[인공지능 ④] 다른 분야와 어울려 진화하는 AI-RPA

* 본포스팅은 <그림으로 배우는 AI>에서 발췌한 내용으로 작성되었습니다.

 

 

✔ 주목받고 있는 업무 효율화

 

① AI와의 높은 친화력과 RPA의 클래스 분류

AI에 의한 업무 효율화와 더불어 주목받게 된 기술로 RPA(Robotics Process Automation)가 있습니다. 로봇이라는 명칭이 붙어 있지만 소프트웨어적인 단순 작업의 자동화를 가리킵니다. RPA의 핵심 기술은 인간의 작업을 모방하는 기술로 단
순히 프로그램을 작성해서 가르치기도 하고 기계학습을 이용해서 외우도록 시키는것도 있습니다. 

 

이 때문에 RPA에는 이전부터 진행되던 EXCEL의 매크로를 사용하는 것과 같은 심플한 자동화부터 AI를 이용한 고급 자동화 접근법까지 폭넓게 포함돼 있어 구별이 어려워지고 있습니다.
그래서 RPA 기술은 크게 세 가지 클래스로 나뉘게 되었습니다. 먼저 클래스1이 단순한 RPA, 클래스 2가 강화형 RPA를 의미하는 「EPA(Enhanced ProcessAutomation)」, 클래스 3이 지성을 모방하는 「CA(Cognitive Automation)」라고 불립니다.

 

 

② 클래스 1: 매뉴얼화가 용이한 단순 작업의 자동화

일반적으로 알려진 RPA는 데이터 입력이나 경리·회계 처리와 같은 단순·정형적인 작업의 자동화입니다. 특히 매뉴얼을 만들면 누구나 할 수 있는 작업은 RPA에 의한 자동화가 용이합니다.

 

클래스 1 RPA에는 고도의 기술이 사용되지 않으며, 극단적으로 말하면 「엑셀 매크로를 쉽게 짜주는」 것입니다. 실제로는 보다 복잡한 작업에 대응해, 여러 데이터베이스나 애플리케이션을 동시에 참조하고 필요한 데이터를 정리하거나 서류나 데이터의 정오 관계를 자세하게 체크하는 등 폭넓은 작업을 자동화합니다.

 

 

✔ AI로 확장되는 자동화 영역

 

① 클래스 2: 문자·음성·이미지 인식 기술에 의한 RPA의 발전

클래스 1 RPA에 기본적인 AI 기술을 더한 것이 EPA입니다. 클래스 1과 2의 차이는 자동화의 각 단계에 기계학습이나 이미지 인식 등 AI 기술이 이용되고 있는지 여부입니다.

자동화 시스템 전체 흐름은 클래스 1과 다르지 않지만 각각의 단계에 따라고급 작업이 추가됩니다. 이미지에 찍혀 있는 대상물의 텍스트화나 손으로 쓴 문서를 인식해 데이터화하는 것도 클래스 2의 자동화에 해당합니다.

 

 

 

단순 작업이라도 고도의 인식 능력이 필요한 회의록 작성이나 문의 대응이 클래스 2 EPA에서는 가능해집니다. 다만, 이미지 인식이나 음성 인식의 정확도에 대해서는 완벽한 수준은 아니기 때문에 인간에 의한 감시의 손길이 필요할 것입니다. 이외에도 기계학습을 통해 진위판정이나 패턴분류에서 복잡한 판단을 할 수 있게 되어명 확한 기준을 만들기 어려워 인간의 감각에 맡겼던 어려운 확인 작업에 대해서도 자동화가 가능해졌습니다.

 

② 클래스 3: 자율적인 학습·인식·판단·제안

클래스 3인 CA에서는 인간에 의한 의사결정 프로세스도 자동화를 함으로써 프로젝트 단위로 자동화를 가능하게 합니다. 문의를 받고 나서 견적·수주·생산·발송·정산까지의 프로세스가 한 번에 전개되는 BTO(Build To Order) 제품을 생각해 보면
알기 쉬울 것입니다.

 

 

이것은 인터넷에서 사양을 결정하면 적절한 상품이생산되어 발송되는 것인데, 이를 좀 더 세밀한 설계 수준까지 넓힌 것이 클래스 3의자동화 기술입니다. 비즈니스의 모든 것이 CA에서 자동화되는것은 아니고, 평소의 클라이언트·사양·예산이라고 하는 수준의 정형적인 발주나, 조금만 사양을 바꾼 「자주 있는 주문」만 완전 자동화가 된다고 생각하면 좋을 것입니다.

 

평소 업무에서도 이러한 정형적인 비즈니스는 그 프로세스 전체가 「평소의 방식」으로 가능한데, 그러한 「평소의 방식」으
로 할 수 있는 것이라면 AI에 의한 자동화가 가능하다는 것입니다.

 

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《그림으로 배우는 AI》

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