2017.11.15

준비된 대세 'RPA'··· 도입·활용에 대한 9가지 조언

Clint Boulton | CIO
로봇 프로세스 자동화(Robotic process automation)를 의미하는 RPA에 대한 관심이 증가하고 있다. 직원들이 좀더 높은 가치의 업무에 집중할 수 있게 할 수 있다는 기대에서다. 그러나 RPA가 성공적이려면 설계에서 기획, 통제 등이 모두 제대로 이뤄져야 한다.



기업 운영을 능률화하고, 비용을 절감하기 위해 RPA를 검토하는 CIO들이 늘고 있다. RPA를 이용하면 일상적인 규칙에 기반한 수많은 비즈니스 프로세스를 자동화함으로써, 더 가치가 높은 업무에 더 많은 시간을 투자할 수 있다.

더 큰 맥락에서 RPA 도입에 더 신중한 경로를 선택하는 사람들도 있다. 이들은 머신러닝(ML)과 인공지능(AI) 도구와 함께 RPA를 활용할 수 있다고 판단하며, 이와 관련된 RPA의 잠재력을 이해하려 노력하곤 한다. CIO들이 RPA를 가장 효과적으로 활용할 수 있는 방법을 알아봤다.

RPA(로봇 프로세스 자동화)란?
RPA는 비즈니스 프로세스를 자동화하는 기술을 말한다. IRPAAI(Institute for Robotic Process Automation and Artificial Intelligence)에 따르면, RPA 도구들로 트랜젝션을 처리하고, 데이터를 조작하고, 대응(응답)을 시작하며, 다른 디지털 시스템과 통신을 하는 애플리케이션들을 분석하는 소프트웨어나 로봇을 구성할 수 있다.

여기에서 ‘자동화’란 용어가 RPA와 ML, AI의 차이점에 대한 혼동을 초래할 수 있다. RPA에 ML이나 AI가 포함될 수 있지만, RPA는 기본적으로 규정된 비즈니스 논리와 구조화 인풋에 토대를 두고 있으며, 규칙이 변하지 않는다. 반면 ML과 AI는 비구조화 인풋에 대해 판단을 내릴 수 있도록 훈련시킬 수 있는 기술이다.

RPA 응용 분야는 이메일 자동 응답 생성과 다수의 봇 배치와 같은 간단한 일부터 각각 특정 작업을 수행하도록 프로그래밍, ERP시스템의 작업 자동화까지 다양하다. 예를 들어, 보험회사는 RPA를 활용해 보험정책 관리에 대한 데이터를 클레임 처리 애플리케이션에 입력 및 반영할 수 있다. 사람이 컴퓨터에 입력을 할 필요가 없어지는 것이다.

딜로이트 컨설팅(Deloitte Consultin)의 데이브 쿠더 수석 애널리스트는 기업들이 인재와 기술, 시간에 제약이 있기 때문에 RPA로 레거시(구식) 비즈니스 프로세스를 자동화하기 원한다고 말했다. RPA를 이용하면 훨씬 적은 비용으로 과거 몇 개월 또는 몇 년이 소요됐던 수동 프로세스를 며칠 또는 몇 주 만에 완료할 수 있다는 설명이다 커더는 “현재 RPA가 많은 관심을 받고 있는 이유를 이해할 수 있을 것이다”라고 말했다.

RAP시장 규모는 아직 작다. 그러나 계속 성장하고 있다. 가트너에 따르면, RPA 소프트웨어 시장의 매출 규모는 2020년에는 10억 달러에 도달할 전망이다. 2015년부터 2020년까지 매년 41%씩 증가하는 것이다.

또 2020년에는 대기업의 40%가 RPA 소프트웨어 도구를 도입한다는 관측이다. 지금은 10% 미만이다. 이 밖에 RPA가 AI라는 목적지에 도달하기까지 ‘스톱갭(임시방편) 역할로 활용하려는 기업들이 많다고 가트너는 전했다. 다음은 기술 전문가와 컨설턴트들이 RPA 도입에 대해 전해온 조언을 정리한 것이다.

효과적으로 RPA를 활용하는 방법 9가지

1. 기대 사항을 규정하고 관리한다
RPA는 빠른 성과를 일궈낼 수 있는 기술이다. 그러나 RPA를 대규모로 적용하는 것은 전혀 다른 문제이다. 딜로이트의 쿠더에 따르면, 처음부터 기대 사항을 잘못 관리해 난관을 겪는 RPA 프로젝트가 많다. 때로는 RPA 벤더와 이의 구현을 돕는 컨설턴트들이 제시하는 장밋빛 청사진이 오히려 장애가 될 수 있다.

