AI와 AI를 지원하는 기술(RPA,머신러닝,NLP)은 실제로 의미하는 것과 다르게 인식되고 있어 많은 혼란과 오해를 야기했습니다. 많은 오해 중 하나는 AI와 RPA (Robotic Process Automation)입니다.
두 기술 모두 BPA (비즈니스 프로세스 자동화)에 큰 지분을 차지하고 있지만 각각 다른 방식으로 작업을 수행합니다.
간단히 말하자면 RPA는 팔다리, AI는 사람의 뇌로 생각해보면 간단합니다.
RPA - 로봇프로세스자동화
RPA (Robotic Process Automation)는 반복적인 작업을 자동화하여 비즈니스 프로세스를 간소화하기위한 소프트웨어입니다. RPA는 규칙기반 소프트웨어입니다. 화면 스크래핑, 워크 플로우 자동화 등 소프트웨어가 데이터를 집계하고 응답을 트리거하며 작업을 실행합니다.
RPA는 인간 행동을 모방하여 생산성을 높이기 위해 일관된 루틴화 된 워크 플로우를 자동화합니다. 규칙이 프로그래밍되고 봇은 Excel과 같은 애플리케이션에서 구조화 된 입력을 추출하여 SAP에 입력 할 수 있습니다. RPA는 사람처럼 사용자 인터페이스에서 작동하며 ERP 나 CRM에 완벽하게 적응하죠. 민첩하고 가벼운 RPA는 반복적인 프로세스를 지속적으로 완료 할 수있어 엄청난 인기와 성공을 거두었습니다. 직원들을 반복적인 작업에서 해방시키고 인적 오류를 제거했습니다.
RPA의 최대장점은 기존 방법보다 적은 비용으로 적은 시간으로 고품질의 수율을 달성할 수 있다는것입니다. RPA는 IT 지원 프로세스, 워크 플로우 프로세스 및 백 오피스 업무를 모두 처리하는 동시에 정규 직원을 고용하는 것보다 저렴한 비용으로 생산성을 향상시킵니다.
RPA는 트랜잭션 및 반복 작업 속도가 빠른 보험 및 은행업과 같은 산업에 적합하지만 그게 전부입니다. 지능이 없기 때문에 지시된 규칙이 없으면 작업을 더 이상 수행하지 않습니다.
여기에 인공 지능이 사용됩니다.
AI - 인공지능
AI는 결정, 추론, 인지와 같은 인간의 사고를 모방하는 컴퓨터의 능력을 나타내는 포괄적인 용어라고 말하는 것입니다.
AI 기술과 인간의 정신 능력을 모방하는 컴퓨터 능력의 두 부분으로 그 정의를 세분화합시다.
AI는 ML와 NLP와 같은 기술로 반복 작업을 자동화하는 규칙 기반 엔진을 만드는 것 이상의 이점을 누릴 수 있습니다. 이제 AI는 음성 및 얼굴 인식, 음성 지원 및 데이터 분석기술도 받아들이고 있습니다. 이 기술들은 판단 기반 응답을 트리거하는 데 사용할 수있는 질좋은 데이터들을 제공하죠.
인지 추론 엔진은 학습된 패턴에서 추출된 데이터를 적용하여 결정하고 제안할수 있습니다. 비정형 데이터를 집계, 관리 및 이해하는 AI의 기능은 RPA와 차별화되는 요소입니다.
Powerful Automation
RPA와 AI 기술은 각각 비즈니스 프로세스 자동화에 훌륭한 도구이지만 AI가 RPA와 합쳐지면 보다 강력한 자동화 프로세스가 완성됩니다. AI로 선택과 결정을 하고 RPA로 작업을 완료합니다. USE CASE 측면에서 업무 시간 이외의 시간에 발생한 고객의 대기시간을 줄이는 것만큼 간단할 수 있습니다.
가트너에 의하면 전 세계 RPA 시장 규모는 13억 달러로 평가되었으며 2020년 ~ 2027년 동안 매년 31.1 %의 성장세를 달성할 것으로 예측됩니다. RPA의 사용을 통해 비즈니스 프로세스 자동화 (BPA)에 대한 수요도 대폭 증가했고 AI와 소프트웨어 로봇 시장의 성장에도 긍정적인 요인이 되고 있습니다. 더 많은 기업에서 생산성을 높이고 비용을 절감하는 솔루션을 계속 요구함에 따라 RPA와 AI의 미래는 점점 밝아지고 있습니다.
RPA 도입문의
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