결과적으로 소프트웨어 로봇이 점점 지능화됨에 따라 인간의 불안 수준도 높아집니다. 많은 기술 및 비즈니스 분석가는 자동화 소프트웨어가 판단 기반 의사 결정을 내릴 수 있는 지능적이고 자율적인 기술로 발전함에 따라 많은 작업에 더 이상 사람이 필요하지 않을 것이라고 예측합니다. 예를 들어, 전략 정보 시스템 저널 29 일부 학자들은 자동화가 2033년까지 미국 일자리의 47%를 대체할 것이라고 예측합니다. 더욱이 RPA가 AI 및 기타 지능형 도구와 점점 더 짝을 이루면서 인간은 소프트웨어 로봇과 경쟁할 수 없게 되어 많은 조직에서 AI 주도 자동화를 탁월한 선택으로 만들고 있습니다.

지능형 자동화의 미래가 대부분의 인간을 대체할 가능성이 높으면 어떤 직업을 대체할 것입니까? 기본적으로 자동화가 가능한 모든 작업은 로봇 소프트웨어로 완전히 대체될 것입니다. 예를 들어, 많은 프로세스가 인적 자원(HR) 자동화가 가능하고 인간이 이러한 작업을 완료해야 할 필요성이 사라질 수 있습니다. 그러나 HR에는 인간의 사회적 기술과 감정이 필요합니다. 요소 소프트웨어 로봇은 향상에 도움이 될 수 있지만 반드시 완전히 대체하지는 않습니다.

RPA가 아웃소싱을 대체하는 방법

 

 

RPA 기술로 인해 혼란을 겪고 있는 주요 부문은 BPO(비즈니스 프로세스 아웃소싱) 산업입니다. 예전에는 기업, 기업, 기업이 프런트-투-백 오피스 프로세스를 다른 국가에 아웃소싱하여 더 저렴한 인건비와 효율성의 이점을 얻는 것이 일반적이었습니다.RPA는 대규모 관리 프로세스가 바로 RPA 소프트웨어가 완료하도록 설계된 작업이기 때문에 아웃소싱 및 BPO 제공업체를 완전히 대체합니다. 게다가 백오피스와 엔드 투 엔드 프로세스를 아웃소싱하는 많은 기업은 다른 국가의 임금이 인상됨에 따라 계속해서 더 높은 비용을 감수하고 있습니다.

로봇 소프트웨어를 사용하여 이러한 프로세스를 자동화하면 인적 자원을 아웃소싱하여 발생하는 비용을 크게 줄일 수 있는데 기업은 왜 RPA에 투자하지 않습니까? BPO 제공업체는 RPA의 시장 성장으로 인해 대부분 구식이지만 서비스 제공업체는 이러한 일이 발생하지 않도록 RPA를 해당 모델에 구현할 수 있습니다.

RPA가 사회에 미치는 전반적인 영향

누군가 로봇 프로세스 자동화를 언급할 때 많은 사람들은 인간이 수행하는 프로세스를 대체하기 위해 무언가를 수행하도록 프로그래밍된 물리적 로봇을 상상합니다. 그러나 많은 사람들이 알게 되듯이 RPA는 실제 로봇이 아닙니다. 반복적이고 구조화된 작업을 인간이 할 수 있는 것보다 더 빠르고 정확하게 완료하는 데 사용되는 프로그래밍 가능한 소프트웨어입니다.

전반적으로 RPA가 사회에 미치는 영향은 주로 긍정적입니다. 직원들이 일상적인 복사 및 붙여넣기 작업보다 가치 있는 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있기 때문입니다. 4차 산업혁명 시대가 도래하면서 헐리우드 영화에 주로 등장하는 스토리라인인 로봇이 차지할 것이라는 공포가 일반화됐다. 특히 RPA를 사용하면 많은 직원들이 자동화 로봇이 자신을 대체할 것을 두려워했지만 대부분은 그렇지 않았습니다. 다시 말해, RPA를 성공적으로 구현한 많은 조직은 자동화가 직원의 지루한 프로세스를 덜어주거나 직원이 로봇 도우미를 통해 절차를 더 빨리 완료할 수 있도록 하여 보다 생산적인 인력을 촉진한다는 것을 알게 되었습니다. 그러나 RPA가 점점 더 지능화됨에 따라 RPA가 일부 직업을 쓸모없게 만들 위험이 있는 경우 사회에 대한 RPA의 전반적인 긍정적 영향이 바뀔 수 있습니다.

