기업 자동화: 오케스트레이션으로 업무를 혁신하는 방법

많은 기업들이 자동화의 영향이 자동화가 지닌 잠재력의 일부에 그치는 자동화 정체 단계에 빠져 있습니다. RPA(로보틱 프로세스 자동화)가 반복적인 규칙 기반 작업을 효과적으로 자동화하고 있지만 부서 간에 걸쳐져 있는 가장 복잡하고 핵심적인 워크플로는 여전히 대부분 수동으로 처리되며 단절된 상태로 남아 있습니다. 그러한 주요 이유 중 하나는 CRM, ERP 및 기타 부서 솔루션에 내장된 네이티브 자동화와 AI(인공지능)에 대한 투자가 인접 팀 및 시스템과 쉽게 상호 운용되지 못해 자동화가 중단되고 확장성이 저해되는 통합 혼란을 초래하기 때문입니다.

기업 자동화는 단순한 업무 자동화를 넘어 부서와 시스템, 데이터 소스 전반에 걸쳐 자율적인 워크플로를 구현함으로써 자동화, 통합, 오케스트레이션 및 AI 기반 의사 결정 기능을 하나의 응집력 있는 프레임워크에 통합하여 기업 전체에 걸쳐 원활하고 일관된 영향을 미칩니다.

자동화 정체 단계를 극복하고자 하는 비즈니스 리더들은 이 글에서 다음 내용을 확인할 수 있습니다.

• 오늘날 실제로 적용되는 기업 자동화 유스케이스를 이해합니다.
• 규칙 기반 워크플로에서 AI 기반 자동화로 발전하는 과정을 알아봅니다.
• 통합 자동화 플랫폼을 통해 수년이 걸릴 발전 과정을 단 몇 주로 단축하는 방법을 확인합니다.
• 플랫폼 접근 방식을 통해 안전하고 신뢰할 수 있는 방식으로 확장되는 교차 기능 거버넌스 자동화를 구현하는 방법을 살펴봅니다.

또한 자동화를 도구 모음이 아닌 통합 시스템으로 다루는 것이 실질적인 비즈니스 성과 혁신을 실현하는 비결인 이유도 자세히 살펴보겠습니다.

기업 자동화란?

기업 자동화는 조직 전반의 비즈니스 프로세스를 자동화하는 포괄적인 접근 방식으로, 시스템, 부서 및 워크플로를 자율적으로 운영할 수 있는 하나의 통합된 지능형 네트워크에 연결합니다.

개별 활동을 독립적으로 처리하는 전통적인 업무 자동화와 달리 기업 자동화는 기능적 경계, 시스템 및 데이터 소스를 넘나들며 여러 단계의 복잡한 프로세스를 원활하게 조정합니다. 기업 자동화는 업무 자동화, 통합, 프로세스 오케스트레이션 및 지능형 의사 결정 지원을 하나로 모아 실시간으로 변화하는 환경에 적응하고 대응하는 자율적인 비즈니스 운영을 구현합니다.

이러한 핵심 구성 요소는 다음과 같은 방식으로 함께 작용하여 기업 자동화를 가능하게 합니다.

• 계획 및 설계 - 프로세스와 에이전트를 실행 전에 작성하고 모델링하고 구성할 수 있는 도구
• 연결 - 외부 시스템과 데이터로부터 정보가 오가도록 지원하는 통합, API 및 프로토콜
• 구축 - 워크플로에 통합되는 실행 가능한 봇, API 작업, AI 기술, 에이전트, 기타 자동화 및 에이전트 구성 요소
• 실행 및 상호 작용 -에이전트와 인력을 조율하기 위한 런타임 오케스트레이션과 운영상의 상호 작용
• 관리 및 관찰 - 성과 분석, 개선 기회 발견, 거버넌스 활동 관리에 사용되는 정책, 집행, 대시보드, 측정, 감사, 보안 및 규정 준수 프레임워크 등
• 인텔리전스 및 맥락 - 의미와 메모리, 추론을 통해 에이전트가 맥락을 인식할 수 있도록 하는 의미론적 이해와 지식 기반

자동화 정체 단계를 극복하기 위해 기업 자동화는 기존 RPA 투자에 오케스트레이션, 맥락 인식 및 인지 기능을 더해 단순한 업무 자동화에서부터 기업 전체 자동화에 이르는 모든 범위를 아우릅니다.

