AI 비즈니스 프로세스 자동화: 정의와 작동 방식

AI는 코파일럿, 어시스턴트, 분류기부터 문서 추출기와 예측 모델에 이르는 강력한 기능을 제공하며 기업의 모든 영역에 빠르게 침투하고 있습니다. 그러나 AI 모멘텀에도 불구하고 많은 기업들의 엔드 투 엔드 비즈니스 프로세스는 크게 변하지 않았으며 여전히 진정한 프로세스 수준의 자동화는 부족한 상태입니다. 실질적으로 AI 기반 자동화는 작업 수준에 머물러 있습니다. 분리된 인사이트와 요약을 생성하지만 업무를 진전시키는 데에는 여전히 사람이 필수적입니다.

AI 비즈니스 프로세스 자동화는 이러한 자동화의 격차를 해소하여 규칙 기반 작업에서 복잡하고 포괄적인 프로세스로의 자동화 전환을 가속화합니다. 이 현대적인 자동화 프레임워크는 AI 추론, 문서 및 비구조화된 데이터의 이해, 시스템 간 통합을 통해 맥락을 해석하고 다음 단계를 제안하며 정보에 기반한 결정을 내리고 기업 애플리케이션 전반에서 작업을 실행합니다. 공통의 목표를 향해 AI, 지능형 오케스트레이션, 인간의 감독을 함께 활용함으로써 조직은 주기 시간을 대폭 단축하고 오류를 제거하며 수천 시간에 달하는 수동 작업을 절감할 수 있습니다.

이 글에서는 AI 비즈니스 프로세스 자동화의 기본 개념을 살펴보고, 이 기술이 핵심 비즈니스 프로세스의 속도와 효율성, 정확성을 높이는 데 어떻게 활용되는지, 기업들이 AI 비즈니스 프로세스 자동화를 어떻게 도입하고 성과를 측정하고 있는지 알아봅니다.

AI 비즈니스 프로세스 자동화의 개념

AI 비즈니스 프로세스 자동화는 AI의 추론, 의사 결정, 문서 이해 기능을 활용하여 다양한 시스템, 문서, 인간의 접점에 걸친 다단계 워크플로를 완성합니다. 이는 AI가 단순히 개별 작업을 지원하는 것에서 나아가 전체 프로세스를 적극적으로 주도하는 근본적인 변화입니다.

다음 표는 기업 자동화 영역 전반의 차이점을 보여줍니다.

AI 비즈니스 프로세스 자동화는 보다 성숙도가 높은 AI 구현 단계입니다. 오늘날 많은 AI 배포 프로세스가 단순히 제안을 제공하는 데 그치는 반면, AI 비즈니스 프로세스 자동화는 시스템 업데이트를 시작하고, AI 에이전트 및 기타 자동화를 트리거하고, 다양한 애플리케이션에서 라우팅, 에이전트 AI, 인적 자원, 의사 결정을 조율함으로써 전체 엔드 투 엔드 프로세스를 능동적으로 완료하는 것을 목표로 합니다.

AI 비즈니스 프로세스 자동화의 핵심 요소는 다음과 같습니다.

• 맥락 해석: 프로세스가 어떤 단계에 있는지, 어떤 정보가 누락되었는지, 어떤 규칙이나 조건이 적용되는지 이해합니다. AI는 이를 통해 비즈니스 맥락 내에서 다음 단계에 대해 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다.
• 의사 결정: AI 추론, 비즈니스 로직 및 구조화된 규칙을 적용하여 다음에 취할 최적의 행동을 결정합니다. 이는 단순한 if/then 규칙 기반 작업을 넘어서 규칙, 맥락 등을 기반으로 지능적이고 적응적인 선택을 하는 동적 자동화로 발전합니다.
• 애플리케이션 간 실행: CRM, ERP, 문서 시스템, API, 레거시 애플리케이션 전반에 걸쳐 자동화, 통합 및 데이터 업데이트를 트리거합니다. 이를 통해 서로 다른 고립된 시스템 전반에서 작업과 데이터가 원활하게 이동할 수 있도록 합니다.
• 문서 및 데이터 처리: 여러 시스템 전반의 정보를 추출, 검증, 분류, 요약 및 업데이트합니다. 이는 비구조화된 데이터에 크게 의존하는 프로세스에 매우 중요합니다.
• 예외 상황 및 사람의 개입: 모호하거나 위험성이 큰 케이스는 사람에게 라우팅하여 검토하도록 하고 그 결과를 다시 프로세스에 반영합니다. 이렇게 하면 사람의 전문성이 가장 필요한 곳에서 활용되도록 할 수 있습니다.
• 거버넌스: 신원 관리, 권한 제한, 감사 가능성 및 규정 준수 가드레일을 적용합니다. 이는 보안, 규제 준수 및 자동화된 프로세스에 대한 신뢰를 유지하는 데 매우 중요합니다.

