프로세스 마이닝은 생성형 AI의 도입으로 비정형 데이터 활용, 문제 해결 속도 향상, 데이터 준비 자동화 등에서 혁신적인 변화를 맞이하고 있습니다. 이를 통해 기업은 더 쉽게 통찰을 얻고 실행 가능한 추천을 바탕으로 실질적인 가치를 창출할 수 있습니다.
글쓴이: 에이다 센텔레스(Aida Centelles), 파트리치아 칼비아(Patrizia Calvia), 번역: 챗GPT(ChatGPT)
지난 몇십 년 동안 프로세스 마이닝은 데이터 기반 관점을 비즈니스 프로세스 관리에 접목해 기업의 운영 최적화를 돕는 강력한 도구로 자리 잡았습니다.
이 기술은 이벤트 로그(event logs)를 유의미한 통찰로 변환함으로써 조직이 효율성을 발견하고, 워크플로를 합리화하며, 더 빠르고 정확한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 이는 곧 비즈니스 성과를 향상시키는 결과로 이어집니다.
오늘날 인공지능(AI), 특히 생성형 AI(GenAI)가 기업 애플리케이션 전반에서 빠르게 확산되면서 프로세스 마이닝의 잠재력은 새로운 차원으로 도약할 준비를 마쳤습니다. 생성형 AI는 생산성, 적용 범위, 이해관계자의 접근성 측면에서 프로세스 마이닝에 획기적인 변화를 가져다줄 것입니다.
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많은 기업이 인공지능을 활용 중이며 적용 범위는 확대될 전망입니다. 비즈니스 프로세스 자동화, 데이터 분석 및 예측, 고객 서비스 개선 등 다양한 분야에서 AI로 업무 효율을 높이고, 기업의 경쟁력 강화에도 큰 도움을 줄 방안을 월간 인사이트에서 확인하세요.
이 블로그에서는 생성형 AI가 프로세스 마이닝 분야를 어떻게 재구성하고 있으며, 이를 통해 경쟁 우위를 확보하려는 기업에 어떤 의미가 있는지 알아보겠습니다. 생성형 AI는 방대한 데이터를 분석하고, 이를 통해 패턴을 학습하며, 비즈니스가 프로세스 마이닝에 접근하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다.
이제 생성형 AI가 프로세스 마이닝 세계를 어떻게 재편하고 있는지 더 자세히 살펴보겠습니다.
1. 진입 장벽 낮추기
프로세스 마이닝은 비전문가들에게 통찰력을 제공하기 어렵다는 도전 과제가 있었습니다. 그러나 생성형 AI는 기술 전문가가 아닌 비즈니스 사용자들을 포함한 다양한 이해관계자들이 대화형 접근 방식을 통해 의사 결정을 지원할 수 있는 유용한 정보를 쉽게 얻도록 돕습니다. 공동 작업 도구(코파일럿(co-pilot) 기능)의 도입으로 프로세스 쿼리 생성이나 대시보드 작성과 같은 작업이 더욱 빠르고 간편해질 전망입니다.
2. 비정형 데이터에서 통찰력 얻기
전통적으로 프로세스 마이닝은 트랜잭션 로그와 같은 정형 데이터에 초점을 맞췄습니다. 그러나 기업의 중요한 정보 중 상당수는 비정형 데이터에 담겨 있습니다. 여기서 AI는 큰 변화를 만들어낼 수 있습니다. AI와 머신러닝(ML)을 활용하면 이미지나 텍스트와 같은 비정형 데이터를 구조화된 정보로 전환해 새로운 통찰력을 도출할 수 있습니다.
예를 들어, 고객 피드백 플랫폼에서 수집된 댓글을 분석해 고객 만족도 추이를 파악하거나, PDF 문서나 엑셀 파일, 기업 보고서, 리스크 프레임워크에 포함된 정보를 구조화하여 프로세스 마이닝의 새로운 맥락적 지식을 제공할 수 있습니다.
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3. 문제 해결 속도 향상
생성형 AI는 데이터 분석 속도를 높이고, 프로세스 지연이나 문제를 초래할 수 있는 표준 및 선진 사례의 편차를 인식할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 저조한 성과의 근본 원인을 분석하고 개선 방안을 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 조직은 중단 상황에 더 신속히 대응할 뿐 아니라, 이를 사전에 예방하는 능력을 갖추게 됩니다.
4. 추천 제공 및 실질적 가치 창출
프로세스 마이닝의 결과물로 비준수 사례가 확인되더라도, 적절한 수정 조치가 이루어지지 않는 경우가 종종 있습니다. 생성형 AI는 프로세스 마이닝을 통해 드러난 문제에 대해 선진 사례를 바탕으로 권장 사항을 제시함으로써, 통찰력을 실행으로 전환하고 조직에 실질적인 가치를 창출하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
5. 데이터 정제 및 준비 과정 간소화
분석을 위한 데이터 준비는 전통적으로 시간 소모적인 작업이었습니다. 프로세스 마이닝에 앞서 조직은 데이터를 정제하고 형식을 맞추는 데 많은 시간을 투자해야 했습니다. 그러나 생성형 AI는 이러한 작업을 자동화하여 오류와 불일치를 신속히 식별하고 데이터를 분석에 적합한 형식으로 변환할 수 있습니다. 이는 인사이트 도출까지 걸리는 시간을 단축하고, 프로세스 마이닝의 혜택을 더욱 빠르게 실현할 수 있도록 돕습니다.
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결론: AI와 인간의 조화로운 협업
생성형 AI의 잠재력은 막대하지만, 이 기술은 여전히 발전 중입니다. 모든 조직에 필수적인 인간의 창의성과 전략적 사고는 그 중요성을 잃지 않을 뿐 아니라 오히려 더 중요한 요소로 부각됩니다. 생성형 AI는 인간의 잠재력을 촉진하는 촉매제 역할을 하며, 사람들이 이 기술을 활용해 더욱 큰 가치를 창출할 수 있도록 돕습니다.
SAP Signavio가 생성형 AI와 통합된 프로세스 마이닝 기능을 어떻게 발전시키고 있는지에 대해 더 알아보려면 Process AI 페이지를 방문하세요. 또한 SAP의 공동 작업 도구 Joule에 대해 읽어보시고, 11월 초에 시작되는 SAP Signavio Early Adopter Care 프로그램에 참여하여 Joule의 초기 사용자 중 하나가 되어 보세요.