CIO가 조심스러운 낙관론으로 접근하는 것이 중요한 이유가 여기에 있다. 쿠더는 “열린 시선으로 RPA를 추진해야 한다. 그래야 그 결과에 더 크게 만족할 수 있다”라 강조했다.

2. 비즈니스 영향을 고려한다
ROI를 높이고, 비용을 절약하는 메카니즘으로 RPA를 사용하려 사례가 많다. 그러나 NTT 데이터 서비스(NTT Data Services)의 크리스 피츠제랄드는 CIO들이 고객 경험 향상에 RPA를 사용해야 한다고 강조했다.

예를 들어, 항공사 등 많은 기업들의 경우 다수의 고객 서비스 직원을 채용해 활용하고 있다. 그러나 여전히 고객들의 대기 시간이 길다. 이 경우, 챗봇을 활용해 고객들의 대기 시간을 줄일 수 있다. 피츠제랄드는 “가상 에이전트를 투입할 수 있다. 그러면 다운타임이 없어진다. 아프지 않고, 태도가 문제가 되는 경우도 없다. 이렇게 하면 당연히 고객 경험이 크게 향상된다”라고 설명했다.

3. IT를 조기에, 그리고 자주 참여시킨다
클라우드 컴퓨팅이 급부상하면서, 기술 관련 전문성이나 경력이 없는 비즈니스 부서의 ‘시민 개발자’가 즉시 RPA를 구현하는 사례가 있다. 이후 종종 벌어지는 현상은 CIO들이 여기에 관여해 이를 차단하는 것이다. 쿠더는 비즈니스 부서 책임자들은 처음부터 IT를 참여시켜, 필요한 리소스를 획득해야 한다고 강조했다.

4. 디자인(기획 및 설계)과 변화 관리가 미흡하면 ‘재앙’이 초래될 수 있다
젠팩트(Genpact)의 산자이 스리바스타바 최고 디지털 책임자(CDO)는 디자인과 변화를 잘못 관리해 실패하는 사례가 많다고 지적했다. 도입과 구현을 서두르면, 다양한 봇의 상호작용 및 커뮤니케이션을 간과하는 실수를 저지르고, 이는 비즈니스 프로세스를 파괴할 수도 있다.

스리바스타바는 “구현에 앞서, 운영 모델 디자인을 생각해야 한다. 다양한 봇의 상호작용 방식과 방법을 파악해야 한다”라고 강조했다.

때로는 새로운 운영이 조직의 비즈니스 프로세스에 초래할 변화를 미리 감안하고 이를 현업 부서와 협상하는 작업을 게을리할 수도 있다. 당연히 문제가 발생한다. CIO들은 비즈니스 혼란과 파괴를 피하기 위해, 사전에 이에 대한 계획을 세워야 한다.

5. 데이터 ‘토끼굴’(rabbit hole)에 빠지지 않는다
은행과 같은 기업이 수동 데이터 입력 자동화와 소프트웨어 운영 모니터링을 위해 수 만 개의 봇을 배치하면, 정말이지 많은 데이터가 생성된다. 그런데 이 경우, CIO와 다른 비즈니스 부서 책임자들이 데이터 활용에 지나치게 초점을 맞추는 불운한 상황이 전개될 수도 있다.

스리바스타바에 따르면, 봇이 생성한 데이터에 대해 머신러닝을 운영하고, 사용자가 더 쉽게 데이터를 쿼리할 수 있도록 채팅봇을 배포하는 시나리오가 흔하다. 갑자기 RPA 프로젝트가 애초 ML프로젝트로 적절히 준비되지 않은 ML 프로젝트로 바뀌는 문제가 발생하는 것이다.

이런 식으로 문제가 계속되고, CIO는 이를 따라 잡으려 고군분투한다. 그는 CIO들이 RPA를 갑자기 너무 커져서 감당을 못하는 상태로 변하는 프로젝트가 아닌 장기적인 프로젝트로 간주해야 한다고 말했다.

6. 프로젝트 거버넌스가 중요하다
스리바스타에 따르면, RPA에 많은 또 다른 문제는 특정 장애물에 대한 계획을 세우지 않는 것이다. 젠팩트 고객사 직원 한 명이 회사의 비밀번호 정책을 변경했다. 그런데 여기에 맞게 봇을 프로그래밍 한 사람이 없어 데이터를 잃어버리는 문제가 발생했다.