Automation Anywhere의 운영 AI 에이전트는 맥락을 유지하고 다음 단계를 추론하고 다양한 시스템 간의 작업을 조정함으로써 AI 비즈니스 프로세스 자동화가 비즈니스 전반에 걸쳐 효과적으로 구현되도록 지원합니다.

AI 비즈니스 프로세스 자동화의 중요성

오늘날 기업들은 풍부한 AI 역량을 보유하고 있지만 많은 기업들이 이를 실제 워크플로에 효과적으로 적용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. McKinsey에 따르면 조직의 88%가 최소 한 가지 이상의 비즈니스 기능에 주기적으로 AI를 사용하고 있습니다. 이는 1년 전 78%에서 증가한 수치입니다. 그러나 보고에 따르면 조직의 3분의 1만이 AI 프로그램을 확장하기 시작했습니다. 이 격차는 '고립된 AI 구현에서 AI를 활용한 완전 통합된 핵심적인 비즈니스 프로세스까지의 도약을 어떻게 가속화할 것인가'라는 중요한 기업 과제를 분명히 보여줍니다.

여러 사일로의 데이터를 연결하고 부서 간의 비즈니스 맥락을 이해하는 능력이 없으면 프로세스가 CRM, ERP 및 기타 시스템 전반에서 단절된 상태로 남아 사람이 데이터 전송, 라우팅, 업데이트 및 예외 처리를 수동으로 수행해야 합니다. 이로 인해 비효율성이 발생하고 오류율이 증가하며 소중한 인적 자원이 소모되어 프로세스가 쉽게 자동화될 수 있음에도 불구하고 수동 작업에 의존하게 됩니다.

AI 비즈니스 프로세스 자동화는 AI가 프로세스의 맥락을 해석하고, 의사 결정을 내리고, 분리된 시스템 전반에서 작업을 실행하고, 예측 가능한 예외 상황까지 처리할 수 있도록 함으로써 이러한 변화를 이끌고 있습니다. 이는 전문성과 경험이 가장 큰 영향을 미치는 판단 중심 단계로 인적 역량을 전환하여 팀이 반복적이고 부가가치가 낮은 업무에서 벗어날 수 있도록 해줍니다.

궁극적으로 AI 비즈니스 프로세스 자동화는 기본적인 관점이 되고 오케스트레이션은 도메인 간의 실행 조정을 가능하게 하는 연결 계층으로 작용하며, 이를 통해 분산되어 있던 부서 간 워크플로가 통합된 AI 중심 프로세스로 전환됩니다.

AI 비즈니스 프로세스 자동화 유스케이스

AI 주도 자동화는 다양한 산업 분야의 다단계 프로세스를 획기적으로 변화시킬 수 있으며 이러한 변화는 비즈니스의 핵심 영역에도 적용됩니다. 다음은 자동화 이전의 수동적이고 단편적인 프로세스와 자동화 이후의 AI 기반 통합 프로세스의 흐름을 보여주는 몇 가지 예시입니다.

청구 접수, 검토 및 해결

수동 청구 접수, 다양한 문서의 데이터 입력, 정책 조회 및 사기 확인에는 상당한 수동 작업이 요구됩니다. 손해사정사는 정보를 검증하고 청구 건을 전달하는 데 시간을 보냅니다. 따라서 처리 속도가 느려지고 오류가 발생할 수 있습니다.

AI는 다양한 형식의 문서 추출을 자동화하고 정책 조회를 수행하며 규칙에 따라 정보를 검증하고 사기 여부를 점검한 후, 복잡성과 위험도에 따라 청구 건을 지능적으로 라우팅합니다. 그 덕분에 수동 검토 주기가 최대 60%까지 단축되고 정확도가 25% 향상됩니다.

Alight는 클라우드 기반 인적 자본 및 기술 서비스를 제공하는 선도적인 기업으로, 수동 프로세스에서 AI 기반 자동화로 전환하여 청구 처리의 효율성과 속도를 높였습니다. 자동화 프로세스에서 95%의 정확도를 확보한 Alight는 청구 처리 시간을 하루 미만으로 단축하고 비용을 더 빠르게 지급함으로써 통화량을 50% 줄였습니다.

