RPA는 기본적으로 반복적인 규칙 기반 작업을 처리합니다. IPA는 AI(인공 지능) 기술을 도입하여 비구조화된 데이터와 기본적인 의사 결정을 포함하는 작업의 자동화를 가능하게 합니다. APA(에이전트 프로세스 자동화)는 적응형 솔루션으로, 목표 기반의 AI 에이전트를 활용하여 복잡하고 역동적인 워크플로에서 의사 결정을 조율합니다.
이 글에서는 RPA, IPA 및 APA가 수행하는 각 역할과 서로간의 관련성, 이들이 단일화된 아키텍처에서 함께 작동하는 방식을 자세히 살펴보겠습니다.
RPA란?
로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 일반적으로 인간의 노력이 필요한 반복적이고 규칙 기반의 작업을 자동화하도록 설계된 소프트웨어입니다. RPA는 소프트웨어 로봇, 즉 "봇"을 사용하여 디지털 시스템 내에서 인간의 행동을 모방하여 기존 인프라를 변경하지 않고도 워크플로를 간소화합니다.
RPA는 명확한 규칙과 논리를 따르는 구조화된 데이터를 기반으로 대량의 낮은 복잡도의 작업을 처리하는 데 탁월합니다. 이는 데이터 입력, 양식 작성, 청구서 처리와 같은 프로세스를 자동화하여 인적 오류를 줄이면서 정확성과 효율성을 향상시킵니다.
RPA는 프로세스를 가속화하고 출력을 증가시켜 운영 효율성을 향상시킵니다. RPA 자동화가 작업을 일관되고 정확하게 수행하므로 인적 오류도 줄어듭니다. 또한, RPA는 기존 시스템을 변경하지 않고도 신속하게 구축할 수 있습니다.
RPA의 주요 기능
- 규칙 기반 자동화: RPA는 작업을 일관되게 수행하기 위해 미리 정의된 규칙을 따릅니다.
- 구현의 용이성: RPA는 사용자 인터페이스(UI) 경로를 따라 작업을 수행하므로 비침습적이고 비파괴적입니다. 광범위한 코딩 없이 기존 시스템과 원활하게 통합됩니다.
- 기존 시스템과의 통합: RPA는 인간 사용자가 애플리케이션과 상호 작용하는 것처럼 엔터프라이즈 플랫폼과 시스템 전반에서 원활하게 작동합니다.
일반적인 유스케이스
- 구조화된 소스에서 데이터 추출
- 데이터 입력 및 시스템 간 데이터 전송
- 청구서 처리
- 관리 업무를 자동화하여 HR 프로세스를 간소화하기
- 최소한의 수작업 개입으로 CRM 고객 정보를 최신 상태로 유지
- 여러 출처에서 데이터를 수집하여 보고서를 작성하기
RPA의 한계
RPA는 이점이 있지만 한계도 있습니다. RPA는 간단한 작업에 빠른 효율성 향상을 가져올 수 있지만, 모든 시나리오에 적합한 것은 아니며, 특히 가변성이나 뉘앙스가 있는 작업에는 부적절합니다. RPA는 비정형 데이터나 복잡한 의사 결정 과정을 처리하도록 설계되지 않았습니다. 이는 작업이 잘 정의되고 일관된 경우의 정적 환경에서 가장 잘 작동합니다.
IPA란 무엇일까요?
지능형 자동화로도 알려진 지능형 프로세스 자동화(IPA)는 AI 기술을 통합하여 RPA를 향상시킵니다. RPA와 AI의 결합은 기본적인 의사 결정, 패턴 인식 및 비구조화된 데이터 처리와 같은 작업이 필요한 엔드 투 엔드 워크플로 자동화를 가능하게 합니다.
IPA 시스템은 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 머신 러닝(ML), 생성형 AI와 같은 AI 기술을 활용하여 RPA와 함께 프로세스 단계를 실행합니다.
RPA가 규칙 기반 작업에 중점을 두는 것과 달리 IPA는 인간의 언어를 이해하고 방대한 데이터를 해석하며 정보에 기반한 의사 결정을 내려 보다 복잡한 비즈니스 프로세스의 자동화를 지원합니다.
IPA의 주요 기능
- 인지 능력: IPA는 단순히 사전 정의된 규칙을 따르는 것을 넘어 데이터로부터 학습하고 패턴을 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 AI 기술을 포함합니다.
