현재 활약 중인 RPA 툴 11선+α

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개발한 지 오래됐지만 지금까지도 작동하는 시스템이 있다. 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 이러한 구형 시스템을 완전히 새로 개발하지 않고 지루한 수작업을 없애 비즈니스 워크플로우를 간소하게 만들어 줄 수 있다. 
 

ⓒGetty Images Bank

대부분 조직에는 완벽하게 계속 작동하는 오래된 코드가 최소한 한 무더기는 있을 것이다. 처음 이 코드를 개발했을 때는 현업 사용자가 일상에서 같은 패턴의 같은 상자를 클릭하고, 같은 화면이 리프레시 되는 것을 반겼을 것이다.

그렇다면 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 어떨까? RPA는 SF소설가 아이작 아시모프(Isaac Asimov)가 말한 3가지 로봇 법칙과 관련이 있기보다는 소프트웨어 작업을 단순화하고 능률화하는 쪽에 가깝다. 이는 버튼을 클릭하면 스택에 또 다른 자동화 계층을 추가하고, 지루하고 반복적인 작업을 기계가 하도록 해준다. 버튼 클릭이 부담되는 것은 아니다. 새 로봇 계층은 여기에 더해, 실수를 방지하도록 안전책을 추가한다.

일부 기업은 RPA를 ‘워크플로우 자동화’, 또는 ‘업무(작업) 프로세스 관리’ 툴이라는 부르며 제품을 판매하고 있다. 또한 RPA에 더 새롭고 정교한 인공지능 및 머신 비전 루틴이 포함되어 있다고 주장하면서 RPA를 ‘비즈니스 프로세스 자동화’와 분리하려는 기업도 있다. 이 도구들은 구형 스크린샷과 종이 작업을 더 똑똑하게 처리할 수 있을 정도로 발전했다. 그렇지만 궁극적으로 이 도구들은 사람들이 구형 소프트웨어와 씨름하며 작업할 필요가 없도록 도와준다.

RPA에 대한 관심이 높아지고 있다. 여기에는 분명 좋은 의도도 있겠지만 오래된 코드를 다시 쓰는 것은 이를 읽고 다시 생각하며 다시 디자인해야 함을 의미하며, 이를 처리할 수 있는 인재가 소수에 불과한 경우가 많다는 이유도 부분적으로 작용하고 있다. 따라서 오래전에 개발한 소프트웨어라도 현재 잘 작동하고 있다면, 그대로 남겨두고 그 위에 또 다른 계층을 추가하는 것이 더 나을 수도 있다.

게다가 다른 사람이 오래전에 만든 코드라면 그것을 다시 쓰는 것은 불가능하다. RPA 봇은 일반적으로 파트너, 심지어 경쟁자가 통제하는 데이터에도 마치 로컬 데이터처럼 접근할 수 있다. 웹 페이지 파싱과 적절한 데이터 추출은 이런 봇이 가장 많이 하는 일이다. 웹 페이지 주인이 누구든 상관없이 이렇게 한다. SFTP 같은 표준 파일 전송 메커니즘은 구형 기술이지만, 이 도구들을 드롭박스와 구글 드라이브 같은 새로운 기술들과 호환시킬 수 있다.

단순한 툴로 만들어진 웹이라면, 옛날에 봤던 모니터의 녹색 화면 인터페이스에 더 적합할 수도 있다. 엡을 조정하는 사람이 누구든 간에 인터페이스를 새롭게 보이도록 만들고, 이를 통해 봇의 루틴을 깰 수 있기 때문이다. 대부분 RPA 봇에서 당신이 해야 할 일은 당신이 무엇을 클릭하는지 봇들이 지켜보게 하는 것이 전부다.

RPA는 사용자의 스크린에서만 마법을 부리지 않는다. 머신 비전을 예로 들면, 운전 면허증을 비롯한 서류의 이미지에서 숫자와 문자를 파악하는 성능이 계속 높아지고 있다. 덕분에 금융 및 보험 산업이 더 빠른 속도로 물리적 서류 처리 작업을 자동화하고 있다.

그러나 아마도 가장 크게 발전한 부분은 도구를 프로그래밍하거나 트레이닝하는 방법일 것이다. 대부분 프로그래밍이 정해진 형식의 구문에 명령어를 입력해 프로그래밍하는 방식이 아니다. 로봇이 비즈니스 사용자의 클릭을 지켜보고 ‘학습’하는 경우가 많다. 이후 이런 클릭스트림을 사용해 사용자 행동을 모방한다. 스프레드시트에서 매크로를 만드는 것과 유사하다.

