2019.12.31

분석, 보안, 재무∙자산관리 등 열일하는 RPA··· CIO 우선순위로

피터 B. 니콜 | CIO

조직에서 로봇 프로세스 자동화(RPA)의 잠재력을 제대로 알고 있는 리더는 소수에 불과하다. RPA에 관한 선전 때문에 1990년대 중반 인터넷 거품을 떠올리는 사람도 있을 것이다. 언젠가는 도약하리라는 사실은 알고 있지만 이 지식 공유에 관한 아이디어가 어디에서 또는 어떻게 적용될지는 모른다.
 

ⓒGetty Images Bank


RPA는 인공지능과 머신러닝 기능을 적용하여 이전에 인간이 해야 했던 반복적인 작업을 수행한다.

블록체인의 개념과 마찬가지로 이 기술이 도입이 더딘 이유는 상당 부분은 교육과 관련되어 있다. RPA의 힘을 내재화하고 나면 곧 조직 전반에 걸쳐 RPA형 개념을 신속하게 적용하게 된다.

RPA는 물리적인 로봇이 아니다. RPA는 미소를 머금고 페덱스 배송물을 배달하지도 않는다. 또한 일요일에 에어 택시 안에서 아마존 배송물을 배달하지도 않는다. RPA의 장점은 규칙에 따라 활동을 자동화하여 팀의 수동 프로세스 수행 부담을 덜어준다는 점이다. 수동적이며 반복적이고 오류율이 높은 프로세스에서 RPA가 빛을 발한다.

RPA는 3가지를 잘한다. 비용을 낮추고 품질을 높이며 운영 관리를 개선한다. 오토메이션애니웨어, 블루프리즘(Blue Prism), 워크퓨전(WorkFusion), 크라이언 시스템즈(Kryon Systems), 유아이패스, NICE 등 어느 RPA를 사용해도 상관없다. 각 툴은 더 나은 비즈니스 결과를 달성하는 데 도움이 될 수 있다.

생각해 보자. 비즈니스 결과를 정량적으로 개선해야 한다. 내년을 위해 그런 10배 효과를 지닌 혁신을 찾고 있다. 이미 비즈니스 리더들에게 마법 같은 성과를 약속했고 마법의 가루를 어디에서 구할 수 있는지 모르는 상태이다. 두려워할 필요 없다.

RPA는 차세대 CIO를 위한 대단히 흥미로운 애플리케이션이 있다.

고급 분석을 위한 RPA
데이터 레이크를 구축하는가? RPA가 도움이 될 수 있다. 데이터 지원 계획을 시작하는가? RPA가 도움이 될 수 있다. RPA는 시간이 소요되고 양이 많으며 반복적인 활동을 간소화하고 자동화한다. 빅 데이터는 데이터 수집, 조정, 정제, 정규화, 데이터 랭글링(data wrangling), 메타데이터 태깅이 필요하다.

RPA는 고급 분석을 위한 놀라운 이점을 제공한다.

• 데이터 세트를 키보드를 사용해 반복적으로 다시 입력해야 할 필요가 없음
• 데이터 마이그레이션
• 데이터 확인
• 데이터로부터 정확한 보고서 생성
• 액션 프레임워크의 기반: ‘알면 좋은 것’(허용 오차 이내), ‘흥미로운 것’(예상보다 좋음) 또는 ‘조치 필요’(조치 필요)
• 실제 프로세스를 시각화하기 위한 프로세스 마이닝 기술
• 획득한 소스로부터 획득
• 정확성, 일관성, 타당성, 시의적절성, 접근성을 위한 데이터 규칙
• 데이터 중복 제거
• 벤더 마스터 파일 업데이트 수행
• 데이터 추출
• 고급 처리 알고리즘
• 서식 설정

RPA는 가장 복잡한 환경도 처리할 수 있다. 활동을 기록하고 수행할 수 있다면 RPA는 운영을 개선할 수 있다.

비즈니스 프로세스 낭비 제거를 위한 RPA
데이터 통합은 절대로 끝나지 않는 계획이다. 이런 시스템의 통합을 완전 자동화하기 위한 마지막 단계에서는 예산이 없거나 관심이 없어진다. RPA는 이 마지막 단계를 선택하고 연결하여 프로세스 낭비를 없앨 수 있다. RPA는 생산성 향상의 새로운 바람을 주도할 것이며 8가지 주요 거래 처리 낭비 유형을 해결할 수 있다.

• 결함: 놓친 기한 또는 초과 지출 강조 등
• 과잉 생산: 심각도에 기초하여 보고 확장 등
• 대기: 승인 대기 등
• 미활용 인재: 이벤트에 기초하여 필요 시 직원에게 교육 제공 및 태깅 등
• 운송: 승인 시스템이 PO 및 계산서 발행 시스템과 통신하지 않을 때 등 기능들 사이의 핸드오프 용이화 등
• 인벤토리: 대규모 시스템에 입력할 데이터 처리 등
• 동작: 애플리케이션 전환 시 반복적인 키 누름 제거 등
• 추가 처리: 보고서 서식 설정, 세부사항 추가 등.

