08.20
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[시장동향] SW로봇으로 업무 생산성 높인다…RPA 시장 확대‘사람의 실수’ 없애고 일은 더 빠르게…비용 절감 효과 커 기업들 ‘관심’

[컴퓨터월드] 자동화를 통한 ‘생산력 향상’이 제조업에서뿐만 아니라 기업 내 사무 영역에서도 화두가 되고 있다. 로보틱 프로세스 자동화(Robotic Process Automation), 즉 RPA로 불리는 이 분야는 단순하게 반복되는 사무업무를 소프트웨어(SW)를 기반으로 자동화해 생산력을 높이는 것을 목표로 한다. RPA는 이미 해외 금융권 등을 중심으로 도입 효과가 증명돼 왔으며, 기술력이 무르익으면서 국내에서도 최근 관심이 높아져 대기업 등을 중심으로 수십여 개 회사가 관련 컨설팅을 진행 중인 것으로 알려졌다.


RPA로 사무 업무 생산성 향상

1980년대 ERP(Enterprise Resource Planning)의 등장부터 2000년대 이후 BPM(Business Process Management)과 BPO(Business Process Outsourcing)까지, 기업은 내부 업무 구조를 개선하고 생산성을 향상시켜 보다 적은 자원으로 더 많은 성과를 내기 위해 수없이 노력해왔다. 그러나 이제는 그 어느 기업도 ERP를 도입해 생산성을 향상시키고 업무 혁신을 이뤘다고 자랑하지 않는다.

오늘날 기업들은 클라우드, 사물인터넷(IoT) 등의 기술을 도입해 비즈니스에 적용함으로써 4차 산업혁명이나 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)과 같은 새로운 시대적 화두에 대응하고, 이를 통해 변화된 미래에도 살아남을 수 있는 정보통신기술(ICT) 기반의 첨단 기업임을 강조한다.

기계를 통해 폭발적인 생산력 향상을 이뤄낸 산업혁명을 시작으로 최근 로봇 도입, 공장자동화 등으로 한층 생산력을 극대화하고 있는 제조업과는 달리, 책상 앞에 앉아 컴퓨터를 기반으로 이뤄지는 사무실 내 업무들은 아웃소싱을 제외하고는 눈에 띄는 생산성 향상이 좀처럼 쉽지 않아 보였다.

그러나 사무 업무는 사실 데이터 입력이나 취합, 심지어 이메일 보내기 등까지 단순하고 반복적인 업무가 많은 부분을 차지하는데, 이러한 단순 반복 업무에서 제조업의 물리적 로봇 역할을 하며 생산력을 끌어올릴 수 있는 ‘로보틱 프로세스 자동화(Robotic Process Automation, RPA)’가 최근 국내에서도 업무 혁신 수단으로 크게 주목받고 있다.

RPA는 사람이 반복적으로 처리하는 업무를 소프트웨어(SW) 로봇, 즉 봇(bot)을 통해 자동화하는 것을 의미한다. 이 SW 봇은 업무를 위한 내·외부 시스템에 로그인하는 것부터, 손으로 작성된 문서로부터 업무시스템에 입력해야 할 데이터를 판단하고 실제로 입력하는 작업, 그리고 이를 특정 양식의 보고서, 또는 이메일로 만들어 전송하는 작업 등까지 사람이 손을 일일이 거쳐야 했던 작업들을 자동으로 수행해준다.

RPA 솔루션은 해외에서 이미 수 년 전부터 사용돼왔지만, 최근 SW가 고도화되고 인식(recognition) 및 인공지능(AI) 기술 등 연관 기술이 발전하면서 국내에서도 실제 업무 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 수단으로 관심을 받고 있다.

오늘날 RPA 솔루션의 SW 봇은 일반적으로 GUI(그래픽사용자인터페이스)를 통해 하나 이상의 시스템과 상호작용하며, 각종 시스템 API도 호출할 수 있다. 특히 문자 및 음성 인식, 자연어 처리, 머신러닝 등의 인지기술들이 발달하면서 RPA가 이러한 기술들을 접목, 자동화 가능한 업무 영역을 더욱 넓히는 동시에 정확도 역시 향상되고 있다.

   
▲ RPA 솔루션은 GUI를 통한 태스크 생성이 가능하다.


앞서가는 글로벌 시장

미국의 시장조사기관 IHS리서치는 지난 2016년 글로벌 RPA 시장이 약 2억 7,100억 달러 규모를 기록했으며, 2021년에는 약 12억 2,400억 달러 규모에 달할 전망이라고 발표했다. 이 시장은 ▲RPA SW시장과 ▲업무 프로세스 개선 및 SW 유지보수, 기업 인력관리 등을 포함하는 RPA 서비스 시장을 포괄한다.

RPA 솔루션은 2001년 영국의 블루프리즘(Blue Prism)이 처음 개발한 것으로 알려져 있다. 블루프리즘은 현재 유럽 금융권을 중심으로 RPA 솔루션을 공급, 글로벌 매출 2위를 기록하고 있다. 글로벌 매출 1위 기업은 미국의 오토메이션애니웨어(Automation Anywhere)다. 이밖에 최근 가파른 성장을 보이며 주목받고 있는 미국 유아이패스(UiPath)도 이 분야 리더 기업 중 하나로 꼽힌다.

