에이전트 워크플로: 기업을 위한 완벽한 가이드.
에이전트 워크플로 또는 에이전트 프로세스는 AI 에이전트를 작업 관리 및 자동화에 활용하여 비즈니스 프로세스에 유연성, 응답성 및 어느 정도의 독립성을 제공합니다.
AI 에이전트는 맥락을 이해하고, 정보를 해석하며, 다른 시스템 및 사용자와 상호작용하기 위해 LLM(대형 언어 모델), 머신 러닝, 자연어 처리를 비롯한 기술을 활용합니다. 그들은 워크플로 내에서 작동하면서 새로운 입력과 변화하는 상황에 실시간으로 적응할 수 있으며, 경험을 통해 지속적으로 학습하여 성능을 향상시킵니다. 그리고 이를 통해 조직이 작업을 동적인 개체로 처리할 수 있게 하여 새로운 수준의 효율성을 이끌어내고 변화하는 비즈니스 요구에 민첩하게 대응할 수 있도록 합니다.
에이전트 워크플로 대 전통적인 워크플로.
전통적인 워크플로는 큰 부담이 됩니다—통화 대기가 피곤하다고 생각했다면, 이것은 사실 고객 서비스 팀이 전화 상담 중에 반복적으로 처리해야 하는 여러 시스템들, 복사-붙여넣기 작업들, 그리고 인증 절차들의 혼란에 비하면 아무것도 아닙니다. 예측 가능하지만 단순한 자동화로 쉽게 생각하기에는 너무 복잡한 전통적인 워크플로는 귀중한 자원, 시간, 에너지를 소모합니다. 이는 인간 근로자가 순간의 비즈니스 또는 고객 요구 사항의 미묘한 차이를 반영하여 전체 프로세스 퍼즐을 완성하기 위해 프로세스의 각 부분을 적절한 각도로 맞추는 결정을 내려야 하기 때문입니다.
고정된 규칙과 선형 프로세스를 기반으로 반복적인 작업을 실행하여 효율성을 향상시키는 RPA(로보틱 프로세스 자동화)와 같은 자동화 도구는 적응력과 빠른 의사결정이 필요한 작업에서는 부족합니다. 여기서 에이전트 워크플로가 작동하여 기업이 업무 관리와 자동화에 전례 없는 민첩성을 가져올 수 있게 합니다.
이 기사는 에이전트 워크플로에 대한 기초적인 이해와 그 이점 및 응용 사례를 제공하여, 이 혁신적인 기술을 수용하기 위한 다음 단계에 도움을 주는 것을 목표로 합니다.
에이전트 워크플로란?
에이전트 워크플로는 AI 에이전트가 동적으로 실행하는 잘 정의된 작업 순서를 나타내며, 에이전트 프로세스 자동화라고 하는 더 큰 규모의 엔드투엔드 비즈니스 프로세스 자동화의 일부로 조정됩니다. 이러한 방식으로 에이전트 워크플로는 프로세스 자동화에 AI 에이전트를 적용하는 것입니다. 그들은 작업을 조직하고, 전문화된 에이전트에게 업무를 할당하며, 에이전트와 인간 간의 협력을 촉진하여 결과를 향상시킵니다.
때때로 에이전트 프로세스 또는 AI 에이전트 지원 프로세스라고도 불리는 에이전트 워크플로는 AI 에이전트의 추론, 문제 해결, 행동 방침 선택 및 이러한 행동 실행 능력을 활용합니다. 기존의 자동화된 워크플로 내에서 데이터를 분석하고 의사 결정을 지원하는 AI의 응용과 달리, AI 에이전트는 분석을 기반으로 행동을 취하도록 설계되어 실시간으로 변화하는 상황에 맞춰 결정을 내리고 프로세스를 조정합니다.
요약하자면 에이전트 워크플로의 획기적인 변화는 기존의 자동화 접근 방식과 비교할 때 AI 에이전트가 작업을 본래의 동적인 개체로 다룰 수 있는 자율성을 가진다는 점입니다. 이 에이전시는 AI 시스템이 독립적으로 결정을 내리고, 변화하는 상황에 적응하며, 지속적인 인간의 개입 없이 작업을 수행할 수 있는 능력을 의미합니다. 이 시스템(AI 에이전트)들은 에이전트 워크플로의 지능적인 구동 장치로서 작동하며 지속적인 인간의 감독 없이 데이터를 분석하고, 결정을 내리고, 작업을 수행할 수 있습니다.
AI 에이전트의 역할
에이전트 워크플로의 핵심에는 자동화된 시스템의 지능적인 구동 역할을 하는 AI 에이전트가 있습니다. AI 에이전트는 높은 수준의 워크플로 유연성을 제공합니다. 이들은 복잡한 목표를 향해 과제를 수행하면서 계획을 수립하고, 진행 상황을 평가하며, 방향을 조정할 수 있습니다.
