엔터프라이즈의 AI 에이전트: 작업 자동화에서 자율성으로

오늘날 기술을 기반으로 한 글로벌 경쟁 비즈니스 환경에서 기업 운영은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 단편화된 데이터, 수작업 워크플로 및 끊임없는 시장 변화는 효율성과 민첩성을 저해합니다. AI 에이전트를 도입하세요. AI 에이전트는 작업을 자율적으로 처리하고 비즈니스 성과를 최적화하도록 설계된 지능형 작업 지원 어시스턴트입니다.

이 블로그에서는 AI 에이전트에 대한 설명, 기존 자동화와의 차이점, 기업 전반에 있어 가치를 더할 수 있는 분야, APA(에이전트 프로세스 자동화)가 자율 기업을 향한 변화를 주도하는 방법에 대해 알아봅니다.

기업 환경에서 AI 에이전트 정의하기

AI 에이전트는 자율적으로 작업을 수행하고, 결정을 내리며, 시스템과 상호작용하여 비즈니스 성과를 내는 AI 기반 소프트웨어 엔티티입니다. 기존의 자동화가 엄격한 규칙 기반의 지침을 따르는 것과 달리, AI 에이전트는 변화하는 입력값에 적응하고, 상호작용을 통해 학습하며, 시스템과 워크플로 전반에 걸쳐 작동합니다.

AI 에이전트는 ML(머신 러닝), NLP(자연어 처리), 예측 분석과 같은 기술을 결합하여 금융, HR, IT, 고객 서비스 등 다양한 비즈니스 기능을 관리합니다. 또한 ERP, CRM, 클라우드 플랫폼과 같은 엔터프라이즈 시스템과 통합하여 개별적으로 실행되는 것이 아니라 여러 기능에 걸쳐 작동합니다.

에이전트 프로세스 자동화: 엔터프라이즈 AI 에이전트의 발전

APA(에이전트 프로세스 자동화)는 기업 자동화의 다음 진화 단계입니다. 이는 AI 에이전트가 부서 전반에 걸쳐 엔드 투 엔드 워크플로를 수행할 수 있도록 하며, 데이터에 동적으로 대응하고 다른 에이전트와 협력하며 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있게 합니다.

APA를 통해 조직은 작업 수준에서의 자동화(일반적으로 프로세스의 20~30%)를 넘어 운영 과정의 50% 이상을 자율적으로 수행할 수 있습니다. 이러한 변화는 효율성, 민첩성, 혁신 면에서 기업 전반에 이점을 제공합니다.

자율 기업의 구성 요소로서 기능하는 AI 에이전트

AI 에이전트는 작업 수준에서의 자동화 지원부터 완전한 자율 워크플로 지원에 이르기까지 기업 운영의 모든 수준에서 가치를 제공합니다. 보조 자동화와 자율 자동화를 결합하여 사용하면 부서 전반에 강력한 이점을 제공합니다. 이러한 이중 접근 방식을 통해 조직은 일상적인 프로세스를 신속하게 처리하면서 기업 전반에 혁신을 넓힐 수 있습니다.

AI 에이전트는 보조 자동화와 자율 자동화를 결합하여 기업이 다음을 수행하도록 돕습니다.

일상적인 작업 간소화
생산성 개선
인력을 전략적 이니셔티브로 재배치

다음은 조직들이 자동화와 AI를 활용하여 운영을 혁신하는 몇 가지 실제 사례입니다.