- 비구조화 데이터 처리: RPA가 구조화된 데이터에 한정되는 것과 달리, IPA는 비구조화된 정보를 처리하고 분석할 수 있습니다.
- 적응성 향상: IPA 시스템은 새로운 데이터 입력을 학습하여 변화하는 조건에 적응하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있습니다.
일반적인 유스케이스
- 고객 문의를 자연어로 이해하고 응답할 수 있는 고객 서비스 챗봇.
- 이메일, 계약서, 이미지와 같은 비구조화된 문서에서 관련 정보를 추출하고 이를 구조화된 데이터로 변환하는 작업.
- 대규모 데이터 세트를 분석하여 비즈니스 의사 결정에 도움을 주고 사기 탐지 같은 데이터 분석 프로세스를 자동화하기 위한 인사이트와 권장 사항 제공.
IPA의 한계
IPA는 독립적인 RPA보다 상당한 장점을 제공하지만, 그 기능이 향상됨에 따라 구현이 더 복잡해질 수 있으며, 종종 특수한 기술과 AI 기술에 대한 더 깊은 이해가 필요합니다. 또한, 효과적인 IPA는 AI 모델을 훈련하기 위해 고품질 데이터에 대한 액세스를 필요로 하므로 성공적인 배포를 위해서는 데이터 관리가 중요합니다.
APA란 무엇일까요?
에이전트 프로세스 자동화(APA)는 지능형 자동화가 진화한 형태이며, 사전에 정의된 목표를 달성하기 위해 독립적으로 작동하는 AI 에이전트를 활용합니다. AI 에이전트는 계획과 의사 결정이 필요한 복잡하고 여러 단계로 이루어진 프로세스를 실행할 수 있습니다. 그 결과 적응력과 반응성이 높은 자율적인 워크플로가 도출되었습니다.
APA 시스템은 데이터를 통해 학습하고 인간의 개입을 최소화하여 새로운 상황에 적응하며 자율적으로 운영됩니다. 이 때문에 APA는 실시간 의사 결정이 필요한 동적 환경에서의 복잡한 작업에 적합합니다.
APA의 주요 기능
- 자율성: APA는 사전 정의된 규칙 없이 정보에 입각한 결정을 내리고 적절한 조치를 취합니다.
- 적응성: APA는 데이터가 발생하는 즉시 분석하여 상황 인식 결정을 내리고 예측할 수 없는 환경을 효과적으로 탐색하며, 실시간으로 프로세스를 최적화합니다.
- 엔드 투 엔드 프로세스 관리: APA는 비즈니스 애플리케이션 및 시스템과 완벽하게 통합되어 전체 워크플로를 처음부터 끝까지 관리하도록 설계되었습니다. 또한 여러 작업을 조율하고, 자원을 조정하며, 실시간 상황에 따라 워크플로를 조정합니다.
- 거버넌스 및 규정 준수: APA는 실시간 모니터링, 엔드 투 엔드 감사 추적, 안전한 실행을 위한 AI 거버넌스 가드레일, 에이전트의 행동을 정의하는 정책 제어 기능을 제공합니다. 또한 PII 마스킹과 민감한 데이터의 안전한 처리를 지원합니다.
일반적인 유스케이스
- IT 시스템 유지관리 및 업데이트: APA는 최적의 시기에 업데이트를 예약하고 실행하고, 변경 사항의 영향을 분석하고, 필요한 경우 롤백할 수 있습니다. 이 모든 것이 실시간으로 이루어지므로 중단을 최소화하고 전반적인 시스템 안정성을 향상할 수 있습니다.
- 공급망 관리에서의 수요 예측: 에이전틱 시스템은 수요를 예측하여 재고 관리 워크플로를 결정할 수 있으며, 이 과정에서 AI 에이전트가 재고 수준과 재고 배분을 최적화합니다.
- 마케팅 캠페인 최적화: APA는 캠페인 성과 지표를 모니터링하고 시장 상황이 변하더라도 효과가 유지되도록 전략을 실시간으로 조정합니다.
- 고객 서비스 에이전트 지원: APA는 인간 에이전트와 함께 작업하며, 고객 기록 업데이트나 환불 처리와 같은 반복적인 작업을 자율적으로 수행하는 한편, 인간 에이전트가 고객과 통화 중일 때 전문가 수준의 안내를 제공합니다.
