RPA와 AI 차이점
상상해 보라. 사람이 하던 일을 로봇이 대신한다. 이것이 바로 RPA다. RPA(Robotic Process Automation)는 반복 작업을 자동으로 처리한다. 예를 들어, 매일 이메일을 확인하고 엑셀에 입력하는 일이다. 반면 AI는 스스로 생각하고 판단한다. 예를 들어, 고객의 질문을 이해하고 답하는 챗봇이다. RPA는 정해진 규칙을 따른다. AI는 데이터를 분석하고 학습한다. RPA는 빠르고 정확하다. 하지만 상황 변화에 약하다. AI는 유연하고 똑똑하다. 그러나 많은 데이터를 필요로 한다. 두 기술은 목적과 방식이 다르다. 그래서 함께 쓰면 더 강력하다.
AI와 RPA 비교
어떤 기술이 더 유리할까?
AI와 RPA는 서로 다른 장점이 있다. RPA는 단순 업무를 빠르게 처리한다. 예를 들어, 은행 계좌 정산 업무이다. AI는 복잡한 사고가 가능하다. 예를 들어, 고객 감정 분석이다. RPA는 오류가 적다. 그러나 예외 상황에 약하다. AI는 스스로 학습한다. 하지만 예측이 틀릴 수 있다. RPA는 규칙 기반이다. AI는 데이터 기반이다.
두 기술은 경쟁이 아니다. 함께 쓰면 시너지 효과가 크다. 예를 들어, RPA가 데이터를 수집하고, AI가 분석하는 방식이다. 다양한 산업에서 이 조합이 활용된다.
자동화 기술 종류
자동화 기술은 어디까지 왔을까?
자동화 기술은 매우 다양하다. 첫째, RPA는 정형화된 업무에 적합하다. 예를 들어, 회계 처리나 급여 계산이다. 둘째, AI는 비정형 데이터를 처리한다. 예를 들어, 이미지 인식이나 음성 분석이다. 셋째, 머신러닝은 AI의 한 분야다. 데이터를 학습해 스스로 판단한다. 넷째, 챗봇은 고객 응대에 활용된다. 자연어를 이해하고 대화한다. 다섯째, OCR 기술은 문서에서 글자를 인식한다. 예를 들어, 종이 계약서를 디지털화한다. 여섯째, 프로세스 마이닝은 업무 흐름을 분석한다. 병목 구간을 찾아낸다. 이처럼 자동화 기술은 빠르게 발전하고 있다. 다양한 산업에서 효율을 높이고 있다.
RPA와 인공지능의 차이
RPA는 손발 역할이다. AI는 두뇌 역할이다. RPA는 사람이 하던 단순 작업을 자동화한다. 예를 들어, 송장 입력이나 이메일 전송이다. AI는 판단이 필요한 일에 쓰인다. 예를 들어, 고객의 이탈 가능성을 예측한다. RPA는 규칙에 따라 움직인다. AI는 경험을 통해 성장한다. RPA는 속도가 강점이다. AI는 유연성이 강점이다. RPA는 설정된 절차를 따르지만, AI는 상황에 맞춰 바뀐다. 예를 들어, RPA는 문서를 정리하고, AI는 문서 내용을 분석한다. 이처럼 두 기술은 쓰임새가 다르다. 하지만 함께 쓰면 놀라운 결과를 낸다.
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