로봇 프로세스 자동화(RPA) 통합
로봇 프로세스 자동화(RPA)는 인공 지능(AI) 및 머신 러닝 기능을 갖춘 소프트웨어를 사용하여 이전에는 사람이 수행해야 했던 대량의 반복적인 작업을 처리하는 것입니다. 이러한 작업에는 쿼리, 계산, 기록 및 트랜잭션 유지 관리가 포함될 수 있습니다. 소프트웨어 로봇 또는 봇이라고도 하는 RPA 기술은 애플리케이션에 로그인하고, 데이터를 입력하고, 작업을 계산하고 완료하고, 로그아웃하는 등 인간 작업자를 모방합니다. 좀 더 간단히 말하면, RPA는 인간이 디지털 시스템 인프라의 다양한 다른 소프트웨어 유형 및 요소와 상호 작용하는 데 사용할 수 있는 가상 로봇이 포함된 소프트웨어입니다.
산업 사용 - 로봇 프로세스 자동화
로봇 프로세스 자동화 도구는 기본 비즈니스 애플리케이션을 대체하는 것이 아니라 단순히 인간 작업자의 이미 수동 작업을 자동화하는 것입니다. 기본적으로 현재 작업자가 보고 있는 화면을 보고 관련 위치에서 관련 데이터를 가져와 사용자 인터페이스 내에서 동일한 상자와 필드를 채우고 업데이트합니다. 이는 다음과 같은 몇 가지 목적을 달성합니다.
RPA의 이점:
- 신속한 비용 절감: RPA는 팀의 작업량을 줄여주므로 직원은 인간의 입력이 필요한 다른 우선 순위 작업으로 재배치할 수 있어 생산성과 ROI가 향상됩니다.
- 향상된 정확성 및 규정 준수: RPA 로봇이 특정 워크플로 및 규칙을 따르도록 프로그래밍할 수 있으므로 특히 규제 표준과 같이 정확성과 규정 준수가 필요한 작업과 관련된 인적 오류를 줄일 수 있습니다.
- 높은 수준의 유연성 및 확장성: 데이터 관리에서 대규모 배포에 적합한 자동화 솔루션의 가용성
- 클라우드 기반 배포: 클라우드에 배포된 RPA는 낮은 인프라 비용, 자동 업그레이드, 낮은 유지 관리 비용 및 간편한 배포를 제공합니다. 또한 클라우드 기반 IT 인프라로의 전환은 최종 사용자가 강력한 방식으로 사이버 보안 문제를 해결할 수 있는 클라우드 기반 RPA 배포를 지향하도록 합니다.
RPA와 관련된 위험
- 조직 문화: 조직은 직무 내 책임이 변화함에 따라 학습 및 혁신 문화를 장려해야 합니다. 인력의 적응성은 자동화 및 디지털 전환 프로젝트에서 성공적인 결과를 얻는 데 중요합니다.
- RPA 구현을 방해하는 데이터 보안 위험: 데이터 유출 및 절도는 RPA와 관련된 두 가지 주요 위협입니다. 적절한 보안 절차가 마련되지 않은 경우 RPA 봇 암호 또는 RPA에서 처리하는 소비자 데이터와 같은 중요한 데이터가 공격자에게 노출될 수 있습니다.
팬데믹으로 인한 재택근무 상황으로 인해 기업의 사업 운영이 변화하면서 RPA 산업 성장에 유리할 것으로 예상됩니다. 소규모 기업이든 대규모 기업이든 인지 기술 통합 및 변화하는 비즈니스 프로세스와 함께 더욱 발전할 것입니다. 이러한 모든 기업은 중복 작업을 자동화하여 비용을 절감하고 효율성을 높이는 방법을 모색하고 있습니다. 자동화는 기업의 간접비를 줄이면서 기계적 절차보다 짧은 시간에 대량의 데이터를 신속하게 구현, 실행 및 정렬할 수 있습니다. 따라서 로봇 프로세스 자동화 산업은 향후 10년 동안 약 30%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
최고의 도구와 플랫폼을 제공하는 주요 RPA 업계 업체로는 UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism, WorkFusion, NICE, EdgeVerve Systems, Kofax, Pegasystems, Redwood Software 등이 있습니다.
주요 기업 비교
RPA를 통합하려는 모든 비즈니스 또는 조직은 주로 비용 절감, 속도, 정확성 및 일관성 향상, 생산 품질 및 확장성 향상과 같은 이점 때문입니다. 자동화는 특히 민감한 데이터 및 금융 서비스에 대해 추가 보안을 제공할 수도 있습니다. RPA의 실제 사용에는 은행 및 금융 프로세스 자동화, 모기지 및 대출 프로세스, 고객 관리 자동화, 전자 상거래 상품화 운영, 광학 문자 인식 애플리케이션, 데이터 추출 프로세스 및 고정 자동화 프로세스가 포함됩니다. 다양한 비즈니스 프로세스에서 로봇 프로세스 자동화의 채택이 증가함에 따라 RPA 업계 플레이어와 기타 주요 이해 관계자 간의 전략적 파트너십이 증가했습니다. 또한 비즈니스 과제를 극복하고 끊임없이 변화하는 고객 요구 사항을 충족하기 위해 기술의 역할은 더 빠른 속도로 지속적으로 진화하고 있습니다. 따라서 로봇 프로세스 자동화와 머신 러닝의 통합은 규칙 기반 프로세스를 넘어 소프트웨어 봇의 기능을 향상시키고 인간의 의사 결정 기술과 유사한 작업 실행을 허용하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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