- 규정 준수 및 감사 관리: APA는 규제 요건에 따라 거래 및 프로세스를 지속적으로 모니터링하며, 자동으로 감사 추적을 생성하고 잠재적인 규정 준수 문제를 식별하고 자동화된 워크플로 전반에 걸쳐 거버넌스 정책이 적용되도록 합니다.
APA의 도전 과제
APA 솔루션과 에이전트 AI 분야는 빠르게 발전하고 있으며, 이러한 변화는 진입 장벽이 될 수 있습니다. 이러한 혁신적인 기술이 주는 이익을 실현하려면 지속적인 혁신에 대한 의지가 필요합니다.
기업 APA를 도입할 때는 여러 에이전트 간의 충돌 및 중복을 방지하기 위한 조정, 에이전트 복잡성 증가에 따른 연산 비용 관리, 에이전트 의사 결정에 대한 책임 체계 확립, 지속적인 모니터링과 조정을 통한 에이전트 성능의 일관성 유지를 고려해야 합니다. 이는 조직이 거버넌스 프레임워크를 신중하게 검토하고, 특히 규제가 엄격한 산업에서 규정 준수와 감사 가능성이 가장 중요한 경우 에이전트의 행동에 대한 명확한 정책을 수립해야 함을 의미합니다.
RPA, IPA, APA 비교: 주요 차이점.
RPA, IPA, APA 각각은 고유한 특징을 가지고 있지만, 이들은 서로 배타적인 자동화 방법이 아닙니다. 사실상, 이들은 함께 종합적인 기업 자동화 솔루션의 기초를 형성합니다.
각 접근 방식은 고유한 강점과 기능을 제공하여, 특정 운영 요구 사항과 과제에 맞춘 자동화 전략을 수립할 수 있도록 합니다. 기업은 다양한 유형의 자동화를 결합하여 다양한 실제 비즈니스 프로세스 요구 사항을 충족하고, 각 접근 방식의 장점을 통합하여 운영 전반에서 효율성, 의사 결정 및 적응성을 향상하는 보다 포괄적인 자동화 전략을 만들 수 있습니다.
RPA는 반복적이고 규칙 기반의 작업을 자동화하는 데 뛰어나며, 빠른 투자 수익과 효율성 향상을 제공합니다. IPA는 AI와 기계 학습을 통합함으로써 이러한 기반을 바탕으로 의사 결정을 개선하고 더 복잡한 프로세스와 데이터를 처리할 수 있도록 합니다.
APA는 자동화를 한 단계 더 발전시켜 동적 의사 결정과 실시간 적응이 가능한 자율 에이전트를 도입하여 높은 수준의 지능이 필요한 복잡한 워크플로에 이상적입니다.
이 세 가지 방식을 결합하면 강력한 기업 자동화 생태계가 만들어집니다.
인텔리전스 수준
- RPA: 미리 정의된 규칙과 스크립트에 따라 작동하며, 학습하거나 적응하는 능력이 부족합니다.
- IPA: 인공지능과 머신러닝 요소를 통합하여 과거 데이터를 기반으로 더 나은 의사 결정이 가능합니다.
- APA: 고급 AI 에이전트를 활용하여 데이터를 통해 학습하고 새로운 입력에 적응하며 높은 수준의 의사 결정을 내리고 자율적으로 결정을 실행하기 위한 조치를 취합니다. 이러한 모든 과정이 규정 준수 및 감사 가능성을 보장하는 관리된 기준 내에서 이루어집니다.
데이터 처리 기능
- RPA: 주로 특정 애플리케이션과 데이터베이스의 구조화된 데이터를 처리합니다.
- IPA: 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 모두 처리할 수 있으며, AI를 사용하여 더 나은 데이터 해석을 제공합니다.
- APA: 다양한 데이터를 실시간으로 처리하는 데 뛰어나며, 서로 다른 데이터 소스를 통합하여 포괄적인 인사이트를 제공합니다.
의사 결정 능력
- RPA: 고정된 규칙에 따라 작업을 수행하며 의사 결정을 할 수 있는 능력이 없습니다.
- IPA: AI를 통한 의사결정을 도입하여 데이터 분석을 기반으로 보다 동적인 대응이 가능합니다.
- APA: 자율적인 의사 결정을 할 수 있으며, 실시간 데이터와 상황을 적용하여 워크플로를 동적으로 조정합니다.
확장성
- RPA: 반복적이고 규칙 기반의 작업에는 잘 맞지만, 복잡한 환경에서는 어려움을 겪을 수 있습니다.
