RPA 유형.
비즈니스 프로세스 자동화의 한 방법인 RPA는 소프트웨어 로봇 또는 "봇"을 사용하여 일반적으로 사람이 수행하는 디지털 작업을 자동화합니다. RPA는 대량의 반복적인 작업을 자동화하는 데 있어 신뢰성이 높으며, 데이터 추출, 양식 작성, 복사 및 붙여넣기, 계산 수행, 파일 전송, API 연결 등의 작업에 널리 사용됩니다. 사용자 인터페이스와 API를 통해 작동하는 RPA는 레거시 엔터프라이즈 시스템을 포함한 애플리케이션 전반에 걸쳐 프로세스와 작업을 통합하고 실행합니다.
RPA의 특징 중 하나는 사용하기 쉽다는 점입니다. RPA 기반 워크플로를 구성하는 데는 소프트웨어 개발이나 코딩 기술이 필요하지 않습니다. 휴대폰으로 동영상을 녹화할 수 있는 사람이라면 누구나 RPA로 자동화를 설정할 수 있습니다.
직관적이고 사용하기 쉬운 엔터프라이즈급 RPA는 대규모 조직의 보안, 시스템 통합, 확장성 및 규정 준수 요구 사항을 충족하도록 설계되었습니다. 강력하고 회복성이 뛰어난 엔터프라이즈 RPA는 운영 전반에서 높은 가용성과 성능을 보장하면서 동시에 수천 개의 자동화를 조율할 수 있습니다.
RPA 자체만으로는 AI(인공지능)의 응용 분야가 아니라는 점을 유의해야 합니다. RPA는 순수하게 프로세스 중심으로, 인간이 수행하는 작업을 복제하기 위해 사전 정의된 워크플로만을 따릅니다.
그러나 엔터프라이즈 RPA 배포는 일반적으로 RPA와 함께 AI를 활용하여 자동화 기능을 더 복잡한 유스케이스로 확장하고, 더 깊은 인사이트를 제공하며, 프로세스 발견과 자동화 개발을 가속화합니다.
유인 RPA는 인간 근로자가 일상적인 작업을 수행하는 데 도움을 주기 위해 사용됩니다. 이 형태의 RPA는 특정 자동화 작업을 시작하기 위해 트리거나 입력에 의존합니다. 유인 RPA 봇은 고객 서비스 및 IT 헬프데스크 운영과 같은 상호작용 비즈니스 프로세스에 실시간 지원을 제공하기 위해 인간 사용자와 함께 작동하도록 설계되었습니다.
무인 RPA는 이름이 암시하듯이 인간의 개입 없이 작동합니다. 이 자동화 시스템은 사전에 프로그래밍된 트리거, 데이터 입력 및 일정에 따라 독립적으로 실행됩니다. 무인 RPA는 데이터 입력, IT 프로세스 및 애플리케이션 통합과 같은 이른바 백오피스 프로세스에 가장 자주 적용됩니다.
하이브리드 RPA는 유인 RPA와 무인 RPA를 혼합한 형태로, 봇과 인간 근로자가 작업 및 프로세스에 대해 상호작용하고 협업할 수 있습니다. 복잡한 비즈니스 프로세스의 현실에 더욱 잘 적응하는 하이브리드 RPA 워크플로는 자동화된 실행과 인간의 의사 결정을 결합하여 빠른 속도와 효율성을 제공합니다.
RPA의 이점.
RPA는 비즈니스 운영에 긍정적인 시너지 효과를 가져옵니다. 초기에는 비용 절감, 높은 정확성, 속도 향상 등 측정 가능하며 즉각적인 성과를 비즈니스에 제공하며, 이후에는 조직 전반에 변화의 동력을 불어넣어 생산성을 높임으로써 지속적으로 가치를 창출해 나갑니다.
더욱 강화된 보안 및 확장성
RPA는 보안 및 규정 준수 요구 사항을 완전히 준수하면서 대규모로 비즈니스 프로세스 자동화를 달성할 수 있는 빠르고 저렴한 방법입니다. 실제로 RPA는 민감한 데이터를 보호하고 인적 오류와 관련된 위험을 제거하는 자동화를 배포하여 IT 보안을 강화하는 데 사용할 수 있습니다. RPA를 사용하면 대량의 비즈니스 프로세스를 더욱 유연하게 처리할 수 있으며, 필요할 때마다 계획된 작업이든 계획되지 않은 작업이든 실시간으로 모든 작업을 처리할 수 있습니다.
