2016.09.30

'예고된 혼란' 봇, 빠르게 도입하되 작게 시작하라

Clint Boulton | CIO
인간이 수작업으로 하던 일을 로봇이 맡는 일이 늘어난 것은 우리가 기계 자동화 시대에 접어들었음을 의미한다. 그리고 현재 자동화 사례 대부분은 데이터 입력 같은 사무 수작업을 수행하는 소프트웨어 봇에서 나온다.


Image Credit: Getty Images Bank

좋은 소식은 이런 변화가 사무직 직원에 대한 직접적 위협이 되지 않을 가능성이 있다는 점이다. 전문가들은 이들 소프트웨어 에이전트가 기업이 새로운 지식 영역과 고객-지향적 위치를 확보하게 해 단계적으로 일자리를 더 많이 만들어낼 수 있다고 전망한다.

로봇 프로세스 자동화(RPA)로 알려진 이 접근방식은 사무직 노동자가 일반적으로 컴퓨터의 도움을 받아 하던 작업을 자동화한다. 최근 이 주제에 대해 발표한 딜로이트LLP의 전무이사 데이비드 스카츠스키는 "RPA는 인지 기술과 결합해 봇이 더 지능적이 돼 비즈니스에 대한 가치를 높이면서 상장해 나갈 것이다"라고 말했다. 시장조사업체 TMR(Transparency Market Research)은 전 세계 RPA 시장이 2013년 1억 8,300만 달러에서 2020년 50억 달러까지 성장할 것으로 예상했다.

봇은 인간이 하는 것처럼 전자 양식 생성부터 고객 계정의 데이터 변경까지 모든 것을 따라 한다. 일부 봇은 애플리케이션에 로그인하고, 웹 페이지에서 정보를 추출하고, 이를 수정하고 또 다른 애플리케이션에 입력하는 작업까지 한다. 실제로 AT&T는 여러 시스템에서 세일즈 리드를 끌어내는 일을 봇이 처리해 직원이 더 많은 시간을 고객에 집중할 수 있도록 하고 있다.

기계의 부상이 더 높은 생산성을 만든다
봇의 장점은 직원 비용 절감, 수자업 오류 감소, 고객 관여 향상 등이 있다. 스카츠스키가 소개한 한 은행 사례를 보면, 이들은 클레임 처리를 재설계하고 13개 프로세스를 실행해 매년 150만건의 요청을 처리하는 85개의 봇을 사용하고 있다. 정직원 200명 이상이 해야 할 업무량을 30% 비용으로 처리하고 있다.

봇의 가장 큰 매력은 일반적으로 저비용이고 구축이 쉽고 맞춤 소프트웨어나 고도의 시스템 통합이 필요하지 않다는 점이다. 스카츠스키는 기업이 막대한 지출을 추가로 하거나 직원 갈등 없이 성장을 추구함에 따라 이런 장점이 더 중요해지고 있다고 말했다. 그는 “기업은 여유를 만들려 하고 있고, 저가치 작업을 자동화해 비즈니스에 더 나은 가치를 가져올 수 있다"고 말했다.

기업이 더 많은 비즈니스 프로세스를 자동화함에 따라 많은 사람이 일자리를 잃는다는 것은 의심할 여지가 없는 사실이다. 시장조사업체 포레스터는 지난해 11월 RPA가 2억 3,000만 명 이상의 지식 노동자, 혹은 대략적으로 전 세계 노동자의 9%의 일자리에 위협을 가할 것으로 추정했다. 하지만 부정적인 면만 있는 것이 아니다. 기존 직원을 교육을 통해 회사내에서 새로운 역할로 전환하고 다른 일자리를 만들어낸다.

