기업들은 비용을 효율화하고 고객 만족도를 개선하며 직원의 참여를 확대하기 위해 1980년대 이후 ERP(Enterprise Resource Planning), BPM(Business Process Management), BPO(Business Process Outsourcing) 등의 업무 자동화 시스템을 적용하기 시작하였고, 글로벌 금융위기 이후에는 린 경영* 등을 적용하면서 내부 업무 구조를 개선하고 생산성을 향상시켜 한정된 자원으로 더 많은 성과를 내기 위해 노력해왔습니다. 이러한 활동은 기업을 선진화하고 생산성을 확대하는 등 다양한 측면에서 상당한 성과를 거두었으나 디지털 기능 및 혁신을 통한 새로운 가치 창출은 다소 미흡했습니다.
* 린 경영: 토요타의 생산시스템이 타 공장에 비해 공간이나 장비, 투자비용 등이 적은 데 비해 좋은 효율을 달성하는 것을 보고 프로세스(자재구매-생산-재고관리-판매의 전 과정)를 점검해 발생하는 낭비를 최소화하는 개념으로 새로운 관점으로 낭비를 찾아서 그 요소를 제거하기 위한 문제 해결 역량을 확보하고 이를 통해 기업의 경쟁력을 키우는 것
오늘날에는 디지털 기술의 발달과 함께 인공지능, 클라우드, 사물인터넷(IoT), 블록체인 등의 획기적 기술을 통한 4차 산업혁명이 일어나고 있고, 기업의 최대 화두인 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)을 통해 변화하는 미래에 생존하기 위한 디지털 혁신을 준비하고 있습니다.
제조 현장은 기계를 통한 산업혁명을 시작으로 공장 내 로봇을 도입하여 물리적 로봇이 사람의 노동력을 대체하고 공장 자동화를 통해 생산력을 극대화하는 Smart Factory로 진화하고 있고, 사무업무 환경에서도 비즈니스 생산성을 높일 디지털 병기가 적용되고 있습니다. 사무 환경의 디지털 혁신 도구는 RPA(Robotic Process Automation)로 -제조 현장의 물리적 로봇과 같이- 소프트웨어 로봇이 사람의 저부가가치 업무를 대체하고 자동화하여 생산성을 향상시키고, 사람과 Digital Worker가 함께 일하는 새로운 업무 형태로의 전환을 가능하게 합니다.
[그림 1] 업무 자동화 비교: 제조현장과 서비스사무환경 (출처: 삼성SDS)
사무업무 환경의 소프트웨어 로봇, Robotic Process Automation
RPA(Robotic Process Automation)는 사용자가 반복적으로 처리해야 하는 업무를 소프트웨어 로봇을 통해 자동화하는 솔루션으로, 데이터 입력이나 취합, 이메일 보내기 등 △빈번하고 대량으로 실행되는 작업, △다수의 인력이 수행하는 작업, △휴먼 에러가 자주 발생하는 작업, △단순 규칙과 로직에 기반한 작업 및 예외사항이 적은 업무, △다양한 시스템 Access가 필요한 업무(ex. Legacy ↔ ERP 연계 작업), △표준화·구조화된 데이터를 처리하는 일, △특정 기간에 집중되는 업무 등에 적용이 가능합니다.
RPA는 소프트웨어 로봇(bot)을 활용하여 정형화된 업무를 자동화하여 인건비 절감 및 휴먼에러를 제거하고, 직원은 부가가치가 높은 창의적 업무에 집중할 수 있어 직원 경험을 향상시키며, 24/7 중단없는 업무수행 등으로 생산성 향상을 도모할 수 있습니다. 또한, 대규모 IT 시스템(ERP, BPM) 개선이 어려운 상황에서 RPA를 통한 시스템 연결로 시스템 간 자동화된 업무 처리도 가능합니다.
RPA 기술 확산 초기의 글로벌 도입사례를 보면, 월마트, 도이치뱅크, AT&T, Ernst & Young, 아메리칸 익스프레스 등이 RPA를 적용하여 지속적으로 발생하는 반복 업무를 자동화하고 직접 인력 고용을 대체하여 비용을 절감하였습니다. [1]
- 월마트: 직원 질문에 답변하는 것에서부터 감사 문서에서 유용한 정보를 검색하는 것까지 모든 것을 자동화하기 위해 약 500개의 봇을 배치했다.
