기업이 인공 지능(AI)을 활용하여 비즈니스 자동화를 강화하는 방법

COVID-19 대유행 이후로 기존의 비즈니스 프로세스를 유지 관리하고 운영하는 방식이 패러다임의 전환을 경험하고 있습니다. 백오피스 운영의 이전 건물은 파괴적인 기술과 인공 지능(AI)의 출현으로 실현 가능한 보다 혁신적인 개념을 구축하기 위해 해체되고 있습니다. AI와 기존 기술의 통합으로 기업은 민첩성, 효율성, 확장성 및 엄청난 비용 절감을 보장합니다.

이 혁신적인 단계는 오늘날 수요가 많은 복잡한 여러 프로세스를 통합하는 단순성을 제공하면서 비즈니스 운영을 상당히 단순화하도록 장려합니다. 지능형 자동화 기술의 채택으로 기업은 기존 비즈니스 프로세스를 리모델링할 수 있으므로 더 높은 민첩성과 정확성을 달성할 뿐만 아니라 정형 및 비정형 데이터를 기반으로 예측 및 판단을 자동화할 수 있습니다.

지능형 자동화란 무엇입니까?

인공 지능(AI)은 컴퓨터에 자신의 결정에 따라 생각하고 행동할 수 있는 능력을 부여하는 기술입니다. AI는 컴퓨터와 지능형 기계가 주어진 알고리즘을 활용하여 이해, 분석 및 적응할 수 있도록 합니다. 기술이 점점 더 통합되고 복잡해짐에 따라 제한된 인간 개입으로 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력 덕분에 인공 지능의 필요성이 증가하고 있습니다. 사람의 간섭이 적거나 적은 복잡한 작업을 해결하는 이러한 전문 지식을 지능형 자동화(IA)라고 합니다.

즉, 지능형 자동화(IA) 또는 인지 자동화는 기업 내 의사 결정을 간소화하고 확장하기 위해 주로 AI와 같은 다양한 자동화 기술을 적용하는 것이라고 말할 수 있습니다. 지능형 자동화(IA)는 비즈니스 운영을 단순화하고 수동 리소스를 확보하며 테스트 효율성을 높이고 운영 역량을 향상시키는 데 도움이 됩니다. IA의 가장 중요한 장점 중 하나는 전체 조직의 다양한 응용 프로그램에서 사용할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 산업은 IA를 활용하여 생산을 가속화하거나 인적 오류를 줄일 수 있습니다. 테스터는 자동화 테스트를 활용하여 제품이나 애플리케이션을 훨씬 더 빠른 속도로 더 나은 정확도로 테스트할 수 있습니다.

기업이 인공 지능(AI)을 활용하여 비즈니스 자동화를 강화하는 방법

기업은 여러 도메인에서 인공 지능 기반 자동화를 활용하여 단조롭거나 지루한 일상 작업을 자동화할 수 있습니다. 자동화는 다양한 영역에서 가장 활용도가 높은 기술 중 하나로 성장했습니다. 플랫폼 독립적인 특성과 기술의 원활한 통합으로 인해 디지털 혁신의 정점이 되었습니다. 다음은 AI와 자동화의 혁신적인 결합으로 비즈니스가 효율성을 높일 수 있는 몇 가지 중요한 방법입니다.

사기 방지:

지능형 자동화 시스템은 사용자의 비정상적인 행동을 신속하게 인식하여 사이버 공격을 예방하는 데 효율적입니다. 악성 활동을 식별하도록 시스템을 프로그래밍할 수 있으므로 스마트 봇은 위협을 감지하기 위해 애플리케이션을 지속적으로 크롤링합니다. 이러한 스마트 봇은 사람보다 훨씬 더 정확하게 위협을 분석할 수 있으며 손상되면 즉시 경고를 보낼 수 있습니다.

브랜드 관리:

작업을 자동화하고 예측 분석 전략을 채택하여 브랜드 관리를 원활하게 할 수 있습니다. 브랜드는 고객의 의견이나 요구를 완전히 이해하기 위해 고군분투합니다. 이전 구매를 분석하고 결론을 내리는 것은 대규모 브랜드의 경우 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다. 자동화의 도움으로 브랜드는 과거 데이터뿐만 아니라 인터넷 전체의 고객 동향도 분석할 수 있습니다. 이 분석은 지속적으로 수행될 수 있으며 브랜드가 기존 전략을 재창조하는 데 도움이 될 수 있는 클라우드 스토리지에 저장할 수 있습니다.

고객 서비스:

지능형 자동화의 가장 좋은 예 중 하나는 고객 서비스를 위한 스마트 챗봇입니다. COVID-19 전염병과 재택근무 상황 이후로 챗봇은 웹사이트 방문자 사이에서 인기를 얻었습니다. 지능형 AI 기반 챗봇은 상황에 따라 인간의 입력을 인식하고 그에 따라 반응할 수 있는 가상 비서입니다. 이러한 스마트 챗봇은 고객 서비스를 자동화하고 판매 문의에 정확하게 응답하며 감정 분석을 통해 고객의 감정까지 이해할 수 있습니다.

소프트웨어 테스트 및 개발:

대규모 테스트 인프라, 여러 Q&A 분석가 및 값비싼 랩을 활용하는 것은 일부 기업의 경우 상당히 어려운 일입니다. 자동화 테스트를 통해 기업은 이 모든 작업에 비용을 지출할 필요가 없습니다. 자동화 플랫폼에서 전체 테스트 주기를 완료할 수 있습니다. 이러한 AI 기반 자동화 테스트 플랫폼은 필요한 테스트 도구, 테스트 스크립트 자동 생성, 트래픽 생성기 및 기타 테스트에 필요한 모든 것을 제공합니다. 따라서 일반적인 수동 테스트 시나리오보다 훨씬 저렴하고 사람의 개입이 거의 필요하지 않습니다. 테스트 플랫폼은 클라우드 서비스 모델에서 임대하거나 임대할 수 있으며 기업은 사용하는 리소스에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다.

인적 자원 관리:

인적 자원(HR) 직원은 채용 과정에서 받은 수천 개의 이력서를 분류하는 것이 항상 어렵다는 것을 알게 될 것입니다. 지능형 자동화의 도움으로 HR은 몇 초 만에 잠재적 후보자를 분석할 수 있습니다. 이력서를 자동화 플랫폼에 업로드하여 HR은 각 문서를 원활하게 스캔하는 자동화된 봇을 활용할 수 있습니다.

결론

2020년은 모든 영역에서 지능형 자동화가 획기적인 해였습니다. 기업은 작업 기반 자동화를 위해 작업 환경에서 여러 기회를 목표로 삼았고 결국 솔루션의 일부로 고급 분석 및 AI 서비스를 포함할 것입니다. 가능성을 성공적으로 활용하려면 조직에서 수량화할 수 있는 결과와 투자 수익을 제공하는 확장성을 위한 명확한 경로를 개발해야 합니다. 지속적으로 일상적인 작업을 수행하거나 지속적으로 고객 서비스에 참여하는 기업은 지능형 자동화(IA)의 이점을 누릴 가능성이 가장 큽니다. 마찬가지로 워크플로를 재설계하고 지능형 자동화를 개발하는 데 필요한 기능을 강화하는 기술을 활용하는 기업은 기회를 더 잘 활용할 수 있습니다.