- IPA: 더 복잡한 작업을 처리하고 AI 기능을 통합하여 확장성을 개선합니다.
- APA: 뛰어난 확장성을 통해 증가하는 작업 부하를 관리하고 변화하는 요구 사항에 원활하게 적응할 수 있습니다.
유연성 및 적응성
- RPA: 미리 정의된 규칙과 작업 흐름을 따르므로 유연성이 제한적입니다.
- IPA: RPA보다 적응성이 뛰어나며, 특히 생성형 AI를 통합할 때 변화하는 상황에 대응할 수 있는 능력이 있습니다.
- APA: 매우 유연하고 적응력이 뛰어나며, 예측할 수 없는 변화에 따라 실시간으로 프로세스를 조정할 수 있습니다.
인간의 개입 필요 여부
- RPA: 예외 상황과 복잡한 시나리오에 대해서는 인간의 감독이 상당 부분 필요합니다.
- IPA: 인간의 개입 필요성을 줄이지만 여전히 특정 작업에는 인간의 입력에 의존합니다.
- APA: 인간의 개입을 최소화하며 에이전트가 대부분의 상황에서 자율적으로 운영되도록 지원하는 동시에 거버넌스 프레임워크와 예외 에스컬레이션 프로토콜을 통해 인간의 감독을 지속적으로 유지합니다.
일반적인 활용 사례
- RPA: 데이터 입력, 청구서 처리, 보고서 생성 같은 반복적인 작업에 가장 적합합니다.
- IPA: 고객 서비스 개선, 데이터 분석 등 자동화와 인텔리전스를 모두 필요로 하는 프로세스에 일반적으로 사용됩니다.
- APA: 예측 유지보수 및 자율적인 고객 지원과 같이 동적 의사 결정이 필요한 복잡한 워크플로를 자동화할 수 있습니다.
복잡한 구현 문제
- RPA: 일반적으로 규칙에 기반한다는 특성 때문에 구현하기가 비교적 간단합니다.
- IPA: RPA보다 더 복잡하며, AI 기술의 통합이 필요하고 기존 프로세스에 더 큰 변화를 요구할 수 있습니다.
- APA: 고급 AI 인프라와 다양한 데이터 소스와의 통합이 필요하기 때문에 구현하기 가장 복잡합니다. 그러나 포괄적인 APA 플랫폼에는 구현 프로세스를 단순화하고 효율화하는 고급 AI 인프라와 사전 구축된 통합 기능이 포함되어 있습니다.
비용 고려 사항
- RPA: 일반적으로 초기 비용이 낮아 접근성이 매우 높습니다.
- IPA: AI와 머신러닝 기능을 통합하여 RPA보다 비용이 더 많이 듭니다.
- APA: 클라우드 기반 APA 플랫폼을 통해 APA를 구현하는 경우 IPA와 유사합니다. 독점 솔루션의 경우, 개발 및 인프라를 위해 상당한 초기 투자가 필요합니다.
ROI 향상 가능성
- RPA: 간단한 작업에서 즉각적인 효율성 향상을 통해 빠른 투자 수익을 얻습니다.
- IPA: 프로세스가 더욱 지능적이고 효율적으로 진행됨에 따라 시간이 지남에 따라 ROI가 향상됩니다.
- APA: 복잡한 업무 프로세스를 혁신하고 의사 결정 역량을 강화하여 장기적으로 높은 ROI 향상을 이뤄냅니다.
비교 표: RPA vs. IPA vs. APA 특징 및 기능
| 기능 | ||
| RPA | IPA | APA |
| 인텔리전스 | ||
| 낮음 | 중간 | 높음 |
| 데이터 처리 | ||
| 구조화 데이터만 처리 | 구조화 데이터와 비구조화 데이터 처리 | 동적 실시간 데이터 및 다양한 데이터 유형 |
| 의사 결정 역량 | ||
| 없음. 사전 정의된 규칙이 필요함. | AI 인사이트를 통한 기본 의사결정 | 독립적 및 적응형 |
| 맥락 및 추론 | ||
| 없음 | 패턴 기반 AI 모델 | AI 에이전트를 통한 목표 지향적 추론 |
| 확장성 | ||
| 제한됨 | 보통 | 높음 |
| 유연성/적응성 | ||
| 낮음 | 중간 | 높음 |
| 인간 감독의 수준 | ||
| 중요함 | 응답 시간 | 최소 |
| 거버넌스 및 규정 준수 | ||
| 이벤트 로깅 및 감사 추적 | AI 기반 이상 감지를 활용한 모니터링 | 실시간 규정 준수 모니터링, 정책 적용 및 자동화된 위험 관리가 포함된 종합 거버넌스 프레임워크 |
| 최적의 유스케이스 | ||
| 반복된 작업 | 비즈니스 프로세스 | 복잡한 워크플로 |
| 복잡한 구현 문제 | ||
| 낮음 | 중간 | 중간 *APA 플랫폼과 함께 사용 |
| 비용 | ||
| 낮음 | 보통 | 높음 |
| ROI 향상 | ||
| 빠름 | 시간이 지남에 따라 개선됨 | 장기적으로 높음 |
RPA, IPA, APA가 상호 보완하는 방법
포괄적인 자동화 전략의 가치는 여러 자동화 기술의 강점을 결합하여 정확성, 적응성 및 탄력성을 향상하는 데 있습니다.