AI 에이전트는 생성형 AI의 인지 능력을 시스템 및 데이터 전반의 작업 및 자동화와 결합한 도구입니다. 실제적으로 이는 AI 에이전트가 LLM(대형 언어 모델)의 인지 능력을 사용하여 결정을 내리고, 데이터와 맥락으로부터 학습하며, 자연어로 인간과 상호 작용하고, 궁극적으로 정의된 목표를 달성하기 위한 조치를 취할 수 있음을 의미합니다. 기본 모델의 견고성은 에이전트가 복잡한 작업을 정확하고 효율적으로 수행할 수 있는 능력을 결정합니다.
예를 들어, 고객 지원 시나리오로 돌아가 보면, AI 에이전트는 고객의 요청 맥락을 이해하고 관련 데이터를 액세스하여 적절한 응답을 제공함으로써 문의를 처리할 수 있습니다. AI 에이전트는 교체 부품 주문이나 일반적인 문의를 처음부터 끝까지 독립적으로 처리하는 것과 같은 관련 워크플로의 자동 실행을 통해 인간 에이전트를 지원하여 통화 처리 시간을 단축할 수 있습니다.
복잡한 에이전트 워크플로로의 진화
LLM이 등장하기 전까지 반응형 AI 시스템은 구현하기가 매우 어려웠습니다. 복잡한 규칙 기반 프로그래밍이나 머신 러닝 모델의 심층 집중 교육에 의존하는 1세대 에이전트 워크플로는 드물었습니다. LLM을 사용하면 AI 에이전트는 입력에 응답할 수 있는 능력을 강화하는 사전 구축된 엔진을 가지고 있어, 노동 집약적인 규칙 기반 프로그래밍의 필요성을 없애줍니다. 명시적으로 훈련되지 않은 프롬프트에 대한 응답도 가능합니다.
대신, 누구나 ChatGPT와 같은 생성형 AI 모델을 통해 제로샷 응답을 요청할 수 있습니다. 여기서 모델은 계획, 검토 또는 다른 정보를 참조하지 않고, 여러분이 엔터를 누르는 순간부터 시작하여 끝까지 전체 작업을 완료합니다. 모델이 이 시나리오에서 약 50%의 출력 정확도를 달성하며 놀라운 성능을 보이지만, 멀티샷 프롬프트와 RAG(검색 증강 생성) 등의 기법을 추가하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
그러나 에이전트 워크플로로의 도약은 프롬프트를 연결하고 기능 호출(도구 접근)을 추가하여 계획, 반성, 반복 및 행동을 가능하게 함으로써 AI 에이전트를 생성하는 데서 비롯됩니다. 효과적인 반복은 종종 협업/피드백 루프에 의해 지원되며, 여기서 모델들은 플로 엔지니어링과 같은 기법을 사용하여 서로의 출력에 대한 견제와 균형을 통해 성능을 향상시킵니다.
에이전트 워크플로의 이점.
그러나 에이전트 워크플로는 단순한 기술적 발전이 아니라 기업 운영에서 패러다임 전환의 기초를 나타냅니다. 에이전트 워크플로는 기존 자동화 도구가 제공하는 이점을 확장하여 더 적응 가능하고 확장 가능한 작업 및 프로세스 지원을 제공합니다. 이것이 비즈니스 이점 측면에서 어떻게 보이나요?
효율성 향상
자동화의 효율성을 새로운 수준으로 끌어올리면서, 에이전트 워크플로는 보고서 생성과 같은 복잡하지만 반복적인 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 작업은 일반적으로 상당한 시간과 자원을 필요로 합니다. 예를 들어, 금융 운영에서 에이전트 워크플로는 병목 현상을 줄이면서 연속적으로 더 높은 속도로 실행하여 송장을 처리하고 승인을 관리할 수 있어 더 빠른 처리 시간을 제공합니다.
향상된 의사결정
에이전트 워크플로는 조직이 데이터 기반 결정을 보다 확신 있게 내릴 수 있도록 지원합니다. AI 에이전트는 실시간으로 방대한 양의 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고, 인사이트를 생성하며, 이해관계자에게 추천 사항을 제공합니다.
일상적인 결정의 경우, 에이전트는 사이버 보안 위협에 대한 적절한 위험 완화 조치를 선택하고 서버를 격리하는 등의 관련 조치를 실행하는 것과 같이 자율적으로 행동할 수 있습니다. 이 기능은 기업이 시장 또는 운영 변화에 더 빠르게 대응할 수 있도록 하며, 가장 최신의 관련 정보에 기반한 더 나은 의사 결정을 가능하게 합니다.
정확도 향상
에이전트 워크플로는 AI와 자동화의 결합된 능력을 활용하여 일관성과 높은 정확도로 작업을 수행함으로써 오류 발생 가능성을 줄입니다. 이는 워크플로 내에서 AI 에이전트에 의해 또는 인간 검토 및 입력을 위한 예외를 표면화하기 위해 인간이 개입하는 프로세스를 트리거하여 불일치가 즉시 식별되고 해결되도록 보장합니다. 결과적으로 정확성이 향상되어 데이터 무결성이 강화되고 의사 결정에 사용되는 정보에 대한 신뢰가 구축됩니다.
