[RPA 기획] RPA, AI와 결합으로 ‘스마트한 RPA’로 진화 중
[RPA 기획] RPA, AI와 결합으로 ‘스마트한 RPA’로 진화 중
  • 박시현 기자
  • 승인 2020.03.18 12:05
  • 댓글 0
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‘RPA+AI’ 기능으로 완전히 새로운 자동화 가능성 부상, 궁극적으로 사람과 로봇의 공존 방향으로 발전

[디지털경제뉴스 박시현 기자] RPA는 그동안 존재했던 어떤 IT 소프트웨어보다 빠르고 혁신적으로 진화하며 사람들의 업무 환경을 바꾸고 있다.

'RPA+AI', 새로운 디지털 트랜스포메이션의 장 열어 = 최근 RPA는 AI와 결합된 ‘RPAI(RPA+AI)’로 새로운 디지털 트랜스포메이션의 장을 열고 있다. 단순 업무 자동화에 머물렀던 기존 RPA가 AI를 통해 스스로 학습하는 스마트한 RPA로 진화하고 있는 것이다. RPA와 결합된 AI 기능으로 완전히 새로운 자동화 가능성이 부상하고 있는 셈이다.

이에 따라 앞으로 RPA 기술은 반복적이고 단순한 업무, 리스크가 적은 업무 적용을 넘어 점점 중요한 업무로 영역을 넓혀 나갈 것이며, 궁극적으로 사람과 로봇이 공존하는 방향으로 발전해 나갈 것이라는 게 전문가들의 대체적인 전망이다.

한 업계 관계자는 “인공 지능의 성장은 무어의 법칙과 유사하게 기하급수적으로 진보할 것이다. 하지만 아직은 RPA와 AI가 원활하게 작동하지 못하게 하는 장벽이 있다. RPA와 AI는 별도의 사일로에 존재하기 때문이다. 완전한 자동화를 실제로 실현하려면 이러한 장벽을 허물고 RPA를 완벽하게 구현하며, AI의 무한한 인지 능력을 통합해야 한다”고 밝혔다.

관련 업계에 따르면 RPA는 재무·회계, 인사, 법무 및 제품개발, 영업·마케팅, 생산, 구매, 물류 등 업무 전반에 걸쳐 RPA 구현이 가능하다.

재무·회계, 인사, 법무 및 제품개발, 영업·마케팅, 생산, 구매, 물류 등 업무 전반에 걸쳐 RPA 구현 가능 = RPA를 적용할 수 있는 가장 대표적인 분야는 재무회계팀의 송장 처리 분야이다. 회계 부서는 매월 반복적으로 송장 처리 및 지급 업무를 수행해야 하며, SAP와 같은 ERP 시스템에 선택한 데이터를 업로드해야 한다. 각 벤더 별 송장의 형식이 다르기 때문에 회계팀은 종이 문서, 팩스 문서, PDF 파일, 엑셀 파일 등 표준화 할 수 없는 다양한 데이터를 다루며 금액을 확인하고, 지급 프로세스를 진행해야 한다.

RPA는 광학 문자 인식(OCR) 및 머신 러닝(ML) 모델을 사용해 이러한 송장을 해석하고 처리해야 할 주요 정보를 선별할 수 있다. 즉, 사람의 눈이 송장을 읽듯이 발주처, 발주 금액, 입금처, 납기 등의 기한을 파악하고 기업 ERP 시스템에 기입할 수 있다.

또 금융 서비스 회사는 손익 업데이트를 정기적으로 수행해야 하지만 이 프로세스는 매우 복잡하고 오랜 시간이 걸린다. 금융사 직원은 수동으로 데이터를 복사해 보고서를 만들고, 추가 분석 및 토론을 위해 데이터를 제출한다. 금융사 직원들에게 이 프로세스는 가장 힘들고 오랜 시간이 걸리며, 그럼에도 불구하고 인적 오류가 가장 많이 일어나는 분야였다. 직원은 RPA 로봇을 통해 백데이터 보고서를 만드는 반복적인 작업을 수행할 수 있다.

