자동화 AI
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경험에 따르면 프로젝트 초기 단계가 완료될 때까지 거의 80%에 이르는 자동화 기회가 발견되지 않은 채 남아 있습니다. 또한 자동화 기회를 식별했음에도, 투입되는 노력의 65%가 자동화 솔루션을 구현하기도 전에 프로세스를 이해하는 데 여전히 허비되고 있습니다.
비즈니스 프로세스를 자동화하기 이전에 이러한 프로세스를 효과적으로 파악하고 이해하여 간소화할 수 있다면 자동화 프로젝트의 구현 속도를 높이고 몇 배에 달하는 투자 효과를 기대할 수 있습니다. 또한 Gartner는 “2023년까지 RPA 스크립트의 50%가 자동으로 생성”될 것으로 내다보고 있으므로 프로세스 디스커버리는 디지털 혁신을 가능하게 하는 중요 기술이 될 것입니다.
Automation Anywhere 지능형 프로세스 디스커버리
Automation Anywhere는 인공 지능(AI) 및 머신 러닝을 활용해 여러 사용자의 다양한 워크플로 기록을 자동으로 분석하고 통합하는 Process Discovery을 제공합니다. 이러한 방식을 통해 Discovery Bot은 각 프로세스의 필수 단계인 공통 패턴을 식별할 수 있습니다(그림 1 참조).
Process Discovery은 워크플로 다이어그램을 만들고 각 단계에서 UI 스크린 샷을 첨부하여 사용자가 수행하는 특정한 작업을 보여줍니다. 그런 다음 지능형 Enterprise RPA 플랫폼이 RPA 봇 구조를 자동으로 설계하기 위해 이 데이터를 사용하게 됩니다.
기존에는 내부 또는 외부 컨설턴트가 기존 프로세스 문서 조사와 프로세스 전문가와의 인터뷰를 통해 실제 워크플로를 확인했습니다. 이러한 수작업 방식의 프로세스 디스커버리는 속도도 느리고 비용이 많이 들어 업무에 방해가 된다고 여겨져 왔습니다.
반면에 프로세스 마이닝 및 프로세스 디스커버리와 같은 최신 자동 데이터 수집 및 프로세스 지도화 방식을 이용하면 실제 업무 절차를 더욱 빠르고 완벽하게 조감할 수 있습니다. 그렇다면 마이닝과 디스커버리의 차이는 무엇일까요?
프로세스 마이닝
최초의 비즈니스용 프로세스 마이닝 솔루션은 2000년대 후반에 소개되었습니다. 이 방법은 ERP(Enterprise Resource Planning), CRM(Customer Relationship Management), ECM(Enterprise Content Management) 등과 같은 주요 기업용 솔루션의 시스템 로그를 읽고 분석한 후, 시스템 상태 변경(다양한 비즈니스 프로세스를 대변)에서 반복되는 시퀀스를 식별해냅니다.
이를 통해 예외를 포함해 가능한 모든 변동 사항이 포함된 실제 시스템 이벤트 전체를 추적할 수 있습니다. 전반적으로 보면, 프로세스 마이닝은 비즈니스 프로세스를 식별, 분석 및 최적화할 수 있는 강력한 도구입니다.
하지만 프로세스 마이닝에는 다음과 같은 제약 사항이 있습니다.
- 프로세스 마이닝은 로그를 생산하는 시스템에서만 작동합니다. Excel, 계산기나 기업용 애플리케이션 외부의 다른 개인용 생산성 도구에서 수행되는 작업의 상당 부분은 마이닝 솔루션에게는 보이지 않습니다.
- 레거시 애플리케이션과 가상 데스크톱 환경은 프로세스 마이닝 솔루션이 접근할 수 없습니다.
- 프로세스 마이닝이 시스템 상태의 변경 사항을 보여줄 수는 있지만, 해당 프로세스를 위한 RPA(로보틱 프로세스 자동화) 봇을 자동으로 생성할 수 있는, 사용자와 시스템 사이의 사용자 상호작용에 대한 세부 정보를 발견할 수는 없습니다.
프로세스 디스커버리
자동 프로세스 디스커버리는 이러한 한계를 극복한 최신 접근법입니다. 프로세스 디스커버리 솔루션을 사용하면 기업 솔루션(ERP, CRM, BPM(Business Process Management), ECM 등), 개인용 생산성 애플리케이션(Microsoft Excel, Outlook 등) 그리고 터미널 및 가상 환경 등을 비롯한 다양한 시스템과 사용자 간의 상호작용을 레코딩할 수 있습니다.
프로세스 디스커버리 솔루션은 사용자를 방해하지 않고 백그라운드에서 동작하여 여러 애플리케이션에 걸친 사용자 작업을 레코딩하고 스크린샷을 남겨 사용자 관점에서 작업이 어떻게 수행되는지 시각적으로 파악할 수 있습니다.
프로세스 디스커버리에도 일부 제약 사항은 있습니다.
- 시스템과 사용자 간의 상호작용을 레코딩하지만 시스템 내부에서 어떤 일이 벌어지고 있는지는 확인할 수 없습니다.
- 사용자 작업을 레코딩하려면 클라이언트 측에 에이전트가 있어야 합니다.
프로세스 디스커버리를 사용해야 하는 이유
살펴본 대로, 프로세스 마이닝과 프로세스 디스커버리는 추가적인 최적화와 자동화를 위해 프로세스를 이해할 수 있는 주요 두 가지 방법입니다. 두 접근법 모두 각자의 장점과 한계가 있지만 주요 차이점은 다음과 같습니다.
- 프로세스 마이닝은 프로세스 최적화를 지원합니다. 기업용 시스템(ERP, CRM 등) 내에 이미 자동화되어 있는 프로세스를 시각적으로 파악할 수 있습니다.
- 프로세스 디스커버리는 프로세스 자동화로 이끕니다. 반복적인 사용자 작업을 레코딩하고 분석하여 이러한 작업을 자동으로 수행하는 RPA 봇을 생성합니다.
Discovery Bot은 선도적인 RPA 플랫폼에 완벽하게 호환되고, Automation Anywhere Enterprise의 컴포넌트로 구성되어 있습니다. 또한 Automation Anywhere는 프로세스 마이닝 기술을 보유한 주요 공급업체와의 파트너십을 통해 프로세스 마이닝 기능을 제공하고 있습니다.
