AI로 진화하는 RPA

2022-06-03 김지현

디지털 트랜스포메이션은 디지털 기술 기반의 사업 혁신을 뜻한다. 그렇게 비즈니스 혁신에 도움을 주는 여러 기술 중에 가장 기대효과가 큰 것이 바로 AI이다. 초기 어떤 목적으로 어느 영역에 어떻게 도입하고, 이를 위한 데이터 수집과 활용을 어떻게 할 것인지가 어렵지 한 번 세팅해두면 지속적으로 AI가 진화하며 더 나은 결과물을 제공하기 때문이다. 특히 거창한 생산 공정이나 제조 라인 등에 적용되는 AI가 아닌 일반 사무직 업무에 적용 가능한 RPA, AI agent 등은 보다 광범위한 영역에 비교적 간단하게 적용할 수 있어 기대효과가 뛰어나다. 그렇게 다양한 사무 업무에 적용 가능한 RPA, AI agent도 Cognitive Automation으로 지능형 자동화로 한 단계 도약하고 있다.

RPA로 편해지는 디지털 워크

RPA는 사용자가 미리 정의한 순서에 따라 진행되는 업무를 자동으로 수행하는 소프트웨어를 이용해 자동화하는 것을 의미한다. 공장에서 로봇이 사람이 하기 어려운 일을 대신해 주거나, 사람 옆에서 보조를 해주어 더 편하게 일 처리를 할 수 있도록 도와주는 것처럼 RPA는 사무 업무를 도와주는 지능형 로봇 소프트웨어이다.

당연히 RPA를 이용하면 업무 효율성이 높아져 생산성이 향상된다. 3~4시간 걸려 할 일을 수초 만에 할 수 있도록 도와주어 좀 더 창의적이고 전략적인 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 해준다. 일례를 들어 매주, 매일 주간 업무보고를 위해 ERP의 매출 집계와 상품별 판매량 등에 대한 정보를 확인해서 엑셀에 기입하고 전주, 전일 대비 증감률을 기록하는 반복적인 업무는 RPA를 이용해 처리하면 10~20분 걸릴 일이 1초 만에 해결이 가능해진다.

특히 가장 좋은 강점은 사람의 실수를 줄여줌으로써 업무 정확도가 높아진다는 점이다. 특히 숫자와 관련된 것은 사람이 계산기보다 더 정확할 수 없다. 게다가 대부분의 엑셀과 같은 계산과 관련된 업무에서 사람이 숫자를 잘못 입력하거나 연산 기호를 잘못 넣어서 발생하는 문제는 나중에 바로잡기가 무척 어렵다. 어디에서 잘못 입력한 것인지를 찾는 것이 일이다. 그런 면에서 RPA의 가장 큰 기대효과는 바로 실수를 줄여주어 업무 정확도를 높임으로써 미연에 사고를 예방하고 방지할 수 있다. 기업 입장에서는 RPA 도입을 통해서 단순 반복 업무나 기계적인 업무에 들어가는 비용을 절감해 좀 더 생산적인 일에 집중함으로써 기업의 부가가치를 높일 수 있다는 장점도 있을 것이다.

삼성SDS 브리티 RPA

사실 이미 2017년부터 산업 전 분야에서 RPA에 대한 관심이 급증해왔고 그 전부터 이미 해외 기업들은 우리보다 2년 앞서 통신사, 통신사, 항공사 등 다양한 곳에서 일반화되어 사용되고 있다. 일례로 월마트는 상품의 탐색과 조회, 재고 확인 등의 직원들 질문에 대합 답변과 문서작성 등의 업무에 500개의 RPA가 활용되고 있다. 국내 기업인 코웨이도 판매실적 집계와 렌털한 자산들의 현황 정리, 요금 청구내역 조회 등의 40여 개 업무에 RPA를 적용해 전체 업무 처리 속도를 50%나 끌어올려 전방위로 사용 영역이 확대돼오고 있다.

국내의 주요 금융사들도 RPA 도입을 적극 추진하고 있다. 고객 가입 절차 시의 신분증 위조 검증이나 비대면 계좌 승인 처리, 고객에 보내는 등기우편 발송 결과 취합 등의 업무 자동화에 실질적 성과를 얻고 있다. 제조에서는 거래처 등록과 자재, 생산관리를 위한 데이터 조회와 ERP 등록, 판매코드 기준 데이터 집계, 법인카드 사용 내역과 출장비와 매입 세금계산서 처리 등에 RPA를 적극 도입하고 있다. 유통에서는 재고관리 입력, POS 데이터 입력과 일월 마감 업무 처리 등에 이용하고 있다.

