디지털화된 기업의 다음 단계인 지능형 자동화는 인공 지능 및 기타 스마트 도구를 사용하여 다양한 비즈니스 운영을 자동화하는 것입니다. 그 이점과 기업에서의 사용은 전 세계적으로 인정받고 있습니다.
지능형 자동화의 모든 것입니다.
차례
- 지능형 자동화란 무엇인가
- Intelligent Automation은 RPA 및 Hyperautomation과 어떻게 다릅니까?
- 지능형 자동화는 어떻게 작동합니까?
- 지능형 자동화의 이점
- 지능형 자동화의 응용
- 기업에 지능형 자동화 도입
- 지능형 자동화를 위한 나노넷
- 멀리 걸릴
지능형 자동화란 무엇인가
지능형 자동화는 머신 러닝(ML), 딥 러닝(DL), 지능형 문자 인식(ICR), 자연어 처리(NLP), 프로세스 마이닝(PM), 데이터 마이닝(DM)과 같은 지능형 기술을 사용하여 모든 비즈니스 활동에서 자동화된 학습 및 적응을 가능하게 하는 상호 연결되고 상호 운용 가능한 프로세스입니다.
Intelligent Automation은 시간 소모적인 노동을 없애고 챗봇과 같은 애플리케이션을 통해 인간과 기술 간의 효율적인 인터페이스를 생성하며 사용에 따라 진화합니다. AI의 지속적인 학습 측면을 통해 운영에 대한 잠재적 위험 및 위협에 대한 정확한 예측 및 플래그 지정이 가능하며, 이는 결과적으로 적시에 자동화된 수정 및 코스 수정을 트리거할 수 있습니다.
Intelligent Automation은 RPA 및 Hyperautomation과 어떻게 다릅니까?
Intelligent Automation에 대해 자세히 알아보기 전에 Intelligent Automation, RPA 및 Hyperautomation의 근본적인 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.
- RPA는 지능형 자동화의 하위 집합입니다. 인간의 행동을 에뮬레이트하는 조직화된 활동을 통해 일상적이고 반복적이며 예측 가능한 작업을 자동화하는 데 사용됩니다. 회전 의자 데이터 입력과 같은 시간 소모적인 작업을 제거합니다. 규칙에 따라 움직입니다.
- 지능형 자동화는 인공 지능 도구를 사용하여 일정 수준의 추론, 분석, 판단 및 결정이 필요한 고기능 작업을 처리하는 것입니다. AI에 의해 구동되며 하이퍼오토메이션의 하위 집합입니다.
- 하이퍼오토메이션은 기업의 시스템, 데이터 및 프로세스를 통합하는 공통 플랫폼을 만들기 위해 여러 프로세스를 지원하는 다양한 자동화 도구를 상호 연결하는 것입니다.
지능형 자동화는 어떻게 작동합니까?
Intelligent Automation에는 여러 기능을 제공하는 다음 도구 중 하나 이상이 포함됩니다.
1. 지능형 데이터 캡처
데이터는 다음을 기반으로 합니다. 셜록 홈즈의 참을성 없는 외침, 기업의 벽돌을 만드는 진흙. 디지털 형식의 데이터를 자동으로 캡처하고 논리적 개체로 분류 및 저장하는 것은 데이터를 인식할 수 있는 지능형 프로세스에 달려 있습니다. OCR 및 ICR 프로세스는 다양한 소스의 데이터를 스마트하게 캡처하기 위해 AI 및 ML 도구를 점점 더 많이 활용하고 있습니다.
Intelligent Automation의 일부인 효과적인 지능형 캡처 솔루션은 다음을 수행합니다.
- 구조화, 구조화되지 않은, 구조화되지 않은 데이터를 추출합니다.
- 여러 소스에서 데이터를 가져옵니다.
- 미리 설정된 규칙에 따라 추출된 데이터를 분류합니다.
- 다른 데이터를 사용할 수 있도록
2. 지능형 프로세스 자동화(IPA)
효율적이고 성공적인 회사는 예측 가능한 단계를 따르고 (대부분) 예측 가능한 결과를 갖는 구조화된 프로세스를 가지고 있습니다. 이러한 프로세스를 쉽게 자동화하여 중간 단계에서 수동 지연으로 인한 병목 현상을 제거할 수 있습니다. IPA(지능형 프로세스 자동화)는 잘 정의된 프로세스를 지원하는 기술 조합입니다.
지능형 프로세스 자동화에는 일반적으로 디지털 프로세스 자동화(DPA), 로봇 프로세스 자동화(RPA) 및 인공 지능(AI)이 포함됩니다.