RPA의 실제 예

현재 시스템에 Robotic Process Automation 서비스를 구현한 조직의 성공 사례가 많이 있습니다. 예를 들어, 리즈 빌딩 소사이어티영국의 모기지, 저축 및 생활 계획 분야의 금융 서비스 제공업체인 는 수천 개의 애플리케이션에서 수천 개의 작업을 자동화하는 15대의 로봇을 보유하고 있습니다. 회사는 RPA를 사용하여 트랜잭션을 처리하고, 회원 계정을 업데이트하고, 이메일을 자동화하는 데 팬데믹 기간 동안 도움이 된 필수 리소스로 간주합니다. RPA는 Leeds Building Society가 빠르게 증가하는 회원 요청을 충족하고 따라갈 수 있는 솔루션을 제공했습니다. 회사에 따르면 RPA는 복잡한 고객 문의를 처리하는 데 낭비되는 시간을 줄이고 전화 대기 시간을 줄여 고객 만족도를 높이고 모기지 상환 휴가를 제공합니다.

RPA를 시작하는 방법

 

RPA 프로젝트를 구현하는 프로세스에는 개념 증명(PoC), 파일럿 및 테스트의 세 단계가 포함됩니다.

1. PoC 만들기

RPA 프로젝트의 첫 번째 단계는 PoC 또는 사용자가 원하는 프로세스를 자동화하는 것이 가능함을 입증하는 방법을 개발하는 것입니다. RPA가 최적의 이점을 얻을 수 있는 최상의 솔루션인지 확인하기 위해 사용자는 ROI, 비용, 절감 및 규정 준수와 같은 이점 예측을 자동화하고 수량화하는 사례를 식별해야 합니다.또한 PoC에는 사용자의 식별된 프로세스를 가장 잘 나타내는 RPA 소프트웨어 공급자에 대한 계획이 포함되어야 합니다. 예를 들어, 일부 공급자는 RPA 소프트웨어만 전문으로 하는 반면 다른 공급자는 RPA 위에 여러 제품을 제공할 수 있으며 다른 공급자는 RPA 플랫폼을 사용하는 IT 또는 BPO 서비스 공급자입니다.마지막으로 PoC는 프로젝트를 감독하기 위해 비즈니스 및 IT 부서의 인적 자원에서 COE(Center of Excellence)를 만드는 것과 같은 내부 조직을 재고해야 합니다.

2. 파일럿

파일럿 단계는 RPA 프로젝트의 설계, 구축 및 테스트 단계입니다. 이 단계는 프로젝트의 프로그래밍, 구성 및 설치 단계입니다. 예를 들어 회사에서 종이에 데이터를 기록하는 경우 전자 매체로 전송해야 합니다. 엔터티가 설치를 위해 외부 리소스를 사용하지 않는 한 이 단계에서는 일반적으로 COE와 RPA 제조업체 또는 서비스 공급자의 협력이 필요합니다.

3. 테스트

소프트웨어 로봇이 설계된 대로 작동하면 RPA 설치가 완료된 것입니다. 그러나 로봇이 최적의 결과를 제공할 수 있도록 사용자는 자동화 기술을 계속 확장하고 업데이트해야 합니다.PoC는 RPA 여정에서 가장 중요한 단계입니다. 적절하게 계획하지 않으면 시간과 비용이 낭비될 수 있기 때문입니다. 불행히도 대부분의 RPA 구현이 실패하는 주요 원인 중 하나는 사용자가 로봇 프로세스 자동화를 위해 의도된 적이 없는 프로세스를 자동화하려고 시도하기 때문입니다.