자동화를 분리된 도구의 집합이 아닌 통합된 시스템으로 생각하고 접근하면 분리된 자동화로는 결코 달성할 수 없는 확장성과 신뢰성, 영향력까지 실현할 수 있습니다. 그 결과, 프로세스가 지능적으로 실행되고 예외 상황에 적응하며 인간이 개입할 필요 없이 성과를 최적화하는 자율형 기업을 위한 토대가 마련됩니다.

기업 자동화가 중요한 이유

기업 자동화는 효율성, 민첩성, 생산성 전반에서 측정 가능한 비즈니스 영향을 제공함으로써 조직을 혁신합니다. 기업 자동화는 개별 도구나 기술에 집중하기보다는 업무가 사람, 부서, 시스템, 워크플로 간 이동할 때 발생하는 지연, 오류 및 비효율성과 같이 교차 기능 프로세스가 지닌 근본적인 불편함을 없애줍니다.

조직은 더 큰 비즈니스 목표와 성과를 추구하며 전체적인 프로세스를 조정함으로써 일관성을 달성하고 주기 시간을 단축하며 예측 지원, 사전 예방적인 예외 상황 관리, 지능형 라우팅과 같은 고급 기능의 기반을 다집니다.

정확성, 신뢰성 및 의사 결정 품질 향상

자동화를 사용하면 프로세스 단계가 매번 일관되게 실행되도록 하여 수동 작업에 내재된 변동성과 오류를 제거할 수 있습니다. 시스템 전반에 걸쳐 워크플로가 조정될 때 데이터 검증과 표준화가 자동으로 이루어지므로 더 많은 사람과 부서가 관여함에 따라 누적되는 불일치가 줄어듭니다. 팀 간 핸드오프가 자동화되면 지연과 소통 문제가 사라지므로 중요한 정보가 정확하고 완전하게 전달됩니다. 이 수준의 신뢰성은 여러 이해관계자가 개입되는 복잡한 프로세스에서 특히 중요합니다. 한 단계가 누락되거나 하나의 데이터 오류가 발생하면 훨씬 더 크고 비용이 많이 드는 비즈니스 영향으로 이어질 수 있기 때문입니다.

실시간 응답성 활성화

이벤트 기반 워크플로를 사용하는 비즈니스는 고객 행동이나 시스템 변화, 변화하는 비즈니스 환경과 같은 트리거에 즉각적으로 대응할 수 있습니다. 일일 배치 프로세스나 수동 검토를 기다릴 필요 없이 자동화된 시스템이 조건을 감지하여 즉각적으로 응답을 시작할 수 있습니다. 이러한 실시간 기능은 더 빠른 서비스로 고객 경험을 개선하고 문제가 확산되기 전에 이를 식별하고 해결함으로써 운영 효율성을 높입니다. 조직은 사후 대응적인 자세에서 사전 대응적인 자세로 전환하여 실시간 데이터와 정보에 기반한 의사 결정을 통해 요구를 예측하고 워크플로를 최적화합니다.

직원 생산성 및 만족도 향상

기업 자동화는 직원의 에너지를 소모하고 전략적 기여를 제한하는 반복적이고 시간이 많이 드는 작업을 덜어줍니다. 수동 데이터 입력, 반복적인 상태 업데이트, 기계적인 처리에서 해방된 직원들은 대신 문제 해결, 관계 구축, 혁신에 집중할 수 있습니다. 성장 촉진과 경쟁력 향상을 이끄는 창의적이고 전략적인 업무에 더 많은 시간을 할애하게 되면서 직원들이 자신의 인지 및 추론 능력을 활용하는 더 의미 있는 일에 참여함에 따라 직무 만족도가 높아지고 번아웃이 감소합니다.

디지털 전환을 위한 확장 가능한 프레임워크 제공

통합 자동화는 인력이나 자원, 투자를 동일하게 증대하지 않고도 지역, 팀 및 기술 전반에 걸쳐 지속 가능한 비즈니스 성장을 지원합니다. 작업 수준 RPA의 정체 단계에 있는 조직은 증가한 작업량, 복잡성, 언어, 통화 등 다양한 요소를 처리할 수 있도록 프로세스를 종합적으로 조정함으로써 돌파구를 마련할 수 있습니다. 이러한 확장 가능한 프레임워크는 AI 기반 인사이트, 예측 분석, 자율 운영 등 현대 기업의 기대치와 경쟁 우위를 정의하는 고도화된 자동화 이니셔티브의 중추가 됩니다.

