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- 자동화된 제어 및 감사 추적을 통해 규제 산업 전반에 걸쳐 거버넌스와 규정 준수를 강화합니다.
- 에이전트의 활동, 의사결정 및 작업 흐름 성과를 실시간으로 파악할 수 있도록 합니다.
- 수백만 건이 동시에 실행되어도 연쇄적인 오류 없이 엔터프라이즈급 안정성을 유지합니다.
- 기존 엔터프라이즈 애플리케이션 및 레거시 인프라와도 원활하게 통합됩니다.
- 몇 달에서 몇 주, 또는 몇 주에서 며칠로 배포까지 걸리는 시간을 단축합니다.
엔터프라이즈 업무 환경에 최적화된 AI 인프라.
통합 및 확장성
내장된 커넥터
SAP, Salesforce, ServiceNow, Workday
생성형 AI 패키지
OpenAI, Microsoft, Google, Amazon용 사전 구축된 통합 기능 + 맞춤형 모델 지원
API 지원
개방형 표준을 기반으로 한 REST/SOAP
iPaaS 통합
MuleSoft, SnapLogic, Workato
커넥터 빌더
맞춤형 커넥터를 즉시 생성
최신 표준 지원
A2A 프로토콜, MCP
자율성 및 오케스트레이션
AI 에이전트, 시스템, 데이터, 인력을 아우르며 의사결정과 예외 상황을 효과적으로 관리
관련 실무자 참여
검증, 의사결정 및 예외 처리를 위해 인간과 협력
모니터링 및 ROI 보고
자동화 성과와 비즈니스 영향력을 실시간으로 확인
AI 가드레일 및 데이터 마스킹
민감한 데이터 보호, 추적 가능성 보장, 에이전트와 모델 전반에서 책임감 있는 AI 활용 강화
모델 및 에이전트 평가
배포된 AI 에이전트의 성능, 정확성 및 신뢰성 검증
ID 및 액세스 관리
인증, 인가 및 역할 기반 액세스 보호
맞춤 설정
맞춤형 AI 에이전트 구축을 위한 로우코드 작업 공간
무료 교육 포함
자동 생성 및 신속한 배포
자연어 자동화
노코드/로우코드 개발
기술 전문가와 비즈니스 유저 모두를 위한 AI 지원
보안
인증
SOC 1/2 Type 2, ISO 27001, HITRUST, ISO 22301, ISO 9001:2015, ISO 42001:2023
암호화
FIPS140 인증된 AES256 + SSL/TLS
자격증명 저장소
CyberArk, HashiCorp, Azure, AWS
액세스 제어
역할 기반, SAML, MFA, AD, SSO
규정 준수
GDPR 및 변경 불가능한 감사 로그, PII 마스킹
인프라
16개 글로벌 데이터센터, 99% 이상 SLA, 4시간 RTO/RPO 지원
단순한 답변을 넘어, 근본적인 해결책을 제공합니다.
설계 단계부터 하이브리드로 구현.
확률 방식만 활용하는 에이전트는 결과가 불확실할 수 있으며, 결정론적 방식만 활용하는 에이전트는 작업이 멈출 수 있습니다. Automation Anywhere의 하이브리드 모델은 높은 정확성과 뛰어난 유연성을 동시에 제공합니다.
| 항목 | 확률 방식만 활용 | 결정론적 방식만 활용 | 하이브리드 에이전트 프로세스 자동화 |
|---|---|---|---|
| 실행 예측 가능성 | 낮음(확률적 결과) | 높음(고정된 방식일 경우에만) | 엔터프라이즈 수준으로 높음(검증된 프레임워크 내에서 제한적으로 AI 적용) |
| 개발 복잡성 | 낮음(프롬프트 엔지니어링) | 높음(광범위한 규칙 작성) | 중간(비즈니스 맥락이 포함된 템플릿 기반) |
| 런타임 성능 | 변동적(모델에 따라 다름) | 일관적(규칙 기반) | 최적화(프로세스 캐싱을 통해 기업 환경에 맞춤) |
| 유지보수 부담 | 높음(프롬프트 변동 관리 필요) | 높음(규칙 유지 관리) | 낮음(비즈니스 맥락을 학습하여 자동으로 최적화) |
| 통합 유연성 | 높음(자연어) | 낮음(구조화된 API만 사용 가능) | 엔터프라이즈 수준으로 높음(의미 기반 이해 + API 오케스트레이션) |
| 오류 복구 | 다양한 방식으로 재시도 | 명확한 예외 처리 | 지능적인 에스컬레이션(프로세스를 인식하여 복구) |
| 확장성 패턴 | 모델 추론 병목 현상 | 선형 규칙 평가 | 프로세스 최적화(엔터프라이즈 워크로드 패턴) |
| 가시성 | 블랙 박스(프롬프트/응답) | 화이트 박스(규칙 흐름 추적) | 기업 투명성(전체 프로세스 및 의사결정 검토) |
| 비즈니스 맥락 파악 | 없음(일반 모델) | 정적(하드코딩된 규칙 기반) | 동적(사내 프로세스를 기반으로 기업 맞춤형 학습) |
| 보안 및 규정 준수 | 외부 API에 대한 의존성 | 로컬 환경에서 실행 가능하나 확장성 한계 | 엔터프라이즈 수준(사내 구축 및 규정 준수 프레임워크 포함) |
| 프로세스 학습 | 학습 효과 미흡 | 적응력 부재 | 지속적인 최적화(비즈니스 맞춤형 지능) |
| 다중 프로세스 조정 | 한정적(단일 업무 집중) | 수동 오케스트레이션 필요 | 네이티브(엔터프라이즈 프로세스 오케스트레이션) |
| 이해관계자 통합 | 개발자 중심 | IT 담당자 필요 | 비즈니스 유저 접근 가능(자연어 활용 가능, 안전 장치 포함) |
| 비용 예측 가능성 | 변동형(토큰 기반 가격 책정) | 고정형(인프라 비용) | 최적화(엔터프라이즈 라이선스 및 운영 효율화) |
미션 크리티컬 업무를 위한 AI.
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