   
▲ 포레스터웨이브의 2017년 1분기 RPA 솔루션 기업 평가

   
▲ IBM의 국내 산업군별 주요 RPA 적용 사례
국내 RPA 서비스 시장은 주로 이러한 해외 솔루션을 기반으로 유명 회계·컨설팅 업체들이 주도하고 있다. 최근에는 국내 대형 SI기업들도 속속 RPA 솔루션을 선정하고 사업을 시작하는 추세다. 

해외에서는 이미 다양한 사례들이 등장하고 있다. 한 대형 은행은 고객 불만 처리 프로세스를 재설계, 85개의 SW 로봇을 투입시켜 13가지 프로세스를 운영하고 연간 150만 건의 불만접수를 처리했다. 그 결과 정규직 230명에 준하는 처리 능력을 추가로 확보했고, 더 많은 직원을 고용하는 경우와 비교해 약 30%의 비용절감을 이뤘다. 더불어 단 한 번 만에 업무를 완료하는 비율도 27% 증가했다.


빠르고 정확한 처리, 비용절감 등 장점

RPA의 장점은 새롭게 하드웨어를 대규모로 구축할 필요 없이 기존 인프라 위에서 활용 가능한 SW 솔루션이라는 것이다. 또한 반복적인 업무를 자동화함으로써, 사람이 단순한 반복 업무를 수행할 때 쉽게 발생 가능한 ‘실수’를 크게 줄이는 효과를 얻을 수 있다. 근무시간과 상관없이 24시간 365일 작동 가능하며, 사람보다 업무 처리 속도도 빠르다. 규칙 기반으로 작동하므로 컴플라이언스 준수도 수월하다.

하지만 무엇보다 비용을 크게 줄일 수 있다는 점에서, ‘RPA’는 기업 의사결정권자들의 큰 관심을 받고 있다. 현재까지 도입이 가장 활발한 분야는 금융권이지만, 최근 제조나 유통 등 다양한 분야의 기업들이 RPA 솔루션을 도입하기 시작했다.

   
▲ RPA 적용 시 기대효과

은행의 경우 고객을 직접 상대하지 않는 백오피스 조직과 고객 대응 분야 모두에 RPA를 도입, 대략 20~30%의 비용절감 효과를 체감한 것으로 알려지고 있다. 신용카드 사기 모니터링, 구매 발주 처리, 고객 통지, 자금세탁방지 모니터링 등의 업무가 대표 적용 영역이다. 보험사, 증권사, 카드사들은 정책 이관/취소, 카드 지급 거절, 보험 인수, 빌링 및 클레임, 비대면계좌개설, 카드 국제 정산 등의 업무에 사용하고 있다.

이외에도 RPA는 재무·회계, 인사(HR), 고객관리 등 분야에서도 활용이 점차 늘어나고 있으며, 향후 다양한 분야의 업무로 확장될 것으로 기대되고 있다.

[인터뷰]
 
   
▲ 김강정 한국IBM 하이브리드 클라우드 통합 소프트웨어 사업부 총괄 상무
“세계 1위 RPA 솔루션과 IBM 기술지원의 만남”
김강정 한국IBM 하이브리드 클라우드 통합 소프트웨어 사업부 총괄 상무


RPA 솔루션의 가치는?

먼저 RPA를 적용하는 과정에서 업무 프로세스를 정리한다는 데서 의미를 찾을 수 있다. 또 무엇보다 사람이 일하는 부분을 감소시켜 자동 반복함으로써 업무를 효율화하고 사람의 실수(Human Error)를 감소시킨다.

최근 고객들이 디지털 노동(Digital Labor)에 대한 부분을 다시금 고려해보기 시작했는데, 여기에 부합하는 솔루션이라고 할 수 있다. 즉 RPA의 최적의 적용 영역은 일반적인 지식 프로세스 작업에서 인간의 노동력을 대규모로 사용하는 곳, 반복적인 작업을 통해 대량의 트랜잭션 처리 기능을 수행하는 곳이다.


RPA로 업무를 얼마나 대체 가능한가?

인간이 업무를 할 때 좌뇌는 규칙, 우뇌는 인지에 각각 기반하는데 이는 RPA의 워크플로우 및 규칙 엔진을 통해 처리되는 부분이다. 손을 통해 반복적으로 이뤄지는 작업들은 SW 로봇이 담당한다. 또 최근에는 눈에 해당하는 데이터 캡처 부분도 중요해졌다. 기존 RPA는 정형화된 부분만 자동화시킬 수 있었는데, 팩스나 증빙자료 캡처 등에 해당하는 OCR 기술을 RPA에서 활용함으로써 잘못 들어온 팩스나 구겨진 영수증 등도 처리가 가능해지는 등 보완이 이뤄지고 있다.