RPA는 디지털 전환과 운영 우수성을 붕괴시키고 있다. 자동화에 대한 RPA의 빠르고 저렴한 접근방식은 노동력을 절감하고 수용력을 개선하며 속도와 정확도를 높여준다.
 


프로젝트, 프로그램, 포트폴리오 관리를 위한 RPA
RPA와 프로젝트 관리를 함께 언급하는 것을 들어 본 적이 없는가? 뉴스는 별것 아니다. RPA는 프로젝트 관리를 위한 인간적 필요를 대체하지 않을 것이다.
프로젝트 예산 관리, 위험 모니터링, 자원 용량 균형 유지는 모두 프로그램 및 프로젝트 관리자의 역할의 핵심이다. RPA는 IT 포트폴리오 관리와 관련하여 “좋은 것”으로 여겨지는 것에 대한 기준을 새롭게 정의할 수 있다. 자동화가 위험을 낮추고 포트폴리오 관리 활동을 간소화할 수 있는 다양한 방법이 있다. 주된 기능은 다음과 같다.

• 업무 명세서에 대한 다중 디지털 승인 생성
• 기업의 ‘최적 표준’을 이용하여 계약서 작성
• 포트폴리오 보고서 생성 및 배포 자동화
• 문서 생성
• 프로젝트 변화에 관한 알림 제공
• 자원 균형 유지: 활용도 보고 및 자원 재할당
• 정보 관리를 위한 스프레드시트 의존도 감소
• 질문에 대한 응답. 제대로 진행되고 있는가?
• 프로젝트별 정보 수집 및 전파
• 채용 과정에서 후보자 검증, 선별, 추적
• 한계값에 기초하여 재무 시나리오 모델링 생성
• 대시보드를 위한 데이터 획득 자동화: 파워 BI나 클래러티 PPM 등
• 지속적인 진행 상황 확인 및 제공된 가치 획득을 위한 센서 제공
• 이력 데이터에 기초한 전망
• PMO 정책 준수 확보: 프로세스 문서화 및 프로젝트 감사 등
• 프로젝트 및 프로그램 SDLC 프로세스 단계 진행 자동화

RPA는 IT 포트폴리오 생태계에서 중요한 역할을 할 수 있다. 짧은 기간(1~2개월)과 낮은 투자 비용(50,000~100,000달러) 덕분에 조직은 RPA를 손쉽게 시범 운영할 수 있다. RPA를 통해 개선점 정량화가 쉬워진다. 이 지표 주도적인 접근방식은 결과가 즉각적이고 가시적일 때 비즈니스-파트너 논의를 간소화한다.

 




2019.12.31

분석, 보안, 재무∙자산관리 등 열일하는 RPA··· CIO 우선순위로

피터 B. 니콜 | CIO

조직에서 로봇 프로세스 자동화(RPA)의 잠재력을 제대로 알고 있는 리더는 소수에 불과하다. RPA에 관한 선전 때문에 1990년대 중반 인터넷 거품을 떠올리는 사람도 있을 것이다. 언젠가는 도약하리라는 사실은 알고 있지만 이 지식 공유에 관한 아이디어가 어디에서 또는 어떻게 적용될지는 모른다.
 

ⓒGetty Images Bank


RPA는 인공지능과 머신러닝 기능을 적용하여 이전에 인간이 해야 했던 반복적인 작업을 수행한다.

블록체인의 개념과 마찬가지로 이 기술이 도입이 더딘 이유는 상당 부분은 교육과 관련되어 있다. RPA의 힘을 내재화하고 나면 곧 조직 전반에 걸쳐 RPA형 개념을 신속하게 적용하게 된다.

RPA는 물리적인 로봇이 아니다. RPA는 미소를 머금고 페덱스 배송물을 배달하지도 않는다. 또한 일요일에 에어 택시 안에서 아마존 배송물을 배달하지도 않는다. RPA의 장점은 규칙에 따라 활동을 자동화하여 팀의 수동 프로세스 수행 부담을 덜어준다는 점이다. 수동적이며 반복적이고 오류율이 높은 프로세스에서 RPA가 빛을 발한다.

RPA는 3가지를 잘한다. 비용을 낮추고 품질을 높이며 운영 관리를 개선한다. 오토메이션애니웨어, 블루프리즘(Blue Prism), 워크퓨전(WorkFusion), 크라이언 시스템즈(Kryon Systems), 유아이패스, NICE 등 어느 RPA를 사용해도 상관없다. 각 툴은 더 나은 비즈니스 결과를 달성하는 데 도움이 될 수 있다.

생각해 보자. 비즈니스 결과를 정량적으로 개선해야 한다. 내년을 위해 그런 10배 효과를 지닌 혁신을 찾고 있다. 이미 비즈니스 리더들에게 마법 같은 성과를 약속했고 마법의 가루를 어디에서 구할 수 있는지 모르는 상태이다. 두려워할 필요 없다.

RPA는 차세대 CIO를 위한 대단히 흥미로운 애플리케이션이 있다.

