한번사는인생

로보틱 프로세스 자동화를 인공 지능(AI)으로 오해하는 경우가 많지만, 두 기술은 분명히 다릅니다. AI는 코그너티브 자동화, 머신 러닝(ML), 자연어 처리(NLP), 추론, 가설 생성 및 분석을 결합합니다.

중요한 차이점은 RPA는 프로세스 중심인 반면 AI은 데이터 중심이라는 것입니다. RPA 봇은 최종 사용자가 정의한 프로세스만 따를 수 있는 반면, AI 봇은 머신 러닝을 사용하여 데이터, 특히 비정형 데이터의 패턴을 인식하고 지속적으로 학습합니다. 달리 말하면, AI는 인간의 지능을 시뮬레이션하도록 고안되었지만 RPA는 오로지 인간이 지시하는 작업을 복제하는 용도로 고안되었습니다. 인공 지능과 RPA 툴을 사용하면 사람의 개입이 최소화되지만, 프로세스를 자동화하는 방식은 서로 다릅니다. 

즉, RPA와 AI는 서로를 효과적으로 보완합니다. AI는 RPA가 작업을 보다 완벽하게 자동화하고 복잡한 사용 사례를 처리하도록 도울 수 있습니다. RPA는 또한 수동으로 구현되는 것을 기다리는 대신 AI 인사이트가 보다 신속하게 실행되도록 합니다.

은행 및 금융 서비스: "2023년까지 RPA 서비스 시장 규모가 약 120억 달러에 달할 것"이라고 예상한 Forrester 보고서에 따르면 모든 사용 사례 중 금융 및 회계 부문이 차지하는 비율이 36%였습니다. 오늘날 3개 봇 중 1개 이상이 금융 산업에서 사용되고 있으며, 이는 은행이 자동화를 조기에 채택한 것을 고려할 때 크게 놀랄 일이 아닙니다. 현재 많은 주요 은행은 RPA 자동화 솔루션을 사용하여 고객 조사, 계좌 개설, 조회 처리 및 자금 세탁 방지와 같은 작업을 자동화합니다. 한 은행은 대량의 수동 데이터 입력을 자동화하기 위해 수천 개의 봇을 배치합니다. 이러한 프로세스에는 자동화를 통해 간소화되는 규칙 기반의 일상적인 대량 작업이 수반됩니다.

보험:  보험은 자동화에 매우 적합한 반복적인 프로세스로 가득 차 있습니다. 예를 들어 청구 처리 작업, 규정 준수, 정책 관리 및 계약 심사에 RPA를 적용할 수 있습니다.

소매:  전자상거래의 부상으로 RPA는 백오피스 운영과 고객 경험을 개선한 현대 소매 산업의 필수 구성요소가 되었습니다. 많이 사용되는 애플리케이션에는 고객 관계 관리, 창고 및 주문 관리, 고객 피드백 처리 및 사기 탐지가 포함됩니다.

의료:  정확성과 규정 준수는 의료 산업에서 가장 중요합니다. 세계 최대 규모의 병원 중 일부는 로보틱 프로세스 자동화 소프트웨어를 사용하여 정보 관리, 처방전 관리, 보험 청구 처리, 지불 주기 등을 최적화합니다.