프로세스 디스커버리

프로세스 디스커버리의 목표는 비즈니스 프로세스를 하나의 종합적 구조로 매핑하는 것입니다. 이는 조직의 프로세스를 이해하고 문서화하기 위한 포괄적 접근법입니다. 프로세스 디스커버리에서는 태스크 마이닝을 비롯한 다양한 기술을 활용하여 미시적 차원과 거시적 차원 모두에서 프로세스를 파악합니다. 태스크 마이닝은 개인이 수행하는 특정 작업이나 활동에 초점을 맞춥니다. 이때는 데스크톱과 애플리케이션의 사용자 상호작용 데이터를 활용해 직원들이 특정 업무를 수행할 때 취하는 행동들을 세밀하게 단계적으로 파악합니다. 태스크 마이닝은 미시적 수준에 초점을 맞추어 개별 작업에서의 비효율성, 편차, 병목 지점을 찾아내며 프로세스 단순화, 자동화, 특정 작업의 재구성 기회를 발굴해내기도 합니다.

프로세스 디스커버리는 본질적으로 RPA를 효과적으로 구현하는 데 필요한 인사이트를 제공하므로 자동화 전략의 성공적 수행을 위해 없어서는 안 될 과정입니다. 기업은 자동화를 구현하기에 앞서 프로세스를 이해하고 최적화함으로써 RPA의 효과를 극대화하여 효율성을 높이고 비용을 절약하고 직원의 만족도를 높일 수 있습니다.

프로세스 디스커버리는 다음을 통해 자동화 전략을 촉진합니다.

• 자동화 기회 파악: 프로세스 디스커버리는 조직 운영 과정에서 규칙에 따라 수행되는 반복적 작업을 정확히 찾아낼 수 있게 해줍니다. 비즈니스 프로세스의 현재 상태를 파악함으로써 빈번하게 등장하며 직원들의 시간을 많이 소모하는 작업을 명확히 알아낼 수 있습니다. 이러한 작업을 찾아내는 것은 RPA의 효과가 극대화되는 지점을 찾아내기 위한 첫 번째 단계입니다.
• 프로세스 표준화: 프로세스를 자동화할 때는 반드시 먼저 해당 프로세스를 최대한 효율화하고 표준화해야 합니다. 프로세스 디스커버리는 기존 워크플로에서 편차와 비효율성을 찾아내어 기업이 프로세스를 간소화하고 표준화할 수 있게 합니다. 프로세스 표준화는 일련의 규칙을 따를 때 최고의 성능을 발휘하는 RPA를 효과적으로 활용하기 위해 반드시 필요합니다.
• 프로세스에 대한 심층적 이해: 프로세스 디스커버리는 상세한 매핑을 통해 작업 수행 방식 및 거시적 운영 생태계에서 작업들의 관련성을 더욱 면밀히 이해할 수 있게 해줍니다. 이러한 포괄적 이해는 전체 프로세스 흐름을 방해하지 않으면서 기존 시스템 및 워크플로와 원활하게 통합되는 RPA 솔루션을 마련하는 데 필요합니다.
• 자동화 프로세스의 우선순위 지정: 모든 프로세스가 똑같이 자동화에 적합하지는 않습니다. 프로세스 디스커버리는 서로 다른 프로세스 자동화의 복잡성, 빈도, 투자 수익을 평가할 수 있게 해주므로 조직은 이를 바탕으로 RPA 프로젝트의 우선순위를 설정할 수 있습니다. 높은 가치와 성과가 큰 프로세스에 먼저 집중함으로써 기업은 더욱 신속하게 성과를 달성할 수 있으며 향후 RPA 확장을 위한 기반을 탄탄하게 구축할 수 있습니다.
• 구현에 따른 위험 완화: RPA를 구현할 때는 변화되는 사항을 주의 깊게 관리해야 하며 그렇지 않으면 위험이 발생할 수 있습니다. 프로세스 디스커버리를 통해 조직은 잠재적 병목 지점, 내부적 저항, 시스템 통합의 장애 요인을 예측할 수 있습니다. 이러한 문제를 사전에 해결함으로써 기업은 RPA를 더욱 원활하게 배포할 수 있으며 성공률을 높이고 장애를 최소화할 수 있습니다.

