생성 AI 및 RPA : 새로운 자동화 시대
기존 데이터로부터 새로운 데이터 또는 컨텐츠를 생성 할 수있는 인공 지능의 지점 인 생성 AI는 새로운 수준의 적응성 및 고급 자동화 시스템을 도입하여 로봇 프로세스 자동화 (RPA)의 분야에 혁명을 일으킬 준비가되어 있습니다. 생성 AI의 통합을 통해 RPA는인지 적 의사 결정이 필요한 복잡한 작업을보다 역동적이고 효율적으로 처리 할 수 있습니다.
규칙 기반 자동화 스케일링 :
기존의 RPA는 규칙 기반 워크 플로에서 탁월하지만 사전 정의 된 규칙에 대한 의존은 효율성을 제한 할 수 있습니다. 생성 AI는 머신 러닝 알고리즘을 최적화하여 더 빠르고 정확한 자동화를 초래할 수 있습니다. 이 통합을 통해 RPA는 정확도를 높이기 위해 더 많은 양의 데이터를 처리 할 수 있습니다.
인지 적 의사 결정 :
모든 조직 작업이 규칙 기반은 아닙니다. 일부는 특히 구조화되지 않은 데이터 또는 변칙적 인 작업을 처리 할 때인지 적 의사 결정이 필요합니다. 생성 AI는 교육을받은 데이터를 기반으로 결정을 정보를 제공하는 모델을 만들어 이러한 격차를 해소 할 수 있습니다. 이 협업은 RPA가 규칙 기반 및 반복적 인 작업을 처리하는 반면 생성 AI는 사람의 개입이 필요한 작업을 관리 할 수 있도록합니다.
사용 사례 1 : 대출 승인 절차
은행 부문에서 대출 승인 프로세스에는 상당한 데이터 수집 및 규칙 기반 의사 결정이 포함됩니다. RPA는 기본 프로세스 흐름을 효율적으로 처리하여 응용 프로그램에서 정보를 검색하고 대출 기준에 대해 확인합니다. 그러나 생성 AI는 소득 증명을 해석하거나 경제 추세를 평가하는 등 RPA가 놓칠 수있는 뉘앙스를 분석하여 프로세스를 향상시킬 수 있습니다. 이 조합은 프로세스를 간소화하고 복잡한 응용 프로그램이 철저한 분석을 수행하도록합니다.
사용 사례 2 : 환자 진단
Healthcare는 RPA 및 Generative AI가 프로세스 자동화에 혁명을 일으킬 수있는 또 다른 영역입니다. RPA는 환자 데이터 검색 및 타사 승인 관리와 같은 작업을 처리합니다. 생성 AI는 구조화되지 않은 데이터를 분석하고, 증상을 해석하며, 치료 계획을 제안함으로써 질병 진단에 도움이 될 수 있습니다. 이 협력은 더 깊은 수준의 분석을 제공하고 미묘한 증상을 포착하여 환자 치료 및 치료 결과를 향상시킵니다.
생성 AI를 RPA에 통합합니다
생성 AI를 RPA에 통합하려면 신중한 계획과 고려가 필요합니다.
솔루션 평가 : 기존 프로세스를 검토하여 AI를 사용하여 인간의 루프에 적합한 영역을 식별하십시오. 효과적인 AI 의사 결정을 위해 고품질 및 다양한 데이터 세트에 액세스하십시오.
인력 교육 : AI 기술 사용, AI 결정 해석 및 피드백 메커니즘에 대한 교육을 제공합니다. 실제 학습 경험을 위해 AI 전문가와 직원 간의 팀워크를 촉진합니다.
전환 관리 : 파일럿 프로젝트로 시작하여 확장하기 전에 AI의 효과를 평가합니다. AI-강화 프로세스를 지속적으로 모니터링하고 명확한 성공 메트릭을 설정하십시오. 법적 및 윤리적 표준을 준수하는지 확인하십시오.
결론
생성 AI는 RPA와 결합 될 때 RPA 2.0을 생성하여 자동화 기능을 재정의합니다. 생성 AI는 복잡한인지 기능을 관리하는 반면 RPA는 일상적인 작업을 처리 할 수 있습니다. 전략적으로 접근하면이 통합은 포괄적이고 유연하며 강력한 자동화 프레임 워크를위한 길을 열어줍니다.