고객 온보딩 및 KYC/AML 검증

복잡한 수동 신원 확인, 위험 점수 산정 및 문서 검증 프로세스로 인해 금융 범죄에 맞서기 위한 핵심적인 KYC(고객 확인) 및 AML(자금세탁방지) 활동이 지연되고 있습니다. 규제 검사가 수동으로 수행되면 지연 및 잠재적인 규제 미준수 문제가 발생합니다. 또한 상담원은 반복적인 데이터 입력과 교차 참조 작업에 상당한 시간을 소비하게 됩니다.

AI는 KYC/AML을 위해 신원 확인, 위험 점수 산정, 문서 검증 및 규제 확인을 올바른 순서로 자동화합니다. 이는 일상적인 케이스에는 AI 의사 결정 기술을 활용하고 모호하거나 위험도가 높은 상황에는 사람이 개입하여 검토하도록 함으로써 규정 준수를 보장하고 고객 온보딩 프로세스를 더욱 신속하게 진행할 수 있도록 강조합니다.

미국의 대형 금융 서비스 기업인 KeyBank는 AI 비즈니스 프로세스 자동화를 활용하여 의심스러운 활동 보고 프로세스를 관리함으로써 위험을 완화하고 은행의 규정 준수 역량을 강화했습니다. KeyBank는 AI 기반 자동화를 통해 시스템 간 격차를 해소하고 에스컬레이션 워크플로를 간소화하여 반복적이고 오류가 발생하기 쉬운 작업으로부터 인력을 해방시키고 105,000건의 수동 프로세스 접점을 없앴습니다.

Automation Anywhere의 고객 온보딩을 위한 에이전트 솔루션은 KYC/AML 워크플로에 맞춰 사전 학습된 AI 에이전트를 통해 KYC/AML 검토 시간을 최대 60% 단축하고 수동 작업으로 인한 오류를 50%까지 줄입니다.

주문부터 결제까지(Order-to-cash) 및 P2P(Procure-to-Pay) 주기

구매 주문서와 송장, 배송 문서를 수동으로 검증하면 현금 흐름에 마찰 요인이 생기고 고객 및 공급업체와의 관계를 위험에 빠뜨립니다. 불일치가 발생하면 서로 다른 ERP 및 재무 시스템 전반에 걸친 3자 대조, 조정 및 승인에 사람이 개입해야 하므로 지불 지연 및 예외 상황을 초래합니다.

AI 솔루션은 ERP 및 재무 시스템 전반에 걸쳐 검증, 문서 수집, 공급업체 확인, 3자 대조, 조정, 승인 및 결제 처리를 자동화합니다. 그 결과 예외 상황이 40%까지 크게 줄어들고 주기 시간이 30% 단축됩니다.

호주 유틸리티 인프라 기업 Jemena는 Automation Anywhere의 Document Automation을 활용하여 단 6개월 만에 17만 건의 문서를 처리했습니다. 이 AI 기반 자동화 솔루션은 업무 시간을 12,000시간 절감하고 99.9%의 문서 처리 정확도로 오류를 최소화했으며 직원들의 직무 만족도를 87% 향상했습니다. 또한 Jemena와 공급업체와의 관계를 강화하고 계약 재협상 시 중요한 협상력을 제공했습니다.

Automation Anywhere의 매입채무 에이전트 솔루션은 며칠 만에 배포할 수 있는 프로세스별 에이전트 솔루션 청사진을 제공하여, 연체 수수료를 최대 100%까지 절감하고 90% 이상의 STP(직접 연속 처리)를 달성하며, 매입채무 효율성을 최대 80%까지 향상시킬 수 있습니다.

재무 마감, 조정 및 보고

조직의 절반은 월말 마감을 완료하는 데 일주일 이상을 소요해야 합니다. 이처럼 수일이 걸리는 의존성이 높은 재무 마감 프로세스는 다양한 소스의 데이터를 수동으로 통합하고 이상값을 감지하며 재무 일지를 검증하고 예외 상황을 해결해야 합니다. 이 과정은 느릴 뿐만 아니라 오류와 지연이 발생하기 쉽습니다.

