로보틱 프로세스 자동화(RPA)

로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 소프트웨어 로봇 또는 '봇'을 사용하여 기존에 사람이 수행하던 반복적인 규칙 기반 디지털 작업을 자동화하는 기술입니다. 이러한 봇은 사람처럼 사용자 인터페이스를 통해 애플리케이션 및 시스템과 상호 작용하여 일련의 명령을 실행합니다. RPA는 주로 데이터 입력, 트랜잭션 처리, 보고서 생성 등 구조화된 데이터와 결정론적 프로세스를 처리하도록 설계되었습니다. 이러한 자동화는 효율성을 높이고 오류를 줄이며 사람이 더 복잡하고 부가가치가 높은 활동에 집중할 수 있게 해주므로 최신 비즈니스 프로세스 자동화의 핵심 구성 요소로 자리 잡았습니다.

로보틱 프로세스 자동화 대 로보틱스

로보틱 프로세스 자동화를 로봇 공학 분야와 구별하는 것이 중요합니다. 이름은 비슷하지만 그 적용 분야는 근본적으로 다릅니다. RPA는 전적으로 디지털 환경에서 작동하는 소프트웨어 '봇'을 통해 물리적 형태 없이 컴퓨터와 서버에서 작업을 자동화합니다. 반면 로보틱스는 제조 조립이나 창고 물류와 같은 작업을 수행하기 위해 물리적 세계와 상호 작용하는 하드웨어인 물리적 로봇의 설계, 구축 및 작동을 다룹니다.

AI와 머신러닝에서 RPA의 역할

RPA 자체는 인공지능(AI)의 한 형태는 아니지만, 특히 머신러닝 운영(MLOps) 및 딥러닝(DL) 워크플로우 내에서 강력한 보완 기술입니다. RPA는 '실행'을 처리하고 AI는 '사고'를 제공합니다. 흔히 지능형 자동화라고 불리는 이 조합을 통해 엔드투엔드 프로세스 자동화가 가능합니다. Grand View Research와 같은 회사의 시장 분석에 따르면 AI와 RPA의 시너지 효과는 중요한 추세입니다.

RPA가 AI와 ML을 지원하는 두 가지 주요 사례는 다음과 같습니다:

• 자동화된 데이터 준비: 많은 컴퓨터 비전 프로젝트에서 중요한 병목 현상은 학습 데이터 준비입니다. RPA 봇은 데이터 수집과 주석 달기의 지루한 단계를 자동화하도록 프로그래밍할 수 있습니다. 예를 들어, 봇은 웹 스크래핑을 수행하여 지정된 웹사이트에서 이미지를 수집하고, 광학 문자 인식(OCR) 도구를 사용하여 문서에서 텍스트를 추출한 다음, 이 데이터를 체계적으로 구성하고 포맷하여 Ultralytics HUB와 같은 학습 플랫폼에 수집할 수 있습니다.
• 간소화된 모델 배포 및 모니터링: RPA는 모델 배포 파이프라인의 중요한 단계를 자동화할 수 있습니다. Ultralytics YOLO 모델이 학습되고 목표 성능 메트릭을 달성하면 RPA 봇이 자동으로 배포 스크립트를 트리거하고 구성 파일을 업데이트하거나 모델을 프로덕션 환경으로 옮길 수 있습니다. 모델 모니터링을 위해 봇은 성능 대시보드에서 데이터 드리프트 또는 정확도 저하와 같은 문제의 징후를 주기적으로 확인한 다음 알림을 보내거나 안정적인 모델 버전으로 롤백을 시작하여 AI 배포 모범 사례에 부합하도록 할 수 있습니다.

실제 애플리케이션

ML 파이프라인을 넘어 다양한 산업 분야에서 RPA가 운영 효율성을 높이기 위해 널리 채택되고 있습니다. UiPath, Automation Anywhere와 같은 선도적인 RPA 제공업체는 다양한 분야에서 자동화를 실현하고 있습니다.

• 재무 및 뱅킹: 송장 처리, 신용 확인, 규정 준수 보고 자동화. 딜로이트의 보고서에서 금융 분야에 미치는 혁신적 영향력을 강조합니다.
• 헬스케어: 의료 분야의 다양한 AI 이니셔티브에서 볼 수 있듯이 환자 예약 관리, 보험 청구 처리, 전자 건강 기록 업데이트 등입니다.
• 고객 서비스: 일반적인 쿼리에 대한 응답 자동화, CRM 시스템에서 고객 프로필 업데이트, 복잡한 문제를 인간 상담원에게 에스컬레이션하기. 가트너의 연구는 고객 경험에서 RPA의 역할 확대에 대해 자주 다루고 있습니다.
• 인사: 직원 온보딩, 급여 관리, 휴가 요청 처리를 간소화합니다.
• 공급망: 재고 관리 자동화, 구매 주문 처리, 배송 추적은 물류에서 AI의 핵심 구성 요소입니다.

RPA의 미래

RPA의 미래는 하이퍼자동화라는 개념으로 알려진 고급 AI 기능과 더욱 긴밀하게 통합되는 데 있습니다. 이 비즈니스 중심 접근 방식은 가능한 한 많은 프로세스를 빠르게 식별하고 자동화하는 것을 목표로 합니다. 로봇 프로세스 자동화 및 인공지능 연구소(IRPAAI)와 같은 기관에서 문서화한 바와 같이 이러한 진화를 통해 봇은 비정형 데이터 및 의사 결정과 관련된 더 복잡한 작업을 처리할 수 있게 될 것입니다. 이러한 이점에도 불구하고 성공적인 구현을 위해서는 프로세스 예외 관리 및 확장성 확보와 같은 과제를 극복해야 한다고 Forbes와 같은 매체에서 지적한 바 있습니다. 지능형 프로세스 자동화를 향한 이러한 추세는 단순한 작업 실행과 인지 작업 사이의 경계를 허물어 조직이 소매업의 AI부터 자동차의 AI에 이르기까지 다양한 분야에서 핵심 목표인 보다 탄력적이고 민첩한 운영을 구축할 수 있도록 지원합니다. 궁극적인 목표는 데이터 수집부터 지능적인 조치에 이르기까지 원활하게 자동화된 워크플로를 만드는 것이며, 이는 에이전트 AI의 비전의 핵심입니다.