인터넷 쇼핑몰이나 통신사, 금융사에서 고객 대응을 위해 챗봇이라는 서비스를 운영하는 것도 RPA의 대표 사례이다. 챗봇을 통해 고객의 이메일이나 문자 상담에 로봇이 상담사를 대신해서 매뉴얼과 고객 정보를 확인해서 최적의 답을 찾아 답변을 주는 것 역시 고도의 RPA, 즉 인공지능의 역할이다. 단, 아무리 이같은 로봇 상담사가 최적의 답을 찾더라도 이를 전달할 때 고객의 감정과 의도를 잘 읽어 응대하지 못하면 만족하지 못할 것이다. 그래서, RPA를 인간을 대체하기 보다는 보조해서 인간의 능력을 최고치로 끌어올리는 데 활용해야 한다.

이렇게 주로 ERP, SCM 등의 숫자 관련 업무에 RPA가 도입되며 성과를 거두면서 고객상담을 포함한 업무 전반에 활용하려는 노력들이 확대되고 있다. 그렇다 보니 이와 같은 솔루션을 제공하는 RPA 공급업체들도 성장 중에 있습니다. 삼성SDS, 유아이패스, 오토메이션 애니웨어, 블루프리즘 등이 대표적인 기업들이며 향후에는 IBM, MS, SAP과 같은 엔터프라이즈 솔루션 기업들이 이들 RPA 전문업체의 인수나 파트너십 기반으로 시장이 확대될 것으로 전망된다.

다양한 영역에서 활용되는 RPA의 실질적 기대 효과

RPA를 도입하기 시작한 금융업에서는 기존 수작업으로 하던 규칙 기반의 단순 반복 업무를 대상으로 적용해가며 범위를 확대해오고 있다. 일례로 2017년에 대출 영역에 있어 RPA를 적용함으로써 대출 과정에서 발생하는 서류 검토와 심사 과정의 비효율을 줄인 바가 있다. 고객이 대출을 받기 위해 제출한 주민등록증 사본, 재직증명서, 근로소득원천징수 등의 각종 서류들을 검토하고 빠진 서류를 확인하는 과정을 RPA가 처리하도록 함으로써 시간을 줄이고 정확도를 높일 수 있는 것이다. 특히 대출 신청이 갑자기 몰리는 상황에서 RPA가 전체적인 시간을 줄여주어 고객에게 보다 빠른 대출 서비스를 제공함으로써 고객 만족도도 높일 수 있게 되었다.

사실 은행, 카드사에서는 각종 서류의 처리와 확인, 규정에 맞는 심사, 복잡한 계산 등의 업무가 많아 RPA가 도입되었을 때 즉각적인 업무 향상을 기대할 수 있다. 금융권에서 도입한 RPA 솔루션들이 하는 일들을 나열해보면, 여신서류 발급대행, 공과금 지급결의, 중고차 대출한도 산정을 위한 시세 전산등록, 카드 국제 정산 등의 업무에 서류 처리와 규정 위반 확인, 각종 이메일과 SMS 발송 등의 업무를 자동 처리해준다. 일부 업무에서는 아예 사람이 하던 모든 일을 대신 처리해주기도 한다. 고객의 계좌 잔액을 분석해서 과소비를 경고하거나 고객에게 유리한 카드대금 납부일을 추천하고 최저 금리의 대출 추천 등을 RPA가 사람의 개입 없이 수행하기도 한다.

