로보틱 프로세스 자동화

3R(Routine -루틴, Repetitive - 반복, Rules-driven - 규칙 기반) 작업의 괴로움은 우리 모두가 잘 알고 있습니다. 로보틱 프로세스 자동화(Robotic Process Automation, RPA)는 일상적인 백 오피스 작업의 자동화를 목표로 합니다. 풀 타임 노동시간(FTE)을 머신러닝으로 대체하면 HR, 금융 서비스 및 콜 센터와 같은 부서는 보다 의미 있고 전략적인 목표에 집중할 수 있습니다.

기업들이 어떻게 RPA와 함께 머신러닝 자동화를 사용하는지 알아보십시오.

로보틱 프로세스 자동화(RPA) + AI

RPA는 머신러닝 및 보다 지능적인 애플리케이션의 토대를 마련합니다. RPA 솔루션을 마련한 기업은 일반적으로 자동화 및 데이터 중심적 사고를 발휘하며 비즈니스 문제 해결을 위해 보다 복잡한 머신러닝 모델을 준비할 수 있습니다. 이는 또한 머신러닝 모델에 사용가능한 형식으로 데이터를 준비할 수 있음을 의미합니다.

RPA를 통해 머신러닝이 생산할 수 있는 생산성의 수준을 경험한 기업들은 적극적으로 더욱 복잡한 분석 과제와 디지털 전략을 활용하려고 합니다.

효율성과 정확성 확보

봇을 통해 반복적이고 일상적인 작업 처리 또는 인간 작업 확대
머신러닝에 유용하게 사용되는 데이터를 자동으로 수집, 구조화 및 레이블 지정

규칙 기반 프로세스 향상

더 많은 데이터 검사 및 훈련 시 개선 및 향상 가능한 로보틱 프로세스 지능 제공
작업자 성과를 향상하고 운영 위험을 감소하며 대응 시간을 개선

엔드 투 엔드 AI 기반 프로세스 자동화

엔드 투 엔드 프로세스 오케스트레이션, 프로세스 애플리케이션 및 모델링
인간, 로봇 및 시스템이 하나 되어 정의된 규칙을 뛰어넘는 현명한 결정 도출

효율성과 정확성 확보
- 봇을 통해 반복적이고 일상적인 작업 처리 또는 인간 작업 확대
- 머신러닝에 유용하게 사용되는 데이터를 자동으로 수집, 구조화 및 레이블 지정
규칙 기반 프로세스 향상
- 더 많은 데이터 검사 및 훈련 시 개선 및 향상 가능한 로보틱 프로세스 지능 제공
- 작업자 성과를 향상하고 운영 위험을 감소하며 대응 시간을 개선
엔드 투 엔드 AI 기반 프로세스 자동화
- 엔드 투 엔드 프로세스 오케스트레이션, 프로세스 애플리케이션 및 모델링
- 인간, 로봇 및 시스템이 하나 되어 정의된 규칙을 뛰어넘는 현명한 결정 도출

RPA에 관한 분석 과제

RPA는 DataRobot에서 예측 모델을 실행하는 데 필요한 데이터를 수집 할 수 있습니다.

이메일 분류

RPA는 전자 메일 분류, 수신 전자 메일 읽기 및 DataRobot AI를 사용하여 요청을 분류하는 머신러닝 모델을 만드는 전체 프로세스를 간소화합니다. 여기에서 DataRobot은 후속 조치에 알맞은 채널을 예측하고 RPA는 해당 부서로 전자 메일을 전달할 수 있습니다. 지정된 부서의 적시 후속 조치를 통해 부서의 직원은 더 가치 있는 업무에 집중하고 고객과의 전화 통화에 더 많은 시간을 투자할 수 있습니다. 이는 궁극적으로 고객 만족도와 적시 응답 향상으로 이어집니다.
은행 신규 대출

RPA는 지능형 OCR을 사용하여 종이 애플리케이션에서 애플리케이션 데이터를 추출하여 디지털 형식으로 제공합니다. 누락된 정보에 대하여 고객 연락을 수행한 다음 완성된 애플리케이션을 DataRobot으로 라우팅하여 위험을 평가하고 금리 견적을 제공합니다. 모든 승인을 받은 후 RPA 로봇은 결정 내역을 고객에게 보냅니다.
예지 정비

예지 정비는 비즈니스 비용을 크게 절감시킵니다. 회사에 적합한 교체 부품이 있고 문제를 사전에 해결할 유지 보수 담당자가 있으면 작업이 원활하게 진행됩니다. RPA는 서비스 로그를 수집하고 DataRobot에 결함이 있는 장비나 정전을 표시하도록 요청함으로써 기업이 문제를 극복하도록 지원합니다. 그런 다음 문제가 발생할 것으로 예상되는 영역에 대한 경고를 생성하고 정지에 따른 큰 비용이 발생하기 전에 장비를 수리합니다.
콜센터 라우팅

고객이 회사 대표전화를 통해 문의하는 과정은 회사에 대한 만족도를 쌓기도 하고 무너뜨리기도 합니다. RPA는 프로세스를 매끄럽게 만드는 여러 단계를 안내합니다. 고객 프로파일 정보를 가져온 후 RPA는 DataRobot을 불러내어 고객이 어떤 부서와 상담하기를 원하는지, 고객의 평생 가치와 이탈 위험을 예측합니다. 이를 통해 최고의 콜센터 담당자가 최고 가치의 고객을 처리하고 고객에게 보다 효과적으로 알맞은 담당자를 찾아줄 수 있습니다.
콜센터 인력 관리

RPA는 통화량 이력을 보고 정보를 결합하며 DataRobot을 호출합니다. DataRobot 시계열은 예상 통화량을 예측하고 인력이 부족한 경우 관리자에게 경고합니다. 직원 일정을 예상 수요에 따라 구축할 수 있어 대기 시간이 단축되고 인력 충원 비용이 줄어듭니다.
공중 보건 및 안전

머신러닝 모델은 여러 공개 소스의 데이터를 사용하여 개발할 수 있습니다. Medicare, NPI(National Provider Identifier) 데이터베이스 및 CDC와 같은 기록 데이터를 사용하여 데이터 세트를 결합하여 카운티 및 마약성 진통제 사망자에게 처방된 약물의 총합을 도출할 수 있습니다. 전 약물이 카운티 수준에서 처방되는 과정을 이해함으로써 기관은 비 마약성 진통제 기반 약물과 이 약물이 마약성 진통제 사망률에 미치는 영향을 전국적으로 파악할 수 있습니다.
직원 이탈

직원에 대한 이력 및 범주 데이터를 살펴보면 회사는 향후 직원 이탈을 예측하고 문제 해결에 필요한 조직 변경을 실행함으로써 이를 해결할 수 있습니다. 또한 추가 분석을 통해 최적의 비즈니스 성과를 보장하기 위해 해결해야 할 미래의 인재 격차를 파악할 수 있습니다.
의료 사기

의료 사기와 관련된 청구를 모두 조사하는 것은 비효율적이고 시간이 많이 걸리기 때문에 머신러닝 자동화로 사기를 예측하는 것이 더 이익입니다. 해결책은 개발 즉시 쓸모가 없어질 수 있으며 고용한 직원이 모든 청구를 처리하기가 어려울 수 있습니다. RPA 및 머신러닝 자동화는 위협 환경을 모니터링하고 실시간으로 사기를 예측할 수 있습니다.

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