생산성과 디지털 혁신
AI 기술과 함께 RPA는 디지털 혁신 노력에서 중요한 역할을 합니다. RPA는 실행의 속도, 신뢰성, 정확성을 통해 생산성을 향상시키며, 동시에 직원들이 전략적이고 더 높은 가치가 있는 활동에 시간을 할애할 수 있게 합니다.
프로세스 및 비용 효율성
RPA는 애플리케이션에 구애받지 않으며 기술적 장벽에 얽매이지 않아, 기능과 부서에 관계없이 소프트웨어 도구들 간의 원활한 연결이 가능합니다. 이는 RPA가 기본 시스템에 대한 변경 없이도 환경과 애플리케이션 전반에 걸쳐 통합 및 운영할 수 있어 기업 전반의 효율성을 달성하고 운영 비용을 절감할 수 있음을 의미합니다.
규정 준수 보장
RPA는 엄격한 준수 기준을 따를 수 있으며, 매번 정확하게 지시된 대로 작업과 프로세스를 수행하고 모든 작업의 완전하고 상세한 감사 추적을 생성합니다. RPA를 활용한 자동화를 통해 금융, 의료, 생명 과학 등의 산업에서는 규정 준수를 보장하고 항시 중요한 데이터를 보호할 수 있습니다.
직원 경험 개선
RPA는 인간 노동자가 문제 해결, 의사 결정, 관계 구축과 같은 보람 있고 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 해줍니다.
RPA의 기업 활용 사례.
RPA는 금융 분야에서 청구서 처리나 송장 코드 작업, 또는 의료 서비스 환경에서 예약 알림을 보내는 등의 수동적이고 반복적인 작업을 수행하는 데 효과적입니다. 거의 모든 산업 분야의 기업에서 데이터 입력, 고객 서비스 대응, 보고서 생성, 심지어 이메일 관리와 같은 시간 소모적인 워크플로를 자동화하는 데 RPA를 적용하는 것은 획기적인 변화임이 입증되었습니다. 이를 통해 시간과 비용을 크게 절감하고 직원들이 전략적인 업무에 집중할 수 있게 되었습니다.
RPA를 AI 도구로 확장하면 더 복잡한 작업과 워크플로의 자동화가 지원되어 혁신적 가치와 ROI가 높아집니다.
금융 서비스
금융 서비스 프로세스는 RPA를 통한 자동화가 제공하는 정확성, 보안 및 규정 준수 개선 효과를 누릴 수 있는 최적의 대상입니다. RPA로 자동화할 작업에는 고객 온보딩이 포함되며, 이를 통해 고객 정보를 수집 및 검증하는 속도를 높여 처리 시간을 단축하고 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
RPA는 대출 처리 자동화에도 뛰어나며, 데이터 입력과 신용 평가를 위한 문서 검토를 처리할 수 있어 더 빠르고 정확한 결정을 지원합니다. KeyBank의 경우 RPA를 활용해 9년치의 주택담보대출 자격 확인 업무를 단 2주 만에 처리할 수 있었습니다. 규정 준수 및 규제 보고에서 RPA는 데이터를 수집 및 처리하여 인적 오류의 가능성을 줄이고 요구 사항이 충족되었는지 확인하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
의료 서비스
RPA는 의료 프로세스에 운영 효율성을 주입하여 행정적 부담을 줄이고 개인 맞춤형 환자 치료를 가능하게 하여 궁극적으로 결과를 개선할 수 있습니다. 한 영국 병원 네트워크는 RPA를 구현하여 연간 7,000시간을 절약했습니다.
주요 RPA 활용 사례로는 환자 일정 관리가 있으며, 여기서 RPA는 예약, 알림 및 취소를 자동화하여 환자의 접근성을 향상시키고 당일 취소 비율을 낮을 수 있습니다. RPA를 적용하는 것은 환자 정보 확인, 청구 제출, 후속 조치 추적을 자동화하여 청구 처리 속도를 높이고 상환 주기를 단축하는 데에도 가치가 있습니다.
의료 서비스에서 또 다른 중요한 RPA 활용 사례는 환자 데이터 관리입니다. RPA는 여러 소스에서 데이터를 추출하고 입력하여 EHR(전자 건강 기록) 내의 정보를 업데이트하고 검증할 수 있습니다. 또한 RPA는 데이터 수집 및 분석을 자동화하여 규제 요구 사항을 충족하고 오류를 최소화함으로써 준수 및 규제 보고를 강화할 수 있습니다.