제조 분야에서는 공장에서 생산량이나 가동률을 모니터링하다 임곗값에 달하면 담당자에게 메일로 알람을 보내주거나 자재, 생산관리를 위해 물자표 데이터를 조회하고 이를 ERP에 자동 입력하는 것 등이 RPA로 처리된다. 일례를 들어, 공장에서 생산한 물품을 창고로 배송하기 위해 기사에게 배송할 물품의 무게와 크기를 고려해 여유가 있는 물류 창고로 안내하는 과정을 생각해보면 생각보다 여러 단계를 거치며 확인해야 하는 사항들이 많다. 우선, 생산 물품의 크기와 양, 무게를 공장의 출고 시스템에서 체크해야 한다. 그리고, 배송 시스템에서 차량의 탑재량과 기사에 대한 정보, 차량 및 기사와 공장과의 거리 등을 확인해야 한다. 그리고 확인한 기사의 연락처를 기록해야 한다. 마지막으로 물류 시스템에 접근해 각 창고의 상태를 체크해서 앞서 확인한 생산 물품의 크기와 무게 등을 고려해 물품을 보관할 창고를 결정해야 한다. 이후 창고의 위치 정보와 공장에서 출하하는 물품을 수령한 위치를 담당 기사에게 알려줘야 한다. 상당히 많은 과정을 거쳐서 확인하고 점검해서 메시지를 기사에게 발송해야 한다. 하지만, RPA가 이를 대신해준다면 각각의 시스템에 기록된 정보를 RPA가 자동 확인해서 기사에게 메시지를 자동 발송하게 된다.

하드웨어 유지보수 계약을 진행하는 과정에서 RPA를 도입해서 수작업으로 오랜 시간이 투입되는 업무를 대폭 줄일 수 있게 되었다. 일례로 계약을 진행하는 과정에서는 영업 부서에서 계약 지원 부서로 여러 단계에 걸쳐 자료를 주고받으면서 계약 내역을 확인하고 승인하는 과정이 진행된다. 영업에서 총무팀으로 자료를 전달하면 사내 규정에 따라 심의를 한 이후에 다시 영업으로 승인이 이루어지고, 다시 총무팀에서는 계약서 작성과 발송을 하면 영업에서 고객에게 계약서를 수령해서 다시 총무팀에서 계약을 최종 확인하는 과정에서 여러 단계를 거치게 된다. 그런데, 이 복잡하고 여러 번 커뮤니케이션이 필요한 이 과정에 RPA가 도입됨으로써 대폭 업무의 단계를 줄일 수 있게 된다. 영업에서는 자료를 RPA에 전달하면 RPA가 관련 내용들을 자동으로 분석해서 심의하고 승인을 내린 후 바로 총무팀에 전달하면 보완 사항만 체크하고 RPA가 계약서를 고객에게 발송한 이후 영업에서 최종 계약서를 수령하면 RPA가 최종 계약 여부를 확인해서 총무팀에 전달하게 되는 것이다. RPA가 중간중간에 기계적인 단순 반복 업무를 처리해줌으로써 영업과 총무는 보다 부가가치가 높은 일에 집중하게 되는 것이다.

마케팅 부서에서 역시 상품 판매 동향에 대해 매월 보고서를 구성하는 것 역시 RPA가 시간을 대폭 줄여줄 수 있다. 사람이 상품 매출 보고서를 작성하기 위해서는 ERP 시스템에 로그인한 후 각 상품별 매출 내역에 대한 수치를 뽑기 위해 여러 과정을 거쳐서 자료를 수집한다. 이렇게 수집된 자료는 엑셀을 열고 입력해야 하며 이렇게 입력한 데이터를 기준으로 지난달, 작년 동기와 대비해서 한 눈에 보기 쉽게 정리하는 작업을 해야 한다. 이후에 관련한 업무 담당자들에게 메일을 발송한 이후에 회의를 통해서 최종 시사점을 도출하여 리포트를 작성하고 리뷰를 하게 된다. 그런데, RPA가 이를 맡게 되면 관련 자료의 수집과 그래프 정리 그리고 기초적인 분석 리포트를 정리해준다. 그리고, 이렇게 리포트 초안을 관련 담당자들에게 자동으로 메일 발송하고 회의를 소집한다. 회의에서 이 리포트를 리뷰하고 정리해서 시사점을 도출하는 것은 마케팅 부서의 몫이다. 즉, 앞 단에 해야 하는 여러 절차의 일들을 RPA가 자동으로 처리해주고 마케터들은 RPA가 발송한 메일을 확인하고 회의에 참석해서 시사점만 도출하면 된다.

