RPA와 AI의 콜라보...!!!

기업에서 RPA와 AI 기술을 함께 활용하는 사례가 늘어나고 있습니다. RPA는 단순하고 반복적인 작업을 처리하는데 탁월한 성능을 보이며, AI는 비정형 데이터를 분석하고 패턴을 찾아내는 데 특화되어 있습니다. 이 두 기술을 조합하면 더욱 정교한 작업 자동화 및 데이터 분석이 가능해지기 때문입니다.

 

다음은 RPA와 AI 기술을 함께 활용한 기업 사례 몇 가지입니다:

1. 금융기관: 금융기관에서는 RPA와 AI를 활용하여 금융 거래 데이터를 분석하고 이상 거래를 감지하는데 사용합니다. RPA를 이용해 이상 거래에 대한 경고 메시지를 생성하고, AI를 이용해 거래 내용을 분석하여 실제 이상 거래인지 아닌지를 판별합니다.
2. 제조업체: 제조업체에서는 RPA와 AI를 이용해 생산 공정의 자동화 및 품질 향상을 추구합니다. 예를 들어, RPA를 이용해 생산 데이터를 수집하고 분석하여 이상 징후를 감지하고, AI를 이용해 이상 징후를 분석하여 원인을 파악합니다.
3. 유통업체: 유통업체에서는 RPA와 AI를 활용하여 재고 관리 및 수요 예측을 개선합니다. RPA를 이용해 재고 데이터를 수집하고 처리하며, AI를 이용해 이 데이터를 분석하여 수요 예측을 수행합니다.
4. 의료기관: 의료기관에서는 RPA와 AI를 이용해 의료 데이터를 분석하고 진단을 지원합니다. 예를 들어, RPA를 이용해 환자 데이터를 수집하고 분석하며, AI를 이용해 이 데이터를 분석하여 진단 및 치료 방법을 제안합니다.

이처럼 RPA와 AI를 함께 활용하면 기업은 더욱 정교한 작업 자동화와 데이터 분석을 수행할 수 있으며, 이를 통해 비용 절감과 생산성 향상을 이룰 수 있습니다.

 

RPA와 AI 기술을 함께 활용하여 비용을 절감한 구체적인 사례는 다음과 같습니다:

1. 금융기관: 금융기관에서는 RPA와 AI를 이용해 비즈니스 프로세스를 자동화하고, 사기를 예방하는 데 큰 효과를 거둘 수 있습니다. 예를 들어, 한 금융기관은 고객의 신용카드 거래 이력 데이터를 AI 모델에 입력하여 사기를 탐지하고, 이상 거래에 대해 RPA를 이용해 경고 메시지를 생성하고 처리하도록 구성함으로써, 연간 약 1,200만 달러 이상의 비용을 절감하였습니다.
2. 제조업체: 제조업체에서는 RPA와 AI를 이용해 생산 공정을 최적화하고, 품질을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 한 제조업체는 RPA를 이용해 생산 데이터를 수집하고, AI 모델에 이를 입력하여 제품 불량률을 감소시키고, 생산 효율성을 향상시켰습니다. 이로 인해 연간 약 1,200만 달러 이상의 비용을 절감하였습니다.
3. 유통업체: 유통업체에서는 RPA와 AI를 이용해 재고 관리 및 수요 예측을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 한 유통업체는 RPA를 이용해 판매 데이터를 수집하고, AI 모델에 이를 입력하여 수요 예측을 수행함으로써, 재고 관리를 최적화하고, 연간 약 800만 달러 이상의 비용을 절감하였습니다.
4. 의료기관: 의료기관에서는 RPA와 AI를 이용해 환자 진료 및 데이터 처리를 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 한 의료기관은 RPA를 이용해 환자 데이터를 수집하고, AI 모델에 이를 입력하여 환자 진단을 지원함으로써, 의사의 업무를 더욱 효율적으로 처리할 수 있게 되었습니다. 이로 인해 연간 약 600만 달러 이상의 비용을 절감하였습니다.

이처럼 RPA와 AI를 함께 활용하여 기업은 다양한 비즈니스 프로세스를 자동화하고, 생산성과 효율성을 향상시키며, 이로 인해 큰 비용 절감 효과를 거둘 수 있습니다..

 

RPA와 AI의 콜라보...!!!

 

문의는 코세나 이승훈 실장, admin@kosena.kr 로 부탁드립니다.