- 아메리칸 익스프레스: RPA를 활용해 항공권 취소와 환불 처리 과정을 자동화하고, 공항 폐쇄 시 RPA를 활용해 자동 재예약 권고 및 특정 비용관리 업무를 자동화하는 방안도 모색하고 있다.
국내에서도 주 52시간 근무제 도입 이후 RPA가 확산되고 있으며, 특히 주 52시간 근무를 1년 유예받은 금융권의 적극적 도입과 함께 제조업과 서비스업 분야로도 확산되는 추세입니다. 최근 COVID-19로 비대면 업무가 확대되고 재택근무가 활성화되면서 업무 자동화를 통한 생산성 및 효율성을 높이는 기술로 주목받고 있습니다.
글로벌 시장조사 기관인 Gartner의 고객 설문조사에 따르면, 기업의 의사 결정권자(CIO, enterprise architects, CFO, IT leaders)의 RPA의 주요 도입 사유는 다음과 같습니다. [2]
• 운영 효율성 최적화 90% (이 중 57%는 최우선 순위로 고려)
• 기존 프로세스 가속화 46% (이 중 8%는 최우선 순위로 고려)
• 비용 최적화 43% (이 중 13%는 최우선 순위로 고려)
RPA 시장, 연평균 25% 성장과 주요동인
Fortune Business Insight에 따르면, 2020년 전 세계 RPA 시장규모는 12억9000만 달러였습니다. COVID-19의 전 세계적인 영향은 전례 없이 충격적인 것이었고, 이에 따라 모든 지역의 다양한 업종에서 팬데믹의 영향을 완화시키기 위해 RPA 솔루션으로의 수요가 확대되어, 2017~2019년 연평균 성장률에 비해 2020년에는 21.3%의 큰 성장세를 보였습니다. 시장은 2021~2028년 연평균 25% CAGR로 2021년 16억1000만 달러에서 2028년 76억4000만 달러로 성장할 것으로 전망됩니다. [3] 또한, Forrester의 2021 예측 가이드에서는 "정보 근로자 4명 중 1명이 소프트웨어 로봇, 즉 RPA의 도움을 받을 것"으로 예측, 조직이 대유행 2년차에 접어들면서 RPA 및 기타 자동화 기술을 활용하여 직원들의 높은 성과, 참여 및 효율성을 유지하려고 할 것이며, 2020년에는 RPA가 조직에 의해 널리 채택되었지만 2021년에는 조직 전체에 걸쳐 모든 부서가 사용할 수 있는 기술로 발전할 것입니다.
RPA는 2021년의 가장 큰 기술 트렌드 중 하나가 될 것이고, 2021년 이후 RPA에 영향을 미칠 주요 동인은 다음과 같이 정의되고 있습니다. [4]
1. 지능형 프로세스 자동화(IPA)의 부상
IPA(Intelligent Process Automation)는 RPA의 규칙 기반 자동화 기능에 인공지능의 정교함과 머신러닝의 학습 기능 및 근본적인 프로세스 재설계의 강력한 조합이며, 새로운 비즈니스 접근 방식입니다. 전 세계적으로 RPA 채택이 급증함에 따라 조직은 이제 자동화를 더욱 발전시킬 새로운 방법을 찾고 있으며, IPA는 매우 정교하고 끊임없이 학습/발전하는 스마트 자동화 시스템을 제공할 것입니다.
2. RPA as a Service(RPAaaS)의 주류화
SaaS, ITaaS 등 "as a Service" 모델이 증가하는 가운데 RPA의 폭넓은 인기를 활용하여 많은 자동화 시스템 통합 업체는 이미 RPA as a Service 모델을 출시할 계획입니다. SaaS의 활용처럼 RPAaaS에서도 동일한 이점이 적용되며, RPAaaS는 개발 및 배포 비용을 절감하고 가장 효과적이며 재사용 가능한 구성 요소가 배치될 것입니다.
3. 다양한 영역으로 RPA 확산
RPA의 혁신적 가치가 확립됨에 따라 다양한 비기술 분야로 크게 확산될 것입니다. 헬스케어, 정부, 은행, 교육 등 다양한 업종에서 RPA를 도입해 생산성과 효율성을 높이고 있으며, 2021년에는 적용 범위가 확대될 것으로 예상됩니다.