Cognitive Automation으로 진화하는 RPA

다양한 곳에서 적용되는 RPA를 보면 AI와 뭐가 다르지, 매크로와는 또 무엇이 다를까 하는 의문이 든다. 매크로는 미리 저장된 일련의 명령어들을 하나의 루틴으로 묶어서 실행하게 하는 것이다. 미리 정의한 순서에서 조금이라도 어긋나는 경우에는 매크로가 제대로 동작하지 않는다. 한마디로 말해 여러 번의 반복적인 키보드 타이핑과 마우스 클릭을 대신해주는 것이 매크로라고 생각하면 된다. 반면 RPA는 인공지능에 기반한 기술로 시시각각 변하는 상황에 맞춰 지능적인 판단을 하며 필요한 부분을 자동화하면서 처리해준다. 그래서 매크로는 정형화된 순서로 처리되는 순차적인 과정으로 처리하는 업무를 컴퓨터가 대신해주는 것이고, RPA는 비정형화된 업무 처리를 인공지능이 대신해서 입체적으로 처리해준다.

SDS가 말하는 RPA의 미래, 스스로 추론 판단하는 퓨처워커

사실 RPA가 보다 범용적으로 발전해서 기업 전사적 차원에서 동작되는 것이 AI이다. 즉, RPA를 보다 지능적으로 개선해주기도 하고 보다 광범위하고 장기적 차원의 큰 규모로 확대되어 회사의 프로세스와 체계를 크게 바꿀 수 있도록 해준다. 그렇다 보니 AI는 RPA에 비해 보다 장기적이면서 대규모의 투자가 필요하다. 또한, RPA의 작동에 AI가 도입됨으로써 RPA가 더욱 지능적으로 동작되도록 해주는 것이 Cognitive Automation이다.

사실 RPA는 업무 프로세스를 자동화하는 단계의 일부일 뿐이다. 즉, 산업 발전의 역사 속에서 1980년대 ERP, 이어 프로세스 이노베이션인 PI와 같은 IT 시스템을 기반으로 한 기업 정보화 혁신의 새로운 버전이 RPA이다. 그 이야기는 RPA가 종착지가 아니라 RPA는 앞으로 더 진화해서 다른 진화를 거칠 것이라는 점이다. PI가 ERP를 근간으로 정보시스템과 일하는 프로세스를 혁신적으로 개혁함으로써 극적인 성과를 추구하는 것이라면, RPA는 기존의 IT 시스템과 개인의 업무 현장 속 컴퓨터를 연계하여 업무 자동화를 꾀함으로써 업무 효율화와 생산성을 극대화하는 것을 뜻한다.

그런 면에서 앞으로 RPA는 완전한 AI로 진화 발전되어 갈 것이고 그 과정에 Cognitive Automation이 RPA의 진화에 실질적 역할을 해낼 수 있다. 즉 기존의 RPA가 사전에 정의된 규칙에 기반하여 다중적이고 복잡한 시스템을 넘나들며 자동화된 업무를 처리하고 있지만 삼성SDS의 Cognitive Automation이 적용된 RPA는 패턴인식과 비정형화된 데이터를 기반으로 자가 학습하면서 사람의 개입 없이 스스로 동작하는 자기 완결형 digital worker로 진화할 것이다. 이미 고객 상담과 차량 운전, 의료 진단 등의 분야에서는 RPA 수준을 넘어선 완전한 인공지능이 사람 한 명의 몫을 해내는 수준으로 발전하고 있다.

SDS의 AI 자동화 플랫폼

이렇게 RPA는 하나의 과정일 뿐 종착지가 아니다. 그렇기 때문에 RPA를 시작으로 생각하고 우리 업무에 어떻게 활용하고 성공적으로 안착시킬 것인지 고민만 할 것이 아니라 빠르게 실현해내야 한다. 그리고 여유를 찾은 시간에 보다 창의적이고 부가가치를 창출할 수 있는 일에 집중하고 새로운 사업 혁신의 기회를 만들어내야 한다. 그 과정에 RPA를 코그니티브 오토메이션으로 진화시켜 사람처럼 스스로 추론, 판단할 수 있도록 함으로써 인간이 보다 정확하고 창의적인 업무를 처리하는데 더 큰 도움을 받아야 한다. 이를 위해서는 보다 다양한 사업 현장의 데이터를 수집하고 RPA가 보다 다양한 역할을 수행해낼 수 있도록 새로운 태스크를 발굴해 자동화할 수 있도록 시스템 구성이 되어야 한다. 이 과정에 삼성SDS는 단순 RPA 개발에 그치지 않고 이같은 통합 플랫폼 역할을 수행할 수 있도록 코그니티브 AI 서비스와 오토메이션 플랫폼, 코그니티브 플랫폼 (Cognitive Platform) 그리고 사용자에게 이같은 RPA를 보다 편리하게 제공할 수 있는 대화형 AI 어시스턴트 솔루션인 브리티 어시스턴트를 제공하고 있다.

