운영 효율성 향상을 위한 초자동화 도입
RPA(로보틱 프로세스 자동화)의 발전, AI(인공 지능) 지원 도구 및 기술의 발전, ML(머신러닝) 기능이 종합적으로 통합되어 초자동화가 가능해졌습니다. 그러나 초자동화의 모든 이점을 누리려면 전문 지식을 공식화하는 것이 중요합니다. Matt McLarty는 “잘못된 도구와 관행은 의미 있는 혁신을 저해할 것”이라고 말했습니다. 따라서 초자동화 서비스를 통합하기 전에 구성 가능한 전략을 따르십시오.
초자동화: 그게 뭐죠?
기존 비즈니스 프로세스 자동화 방법은 이전에는 (통합, DevOps, 모니터링, 관리)로 분리되어 표준 RPA(로보틱 프로세스 자동화)로 처리되었습니다. 오늘날 초자동화는 인공 지능(AI), 로봇 프로세스 자동화(RPA), 기계 학습(ML), 컴퓨터 비전, 데이터 분석 및 기타 고급 도구를 활용하여 최소한의 인간 개입으로 비즈니스 운영을 자동화합니다.
뚜렷한 정의: “현재 기술의 발전을 통해 가능한 한 많은 비즈니스 및 IT 활동을 신속하게 발견, 검증 및 자동화하는 것은 비즈니스 중심의 조직화된 전략입니다.”
기업이 초자동화를 활용하는 이유는 무엇입니까?
앞서 말했듯이 초자동화는 여러 자동화 도구와 혁신적인 기술을 결합하여 노동을 디지털화하는 능력을 향상시키며, 이는 모든 조직의 성공에 핵심 요소가 될 것입니다. 이는 비즈니스 리더가 데이터 기반 결정을 내리고 고객 기반을 늘리는 데 도움이 됩니다. 조직은 초자동화 서비스를 활용하여 다음을 수행합니다.
1. 출시 시간 단축: 최첨단 기술로서 직원의 복잡한 일상 작업을 용이하게 하여 더 많은 주의가 필요한 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 또한 직원 만족도, 참여도 및 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다.
2. 운영 효율성 및 일관성 향상: 조직은 ROI를 높이기 위해 강력한 분석 도구와 자동화 기능을 활용하여 리소스 활용을 극대화합니다.
3. 필수 기술 통합: 조직은 비즈니스 프로세스와 레거시 시스템 전반에 걸쳐 광범위한 디지털 기술을 손쉽게 통합합니다. 이제 회사의 모든 이해관계자는 보다 효과적으로 정보를 전달하고 액세스할 수 있습니다 건물관리업체.
4. 확장성 촉진: 초자동화는 다양한 자동화 기술을 통합하고 운영하므로 조직은 단일 디지털 기술의 제한된 이점에 의존할 필요가 없습니다. 이를 통해 기업은 유연성과 확장성을 갖고 운영할 수 있습니다.
초자동화는 무엇을 합니까?
초자동화 서비스는 생산성, 확장성 및 고객 만족도를 높이는 동시에 투자 수익(ROI)을 높이는 디지털 방식으로 지원되는 자동화 워크플로우 비즈니스 환경을 제공합니다. 이를 위해 기업은 관련 비즈니스 중심 도구 및 기술을 사용하여 최상의 접근 방식을 구현하고 있는지 확인해야 합니다.
1. 듣고 대답하기: 기계 학습(ML) 알고리즘은 자연어 처리(NLP) 및 인공 지능(AI)을 사용하여 인간의 문구를 분석하고 이해하는 데 사용됩니다. 음성인식, 지능형 챗봇, 비정형 데이터 관리 등에 활용됩니다.
2. 스마트한 관찰: OCR(광학 문자 인식)을 사용하여 문서를 스캔하고 전자 파일로 변환한 다음 ICR(지능형 문자 인식)을 수행하여 통찰력을 수집하는 데 사용할 수 있습니다.
3. 성능 자동화: 로우 코드/노 코드 플랫폼 및 RPA(로보틱 프로세스 자동화)는 데이터 입력, 보고서 생성, 데이터 조정 및 기타 유사한 작업을 포함한 비즈니스 운영 프로세스를 자동화합니다.
4. 분석을 통해 정보에 근거한 판단 내리기: 기계 학습(ML), 데이터 마이닝, 빅 데이터 관리, 데이터 시각화와 같은 도구는 조직이 쉽게 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
오늘날 조직에서는 초자동화 도구를 어떻게 활용하고 있나요?
초자동화는 조직 효율성을 극대화하기 위해 워크로드와 프로세스를 간소화하는 혁신적인 방법입니다. 아래 도구와 기술을 사용하면 조직 내부의 모든 잠재적인 작업을 자동화할 수 있습니다.
1.RPA(Robotic Process Automation)는 반복적인 작업을 자동화하여 생산성을 높이고 정확성을 향상시킵니다.
2. 프로세스 마이닝은 비즈니스 프로세스를 살펴보고 기존 시스템을 향상시키기 위해 자동화가 가능한 위치를 찾는 방법입니다. 또한 다른 비즈니스 프로세스 관리 시스템을 포함하고 RPA 성능을 추적합니다.
3. 지능형 비즈니스 프로세스 관리 소프트웨어(iBPM)는 인공 지능(AI)과 비즈니스 프로세스 관리 제품군(BPMS)을 결합하여 의사 결정, 프로세스 조정, 고객 중심 분석 등의 기능을 향상시켜 기업이 엔드투엔드 비즈니스 프로세스를 자동화하도록 돕습니다.
4. iPaaS(Integration Platform as a Service)는 온프레미스 또는 클라우드 기반 애플리케이션의 통합을 촉진하고 기업 내부 또는 기업 전반에 걸쳐 효율적인 데이터 흐름을 제공하는 클라우드 기반 통합 솔루션입니다.
5. 이벤트 중심 소프트웨어 아키텍처를 통해 조직은 마이크로서비스, 애플리케이션 및 기타 상호 연결된 시스템 간에 이벤트 관련 데이터를 공유할 수 있습니다.
6. 로우코드/노코드(Low-code/no-code)는 기업이 코딩을 거의 또는 전혀 하지 않고도 복잡한 프로세스와 상용 애플리케이션을 구축할 수 있게 해주는 여러 “드래그 앤 드롭” 코드 블록을 특징으로 하는 프레임워크입니다. 애플리케이션은 시민 개발자를 포함해 누구나 만들 수 있습니다.
7. 인공지능(AI)은 인간의 지능을 필요로 하는 활동을 수행하기 위한 지능형 자동화의 개발을 가리키는 광범위한 용어입니다. AI 기술의 예로는 OCR(광학 문자 인식), NLP(자연어 처리), 챗봇, ML(기계 학습) 등이 있습니다.
최종 생각
초자동화는 직원의 생산성을 높여주기 때문에 대부분의 비즈니스에 획기적인 변화를 가져옵니다. 수많은 장점에도 불구하고 초자동화를 구현하는 것은 새로운 시스템과 마찬가지로 학습 곡선이 있기 때문에 어려울 수 있습니다.
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