AI 비즈니스 프로세스 자동화는 통합을 가속화하고 이상 패턴과 이상치를 자동으로 식별하며 재무 일지 내역을 검증하고 재무 마감 프로세스에서 발생하는 예외 상황을 해결합니다. 월말 마감 자동화는 재무 보고의 정확성과 규제 준수를 보장하여 거버넌스와 감사 가능성을 강화하며 신속한 처리라는 추가적인 이점도 제공합니다.

IT 인시던트 분류, 근본 원인 분석 및 복구

대량의 ITSM(IT 서비스 관리) 워크플로에서 IT 직원이 수동으로 인시던트를 분류하고, 데이터를 보강하며, 티켓을 라우팅하고, 복구를 수행하는 경우 SLA(서비스 수준 계약) 준수 일관성이 떨어지고 MTTR(평균 해결 시간)이 길어집니다. 그 대가를 고객들이 치르며 점점 커지는 불만으로 인해 고객 충성도와 IT 효율성이 저하되고 있습니다.

AI는 운영 모니터링, 사용자 지원, 자산 추적, 사이버 보안 위협 기록과 같은 ITSM 작업을 자동화합니다. 더 나아가 자동화는 분류, 강화, 라우팅, 자동 복구와 같은 ITIL(정보 기술 인프라 라이브러리) 모범 사례와 연관된 작업에 아주 적합합니다. 이러한 유형의 대량 작업이 자동화되면 IT 팀은 SLA 일관성을 강조하고 운영 비용을 최대 30%까지 절감할 수 있습니다.

글로벌 화학 기업 Nouryon은 자동화를 사용하여 IT 규정 준수를 강화하고 연례 보고를 실시간 점검으로 전환하여 통제를 강화하고 오류를 방지합니다. Nouryon은 AI 비즈니스 프로세스 자동화를 통해 IT 규정 준수에서 100% 정확도를 달성했습니다.

공급망 예외 처리 및 주문 처리 복구

공급망 신호를 수동으로 모니터링하면 사후 대응이 이루어져 지연과 부족, 잦은 수요 예측 변화가 발생합니다. 대안을 평가하고 시정 조치를 실행하는 과정은 느리고 인력이 집중되는 프로세스가 되어 공급망 운영에 더 많은 시간과 비용 및 마찰을 야기합니다.

AI는 지연, 부족, 예측 변화 등 공급망 신호를 모니터링합니다. 이상 패턴이 감지되면 대안을 평가하고 시정 조치를 실행하며 WMS(창고 관리 시스템), TMS(운송 관리 시스템), ERP 시스템을 업데이트하여 더욱 탄력적이고 유연한 공급망을 만듭니다.

비즈니스 운영 선도 기업 Genpact는 수동 작업 데이터 입력 프로세스에 오류가 많아 효과적인 트렌드 예측에 어려움을 겪는 고객과 협력했습니다. AI 비즈니스 프로세스 자동화를 활용하자 거래 속도가 25% 빨라졌고 비용이 25% 절감됐으며 인적 오류를 완전히 없앨 수 있었습니다.

AI 비즈니스 프로세스 자동화의 작동 원리

AI 비즈니스 프로세스 자동화의 운영 모델은 연속적인 순환 구조로 시각화할 수 있습니다. 신호가 맥락을 생성하고, 이를 통해 추론과 실행이 이루어지며 필요한 경우 인간이 개입하는 HITL(Human-In-The-Loop) 단계를 거쳐 프로세스가 완료됩니다.

신호 해석하기 및 맥락 설정하기

AI 비즈니스 프로세스 자동화 모델은 다양한 입력 신호를 해석하는 것에서 시작됩니다. 입력 신호는 다음과 같이 분류할 수 있습니다.

• 구조화된 데이터: 데이터베이스, 스프레드시트 및 기존 시스템의 정보
• 비구조화된 문서: 송장, 계약서, 이메일, 고객 서비스 티켓 및 기타 비정형 텍스트
• 시스템 이벤트: 애플리케이션, IoT 장치 또는 기타 자동화된 시스템의 트리거
• 사람이 트리거한 요청: 사용자의 수동 입력 또는 승인

이러한 각각의 신호는 프로세스의 맥락을 설정하는 데 도움이 됩니다. AI 에이전트는 이러한 입력값을 분석하여 워크플로의 현재 상태를 파악하고 누락된 정보를 식별하며 적용 가능한 규칙이나 조건을 결정합니다.