AI가 바꿔줄 우리 업무의 미래

RPA를 넘어 최근에는 업무 속도를 개선해주는 다양한 종류의 소프트웨어들이 불필요한 시간을 줄여주고 있다. 일례로, 스마트폰에 지능형 회의록 작성 앱을 설치해서 회의 중 논의한 내용을 녹취하고 이 녹취한 내용을 기반으로 회의록을 작성해준다. 사람이 회의록을 작성하지 않아도 앱이 회의록을 대신 작성해줌으로써 번거로운 회의록 작성을 대신해준다. 향후 AI 비서가 진화하면 회의록 내용 중 중요한 부분은 요약해서 회의 참석자들에게 자동으로 공유하고 관련된 부서의 담당자에도 대신 메일을 송신해준다.

또한, IFTTT라는 서비스는 If This, Then That의 약자로 여러 별개의 서비스와 어플들을 연동시켜 자동화된 서비스를 제공해준다. 사실 이 서비스는 무궁무진한 조합으로 다양한 자동화된 기능을 수행할 수 있어 특정 사례를 들어 설명하면 상상의 제약을 가져다 주지 않을까 걱정될 정도이다. 일례로, 트위터와 인스타그램에서 우리 회사의 상품과 경쟁사 제품에 대한 트윗이나 사진 등의 정보가 올라오면 이를 이메일을 통해서 나와 회사의 상품기획팀장, 마케팅팀장에게 전송되도록 하는 것을 IFTTT를 통해서 수행할 수 있다. 이처럼 개인이 필요로 하는 소프트웨어나 서비스를 이용해서 손쉽게 즉시 업무 자동화를 꾀해서 생산성을 향상시킬 수 있도록 SW 역시 진화하고 있다.

MS의 쉐어포인트라는 서비스는 문서 작성과 기업 내 커뮤니케이션과 지식 정보 공유를 위한 기업을 위한 협업 도구이다. 그리고 PowerApps는 역시 MS의 개발 도구로서 쉐어포인트를 이용해 컴퓨터와 스마트폰용 앱을 개발할 수 있도록 해주는 저작툴의 일종이다. 이것을 이용하면 개인이 직접 소프트웨어를 개발할 수 있죠. 물론 개발자가 아님에도 불구하고 쉽게 원하는 프로그램을 만들 수 있도록 해준다. 파이썬은 최근들어 가장 빠르게 확산되고 있는 프로그래밍 언어로 간결한 구조와 유연성으로 인해 다양한 영역에서 사용되고 있다. 심지어 개발자가 아닌 일반 사용자도 파이썬을 이용해서 간단한 프로그램을 만들 수 있는 과정들이 생겨나면서 최근 주목받고 있다.

파워앱스와 파이썬은 프로그래머만이 소프트웨어를 개발할 수 있다는 고정관념을 버릴 수 있도록 만들어준 손쉬운 저작툴이다. 그렇다 보니 점차 일반인도 이들 개발 툴킷을 이용해서 필요로 하는 소프트웨어를 만들어 사용할 수 있는 기회를 만나고 있다. 물론 아직 이들 언어는 어렵기 때문에 스마트폰에서 앱 사용하듯 사용할 수는 없다. 하지만, 점차 소프트웨어의 개발이 쉬워지면 각자 개인의 일상과 업무에서 필요로 하는 개인에게 최적화된 자동화 프로그램을 만들어서 사용할 수 있는 날이 올 것이다. 바로 시민 개발자들의 시대가 도래할 것이다.

그렇게 RPA와 자동화된 소프트웨어는 우리 업무 현장에서 개인의 역량을 보다 극대화해서 사용할 수 있도록 도와줄 것이다. 물론 그 과정에 AI는 RPA나 개인화된 맞춤 소프트웨어 개발에 핵심적 역할을 수행해낼 것이다.

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김지현

김지현 | 테크라이터

기술이 우리 일상과 사회에 어떤 변화를 만들고, 기업의 BM 혁신에 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 관심과 연구를 하고 있습니다.