- 비즈니스 프로세스 관리 사례에서 파생된 디지털 프로세스 자동화 또는 DPA는 회사의 다양한 운영을 자동화하고 워크플로를 최적화하는 것입니다. 여기에는 일반적으로 HR, 관리, 영업 및 마케팅과 같은 인간 상호 작용과 관련된 작업의 자동화가 포함됩니다. 여기에는 종종 고객, 공급업체 및 기타 이해 관계자와 같은 외부 사용자가 포함되며 더 나은 사용자 경험을 만드는 데 도움이 됩니다. DPA 사용의 몇 가지 예에는 자동 배경 확인, 여러 애플리케이션 간에 데이터 전송(예: ERP와 주문 시스템 간), 로그인 자격 증명 생성, 계정 설정, 자동 이메일 알림이 포함됩니다.
- 로보틱 프로세스 자동화 또는 RPA는 미리 결정된 일련의 규칙을 따르는 시간 소모적이고 노동 집약적인 반복 작업을 자동화하는 것입니다. RPA는 더 크고 복잡한 프로세스의 일부인 더 작은 프로세스를 자동화하는 데 사용됩니다. RPA는 ERP에 입력하기 위해 송장에서 정보를 추출하는 데 자주 사용됩니다.
- 인공 지능 또는 AI에는 시스템이 사용 가능한 데이터를 기반으로 분석, 추론, 판단 및 결정할 수 있도록 하는 ML, NLP 및 컴퓨터 비전과 같은 기술이 포함됩니다. 이는 데이터의 패턴을 인식하고 과거 결정에서 학습하여 점점 더 지능적인 선택을 함으로써 수행됩니다.
3. 지능형 통신 관리
커뮤니케이션은 비즈니스의 중요한 측면이며 내부 상호 작용은 물론 외부 공급업체, 클라이언트 및 고객과의 커뮤니케이션도 포함합니다. 지능형 도구는 XNUMX단계 고객 지원(예: 챗봇), 콘텐츠 생성, 위기 관리 및 전략 개발에 이르는 애플리케이션의 커뮤니케이션 관리에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이것은 다시 OCR, 음성 인식, NLP 및 ML과 같은 여러 도구를 활용합니다.
4. 지능형 데이터 관리
빅데이터 시대에는 모든 비즈니스 정보를 구조화된 데이터베이스로 수집하는 것이 관건입니다. AI 및 ML 도구는 단순히 데이터베이스 테이블의 데이터를 분류하는 것보다 더 지능적으로 데이터를 관리할 수 있습니다. 지능형 데이터 관리는 BI(비즈니스 인텔리전스) 및 OLAP(온라인 분석 처리), 클러스터 분석, 네트워크 분석, 데이터 마이닝, NLP, ML 및 클라우드 컴퓨팅과 같은 다양한 운영 영역의 도구를 사용합니다. 다양한 비즈니스 운영 영역에서 더 나은 스토리지, 보안, 분석 및 의사 결정을 위한 효율적인 정보 플랫폼을 제공합니다.
지능형 자동화의 이점
비용 절감
회사의 일상적이고 노동 집약적인 활동에서 지능형 자동화를 사용하면 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다. McKinsey는 총 연간 임금으로 45조 달러에 해당하는 현재 유료 활동의 2%가 AI 도구를 사용하여 잠재적으로 자동화될 수 있음을 보여주었습니다. 또한 중복되고 자동화 가능한 작업을 수동으로 수행하면 회사의 생산성이 저하되고 낮은 생산성으로 인해 고용주는 연간 약 1.8억 달러의 비용을 지출할 수 있습니다.
시간 절약
많은 반복적이고 일상적인 수동 비즈니스 프로세스는 부서와 업무의 성격에 관계없이 많은 시간을 소모합니다. 예를 들어, 낮은 수준의 자동화 가능한 작업은 IT 부서 시간의 30%, AP 부서 시간의 47%, HR 및 급여 부서 직원 시간의 75%를 소비하는 것으로 보고되었습니다. 이는 자연스럽게 팀과 회사의 생산성에 파급 효과가 있는 시간 지연 및 관련 패널티로 이어집니다. 지능형 자동화는 회사의 일상적인 운영에서 이러한 지연과 병목 현상을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
오류 감소
인간은 중복 작업을 수행할 때 10단계마다 100번의 오류를 범할 가능성이 있다고 합니다. 인간의 두뇌가 반복적인 작업으로 인한 피로로 인해 기능을 상실할 수 있는 경우 지능형 자동화는 실제로 관련된 심층적이고 지속적인 학습 프로세스로 인해 성능이 향상될 수 있습니다. 지능형 자동화는 오류를 제거할 뿐만 아니라 스마트 분석을 통해 문제와 병목 현상을 예측할 가능성을 높여 조기 해결에 도움이 될 수 있습니다.