소매: 미국의 주요 소매업체는 AI 에이전트를 사용하여 매입채무를 간소화하고 고객 서비스를 개선했습니다. 그 결과는 어땠을까요? 연간 200만 달러 이상의 절감 효과를 누릴 수 있었고 평균 통화 시간이 단 85초로 단축되었습니다.
금융 서비스: 한 유명 상업 은행은 담보 대출 처리 속도를 높이기 위해 AI 에이전트를 배치한 결과, 어떠한 실수도 나지 않고 처리 시간을 이틀 이상 단축했습니다.
에너지: Petrobras에서는 생성형 AI가 내장된 AI 에이전트를 통해 세금 팀이 단 3주 만에 1억 2천만 달러의 절감액을 발견할 수 있었고, 서류 제출 속도를 획기적으로 높였습니다.
의료: St. John of God Health Care에서는 청구 및 매입채무를 자동화하며 연간 약 10억 호주 달러를 처리하고 매년 25,000시간을 절약할 수 있었습니다.
제조: Ricoh에서는 50개 이상의 작업에서 AI와 자동화를 활용하여 100만 유로 이상의 절감 효과를 달성하고 5,730일 상당의 직원 시간을 절약했습니다.

이러한 예시를 통해 AI와 자동화가 산업 전반에서 실제적인 비즈니스 영향을 어떻게 주도하고 있는지 알 수 있습니다. 즉, 운영을 간소화하고, 성과를 개선하며, 더 자율적이고 연결된 기업 환경을 위한 기초를 마련합니다.

기업에서 사용되는 AI 에이전트 유형

AI 에이전트가 모든 상황에 맞는 것은 아닙니다. AI 에이전트는 기능, 유스케이스, 그리고 요구되는 자율성 수준에 따라 다양한 역할을 맡습니다. 에이전트의 유형과 에이전트가 기업 전반에 기여하는 방식을 이해하면 조직이 적절한 문제에 적합한 역량을 매칭하는 데 도움이 될 수 있습니다.

다음은 기업 환경에서 가장 일반적으로 찾아볼 수 있는 네 가지 유형의 AI 에이전트입니다.

대화형 에이전트: 일반적인 문의에 대해 빠르고 정확한 응답으로 직원과 고객을 지원합니다.
작업 자동화 에이전트: 급여, 데이터 입력, 송장 검증 등 구조화된 반복 프로세스를 수행합니다.
지능형 프로세스 에이전트: 대규모 데이터 세트를 분석하여 금융 예측이나 마케팅 최적화와 같은 조치를 추천합니다.
자율 에이전트: 인간의 개입을 최소화하면서 워크플로를 전반적으로 관리하고, 상황 변화에 유연하게 대응합니다.

이 네 가지 유형의 에이전트는 함께 강력한 자동화 에코시스템을 형성합니다. 전략적으로 배치되면, 함께 작동하여 효율성을 높이고, 의사 결정을 강화하며, 기업 전반의 변화 속도를 높입니다. 에이전트의 특별한 기능에 대해 이해하는 것은 더 민첩하고 지능적인 조직을 구축하는 첫 번째 단계입니다.

AI 사일로가 기업 전반의 혁신을 제한하는 이유

많은 기업이 CRM, ERP, HR 시스템과 같은 개별 플랫폼에 내장되어 있는 사일로화된 AI 솔루션으로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 이 도구들은 개별 시스템에서는 이점을 제공할 수 있지만, 기업 수준에서는 영향력을 발휘하지 못하는 경우가 많습니다. 예를 들어, CRM AI는 영업 팀의 효율성을 1.7% 증가시킬 수 있지만, 회사 전체의 생산성은 0.3% 정도밖에 늘리지 못합니다. 이러한 괴리 때문에 사일로화된 AI 도구에 투자하는 것이 정당화되기가 어렵습니다.

AI 공급업체는 자체 에코시스템 내에서 기능을 유지하도록 유도되는 경우가 많아, 자동화가 결집되기보다는 오히려 단편화를 강화합니다. 이에 따라 조직은 여러 부서, 시스템 및 데이터 소스를 아울러 광범위하게 자동화할 수 있는 기회를 놓치게 됩니다.

APA(에이전트 프로세스 자동화)는 이러한 한계를극복파합니다. APA는 AI 에이전트가 팀과 애플리케이션 전반에서 작동하도록 지원하여 부서 간 프로세스를 정면으로 해결합니다. 이에 따라 기업 전체의 효율성, 혁신, 성장에 실질적인 영향을 미치는 문제를 해결합니다.