프로세스 디스커버리 도구를 평가할 때는 해당 도구가 당장의 요구를 충족할 뿐만 아니라 기업의 성장과 진화에 발맞춰 효과적으로 확장할 수 있는지까지 살펴야 합니다. AI를 활용해 발견, 우선선위 지정, 자동화를 신속하게 수행하는 솔루션을 활용하면 자동화를 도입하는 데 걸리는 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 운영 과정을 투명하게 상세히 보여주며 비효율성을 정확히 찾아내고 자동화 전략을 효율적으로 안내하는 도구를 선택하세요.

복잡한 워크플로를 포착하고 정확히 드러낼 수 있는 첨단 컴퓨터 비전과 직관적 시각화 등의 고급 기능이 존재하는지 확인하세요. AI 분석 도구는 패턴, 경향성, 불규칙성을 식별해 자동화에 적합한 영역을 찾아내어 실용적 인사이트를 제공해야 합니다. 가장 중요한 것은 데이터 프라이버시입니다. 민감한 정보가 보호되도록 자동 수정 및 강력한 암호화를 비롯한 엄격한 데이터 관리 기능을 갖춘 솔루션을 선택하세요.

여러 가지 추세로 인해 프로세스 디스커버리에 대한 관심과 투자가 증가하고 있습니다. 각 추세는 모두 조직 운영 및 비즈니스 모델 혁신의 필수 요소들입니다. 이러한 추세들은 효율성 향상, 혁신, 경쟁 우위 확보에서 AI가 차지하는 전략적 중요성을 보여줍니다.

프로세스 디스커버리 기술에 대한 투자를 촉진하는 추세는 다음과 같습니다.

• 효율성 및 확장성: 조직은 더 적은 비용으로 더 성과를 달성해야 한다는 압력을 지속적으로 받고 있습니다. AI 기반 프로세스 디스커버리는 전례 없는 속도와 정확성으로 프로세스 매핑 및 분석을 수행하므로 조직은 이를 통해 병목 지점과 비효율성을 신속하게 찾아내어 운영을 자동화 및 최적화할 수 있습니다.
• 데이터 기반 의사결정: 기업이 생성하는 엄청난 양의 데이터를 활용하는 것은 최우선 과제가 되었습니다. 이처럼 데이터 중심 전략을 추구하는 경향성은 최적화 기회를 발굴하는 데 AI가 중요하다는 것을 보여줍니다.
• 고객 경험: 조직은 간소하고 효율적인 프로세스가 고객 서비스 품질 향상에 직접적으로 기여한다는 것을 깨닫기 시작했습니다. AI 기반 프로세스 디스커버리는 고객 상호작용에서 개선 가능한 영역을 찾아내는 데 도움을 주며 원활한 고객 경험을 제공하는 데 필요한 기술에 대한 투자를 촉진합니다.
• 필수적인 민첩성 및 적응력: 비즈니스 환경은 끊임없이 진화하고 있으며 거의 매일 새로운 문제와 기회가 등장하고 있습니다. AI 기반 프로세스 디스커버리를 통해 조직은 민첩성을 유지하고 변화에 따라 프로세스를 신속하게 조정할 수 있습니다.
• 규정 준수 및 위험 관리: 규제 준수 및 위험 관리는 특히 금융, 의료, 법률과 같은 산업에서 점점 더 복잡한 영역이 되고 있습니다. AI 기반 프로세스 디스커버리를 통해 조직은 프로세스가 진화하는 규정과 표준에 부합하는지 확인할 수 있습니다.
• 디지털 혁신: 조직은 운영의 최대한 많은 요소를 디지털화하고 자동화하여 전반적 성과와 생산성을 높여야 하는 과제에 직면해 있습니다.
• 업무에 인간적 요소 불어넣기: 많은 조직은 인간 근로자를 지원하고 보조하는 데 초점을 맞추고 있습니다. AI 기반 프로세스 디스커버리를 통해 자동화할 수 있는 작업을 찾아내면 인간 근로자는 보다 전략적이고 창의적이며 부가가치가 높은 활동에 집중할 수 있습니다.