인공지능 기반 프로세스 마이닝의 모든 것 [LINK]
개발자 커뮤니티 방 및 학습에 도움 되는 것들을 공유 해주는 사람들이 주변에 있어서, 읽어보면 좋을 것 같다고 해서 공유 받은 것을 보다가 문득, 아 내가 암묵지로 알고 있었던 것들에 대해서 다시 한 번 학습 할 수 있는 계기가 되었다.
우리가 남긴 디지털 발자국, 그 속에 답이 있다
현대 직장인은 하루 종일 디지털 환경(메일, 결제, 데이터 등)에서 일을 한다.
이 모든 행동은 시스템에 ‘로그(Log)’라는 이름으로 남는다. 이 수 많은 발자국을 하나도 연결하면 어떻게 일하고 있는지를 보여주는 정교한 지도가 만들어진다.
해당 글은 비즈니스의 보물 지도를 캐내는 기술, ‘AI 프로세스 마이닝’에 대해 다시 한번 학습 하려고 한다.
1. 프로세스 마이닝: 업무용 GPS의 등장
보통 회사는 ‘업무 매뉴얼’이라는 기준이 있다. 하지만, 실제 업무는 매뉴얼대로만 흘러가지 않는다. 갑작스러운 수정 요청, 예상치 못한 병목 현상으로 길을 잃기도 한다.
– 프로세스 마이닝은 시스템 기록을 분석해 ‘실제 업무가 흘러가는 경로’를 그대로 그려냄
– 마치 GPS가 우리 차의 실제 이동 경로를 기록해 어디서 차가 막혔는지, 어디서 길을 잘못 들었는지 보여주는 것과 같다
2. AI가 더해지면 무엇이 달라질까?
단순한 기록 확인을 넘어 AI가 결합되면 이 기술은 ‘슈퍼파워’를 갖게 된다
- 미래 예측 (Predictive Power): “지금 상황을 보니, 이 프로젝트는 3일 뒤에 결제 단계에서 막힐 확률이 85%입니다.”라고 미리 경고해줍니다.
- 보이지 않는 패턴 발견: 사람이 눈으로 확인할 수 없는 수백만 개의 데이터 속에서 “특정 요일, 특정 담당자 조합에서 유독 시간이 지체된다”는 세밀한 비효율을 찾아냅니다.
- 지속적인 최적화: 한 번의 분석으로 끝나지 않고, AI가 데이터를 계속 학습하며 업무 흐름을 실시간으로 개선할 방법을 제안합니다.
* 핵심 시너지: 전통적인 분석이 “과거에 무슨 일이 있었나?”를 묻는다면, AI 프로세스 마이닝은 “앞으로 무슨 일이 일어날 것이며, 어떻게 최적화할 것인가?”에 집중
3. 우리 곁의 AI 프로세스 마이닝 사례
기술은 이미 다양한 현장에서 혁신을 만들고 있다고 한다.
이커머스: 주문부터 배송까지의 전 과정을 분석해 배송 지연을 40% 이상 줄임
제조 현장: 설비의 로그를 분석해 고장이 나기 전 미리 정비하고 생산 라인의 병목을 해결
인사 관리: 채용 과정에서 지원자들이 어느 단계에서 가장 오래 머무는지 분석해 채용 리드타임을 단축
효율적인 자동화의 시작점
많은 분이 n8n이나 다양한 자동화 툴에 관심을 가집니다. 하지만 ‘무엇을 자동화할 것인가’를 정하는 것이 더 중요하죠. AI 프로세스 마이닝은 바로 그 ‘무엇’을 데이터로 증명해주는 나침반과 같다
우리 회사의 데이터 속에 숨겨진 비효율을 찾아내고 싶다면, 이제 AI 프로세스 마이닝이라는 굴착기를 들여다볼 때이다