기업 AI 에이전트의 장점

기업 전반에 AI 에이전트를 도입하면 단순히 전술적으로 개선되는 데 그치지 않고 전략적인 이점을 제공합니다. 운영 비용 절감, 혁신 추진, 민첩성 향상 등 AI 에이전트는 부서와 리더십 역할 전반에 영향을 미칠 수 있는 실제적인 이점을 제공합니다.

경영진을 위한 전략적 가치

APA(에이전트 프로세스 자동화)에 의해 구동되는 AI 에이전트는 다음과 같이 다양한 리더십 수준의 이점을 제공합니다.

CIO를 위한 이점: APA는 단순히 비즈니스 운영을 지속하는 것을 넘어서 혁신을 추진하는 데 중점을 두고 예산을 조정합니다. 반복적인 작업과 유지보수에 소모되는 자원이 줄어들면, IT 팀은 전략적 이니셔티브와 디지털 전환에 우선순위를 둘 수 있습니다.
CFO를 위한 이점: AI 에이전트는 금융, 조달 및 규정 준수 부문에서 정확성을 높이고, 수작업 오류를 줄이며, 운영 비용을 낮춥니다. 금융 담당자들이 데이터를 기반으로 정보력을 갖추게 됨으로써 변화하는 비즈니스 환경에 더 빠르게 대응할 수 있도록 돕습니다.
CMO을 위한 이점: APA는 개인 맞춤형의 자율적인 마케팅 운영을 지원합니다. AI 에이전트는 캠페인 오케스트레이션, 콘텐츠 생성, 리드 스코어링을 지원하여 마케팅 ROI와 CLV(고객 생애 가치)를 향상시킵니다.
CEO를 위한 이점: AI 에이전트는 일상적인 작업에서 혁신과 전략에 집중하는 작업으로 인력을 재배치하여 CEO가 인력의 잠재력을 재구상하고, 운영 회복력을 강화하며, 기업 전반의 변혁을 가속화할 수 있도록 돕습니다.

조직 전반의 이점

경영진은 높은 수준의 영향력을 인식하지만, AI 에이전트의 진정한 변혁은 기업 전반에 걸쳐 체감될 수 있습니다. 운영, 재무, 인사, 고객 서비스, IT 및 기타 부서의 팀들은 작업의 속도와 작업의 질을 모두 높여주는 지능형 자동화로 인해 이점을 누릴 수 있습니다. AI 에이전트는 단순한 생산성 도구가 아닙니다. 이는 업무 수행 방식, 팀 협업 방식, 그리고 비즈니스 확장 방식을 재구성합니다.

AI 에이전트는 팀 전반에 걸쳐 운영 우수성과 혁신을 지원하는 실질적이고 일상적인 이점을 제공합니다:

효율성 향상: 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하여 직원의 업무 여유를 확보하고 사이클 시간을 단축합니다.
의사결정 개선: 머신 러닝과 예측 분석을 사용하여 실행 가능한 인사이트를 더 빠르게 도출합니다.
확장성과 비용 절감: 인력이나 간접비용이 비례적으로 증가하지 않으면서 비즈니스가 성장하도록 지원합니다.
경험 개선: AI 에이전트는 직원과 고객 모두에게 더 빠르고 일관된 지원을 제공할 수 있도록 합니다.
지속적인 학습 및 적응력: 정적 자동화 스크립트와 달리, AI 에이전트는 시간이 지남에 따라 데이터를 통해 학습하기 때문에 비즈니스 조건이 변화함에 따라 발전합니다.

AI 에이전트는 이러한 장점들이 모두 모여 기업 자동화 전략에서 중요한 역할을 담당하게 됩니다. 더 현명한 의사결정, 효율적인 운영, 민첩하고 자율적인 비즈니스를 지원합니다.