자주 묻는 질문

Robotic Process Automation은 운영 비용과 인적 오류를 줄여 비즈니스 프로세스를 자동화하는 강력한 도구입니다.

RPA(로봇 프로세스 자동화)란 무엇입니까?

RPA를 정의하기 위해 화면 녹화 및 스크래핑과 같은 인간 활동을 모방하여 지속적인 흐름과 효율성에 중점을 둔 도구입니다. 그러나 RPA는 사용자의 현재 시스템에 설치될 때 방해가 되지 않음으로써 이러한 단순한 비즈니스 프로세스보다 한 단계 더 나아가 사람의 개입이 거의 또는 전혀 없이 구조적이고 반복적인 작업을 완료하도록 프로그래밍할 수 있습니다.

로봇 프로세스 자동화의 이점

RPA의 이점은 최대 운영 효율성, 빠르고 간단한 구현, 업계 규정 준수를 유지하기 위한 구성, 고객 만족도 향상, 작업자의 지루한 작업 부담 완화, 데이터 보안 강화입니다.

로봇 공정 자동화 기술

다양한 유형의 RPA 기술은 다음과 같습니다.

• 데이터 – 데이터 소프트웨어 로봇은 데이터 전송, 암호화 및 파일 인코딩에 참여할 수 있습니다.
• 통합 – 통합 기반 소프트웨어 로봇은 다양한 애플리케이션의 항목에 액세스하고 변경할 수 있습니다.
• 프로세스 – 프로세스 기반 소프트웨어는 프로그래밍된 프로세스에 참여하기 위해 변경, 이벤트 또는 트리거를 인식할 수 있습니다.

로봇 프로세스 자동화는 어디에 사용됩니까?

작업 자동화의 이점을 얻을 수 있는 거의 모든 산업에서 로보틱스 프로세스 자동화를 사용할 수 있습니다. 그러나 현재 RPA 사용에 영향을 받는 RPA 회사 영역은 다음과 같습니다.

• 고객 서비스
• 주문 처리
• 금융 부문
• 공급망 제조
• 매상
• 정보 기술(IT)
• 인적 자원(HR)
• 제품 개발
• 업계 규정 준수 규칙

로봇 프로세스 자동화 작동 방식

RPA의 워크플로는 수집, 전송, 생성 및 확인의 4단계를 따릅니다. 예를 들어 데이터 입력 및 출력에서 소프트웨어 봇은 데이터를 가져와 다른 애플리케이션으로 전송하고 보고서를 생성하고 완료되면 사용자에게 알립니다.

로봇 프로세스 자동화를 구현하는 방법

성공적인 RPA 구현 프로세스에는 개념 증명(PoC), 파일럿 및 테스트의 세 단계가 필요합니다. PoC 단계는 자동화를 위한 프로세스 선택, 승인 및 내부 조직 구조 조정을 수반합니다. 파일럿 단계는 RPA 구현의 개발, 설계, 스크립트 작성 및 구축 단계입니다. 이 단계에서 RPA 시스템을 위한 모든 도구, 추가 기능 및 리소스를 신중하게 논의하고 구현해야 합니다. 마지막으로, 마지막 단계는 로봇이 원하는 대로 작동하는지 확인하기 위해 소프트웨어를 테스트하는 것입니다.

로봇 프로세스 자동화 시장 규모

Statista 에 따르면 2022년 현재 RPA의 시장 규모는 37억 달러입니다.

로봇 프로세스 자동화를 배우는 방법

RPA 개발자가 되려면 자동화된 로봇 소프트웨어의 프로그래밍을 배우고 마스터하기 위해 길고 포괄적인 교육이 필요합니다. 또한 RPA 영역은 끊임없이 변화하므로 필요한 지식은 결코 멈추지 않습니다.

