4차산업혁명, 성공적인 지능형 RPA 자동화를 위한 인공지능(AI)

 

"코로나19로 지능형 'RPA'가 더 급해졌습니다"

성공적인 지능형 RPA 자동화를 위한 인공지능(AI)

활용방안 및 실무가이드

 

 

"인간의 노동을 RPA가 대체"

인간의 노동을 기술이 대체하고 있습니다. 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등 4차산업혁명의 다양한 기술들이 인간 대신 디지털 노동(Digital Labor)을 수행하고 있습니다.

 

그 중심에 RPA(Robotic Process Automation)가 있습니다.

RPA 도입으로 저부가가치 업무를 자동화하여 사람은 고부가가치 업무에 집중하면서 자연스럽게 유연 근무도 가능해지고, 초과 근로 시간을 줄여 일과 삶의 균형을 찾아갈 수 있을 뿐만 아니라 RPA는 고령화 및 생산 가능 인구 감소에 따른 노동력 부족 문제를 해결할 대안으로도 주목 받고 있습니다.

 

"비욘드 RPA로의 진화와 도약"

최근에는 단순한 반복 업무를 처리하는 RPA를 넘어서서 인공지능이 접목된 IPA(Intelligent Process Automation)가 주목 받고 있는데, 명확한 규칙에 기반한 업무 자동화에 초점이 맞춰진 RPA와 달리 IPA는 머신러닝, 신경망, 인지기술이 접목된, 스스로 판단하면서 업무를 수행하는 지능적인 로봇 시스템입니다.

 

IPA가 가능하기 위해선 머신러닝, 자동 제어 기술, 머신비전, 자연어 처리 등의 인공지능 관련 핵심 기술이 필요한데 현재 프로세스 자동화 수준은 사전에 정의된 데이터베이스 데이터를 활용한 다중 시스템 간 연계 업무 단계이지만, RPA의 자동화 적용 영역 확대를 위해 비정형 데이터 처리 등 인공지능의 적극적인 활용이 요구되고 있습니다.

"인공지능, 준비되셨나요?"

금번 세미나는 인공지능을 활용한 디지털 혁신 또는 RPA 업무 자동화 분야의 기획자 또는 개발자를 대상으로, Al를 실무에 적용하기 위한 기본지식, 적용사례 및 RPA와의 연계 방안을 구체적으로 다루고 다양한 사례를 공유합니다.

 

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시간	주제
12:40~13:00	접수
13:00~14:00	AI & Deep Learning - 인공지능과 딥러닝의 기본 개념 - 효과적인 인공지능 활용 방법론 - 지능이 필요한 업무의 자동화
14:10~14:50	MLP & Structured Data - MLP(Multi-Layer Perceptron)의 구조화된 데이터 처리 - 구조화된 데이터를 활용한 인공지능 개발 사례
15:00~15:50	CNN & Image Data - CNN(Convolutional Neural Network)의 Object Detection 개념 이해 - 이미지 데이터를 이용한 인공지능 개발 사례 - OCR을 활용한 종이문서 처리 자동화 사례
16:00~16:50	RNN & Natural Language Processing - RNN(Recurrent Neural Network)을 활용한 자연어 처리 - Seq2Seq의 기본구조 및 발전 방향 - 최신 Transformer의 활용 사례와 방안
17:00~17:40	GAN & Generative Model - GAN(Generative Adversarial Network)과 생성 모델의 이해 - 다양한 GAN의 활용 사례 - Conditional GAN의 구체적인 구현 사례
17:40~18:00	How to use AI - 인공지능 적용 방법론 요약 - 종이문서 자동 처리 예시

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