CIO들은 지속적으로 RPA 솔루션에 문제가 발생할 수 있는 지점을 점검해야 한다. 최소한 성과에 영향을 주는 문제를 감시할 모니터링 및 얼럿 시스템을 설치해야 한다. 스리바스타는 “그냥 방치해서는 안 된다. ‘지휘'와 ‘통제’가 필요하다”라고 강조했다.

7. 사회적 책임과 컴플라이언스를 감안한다
수천 봇은 둘째치고, 하나의 봇만 환경에 설치해도 거버넌스와 관련해 많은 도전과제에 직면한다. 딜로이트의 고객사 한 곳은 봇의 성별(남성 또는 여성)을 결정하기 위해 수 차례 회의를 가졌다. 당연히 물어야 할 질문이다. 또한 HR과 윤리, 기타 기업의 컴플라이언스 부분을 고려해야 한다.

8. 사람에 미치는 영향을 고려한다
새로운 솔루션에 매료되어, 솔루션 구현에만 초점을 맞추면서 HR과 관련된 ‘허점’을 등한시 할 수도 있다. 이는 직원들의 일상 프로세스와 워크플로를 파괴하는 악몽 같은 상황을 초래할 수도 있다. 피츠제랄드는 “사람이 먼저라는 것을 잊어버리는 경우가 있다”라고 말했다.

9. RPA를 전체 개발 수명주기에 반영한다
CIO들은 전체 개발 수명주기를 자동화해야 한다. 그렇지 않으면, 런칭 동안 봇의 가동이 중단될 수도 있다. 스리바스타바는 “쉽게 기억할 수 있는 부분이다. 그러나 프로세스의 일부로 포함시키지 않는 경우가 많다”라고 지적했다.

RPA를 구현시키는 ‘마법의 해결책’은 없다. 그러나 스리바스타바는 기업의 장기 여정에 지능형 자동화 기술을 꼭 포함되어야 한다고 강조했다. 그는 “자동화가 비즈니스 프로세스를 앞당기는 문제, 품질을 높이는 문제, 대량 구현의 문제 등에 대해 해결책이 되어야 한다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr 
2017.11.15

준비된 대세 'RPA'··· 도입·활용에 대한 9가지 조언

Clint Boulton | CIO
로봇 프로세스 자동화(Robotic process automation)를 의미하는 RPA에 대한 관심이 증가하고 있다. 직원들이 좀더 높은 가치의 업무에 집중할 수 있게 할 수 있다는 기대에서다. 그러나 RPA가 성공적이려면 설계에서 기획, 통제 등이 모두 제대로 이뤄져야 한다.



기업 운영을 능률화하고, 비용을 절감하기 위해 RPA를 검토하는 CIO들이 늘고 있다. RPA를 이용하면 일상적인 규칙에 기반한 수많은 비즈니스 프로세스를 자동화함으로써, 더 가치가 높은 업무에 더 많은 시간을 투자할 수 있다.

더 큰 맥락에서 RPA 도입에 더 신중한 경로를 선택하는 사람들도 있다. 이들은 머신러닝(ML)과 인공지능(AI) 도구와 함께 RPA를 활용할 수 있다고 판단하며, 이와 관련된 RPA의 잠재력을 이해하려 노력하곤 한다. CIO들이 RPA를 가장 효과적으로 활용할 수 있는 방법을 알아봤다.

RPA(로봇 프로세스 자동화)란?
RPA는 비즈니스 프로세스를 자동화하는 기술을 말한다. IRPAAI(Institute for Robotic Process Automation and Artificial Intelligence)에 따르면, RPA 도구들로 트랜젝션을 처리하고, 데이터를 조작하고, 대응(응답)을 시작하며, 다른 디지털 시스템과 통신을 하는 애플리케이션들을 분석하는 소프트웨어나 로봇을 구성할 수 있다.

여기에서 ‘자동화’란 용어가 RPA와 ML, AI의 차이점에 대한 혼동을 초래할 수 있다. RPA에 ML이나 AI가 포함될 수 있지만, RPA는 기본적으로 규정된 비즈니스 논리와 구조화 인풋에 토대를 두고 있으며, 규칙이 변하지 않는다. 반면 ML과 AI는 비구조화 인풋에 대해 판단을 내릴 수 있도록 훈련시킬 수 있는 기술이다.