4. 서류의 점진적인 제거
Research and Markets 보고서에 따르면, 2025년까지 자동화 시장은 기업의 다양한 서류 작업을 자동화할 수 있는 사전 구성된 기능을 갖춘 배포하기 쉬운 RPA 모델을 제공할 것입니다. 향후, 서류작업은 과거의 일이 되고, 규칙 기반 업무에 대한 인간의 개입은 전혀 필요하지 않을 것으로 예측됩니다.
5. 수동 작업과 디지털 작업의 결합
로봇은 단조로운 작업을 계속 자동화하고 인간의 지성이 필요한 일부 프로세스는 여전히 수동으로 실행해야 합니다. 2020년은 비즈니스 프로세스를 완전히 자동화하기 위해 RPA를 구현하였지만, 2021년에는 인간과 로봇이 자발적으로 협력하여 작업을 수행하는 보다 혼합된 접근 방식을 채택할 것입니다. 향후 RPA는 블록체인, 광학문자인식(OCR), 고급 데이터 분석 등과 같은 혁신기술과 통합되어 자동화를 더욱 강화할 것입니다.
6. 직원 경험(EX) 및 RPA의 중요성
COVID-19 백신에 대한 기다림이 길어짐에 따라 직원 경험에 대한 관심이 확대될 것입니다. 전염병과 그로 인한 경기침체와 관련된 불안과 우려가 증가됨에 따라, RPA를 통해 직원들의 생산성과 효율성을 유지하고, 단순 반복적인 업무에서 직원을 해방시켜 새로운 기술을 배우고 조직의 성공에 기여할 수 있도록 합니다.
위의 6가지 동인 중, IPA(Intelligent Process Automation)는 Forrester의 RPA에 대한 고객문의 건수의 11%를 차지하며 RPA의 핵심 주제로서 주목받고 있습니다.
[그림 2] Forrester analyst inquiries for RPA: trends (출처: Forrester[5])
IPA, 인텔리전트한 자동화 혁신
지능형 프로세스 자동화(IPA)는 기본적인 프로세스 재설계와 로봇 프로세스 자동화(RPA) 및 인공지능(AI), 머신러닝(ML)을 결합하여, 단순한 업무를 처리하는 RPA를 넘어 스스로의 판단을 통해 업무 수행이 가능한 로봇 시스템입니다. 반복적인 작업의 제거를 통해 작업자를 지원하고 비즈니스 프로세스를 개선할 수 있으며 상호 작용을 단순화하고 프로세스를 가속화하여 고객의 여정(Customer Journey)을 개선할 수 있습니다. IPA는 인간에 의해 수행되는 업무를 모방하고 흉내내는 수준에서 시간이 지남에 따라 더 나은 업무를 하는 법을 배우게 되고, 규칙 기반 자동화의 전통적인 활용은 딥 러닝과 인지 기술의 진보로 인해 의사결정 능력으로 강화될 수 있습니다. 현재 RPA 기술이 백 오피스 자동화에 초점을 두고 정형화된 업무를 수행한다면, IPA는 정형화하기 어려운 업무나 프런트 오피스 업무로의 확대가 가능합니다.
Gartner는 초자동화(Hyper Automation)라는 개념으로 정의하고 있으며, 업무(Task)의 자동화에서 시작하여 프로세스/비즈니스의 자동화는 이벤트 처리, 대화용 UX(챗봇 등), 인공지능/머신러닝 등의 기술과 접목되어 초자동화를 가능하게 합니다.
[그림 3] 초자동화 단계 (출처: Gartner, The 2020 Top Strategic Transportation Technology Trends[6])
○ 프로세스 자동화 관련 기술의 통합화
IPA로의 진화를 위한 기술적 요소는 시장 내에서 다양하게 정의되고 있으나, 그 맥락은 매우 유사합니다.
Gartner에 따르면, 신기술이 제품/서비스에 미치는 영향에 중점을 둔 제품 리더는 RPA의 기존 기능을 혁신적으로 변경하기보다는 프로세스 자동화와 관련된 기술을 RPA 플랫폼에 통합하여 초자동화를 활성화하는 데 집중해야 하며, 프로세스 자동화 관련기술은 process mining*, machine learning, analytics, iPaaS*(서비스형 통합 플랫폼), iBPMS*(지능형 비즈니스 프로세스 관리 제품군) 및 decision modeling을 포함합니다. [7]
최근, process mining은 기업의 자동화 후보를 식별하고 우선순위를 정하는 것이 중요해짐에 따라 IPA의 핵심 요소 기술로 부각되고 있습니다.