- RPA로 시작하기: 대량의 규칙 기반 작업을 자동화하여 효율성과 일관성을 높입니다.
- IPA 통합: AI 모델을 사용하여 문서를 분류하고, 비구조화된 데이터를 처리하고, 더 복잡한 프로세스를 지원합니다.
- APA 채택: 목표 지향적인 AI 에이전트를 도입하여 입력 데이터를 분석하고 다음 단계를 계획하며 다양한 시스템과 애플리케이션 전반에 걸쳐 작업을 조정합니다.
RPA, IPA, APA는 통합된 자동화 아키텍처로 결합되어 훨씬 더 다양한 유스케이스 전반으로 자동화를 확장할 수 있도록 하는 동시에 제어 기능, 안전성, 추적 가능성을 유지합니다.
점진적 자동화 전략
조직은 RPA에서 IPA, 궁극적으로 APA로의 점진적 구축을 통해 자동화 범위를 확장할 수 있습니다. RPA는 반복적인 작업에 대한 효율성을 빠르게 높여주고, IPA는 비구조화된 데이터를 추출하고 검증하여 인텔리전스를 추가함으로써 더 복잡한 워크플로를 더 쉽게 자동화합니다.
APA는 여러 시스템과 데이터 유형, 의사 결정 지점에 걸친 프로세스를 조정하는 AI 에이전트를 통해 이러한 계층을 기반으로 구축됩니다. 에이전트 AI는 변화에 자동으로 적응하여 비즈니스 운영이 이루어지도록 하며, 탄력성이 있는 엔드 투 엔드 자동화를 지원합니다.
RPA, IPA 및 APA를 활용한 통합 자동화 시스템 구축
효과적인 기업 자동화를 이루려면 세 가지 계층이 모두 함께 작동해야 합니다. 문제는 각 구성 요소가 알맞은 역할을 하도록 하기 위해 이들 요소를 어떻게 하나의 통합된 시스템으로 구조화할 것인가입니다.
자동화 방법(RPA, IPA, APA)의 적절한 조합은 각각의 특정 비즈니스 프로세스 시나리오, 운영 목표 및 현재 작업의 복잡성에 따라 달라집니다.
작업 수행에는 RPA
RPA는 의사 결정이 거의 필요하지 않은 반복적이고 규칙 기반의 프로세스에 이상적인 선택입니다. 예를 들어, 대량의 데이터 입력, 청구서 처리 또는 보고서 생성 작업을 처리하는 조직은 RPA를 통해 즉시 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 이러한 작업은 종종 시간이 많이 소요되고 인적 오류가 발생하기 쉬워 자동화에 적합한 후보가 됩니다. 그러나 엔터프라이즈 규모의 RPA는 거버넌스, 유지 관리 및 인프라 계획이 필요합니다.
- 반복적이고 규칙 기반인 작업의 자동화
- 구조화된 데이터 작업
다음의 경우 RPA를 선택하세요.
예: 한 소매업체가 오류를 줄이고 직원의 시간을 절약하기 위해 재고 데이터 입력을 자동화합니다.
인텔리전스 및 비구조화된 데이터에는 IPA
비구조화 데이터를 처리하거나 의사 결정 중심의 작업을 지원하는 프로세스는 IPA에 적합합니다. 예를 들어, 다양한 형식의 콘텐츠에서 관련 정보를 추출하는 문서 처리 워크플로가 이에 해당합니다. IPA는 필수적인 인간의 감독과 유연성을 유지하면서 기존 프로세스를 개선하기 위한 솔루션입니다.