기업 부문의 자동화 기술의 영향을 추적하는 포레스터의 애널리스트 크랙 르 클레어는 "물리적, 지능적 기계와 다른 자동화 능력과 함께 RPA는 미국 일자리의 16%를 대체하겠지만 9%에 해당하는 새로운 일자리를 만들어 내 2025년까지 총 7%의 일자리가 감소할 것이다"라고 말했다. 실제로 월터 클루버(Wolters Kluwer)는 RPA를 이용해 장부 정리 관련 작업 비용을 절감한 후 이를 금융 애널리스트 채용에 재투자해 수익, 매출, 계획, 예측 등의 작업을 맡겼다.

르 클레어는 또한 증가된 RPA가 '인지 소믈리에' 즉, 해당 분야를 이해하고 애플리케이션 분야의 지식 기반을 큐레이팅하는 직원의 부상을 가져오고 있다고 분석했다. 그는 "특히 금융 서비스에서 정보가 크게 증가하면서 고객은 이전보다 더 많은 사람의 조언을 필요로 할 것이다"라고 말했다.

봇 대부분은 엄격하게 비즈니스 로직을 준수하지만 이는 점차 변화하고 있다. 만약 기계가 더 똑똑해지면 기업이 이를 더 복잡한 작업에 활용할 수 있다. 예를 들어 RPA는 챗봇, 자연어 처리, 머신러닝, 기타 툴과 결합해 패턴을 식별하고 그 정보를 프로세스 다음 단계로 넘겨 오디오, 텍스트, 이미지에서 정보를 추출, 구조화할 수 있다.

봇은 이미 기업이 고객과 소통하는 방식을 바꾸고 있다. 예를 들어 뱅가드 그룹(Vanguard Group)은 '로보어드바이저'라는 세련된 알고리즘을 통해 인간과 짝을 이뤄 고객에게 맞춤 투자 자문을 제공한다. 버진 트레인(Virgin Trains)은 인지 RPA를 도입해 연착에 따른 환불 업무를 처리한다. 고객의 이메일이 도착하면 자연어 처리 툴이 의미와 감정을 파악해 핵심 정보를 텍스트로 구성한 후 고객에서 서비스해 일상적인 작업 시간과 고객 이메일을 처리 업무를 85% 줄였다.

스카츠스키는 “인지 RPA는 기본적 자동화를 넘어서서 더 나은 고객 만족도, 낮은 고객 이탈, 매출 증가 등 비즈니스 성과로 이어지는 잠재력을 갖고 있다"라고 말했다.


변화 관리와 통합의 문제
인지 RPA에도 한계는 있다. 스카츠스키는 인지 RPA를 기존 시스템이나 기술과의 결합하기 쉽지 않고 그 복잡성을 다룰 수 있는 능력이 부족해 발전이 더딘 상황이라고 지적했다. IBM과 블루 프리즘(Blue Prism)은 인지 RPA에 협력하기로 손을 잡을 것도 이런 문제를 해결하기 위해서다.

포레스터의 르 클레어는 현재 봇 도입을 검토하는 기업 대부분은 변화 관리와 거버넌스, 보안 장애를 극복해야 한다고 말했다. 그는 "너무 많은 상호 의존성을 갖는 형태로 봇을 구성하면 기존 시스템을 파괴할 수도 있다. 특히 봇에 대해 익숙하지 않은 작업자와 함께 업무를 처리해야 할 때 혼란이 발생할 수 있다"라고 말했다.

게다가 대부분의 RPA 툴은 데스크톱에서 실행한다. 수천 대의 PC에서 중앙 서버로 구성되는 고도로 가상화된 환경에서의 봇을 구현해 운영하는데 어려움이 짐작되는 대목이다. 르 클레어는 "더 세련된 가상 데스크톱 인프라(VDI)를 구현하려면 통합 문제가 있다"라고 말했다.