진정한 기업 자동화의 핵심 속성

단순히 RPA를 배포한다고 해서 조직이 기업 자동화를 실현할 준비가 된 것은 아닙니다. 기업 전체에 걸친 진정한 자동화를 실현하려면 시스템, AI 에이전트, 워크플로, 거버넌스 및 인력이 하나의 통합된 시스템으로 협력할 수 있는 응집성 있는 플랫폼 기반의 토대가 필요합니다. 이러한 속성 중 하나라도 누락되거나 단편화된 접근 방식을 시도하면 확장성과 신뢰성, 궁극적인 영향이 제한됩니다.

다음은 이러한 속성이 중요한 이유입니다.

각 속성을 조금 더 자세히 살펴보겠습니다.

원활한 시스템 통합

시스템 전반에 걸쳐 데이터와 워크플로를 연결하는 것은 자동화가 서로 다른 애플리케이션에서 사람이 작업하는 것처럼 작동할 수 있게 해주므로 기업 자동화의 핵심입니다. 통합은 수동으로 데이터를 전송하고 다시 입력하는 작업을 없애주고 애플리케이션 간의 반복적인 수동 작업의 필요성을 줄여주며 자동화된 프로세스를 방해하는 시스템 단편화 문제를 해결해 줍니다.

엔드 투 엔드 워크플로 오케스트레이션

오케스트레이션은 여러 부서와 시스템에 걸쳐 진행되는 다단계 프로세스에서 인력과 자동화, AI 에이전트를 조정합니다. 즉, 개입되는 시스템, 에이전트, 팀의 수에 관계없이 프로세스들을 연결하는 역할을 하고 시작부터 종료까지 자율적으로 실행할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, Automation Anywhere의 APA 플랫폼은 AI, 데이터, 자동화를 통합하고 오케스트레이션을 통해 이러한 요소들이 함께 작용하여 기업의 인프라 및 운영 전반에서 목표를 달성하도록 조정합니다.

지능형 의사 결정 지원

기계 학습 및 기타 AI 기술은 맥락, 비즈니스 규칙, 인지적 의사 결정에 기반하여 작업의 우선순위를 정하고, 행동을 추천하고, 작업을 라우팅함으로써 자동화를 향상, 개선 및 가속화할 수 있습니다. 인텔리전스는 프로세스를 적응형으로 만들어 영향을 확장하며 탄탄한 워크플로를 기반으로 프로세스가 예상에 따라 운영되도록 지원합니다.

엔터프라이즈 수준의 거버넌스, 규정 준수 및 보안

대규모 자동화를 실현하려면 일관된 정책과 감사 가능성, 접근 제어, 보안 표준이 필수입니다. 중앙 집중식 거버넌스는 자동화된 프로세스가 규제 요건과 조직 표준을 충족하도록 보장하며 규정을 준수하는 안전한 기업 운영에 필요한 구조화된 감독을 제공합니다.

워크로드 및 팀 전반에 걸친 확장성

기업 자동화는 오늘날의 비즈니스 성장을 촉진하는 역할을 하며 새로운 프로세스, 작업량 증대, 여러 지역에 걸친 배포, 다양한 비즈니스 요구 사항을 효과적으로 충족할 수 있는 역량을 지원합니다. 확장성은 조직이 자동화 배포를 비즈니스의 더 넓은 영역으로 확대할 때 자동화가 신뢰할 수 있고 비용 효율적으로 유지되도록 합니다.

기업 자동화의 기반을 구축하는 방법

기업 자동화의 확장은 사람, 프로세스, 기술이 먼저 전략적인 순서로 조율되어야 하는 점진적인 여정입니다. 따라서 조직은 수동 운영 업무를 곧바로 완전히 자율적인 프로세스로 전환할 수 없습니다. 기업 자동화를 성공으로 이끌기 위해서는 업무 자동화에서 더 나아가 비즈니스에 핵심적인 프로세스에 고도화된 오케스트레이션과 지능형 의사 결정을 활용하도록 체계적으로 발전해 나가는 접근이 필요합니다.

다음은 모든 규모의 조직에게 적용되는 대규모 자동화를 지원하는 기업 자동화 기반 구축의 5단계입니다.