제조
공장 현장에서 백오피스까지 제조 작업 전반의 활용 사례에 RPA를 적용하면 비용을 절감하고, 생산성을 향상시키며, 제품 출시 시간을 단축할 수 있습니다. 제조 분야에서 RPA의 실제 활용 사례로는 재고 관리가 있습니다. RPA는 재고 수준 모니터링, 재주문 프로세스, 재고 조정을 자동화하여 최적의 재고 수준을 유지하고 부족하거나 과잉 재고의 위험을 줄이는 데 도움을 줍니다.
RPA를 활용할 수 있는 또 다른 분야는 주문 처리입니다. RPA는 구매 주문, 송장 및 배송 추적을 자동화하여 정확성과 이행 시간을 개선할 수 있습니다. Stant의 경우, RPA를 통해 80%의 자동 송장 처리가 가능해졌습니다.
RPA는 또한 제품 검사를 위한 데이터 수집 및 분석을 자동화하여 품질 기준 준수를 보장하는 데 도움을 줄 수 있습니다. RPA는 예방 유지보수 작업의 일정 관리를 자동화하고 장비 성능 데이터를 추적함으로써 유지보수 관리에 도움을 줄 수 있으며, 이는 가동 중단 시간을 줄이고 운영의 연속성을 유지하는 데 기여합니다.
고객 서비스
RPA는 고객 서비스에서 운영 효율성을 높이는 동시에 고객 만족도를 향상시키기 위해 활용되고 있습니다. 기업 고객 서비스 환경에서 RPA의 일반적인 유스케이스는 챗봇이나 가상 비서를 통해 문의 처리를 자동화하는 것입니다. 이는 주문 상태나 계정 정보 요청과 같은 간단한 케이스에서는 직접 RPA를 활용하여 응답하거나 또는 더 복잡한 문의의 경우 적절한 담당자에게 신속하게 전달하는 방식으로 이루어집니다. 또 다른 애플리케이션 활용 사례는 티켓 발급 및 문제 해결입니다. RPA는 고객 불만을 기록하고, 분류하며, 지원 팀에 전달하여 응답 시간을 줄일 수 있습니다.
신규 고객 온보딩은 RPA가 데이터 입력과 검증을 자동화하여 더 빠르고 원활한 고객 경험을 제공할 수 있는 자연스러운 분야로 RPA 없이는 거의 불가능할 수 있습니다. RPA는 피드백과 설문조사를 관리하고, 고객 피드백 수집 및 분석을 자동화하여 더 빠른 피드백-개선 루프를 추진할 수 있습니다.
기업 자동화 이니셔티브에서 RPA가 적용되는 방식.
기업 전체의 자동화 프로그램을 구축하거나 관리하려면 RPA가 독립적인 솔루션이 아니라는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 인간 팀과 효과적으로 협력하고, 기업 시스템과 원활하게 통합되며, 상당한 작업량을 관리하기 위한 자동화를 위해, RPA는 상호작용하는 비즈니스 프로세스와 상호 연결된 글로벌 운영의 복잡성과 규모를 해결하는 포괄적인 AI 기반 자동화 전략의 일부가 되어야 합니다.
그러나 RPA는 여전히 기업 자동화에 없어서는 안 될 요소로, 사전 구축된 통합 및 API 커넥터와 함께 자동화된 작업을 수행하는 핵심 메커니즘 역할을 합니다. RPA는 더 큰 AI 기반 자동화 프레임워크 내에서 자동화의 "팔과 다리" 역할을 하며, 워크플로를 발견하고, 자동화를 개발하며, 자동화된 운영을 추진하기 위한 필수 데이터를 소싱하는 데 도움을 줍니다.
간단히 말해, 강력한 기업 자동화 솔루션은 프로세스 발견부터 프로그램 관리 및 확장까지 전체 자동화 수명주기를 다루는 전체적인 AI + 자동화 시스템의 핵심 구성 요소로 RPA를 통합합니다.
AI 및 RPA: 엔터프라이즈 자동화가 AI를 변화시키는 방식.
RPA는 짧은 시간 동안 많은 발전을 이루었습니다. RPA는 데이터 입력, 스크래핑, 추출과 같은 반복적이고 방대한 작업을 손쉽게 도입할 수 있는 로우코드 자동화 도구로 처리하며, 오랫동안 생산성을 가로막던 장벽을 허물었습니다.
기업 자동화를 위한 RPA 중심의 기반은 지능형 자동화의 발판이 되었으며, RPA를 머신 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 퍼지 논리와 같은 인지 기술과 결합했으며, 가장 최근에는 생성형 AI도 결합했습니다.