기업 사무 업무에서 데이터 수집과 처리 영역, 전문 인력과의 상호작업 및 전문지식 적용 등을 포함하는 약 63%의 업무가 잠재적인 자동화 가능 영역이라고 할 수 있다. 예를 들어, 챗봇을 통해 고객이 입력한 정보를 예전에는 일일이 손으로 시스템에 다시 입력했다면, 이제는 RPA 솔루션을 이용해 자동으로 입력이 가능하다.


RPA 도입 시 주요 고려사항은?

로봇은 특정 패턴으로 작동하도록 설계돼 있으므로, 변경 또는 민첩성이 필요한 업무에는 완벽히 부합하지 않는다. 로봇 자동화의 30%는 예외 처리가 필요하다는 것을 염두에 둬야 한다. 즉 사람이 의사결정을 해줘야 하는 부분이 있다는 것이다. 로봇은 사람이 반드시 개입돼야 하는 업무(human task), 케이스 관리, 복잡한 룰 처리를 지원하지 못한다. 따라서 기업 혁신팀에서 업무를 이해하고 자동화에 적합한 작업을 선택할 필요가 있다. 즉, IT부서와 현업 간의 협업과 거버넌스 측면의 고려가 중요하다.

   
▲ IBM의 디지털 프로세스 자동화 플랫폼

IBM의 RPA 사업은 어떻게 이뤄지고 있나?

IBM은 업계 1위인 오토메이션애니웨어(AA)의 RPA 솔루션을 IBM 디지털 프로세스 자동화 플랫폼의 한 구성요소로서 제공하고 있다. 단순히 AA의 제품을 리셀링하는 것이 아니라, 파트너십을 통해 기존에 IBM이 가진 소프트웨어 유지보수 체계와 동일한 서비스를 제공하며, 기존 IBM BPM(Business Process Manager) 솔루션 및 비즈니스 로직 자동화 솔루션인 IBM ODM(Operational Decision Manager) 등과 통합해 기술지원 서비스까지 가능하다.

특히, 올해 6월 29일에는 IBM BPM과 AA의 RPA 솔루션을 결합한 ‘IBM RPA with AA v11’을 출시했다. 여기에 인지 기반의 프로세스 자동화(Congnitive Process Automation)가 가능하도록 왓슨(Watson)까지 연동, 자동화가 쉽지 않았던 영역까지 RPA를 적용하고 RPA 봇의 효율성을 높이는 것을 로드맵으로 그리고 있다.

‘지능형’으로 발전 중…인간 노동력 대체할까

최근에는 규칙을 기반으로 업무를 자동화하는 RPA에 인지기술이 접목됨으로써 SW 로봇이 스스로 사안을 판단해 업무수행을 하는 IPA(Intelligent Process Automation)로 진화하고 있다. 기존 RPA가 사전에 정의된 데이터베이스를 기반으로 여러 시스템 사이를 오가며 업무를 하는 정도였다면, 이제는 패턴인식이나 음성인식, 자연어 처리, 자율학습 등의 기술을 바탕으로 비정형데이터 기반의 의사결정까지 가능해지고 있는 것이다.

   
▲ 인지(Congnitive) 기술을 연계한 IBM의 RPA 로드맵

영국의 버진트레인은 RPA를 도입해 연착된 기사 승객에 대한 환불 절차를 자동화했는데, 고객이 보낸 이메일로부터 불만 사항을 자연어 처리 기술로 스스로 인식하고 환불 절차를 진행하는 것까지 전 과정이 자동화됐으며 일일 처리시간과 수작업을 85%까지 줄였다. 또한 한 은행은 종이문서 혹은 PDF 파일로 작성된 송장 및 계약서를 처리할 수 있도록 자연어 처리 기술이 적용된 RPA를 도입, 수수료율 기준을 고객 송장에 잘못 적용해 발생하는 매출 손실을 없앴다고 한다.

또한 미국의 로펌인 베이커앤드호스테틀러(Baker & Hostetler)에서는 변호사 업무의 30~40%를 차지하는 판례 분석에 RPA를 도입해 자동화했으며, 미국 앤더슨 암센터에서는 암진단에 RPA를 활용해 오진률을 크게 낮춘 것으로 알려졌다.

이 같은 사례에도 불구하고 아직까지 RPA가 사람의 역할을 모두 대체할 수 있다고 말하기는 어렵다. 대체로 현재는 단순한 업무를 빠르고 편리하게, 정확히 처리할 수 있도록 도와줄 뿐 복잡한 예외 상황이 오면 여전히 사람의 손길이 필요하기 때문이다.

다만 한 글로벌 은행이 인지 기술과 결합된 RPA를 이용해 해외 무역금융 업무 중 고도로 규제된 영역에서 지급결제 업무의 57%를 자동화, 업무 수행에 필요하던 전일제 인력을 110명에서 47명으로 줄인 사례가 있다는 점에서 많은 사람들이 불안감을 떨치지는 못할 것으로 보인다. RPA가 주 52시간 근무와 같이 보다 나아진 노동환경을 위한 수단으로 작용할지, 아니면 자동화와 인공지능으로 인해 일자리를 잃게 될 것이라는 두려움의 실제적 증거인지는 조금 더 지켜봐야 할 것 같다.

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