인공 지능(AI)은 비즈니스 운영을 개선할 수 있는 확실한 잠재력을 가지고 있지만 항상 사람들이 상상하는 방식은 아닙니다. 어떤 사람들에게는 공급망의 인공지능이 컨베이어 벨트를 관리하는 로봇이나 배송 시간을 단축하는 드론의 이미지를 연상시킵니다. 이것이 결국 현실이 될 수 있지만, 현대 공급망 관리 전략에 인공 지능을 적용하는 것이 훨씬 더 실용적입니다.
공급망은 다른 조직에든 소비자에게 직접든 제 시간에 맞춰 배송해야 한다는 엄청난 압박을 받고 있습니다. 이러한 상황은 전국적으로 직원 부족으로 인해 더욱 악화되고 있으며, 일상적인 비즈니스 업무에 사용할 수 있는 직원의 수가 적습니다.
AI 기반 지능형 문서 처리(IDP)는 수동 데이터 입력을 자동화된 데이터 캡처로 대체하여 몇 분 만에 디지털 추출 및 정보 내보내기를 지원하고 통관 규정 준수를 간소화하며 백로그를 줄일 수 있습니다. AI 애플리케이션을 통합하여 사용자 경험을 최적화하고 즉각적이고 측정 가능한 결과를 제공함으로써 공급망 업계는 일상적인 운영을 간소화하고 수동 데이터 입력을 간소화하며 비즈니스 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
다음은 지능형 문서 처리를 공급망 관리 운영에 통합하기 위한 최고의 사용 사례와 이 기술이 극복할 수 있는 장애물의 몇 가지 예입니다.
인간 입력 데이터 오류
Gartner는 데이터 품질이 좋지 않을 것으로 예측합니다. 기업은 매년 평균 1,290만 달러를 지출합니다. 수동 데이터 입력이 큰 역할을 하는 등 다양한 요인이 이 통계에 영향을 미칩니다. 이는 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 인적 오류가 발생할 가능성도 높아집니다. 오류가 많을수록 데이터 품질이 저하되어 잘못된 비즈니스 결정으로 이어집니다. 또한 데이터를 수동으로 입력하면 직원이 데이터의 양을 따라갈 수 없기 때문에 공급망에 오래된 정보가 남게 될 수 있습니다. 따라잡기 위해 서두르면 입력 데이터 품질보다 앞서게 되어 기업에 부정확한 정보와 오래된 데이터가 남게 되어 비효율성과 잘못된 의사 결정으로 이어질 수 있습니다.
2020년 한 연구에 따르면 수동 데이터 입력이 직원들 사이에서 가장 싫어하는 업무 중 하나로 선정되어 높은 직원 이직률로 이어졌습니다. 지능적인 문서 처리로 수동 데이터 입력이 필요 없어 직원들이 중요한 업무에 집중할 수 있습니다. 데이터 품질이 향상되고 데이터 처리 속도가 빨라져 기업의 비용과 시간이 절약됩니다.
데이터 불일치
회사에 수동 데이터 입력 직위가 있는 경우 두 명 이상의 사람이 이 직책을 담당할 가능성이 높습니다. 더 많은 사람을 추가하면 이 데이터를 시스템에 기록하는 데 걸리는 시간이 줄어들 수 있지만 데이터가 일관되지 않을 수도 있습니다. 예를 들어 수동 데이터 입력을 담당하는 각 직원은 범주를 다르게 정의하고 데이터를 다르게 해석할 수 있습니다. 결과적으로 정보는 올바르게 입력되었으나 일관되지 않게 이동되거나 순서가 지정되어 회사에서 사용할 수 있는 데이터의 품질이 저하될 수 있습니다. 적절한 교육을 통해 이러한 현상을 줄일 수는 있지만 이러한 불일치 가능성이 완전히 제거되는 것은 아닙니다.
지능형 문서 처리(IDP)는 데이터 입력의 일관성과 품질을 제공합니다. 시스템은 사람처럼 문서를 읽을 수 있지만 맹목적으로 형식을 분석하는 것보다 콘텐츠를 식별하고 정렬하는 작업을 더 잘 수행합니다. AI 시스템이 더 많이 사용됨에 따라 데이터 캡처 능력이 향상되어 모든 항목이 더 정확해집니다. 이를 통해 공급망에서 데이터 충돌 횟수를 크게 줄일 수 있습니다.
지속적인 적체
적체와 병목 현상으로 인해 운송 및 물류 지연이 계속 발생하고 있습니다. 개별 기업의 이러한 문제는 세계 경제에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 회사는 백로그를 처리하는 동안 판매 및 주문을 일시 중지하여 이 문제를 해결할 수 있지만 회사를 계속 유지하려면 지속적인 수익 흐름이 필요합니다. 여기서부터 백로그가 계속 쌓여 문제가 더욱 악화되고 고객과 직원 모두에게 불만을 안겨줍니다. 공급망이 확장됨에 따라 한 사람이 이러한 백로그를 처리하는 것이 점점 더 비현실적이 됩니다.
스마트한 문서 처리로 적체 처리 시간이 대폭 단축되고 상품 배송 속도가 빨라집니다. 송장 출력 속도가 빨라지고, 문서 오류가 더욱 신속하게 식별되며, 시스템에 실시간 오류 수정 피드백이 통합될 수 있습니다. 부정확성은 즉시 해결될 수 있으며 추가 역추적 프로세스가 필요하지 않습니다.
이메일 통합을 통해 스마트 파일 처리가 더욱 강력해집니다. 자동화된 이메일 알림 및 상태 업데이트를 통해 공급업체가 지속적으로 최신 정보를 얻을 수 있다고 상상해 보십시오. 이제 알림 및 경고를 자동화하고, 결제 및 송장 정보를 보내고, 영수증을 확인하고, 이메일을 통해 상태 및 후속 업데이트를 제공하는 것이 가능합니다.
IDC가 발표한 데이터에 따르면 글로벌 지능형 문서 처리(IDP) 시장은 향후 5년 동안 연평균 23.1%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 거의 모든 산업이 IDP를 비즈니스 모델에 통합하는 것의 중요성을 인식하기 시작했습니다.
그러나 공급망이나 모든 산업에서 AI의 발전은 하루아침에 이루어지지 않습니다. 새로운 기술을 설계할 때 개선은 항상 점진적인 과정입니다. 공급망이 최고의 AI를 얻을 수 있도록 하려면 기초 수준부터 AI를 구현해야 합니다. 지능형 파일 처리는 작업 흐름을 자동화하고 간소화하여 운영 유연성을 높이는 데 필요한 인공 지능 요소를 제공합니다. 이 기술은 모든 사람의 관심을 끄는 드론과 로봇을 지원할 수 있는 집단적 미래에 대한 포털을 제공하는 동시에 지루한 수동 데이터 입력을 제거합니다.
위 내용은 공급망 관리에 지능형 기술 적용: 인공지능 및 지능형 문서처리 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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