Agentic Process Automation System

에이전트 기반 프로세스 자동화 시스템은 자동화와 인공지능(AI)을 결합하여 거의 인간처럼 사고하고 행동할 수 있는 자동화 시스템을 만듭니다. 이 시스템은 복잡하고 두뇌가 필요한 작업들을 처리합니다. 이러한 자가 운영되는 워크플로는 단순히 지시를 따르는 것이 아니라, 상황에 맞게 적응하고 학습하며 점점 더 똑똑해집니다.

Agentic Process Automation System을 자동화의 근육이 갖춰진 AI의 두뇌라고 생각해 보세요. 이 시스템은 에이전트 AI 에이전트, 머신 러닝, 프로세스 오케스트레이션, RPA, API 및 자연어 인터페이스를 엔터프라이즈급 거버넌스 및 보안과 통합합니다.

Automation Anywhere의 Agentic Process Automation System은 AI 및 자동화 분야에서 최고의 선택으로 인정받고 있습니다. 어떤 애플리케이션, 팀, 환경, 데이터와도 안전하고 책임감 있게 작동합니다. 우리 시스템을 사용하면 사람, 앱, 프로세스 간의 장벽이 허물어져 작업이 더 빠르고 쉬워지며, 이를 통해 즉시 더 많은 성과를 달성할 수 있습니다.

Agentic Process Automation System은 목표 지향적인 AI 에이전트를 자동화 도구, 거버넌스 및 기업 컨텍스트와 결합하여 작동함으로써 엔드투엔드 워크플로를 조율합니다.

이 시스템의 핵심은 PRE(프로세스 추론 엔진)로, 이는 4억 개 이상의 엔터프라이즈 워크플로 데이터, UI 상호작용 및 문서로 학습된 엔진입니다. PRE는 AI 에이전트가 맥락을 이해하고, 작업을 계획하며, 동적으로 적응하고, 인간과 협력하여 복잡한 비즈니스 프로세스를 안전하게, 그리고 대규모로 완료할 수 있도록 합니다.

작동 방식은 다음과 같습니다.

• 첫 번째 단계는 현재 프로세스가 어떻게 작동하는지 이해하는 것입니다. Process Discovery 도구는 비효율성과 자동화가 도움이 될 수 있는 영역을 찾아내어 구현을 위한 명확한 계획을 수립하는 데 도움을 줍니다.
• 프로세스를 식별한 후, 다음 단계는 에이전트 워크플로를 만드는 것입니다. 이는 작업이 어떻게 수행될지, 누가 수행할지, 어떤 순서로 진행될지를 설계하는 것을 의미하며, AI, RPA, API 및 프로세스 오케스트레이션을 사용하여 끝에서 끝까지 자동화를 구현하는 것입니다. Agentic Process Automation System은 AI의 도움을 받아 이러한 자동화를 설계할 수 있게 해주며, 이를 통해 개발자를 지원하고 자동화된 워크플로를 생성할 수도 있습니다. 이 시스템은 모든 비즈니스 앱이나 소프트웨어에서 작동하여 업무를 방해하지 않고 쉽게 구현할 수 있습니다. 그리고 직원들은 일상적인 애플리케이션 내에서 에이전트 자동화를 쉽게 이용할 수 있습니다.
• 시스템의 중심에는 AI 에이전트가 있습니다. 이러한 스마트 프로그램은 정보를 분석하고, 결정을 내리며, 인간처럼 행동할 수 있습니다. 전통적인 자동화와 달리 AI 에이전트는 새로운 상황에 적응하고 경험으로부터 학습할 수 있습니다.
  • AI 에이전트는 효과적으로 작업하기 위해 필요한 데이터를 수집하는 것으로 시작합니다. 그들은 이 데이터를 분석하여 패턴과 인사이트를 찾아내고, 이를 통해 어떤 조치를 취할지 결정하는 데 도움을 받습니다.
  • 데이터를 분석한 후, AI 에이전트는 정보를 기반으로 최선의 행동을 선택합니다. 그들은 이메일을 보내거나 기록을 업데이트하거나 고객과 상호 작용하는 등의 작업을 동시에 처리할 수도 있습니다.
  • AI 에이전트는 APA 내에서 지속적인 컨텍스트 메모리를 구축하여 시간이 지남에 따라 추론 및 실행 능력을 향상시키면서 기업의 가드레일 내에서 작동합니다.