생성형 AI는 이미 기업 자동화 기능을 혁신하여 더 빠르고 쉬운 자동화 개발 및 상호작용을 가능하게 하고 있습니다. 생성형 AI를를 지능형 자동화 플랫폼에 접목함으로써 자연어 자동화 지원, 자동화 개발 수명 주기를 가속화하는 기능적 자동화의 자동 생성, 기본 애플리케이션의 변경 사항에서 자동으로 복구할 수 있는 복원력 있고 자체 복구 가능한 자동화(이전에는 RPA 기반 자동화의 아킬레스건)가 가능해져 실행 실패율이 50% 이상 감소했습니다.
생성형 AI는 또한 AI 에이전트의 엔진으로 LLM(대형 언어 모델)의 인지 능력을 활용하여 결정을 내리고, 데이터로부터 학습하며, 자연어로 인간과 상호 작용하고, 궁극적으로 목표를 달성하기 위한 조치를 취하는 중요한 기술 발전입니다. 작업을 수행하려면 AI 에이전트를 이메일 보내기, 보고서 저장 등의 작업을 수행할 수 있는 애플리케이션 및 시스템에 연결해야 합니다. 프로세스 수준에서, 에이전트 워크플로는 RPA 봇을 선택하여 작업을 정확하게 수행할 수 있습니다.
사실, RPA와 AI를 통해 지능형 자동화 솔루션을 제공하는 플랫폼은 기업을 위한 AI 에이전트를 구축, 배포 및 관리하는 경로로 입증되고 있습니다. 데이터 소스 처리부터 애플리케이션 접근 제어까지 모든 수준에서 기업 보안을 위해 설계된 RPA 및 AI 자동화 플랫폼은 기업 배포의 보안, 프라이버시 및 거버넌스 복잡성을 처리할 준비가 되어 있습니다. 또한 중앙 관리 및 감독을 통해 수천 개의 자동화를 조율하고 있어 확장 가능하도록 구축되었습니다.
에이전트 워크플로에 내장된 AI 에이전트는 기업 자동화의 양상을 변화시킬 준비가 되어 있습니다. Forrester 연구에서는 RPA를 기존 자동화 워크플로 내에서 대체하거나, RPA와 함께 작동하거나, 다른 AI 에이전트와 연결하여 다중 에이전트 시스템의 일부로 엔드투엔드 프로세스를 수행하는 등 오늘날 적용할 수 있는 여러 가지 방법을 지적합니다.
기업에 RPA를 배포하는 방법.
성공적인 자동화 배치를 위한 여정을 걷고 있는 조직들은 활용할 수 있는 풍부한 자원과 전문 지식을 보유하고 있으며, 업계 분석가와 솔루션 제공업체 모두의 뛰어난 RPA 구현에서 얻은 모범 사례 목록이 점점 늘어나고 있습니다. RPA로 자동화 전략을 도입할 때 고려해야 할 사항을 간단히 요약하자면 다음과 같습니다.
변화를 시작하는 처음부터 이해관계자들을 참여시킵니다.
인적 자원 요구를 계획의 중심에 두고, HR을 조기에 참여시키며, 변화를 이끌 수 있는 리더와 자동화 추진자를 포함한 다양한 이해관계자를 참여시킵니다. 다양한 의견을 수렴하면 견고하고 포괄적인 전략을 수립하는 데 도움이 되므로 회사 내부와 외부에서 많은 질문을 하고, 이미 RPA 여정에 나선 신뢰할 수 있는 파트너, 공급업체 및 기타 조직에 문의하세요.
RPA 표준 및 감독을 위한 센터를 구축하여 견고한 기반을 마련합니다.
조직 전체에 우수 센터(CoE)를 만들어 강력하게 시작하세요. CoE는 효율성과 거버넌스에 중점을 두어야 하며, 자동화 생명 주기 전반에 걸쳐 규정 준수, 보안 및 지속적인 개선을 보장하기 위한 표준을 생성하는 역할을 맡게 됩니다. 이는 최고의 실습, 도구 및 템플릿을 전파하여 조직 전체가 일관되고 높은 품질의 자동화를 신속하게 구축할 수 있도록 돕기 위해 설립된 전문 지식의 중심지입니다.
가장 적합한 솔루션과 지원 모델을 평가하여 공급업체를 선택하세요.