민첩성 향상
에이전트 워크플로는 환경의 실시간 변화에 반응하며, 새로운 매개변수나 우선순위에 맞춰 행동을 조정하고 방향을 전환할 수 있습니다. 이는 자동화된 프로세스에 새로운 수준의 유연성을 제공하여 운영의 민첩성과 회복력을 지원합니다.
확장성
에이전트 워크플로는 본질적으로 확장 가능하며, 품질이나 효율성을 저해하지 않고도 대량의 작업을 처리할 수 있습니다. AI 에이전트는 작업을 지능적으로 분배하고 자원 할당을 최적화하여 증가된 작업량을 관리할 수 있습니다. 예를 들어, 전자 상거래 환경에서 AI 에이전트를 활용하여 고객 문의를 관리하고, 주문을 처리하며, 재고 수준을 추적하는 것은 크리스마스와 같은 주요 휴일 전과 같이 수요 급증이 발생할 때에도 지속적인 서비스 수준을 보장합니다.
비용 절감
지능형 자동화의 발자취를 따라, 에이전트 워크플로는 프로세스 자동화의 확장을 가능하게 하고 자원의 더 나은 할당을 통해 오류를 줄이고 운영 효율성을 향상시키면서 조직에 상당한 비용 절감을 제공할 수 있습니다. 고객 운영의 경우, McKinsey는 생산성 향상만으로도 4,000억 달러 이상을 절감할 수 있을 것이라고 추정했습니다.
에이전트 워크플로의 실제 유스케이스.
산업 및 기능 전반에 걸친 생성형 AI의 가치는 엄청날 것으로 예상되지만 이러한 잠재력을 실제 영향으로 전환하려면 에이전트 워크플로의 관련된 실제 적용 사례를 이해해야 합니다. 더 많은 조직이 에이전트 워크플로를 채택함에 따라 혁신과 성장의 잠재력은 계속해서 확장되고 있습니다.
인적 자원 관리
에이전트 워크플로는 HR 부서의 인재 관리 프로세스를 가속화하고 개선할 수 있으며 여기에는 채용, 온보딩 및 성과 관리가 포함됩니다. 에이전트가 포함된 에이전트 워크플로 내에서 AI 에이전트는 자격을 갖춘 후보자를 식별하고 인터뷰를 일정에 맞추는 작업을 자동화할 수 있습니다. 이는 인재 파이프라인을 채우는 속도를 높일 뿐만 아니라 전통적인 후보자 선별과 관련된 잠재적인 편견을 줄이는 데도 도움이 됩니다.
온보딩에서 AI 에이전트는 새로운 직원들을 위한 인터랙티브 가이드로 작용할 수 있으며, 교육 모듈 탐색, 필요한 양식 작성 및 등록 완료, 일반적인 질문에 대한 답변을 도와줍니다.
프로젝트 관리
전통적인 프로젝트 관리에서는 일반적으로 수동 업데이트와 커뮤니케이션에 의존하는데, 이는 불일치를 악화시키고 지연을 초래할 수 있습니다. 에이전트 워크플로를 적용하면 프로젝트 진행 상황을 실시간으로 모니터링하고, 마일스톤에 도달했을 때 업데이트를 제공하거나 잠재적인 병목 현상이 발생할 때 경고 및 알림을 제공하며, 작업량을 균형 있게 조정하고 자원을 효과적으로 활용하기 위해 작업을 재할당하는 등 프로젝트 관리 작업을 자동화할 수 있습니다.
이 수준의 자동화는 생산성을 향상시킬 뿐만 아니라 프로젝트 관리자가 행정 업무보다는 전략적 의사 결정에 집중할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 소프트웨어 개발 환경에서 AI 에이전트는 개발 작업의 진행 상황을 추적하고 마감일을 맞추기 위해 필요한 자원을 할당할 수 있습니다.
고객 지원
고객 지원에서 AI 에이전트의 배치는 에이전트 워크플로의 가장 눈에 띄는 적용 사례 중 하나입니다. 에이전트 자동화는 이미 일상적인 문의 처리를 위해 작동 중이며 서비스 에이전트를 지원하고 가속화하며 개인화된 추천을 제공합니다. NLP(자연어 처리)는 AI 에이전트가 고객 및 서비스 직원의 말을 실시간으로 이해하고 응답할 수 있도록 합니다.
AI 에이전트는 고객 서비스에서 자주 묻는 질문에 답변하는 것부터 주문 추적을 돕는 것, 새로운 서비스 직원에게 전문가 수준의 지식을 제공하는 것까지 많은 일반적인 유스케이스를 처리할 수 있습니다. 복잡한 문제가 발생하여 인간의 개입이 필요한 경우, AI 에이전트는 이러한 케이스를 인간 에이전트에게 전달하여 고객이 적절한 수준의 지원을 받을 수 있도록 합니다. 이 하이브리드 접근 방식은 응답 시간을 개선할 뿐만 아니라 인간 에이전트가 민감하고 드문 문제를 해결하는 데 집중할 수 있도록 하여 전체 서비스 품질을 향상시킵니다.