의사 결정 내리기 및 다음에 취할 최적의 조치 선택하기

맥락이 설정되면 AI 에이전트는 비즈니스 규칙, 도메인 논리, 이전 패턴 및 권한 한계를 함께 사용하여 추론을 통해 다음에 취할 최적의 조치를 선택합니다. 이 지능적인 의사 결정은 단순하고 미리 정의된 경로를 넘어 자동화가 거버넌스나 권한 제약을 넘어서지 않으면서 다양한 상황에 적응할 수 있도록 합니다. AI는 예를 들어 문서 추가 검토가 필요한지, 시스템 업데이트가 필요한지, 사람이 개입해야 하는지 등을 판단할 수 있습니다.

시스템 전반에서 작업 실행하기

실행은 AI의 추론과 결정이 기업의 기술 환경 전반에서 작업으로 전환되는 과정입니다. 이 과정에는 다음과 같은 요건이 필요합니다.

• 프로세스의 상태와 데이터를 전체 수명 주기 동안 유지하기 위한 상태 지속성
• 작업이 일관되고 정확하게 실행되도록 보장하는 신뢰성
• 일시적인 시스템 오류나 연결 문제를 처리하기 위한 자동 재시도
• 예정된 대로 작업이 완료되지 않을 경우를 대비하여 대체 절차를 정의하는 보상 로직
• 다양한 시스템 전반에 걸쳐 모든 작업과 결정에 대한 완전한 감사 추적을 제공하는 추적 가능성(특히 장기 실행 워크플로의 경우)

예외 상황 및 사람의 개입 관리하기

모든 작업이나 상황이 완전히 자동화될 수 있는 것은 아닙니다. AI 비즈니스 프로세스 자동화는 예외 상황을 적절하게 관리하고 필요에 따라 HITL을 함께 활용하도록 설계되었습니다. 모호하거나 정책적으로 민감한 케이스가 발생할 경우 AI는 사람 검토자에게 모든 관련 데이터와 AI의 판단 근거를 포함한 전체적인 맥락과 함께 이를 전달합니다. 사람이 결정을 내리면 그러한 결정이 프로세스에 원활하게 다시 적용되고 워크플로가 추가적인 중단 없이 계속 진행될 수 있습니다.

전체적으로 가드레일과 거버넌스 적용하기

거버넌스는 사후에 생각할 문제가 아니라 AI 비즈니스 프로세스 자동화의 모든 단계에 내재되어야 합니다. 그 과정은 다음과 같습니다.

• 신원 검증: 권한이 있는 사용자나 시스템만이 프로세스를 시작하거나 상호 작용을 할 수 있도록 합니다.
• 데이터 마스킹: 민감한 정보를 가려 무단 열람으로부터 보호합니다.
• 감사 추적 기록 생성: 모든 작업, 결정 및 데이터 변경 사항을 자동으로 기록하여 규정 준수와 책임성을 보장합니다.
• 정책 적용: 모든 작업이 사전에 정의된 비즈니스 규칙 및 규제 요건을 준수하도록 합니다.
• 민감한 시스템에 대한 접근 통제: 역할과 권한에 따라 중요한 애플리케이션과 데이터에 대한 접근을 제한합니다.

그뿐만 아니라 AI 및 자동화 거버넌스는 자동화된 프로세스의 관리 및 통제를 위한 견고한 프레임워크를 제공하기 위해 버전 관리, 변경 추적 및 권한 제한 시행 자동화를 포함해야 합니다.

워크플로 완료하기 및 기록 시스템 업데이트하기

마지막 단계에서는 워크플로를 완료하고 최종 결정 사항, 조정된 데이터, 검증된 문서, 상태 업데이트를 CRM, ERP 및 기타 주요 시스템에 기록하여 관련된 기록 시스템을 정확하게 업데이트합니다.

이러한 유형의 다운스트림 업데이트에서 일관성은 필수입니다. AI 비즈니스 프로세스 자동화는 모든 프로세스가 단일 정보 소스에서 생성된 투명하고 감사 가능한 시스템 검증 상태로 종료되도록 지원하고 데이터 불일치를 제거해야 합니다.

AI 비즈니스 프로세스 자동화 구현 방법

AI 비즈니스 프로세스 자동화를 구현하려면 기업의 현재 운영 환경 내 자동화를 기반으로 한 전략적 접근이 필요합니다.

프로세스 디스커버리와 프로세스 마이닝을 명확하게 구분하는 것부터 시작하세요.