RPA 응용 분야는 이메일 자동 응답 생성과 다수의 봇 배치와 같은 간단한 일부터 각각 특정 작업을 수행하도록 프로그래밍, ERP시스템의 작업 자동화까지 다양하다. 예를 들어, 보험회사는 RPA를 활용해 보험정책 관리에 대한 데이터를 클레임 처리 애플리케이션에 입력 및 반영할 수 있다. 사람이 컴퓨터에 입력을 할 필요가 없어지는 것이다.

딜로이트 컨설팅(Deloitte Consultin)의 데이브 쿠더 수석 애널리스트는 기업들이 인재와 기술, 시간에 제약이 있기 때문에 RPA로 레거시(구식) 비즈니스 프로세스를 자동화하기 원한다고 말했다. RPA를 이용하면 훨씬 적은 비용으로 과거 몇 개월 또는 몇 년이 소요됐던 수동 프로세스를 며칠 또는 몇 주 만에 완료할 수 있다는 설명이다 커더는 “현재 RPA가 많은 관심을 받고 있는 이유를 이해할 수 있을 것이다”라고 말했다.

RAP시장 규모는 아직 작다. 그러나 계속 성장하고 있다. 가트너에 따르면, RPA 소프트웨어 시장의 매출 규모는 2020년에는 10억 달러에 도달할 전망이다. 2015년부터 2020년까지 매년 41%씩 증가하는 것이다.

또 2020년에는 대기업의 40%가 RPA 소프트웨어 도구를 도입한다는 관측이다. 지금은 10% 미만이다. 이 밖에 RPA가 AI라는 목적지에 도달하기까지 ‘스톱갭(임시방편) 역할로 활용하려는 기업들이 많다고 가트너는 전했다. 다음은 기술 전문가와 컨설턴트들이 RPA 도입에 대해 전해온 조언을 정리한 것이다.

효과적으로 RPA를 활용하는 방법 9가지

1. 기대 사항을 규정하고 관리한다
RPA는 빠른 성과를 일궈낼 수 있는 기술이다. 그러나 RPA를 대규모로 적용하는 것은 전혀 다른 문제이다. 딜로이트의 쿠더에 따르면, 처음부터 기대 사항을 잘못 관리해 난관을 겪는 RPA 프로젝트가 많다. 때로는 RPA 벤더와 이의 구현을 돕는 컨설턴트들이 제시하는 장밋빛 청사진이 오히려 장애가 될 수 있다.

CIO가 조심스러운 낙관론으로 접근하는 것이 중요한 이유가 여기에 있다. 쿠더는 “열린 시선으로 RPA를 추진해야 한다. 그래야 그 결과에 더 크게 만족할 수 있다”라 강조했다.

2. 비즈니스 영향을 고려한다
ROI를 높이고, 비용을 절약하는 메카니즘으로 RPA를 사용하려 사례가 많다. 그러나 NTT 데이터 서비스(NTT Data Services)의 크리스 피츠제랄드는 CIO들이 고객 경험 향상에 RPA를 사용해야 한다고 강조했다.

예를 들어, 항공사 등 많은 기업들의 경우 다수의 고객 서비스 직원을 채용해 활용하고 있다. 그러나 여전히 고객들의 대기 시간이 길다. 이 경우, 챗봇을 활용해 고객들의 대기 시간을 줄일 수 있다. 피츠제랄드는 “가상 에이전트를 투입할 수 있다. 그러면 다운타임이 없어진다. 아프지 않고, 태도가 문제가 되는 경우도 없다. 이렇게 하면 당연히 고객 경험이 크게 향상된다”라고 설명했다.

3. IT를 조기에, 그리고 자주 참여시킨다
클라우드 컴퓨팅이 급부상하면서, 기술 관련 전문성이나 경력이 없는 비즈니스 부서의 ‘시민 개발자’가 즉시 RPA를 구현하는 사례가 있다. 이후 종종 벌어지는 현상은 CIO들이 여기에 관여해 이를 차단하는 것이다. 쿠더는 비즈니스 부서 책임자들은 처음부터 IT를 참여시켜, 필요한 리소스를 획득해야 한다고 강조했다.

4. 디자인(기획 및 설계)과 변화 관리가 미흡하면 ‘재앙’이 초래될 수 있다
젠팩트(Genpact)의 산자이 스리바스타바 최고 디지털 책임자(CDO)는 디자인과 변화를 잘못 관리해 실패하는 사례가 많다고 지적했다. 도입과 구현을 서두르면, 다양한 봇의 상호작용 및 커뮤니케이션을 간과하는 실수를 저지르고, 이는 비즈니스 프로세스를 파괴할 수도 있다.