재무
금융 운영은 대규모 데이터 세트와 빠르고 정확한 의사 결정을 포함하기 때문에 에이전트 워크플로는 명백한 가치 창출 기회입니다. AI 에이전트는 대규모 데이터 세트를 처리하여 트렌드와 불일치를 식별하고, 과거 데이터와 현재 비즈니스 조건을 분석하여 잠재적 위험을 평가함으로써 금융 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 사전 대응적 접근 방식은 조직이 정보에 입각한 결정을 내리고, 시장 변동에 대응하며, 잠재적 손실을 최소화할 수 있는 능력을 향상시킵니다.
금융에서 에이전트 워크플로의 또 다른 예는 공급업체 할인 협상입니다. AI 에이전트는 금융 운영 전반에 걸쳐 비정형 계약 및 트렌드 데이터를 검토하고, 조건을 비교하며, 조치를 추천하고, 다음 단계를 협상할 수 있습니다. 에이전트 워크플로의 또 다른 금융 분야에서의 적용 사례는 SOX 통제를 위한 것입니다. AI 에이전트는 회사 거래를 SOX 통제와 자동으로 대조하여 위반 사항을 식별하고, 감사 팀을 위한 상세 보고서를 생성하며, 이해 관계자에게 알릴 수 있습니다.
세금 최적화는 에이전트 워크플로를 적용할 수 있는 또 다른 즉각적인 기회입니다. AI 에이전트는 세법을 이해하고, 납세액을 예측하고, 납세 의무를 최소화하기 위한 전략을 세울 수 있습니다. 그 효과를 즉시 확인할 수 있는 경우가 많으며, Petrobras의 케이스에서는 3주 만에 1억 2천만 달러의 세금 절감을 실현했습니다.
에이전트 워크플로의 주요 구성 요소.
에이전트 워크플로는 지능형 자동화를 기반으로 구축되며, 이를 통해 기업은 안전하고 관리되는 AI 중심 자동화 프로세스를 생성할 수 있습니다. 에이전트 워크플로의 주요 구성 요소인 RPA, NLP, AI 에이전트, 워크플로 오케스트레이션 및 통합은 역동적이고 자동화된 프로세스를 생성하기 위해 시너지를 발휘합니다.
RPA(로보틱 프로세스 자동화)
RPA 도구는 조직이 데이터 입력, 거래 처리 및 보고서 생성과 같은 인간의 행동을 모방하는 소프트웨어 로봇을 만들 수 있도록 합니다. RPA는 에이전트 워크플로의 핵심 요소로, AI 에이전트가 애플리케이션 전반에 걸쳐 규칙 기반 작업을 정확하고 신뢰성 있게 수행할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 에이전트 워크플로 내에서 AI 에이전트가 비정형 송장 문서 데이터에서 수집한 송장 데이터를 회계 시스템에 자동으로 입력하기 위해 RPA가 사용될 수 있습니다.
NLP(자연어 처리)
NLP는 AI 에이전트가 인간의 언어를 이해하고 해석하며, 의미 있고 맥락에 맞는 방식으로 반응할 수 있도록 합니다. 이 기능은 AI 에이전트와의 상호작용을 원활한 사용자 경험으로 만들어주며, 전문적인 교육이나 프로그래밍 지식의 필요성을 없애줍니다. NLP는 고객 지원, 콘텐츠 생성 및 감정 분석에서 에이전트 워크플로 작업에 필수적입니다. NLP는 실시간으로 사용자와 상호작용하는 대화형 에이전트 또는 챗봇을 생성할 수 있게 하는 기본 에이전트 워크플로 도구 모음의 일부입니다.
AI 에이전트
AI 에이전트는 복잡한 작업을 수행하고, 결정을 내리며, 상호작용에서 학습하는 에이전트 워크플로의 중심에 있는 지능적인 존재입니다. AI 에이전트는 보통 LLM(대형 언어 모델)인 시맨틱 엔진에서 구축되고 실행됩니다. 시맨틱 모델/LLM 기반은 에이전트가 작업의 명확성이나 승인을 구할 수 있도록 추론, 계획, 반영할 수 있는 능력을 제공하며, 대화형 상호작용 레이어를 제공합니다.
AI 에이전트는 작업을 완료하기 위해 시스템에 연결하고, 자동화를 실행하며, 정보를 검색하는 등의 기능 호출 또는 도구 사용을 통합합니다. 이것이 에이전트가 구축된 자동화 레이어가 매우 중요한 이유입니다. 이 레이어는 AI 에이전트가 목표를 달성하기 위해 안전하고 강력한 행동 집합을 제공합니다.
워크플로 조정
워크플로 조정은 에이전트 워크플로 내의 다양한 구성 요소와 작업을 조정하고 관리하는 과정입니다. 이는 작업의 순서를 정의하고, 의존성을 관리하며, 작업이 효율적이고 적절한 시기에 실행되도록 보장하는 것을 포함합니다.