1단계: 주요 비즈니스 프로세스의 매핑 및 표준화

조직이 이해하지 못하는 프로세스는 자동화할 수 없습니다. 프로세스 매핑에서는 자동화를 방해할 수 있는 실질적인 단계, 병목 현상, 중복, 수동 의존성을 밝혀냅니다. 이러한 발견 단계에서는 자동화 시 가장 높은 가치를 창출하는 프로세스(자동화의 최우선순위가 되는 프로세스)와 자동화 실현 전에 표준화 또는 최적화가 필요한 프로세스도 식별합니다.

2단계: 핵심 시스템을 통합하여 전체적인 흐름 구현

통합 시스템은 자동화 작업을 분산시키고 제한할 수 있는 수동 작업을 없애줍니다. 자동화된 프로세스는 데이터가 애플리케이션과 애플리케이션 사이를 원활하게 이동해야 시스템이나 기능의 경계에 멈추지 않고 전체 비즈니스 기능 전반으로 확장될 수 있습니다. 통합은 또한 영향이 특정 부서나 프로세스에만 제한되는 일반적인 '자동화의 섬' 현상을 방지합니다.

3단계: 대량 또는 영향이 큰 워크플로의 우선 자동화

상당한 양을 처리하거나 명확한 비즈니스 가치를 제공하는 프로세스부터 시작하면 추진력을 얻고 ROI를 빠르게 입증할 수 있습니다. 이러한 초기 성과는 프로세스가 매핑되는 1단계에서 분명해지며, 조직의 동의를 이끌어내고 더 복잡한 자동화 이니셔티브를 위한 자금 지원을 정당화하는 동시에 여러 팀이 그대로 반복해서 사용할 수 있는 검증된 패턴을 확립합니다.

4단계: 가치 창출이 가능한 곳에 지능형 자동화 도입

AI와 에이전트 AI는 예외 상황 처리, 경로 결정, 변화하는 환경에 대한 적응, 확장성을 높이는 반복 가능성을 제공함으로써 자동화의 수준을 한층 강화합니다. 하지만 인텔리전스는 기존의 최적화되지 않은 워크플로를 대신하거나 일시적으로 대체하는 것이 아니라 안정적이고 잘 조정된 프로세스에 추가될 때 가장 효과적입니다. 조직은 이러한 접근 방식을 통해 APA(에이전트 프로세스 자동화)와 같이 에이전트 AI가 전체 프로세스를 조정하는 고도화된 역량을 갖출 수 있습니다.

5단계: 거버넌스, 보안 및 변경 관리 방안 수립

모든 자동화 프로세스 전반에 걸친 일관된 프레임워크는 위험과 복잡성을 줄이는 동시에 반복 가능성을 실현하고 지속 가능한 성장을 가능하게 합니다. 표준화된 거버넌스는 자동화 작업이 비즈니스 목표 및 규제 요건에 부합하도록 하며, 조정되지 않은 성장에서 발생하는 기술 부채, 단편화, ROI를 저해하는 불일치 현상을 방지합니다.

기업 자동화를 방해하는 일반적인 문제

많은 기업들은 자동화에 필요한 도구가 부족해서가 아니라 내재된 프로세스와 시스템이 처음부터 자율적으로 함께 작동하도록 설계되지 않은 데서 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 구조적 문제는 자동화가 개별 작업을 넘어 기업 전체에 미치는 실질적인 영향으로 확장되는 것을 방해하는 장벽이 됩니다.

아래는 조직이 가장 자주 직면하는 주요 장애물과 APA(에이전트 프로세스 자동화)가 그러한 장애물을 극복하는 방법에 대한 설명입니다.

분리된 시스템 및 부서별 자동화

여러 팀이 독립적으로 자동화를 진행할 때 종종 중복된 솔루션과 서로 소통할 수 없는 양립 불가능한 워크플로가 만들어지곤 합니다. 이로 인해 운영 복잡성이 증가하고 비즈니스 영향이 제한되는 단절된 '자동화의 섬' 현상이 발생합니다.

APA는 오케스트레이션을 통해 이러한 문제를 해결합니다. 오케스트레이션은 애플리케이션, AI 에이전트 및 인력 전반에서 의존성, 의사 결정, 핸드오프 과정을 효과적으로 조정함으로써 프로세스가 분산된 부서별 업무가 아닌 통합된 워크플로로 원활하게 운영되도록 지원합니다.