스카츠스키는 CIO가 RPA를 빠르게 도입해야 할 필요는 있지만 이를 확대 적용하는 것은 서두를 필요가 없다고 지적했다. 그는 "작고 빠르게 시작하라. 만약 초기에 성공을 거뒀다면 한걸음 물러나 기업 거버넌스와 인력 모델의 관점에서 확대하는 방법을 더 전략적으로 구상해야 한다"라고 말했다. ciokr@idg.co.kr



2016.09.30

'예고된 혼란' 봇, 빠르게 도입하되 작게 시작하라

Clint Boulton | CIO
인간이 수작업으로 하던 일을 로봇이 맡는 일이 늘어난 것은 우리가 기계 자동화 시대에 접어들었음을 의미한다. 그리고 현재 자동화 사례 대부분은 데이터 입력 같은 사무 수작업을 수행하는 소프트웨어 봇에서 나온다.


Image Credit: Getty Images Bank

좋은 소식은 이런 변화가 사무직 직원에 대한 직접적 위협이 되지 않을 가능성이 있다는 점이다. 전문가들은 이들 소프트웨어 에이전트가 기업이 새로운 지식 영역과 고객-지향적 위치를 확보하게 해 단계적으로 일자리를 더 많이 만들어낼 수 있다고 전망한다.

로봇 프로세스 자동화(RPA)로 알려진 이 접근방식은 사무직 노동자가 일반적으로 컴퓨터의 도움을 받아 하던 작업을 자동화한다. 최근 이 주제에 대해 발표한 딜로이트LLP의 전무이사 데이비드 스카츠스키는 "RPA는 인지 기술과 결합해 봇이 더 지능적이 돼 비즈니스에 대한 가치를 높이면서 상장해 나갈 것이다"라고 말했다. 시장조사업체 TMR(Transparency Market Research)은 전 세계 RPA 시장이 2013년 1억 8,300만 달러에서 2020년 50억 달러까지 성장할 것으로 예상했다.

봇은 인간이 하는 것처럼 전자 양식 생성부터 고객 계정의 데이터 변경까지 모든 것을 따라 한다. 일부 봇은 애플리케이션에 로그인하고, 웹 페이지에서 정보를 추출하고, 이를 수정하고 또 다른 애플리케이션에 입력하는 작업까지 한다. 실제로 AT&T는 여러 시스템에서 세일즈 리드를 끌어내는 일을 봇이 처리해 직원이 더 많은 시간을 고객에 집중할 수 있도록 하고 있다.

기계의 부상이 더 높은 생산성을 만든다
봇의 장점은 직원 비용 절감, 수자업 오류 감소, 고객 관여 향상 등이 있다. 스카츠스키가 소개한 한 은행 사례를 보면, 이들은 클레임 처리를 재설계하고 13개 프로세스를 실행해 매년 150만건의 요청을 처리하는 85개의 봇을 사용하고 있다. 정직원 200명 이상이 해야 할 업무량을 30% 비용으로 처리하고 있다.

봇의 가장 큰 매력은 일반적으로 저비용이고 구축이 쉽고 맞춤 소프트웨어나 고도의 시스템 통합이 필요하지 않다는 점이다. 스카츠스키는 기업이 막대한 지출을 추가로 하거나 직원 갈등 없이 성장을 추구함에 따라 이런 장점이 더 중요해지고 있다고 말했다. 그는 “기업은 여유를 만들려 하고 있고, 저가치 작업을 자동화해 비즈니스에 더 나은 가치를 가져올 수 있다"고 말했다.

기업이 더 많은 비즈니스 프로세스를 자동화함에 따라 많은 사람이 일자리를 잃는다는 것은 의심할 여지가 없는 사실이다. 시장조사업체 포레스터는 지난해 11월 RPA가 2억 3,000만 명 이상의 지식 노동자, 혹은 대략적으로 전 세계 노동자의 9%의 일자리에 위협을 가할 것으로 추정했다. 하지만 부정적인 면만 있는 것이 아니다. 기존 직원을 교육을 통해 회사내에서 새로운 역할로 전환하고 다른 일자리를 만들어낸다.