워크플로 조정 도구는 워크플로를 설계하고 모니터링할 수 있는 시각적 인터페이스를 제공하여 여러 기술과 시스템을 통합하는 복잡한 프로세스를 조직이 더 쉽게 관리할 수 있도록 합니다. 마케팅 워크플로의 경우, 소셜 미디어 캠페인에서 들어오는 리드를 CRM(고객 관계 관리) 시스템에 연결하고, 자동화된 리드 할당 워크플로를 트리거하여 판매 기회를 즉시 처리하도록 하는 것처럼 보일 수 있습니다.
통합
통합 및 API는 다양한 시스템, 애플리케이션 및 기술을 연결하여 원활한 통신, 데이터 교환 및 작업 실행을 가능하게 하는 에이전트 워크플로를 만드는 데 중점을 둡니다. 에이전트 워크플로는 작업을 완료하고 일관된 프로세스를 보장하기 위해 애플리케이션 및 플랫폼과의 연결이 필요합니다. 예를 들어, AI 에이전트를 CRM 시스템에 통합된 RPA 도구와 연결하여 정보를 자동으로 업데이트함으로써 영업 및 지원 팀에게 최신 고객 정보를 제공합니다.
에이전트 워크플로 구축을 위한 모범 사례.
효과적인 에이전트 워크플로를 구축하는 것은 비즈니스 프로세스 자동화를 개발하는 것과 유사하며, 모범 사례를 따르는 것이 그들의 효율성과 효과성을 보장하는 데 큰 도움이 됩니다. 고급 자동화 플랫폼은 모범 사례가 이미 내장된 AI 에이전트 생성을 제공하여 에이전트 워크플로를 구축하는 데 있어 간소화되고 가속화된 경로를 제공합니다.
명확하고 구체적인 목표 설정
달성하고자 하는 목표는 워크플로에 참여하는 AI 에이전트들이 맞추게 될 공통의 목적입니다. 이 목표를 명확하고 분명하게 정의하는 것은 워크플로의 효과를 측정하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 에이전트 자체의 설계 및 구현을 안내합니다.
예를 들어, 목표가 더 빠른 응답 시간을 통해 고객 만족도를 향상시키는 것이라면 워크플로는 고객 상호작용을 강화하는 작업을 우선시하도록 설계되어야 합니다. 이 정렬은 AI 에이전트가 내리는 모든 선택과 그에 따른 행동이 전체 목표에 기여하도록 보장합니다.
AI 에이전트의 강점 활용
강력한 에이전트 워크플로는 각각 다른 강점과 기술 세트를 가진 여러 전문 AI 에이전트를 활용합니다.
인간 직원과 마찬가지로 각 에이전트는 서로 및 인간 사용자와 협력, 소통, 조정할 수 있는 핵심 역량을 갖추게 되며, 이는 서로 다르고 다양한 범위의 과제별 기술과 기본적인 (모델 기반) 강점을 구현합니다. 전문화된 AI 에이전트를 활용할 기회를 인식하는 것은 여러 복잡한 작업을 포함하는 효과적인 에이전트 워크플로를 구축하는 데 중요합니다.
의료 분야에서 에이전트 프로세스 자동화는 AI 에이전트가 환자 데이터를 분석할 수 있게 하는 동시에 일정 관리 에이전트가 예약 일정을 관리할 수 있도록 지원합니다. 이 둘이 결합하면 전체적인 환자 관리 워크플로에 기여하게 됩니다.
HITL(Human In The Loop) 유지
에이전트 워크플로는 에이전트의 역량과 감독 사이의 균형을 맞추는 것이 필요합니다. 인간이 참여하고 AI 결정이 비즈니스 목표와 일치하도록 에이전트 워크플로를 구축하여 검증하세요.
다중 에이전트 협업에 몰입
다수의 AI 에이전트 간의 협업을 지원하는 워크플로를 설계하는 것은 복잡한 다단계의 프로세스를 해결하는 데 필수적입니다. 에이전트가 정보를 공유하고 그들의 행동을 조정할 수 있도록 함으로써, 조직은 더 탄력적이고 효율적인 에이전트 자동화를 만들 수 있습니다.
공급망 관리 시나리오에서 재고 추적 에이전트는 재고 수준을 모니터링할 수 있으며 다른 에이전트는 공급업체와의 커뮤니케이션을 관리할 수 있습니다. 조정을 통해 연결할 뿐만 아니라 직접 협업할 수 있도록 하면 수요 변화나 공급망의 혼란에 스스로 대응할 수 있는 더 민첩한 워크플로를 만들 수 있습니다.
엄격한 데이터 거버넌스 적용
데이터의 투명성은 에이전트 워크플로의 신뢰와 안전을 뒷받침합니다. 데이터 상호작용을 추적하고 메타데이터를 적용하여 책임감을 강화합니다. 메타데이터는 데이터의 기원부터 사용된 시점과 장소의 맥락에서 모든 활동, 접근 및 변환을 통해 감사 추적을 구축할 수 있게 합니다. 데이터 관리에 대한 명확한 정책과 표준을 통해 데이터 프라이버시와 준수를 지원합니다.