유스케이스: 기업이 AI 에이전트를 활용하는 방법

AI 에이전트는 부서와 산업 전반에 걸쳐 업무 수행 방식을 재구성하고 있습니다. 최전선 지원부터 백오피스 최적화까지, 이러한 지능형 시스템을 통해 조직은 운영을 현대화하고, 서비스 제공을 개선하며, 향상된 민첩성으로 확장하고 있습니다. 다음은 몇 가지 가장 영향력 있는 유스케이스입니다.

AI 에이전트가 기업 전반의 핵심 비즈니스 기능을 변화시키는 방법

AI 에이전트는 조직 전반의 워크플로를 현대화하는 데 중요한 역할을 합니다.

고객 지원: 대화형 에이전트는 실시간으로 고객 및 직원 문의를 지원합니다. 지원 티켓을 처리하고, 요청을 라우팅하며, 일반적인 질문에 대해 답변을 제공합니다. 이에 따라 반응성이 향상되고 팀이 복잡하고 세심한 상호작용에 집중할 수 있게 합니다.
재무 및 회계: AI 에이전트는 송장 처리 자동화, 사기 탐지, 계정 조정 및 재무 보고를 돕습니다. AI 에이전트는 데이터를 추출하고 검증하며, 이상치를 표시하고, 주기 시간을 단축합니다. 이 모든 작업을 정확성과 규정 준수를 향상시키면서 수행합니다.
IT 및 보안: AI 에이전트는 IT 티켓 분류, 접근 권한 제공, 데이터 보고 및 심지어 위협 감지까지 지원합니다. 일상적인 작업에 대응하고 위험을 모니터링함으로써, 보안 상태와 시스템 신뢰성을 높입니다.
인사 및 인재 관리: AI 에이전트는 인사 부문에서 온보딩, 복리후생 등록, 이력서 검토 및 정책 문의를 지원합니다. 행정적 부담을 줄이면서 직원들의 업무 경험을 간소화합니다.
영업 및 마케팅: AI 에이전트는 리드를 평가하고, 문의를 라우팅하며, 캠페인 콘텐츠를 개인화하고, 고객 행동에 대한 인사이트를 제공하여 팀이 더 스마트하게 참여하고 더 빠르게 전환할 수 있도록 돕습니다.

AI 에이전트의 산업별 응용

AI 에이전트는 또한 각 산업의 고유한 요구 사항에 맞게 조정하면서 산업 전반에서 변화를 주도하고 있습니다.

은행 및 금융 서비스: KYC 및 AML 검사를 자동화하고 대출 승인 및 규제 보고를 지원하는 등, AI 에이전트는 규정 준수를 지원하고 서비스의 속도와 품질을 향상합니다.
의료 서비스: AI 및 자동화 에이전트는 보험 청구를 처리하고, 의료 기록을 관리하며, 환자의 질문에 답변하는 데 도움을 줍니다. 이 도구들은 운영 효율성과 환자 만족도를 높입니다.
소매 및 전자 상거래: AI 에이전트는 개인 맞춤형 추천을 제공하고, 주문을 처리하며, 재고를 모니터링하고, 반품을 관리하여 쇼핑객과 직원 모두에게 원활한 경험을 제공합니다.
제조 및 공급망: 에이전트는 생산 일정 관리, 장비 모니터링, 조달 및 물류를 지원합니다. AI 에이전트는 가동 중지 시간을 줄이고, 운영을 최적화하며, 가치 사슬 전반에 걸쳐 실시간 가시성을 제공합니다.

이 예시에서는 AI 에이전트의 활용성과 부서 및 산업 전반에 미치는 실제적인 영향력, 즉 단기적인 성과는 물론 장기적인 디지털 전환을 모두 지원하는 능력에 대해 강조합니다.

AI 에이전트의 작동 방식: 핵심 기술 및 기능

AI 에이전트가 왜 이렇게 유능한지에 대해 자세히 알아보려면 이를 구동하는 기술에 대해 살펴보는 것이 중요합니다. 각 기능을 통해 에이전트는 정적이고 규칙에 기반한 자동화를 넘어서 적응력 있고 지능적인 엔티티로 변환되어 기업 전반에서 의미 있는 성과를 이끌어 냅니다.