[그림 4] 자동화 기술 (참고: Garter, 2020, Hyperautomation Technology Toolkit for Organizations [8])
추가로, McKinsey가 정의하는 IPA의 기술 요소를 자세히 살펴보겠습니다. [9]
1) RPA: 기존 사용자 인터페이스를 통해 데이터 추출 및 정리 등 일상적인 작업을 자동화하는 소프트웨어 자동화 도구. 로봇은 이메일 및 시스템 액세스, 계산 수행, 문서 및 보고서 작성, 파일 확인 등의 규칙 기반 작업을 수행
2) Smart workflow: 인간과 소프트웨어 로봇이 수행하는 작업을 통합하는 프로세스 관리 소프트웨어 도구. 사용자는 프로세스의 시작 및 실시간 상태 추적이 가능하고, 소프트웨어는 로봇과 인간 사용자 사이의 핸드오프를 관리하고 병목 현상에 대한 통계 데이터를 제공
3) ML/advanced analytics: 일일 매출 데이터 등 구조화된 데이터의 패턴을 학습을 통해 식별하는 알고리즘. 학습을 통한 통찰력을 제공하여 컴플라이언스 준수, 비용 절감, 경쟁 우위 확보 등을 지원
4) Natural-language generation (NLG): 관측치에 대해 데이터를 산문으로 변환하는 규칙을 적용하여 인간과 기술의 원활한 상호작용을 만들어 내는 소프트웨어 엔진. 구조화된 성능 데이터를 자연어 엔진에 연결하여 내/외부 관리 보고서를 자동으로 작성 (금융기관의 주간 경영 보고서 작성에 활용)
5) Cognitive agents: 기계 학습과 자연어 생성을 결합하여 작업을 실행하고, 통신하고, 데이터에서 학습하며, 심지어 "감정 감지"를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있는 완전한 가상 인력(에이전트)을 구축하는 기술 (전화나 서비스 센터와 같은 대화를 통한 직원과 고객 지원에 활용, 영국의 한 자동차 보험사의 전환율 22% 증가)
* process mining: 정보 시스템에서 쉽게 사용 가능한 이벤트 로그를 활용하여 실제 프로세스를 발견/모니터링/개선하며, 자동화된 process discovery(즉, 이벤트 로그에서 프로세스 모델 추출) 포함 [7]
* iPaaS (integration platform as a service): 기존 API 또는 소프트웨어 인터페이스를 사용하는 프로세스를 신속하게 자동화하는데 이상적이며, 인력 개입이 필요 없는 소프트웨어 시스템 간 일련의 상호 작용을 조정 [8]
* iBPMS (intelligent business process management systems): 전사적 process discovery, 시각화 및 모니터링 기능을 포함하고, low-code application development, 통합 플랫폼 및 프로세스 워크플로우를 단일 패키지로 제공 [8]
○ E2E 프로세스 자동화 혁신과 클라우드 전환
기업은 운영 효율을 위한 기술에 투자를 집중하여 작업 속도와 효율성을 높이기 위해 작업자를 지원하는 서비스를 제공하거나, 실수를 사전 식별하여 즉시 개선하고, 근본적으로 실수를 사전에 예방할 것입니다. 이는 IPA를 통해 보다 동적으로 자동화하게 될 것입니다.
IPA는 RPA의 단순한 작업 실행을 인텔리전트한 자동화의 기술 요소, 즉 자동 프로세스 디스커버리, 머신러닝 및 분석 역량, computer vision, NLP(자연어 처리) 및 퍼지 로직과 같은 인지 기술과 결합함으로써 비즈니스 프로세스 자동화의 적용 범위를 크게 확장시켜, 탐색-자동화-최적화라는 전체 자동화 과정에 걸쳐 사람-봇의 협업을 통해 End-to-End 비즈니스 프로세스의 자동화를 지원하고 디지털 트랜스포메이션을 가속화할 것입니다. 글로벌 팬데믹과 시장 위기 속에서 2020년 1분기 벤처 캐피털의 End-to-End 프로세스 자동화 솔루션에 주력하는 RPA 기업에 대한 초기 투자에서의 가파른 상승세[7]가 이를 증명하고 있습니다. RPA, 챗봇, 인지 기술 등 다양한 디지털 트랜스포메이션 기술들을 연계해 일련의 워크플로우를 디자인하고, 기업의 핵심 프로세스들을 'Seamless'하게 연결하여 데이터의 자유로운 흐름과 효율적 협업을 최대한으로 이끌어내는 E2E Digital Process 운영을 가능하게 할 것입니다.