- 비구조화 데이터 처리
- 기본적인 의사 결정이 필요한 워크플로
- 보다 복잡한 워크플로로 진행하기 전에 간단한 작업부터 자동화를 단계적으로 도입하는 경우
- 기존 프로세스에 대한 점진적인 개선을 모색하는 경우
다음의 경우 IPA를 선택하세요.
예: 은행은 대출 신청서를 처리하기 위해 IPA를 사용하여 문서를 분석하고 초기 승인 결정을 내립니다.
오케스트레이션과 복잡성 관리에는 APA
APA는 높은 수준의 적응성과 실시간 의사 결정을 요구하는 복잡한 워크플로에 특히 적합합니다. 예측 기능이 필요하거나 고객 상호작용을 포함하는 프로세스는 APA의 주요 후보입니다.
APA는 에이전트 기반 의사 결정에 대한 추적 가능성을 보장하는 정책 제어, 감사 추적, AI 거버넌스 가드레일을 통해 위험 관리 자동화를 지원합니다. 이런 점 때문에 APA는 금융 서비스, 의료, 에너지와 같이 규제가 엄격한 산업에서 특히 가치가 있습니다.
- 실시간 변화에 스스로 적응하는 시스템이 필요한 경우
- 규제 대상 운영을 위해 강력한 거버넌스, 규정 준수 모니터링 및 감사 기능이 요구되는 경우
- 동적 데이터를 활용한 프로세스 환경 관리
- 여러 시스템에 걸쳐 많은 상호 연결된 작업을 포함하는 복잡한 워크플로의 자동화
다음의 경우 APA를 선택하세요.
예: 금융 서비스 회사가 APA를 적용하여 실시간으로 사기 거래를 감지하고 계좌를 동결하거나 규정 준수 팀에 알리는 등 엄격한 거버넌스 기준을 준수해야 하는 적절한 대응을 시작합니다.
궁극적으로, 기업들은 즉각적인 요구를 해결하기 위해 특정 자동화 도구를 선택할 수 있지만 기업 운영에는 여러 자동화 기술을 함께 적용하는 것이 필요합니다.
RPA에서 APA까지 포괄하는 통합 자동화 플랫폼은 조직이 자동화 노력을 확장하고, 각 작업에 맞는 적절한 도구로 운영을 최적화하며, 변화에 빠르게 대응할 수 있도록 지원합니다.
조직이 RPA에서 IPA를 거쳐 APA로 발전해 나가는 이유
조직은 RPA와 IPA에서 APA로 발전해 나갑니다. 이는 이러한 변화가 작업 자동화에서 전략적 민첩성을 실현하는 것으로의 전환을 의미하기 때문입니다. APA는 RPA와 IPA를 대체하는 것이 아니라 조정하여 기존 RPA 및 IPA 투자 가치를 자율적인 의사 결정과 지속적인 적응이 가능한 유연한 엔드 투 엔드 워크플로 내의 구성 요소로서 더욱 높여줍니다.
단일화된 플랫폼으로 자동화 간소화
자동화 여정은 RPA로 시작해 빠르게 성과를 얻은 다음 IPA로 전환하고 최종적으로 APA를 도입하는 일직선의 과정이 아닙니다. 가장 효과적인 자동화 전략은 RPA, IPA, APA 중 하나를 선택하도록 강요하지 않고 이들을 함께 활용합니다.
엔터프라이즈 규모의 자동화는 APA와 함께 RPA와 IPA를 활용하는 유연하고 탄력적인 접근 방식이 필요하며, 이 세 가지 계층이 단일화된 아키텍처에서 함께 작동해야 합니다. 세 가지 자동화 방법을 모두 결합하면 조직은 단순한 것부터 역동적이고 복잡한 것까지 기존의 모든 기업 프로세스를 처리할 수 있으며, 미래의 도전과 기회에 대비하고 적응할 수 있습니다.
Automation Anywhere는 RPA, IPA 및 APA를 통합하는 단일화된 플랫폼을 제공하여 추론, 오케스트레이션, 데이터 처리를 간소화하고 중앙 집중화함으로써 미래를 대비하는 자동화 전략을 세우도록 지원합니다. 이러한 접근 방식은 가장 광범위한 프로세스의 자동화를 가능하게 하는 동시에 여러 도구와 기술을 관리하는 복잡성을 줄이고 자동화의 가치를 효율성을 뛰어넘는 확장된 역량과 가치 창출로 확대합니다.
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