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Automation Anywhere 고객은 항상 자동화 경제를 가장 잘 파악할 수 있습니다. 저는 전 세계를 돌아다니며 고객과 만나고 Pathfinder 프로그램의 혁신 워크숍을 이끌면서 그들의 혁신과 창의성을 직접 확인했습니다. 최근 몇 달 동안 생성형 AI와 자동화를 결합하여 더 큰 영향력을 발휘할 수 있는 방법에 대한 대화가 점점 더 많아지고 있습니다.

우리는 고객이 자동화 프로그램의 영향력을 전 세계적으로 확대할 수 있도록 지원하기 위해 Pathfinder 프로그램을 시작했으며, 유용한 전문가 및 동료 지침을 통해 폭발적인 성장을 거듭하고 있습니다. 인공 지능(AI)은 커뮤니티에서 인기 있는 주제였으며, 생성형 AI의 획기적인 잠재력을 설명하는 기사가 쏟아지면서 그 관심이 더욱 높아졌습니다.

이러한 고객들은 이미 Automation Success Platform의 기능과 머신 러닝, 자연어 처리, 복잡한 데이터 분석을 통해 생성형 AI 기술을 지원하는 창의적이고 새로운 사용 사례를 구상하고 있습니다. 이는 AI와 자동화에 접근하는 방식에 근본적인 변화를 가져오는데, 그 이유는 가능성의 폭이 크게 확장되기 때문입니다. 일반적인 자동화 또는 표준 자동화라고 하는 것은 반복적인 규칙 기반 프로세스를 처리하는 것입니다. 하지만 생성형 AI는 복잡한 문서 처리, 언어 번역, 영업 지원 등과 같은 작업을 자동화할 수 있는 가능성을 열어줍니다.

자동화와 생성형 AI를 함께 사용하면 새로운 생산성 수준을 달성하고 사람이 간과할 수 있는 귀중한 비즈니스 인사이트를 발견할 수 있습니다. 당사의 고객들은 이미 자동화 및 생성형 AI를 위한 몇 가지 혁신적인 사용 사례를 모색하고 있으며, 이러한 아이디어는 비즈니스 운영 방식을 또 한 번 변화시킬 수 있습니다.

시민 개발자 지원을 위한 생성형 AI

시민 개발자는 컴퓨터 과학에 대한 배경 지식은 부족하지만 자동화를 구축할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다. 그들은 일반적으로 자동화가 적합한 프로세스를 파악하고 필요에 맞는 정확한 솔루션을 만들고자 하는 의욕적인 비즈니스 사용자입니다. 이는 자동화의 롱테일로, 대규모 자동화 기회를 활용하고, 자동화 프로그램의 영향력을 확대하며, 비즈니스 팀이 자동화 노력의 우선순위를 정할 수 있도록 풀뿌리 접근 방식을 취합니다. 하지만 시민 개발자는 일반적으로 상당한 양의 교육이 필요하며, 숙련된 개발자가 해결해야 할 질문이 자주 발생할 수 있습니다.

호주의 한 Automation Anywhere 고객은 새로 교육을 받은 시민 개발자에게 자동화된 지원을 제공하기 위해 생성형 AI를 사용하는 것을 고려하고 있습니다. 예를 들어, 시민 개발자가 오류 메시지를 발견하면 생성형 AI가 관련 문제 해결 팁을 신속하게 제공할 수 있습니다. 숙련된 개발자에게 부담을 주거나 지원 병목 현상을 발생시키지 않으면서도 시민 개발자의 노력을 확장할 수 있는 창의적인 방법입니다. 시민 개발자가 에스컬레이션을 해야 하는 경우 숙련된 개발자는 기본적인 문제 해결 단계를 건너뛰고 더 빠른 지원 환경을 제공할 수 있습니다.

비정형 데이터 처리를 위한 생성형 AI

양식 기반 데이터 처리는 모든 비즈니스에 공통적으로 적용됩니다. 양식의 고정된 위치에 정형 데이터가 포함되어 있는 경우 자동 처리는 비교적 간단합니다. 정해진 형식이 없는 양식에는 반정형 데이터가 포함되어 있어 캡처하기가 더 복잡합니다. 양식의 유형에 따라 날짜 또는 계좌 번호가 다른 위치나 필드에 표시되는 것을 생각해 보십시오. Automation Anywhere의 Document Automation은 정형 또는 반정형 양식에서 데이터를 추출할 때 탁월한 선택입니다. 신뢰할 수 있는 데이터 추출에 있어 비정형 데이터는 가장 복잡합니다. 비정형 데이터의 정확한 위치는 알 수 없거나 이메일이나 이미지와 같이 다른 정보 또는 관련 없는 정보와 섞여 있을 수 있습니다.