프로세스 가시성 부족

불분명하거나 문서화되지 않은 프로세스는 효과적인 자동화를 불가능하게 만듭니다. 팀이 무엇을 자동화해야 하는지, 워크플로가 어떻게 연결되는지 파악할 수 없기 때문입니다. 프로세스가 투명하지 않으면 자동화 작업이 운영 비효율성의 근본 원인이 아닌 연결되지 않은 작업들을 대상으로 이루어집니다.

APA는 프로세스 추론과 실시간 모니터링을 도입하여 워크플로 전체에 걸쳐 투명성을 제공합니다. 이러한 투명성은 조직이 프로세스의 동작을 이해하고 병목 현상을 파악하며 조건이 변함에 따라 자동화 성능을 지속적으로 최적화할 수 있도록 합니다.

데이터 품질 및 일관성 문제

일관성이 없거나 부정확한 데이터는 자동화 신뢰성을 저하시키고 연결된 프로세스 전반에 걸쳐 연쇄적인 오류를 유발할 수 있습니다. 데이터 품질이 낮으면 조직은 자동화 ROI를 감소시키는 수동 검증 단계를 추가로 수행해야 합니다.

APA는 지능형 오케스트레이션을 통해 시스템과 문서 전반의 데이터를 검증하고 표준화하고 동기화하여 모든 단계에서 자동화 프로세스가 일관성 있고 신뢰할 수 있는 정보를 기반으로 운영되도록 지원합니다.

쉽게 연결되지 않는 레거시 시스템

오래된 시스템은 최신 API나 통합 기능이 부족하여 자동화 실행과 진행을 지연시키는 병목 현상을 야기합니다. 이러한 시스템은 특수한 통합 전략을 필요로 하며 종종 엔드 투 엔드 프로세스 자동화에서 제한 요소가 됩니다.

APA는 통합 자동화와 API 오케스트레이션을 활용하여 이러한 환경 간의 연결을 지원함으로써 조직이 대규모 시스템 교체 없이도 기존 레거시 플랫폼을 최신 클라우드 애플리케이션 및 자동화 계층과 연결할 수 있도록 합니다.

여러 팀에 걸쳐 자동화를 공평하게 확장하는 문제

효과적인 거버넌스가 없으면 기업 자동화가 일관성 없이 확장되고 관리하기 어려워집니다. 그 결과 확장 비용이 수동 프로세스를 계속 유지하는 것보다 더 많이 드는 양립 불가능한 여러 자동화 프로세스를 한데 모아놓는 상황이 벌어집니다.

APA는 거버넌스, 재사용, 감독을 중앙 집중화하여 자동화가 여러 팀과 지역에 걸쳐 일관성 있게 확장되도록 합니다. 이처럼 공유된 기반은 관리를 간소화하고 기업 표준을 적용하며 통제나 규정 준수를 그대로 유지하며 지속 가능한 성장을 가능하게 합니다.

업무 자동화에서 자율 운영으로

기업 자동화는 다음과 같이 구분되는 단계를 거쳐 진행되는 역량 성숙도 여정으로 나타납니다.

• 업무 자동화(개별 단계를 실행하는 RPA)
• 프로세스 자동화(연결된 워크플로)
• 오케스트레이션을 통한 자동화(조정된 교차 시스템 프로세스)
• 자율 운영(프로세스를 추론하고 조정하는 AI 에이전트)

이처럼 성숙도가 높아질수록 조직은 단순한 if-then 자동화에서 나아가 의도를 이해하고 시스템 전반에서 실행을 조정하며 인간의 개입 없이도 예외 상황에 적응하는 지능적이고, 맥락 인식이 가능하며, 추론을 적용하는 AI 기반 자동화를 실현할 수 있습니다. APA는 기존 RPA 투자를 기반으로 오케스트레이션과 추론 계층을 추가하여 자율형 기업을 실현하는 이러한 아키텍처 변화를 주도합니다.

오케스트레이션 없이 작업 수준의 봇을 확장하는 조직에게는 소프트웨어 분야의 기술 부채와 유사한 ‘자동화 부채’가 발생하며, 기업 전체에 영향을 미치기 위해서는 결국 리팩토링이 필요해집니다. APA는 오케스트레이션을 통해 기존의 자동화 투자를 강화하기보다는 처음부터 다시 시작할 필요 없는 통합된 플랫폼으로 이러한 문제를 해결합니다.