Agentic Process Automation System은 팀이 더 생산적이고 시간을 절약할 수 있도록 여러 중요한 방법으로 도움을 줍니다. 대표적인 방법은 다음과 같습니다.

• 태스크 자동화. 많은 팀이 데이터 입력, 보고서 생성, 일반적인 질문에 대한 응답과 같은 동일한 작업을 반복적으로 수행하는 데 많은 시간을 소비합니다. Agentic Process Automation System은 이러한 반복적인 작업을 대신 수행하여 직원들이 시간을 절약하고 창의력과 비판적 사고가 필요한 더 중요한 업무에 집중할 수 있습니다. 이는 곧 생산성 제고로 이어집니다.
• 더 빠른 의사결정. AI 에이전트는 데이터를 신속하게 분석하고 실시간으로 인사이트를 제공합니다. 이는 팀이 모든 분석을 직접 수행하는 것보다 더 빠르게 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있음을 의미합니다. 예를 들어, 금융 분야에서 AI 에이전트는 금융 데이터를 신속하게 평가하고 최선의 조치를 제안하여 팀이 더 빠르게 행동할 수 있도록 합니다.
• 오류 줄이기. 수동 프로세스는 종종 입력 오류나 계산 실수를 일으킵니다. 에이전트 자동화는 AI 에이전트가 오류를 스스로 수정할 수 있을 뿐만 아니라 설정된 규칙을 일관되게 따를 수 있기 때문에 이러한 오류를 줄이는 데 도움이 됩니다. 결과적으로 실수를 수정하는 데 드는 시간이 훨씬 줄어들고, 더 높은 품질의 작업이 이루어집니다.
• 기존 도구와의 통합. Agentic Process Automation System은 이메일, 프로젝트 관리 앱 또는 고객 관계 관리(CRM) 시스템과 같은 팀이 이미 사용 중인 도구 및 소프트웨어와 함께 작동합니다. 이를 통해 팀이 완전히 새로운 시스템을 배울 필요 없이 더 빠르고 효율적인 워크플로를 위해 자동화를 신속하게 채택할 수 있도록 합니다.
• 더 나은 협업. 에이전트 자동화는 팀 구성원의 가용성과 기술에 따라 작업을 자동으로 할당하여 적절한 사람이 적절한 시간에 적절한 작업을 수행하도록 보장합니다. 이는 팀워크를 더 효율적으로 만들고 프로젝트가 나은 방향으로 진행되도록 돕습니다.
• 유연성과 적응성. 적응성은 변화하는 비즈니스 요구와 우선순위에 반응하는 에이전트 자동화의 주요 기능입니다. 팀의 작업량이 증가하면 자동화 시스템이 추가 자원 없이도 더 많은 작업을 처리할 수 있도록 신속하게 확장할 수 있습니다. 이러한 유연성은 팀이 도전 과제나 기회에 더 효과적으로 대응하여 생산성을 유지할 수 있음을 의미합니다.

