2030년까지 완전 자동화될 상위 10개 비즈니스 프로세스 (Technical Breakdown)

Source: Dev.to

소개

자동화는 매크로와 RPA 봇을 훨씬 넘어선 단계에 접어들고 있습니다.
2030년까지 AI 기반 자율 워크플로우가 기업 시스템 운영 방식을 근본적으로 바꿀 것입니다.

이 글에서는 어떤 프로세스가 완전 자동화될지와 이를 이끌 기술 요소들(LLM, ML 모델, RPA 프레임워크, API 오케스트레이션, 자율 에이전트)을 정확히 살펴봅니다.

1. 청구서 처리 (IDP + ML + RPA 통합)

기술 구성 요소

• 트랜스포머 기반 OCR 모델
• 인텔리전트 문서 처리(IDP) API
• ML 필드 추출 모델
• ERP 시스템과의 RPA 통합

결과

• 인간 개입 → 예외 상황에만
• 자동화 적용 범위 → 95 % 이상

2. 1차 고객 지원 (LLM + 검색 강화 에이전트)

기술 스택

• LLM 기반 의도 감지
• 지식 질의를 위한 검색 강화 생성(RAG)
• CRM 연동 API
• 자동 에스컬레이션 로직

결과

• AI가 즉시 일관되게 문의를 해결 (지원 문의의 최대 80 % 처리)

3. 인사 온보딩 및 신원 검증 (워크플로 엔진 + AI 검증)

자동화 단계

• 이력서 파싱(AI)
• 문서 추출(OCR + LLM)
• 신원 검증(컴퓨터 비전 모델)
• 접근 권한 자동 프로비저닝(RPA)

결과

• 인사가 수동 조정에서 완전 자동화로 전환

4. 구매 및 공급업체 관리 (ML 스코어링 모델 + RPA)

자동화 구성 요소

• 공급업체 스코어링 모델
• 자동 대조
• PO‑청구서 매칭
• RPA 기반 승인 라우팅

결과

• 수동 접점이 모두 사라짐

5. 컴플라이언스 모니터링 (NLP + AI 감사)

범위

LLM이 스캔할 대상:

• 계약서
• 이메일
• 커뮤니케이션 로그
• 문서
• 정책

결과

• 실시간, 자율적인 컴플라이언스 모니터링

6. IT 서비스 데스크 (셀프 힐링 IT + RPA 봇)

예시

• 자동 비밀번호 재설정
• 자동 복구 스크립트
• 정책 기반 OS 구성 수정
• API를 통한 VM 프로비저닝

결과

• 티켓 양이 크게 감소

7. 데이터 입력 및 정규화 (AI ETL + 자동 구조화)

기술

• LLM 분류
• ML 정규화
• API 기반 ETL
• 자동 스키마 매핑

결과

• 수동 데이터 입력이 전무

8. 마케팅 운영 (생성 AI + 예측 타게팅)

자동화 작업

• 세그멘테이션
• 콘텐츠 생성
• A/B 테스트
• 캠페인 최적화

결과

• 마케팅이 자율 엔진으로 전환

9. 보고 및 분석 (자동 인사이트 + LLM 대시보드)

기술

• 자동 이상 탐지
• LLM 생성 요약
• API 기반 실시간 대시보드

결과

• 의사결정이 AI 지원으로 (분석가 없이 인사이트 제공)

10. 영업 파이프라인 관리 (예측 스코어링 + AI 라우팅)

AI 작업

• 전환 확률 예측
• 뜨거운 리드 우선순위 지정
• 작업을 적합한 담당자에게 라우팅
• 팔로우업 자동화

결과

• 영업팀은 오직 계약 성사에만 집중

마무리 생각

작업 자동화에서 엔드‑투‑엔드 자율 시스템으로의 전환이 향후 10년간 기업 기술을 정의할 것입니다.
RPA, AI, LLM, API 오케스트레이션을 이해하는 개발자가 자동화 물결을 이끌게 될 것입니다.