• 프로세스 디스커버리는 인터뷰와 관찰을 통해 기존 워크플로를 이해하는 데 중점을 둡니다.
• 프로세스 마이닝은 이벤트 로그를 활용하여 실제 프로세스 실행을 분석하고 시각화합니다.

워크플로를 서둘러 재설계하지 말고 '있는 그대로'의 상태를 이해하는 데 집중하세요.

다음으로 스윔레인 다이어그램이나 SIPOC(공급자, 입력, 프로세스, 출력, 고객) 모델과 같은 시각적 도구를 활용하여 엔드 투 엔드 워크플로를 체계적으로 매핑하세요. 이렇게 하면 결정, 데이터 위치 및 예외 상황을 식별할 수 있어 조직 내에서 업무가 어떻게 진행되는지 명확히 볼 수 있습니다.

프로세스가 매핑된 후에는 다음과 같은 기준을 사용하여 가치가 높은 자동화 후보를 파악하세요.

• 볼륨: 트랜잭션 수가 많은 프로세스
• 변형: AI가 처리할 수 있는 낮은 변동성 또는 예측 가능한 변형을 가진 프로세스
• 의사 결정 밀도: AI 추론으로 이점을 얻을 수 있는 의사 결정 지점이 많은 프로세스
• 주기 시간: 긴 주기 시간이 자동화를 통해 크게 단축될 수 있는 프로세스
• 수동 작업 조정 부하: 광범위한 수동 작업 핸드오프와 조정이 필요한 프로세스

AI 에이전트가 운영 계층의 역할을 수행한다는 점을 기억하고 이 기술이 업무 중심의 RPA나 워크플로 단계, AI 어시스턴트와 어떤 차별점이 있는지 명확히 하세요. AI 에이전트는 맥락을 인식하는 지능적인 엔티티로서, 다양한 시스템 전반에 걸쳐 작업을 조율하고 의사 결정을 내리며 변화하는 환경에 적응합니다.

처음부터 거버넌스를 내재화하고 신원, 마스킹, 로깅 및 에스컬레이션 경로 등 명확하게 명시된 통제 체크리스트로 지원하세요. 사전 대응적인 이러한 접근 방식은 자동화 여정 전반에서 보안, 규정 준수 및 감사 가능성을 보장합니다.

마지막으로 APA(에이전트 프로세스 자동화) 대시보드, 주기 시간 지표, 병목 현상, 예외 상황 및 종속성을 통해 지속적으로 모니터링함으로써 자동화 로직이 발전해야 할 영역을 파악할 수 있습니다. 이처럼 반복적인 접근 방식은 조직이 AI 비즈니스 프로세스 자동화를 지속적으로 개선하고 최적화하여 그 영향력을 극대화할 수 있도록 합니다.

APA가 AI 비즈니스 프로세스 자동화를 위한 기반이 되는 이유

더 빠르고 효율적인 운영에 대한 압력이 커지는 상황에서 AI 비즈니스 프로세스 자동화로의 전환은 거의 모든 기업에게 필수적인 단계입니다. Gartner가 '초자동화'를 추진하고 Forrester가 '자동화 패브릭'의 이점을 내세우는 등 최고의 분석가들조차도 조직에 자동화를 장려하고 있습니다.

APA는 RPA와 같은 결정론적 자동화와 문서 이해 및 생성형 AI 모델과 같은 비결정론적 AI 추론을 통합하여 전사적 자동화의 기반을 제공합니다. 이러한 강력한 조합은 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 모두 처리하여 복잡한 여러 워크플로에 걸쳐 의사 결정을 내리고 작업을 수행할 수 있는 지능형 자동화를 구현합니다.

또한 APA는 상태 관리, 재시도 및 오류 처리 등 여러 시스템에 걸친 장기 실행 워크플로에 필요한 기능과 함께 교차 애플리케이션 실행 기능도 제공합니다. 이는 자동화의 신뢰성과 탄력성을 보장합니다. 게다가 APA는 기본 제어 기능이 부족한 경우가 많은 오픈 소스나 독립형 오케스트레이션 도구와 달리 행동과 의사 결정에 거버넌스를 내재화합니다. 거버넌스가 내재되어 있으므로 기업들은 보안, 규정 준수 및 감사 가능성에 대해 처음부터 신뢰할 수 있습니다.

APA를 활용하여 확장 가능한 AI 비즈니스 프로세스 자동화를 구현하는 과정은 일반적으로 다음과 같은 성숙 단계로 진행됩니다.