AI 에이전트를 구동하는 핵심 기술

AI 에이전트는 다음과 같은 일련의 고급 기술을 활용하여 복잡한 기업 환경 내에서 인식하고, 결정하고, 행동합니다.

NLP(자연어 처리): 자연어 처리를 통해 에이전트는 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있어, 대화형 인터페이스를 통해 사용자와 상호작용하고 요청을 해석하며 관련 응답을 제공합니다.
ML(머신 러닝) 및 딥 러닝: 이 모델들은 시간이 지남에 따라 데이터를 통해 학습하는 에이전트의 능력을 강화합니다. 에이전트는 감독 학습 및 비감독 학습 기법을 사용하여 패턴을 식별하고 결과를 예측하며, 더 많은 정보에 노출됨에 따라 성능이 향상됩니다.
컴퓨터 비전: 컴퓨터 비전을 통해 에이전트는 이미지, 스캔된 문서 또는 비디오 피드에서 시각적 정보를 해석할 수 있습니다. 엔터프라이즈 유스케이스에서 이는 문서 분류, 송장 처리 또는 양식 인식에 특히 유용합니다.
예측 분석: 예측 분석을 통해 AI 에이전트는 과거 및 실시간 데이터를 분석하여 트렌드를 예측하고, 이상 현상을 감지하며, 사전 대응적 의사 결정을 지원할 수 있습니다.

정적인 자동화에서 동적인 오케스트레이션으로 변화

기존의 자동화는 엄격한 규칙을 따르며 사전에 정의된 입력값이 필요합니다. 이와 달리 AI 에이전트는 동적으로 작동합니다. AI 에이전트는 다음과 같은 특징을 갖습니다.

구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 지속적으로 수집하고 분석
현재 상황과 과거의 경향을 기반으로 결정
사용자, 시스템 및 다른 에이전트와 상호 작용하여 작업 조정
시간이 지남에 따라 피드백과 학습을 통해 성능을 향상

이러한 기술이 함께 작동함으로써 AI 에이전트는 자율적으로 작동하고, 실시간으로 적응하며, 유스케이스 전반에 걸쳐 확장합니다. 이에 따라 기업들은 더 지능적이고 자율적으로 운영되는 작업 모델을 구축해 나갈 수 있습니다.

기업 AI 에이전트 도입의 도전 과제 및 고려 사항

AI 에이전트가 아무리 유능하더라도, 이를 기업 전반에 성공적으로 배치하는 데에는 여러 도전 과제가 따릅니다. 규제 요구 사항부터 시스템 통합 및 조직 준비에 이르기까지, 기업은 도입에 대해 전략적인 접근 방식을 취해야 합니다.

다음은 몇 가지 주요 고려 사항입니다.

보안 및 규정 준수:

AI 에이전트는 종종 민감한 비즈니스 및 고객 데이터를 처리합니다. 기업은 모든 자동화가 SOX, GDPR, HIPAA, PCI-DSS 등 관련 데이터 개인정보 보호법 및 산업 규정을 준수하도록 해야 합니다. 역할 기반 접근, 암호화, 감사 로깅을 포함한 엔터프라이즈급 보안 프레임워크를 갖춘 플랫폼을 살펴보세요.

통합 복잡성:

기업들은 일반적으로 기존의 시스템과 최신 시스템이 혼합된 복잡한 기술 스택을 운영합니다. 원활한 AI 에이전트 통합을 위해서는 ERP, CRM, HCM 및 기타 비즈니스 필수 애플리케이션과 상호 작용할 수 있는 플랫폼이 필요합니다. 이와 같은 호환성이 없으면 자동화가 지연되거나 제공되는 가치가 제한적일 수 있습니다.

변경 관리:

AI 기반 워크플로로 전환하려면 모든 수준에서의 동의가 필요합니다. 변화에 대한 저항, 직무 역할에 대한 불확실성, 교육 부족과 같은 문제는 모두 성공적인 전환을 방해할 수 있습니다. 조직은 직원들이 AI 에이전트를 자신을 대체할 존재가 아닌 협력자로 볼 수 있도록 명확하게 소통하고 교육과 지원을 제공해야 합니다.

