CIO 관점에서 바라본 자동화 도입

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[원문보기] : https://www.ciokorea.com/news/280669

비즈니스 운영 개선, 고객 경험 향상 노력의 일환으로 자동화를 시도하는 CIO들이 늘고 있다. 자동화 이니셔티브의 성공을 위해서는 비즈니스 사례를 명확히 하는 첫 단계가 중요하다. IT와 비즈니스 전략 사이에 존재하는 위치로 인해 CIO는 현대화 및 자동화와 관련해 조직의 프로세스를 확인하기에 유리한 인물이다.

가트너의 VP 겸 분석가 라우리 쇼튼에 따르면, 운영 효율성 개선을 위해 핵심 시스템을 자동화하려는 상황에서 CIO들은 먼저 자동화 노력을 뒷받침할 탄탄한 비즈니스 사례가 존재하는지 확인해야 한다. 하지만 둘이 항상 맞아떨어지는 것은 아니다. 그는 “지난 15~20년 동안 조직들은 운영 효율성을 유도하기 위해 핵심 시스템의 현대화를 다수 시도했다. 그러나 대체할 만한 비즈니스 사례가 축적되지 못하는 경우가 꽤 많았다”고 했다.

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자동화와 비즈니스

자동화는 KPI를 개선하고 최종 사용자 경험을 개선하는 새로운 채널을 생성하는 데 도움을 줄 수 있다. 금융기업 로켓모기지(Rocket Mortgage)의 CIO 브라이언 우드링은 CIO가 비즈니스 발전을 유도하는 주요도구 중 하나는 바로 자동화라고 했다. 그는 “비즈니스를 자동화하여 실제 효과를 거두는 것이 관건이다. 가령 관료적 기존 수동 프로세스에 RPA를 적용하지 않아야 한다. 이 경우 단기적 성과를 얻을 수 있지만 지속적인 가치를 제공할 가능성은 낮다. 내가 배운 가장 중요한 것은 비즈니스 자체를 자동화할 수 없다는 점이며, 현업과 함께 자동화를 해야 한다는 것이다”라고 했다.

한 예로, 카디널헬스(Cardinal Health) 제약 부문의 기술 조직은 현업 리더들과 긴밀히 협력하여 기존의 불편사항을 확인하고 적절한 자동화 프로세스를 판단한다. 그렉 보그스 CIO는 이를 통해 자동화 도구가 고객 또는 직원 경험을 어떻게 개선할 수 있는지에 집중할 수 있다고 했다. 그는 “일반적으로 자동화 이니셔티브에는 일반적으로 명확한 사전 및 사후 비즈니스 지표를 마련하기 쉽다. 따라서 비즈니스 영향을 정량화하기가 쉽다. 우리는 자동화를 중심으로 활동을 성숙시키고 아키텍처를 구축하여 역동적인 글로벌 의료 환경에서 민첩하고 혁신적이면서 신속하게 방향을 전환할 수 있었다”고 했다.

캡제미니(Capgemini)의 애플리케이션 관리 서비스 VP 수브라마니 엘루말라이는 자동화와 AI를 결합할 이유를 강조했다. 그래야 더 신속하게 의사를 결정하고 비즈니스 프로세스를 최적화하며 더 높은 효율성을 유도할 수 있다는 설명이었다.

다른 CIO들도 자동화 노력의 핵심 고려사항은 역시 ‘비즈니스’라고 했다. 예를 들어, 노스웨스턴뮤추얼(Northwestern Mutual)의 CIO 겸 EVP 제프 시펠은 미국인들의 금융 불안을 없애겠다는 사명에 대응하는 비즈니스 우선순위에 맞춰 모든 활동을 유도한다고 했다. 실제로 이 조직은 유의미한 영향이 있을 수 있는 곳에 자동화 솔루션을 적용하기 위해 지속적으로 노력하고 있다. 노스웨스턴뮤추얼은 이런 노력의 성공을 자동화 자체의 성공이 아니라 비즈니스 성과를 기준으로 측정한다고 덧붙였다.

조력자로서의 자동화

전력기업 AEM(Adani Electricity Mumbai Ltd.)의 사업관리책임자 바이다브 탄돈에게 자동화와 비즈니스 목표는 밀접한 관계이다. AEM에서 자동화는 특정 프로세스를 확인하고 비즈니스 요건을 달성하기 위한 조력자(enabler)로서 작용한다고 했다. 고객 중심성은 AEM의 비즈니스 목표에 중요하며, 자동화 이니셔티브를 통해 시스템의 생산성 효과성이 개선된다. 시펠은 “(자동화가) 고객 경험의 주된 지렛대 중 하나가 되었으며, 이런 변화의 라이프사이클 전반에 걸쳐 다양한 역할을 수행한다”고 했다.