스리바스타바는 “구현에 앞서, 운영 모델 디자인을 생각해야 한다. 다양한 봇의 상호작용 방식과 방법을 파악해야 한다”라고 강조했다.

때로는 새로운 운영이 조직의 비즈니스 프로세스에 초래할 변화를 미리 감안하고 이를 현업 부서와 협상하는 작업을 게을리할 수도 있다. 당연히 문제가 발생한다. CIO들은 비즈니스 혼란과 파괴를 피하기 위해, 사전에 이에 대한 계획을 세워야 한다.

5. 데이터 ‘토끼굴’(rabbit hole)에 빠지지 않는다
은행과 같은 기업이 수동 데이터 입력 자동화와 소프트웨어 운영 모니터링을 위해 수 만 개의 봇을 배치하면, 정말이지 많은 데이터가 생성된다. 그런데 이 경우, CIO와 다른 비즈니스 부서 책임자들이 데이터 활용에 지나치게 초점을 맞추는 불운한 상황이 전개될 수도 있다.

스리바스타바에 따르면, 봇이 생성한 데이터에 대해 머신러닝을 운영하고, 사용자가 더 쉽게 데이터를 쿼리할 수 있도록 채팅봇을 배포하는 시나리오가 흔하다. 갑자기 RPA 프로젝트가 애초 ML프로젝트로 적절히 준비되지 않은 ML 프로젝트로 바뀌는 문제가 발생하는 것이다.

이런 식으로 문제가 계속되고, CIO는 이를 따라 잡으려 고군분투한다. 그는 CIO들이 RPA를 갑자기 너무 커져서 감당을 못하는 상태로 변하는 프로젝트가 아닌 장기적인 프로젝트로 간주해야 한다고 말했다.

6. 프로젝트 거버넌스가 중요하다
스리바스타에 따르면, RPA에 많은 또 다른 문제는 특정 장애물에 대한 계획을 세우지 않는 것이다. 젠팩트 고객사 직원 한 명이 회사의 비밀번호 정책을 변경했다. 그런데 여기에 맞게 봇을 프로그래밍 한 사람이 없어 데이터를 잃어버리는 문제가 발생했다.

CIO들은 지속적으로 RPA 솔루션에 문제가 발생할 수 있는 지점을 점검해야 한다. 최소한 성과에 영향을 주는 문제를 감시할 모니터링 및 얼럿 시스템을 설치해야 한다. 스리바스타는 “그냥 방치해서는 안 된다. ‘지휘'와 ‘통제’가 필요하다”라고 강조했다.

7. 사회적 책임과 컴플라이언스를 감안한다
수천 봇은 둘째치고, 하나의 봇만 환경에 설치해도 거버넌스와 관련해 많은 도전과제에 직면한다. 딜로이트의 고객사 한 곳은 봇의 성별(남성 또는 여성)을 결정하기 위해 수 차례 회의를 가졌다. 당연히 물어야 할 질문이다. 또한 HR과 윤리, 기타 기업의 컴플라이언스 부분을 고려해야 한다.

8. 사람에 미치는 영향을 고려한다
새로운 솔루션에 매료되어, 솔루션 구현에만 초점을 맞추면서 HR과 관련된 ‘허점’을 등한시 할 수도 있다. 이는 직원들의 일상 프로세스와 워크플로를 파괴하는 악몽 같은 상황을 초래할 수도 있다. 피츠제랄드는 “사람이 먼저라는 것을 잊어버리는 경우가 있다”라고 말했다.

9. RPA를 전체 개발 수명주기에 반영한다
CIO들은 전체 개발 수명주기를 자동화해야 한다. 그렇지 않으면, 런칭 동안 봇의 가동이 중단될 수도 있다. 스리바스타바는 “쉽게 기억할 수 있는 부분이다. 그러나 프로세스의 일부로 포함시키지 않는 경우가 많다”라고 지적했다.

RPA를 구현시키는 ‘마법의 해결책’은 없다. 그러나 스리바스타바는 기업의 장기 여정에 지능형 자동화 기술을 꼭 포함되어야 한다고 강조했다. 그는 “자동화가 비즈니스 프로세스를 앞당기는 문제, 품질을 높이는 문제, 대량 구현의 문제 등에 대해 해결책이 되어야 한다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr 
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