APA를 사용하는 조직은 수동 운영에서 자율 프로세스로 점진적으로 발전해나가는 동시에 현재의 자동화 포트폴리오의 가치를 유지하면서 수많은 자동화 이니셔티브를 방해하는 비용이 많이 드는 전면 교체 시나리오를 피할 수 있습니다.

기업 내에서 인력, AI 에이전트, 자동화 조율하기

자동화의 가치는 사람의 노력을 대체하는 것이 아니라 보완할 때 더욱 커집니다. 오늘날 기업 자동화는 사람, AI 에이전트, 시스템 간의 협업을 강화합니다. 이러한 3단계 접근 방식은 복잡성과 맥락에 따라 작업을 할당합니다.

• AI 에이전트는 오케스트레이션 도구의 지침에 따라 의사 결정을 내리고 협력하여 업무를 수행합니다.
• RPA는 반복적인 작업을 빠르고 일관되게 수행합니다.
• 사람은 창의성이나 판단력이 필요한 전략적 결정과 복잡한 예외 상황을 처리합니다.

이러한 협업은 사람의 업무를 '운영을 유지하는 것'에서 '운영을 개선하고 혁신하는 것'으로 전환하며 사람이 반복적인 작업을 실행하는 데서 나아가 지속적으로 가치를 향상하도록 합니다.

APA는 이러한 오케스트레이션을 가능하게 하며, 작업을 적합한 리소스, 즉 RPA나 에이전트, 사람에게 라우팅하는 동시에 실시간 모니터링, 감사 추적, 거버넌스를 유지하여 자동화를 실현하면서도 통제와 관리 감독을 보장합니다. APA는 비즈니스 사용자가 자동화를 요청하는 데서 나아가 규정을 준수하는 안전한 가드레일 내에서 직접 프로세스를 설계할 수 있도록 시민 개발을 한층 더 지원합니다. 이 모델은 사람의 적응력과 자동화의 빠른 속도 및 일관성을 결합하여 조직의 복잡성과 비즈니스 요구에 맞추어 함께 성장하기 때문에 사람이 단독으로 실행하거나 자동화가 단독으로 수행하는 것보다 더 효과적으로 확장할 수 있습니다.

Automation Anywhere가 기업 자동화를 실현하는 방법

Automation Anywhere의 에이전트 프로세스 자동화 시스템은 목표 기반 AI 에이전트, RPA, API 및 인적 전문성을 하나의 통합 플랫폼에 결합하여 기업 자동화를 위한 완벽한 기반을 제공합니다.

• Mozart Orchestrator를 활용하는 애그노스틱 오케스트레이션은 공급업체에 관계없이 모든 시스템이나 도구, 인터페이스 전반의 자동화 구성 요소를 연결하고 조정하여 엔드 투 엔드 워크플로의 통합적 관리를 실현합니다.
• PRE(프로세스 추론 엔진)에서 제공하는 글로벌 프로세스 인텔리전스는 검증된 논리, AI 기반 추론 및 의사 결정 기능을 바탕으로 목표를 이해하고 최적의 솔루션을 도출합니다.
• 엔터프라이즈급 거버넌스는 AI 거버넌스를 통해 플랫폼 전반에 걸쳐 포괄적인 관측성, 관리 기능 및 가드레일을 제공하여 규정을 준수하는 안전한 엔터프라이즈 규모의 AI 및 자동화를 실현합니다.

Automation Anywhere의 아키텍처는 또한 자동화 여정의 모든 단계에 있는 조직을 지원합니다. 초기 단계에서는 규칙 기반 작업 자동화를 손쉽게 구현하도록 하고 성숙 단계에서는 고도화된 에이전트 자동화로의 발전을 지원하며, 이 모든 과정에서 지속 가능한 성공을 위한 보안, 확장성 및 거버넌스를 함께 제공합니다.

기업 자동화가 귀사의 운영을 어떻게 변화시킬 수 있는지 확인할 준비가 되셨나요? 데모를 요청하여 APA 플랫폼이 모든 기업 자동화 비전을 실현할 수 있는 방법을 알아보세요.

FAQ

기업이 자동화 성숙도를 평가할 수 있는 방법은 무엇인가요?