기업 부문의 자동화 기술의 영향을 추적하는 포레스터의 애널리스트 크랙 르 클레어는 "물리적, 지능적 기계와 다른 자동화 능력과 함께 RPA는 미국 일자리의 16%를 대체하겠지만 9%에 해당하는 새로운 일자리를 만들어 내 2025년까지 총 7%의 일자리가 감소할 것이다"라고 말했다. 실제로 월터 클루버(Wolters Kluwer)는 RPA를 이용해 장부 정리 관련 작업 비용을 절감한 후 이를 금융 애널리스트 채용에 재투자해 수익, 매출, 계획, 예측 등의 작업을 맡겼다.

르 클레어는 또한 증가된 RPA가 '인지 소믈리에' 즉, 해당 분야를 이해하고 애플리케이션 분야의 지식 기반을 큐레이팅하는 직원의 부상을 가져오고 있다고 분석했다. 그는 "특히 금융 서비스에서 정보가 크게 증가하면서 고객은 이전보다 더 많은 사람의 조언을 필요로 할 것이다"라고 말했다.

봇 대부분은 엄격하게 비즈니스 로직을 준수하지만 이는 점차 변화하고 있다. 만약 기계가 더 똑똑해지면 기업이 이를 더 복잡한 작업에 활용할 수 있다. 예를 들어 RPA는 챗봇, 자연어 처리, 머신러닝, 기타 툴과 결합해 패턴을 식별하고 그 정보를 프로세스 다음 단계로 넘겨 오디오, 텍스트, 이미지에서 정보를 추출, 구조화할 수 있다.

봇은 이미 기업이 고객과 소통하는 방식을 바꾸고 있다. 예를 들어 뱅가드 그룹(Vanguard Group)은 '로보어드바이저'라는 세련된 알고리즘을 통해 인간과 짝을 이뤄 고객에게 맞춤 투자 자문을 제공한다. 버진 트레인(Virgin Trains)은 인지 RPA를 도입해 연착에 따른 환불 업무를 처리한다. 고객의 이메일이 도착하면 자연어 처리 툴이 의미와 감정을 파악해 핵심 정보를 텍스트로 구성한 후 고객에서 서비스해 일상적인 작업 시간과 고객 이메일을 처리 업무를 85% 줄였다.

스카츠스키는 “인지 RPA는 기본적 자동화를 넘어서서 더 나은 고객 만족도, 낮은 고객 이탈, 매출 증가 등 비즈니스 성과로 이어지는 잠재력을 갖고 있다"라고 말했다.


변화 관리와 통합의 문제
인지 RPA에도 한계는 있다. 스카츠스키는 인지 RPA를 기존 시스템이나 기술과의 결합하기 쉽지 않고 그 복잡성을 다룰 수 있는 능력이 부족해 발전이 더딘 상황이라고 지적했다. IBM과 블루 프리즘(Blue Prism)은 인지 RPA에 협력하기로 손을 잡을 것도 이런 문제를 해결하기 위해서다.

포레스터의 르 클레어는 현재 봇 도입을 검토하는 기업 대부분은 변화 관리와 거버넌스, 보안 장애를 극복해야 한다고 말했다. 그는 "너무 많은 상호 의존성을 갖는 형태로 봇을 구성하면 기존 시스템을 파괴할 수도 있다. 특히 봇에 대해 익숙하지 않은 작업자와 함께 업무를 처리해야 할 때 혼란이 발생할 수 있다"라고 말했다.

게다가 대부분의 RPA 툴은 데스크톱에서 실행한다. 수천 대의 PC에서 중앙 서버로 구성되는 고도로 가상화된 환경에서의 봇을 구현해 운영하는데 어려움이 짐작되는 대목이다. 르 클레어는 "더 세련된 가상 데스크톱 인프라(VDI)를 구현하려면 통합 문제가 있다"라고 말했다.

스카츠스키는 CIO가 RPA를 빠르게 도입해야 할 필요는 있지만 이를 확대 적용하는 것은 서두를 필요가 없다고 지적했다. 그는 "작고 빠르게 시작하라. 만약 초기에 성공을 거뒀다면 한걸음 물러나 기업 거버넌스와 인력 모델의 관점에서 확대하는 방법을 더 전략적으로 구상해야 한다"라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

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