장기적인 자동화 및 비즈니스 목표에 부합하는 공급업체를 선택합니다. RPA의 성공은 직원들의 수용에 달려 있으며, 이는 IT 전문가뿐만 아니라 모든 직원에게 기술적으로 견고하고 사용하기 쉬운 소프트웨어를 선택하는 것을 의미합니다.
가격 모델: 투명한 비용 구조를 통해 RPA 배포가 확장됨에 따라 예상치 못한 비용을 방지할 수 있습니다. 무제한 봇 사용 옵션을 포함한 유연한 가격 책정 옵션을 고려하세요.
혁신: RPA 기술의 환경은 빠르게 변화하고 있습니다. 경험과 안정성이 입증되었으며 지속적인 혁신에 전념하는 공급업체를 찾아보세요. RPA 기능 향상에 중점을 둔 전담 팀을 보유한 공급업체를 우선시하세요. 여기에는 마이그레이션 도구, 오케스트레이션 및 AI 통합이 포함됩니다.
지원: 강력한 고객 지원, 포괄적인 교육 프로그램, 활발한 커뮤니티 참여는 성공적인 자동화 여정을 지원할 것입니다.
보안: RPA의 주요 이점 중 하나는 솔루션이 따르는 보안 아키텍처와 인증에 기반하여 보안을 강화하는 것입니다. 해당되는 경우 정부, 금융 서비스, 의료와 같이 엄격한 데이터 보안 요구 사항이 있는 산업을 위한 수직적 특화 솔루션을 제공하는 공급업체를 고려해 보세요.
유연성: 작업 실행의 유연성을 제공하는 유인 자동화와 무인 자동화를 모두 가능하게 하는 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다. RPA 솔루션은 레거시 애플리케이션과 클라우드 서비스를 포함한 기존 시스템과 원활하게 통합되어야 합니다. AI 기반 기능에 투자하여 자동화 효율성과 적응성을 향상시키는 공급업체를 선택합니다.
접근성: 기술 사용자와 비기술 사용자 모두가 손쉽게 자동화를 생성하고 사용할 수 있도록 로우코드 또는 노코드 개발 옵션을 제공하는 플랫폼을 고려하세요. 시민 개발자가 품질과 보안을 보장하기 위해 IT 감독을 유지하면서 사용할 수 있는 교육 및 도구를 찾아봅니다.
확장: 성장을 염두에 두고 자동화를 설계하세요. 작은 규모의 파일럿 프로젝트로 시작하더라도, 자동화 요구가 확장될 때 플랫폼 인프라, 라이선스, 거버넌스 프레임워크가 적응할 수 있도록 해야 합니다. 성능을 저하시키지 않으면서 증가하는 작업량과 사용자 요구를 수용할 수 있도록 동적으로 확장할 수 있는 솔루션을 찾아보세요.
RPA를 비즈니스 목표와 인력 요구에 맞춰 조정하여 자동화를 시작하세요.
자동화를 통해 가장 높은 ROI를 가져올 프로세스를 결정하세요. 많은 조직에서는 큰 프로세스의 일부인 작업을 자동화하면서 작은 규모로 시작하는 것을 선택합니다. 이와 같이 적용된 RPA를 유인 자동화라고 하며, 이는 기존 워크플로의 반복적인 부분을 처리하면서 밀접한 감독 하에 직원들이 RPA를 직접 경험할 수 있는 이점을 제공합니다.
반면에, 성공적인 기업 자동화 배포는 구현에 대한 포괄적인 접근 방식을 취하여, 자동화 도구를 완전히 통합하고 초기 단계부터 최대 가치를 얻기 위해 프로세스를 처음부터 재설계합니다.
KPI와 분석 시스템을 통해 효과를 측정하세요.
봇 성능, 가동 시간 및 ROI를 추적하고 이 데이터를 사용하여 프로세스를 최적화하고 자동화 전략을 개선하세요. 솔루션에 자동화된 프로세스의 모니터링, 구성 및 거버넌스를 위한 관리 기능이 포함되도록 하세요. 사용자와 이해관계자로부터 정기적으로 피드백을 수집하여 자동화를 개선하고 배포 후 발생하는 기회와 문제를 해결하세요.
RPA 솔루션 배포 시의 도전 과제 및 고려 사항.