조직은 처음부터 끝까지 수동 작업 없이 실행되는 프로세스의 비율이 얼마나 되는지, 자동화된 프로세스가 여러 시스템에 걸쳐 얼마나 잘 연결되는지, 자동화 작업을 위한 중앙 집중식 거버넌스가 존재하는지 파악함으로써 자동화 성숙도를 평가할 수 있습니다. 지난해 기업의 73%가 자동화 투자 규모를 확대했음에도 불구하고 많은 기업이 오케스트레이션 역량의 부재로 인해 작업 수준의 RPA에서 정체 상태에 머물러 있습니다. 더 성숙한 조직은 교차 기능 워크플로를 자동화하고 지능형 의사 결정에 AI 에이전트를 활용하며 부서 간 안정적으로 확장 가능한 통합 플랫폼을 표준화하고 있습니다.

어떤 유형의 워크플로를 우선적으로 자동화하는 것이 좋을까요?

자동화 도입을 시작할 때 송장 처리, 직원 온보딩, 고객 서비스 라우팅과 같이 여러 시스템 또는 부서가 관여하는 대량의 규칙 기반 프로세스에 우선적으로 집중하는 것이 좋습니다. 이러한 워크플로는 명확한 ROI를 제공하는 동시에 향후 더 복잡한 자동화를 지원할 수 있는 통합 패턴을 구축합니다. 또한 Automation Anywhere의 에이전트 솔루션과 같은 서비스는 이러한 일반적인 프로세스를 며칠 만에 자동화할 수 있도록 지원합니다. 안정적인 오케스트레이션 기반이 마련되기 전까지는 변동성이 크거나 예외 상황이 많이 발생하는 프로세스부터 자동화하지 마세요.

조직이 여러 부서에 걸쳐 자동화를 확장하려면 어떻게 해야 하나요?

자동화를 성공적으로 확장하기 위해서는 프로세스 매핑, 핵심 시스템 통합, 업무 단위 자동화 기반 구축, 에이전트 자동화 구현, 중앙 집중식 거버넌스 수립이 필수적입니다. 표준화된 도구, 재사용 가능한 구성 요소, 일관된 정책 또한 자동화 확대를 추진하기 전에 반드시 갖추어야 할 요소입니다. Automation Anywhere의 APA 플랫폼과 같은 솔루션은 자동화, 에이전트 AI, 거버넌스 전반에 걸친 기본 기능을 통해 이러한 접근 방식을 실현할 수 있도록 지원합니다.

워크플로 자동화와 RPA, 지능형 자동화는 어떻게 상호 연계되나요?

RPA는 시스템 내 개별 작업을 자동화하고 워크플로 자동화는 이러한 작업을 프로세스에 연결하여 조정하며 지능형 자동화는 AI 기반 의사 결정 기능과 적응력을 제공합니다. 통합 플랫폼을 사용하면 이러한 요소들이 원활하게 작동하여 각각의 기능을 별도의 도구로 취급하거나 부서별로 고립된 자동화 작업을 시작할 때 발생하는 단절을 방지합니다.

기업 자동화를 지원하는 데 필요한 거버넌스 프로세스는 무엇인가요?

기업 자동화에는 모든 자동화 프로세스 전반에 일관되게 적용되는 보안, 규정 준수, 변경 관리, 성능 모니터링을 위한 정책이 필수적입니다. 새로운 자동화에 대한 승인 워크플로, 규제 준수를 위한 감사 추적, 확장성을 위한 표준화된 개발 방식을 구축하세요. 중앙 집중식 감독은 항상 기업 표준을 유지하면서 관리성과 민첩성 간 균형을 이루어야 합니다.

향후 몇 년 동안 자동화는 어떻게 발전할까요?

앞으로 몇 년간 기업들은 자동화를 단순히 작업을 실행하는 데서 벗어나 AI 에이전트가 프로세스를 분석하고 예외 상황에 유연하게 대응하며 인간의 개입 없이 복잡한 워크플로를 조정하는 자율 운영 단계로 발전시킬 것입니다. APA는 비즈니스 의도를 이해하는 지능형 오케스트레이션을 통해 기존 RPA 투자 가치를 극대화하며 이러한 변화를 실현합니다. 기업들은 개별 작업 자동화 관리 단계에서 나아가 실시간 조건과 성과에 따라 자체적으로 계속해서 최적화하는 자율적인 비즈니스 프로세스 오케스트레이션 단계로 전환하게 될 것입니다.