제이미 스미스는 피닉스대학교(University of Phoenix)의 CIO로서 그의 직무는 대학의 가능한 모든 영역에 자동화 기회를 전파하는 것이다. 그의 관점은 자동화가 인간의 역량을 강화해 대학이 학생들을 위해 더 많은 일을 할 수 있다는 것이다. 피닉스대학교는 현재 효율성을 위해 반복적인 작업을 자동화하기 위한 RPA, 학생 진행 및 참가를 용이하게 하기 위한 머신러닝(ML) 기반의 자동화된 넛지(Nudge), 직장이 있는 성인 학생들이 도움이 필요할 때 지원 창구를 넓히기 위한 자동화된 가상비서(피비(Phoebe)) 등 다양한 자동화를 도입하고 있다.

확장 가능한 자동화

런던에 위치한 로숨(Rossum)의 CTO 겸 최고 AI 아키텍트 피터 바우디스는 복잡한 워크플로우를 자동화하는 것은 현대 CIO의 우선순위일 것이라고 했다. 그의 핵심은 이런 프로젝트가 부서별 사일로를 넘어 확장하도록 하는 것으로, 이 과정에서는 AI 지원 데이터의 확보가 관건이다. 또한 그는 빠르고 정확한 데이터 추출은 트랜잭션 및 자동화 역량의 속도를 높여줄 것이며 모든 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 또는 데이터 분석 플랫폼의 기초 기술이 되어 더 나은 협업과 B2B 의사소통을 지원할 것이라고 했다. 바우디스는 “우리가 필수적이라고 생각하는 자동화 기술의 유형에는 RPA, 프로세스 및 작업 마이닝 등이 있다. 기업들이 자동화 프로젝트를 시도하고 확장함에 따라 이런 기술들 사이에서 융합이 이루어지고 있다”고 했다.

탄돈은 AD에서 배전 관리, 고객 경험, 측정 생태계, 소비자 데이터 분석 등의 영역이 지속적으로 발전하고 있다고 했다. 그는 “우리는 예측 성능을 높이기 위해 SAS의 AI/ML 기반 에너지 예측 솔루션을 구현했다. 이는 우리가 약 97%의 예측 정확도를 달성하는 데 도움이 되어 우리가 전력 조달 비용을 최적화하고 250만 명의 소비자들에게 신뢰할 수 있는 전기 공급을 제공할 수 있게 했다. 또한 배전 관리, 측정 생태계, 소비자 데이터 분석이 우리 조직에서 지속적으로 발전하고 있다”고 했다. AEM의 플래그십 자동화 프로젝트에는 고객 경험을 개선하고 향상된 가시성 및 확장성을 갖춘 자동수리 그리드 인프라를 구축하기 위해 고급 배전관리 시스템을 구현하도록 되어 있었다. 더 높은 운영 효율성을 제공하기 위해 셀프서비스 분석 및 데이터 기반 의사결정을 유도하는 클라우드 기반 데이터 레이크와 분석 솔루션을 구현하였다. 탄돈은 “3년 전 고객에 대한 추정 판독값이 2.2%였지만 지금은 0.3%까지 낮추었다. 수동 개입 없이 모든 판독값을 광학적으로 다운로드할 수 있도록 메커니즘 전체를 자동화하였다. 이 이니셔티브는 시스템 정확도와 RoE(Return of Equity) 인센티브를 확보할 뿐 아니라 투명도를 높이고 소비자 불만을 줄여주었다”고 했다.

카디날헬스(Cardinal Health)의 보그스는 제약 부문의 주된 목표는 고객들에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 창고 자동화를 강화하는 것이라고 했다. “IT 측면에서 우리는 코드형 인프라, 연속 통합 및 배치, AI 운영을 지속적으로 우선시할 예정”이라고 했다.

피닉스대학교는 보다 폭넓은 자동화 프로젝트를 기획하고 있다. 스미스는 현재 대학에서 광범위한 학생 및 인력 여정에 걸쳐 ML 및 자동화 사용을 증가시킬 수 있는 기업 플랫폼을 개발하고 있다고 했다. 그는 “이 엔진은 데이터 레이크에 심층적으로 통합되어 최고의 채널을 통해 적절한 시기에 진정으로 개인화된 학생 지원을 가능하게 할 것이다”라고 덧붙였다. 대학은 또한 대학 입학 허가, 성적 증명서 처리, 학생 재정 지원의 점차 복잡해지는 작업을 지속적으로 자동화하여 학생 지원을 지속적으로 개선할 계획이다. 스미스는 “최근 비구조화 문서와 자연어 처리 소비 능력의 발전을 통해 완전히 새로운 복잡한 작업을 자동화에 적용하는 것을 고려할 수 있게 됐다”고 했다.

엘루말라이는 자동화와 AI가 결합하면 기업들이 의사를 더 신속하게 결정하고 비즈니스 프로세스를 최적화하며 더 높은 효율성을 유도하는 데 큰 도움이 될 것이라고 강조했다. 그는 “자동탐지 자동수리 솔루션을 통해 비즈니스 KPI를 높일 수 있다. 최종 사용자 경험을 개선하는 새로운 채널을 만들 수 있다. 그러한 잠재력이 충분히 있다고 본다”고 했다.

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