최고의 로봇 프로세스 자동화 서적

RPA 서적의 경우 업계가 자주 변화하고 발전하기 때문에 인쇄된 리소스가 독자에게 최신 정보를 제공하는 데 어려움을 겪을 수 있음을 기억하는 것이 중요합니다. 그러나 여전히 훌륭한 RPA 서적이 있으므로 여기에 5개의 훌륭한 Robotic Process Automation 서적이 있습니다.

• Mary C. Lacity와 Leslie P. Wilcocks의 “로봇 프로세스 및 인지 자동화: 다음 단계”
• “Microsoft Power Automate를 통한 워크플로 자동화: 최소한의 코딩으로 비즈니스 자동화를 통해 디지털 혁신 달성”(Aaron Guilmette)
• Christopher Surdak의 “봇 관리 및 먹이 주기: 로봇 프로세스 자동화를 위한 소유자 매뉴얼”
• Tom Taulli의 “로봇 프로세스 자동화 핸드북: RPA 시스템 구현 가이드”
• “지능형 자동화: 인공 지능을 활용하여 비즈니스를 촉진하고 세상을 보다 인간답게 만드는 방법을 배우십시오”(Pascal Bornet)

최고의 로봇 프로세스 자동화 온라인 과정

최고의 로봇 프로세스 자동화 온라인 코스는 EdX 에서 나옵니다.. 기본 수준에서 RPA를 이해하고자 하는 모든 사람에게 이 소개 과정은 로봇 프로세스 자동화를 문제 해결의 한 형태로 사용, 자동화 청사진 설계, 프로세스에 대한 노력 추정치를 만드는 방법 학습과 같은 새로운 기술을 개발하는 데 도움이 될 수 있는 유용한 시작점이 될 수 있습니다. 자동화 등. 프로그래밍 및 머신 러닝 분야의 리더인 강사와 함께 가상 수업을 듣게 됩니다.

로봇 프로세스 자동화는 좋은 직업입니까?

네, Robotic Process Automation은 좋은 직업입니다. 에 따르면 유리문, RPA 개발자는 미국에서 평균 연간 기본 급여가 $80,000입니다. 또한 RPA 개발자의 최저 보고 급여는 $57,000이고 최고 보고된 급여는 $112,000입니다.

그리고 점점 더 많은 기업이 RPA의 진정한 잠재력을 이해하기 시작함에 따라 RPA 기술을 보유한 직원의 급여만 증가하고 있습니다.

로봇 공정 자동화 연구 논문

모든 RPA에 대한 자세한 내용은 다음과 같은 가치 있는 연구 논문을 참조하십시오.

• Gartner 의 로봇 프로세스 자동화 성공을 위한 모범 사례
• Gartner의 전술적 RPA를 넘어서
• 로봇 프로세스 자동화 – 비즈니스 조직의 미래: Manishkumar Gami 씨, Parth Jetly 씨, Nidhi Mehta 씨, Sunita R. Patil 박사 의 검토
• Andrzej Sobczak 의 폴란드 기업의 조직 탄력성을 높이기 위한 디지털 혁신 도구로서의 로보틱 프로세스 자동화
• Marko Kauppinen의 컨테이너화 된 환경에서의 로봇 프로세스 자동화
• 로봇이 준비되었습니다. 당신은? 디지털 인력의 미개척 이점 딜로이트

최고의 로봇 프로세스 자동화(RPA) 인증

최고의 RPA 인증은 Microsoft 에서 제공합니다., RPA 소프트웨어 및 도구에 익숙해지려는 사람이라면 누구나 달성할 수 있는 초급 인증서입니다. 이를 통해 RPA에 관심이 있는 사람들은 자동화를 위한 최고의 도구 중 하나인 Microsoft의 Power Automate 소프트웨어를 이해하고 작업을 시작할 수 있습니다. 인증서를 취득하기 위해 참가자는 Power Automate 소프트웨어로 비즈니스 프로세스 자동화, Power Virtual Agents로 챗봇 구축, Power BI로 데이터 분석 수행에 대한 주제와 기본 이해를 다루는 시험을 완료하고 통과해야 합니다. 이 인증에 필요한 전제 조건은 없지만 시험 비용을 지불해야 합니다.

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