투명도
프로세스 및 데이터 관리의 중앙 집중화를 통한 지능형 자동화는 조직 전체에 분산된 비즈니스 기능을 논리적으로 통합하는 동시에 전반적으로 투명성을 향상시킬 수 있습니다. Intelligent Automation은 또한 보안 조치 및 정보 추적성을 설정하여 관련 규정을 더 잘 준수할 수 있도록 합니다.
위험 대비
팬데믹 기간 동안 전 세계 기업에서 지능형 자동화를 채택한 결과 다양체가 증가한 것으로 나타났습니다. 제품 및/또는 서비스의 약 55%는 발견 2020년 35월 2019%, 28년 2018%에 비해 800년 20월 기준으로 전체 또는 부분적으로 디지털화될 예정입니다. 설문에 응한 XNUMX명의 임원 중 거의 절반이 팬데믹 기간 동안 자동화 채택을 "보통" 가속화했으며 약 XNUMX%는 "상당히 증가 "자동화. 지능형 프로세스 자동화는 직원 감소, 원격 작업 및 디지털 조정으로 비즈니스를 운영하는 데 있어 핵심 백본이었습니다.
운영 일관성
다양한 지능형 자동화 도구를 기업 내 더 큰 초자동화 플랫폼으로 조정할 수 있는 기능은 데이터 일관성을 강화하고 프로세스 장벽을 제거할 수 있습니다.
지능형 자동화의 응용
조달-지불(P2P)
조달-지급 프로세스는 반복적이고 시간 소모적인 작업이 있기 때문에 Intelligent Automation에 가장 적합합니다. 공급업체 관리, 송장 관리, 여러 출처 및 공급업체의 지불 세부 정보는 복잡한 수동 관리로 이어집니다. 거래량이 증가하고 현대에 페이퍼리스 및 온라인 거래가 더욱 강조되면서 P2P 주기의 지능형 자동화가 비즈니스에 중요하게 되었습니다. P2P 프로세스의 지능적 자동화는 구매 프로세스를 간소화하고, 서류 정리를 줄이며, 송장 경로의 투명성을 높이고, 시간과 비용을 절약하고, 직원 생산성을 높이고, 공급업체 관계를 개선합니다.
견적에서 현금으로(Q2C)
Q2C는 P2P 프로세스의 기능적 반대입니다. 후자는 회사의 제품/서비스 조달과 관련이 있는 반면 Q2C는 회사의 제품 및 서비스 판매를 처리합니다. 지능형 자동화로 강화된 Q2C 프로세스는 빠르고 안정적인 현금 흐름, 주문 이행 및 효과적인 청구서 관리를 보장할 수 있습니다. Intelligent Automation의 혜택을 받는 특정 Q2T tsk에는 주문 이행, 신규 고객 온보딩 및 계정 프로비저닝이 포함됩니다.
직원 관리
조직에서 직원의 온보딩 및 오프보딩은 특히 조직이 역량에 의해 정의된 임계 크기를 초과하는 경우 지루한 프로세스입니다. 직원 문서 관리, 나머지 급여 및 비용 지불 처리, 회사 자산의 안전한 반환 보장은 오프보딩 프로세스의 일부 활동으로, 차선책으로 수행될 경우 회사에 피해를 줄 수 있습니다. 직원 입회, 고용 서류 작업, HR 관리와 같은 온보딩 활동은 직원의 사기와 충성도를 유지하는 데 중요합니다. Intelligent Automation은 RPA(로봇 프로세스 자동화) 및 직원과의 자동화된 커뮤니케이션(즉, 자동화된 환영 이메일)을 통해 이력서 및 직원 기록과 같은 문서에서 정보를 전자적으로 캡처하는 데 사용할 수 있습니다.
고객 관리
Gartner가 2018년 고객 경험에서 실시한 설문 조사는 "새로운 마케팅 전선"입니다. 고객 관리에서 사람을 제거하는 것은 현명한 비즈니스 이동으로 간주되지 않지만 Intelligent Automation은 XNUMX단계 커뮤니케이션을 위한 보완 도구로 사용될 수 있습니다. 지능형 자동화 대화 상자는 시간을 절약하고 고객에게 XNUMX시간 연결을 제공할 수 있습니다. 적절한 상담원에게 후속 라우팅을 위해 대화 주제를 식별하고 분류할 수 있습니다.
재고 관리
재고 관리 프로세스에는 작업 주문 생성, 송장 생성 및 배송과 같은 활동이 포함됩니다. 회사가 운영을 확장하거나 옴니채널 운영으로 이동함에 따라 AI는 복잡한 백오피스 프로세스를 간소화하고 공급망 차단을 방지할 수 있습니다.
