뉴노멀 시대, 인텔리전스 업무 자동화 전략 - 엔터프라이즈 등급 지능형 자동화의 특징과 사례
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로봇프로세스자동화(RPA)가 기업 IT의 핵심 인프라 중 하나로 자리를 잡아가고 있다. 다만 초창기 RPA가 기업의 모든 문제를 해결할 수 있을 것이란 기대는 어느 정도 가시며 이제는 저마다 자동화 할 수 있는 업무를 세분화하고 보다 지능화된 자동화를 통해 업무의 효율성을 꾀하는데 주력하고 있다. 신규 인력 채택으로 해결할 수 없는 일과는 엔터프라이즈 등급 지능형 자동화가 해답이다.
- 자동화는 디지털 워커 digital worker 기반으로 이루어짐 → 소프트웨어 기반의 로봇. 인간과 제일 가까운 모든 일을 디지털 워커가 수행함
- e.g. 듣고 감정과 문맥 이해, 작업 스케쥴 관리, 타이핑, 응용 프로그램과 상호 작용, 데이터 분석 및 해설 등
엔터프라이즈 등급의 지능형 자동화의 특징
1. 연결성
- 디지털 워커는 각 부서가 운영하는 it시스템을 변경하지 않고 다양한 시스템과 상호작용하여 바로 전송 가능
- [재고관리/SCM, 배송확인, VAT 규정준수] / [구매조달, 조정, 신용 모니터링, 지출관리] / [후보자 발굴, 입사처리, 임금관리, 근로자 불안 처리] / [상담원 지연, 이메일 트래픽 분석, 음성기록 분석] 등의 업무와 상호작용
- 기존 업무 프로세스에 신규 솔루션 (IBM watson 등)을 적용할때, 기존 정보를 어떻게 새로운 시스템에 넣을지? 에 대한 해답이 될 수 있음 → 접착제 역할
## 2. 개방성 - Tech Expansion
- 디지털워커는 스킬 (skill)이라 불리는 새로운 기능을 무한히 추가하여 기능을 확장할 수 있음. 스킬셋을 사고파는 오픈 마켓플레이스를 제공함
- 자발적으로 개발한 기술 외에도 생태계에서 업계 최고의 기술을 접하고 사용할 수 있음
- 스킬을 사고팔며 가치의 지속적 자산화가 가능하고, 기술 채택 및 사용 가속화와, 개발기간 단축 및 비용 절감 가능
3. 인간과 협업 - Interactivity
- 인간과 디지털 워커간의 상호작용은 점점 늘어나고 있음. 이것을 최대한 자동화 하되, 자동화 목표와 보안 기준간의 균형을 이루며 고객 요구와 기대에 응답
- 권한이 없는 사람이 중간 프로세스에 침투하는걸 방어할 수 있음
AI/ML을 접목한 지능형 자동화 성공사례 1 - 화이자
챌린지
- 세계 시장의 복잡한 의약품 공급망을 관리하기 위해 화이자 현지 운영팀은 서률를 수동으로 처리하는데 너무 많은 시간을 할애해야했음
- 규제가 심한 환경에서 잠재적 컴플라이언스 위험을 식별하고 약물 사용에 대한 통찰력을 얻는것은 다른 주요 골칫거리였음
솔루션
- 디지털워커는 OCR을 포함한 시각 인식 기술을 사용하여 문서를 자동으로 디지털화하고 불일치를 확인한뒤, 협업 기술을 사용하여 팀에게 문서간의 데이터 불일치 또는 격차를 경고
- 자동화와 경험된 AI학습기능, 고객과의 대화를 검사하여 잠재적인 규정 준수 위협을 확인하는 머신 러닝 프로그램에 권한을 부여
- 디지털 워커는 지식과 통찰력 기술을 사용하여 자동으로 데이터를 수집하고 금연 액체 연대가 완성되었는지 판단
결과
- 프로세스 개선 - 문서 조형 정확도, 제품 배달 및 환자 관리 효율화