사용자는 CTRL-SHIFT-M과 같은 단축키, 응용 프로그램의 마우스 클릭 또는 로봇 트레이의 프로세스를 클릭해 필요에 따라 다양한 방법으로 수동 프로세스를 시작할 수 있다. 로봇은 마우스와 키보드를 인계 받으면서 사용자가 대기하는 것보다 오류를 줄이면서 더 빠르게 보고서 작업을 수행한다.

그리고 RPA는 컨택 센터(콜센터) 상담 시에도 활용할 수 있다. 이를 실현하려면 사람과 로봇이 서로 협력하는 차세대의 자동화가 필요하다. 즉, RPA 로봇을 데이터베이스에 직접 연결하거나, 백그라운드에서 애플리케이션을 자동화하거나 API를 통해 시스템에 연결해 로봇과 동시에 작업을 할 수 있다. RPA 로봇은 다양한 시스템에서 필요한 정보를 검색해 상담원에게 제공하고, 상담원은 대화를 계속하면서 해당 정보를 확인하고 효율적을 상담을 마무리할 수 있다.

이밖에 RPA는 영업 분야에서도 활용 가능하다. 다양한 고객을 만나는 영업 팀에게 가장 큰 어려움은 이러한 인적 자산의 데이터 입력 업무에 시달린다는 점이다. 전화 건수 입력, 영업 실적 기록 및 결과를 하나하나 입력하는 이 업무 때문에 오히려 사람을 만나고 판매하는 업무에 집중하지 못하는 경우도 생긴다.

직원 개개인의 옆에서 비서처럼 자동화를 구동하는 어텐디드 로봇은 각 영업 전문가의 활동을 지원할 수 있다. 영업 담당자가 사전에 설정해 둔 기능을 실행하면, 로봇은 해당 고객 정보를 자동으로 수집하고 저장한다. 또 사람의 개입 없이 구동되는 언어텐디드 로봇은 전체 영업 부서에 대한 정보를 수집하고 필요한 정보를 담당자에게 직접 전송해 개별 영업 사원을 즉시 지원할 수 있다.

국내 RPA 시장 확대하려면…경영자의 주도로 IT와 현업의 협업이 필수 = 국내 RPA 시장 확대의 걸림돌로는 기업들의 업무 프로세스 자동화에 대한 이해 부족과 관련 인력 부족 등이 꼽힌다. 또 현재 RPA 시장 초기 단계에서 업체들 간의 출혈 경쟁으로 자본력이 상대적으로 취약한 국내 기업들이 어려움을 겪고 있는 것도 문제로 지적된다.

무엇보다도 먼저 기업에서 성공적인 RPA 프로젝트를 수행하려면 ‘일하는 방식’에 대한 사고를 전환해야 한다. 인간과 AI의 역할, 일의 가치를 새롭게 정의하고 각자의 몫을 훌륭하게 수행할 수 있도록 기업 환경을 조성해야만 기업 생산성 및 효율성을 극대화하고 미래 경쟁력의 탄탄한 토대를 마련할 수 있다는 것이다.

RPA 프로젝트 추진 과정에서는 철저히 탑다운(Top Down)과 바텀업(Bottom Up) 접근이 함께 진행돼야 한다. 경영자의 확고한 의지로 RPA를 탑다운으로 추진하면, 일사불란하게 진행하는 데에 매우 효과적이다. 하지만 탑다운 방식만으로는 진정한 성공을 보장할 수 없다. 개인의 업무를 스스로 자동화해야 하는 RPA는 직원들의 자발적인 참여인 바텀업 접근 역시 필요하기 때문이다.

그리고 경영자의 의지 없이 IT 부서나 관련 부서만으로는 전사적인 DNA를 자동화하고 디지털 트랜스포메이션하는 RPA를 확산시킬 수 없다.

즉 국내 RPA 시장 확대를 위해서는 최고의사결정권자들의 주도로 IT 부서뿐만 아니라 실무를 수행하는 여러 부서의 업무 프로세스 담당자들이 함께 협업하며 핵심 업무 프로세스를 정의해야 한다.

이 과정에서 ▲AI가 효율적으로 처리할 수 있는 일 ▲사람만이 할 수 있는 창의적인 일 ▲사람 간 협업을 통한 혁신 업무 등을 파악해야만 RPA를 통한 실질적인 효과를 경험할 수 있다.



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