조직 내 거의 모든 팀이 워크플로를 단순화하고 가속화하기 위해 Agentic Process Automation System을 사용하여 혜택을 누릴 수 있습니다. 에이전트 자동화는 매우 스마트하고 적응력이 뛰어나기 때문에 거의 모든 비즈니스 작업이나 프로세스에 적용할 수 있습니다.
예:

• IT 팀: IT 부서는 소프트웨어 배포, 시스템 모니터링 및 데이터 관리와 같은 프로세스를 간소화하기 위해 에이전트 자동화를 사용할 수 있습니다.
• 고객 서비스: 고객 서비스 팀은 일반적인 문의를 처리하고, 티켓 시스템을 관리하며, 고객에게 빠른 응답을 제공하기 위해 AI 에이전트를 사용할 수 있습니다.
• 재무 및 회계: 이 팀들은 청구서 처리, 비용 추적, 재무 보고와 같은 작업에 에이전트 자동화를 적용할 수 있습니다.
• 인사: 인사 부서는 에이전틱 자동화를 통해 직원 온보딩, 급여 처리, 복리후생 관리 등의 작업을 자동화하여 인재 개발 및 직원 참여와 같은 전략적 이니셔티브에 시간을 할애할 수 있습니다.
• 영업 및 마케팅: 영업 및 마케팅 팀은 에이전트 자동화를 사용하여 더 효율적으로 작업하고 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트는 리드 생성 관리, 고객 상호작용 추적 및 마케팅 캠페인 분석을 수행할 수 있습니다.
• 운영: 운영 팀은 공급망 관리, 재고 관리 및 생산 일정 관리를 위해 에이전트 자동화를 사용하여 효율성을 향상시키고 비용을 절감할 수 있습니다.
• 규정 준수 및 위험 관리: 이러한 팀은 에이전트 자동화를 사용하여 규정 준수 검사를 간소화하고, 규제 변화를 모니터링하며, 감사를 수행할 수 있습니다. 에이전트 자동화는 준수 프로세스의 일관성을 보장하고 인적 오류의 위험을 줄여줍니다.

에이전트 프로세스 자동화를 사용하는 것은 빠르게 변화하는 시장 현실에서 앞서 나갈 수 있는 중요한 기회를 제공합니다. 이러한 시장 현실은 여러분이 따라잡기를 기다려주지 않을 것입니다. 지금 에이전트 자동화를 채택하면 전략을 수립하고 혁신하며 운영에 가장 적합한 방식으로 기술을 구현할 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다.

기존의 강력한 자동화 및 AI 도구를 기반으로 하는 에이전트 자동화는 이미 기업이 더 효율적으로 작업하고 실시간으로 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 도와주며 큰 반향을 일으키고 있습니다. 선도적인 플랫폼은 강력한 보안 및 거버넌스 옵션을 갖추고 있다는 점을 염두에 두는 것이 중요합니다. 따라서 에이전트 자동화가 빠르게 발전하고 있지만, 기업들은 오늘날 완전한 개인정보 보호와 보안을 갖춘 기술을 안전하게 채택할 수 있습니다.

APA에는 정책 시행을 위한 AI 가드레일, 역할 기반 접근, 의사 결정 로그 및 실시간 모니터링이 포함되어 있어, 중요한 워크플로에 대해 감사가 가능한 관리형 자동화를 보장합니다.

에이전트 자동화는 다른 어떤 자동화 접근 방식보다 더 유연하고 적응력이 뛰어납니다. 이는 기존 시스템과 단순히 함께 작동하는 것을 넘어, 비즈니스 전반의 모든 곳에서 쉽게 연결되고 작업을 실행할 수 있다는 의미입니다.

기존 도구와 투자 자산을 활용함으로써, 에이전트 자동화는 이전에는 관리하거나 자동화하기 어려웠던 복잡한 워크플로를 해결할 수 있도록 해줍니다. 요약하자면, RPA, BPM 또는 다른 방법을 사용하든지 간에 자동화 노력을 이전보다 훨씬 더 발전시킵니다.

작동 방식은 다음과 같습니다. 에이전트 자동화는 전통적인 자동화 도구의 강력한 기능과 최첨단 AI를 결합합니다. 의사 결정과 업무 수행 간의 장벽을 허물고 데이터를 분석하고, 맥락을 해석하며, 결정을 내린 후 어떤 시스템에서도 조치를 취할 수 있습니다. 이러한 추론, 의사 결정 및 행동의 조합은 자동화된 워크플로가 예상치 못한 상황에 대응하고 즉각적으로 정보에 입각한 선택을 할 수 있게 합니다.