에이전트 워크플로의 예시.
공급망: 백오더 처리
효율적인 백오더 처리는 운영 효율성과 고객 만족에 기여합니다. 기존의 백오더 처리 워크플로는 주문 업데이트 및 재고 확인과 같은 다양한 작업을 자동화하여 신속하게 대응하고 대체 옵션을 제공하는 것을 목표로 하며, 이는 고객을 유지하고 수익을 보호하는 데 도움이 됩니다.
일반적인 과정
새로운 백오더 케이스의 경우 자동화 시스템이 케이스를 열고 고객 서비스 팀에게 이메일 알림을 보냅니다. 직원이 이메일을 검토하고 CRM에서 케이스에 접근합니다. 그들은 세부 사항을 확인하고 ERP 시스템을 참조하여 대체 가능 제품을 식별합니다. 직원은 창고 재고에서 사용 가능한 대안을 확인하는 자동화를 시작합니다. 적절한 대체품이 발견되면, 직원은 대체 주문을 완료하여 배송 및 물류에 관련된 추가 직원들이 참여하는 이행 프로세스 워크플로를 시작합니다.
에이전트 워크플로
백오더 케이스가 열리면 검토 에이전트가 즉시 CRM과 같은 관련 시스템을 업데이트하고 정보를 검증하며 백오더 세부 사항을 확인합니다. 필요에 따라 고객과 직접 소통하여 대체 제품에 대한 선호도를 논의합니다.
리뷰 에이전트는 케이스를 대체 에이전트에게 넘기고, 대체 에이전트는 잠재적인 대안을 식별하고, 재고 수준을 확인하며, 대체 주문을 완료합니다.
주문은 이행 에이전트에 의해 수거되며, 이행 에이전트는 물류 및 배송 팀과 협력하여 이행 과정을 수행합니다.
금융: 송장 처리
재무 팀은 결제 주기를 가속화하고, 공급업체와의 관계를 강화하며, 현금 흐름 관리를 개선하기 위해 송장 처리 워크플로를 간소화하는 것을 목표로 합니다. 현재까지 데이터 입력, 검증 및 승인과 같은 송장 처리 작업의 자동화는 조직이 오류와 불일치를 최소화하여 더 나은 준수 및 재무 정확성을 달성하는 데 도움을 주었습니다.
일반적인 과정
AP 받은 편지함으로 송장을 받으면, 자동화 도구가 이를 캡처하여 SAP와 같은 송장 관리 시스템에 데이터를 입력하고, 검증을 위해 계정 지급 팀에 알림을 보냅니다. AP는 송장 발행 및 계약 관리 시스템을 전환하여 합의된 조건에 따라 송장을 검토합니다. 차이가 발생할 경우, AP는 문제를 해결하기 위해 구매 주문과 관련된 공급업체 및 내부 비즈니스 담당자와 소통합니다.
모든 조정이 완료되면 분석가는 승인자에게 자동 메시지를 보내는 결제 요청을 시작합니다. 승인 후에는 지급 요청이 회계 시스템에 수동으로 입력되어 지급 처리 워크플로가 시작됩니다. 결제가 발행되면, 관련 시스템을 업데이트하여 송장이 지불되었음을 반영하는 별도의 자동화가 이루어집니다.
에이전트 워크플로
처음에는 접수 에이전트는 들어오는 송장을 검토하고, 정보를 확인하며 정확성을 보장한 후에 결제 요청을 생성합니다. 이 과정의 일환으로, 계약 관리 에이전트는 계약 조건을 교차 참조하여 송장 세부 사항이 협상된 계약과 일치하는지 확인하고, 병목 현상이 발생하기 전에 불일치를 표시합니다. 불일치가 감지되면 에이전트는 문제를 해결하고 세부 사항을 확인하기 위해 공급업체 및 비즈니스 소유자와 적극적으로 소통합니다.
확인된 후 결제 요청은 승인 에이전트에게 전달되며, 에이전트는 이를 과거 데이터와 송장의 비즈니스 맥락에 비추어 평가합니다. 승인 에이전트는 비즈니스 소유자에게 확인을 요청하며 승인을 권장합니다.
승인을 받으면 승인 에이전트는 회계 시스템에서 요청서를 생성하고, 이는 결제 에이전트에게 할당됩니다. 결제 에이전트는 결제 처리 워크플로를 실행하여 자금을 발행하고, 송장이 지불되었음을 확인하기 위해 비즈니스 시스템을 업데이트하며, 이해관계자와 공급업체에게 알립니다.
IT: 네트워크 위협 탐지
IT 팀은 민감한 데이터를 보호하고, 전반적인 보안 태세를 강화하며, 비즈니스 연속성을 유지하기 위해 네트워크 위협 탐지를 개선하기 위해 노력합니다. 모니터링 시스템을 구현함으로써 조직은 일반적으로 네트워크 트래픽과 위협 인텔리전스의 수집 및 분석을 자동화합니다. 이를 통해 위험이 확대되기 전에 완화하고, 사고 대응에 필요한 시간과 자원을 줄이기 위한 사전 예방적 접근 방식을 지원합니다.