윤리적 AI와 편향 완화:

AI 에이전트가 결정을 내리고 결과에 영향을 미침에 따라, 공정성, 투명성, 그리고 책임성을 보장하는 것이 중요합니다. 즉, 편향을 적극적으로 모니터링하고, 대표적인 데이터로 모델을 훈련하며, 영향력이 높은 결정에 대해서는 감독을 설정해야 합니다.

이러한 과제에 정면으로 대응함으로써 기업은 위험을 완화할 수 있을 뿐만 아니라 팀을 강화하고 혁신을 주도하는 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 자동화를 위해 강력한 기반을 다질 수 있습니다.

기업에서 AI 에이전트를 구현하기 위한 모범 사례

AI 에이전트를 대규모로 문제없이 배포하려면 적절한 기술뿐만 아니라 신중한 계획, 정돈된 데이터, 그리고 명확한 채택 경로가 필요합니다. 이러한 모범 사례는 기업이 혼란을 최소화하면서 영향을 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

영향력이 큰 유스케이스 식별: 수동적이고 반복적이며 변화가 필요한 프로세스를 먼저 찾아봅니다. 높은 처리량, 측정 가능한 비즈니스 가치 그리고 부서 간 개선의 여지가 있는 작업을 찾아봅니다.
데이터 준비 상태 확인: AI 에이전트는 정확하고 구조화되어 있는 접근 가능한 데이터를 활용합니다. 배포 전에 데이터 정리 및 정규화에 먼저 투자하여 에이전트가 안정적으로 작동하고 정확한 결과를 제공할 수 있도록 합니다.
기존 시스템과 통합: AI 에이전트는 ERP, CRM, HCM과 같은 핵심 엔터프라이즈 플랫폼과 원활하게 작동해야 합니다. 원활한 연결성과 시스템 전반의 오케스트레이션을 보장하기 위해 기본 제공 통합 기능과 유연한 API를 지원하는 플랫폼을 선택합니다.
지속적인 모니터링 및 최적화: 성공적인 AI 에이전트 배포는 운영 시작에서 멈추지 않습니다. 피드백 루프를 구축하여 에이전트 성능을 모니터링하고, 결과를 추적하며, 실시간 결과에 기반하여 워크플로를 반복합니다.
자동화와 인간 협업의 균형: AI 에이전트는 사람을 대체하는 것이 아니라, 사람의 능력을 배가시켜 줍니다. 팀원들이 에이전트를 파트너로 보고 더 높은 가치의 업무에 집중할 수 있도록 독려하고, 도입을 뒷받침하는 교육을 제공합니다.

이러한 모범 사례를 따름으로써 기업은 확장 가능하고 지속 가능한 자동화의 강력한 기반을 마련할 수 있으며, 자율성을 달성하기 위한 과정에서 맞닥뜨릴 수 있는 광범위한 변화에 대비할 수 있습니다.

AI 에이전트와 자율 기업의 미래

AI 에이전트의 미래에는 단순히 자동화가 더 똑똑해지는 일만 있는 것은 아닙니다. 이는 사실 기업의 운영 방식을 재정의하는 것에 관한 일입니다. 이러한 기술이 발전함에 따라 조직은 프로세스 최적화에 그치지 않고 완전한 자율성을 향해 발전해 나가면서, 새로운 수준의 속도, 지능, 민첩성을 발휘할 수 있게 될 것입니다.

다음은 앞으로의 방향을 구상할 네 가지 새로운 트렌드입니다.