APA는 AI 기반의 추론 및 조율 기능을 추가하여 RPA 및 BPM 투자를 확장함으로써 이전에는 불가능했던 시스템 간의 판단 기반 워크플로 자동화를 가능하게 합니다.

Automation Anywhere의 Agentic Process Automation System은 자체적인 AI 모델과 타사 AI 모델, 그리고 RAG(검색 증강 생성)를 조합하여 엔터프라이즈 제어 기능과 함께 안전하고 상황에 맞는 사용을 보장합니다. 이는 Automation Anywhere가 자체적으로 특화된 생성형 AI 자동화 모델을 개발했을 뿐만 아니라, OpenAI, Google, Anthropic과 같은 공급업체로부터 특정 유스케이스에 가장 적합한 AI 모델과 연결할 수 있도록 타사 AI 기술과도 통합된다는 것을 의미합니다.

내부 모델과 타사 모델을 모두 활용함으로써, 시스템은 AI 기술의 발전과 함께 지속적으로 진화하면서 더 넓은 범위의 기능과 솔루션을 제공할 수 있습니다.

예를 들어, Automation Anywhere는 Google Cloud의 대규모 언어 모델과 생성형 AI 기능을 사용하여 사용자가 자연어로 자동화를 구축할 수 있도록 지원합니다. 이 조합은 기업이 여러 AI 기술의 강점을 활용하여 각 자동화 시나리오에 적합한 최고의 도구에 접근할 수 있음을 의미합니다.

APA 에이전트는 규정된 에스컬레이션 경로를 따라 예외적인 상황을 인간 담당자에게 전체적인 맥락과 함께 원활하게 전달하여, 사람의 감독 하에 에이전트 AI의 속도를 활용해 규제의 영향을 받는 결정이나 가치가 높은 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

예외를 처리할 때, AI 에이전트는 계획대로 진행되지 않는 경우를 빠르게 감지할 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트가 예기치 않은 데이터나 문제에 직면하면, 문제를 해결하기 위해 설정된 단계를 자동으로 따를 수 있습니다. 이는 태스크를 변경하거나, 문제를 스스로 해결하려고 시도하거나, 사람에게 도움을 요청하는 것을 의미할 수 있습니다.

에스컬레이션의 경우 AI 에이전트가 얼마나 긴급하거나 복잡한지에 따라 어떤 작업을 먼저 처리해야 하는지 파악할 수 있습니다. 인간의 주의가 필요한 문제의 경우, AI 에이전트는 이를 적절한 팀원에게 전달하여 신속하게 해결할 수 있도록 모든 필요한 정보를 제공합니다. 이렇게 하면 사소한 문제로 직원들을 번거롭게 하지 않고도 심각한 문제를 즉시 해결할 수 있습니다.

인간 감독과 관련하여, Agentic Process Automation System은 AI 에이전트와 인간 근로자 간의 명확한 의사소통과 팀워크가 필수적이라는 전제를 기반으로 합니다. 플랫폼에는 의사 결정 로그와 실시간 모니터링과 같은 기능이 있어, 사람이 AI가 무엇을 하고 있는지 언제든지 확인하고 필요할 경우 개입할 수 있습니다. 이는 AI 에이전트가 독립적으로 작업할 수 있지만, 인간이 언제든지 고위험 상황에 개입할 수 있는 방법이 있다는 것을 의미합니다.

Agentic Process Automation System은 AI 기반의 결정 및 행동을 감사하기 위해 여러 목적에 맞게 설계된 메커니즘을 갖추고 있습니다.