1. 보조: AI가 인사이트와 권장 사항을 제시하되 실행은 사람이 주도합니다.
2. 증강: AI가 작업을 완료하고 결정을 내림으로써 사람의 활동을 적극적으로 보완합니다.
3. 에이전트: AI가 실행을 주도하며 사람은 주로 예외 상황이나 전략적 감독에만 개입합니다.

AI 비즈니스 프로세스 자동화는 조직을 현대적이고 효율성이 높은 기업으로 변화시키는 여정에서 핵심적인 역할을 합니다.

AI 비즈니스 프로세스 자동화의 성공 측정

명확한 지표 수립은 AI 비즈니스 프로세스 자동화의 영향을 평가하는 데 있어 매우 중요합니다. 성공을 측정할 때는 고립된 지표에 집중하기보다 성과, 도입 및 거버넌스 지표 간 균형을 포함하는 엔드 투 엔드 프로세스 KPI를 활용해야 합니다.

다음은 AI 자동화의 성공을 측정하는 대표적인 지표들입니다.

주기 시간 및 처리량 개선

• AHT(평균 처리 시간): 프로세스를 완료하는 데 걸리는 평균 시간
• 백로그 볼륨: 대기열에 남아 있는 항목의 수
• 핸드오프 지연: 프로세스 단계 사이에 대기하는 시간

정확성, 품질 및 예외 상황 감소

• STP(직접 연속 처리): 사람의 개입 없이 완료된 트랜잭션의 비율
• 누락 데이터 감소: 불완전하거나 오류가 있는 정보 사례 감소
• 수정 사항 감소: 수동 조정이나 재작업의 필요성 감소
• 예외 비율 감소: 정상 프로세스 흐름에서 벗어나는 케이스 감소

비즈니스 전반에 걸친 도입 및 재사용

• 자동화된 프로세스 수: 자동화된 워크플로의 총 개수
• 새 부서로의 확장: 다양한 비즈니스 부서에서의 자동화 도입
• 각 워크플로 내에서 자동화된 단계의 비율: 개별 프로세스가 자동화된 정도

거버넌스 및 규정 준수

• 정책 편차율: 정립된 정책을 준수하지 않는 행동의 발생 빈도
• 감사 준비 상태: 감사 추적 기록을 생성하고 검토할 수 있는 용이성과 완전성

플랫폼 수준의 가시성 및 프로세스 상태

• 종속성 그래프: 자동화된 프로세스 간 상호 의존성의 시각적 표현
• 시스템 핸드오프 품질: 시스템 간 데이터 전송의 원활함과 정확성에 대한 지표
• 실시간 프로세스 상태 대시보드: 프로세스 성과와 잠재적인 문제를 즉시 파악할 수 있는 시각화

AI 비즈니스 프로세스 자동화에 대한 Automation Anywhere의 접근 방식

Automation Anywhere는 AI 비즈니스 프로세스 자동화를 통해 새로운 수준의 역량과 가치, 혁신을 실현할 수 있도록 지원합니다. 기존의 단순 자동화가 순수한 효율성 향상에 초점을 맞췄다면 에이전트 프로세스 자동화 시스템은 시스템 전반에 걸친 애그노스틱 오케스트레이션, 목표 달성 방식을 이해하는 프로세스 인텔리전스, 대규모 신뢰성을 보장하는 거버넌스 및 통제를 통해 자동화의 범위를 확대하고 탄력성을 강화하고 위험을 감소시킵니다.

APA 시스템은 RPA를 오케스트레이션하고 사전 구축된 통합 패키지를 제공하며 Document Automation을 활용하여 데이터를 추출, 검증 및 라우팅하고 생성형 AI 추론을 추가하여 원활한 오케스트레이션과 인간과 에이전트의 협업을 실현합니다. 조직은 이 포괄적인 접근 방식을 통해 응집력 있는 단일 플랫폼 내에서 다양한 자동화 및 AI 기능을 활용할 수 있습니다.

무엇보다도 중요한 점은 거버넌스가 데이터 마스킹, 신원 관리, 감사 추적 및 구성 가능한 권한 제한을 통해 자동화에 자동으로 내재된다는 것입니다. 이를 통해 모든 자동화된 작업과 의사 결정이 보안, 규정 준수, 책임성 등 기업 표준을 준수할 수 있도록 합니다.

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FAQ

워크플로에 단순한 작업 자동화가 아닌 완전한 AI 비즈니스 프로세스 자동화가 필요한 시점은 언제인가요?