일반적인 과정
네트워크 모니터링 시스템은 네트워크 트래픽 로그와 위협 인텔리전스 피드를 포함한 다양한 소스에서 데이터를 지속적으로 수집하고 정규화합니다. 이 데이터는 보안 위협을 나타낼 수 있는 이상 징후를 식별하기 위해 통계 분석 및 머신 러닝 알고리즘을 사용하는 위협 모니터링 시스템 및 IT 보안 분석가에 의해 분석됩니다.
이상이 감지되는 경우 사고 대응 팀에게 알리기 위해 경고가 생성됩니다. 사고 대응 전문가들은 경고를 조사하여 잠재적 위협의 유효성과 심각성을 평가하기 위해 로그를 분석하고, 데이터를 연관시키며, 위협 인텔리전스를 참조합니다.
위협이 확인되면, 전문가는 위협을 억제하고, 영향을 완화하며, 환경에서 악성 요소를 제거하기 위한 사고 대응 프로세스를 시작합니다. 전반적으로 IT 보안 분석가는 규정 준수 및 프로세스 개선을 위해 발견 사항과 취해진 조치를 문서화합니다.
에이전트 워크플로
진행 중인 에이전트는 네트워크 모니터링 시스템과 위협 인텔리전스 피드에서 수집된 데이터를 감독합니다.
잠재적인 위협이 식별되면, 에이전트가 보안 팀에 알리고, 확인된 위협에 대해 위협 대응 에이전트가 배정됩니다. 에이전트는 격리 절차를 수행하고 책임성과 준수를 위해 모든 행동을 문서화합니다.
최적화 에이전트는 위협 대응 에이전트와 협력하여 격리 조치의 효과를 평가하고 최적의 보호를 보장하기 위해 보안 태세를 적절히 조정합니다.
금융 서비스: 대출 신청 처리
경쟁이 치열한 은행 산업에서 대출 처리 워크플로를 자동화하면 오류와 규제 준수 위험을 최소화하여 신청서가 일관되고 정확하게 평가되도록 보장할 수 있습니다. 전반적으로 효과적인 대출 신청 처리 과정은 은행의 리스크 관리 능력을 향상시키고, 자원을 최적화하며, 전략적 성장을 지원하여 궁극적으로 수익성과 고객 만족도를 높입니다.
데이터 입력, 신용 평가, 인수 심사와 같은 주요 작업을 자동화함으로써 조직은 대출 승인에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있으며, 이는 대출자에게 더 빠른 자금 접근을 가능하게 합니다. 이 효율성은 고객 관계를 강화할 뿐만 아니라 은행의 시장 경쟁력을 높입니다.
일반적인 과정
잠재적인 대출 신청자는 온라인, 모바일 또는 지점에서 직접 대출 신청서를 제출합니다. 수령 시 신청서 데이터는 대출 처리 분석가의 초기 검토를 위해 Document Automation의 도움으로 중앙 대출 관리 시스템에 입력됩니다. 분석가는 신분증과 소득 증명서를 포함하여 모든 필요한 문서가 제공되었는지 확인합니다.
완전성을 확인한 후, 은행은 신청자의 신용도를 평가하기 위해 신용 평가를 실시합니다. 이 과정에는 재무 서류를 통해 소득을 확인하고 필요에 따라 신청자의 고용주에게 연락하는 것이 포함됩니다. 위험 평가는 의사 결정 과정을 알리기 위해 수행되며, 부채 대비 소득 비율 및 고용 이력과 같은 요소를 분석하기 위해 인공지능 도구를 활용하여 지원됩니다.
신청서가 인수 심사 단계로 이동하면, 대출 담당자가 신청서를 자세히 평가하여 승인 또는 조건부 승인을 결정합니다. 승인이 완료되면 은행은 신청자가 검토할 수 있도록 조건과 세부사항이 포함된 대출 제안을 준비합니다.
에이전트 워크플로
접수 에이전트는 대출 신청서를 검토하고 확인하며, 신용 조사를 수행하고, 대출 담당자와 긴밀히 협력하여 위험을 평가하는 책임이 있습니다.
신청서에 이상이 없음이 확인되면 대출 심사 에이전트가 심층 평가를 수행하여 모든 지원 데이터를 검토하고 적절한 대출 조건을 추천합니다.
대출 심사자는 신청서에 대한 최종 결정을 내리고 대출 제안을 준비하기 위해 생성 에이전트를 시작합니다.
이 과정 내내 에이전트는 신청자와의 소통을 유지하여 고객 만족과 신뢰를 지원하기 위해 과정 전반에 걸쳐 정보를 제공받도록 합니다.