고급 분석을 위한 RPA
데이터 레이크를 구축하는가? RPA가 도움이 될 수 있다. 데이터 지원 계획을 시작하는가? RPA가 도움이 될 수 있다. RPA는 시간이 소요되고 양이 많으며 반복적인 활동을 간소화하고 자동화한다. 빅 데이터는 데이터 수집, 조정, 정제, 정규화, 데이터 랭글링(data wrangling), 메타데이터 태깅이 필요하다.

RPA는 고급 분석을 위한 놀라운 이점을 제공한다.

• 데이터 세트를 키보드를 사용해 반복적으로 다시 입력해야 할 필요가 없음
• 데이터 마이그레이션
• 데이터 확인
• 데이터로부터 정확한 보고서 생성
• 액션 프레임워크의 기반: ‘알면 좋은 것’(허용 오차 이내), ‘흥미로운 것’(예상보다 좋음) 또는 ‘조치 필요’(조치 필요)
• 실제 프로세스를 시각화하기 위한 프로세스 마이닝 기술
• 획득한 소스로부터 획득
• 정확성, 일관성, 타당성, 시의적절성, 접근성을 위한 데이터 규칙
• 데이터 중복 제거
• 벤더 마스터 파일 업데이트 수행
• 데이터 추출
• 고급 처리 알고리즘
• 서식 설정

RPA는 가장 복잡한 환경도 처리할 수 있다. 활동을 기록하고 수행할 수 있다면 RPA는 운영을 개선할 수 있다.

비즈니스 프로세스 낭비 제거를 위한 RPA
데이터 통합은 절대로 끝나지 않는 계획이다. 이런 시스템의 통합을 완전 자동화하기 위한 마지막 단계에서는 예산이 없거나 관심이 없어진다. RPA는 이 마지막 단계를 선택하고 연결하여 프로세스 낭비를 없앨 수 있다. RPA는 생산성 향상의 새로운 바람을 주도할 것이며 8가지 주요 거래 처리 낭비 유형을 해결할 수 있다.

• 결함: 놓친 기한 또는 초과 지출 강조 등
• 과잉 생산: 심각도에 기초하여 보고 확장 등
• 대기: 승인 대기 등
• 미활용 인재: 이벤트에 기초하여 필요 시 직원에게 교육 제공 및 태깅 등
• 운송: 승인 시스템이 PO 및 계산서 발행 시스템과 통신하지 않을 때 등 기능들 사이의 핸드오프 용이화 등
• 인벤토리: 대규모 시스템에 입력할 데이터 처리 등
• 동작: 애플리케이션 전환 시 반복적인 키 누름 제거 등
• 추가 처리: 보고서 서식 설정, 세부사항 추가 등.

RPA는 디지털 전환과 운영 우수성을 붕괴시키고 있다. 자동화에 대한 RPA의 빠르고 저렴한 접근방식은 노동력을 절감하고 수용력을 개선하며 속도와 정확도를 높여준다.
 


프로젝트, 프로그램, 포트폴리오 관리를 위한 RPA
RPA와 프로젝트 관리를 함께 언급하는 것을 들어 본 적이 없는가? 뉴스는 별것 아니다. RPA는 프로젝트 관리를 위한 인간적 필요를 대체하지 않을 것이다.
프로젝트 예산 관리, 위험 모니터링, 자원 용량 균형 유지는 모두 프로그램 및 프로젝트 관리자의 역할의 핵심이다. RPA는 IT 포트폴리오 관리와 관련하여 “좋은 것”으로 여겨지는 것에 대한 기준을 새롭게 정의할 수 있다. 자동화가 위험을 낮추고 포트폴리오 관리 활동을 간소화할 수 있는 다양한 방법이 있다. 주된 기능은 다음과 같다.

• 업무 명세서에 대한 다중 디지털 승인 생성
• 기업의 ‘최적 표준’을 이용하여 계약서 작성
• 포트폴리오 보고서 생성 및 배포 자동화
• 문서 생성
• 프로젝트 변화에 관한 알림 제공
• 자원 균형 유지: 활용도 보고 및 자원 재할당
• 정보 관리를 위한 스프레드시트 의존도 감소
• 질문에 대한 응답. 제대로 진행되고 있는가?
• 프로젝트별 정보 수집 및 전파
• 채용 과정에서 후보자 검증, 선별, 추적
• 한계값에 기초하여 재무 시나리오 모델링 생성
• 대시보드를 위한 데이터 획득 자동화: 파워 BI나 클래러티 PPM 등
• 지속적인 진행 상황 확인 및 제공된 가치 획득을 위한 센서 제공
• 이력 데이터에 기초한 전망
• PMO 정책 준수 확보: 프로세스 문서화 및 프로젝트 감사 등
• 프로젝트 및 프로그램 SDLC 프로세스 단계 진행 자동화

RPA는 IT 포트폴리오 생태계에서 중요한 역할을 할 수 있다. 짧은 기간(1~2개월)과 낮은 투자 비용(50,000~100,000달러) 덕분에 조직은 RPA를 손쉽게 시범 운영할 수 있다. RPA를 통해 개선점 정량화가 쉬워진다. 이 지표 주도적인 접근방식은 결과가 즉각적이고 가시적일 때 비즈니스-파트너 논의를 간소화한다.

 


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