정의

하이브리드 자동화는 단일 워크플로우 내에서 둘 이상의 개별 자동화 기술을 통합하는 것을 의미합니다. 가장 흔한 경우는 반복적이고 규칙 기반의 작업에 탁월한 전통적인 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 머신러닝(ML) 또는 자연어 처리(NLP)와 같은 인공지능(AI) 기능과 결합하는 것입니다.

이러한 시너지는 시스템이 단순한 '만약-그러면' 논리를 넘어 의사 결정 및 패턴 인식을 통합하여 대량이며 복잡한 작업을 처리할 수 있도록 합니다.

중요성

오늘날의 복잡한 운영 환경에서 순전히 규칙 기반의 자동화는 비정형 데이터나 예상치 못한 변수에 직면했을 때 종종 한계에 부딪힙니다. 하이브리드 자동화는 이러한 한계를 해결합니다. 이는 조직이 이전에 상당한 인간 개입이 필요했던 엔드투엔드 프로세스를 자동화할 수 있도록 하여 정확도를 높이고 운영 민첩성을 향상시킵니다.

이는 단순한 작업 실행과 진정한 인지 자동화 사이의 다리 역할을 합니다.

작동 방식

일반적으로 아키텍처는 계층적 접근 방식을 포함합니다. RPA 봇은 시스템에 로그인하고, 데이터를 복사하고, 표준화된 거래를 실행하는 것과 같은 구조화되고 빈번한 상호 작용을 처리합니다. 봇이 예외, 비정형 데이터(예: 이메일 첨부 파일 또는 스캔된 송장) 또는 판단이 필요한 의사 결정 지점에 도달하면, 해당 구성 요소를 AI 모듈에 전달합니다.

예를 들어, RPA 봇이 송장에서 필드를 추출하지만, 송장 형식이 변경되면 ML 모델이 데이터를 가로채고 문서를 분류한 다음 RPA 봇이 결제 프로세스를 계속하기 전에 필요한 필드를 추출합니다.

일반적인 사용 사례

• 지능형 문서 처리(IDP): RPA를 사용하여 데이터를 입력하는 것과 ML을 사용하여 비정형 문서(예: 계약서, 의료 기록)를 읽고 분류하는 것을 결합합니다.
• 고객 서비스 분류: NLP를 사용하여 수신되는 고객 문의를 분석하고(AI), 그런 다음 RPA를 사용하여 티켓을 자동으로 기록하고, 올바른 부서로 라우팅하며, CRM을 업데이트합니다.
• 재무 조정: RPA가 대량 데이터 일치를 처리하는 동안, ML 알고리즘은 인간 검토가 필요한 이상 징후나 불일치를 플래그 지정합니다.

주요 이점

• 정확도 향상: AI가 모호성을 처리하여 복잡한 데이터 해석 시 인간의 오류를 줄입니다.
• 확장성 강화: 프로세스가 인력의 비례적 증가 없이 다양한 입력의 더 높은 양을 처리하도록 확장될 수 있습니다.
• 프로세스 복원력 증대: 시스템이 전통적이고 경직된 자동화 스크립트를 중단시킬 수 있는 입력 데이터의 사소한 변화에 적응할 수 있습니다.

과제

구현 복잡성이 주요 장애물입니다. 이질적인 기술(RPA 플랫폼, ML 서비스, 레거시 시스템)을 통합하려면 전문적인 기술 세트가 필요합니다. 게다가, 비즈니스 프로세스가 진화함에 따라 AI 모델을 유지 관리하고 재훈련하는 것은 지속적인 감독을 필요로 합니다.

관련 개념

• 로봇 프로세스 자동화(RPA): 구조화된 시스템과의 인간 상호 작용을 모방하는 데만 중점을 둡니다.
• 지능형 자동화(IA): 하이브리드 자동화를 포괄하는 용어로, AI가 추가하는 인지 능력을 강조합니다.
• 하이퍼자동화(Hyperautomation): 하이브리드 자동화가 핵심 구성 요소인 여러 기술을 사용하여 전체 비즈니스 기능을 엔드투엔드로 자동화하는 더 광범위한 전략입니다.