기능 전반에서 확장된 자율성: AI 에이전트는 인간이 최소한으로 개입하는 실시간 결정을 내림으로써, 독립적으로 엔드 투 엔드 프로세스를 실행하는 능력을 계속 확장할 것입니다. 이러한 발전으로 운영 간접비용을 더욱 줄이고 확장성을 높일 것입니다.
더욱 동적인 의사결정: 의사결정 지능이 AI 에이전트에 점점 더 통합됨에 따라, 에이전트는 단순한 반응형 작업 수행을 넘어, 선제적이고 상황에 맞는 행동을 취하게 될 것입니다. 에이전트는 패턴을 인식하는 것뿐만 아니라 필요를 예측하고 전략을 즉각적으로 조정할 수 있을 것입니다.
엣지 및 IoT로의 확장: AI 에이전트는 점점 더 데이터 소스에 가까운 엣지에 배치되어 제조 라인, 물류 네트워크, 소매 위치와 같은 분산된 환경에서 실시간으로 작동할 수 있게 될 것입니다.
생성형 AI와의 더 긴밀한 통합: 생성형 AI 모델의 추가로, 에이전트는 더욱 창의적이고 맞춤화된 서비스를 제공하게 될 것입니다. 이메일 작성, 재무 예측 생성 또는 고객 경험 설계 등 에이전트는 기업 업무에 새로운 수준의 지능을 도입하게 될 것입니다.

이러한 추세를 볼 때 기업이 더 이상 사람에 의해 업무가 지체되는 현상이나 분리된 시스템으로 인해 영향을 받지 않는 미래를 그려볼 수 있습니다. 대신, AI 에이전트는 지속적인 실행을 추진하고, 변화에 적응하며, 복잡한 상황을 오히려 경쟁력을 발휘하는 상황으로 반전시켜 줄 연결 요소가 될 것입니다.

Automation Anywhere가 기업 AI 에이전트를 지원하는 방법

Automation Anywhere에서 제공하는 플랫폼은 사일로화된 작업 자동화에서 전체 규모의 APA(에이전트 프로세스 자동화)로 전환되는 과정을 지원하도록 특별히 설계되었습니다. 당사는 규모에 맞춘 APA를 최초로 제공하는 회사로서, 기업이 시스템, 팀, 그리고 프로세스 전반에 걸쳐 작동하는 AI 에이전트를 설계, 배포 및 관리할 수 있도록 지원하여 더 빠른 실행, 현명한 의사 결정, 회복력 향샹을 가능하게 합니다.

AI Agent Studio는 에이전트 프로세스 자동화 시스템 내에 있는 핵심 도구로서, 다음과 같이 엔터프라이즈급 AI 에이전트를 구축하는 데 필요한 모든 사항을 제공합니다.

개발자는 물론 비즈니스 사용자도 맞춤형 에이전트를 빠르고 효율적으로 설계할 수 있도록 지원하는 로우 코드 빌더
지능형 의사 결정 및 상황에 따른 추천 기능을 제공하도록 내장된 생성형 AI 및 머신 러닝
송장, 계약서, 이메일과 같은 비정형 데이터를 손쉽게 처리하는 Document Automation
내부 및 고객 대상 유스케이스를 위한 자연어 기반 에이전트를 구축하는 대화 기능
P2P(Procure-to-Pay), 주문부터 결제까지(Order-to-cash), 규정 준수 등 고부가가치 프로세스를 위한 사전 구축된 맞춤형 에이전트
결과를 추적하고 지속적으로 최적화하기 위해 내장된 분석 및 대시보드를 갖춘 실시간 성능 모니터링

또한, SOX, GDPR, HIPAA와 같은 규정을 준수하기 위해 보안이 강화된 엔터프라이즈급 기능을 제공합니다. 여기에는 역할 기반 접근, 감사 추적, 기본 암호화가 포함됩니다. Automation Anywhere를 통해 기업은 독립적인 봇과 사일로화된 AI에서 벗어나 더 연결되고 지능적이며 자율적인 미래로 나아갈 수 있습니다.

엔터프라이즈급 AI 에이전트가 비즈니스에 어떤 기여를 할 수 있는지 확인할 준비가 되셨습니까? 데모를 예약하고 에이전트 프로세스 자동화의 능력을 살펴보세요.