COVID-19는 클라우드 환경에 대한 절실한 필요성을 보여주었습니다. 팬데믹으로 인해 사무실로 출퇴근할 수 없었을 뿐만 아니라 시스템을 수동으로 운영할 수 없었고, 용량을 쉽게 증설하거나 시스템을 변화에 쉽게 적응시킬 방법도 없었습니다. 클라우드 기반의 자동화를 통해 해당 문제는 대부분 해결 가능합니다. 환경 변화에 따른 위기는 앞으로도 존재할 것이며, 더 많은 근로자가 재택근무를 확대할 것입니다. 적응력과 가용성이 향상되어야 할 필요성은 클라우드 및 하이브리드 IPA 서비스로의 전환을 가속화할 것입니다.
IPA, 디지털 전환의 중심에 서다.
전 세계 기업들은 팬데믹을 경험하면서 비즈니스의 대응력을 높이고 다양한 업무형태를 지원하면서 업무 효율과 경쟁력을 높이기 위한 디지털 전환에 노력하고 있습니다.
기업의 업무 자동화는 지난 수년 동안 지능형 자동화의 필요성으로 확대되었고, 인공지능과 머신러닝 등의 기술이 발전함에 따라 인간과 기계가 상호 작용하는 방식, 인지 기술, 데이터 분석 방법 및 의사결정 등에 많은 변화를 가져오면서, 스스로 생각하고 학습하면서 적용하는 스마트 비즈니스 프로세스/워크플로우를 통한 디지털 혁신을 실현하고 있습니다. 즉, 분석 및 인공지능(특히 머신러닝)을 통해 자동화하고 지능적인 의사 결정을 적용하여 서로 다른 시스템을 통합한 End-to-End 프로세스에서 충분한 유연성을 제공할 수 있습니다.
지능형 자동화의 주요 목표는 고객과 직원의 경험을 혁신하고 생산성을 효율화하는 것입니다. 시간과 비용을 절약하여 단순 반복적인 프로세스에서 사람의 개입을 줄여 고객과의 대화, 사업 개발, 새로운 비즈니스 제안과 같은 실제 가치를 추가하는 일에 집중할 수 있도록 하고, End-to-End 고객 경험을 향상시키며, 최종적으로 기업은 비즈니스 프로세스 자동화를 통해 효율성과 비용 절감, 고객 만족을 통한 가치 창출로 최고의 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 2021년은 RPA를 넘어 IPA를 통해 경쟁력 있는 디지털 워크플로우 창출하고, ‘미션 크리티컬’ 비즈니스를 자동화하는 한 해가 될 것입니다.
※ RPA 벤더를 평가한 2021년 가트너 보고서를 읽어보세요.
References
[1] https://www.cio.com/article/3236451/what-is-rpa-robotic-process-automation-explained.html
[2] Gartner, Magic Quadrant for Robotic Process Automation, Cathy Tornbohm, et al., 27 July 2020
[3] https://www.fortunebusinessinsights.com/robotic-process-automation-rpa-market-102042
[4] https://agreeya.com/6-top-trends-for-robotic-process-automation-rpa-in-2021-beyond/
[5] Forrester, RPA Inquiry Spotlight, 2020, Forrester Inquiries Highlight Scale, Security, Governance, And AI Integration Issues
[6] Gartner, The 2020 Top Strategic Transportation Technology Trends, Bart De Muynck, 9 June 2020
[7] Gartner, Emerging Technologies Venture Capital Growth Insights: Robotic Process Automation, Arthur Villa, et al., 4 February 2021
[8] Gartner, Hyperautomation Technology Toolkit for Organizations, Finance Research Team, 24 April 2020
[9] https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/intelligent-process-automation-the-engine-at-the-core-of-the-next-generation-operating-model#
[10] https://www.digitalistmag.com/cio-knowledge/2020/01/06/creating-business-value-with-intelligent-automation-06202044/
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