RPA 솔루션을 구현하려면 각 조직의 고유한 운영 환경을 반영하는 일련의 과제와 고려 사항이 필요합니다. 비즈니스 요구 사항과 장애 요인을 철저히 평가하고, 공급업체 선정 및 자동화 개발 과정에서 통찰력을 적극적으로 공유하는 것은 RPA 배포의 성공적인 경로를 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
프로세스 발견의 어려움
조직은 기존 프로세스를 정확하게 식별하고 매핑하는 데 어려움을 겪어 자동화 기회를 놓치는 경우가 많습니다. 이 문제는 프로세스를 발견하고 문서화하기 위한 통합 AI 도구가 포함된 RPA 플랫폼을 선택함으로써 쉽게 해결할 수 있습니다.
비효율적인 프로세스 최적화
프로세스 발견의 과제와 밀접하게 관련된 문제로 조직은 작업 수행 방식과 병목 현상이 발생하는 지점에 대한 명확한 가시성이 부족하여 워크플로 최적화하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이 문제는 내장된 프로세스 시각화 기능이 있는 솔루션을 구현하여 완화할 수 있습니다.
데이터 구조화의 필요성
RPA로 자동화된 프로세스는 자체적으로 작동하기 위해 사전에 구조화된 데이터가 필요합니다. 그러나 대부분의 데이터는 이메일과 문서와 같은 비정형 형식으로 존재하기 때문에 자세히 들여다볼 준비가 되어 있지 않습니다. 통합된 문서 자동화 도구는는 적시에 적절한 데이터를 소싱, 추출 및 제공함으로써 자동화된 워크플로의 데이터 구조화 요구를 해결할 수 있습니다.
거버넌스 부족
거버넌스 모델이 없으면 자동화 방식에 일관성이 부족해져 확장하려는 노력이 저해될 수 있습니다. 효과적인 거버넌스는 자동화 프로그램의 신뢰성, 준수, 운영 효율성을 보장하여 확장을 지원하고 조직과 그 고객을 중단이나 데이터 유출과 같은 위험에 노출되지 않도록 보호합니다.
자동화 유지관리
조직에는 자동화를 유지할 수 있는 숙련된 인력이 충분하지 않을 수 있습니다. UI 기반 자동화는 소스 애플리케이션의 인터페이스가 업데이트로 인해 변경되면 실패할 수 있으며, 이로 인해 자동화를 업데이트하기 위한 변경 사항을 찾는 데 며칠간의 다운타임과 리소스가 필요할 수 있습니다. 그러나 생성형 AI를 사용하는 새로운 도구를 사용하여 변경 사항을 식별하고 실시간으로 자동화를 업데이트할 수 있습니다.
RPA 환경: 핵심 개요
자동화 기술 시장은 빠르게 변화하고 있습니다. AI 기반의 발전과 특화 솔루션은 공급업체와 기능의 빠른 확산을 가속화했습니다. 동시에 몇몇 기업 솔루션은 꾸준히 시장을 선도하고 있으며, 예를 들어 Automation Anywhere는 Gartner의 연례 RPA 시장 보고서에서 6년 연속으로 리더 자리에 이름을 올리고 있습니다. 2024 Gartner Magic Quadrant 자동화 부문은 RPA 공급업체 환경에 대한 완전한 이해를 구축하기 위한 귀중한 자료입니다.
기업 솔루션
여기에는 Automation Anywhere와 UiPath가 포함됩니다. 이 공급업체들은 기업 요구 사항에 맞춰 특별히 설계되었으며, 광범위한 통합 및 파트너 생태계, 강력한 교육 프로그램, 기업 활용사례를 지원할 수 있는 확장성을 특징으로 합니다. 중요한 점은 기업 솔루션에 RPA의 실행 강점을 활용하여 복잡하고 역동적인 비즈니스 프로세스를 자동화하는 데 도움이 되는 강력한 AI 기능이 포함되어 있다는 것입니다.
생태계 기반 솔루션
ServiceNow, Salesforce, SAP가 여기에 포함됩니다. 이러한 공급업체는 자체 생태계와 통합되도록 특별히 구축된 도구를 제공하므로 단독 솔루션으로는 적합하지 않으며 기업 솔루션과 비교했을 때 포괄적인 서비스 제공 범위가 좁습니다.
전문 솔루션
여기에는 IBM과 Nintex가 포함됩니다. 이 공급업체들은 특정 지역에 집중하는 경향이 있으며, 이들의 솔루션은 워크플로 자동화에 중점을 둡니다. 이들은 기업 솔루션에 비해 눈에 띄는 기능적 차이가 있을 수 있으며, 종종 규정 준수 지원이나 개발 도구를 위한 마켓플레이스와 같은 기업 배포에 필수적인 요소가 부족할 수 있습니다.