그렇지만 RPA는 이름에 걸맞은 자동화 수준에 도달하지 못한 상태다. 마케팅 자료는 사람이 개입하는 정도, 트레이닝 동안 필요한 조정의 정도를 축소시켜 설명하는 경향이 있다. 로봇이 페이스북으로 가서 몇몇 사진에 좋아요를 표시한 후 다음 ‘인보이스’를 처리할 수 있을까? 그렇게 하지는 못한다. 그렇게 하려면 우회로를 없애고, 봇이 웹 페이지의 모호한 부분을 처리할 수 있도록 일부 클릭스트림을 정리해야 한다.

때론 이러한 업무를 위해 사전에 구성하고 설정해둔 봇이 처리하지 못하는 것들을 처리할 수 있는 코드를 써야 한다. 그러나 아주 많은 일을 하지 않아도 될 확률이 높다. 표준 인풋과 아웃풋이 효과가 있기 때문이다. 이상한 파일 형식과 인터페이스에 대해서만 특별한 코드가 필요할 것이다. 그러나 봇은 꾸준히 조금씩 더 똑똑해지고, 더 쉽게 학습하고, 모난 부분이 더 줄어들 것이다. 또 인공지능 루틴은 미래에 봇의 속도를 높일 수 있는 패턴을 찾도록 도움을 줄 것이다.

워크플로우에 로봇을 도입할 준비가 된 사람들을 위해 워크플로우를 단순화하고 사용자를 구식 소프트웨어가 초래하는 번거로움과 오픈소스 프로젝트 확인 작업에서 해방시켜줄 11개 RPA 업체를 소개한다.

블루프리즘
2012년 창업한 블루프리즘(Blue Prism)은 RPA 분야에 가장 먼저 진출한 회사 중 하나다. 이 회사는 로봇에게 인간을 흉내 내도록 가르치는 ‘코드 프리 캔버스’를 강조한다. 시간이 지나면서 로봇이 더 자연스럽게 행동하도록 만드는 인공지능과 머신러닝에 주력하는 회사다. 처음에 일련의 액션들을 결합해야 한다. 그러나 이후 각각의 액션이 선택한 사항을 훈련시키고 개선시키는 통계를 생성해낸다. 액션에 단어를 사용할 수 있다면, 시간이 지나면서 코드를 학습하게 된다. 

이 회사는 다른 이들이 기능을 강화할 수 있는 플러그인과 애드온을 구입할 수 있는 디지털 거래소도 운영한다.

유아이패스
유아이패스(UiPath)의 로봇은 윈도우 데스크톱과 서버에 설치할 수 있도록 만들어졌다. 여기에서 통상 화면에서 처리하는 모든 작업을 맡아 처리할 수 있다. 오케스트레이터(Orchestrator)라는 다른 프로세스가 로봇을 제어한다. 이벤트에 대응해 트리거를 하게 된다. 유아이패스는 빠른 속도로 인공지능을 도입해 확장하고 있으며, 이미지나 스크린샷에서 정보를 추출할 수 있는 머신 비전 도구를 강조하고 있다. 이것들은 통상 숫자와 문자를 머신이 판독할 수 있는 형식으로 변환하는 광학 문자 인식 기술에 초점이 맞춰지는 경우가 많다.
 

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RPA 인기 기사
-> 준비된 대세 'RPA'··· 도입·활용에 대한 9가지 조언
->IBM 기고 | 연 평균 60%씩 성장··· 로보틱 프로세스 자동화(RPA)의 이해
->기고 | 로봇이 정말 내 일자리를 위협할까?
->로봇 프로세스 자동화가 IT아웃소싱에 지각변동 가져올까?
-> 로봇 프로세스 자동화는 기업에 어떤 영향을 미치나
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오토메이션애니웨어
오토메이션애니웨어(Automation Anywhere)의 봇스토어(Bot Store)는 모든 표준 클릭 및 추적 작업, 인터넷에 돌아다니는 전통적인 복합 데이터 상당수를 결합하는 작업을 지원하는 많은 툴을 제공한다. 스프레드시트와 파일, 웹페이지에서 정보를 추출하는 봇, 이런 정보를 데이터베이스에 저장해 문제를 추적하고 인보이스를 처리하는 봇 등이 있다. 많은 봇이 마이크로소프트 애저의 이미지 분석 API 같은 외부 API를 사용한다. 또 워크플로우가 제한된 소규모 사업체가 무료로 사용할 수 있는 ‘커뮤니티 에디션’ 상품도 제공한다. 기술 테스트와 탐구에 유용한 역할을 할 수 있는 에디션이다.