마케팅
마케팅은 이제 가시성을 높이는 데 중요한 역할을 하는 소셜 미디어와 함께 옴니채널 활동입니다. 마케팅 콘텐츠(상황별 광고 포함)의 자동 생성 및 게시는 회사에 더 나은 도달 범위와 가시성을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
기업에 지능형 자동화 도입
Walter Lippman은 최고의 기계에도 주도권을 부여할 수 없다고 말했습니다. 주도권은 기업 뒤에 있는 사람에게서 나와야 합니다.
비즈니스에서 지능형 자동화를 채택하는 것은 기술 도구를 변경하는 간단한 문제가 아닙니다. 기업의 핵심역량과 비즈니스 요구사항, 비즈니스 운영에 대한 근본적인 접근 방식의 변화에 대한 심층적인 이해가 필요합니다. 따라서 계획은 지능형 자동화를 채택하기 위한 필수 전제 조건입니다.
회사 포트폴리오에 지능형 자동화를 도입하는 주요 단계는 다음과 같습니다.
- 계획: 지능형 자동화의 이점을 얻을 수 있는 프로세스는 무엇입니까? 이에 대한 답변은 Intelligent Automation이 약속한 가치를 제공하는 데 필수적이며 Intelligent Automation 도구를 안정화, 표준화, 최적화 및 운영하기 위한 기준선 역할을 할 것입니다.
- 도구 평가: 업계의 다양한 부문에 서비스를 제공할 수 있는 다양한 지능형 자동화 도구가 시장에 나와 있습니다. 예산 제한, 제공되는 기능 및 서비스 제공은 지능형 자동화 도구를 선택하기 전에 평가해야 하는 중요한 요소 중 일부입니다.
- 지능형 자동화 솔루션 설치: 도구가 선택되면 도구 제공자의 도움을 받아 설치됩니다. 회사 활동 및 요구 사항의 요구 사항에 대한 지능형 자동화 도구의 수정, 적용은 여기에서 필수적인 측면이며 설치하기 전에 솔루션 제공업체와 논의해야 합니다.
- 교육: 회사가 채택한 지능형 자동화 솔루션의 모든 이해 관계자는 지능형 자동화를 운영/관리할 수 있도록 교육을 받아야 합니다. 최신 상태를 유지하려면 교육을 주기적으로 업데이트해야 합니다.
- 성능 감사: Intelligent Automation 도구의 전체 배포 후에도 시스템이 회사의 요구에 따라 수행되고 있는지 확인하기 위해 정기적인 성능 감사가 필요합니다. 이러한 감사는 산업 및 동종 그룹 벤치마크와 일치하는 특정 성과 지표로 수행되어야 합니다. 이러한 감사는 회사 내 전문가 또는 서비스 제공자가 약속한 경우 제공자가 수행할 수 있습니다.
지능형 자동화를 위한 나노넷
Nanonets는 OCR, AI 및 ML 기능을 활용하여 PDF 문서, 이미지 및 스캔 파일에서 비정형/정형 데이터를 자동으로 추출하는 지능형 자동화 소프트웨어입니다. Nanonets 자동화는 비정형 데이터를 큰 어려움 없이 처리하고 AI는 일반적인 데이터 제약 조건도 쉽게 처리합니다. Nanonets AI는 또한 최소한의 재작업이나 수정이 필요한 문서를 처리하는 동안 높은 정확도를 보장합니다.
지능형 자동화 솔루션으로 나노넷을 사용할 때의 몇 가지 구체적인 이점은 다음과 같습니다.
- 여러 데이터 유형을 사용할 수 있는 유연성
- 특정 요구 사항에 맞는 모델의 사용자 정의 및 사용자 정의 교육
- 비즈니스 활동에 더 잘 맞는 ML 엔진의 동적 학습
- 후처리가 필요하지 않으므로 직원이 더 나은 활동에 시간을 할애할 수 있습니다.
- 딥 러닝 및 객체 감지 기술은 텍스트 인식 및 추출에 영향을 미치는 일반적인 데이터 제약을 극복합니다.
- 사내 개발자 팀이 필요하지 않습니다.
가져가
지능형 자동화는 비즈니스 관리의 미래입니다. 지능형 자동화 솔루션은 수익과 생산성을 높이고 고객 만족도를 높이며 수익을 개선하고 직원의 사기를 높일 수 있습니다. 일상적인 비즈니스 관리 관행의 일부로 통합되는 경우 Intelligent Automation은 시각화, 워크플로 자동화 및 코드 없는/로우 코드 도구를 지원하여 기업이 점점 더 디지털화되는 비즈니스 세계에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
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