- 리스크 감소 - ML, OCR 이용하여 컴플라이언스 팀에 인사이트 제공
- 컴플라이언스 팀이 연간 220,000 시간 절감
AI/ML을 접목한 지능형 자동화 성공사례 2 - 텔로포니카
챌린지
- 락다운 기간동안 인ㅌ넷은 40%, 모바일 트래픽은 50% 증가
- 인터넷, 멀티미디어, 모바일 서비스에 대해 하루 수십만건의 고객 대응ㅇ 필요
- covid기간동안 고객의 참여를 단순화하고 고객과의 대면 접촉을 최소화
솔루션
- 디지털 워커를 통해 레거시 시스템을 포함한 다양한 시스템에서 데이터를 가져와 전화 응답중인 상담원의 프런트엔드 관리 시스템에 보여줌
- 송장 분석 및 모바일 B2B의 분쟁 프로세스에 대한 단순화 및 자동화
- 티켓에 대한 필터링 및 분석 - 현장 출동 감소
결과
- 2020 고객센터 - 1.5조의 비용절감
- 상담업무 시간 감소 - 7-8개의 시스템을 보며 응대했던 시스템을 한 화면으로 줄이며 업무시간 90% 감소
- 현장 출동 25% 감소
- → 다양한 업무의 생산성 향상
4. 확장성- scalability
- 필요할때 디지털 워커를 쉽게 늘릴수 있다는 장점
- 기존의 데스크탑 자동화는 각 기기마다 스크립트가 다르게 돌아가고 있기 때문에, 업무로드가 늘어났을때나 업무를 변경해야할때 유연하지 못하고, 항상 사람의 개입을 필요로 했음
- 그러나 자동화 로봇을 도입하면, 디지털 워커의 풀이 AI시스템을 통해 관리가 되어 필요한 일의 로드를 늘릴때 용이하고, 더 수월하게 관리 할 수 있음.
- 모든 업무를 프로세스 큐에 적용하여 AI엔진으로 업무의 순위를 정하고, 수행 시간이 늘어남에따라 학습해서 점점 더 효과적인 스케쥴링 가능.
- 낮은 사용률 문제 해결 - 다양한 태스크에 따라 자동으로 디지털 워커의 효율성을 극대화
- 업무부하의 변동성 - 시간에 따라 업무 부하를 유동적으로 관리하며 다양한 디지털 워커에게 일 할당
- 스케쥴링의 복잡도 개선 - 디지털 워커의 스케쥴을 관리하기 위해 인력을 필요로 했지만, 프로세스 큐의 도입으로 해결
디지털 워커 스케쥴링 사례 - 트렌스 유니온
챌린지
- 미국 신용조사 기업 트렌스 유니온은 ‘로봇 사원’ 디지털 워커 50여명ㅇㄹ 채용
- 각 디지털 워커는 대출서류 심사, 데이터 입력 등 특정 업무를 맡음
- 하지만 시간대별로 업무량이 집중되다 보니 어떤 로봇은 놀고 어떤 로봇은 업무 과부하에 걸려 일을 제ㅈ때 끝내지 못하는 상황
솔루션
- 로봇매니저 (IADA)투ㅜ입
- 머신러닝 및 AI기술이 접목된 매니저는 직원이 지정한 업무 우선순위와 주용도 등을 학습한 뒤 로봇들에 일감을 재할당하고 분업, 협업이 이루어지도록 조정
결과
- 디지털워커의 스케쥴을 관리하는 팀의 소요시간을 75% 단축
- 디지털 워커의 유휴시간을 줄여 34%의 생산성 향상
- 정의된 우선 순위 지정 밒 SLA규칙을 통해 주관성 제거 및 최대
5. 재사용 - reusability
- 솔루션을 전사적으로 배포하고 자산화 할 수 있어야함
- 객체 기반의 재사용성을 보장하며, 앱/ 프로세스 별로 상호 연동하고 관리하여 업무 프로세스 구성가능. 해당 오브젝트만 변경하면 나머지는 지속적으로 사용가능
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