의료: 사전 승인
사전 승인 프로세스는 치료 지연을 최소화하고 필요한 의료 서비스에 대한 접근을 제공하는 동시에 보험 정책 및 의료 지침 준수를 보장하는 것을 목표로 합니다. 승인을 신속하게 처리하기 위해 자동화 작업은 요청 제출, 문서 검토, 공급자와의 커뮤니케이션과 같은 주요 작업을 대상으로 하고 있습니다.
효과적인 사전 승인 절차는 더 나은 환자 결과와 운영 효율성 향상, 보다 간소화된 의료 경험에 기여하며, 이는 모두 의료 시스템의 전반적인 목표에 중심이 됩니다.
일반적인 과정
의료 제공자는 특정 서비스, 절차 또는 약물에 대한 사전 승인을 요청하며, 임상 기록 및 치료 계획과 같은 지원 문서를 함께 제출합니다.
보험회사는 접수 후 모든 필수 정보가 제출되었는지 확인하기 위해 초기 검토를 진행합니다. 정보가 누락된 경우, 보험사는 추가 서류를 위해 제공자에게 연락합니다.
임상 팀은 설정된 의료 지침과 환자의 병력을 바탕으로 사전 승인 요청을 평가하여 요청의 의료적 필요성을 판단합니다. 조사 결과와 보험 정책의 보장 기준에 따라 보험 회사는 승인, 거부 또는 추가 정보를 요청하기로 결정하며 그 결과를 의료 제공자와 환자에게 통지합니다.
에이전트 워크플로
사전 승인 요청을 수신하면, 처리 에이전트가 초기 검토를 수행하고 모든 필수 정보가 포함되었는지 확인합니다. 정보가 누락된 경우, 에이전트가 제공자와 소통하여 필요한 문서를 수집합니다.
검증 에이전트는 설정된 의료 지침과 환자의 의료 기록을 기준으로 요청을 평가한 후 보험 정책의 보장 기준도 고려하여 임상 팀에 결정을 추천합니다. 임상 팀은 권장 결정을 확인하고, 커뮤니케이션 에이전트가 의료 제공자와 환자 모두에게 결과를 알립니다.
미래 동향: 에이전트 워크플로의 진화.
에이전트 워크플로의 개발 및 채택은 아직 초기 단계에 있습니다. 이 워크플로의 미래는 지속적인 혁신과 여러 AI 분야, 특히 대형 언어 모델과 머신 러닝의 발전 그리고 자동화된 워크플로 내에 에이전트 기능을 내장하는 기술 발전에 의해 형성되고 있습니다.
다중 에이전트 시스템
조직들이 AI 에이전트를 활용하여 점점 더 복잡한 프로세스를 처리함에 따라 에이전트 기반 워크플로의 미래는 다중 에이전트 협업에 더 큰 중점을 두게 될 것입니다. 여러 AI 에이전트를 연결하여 원활하게 협력하게 하는 것은 프로세스와 기능 전반에 걸쳐 성능을 최적화하는 관문이 될 것입니다. AI 에이전트는 정보를 공유하고, 행동을 조정하며, 집단 지성을 활용하여 문제를 더 효과적으로 해결할 것입니다.
윤리적 AI 및 거버넌스
에이전트 워크플로의 활용이 증가함에 따라 윤리적인 AI 관행과 거버넌스의 필요성이 더욱 강조되고 있습니다. 조직은 AI 에이전트가 윤리적이고 투명하게 관련 규정을 준수하여 운영되도록 보장하는 프레임워크를 수립해야 합니다. 이를 위해, 미래의 에이전트 워크플로 개발에는 책임성과 감독을 위한 내장 메커니즘이 포함될 가능성이 높으며, 이를 통해 조직은 AI 의사 결정 과정을 모니터링하고 편향을 완화할 수 있습니다.
Automation Anywhere의 에이전트 AI 워크플로에서의 역할.
LLM(대형 언어 모델)의 부상으로 생성형 AI 열풍이 일었지만, 기업 환경 내에서 생성형 AI를 적용하는 데 드는 비용, 복잡성 및 불확실성은 사실 AI 도입 속도를 늦추는 결과를 가져왔습니다. 그러나 지능형 자동화 플랫폼에서 제공하는 것과 같은 기존의 기업 보안 및 거버넌스 프레임워크와 AI 기술의 통합은 에이전트 워크플로 및 에이전트 AI의 빠른 도입을 촉진하고 있습니다.
Automation Anywhere 플랫폼은 클라우드 네이티브 자동화 및 AI 도구와 기술의 완전한 제품군을 제공하며, RPA 및 로우코드/노코드 개발을 위한 보조 AI를 포함하여 에이전트 워크플로를 구축하고 구현하기 위한 도구를 제공합니다. 우리의 솔루션은 기업이 AI와 자동화의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다.
에이전트 워크플로는 작업 수행 방식의 중요한 진화를 나타내며 더 민첩하고 지능적이며 효율적인 조직을 만들 수 있는 잠재력을 제공합니다. 에이전트 자동화 솔루션을 통해 비즈니스 프로세스를 강화하고, 효율성을 높이며, 조직을 발전시키는 방법을 직접 경험해 보려면 데모를 신청해 보세요.