영국의 한 Automation Anywhere 고객은 계약서, 과학 연구, 분기별 재무 보고서, 고객 이메일 등 데이터가 비정형화된 비즈니스 문서를 처리하기 위해 Automation Anywhere와 결합된 생성형 AI를 모색하고 있습니다. 예를 들어, PDF의 비정형 데이터를 OCR로 추출한 후 생성형 AI에 전달하여 요청된 데이터를 지능적으로 추출하고 데이터 필드를 자동으로 채울 수 있습니다. 이 프로세스는 사람이 수동으로 (그리고 느리게!) 읽고 이해하고 개요를 제공하도록 하는 대신 기술 문서나 상세 문서의 요약을 생성할 수 있습니다.

탄력적인 자동화를 위한 생성형 AI

소프트웨어, 특히 클라우드 기반 애플리케이션은 기존 자동화에 영향을 주는 업데이트를 자주 받습니다. 이러한 변경 사항은 특정 인터페이스를 사용하여 작업을 자동화하거나 이제는 더 이상 사용되지 않는 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 통합을 사용하여 데이터를 전송하도록 훈련된 Bot에 문제를 일으킬 수 있습니다. 이와 같이 자동화를 방해하는 업데이트는 미션 크리티컬 프로세스를 중단시키고 자동화 노력, 지표 및 목표에 대한 진행 상황을 저해할 수 있습니다. 그러나 생성형 AI는 애플리케이션 변경 사항을 중단 없이 감지하고 조정할 수 있으며, 심지어 변경 사항에 대한 세부 정보를 자동화 팀에 업데이트할 수도 있습니다.

미국의 한 Automation Anywhere 고객은 애플리케이션 인터페이스의 변화에 자동화가 대응하는 방식을 개선하기 위해 생성형 AI를 고려하고 있습니다. 생성형 AI 모델은 아직 완성 단계에 이르지 못했습니다. 하지만 일부 애플리케이션 업데이트로 인해 제출 버튼이 이동했다고 가정해 보겠습니다. 일반적인 자동화는 정보를 제출할 수 없을 때 오류를 반환합니다. 하지만 생성형 AI는 애플리케이션 인터페이스를 스캔하여 코드, 디자인, 시각적 단서 또는 기타 요소를 기반으로 제출 버튼을 찾을 수 있습니다. 버튼을 찾으면 자동화가 자동으로 업데이트되고, 개발자에게 변경 사항을 검토하라는 알림이 표시되며, 개발자가 필요한 업데이트를 수행할 때까지 기다릴 필요 없이 프로세스를 계속 진행할 수 있습니다.

생성형 AI와 자동화를 위한 다음 단계

만약 인플루언서믿는다면, 생성형 AI인류의 과정을 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 더욱 확실히 Automation Anywhere 고객과의 대화를 통해 앞으로의 미래를 엿볼 수 있으며, 자동화와 AI가 서로를 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있는 매혹적인 곳입니다.

Siri 및 Alexa와 같은 디지털 어시스턴트는 기본적인 작업을 처리하는 데 제한되고 단순한 방식으로 AI를 사용하도록 우리를 길들였습니다. 그러나 Automation Success Platform의 기능은 생성형 AI와 창의적으로 결합되어 새로운 가능성을 열어줍니다. 미래는 자동화와 AI를 어떤 새로운 상상력으로 결합하여 복잡한 비즈니스 문제를 해결하느냐에 따라 정의될 것입니다.

기계의 피드백과 인사이트에 따라 프로세스가 동적으로 수정되고, Bot이 일상적인 작업 외에도 비정형 작업을 수행하면서 더욱 스마트하고 다재다능해지는 시대가 올 것입니다. 자동화가 컨텍스트를 이해하고 학습하고 변화에 적응하기 때문에 생성형 AI는 이러한 미래로의 전환을 가속화할 것입니다. 더 많은 기업이 예상치 못한 방식으로 생성형 AI를 활용하고 근로자의 진정한 잠재력을 이끌어내 새로운 가능성의 지평을 열 것입니다. 아직 최고는 오지 않았으며, 여러분의 상상력만이 유일한 한계입니다.

Micah Smith 소개

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Micah Smith는 개발자 에반젤리스트이자 자동화의 모든 것을 사랑하는 사람입니다. 로보틱 프로세스 자동화, 문서 이미징, 광학 문자 인식 분야에서 경력을 쌓았습니다.

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