• 결정 로그: 자세한 결정 로그는 AI 에이전트가 취한 모든 행동을 기록합니다. 이 로그에는 AI가 수행한 작업, 특정 선택을 한 이유 및 사용한 데이터에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 이를 통해 나중에 결정을 쉽게 검토할 수 있습니다.
• 실시간 모니터링: 이러한 도구를 통해 사용자는 AI 에이전트가 어떻게 수행하고 있는지를 언제든지 확인할 수 있습니다. 무언가 이상해 보이면, 사용자는 무슨 일이 있었는지 이해하기 위해 로그를 빠르게 확인할 수 있습니다.
• 정기 감사: 감사는 AI 성능 및 회사 정책 준수를 검토하기 위해 수행될 수 있습니다. 이러한 감사가 진행되는 동안 팀은 AI의 결정들을 분석하고, 오류가 있는지 확인하며, 모든 것이 윤리적 지침에 부합하도록 할 수 있습니다.
• 투명성: Automation Anywhere는 AI 운영의 투명성을 믿습니다. 사용자가 AI가 작동하고 결정을 내리는 방법에 대한 정보에 쉽게 접근할 수 있다는 의미이며, 이는 신뢰와 책임성을 구축하는 데 도움이 됩니다.

네, 아직 여전히 레거시 인프라를 사용하고 있더라도 에이전트 프로세스 자동화를 도입할 수 있습니다. 사실, Agentic Process Automation System의 훌륭한 기능 중 하나는 기존 애플리케이션, 특히 오래된 애플리케이션과 함께 작동할 수 있는 기능입니다.

에이전트 프로세스 자동화는 모든 소프트웨어 및 애플리케이션과 함께 작동합니다. 현대식 클라우드 기반 솔루션이든 레거시 시스템이든 관계없습니다. 이는 에이전트 자동화의 이점을 누리기 위해 현재 인프라를 교체할 필요가 없다는 것을 의미합니다.

에이전트 자동화는 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 사용하여 시스템을 연결합니다. 이러한 API는 AI 에이전트가 기존 시스템과 원활하게 소통하여 데이터를 공유하고 협업하는 일을 간단하게 만들어 줍니다. 이를 통해 새로운 시스템과 기존 시스템 모두를 포함하는 프로세스를 중단 없이 자동화할 수 있습니다.

Agentic Process Automation System의 또 다른 기능은 RPA(로보틱 프로세스 자동화) 기능을 포함하고 있어, 현대적인 인터페이스가 없을 수 있는 레거시 애플리케이션과 상호작용하기에 적합하다는 점입니다. RPA는 버튼을 클릭하고 데이터를 입력하는 등 인간의 행동을 모방하여 이러한 오래된 시스템에서 작업을 자동화할 수 있습니다.

에이전트 프로세스 자동화를 도입하면 인프라를 점진적으로 현대화하는 데 실제로 도움이 될 수 있습니다. 자동화 프로세스의 일환으로 비효율성과 병목 현상을 식별하게 되어, 향후 업그레이드를 계획할 위치를 더 명확하게 파악할 수 있습니다.

직원들은 Automation Anywhere Agentic Process Automation System에서 AI 에이전트와 작업하기 위해 고급 기술 기술이 필요하지 않습니다. 이 시스템은 사용자 친화적이며 모든 사람이 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었습니다.

AI Agent Studio는 직원들이 코딩 지식 없이도 AI 에이전트를 만들 수 있는 로우코드 작업 공간입니다. 이는 AI 프로그래밍 백그라운드가 없더라도 간단한 드래그 앤 드롭 기능을 사용하여 AI 에이전트를 구축하고 맞춤화할 수 있음을 의미합니다. 이를 통해 조직 내 누구나 자동화에 쉽게 참여할 수 있습니다.

Automation Co-Pilot을 사용하면 직원들이 이미 사용 중인 이메일이나 프로젝트 관리 소프트웨어 등의 일상적인 업무 애플리케이션 내에서 AI 에이전트 기반의 자동화에 직접 접근할 수 있습니다. 이렇게 하면 직원들은 새로운 소프트웨어나 복잡한 프로세스를 배우지 않고도 AI 에이전트와 상호작용하고 자동화의 혜택을 누릴 수 있습니다.