워크플로가 여러 단계를 포함하고 다양한 시스템에서 진행되며 맥락에 기반한 지능형 의사 결정을 필요로 하고 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 모두 처리해야 하는 경우에는 완전한 AI 비즈니스 프로세스 자동화가 필요합니다. 작업 자동화는 제한된 범위 내 반복적인 단일 작업에 적합합니다.

예를 들어, 다양한 인보이스 형식에서 데이터를 추출하고, 이를 ERP의 구매 주문과 대조하여 검증한 후 승인 규칙에 따라 결제를 트리거하는 인보이스 처리 워크플로는 그 복잡성과 맥락 이해에 대한 필요성 때문에 AI 비즈니스 프로세스 자동화가 요구됩니다. 반면, 단순히 한 스프레드시트에서 다른 스프레드시트로 데이터를 복사하는 경우 작업 자동화만으로도 충분할 수 있습니다.

AI 자동화가 가치를 제공하려면 프로세스가 얼마나 성숙해야 하나요?

잘 정의된 프로세스가 가장 좋지만, AI 자동화는 병목 현상과 불일치를 식별함으로써 중간 정도로 성숙한 프로세스에서도 가치를 제공할 수 있습니다. 핵심은 프로세스 목표와 관련 데이터를 명확하게 이해하는 것입니다.

예를 들어 고객 지원 프로세스에는 일부 수동 단계와 다양한 변형이 포함될 수 있습니다. AI 비즈니스 프로세스 자동화는 초기 분류를 자동화하고, 다양한 소스에서 고객 정보를 수집하고, 티켓을 지능적으로 전달함으로써 전체 프로세스가 완벽하게 간소화되기 전에도 즉시 에이전트의 업무 부담을 줄이고 응답 시간을 단축할 수 있습니다.

조직은 시스템이나 데이터, 규칙이 변경될 때 AI 자동화 프로세스의 안정성을 어떻게 유지하나요?

조직은 강력한 거버넌스와 지속적인 모니터링 및 개선을 통해 AI 자동화 프로세스의 안정성을 유지합니다. 여기에는 자동화 로직에 대한 버전 관리, 변경 사항에 대한 자동화된 테스트, 예외 상황이나 새로운 데이터 패턴이 AI 모델 및 규칙 업데이트에 반영될 수 있도록 하는 피드백 루프가 포함됩니다.

예를 들어 새로운 규제 요건으로 인해 고객 데이터 처리 방식이 변경될 경우 거버넌스 프레임워크는 AI 자동화가 최신 규정을 준수하도록 업데이트 및 재검증되도록 지원하며 감사 추적을 통해 변경 사항을 문서화합니다.

AI 기반 자동화 워크플로를 구축하고 유지하려면 어떤 기술이 필요한가요?

AI 기반 자동화 워크플로를 구축하고 유지하려면 프로세스 분석, 비즈니스 도메인 전문성, AI 모델 개발을 위한 데이터 과학, 자동화 플랫폼 및 통합에 대한 기술 역량 등 다양한 기술이 필요합니다. 또한 비즈니스 유저, IT 및 데이터 과학자 간의 협업이 매우 중요합니다.

예를 들어, 비즈니스 분석가는 프로세스 단계를 정의하고 데이터 과학자는 문서 이해 모델을 학습시키며 자동화 개발자는 프로세스 에이전트를 구성하여 다양한 애플리케이션에 걸쳐 워크플로를 조율할 수 있습니다.

다단계 및 교차 시스템 워크플로 자동화에서 가장 큰 위험은 무엇이며, 이를 어떻게 완화할 수 있나요?

가장 큰 위험으로는 데이터 보안 침해, 규정 준수 위반, AI의 잘못된 결정으로 인한 오류, 통합 복잡성이 있습니다. 이러한 문제는 내장된 거버넌스(신원 관리, 데이터 마스킹, 감사 추적), AI 모델 및 자동화 논리에 대한 철저한 테스트, HITL 개입을 포함하는 명확한 예외 처리 메커니즘과 단계적 구현 방식을 통해 완화할 수 있습니다.

예를 들어, 금융 승인 프로세스에서 AI의 잘못된 결정에 따른 위험을 완화하기 위해 고가 거래에 대해 HITL 단계가 설계될 수 있습니다. 이 경우 AI가 추천을 하고 최종 결정은 사람이 내립니다.