 


IBM
IBM은 단순 작업을 자동화할 수 있는 여러 ‘옵션’을 제공한다. 이를 별개의 상품으로 분류해 제공하고 있다. 정보가 IBM 데이터 캡처(Data Capture)로 들어간 후, 비즈니스 오토메이션 워크플로우(Business Automation Workflow)가 정의한 경로를 통과한다. 여기에서 IBM 오퍼레이셔널 디시전 매니저(Operational Decision Manager)가 최종 도착지를 결정한다. IBM은 꽤 오랜 기간 이런 도구들을 혁신해왔다. 제품 관련 자료에 따르면, 워크플로우 관리 역사가 25년에 달한다. 

최근에는 오토메이션애니웨어와 제휴를 맺었다. 두 스택을 통합하기 위해서다. IBM 스택에서 정의한 워크플로우에 최신 도구들 가운데 일부를 사용한다. 둘 다 온프레미스와 IBM 클라우드로 설치할 수 있다.

코팩스
이미지테크시스템(ImageTech Systems)이 만든 제품이 코팩스(Kofax)다. 여러 표준 파일 형식(엑셀, JSON, CSV, 이메일 등)의 데이터를 가져와, 이를 토대로 ‘작동’할 수 있는 봇 세트다. 유용한 기능 중 하나는 전통적인 프로그래밍 방식에 대한 노드라 할 수 있는 로보틱 신세틱 API(Robotic Synthetic API)다. 봇에 자바, 파이썬, 기타 프로그래밍 언어를 사용하고 이를 이용해 명령을 내릴 수 있다. 훨씬 더 쉽게 일반적인 스택이 RPA와 상호작용하도록 도와주는 것이다. 

또 로컬에서 집중된 처리작업을 할 수 있는 더 작은 도구인 캐포우 캐플릿(Kapow Kapplets)으로 봇을 보낼 수 있다. 표준화된 방식으로 모든 동작을 추적하고 분석한다. 또 대시보드에서 보고된 내용을 토대로 로봇의 문제점을 확인할 수 있다.

닌텍스
서명이 필요할 수도 있는 문서 처리 프로세스가 많은 경우 닌텍스(Nintex)의 RPA 봇들이 유용하다. 오피스365, 세일즈포스, 어도비 도구와의 통합 기능을 지원하기 때문이다. 사용자는 실제 문서 작업을 하고 있다는 생각이 들 것이다. 그러나 디지털 방식으로 작업이 처리되며, 도구가 플로우(작업 흐름)를 관리한다. 닌텍스는 이를 ‘논리 기반 문서’로 부르고 있다. 물론 ‘문서’ 생성이 필요하지 않다면 표준 데이터 소스를 자동화할 수도 있다.

크라이언
크라이언RPA(Kryon RPA)는 두 부분으로 구성되어 있다. 첫 번째 부분은 직원 데스크톱에서 백그라운드로 조용히 실행된 상태에서 모든 것을 기록하면서 프로세스를 ‘발견(Discover)’한다. 참고로 프라이버시(개인정보 보호) 목적에서 일부 애플리케이션과 웹 사이트를 제외할 수 있다. 이런 자동 트레일을 크라이언 스튜디오(Kyron Studios)에서 편집하고, 액션을 세밀하게 조정할 수 있다. 결과물인 코드를 사람을 위한 ‘비서’로 완전히 자동화하거나 하이브리드 모드 방식이나 그 중간에 해당하는 것으로 만들 수도 있다.

크라이언 도구에도 이미지에서 숫자와 문자를 추출하는 인공지능, 시간이 지나면서 더 정교하게 프로세스를 최적화할 수 있는 머신러닝 알고리즘이 포함되어 있다.

데이터매틱스
데이터매틱스(Datamtics)가 개별 프로그램들에 붙인 이름인 트루봇(TruBot)은 트루봇디자이너(TruBot Designer)로 만든다. 이는 소프트웨어를 만들고 편집할 수 있는 도구다. 키스트로크와 마우스 클릭을 보는 것에서 시작되며, 정밀하게 조정할 수 있는 IDE도 제공한다. 많은 경우, 표준 구성 요소를 끌어 옮기는 방식으로 작업을 완료할 수 있다. 그러나 동시에 개발자가 IDE에서 시스템이 생성한 코드를 조정할 수도 있다.

액션을 배포하고 모니터하는 트루봇콕핏(TurBot Cockpit)으로 모든 봇의 액션을 조정하고 조율할 수 있다. 이 시스템은 텍스트 처리가 강조되어 있다. 이미지를 스캐닝하는 특별한 도구인 트루봇OCR(TruBot OCR)과 비정형 텍스트를 분석하는 트루봇뉴로(TruBot Neuro)가 있다.  

지도카
‘사람이 손길이 닿은 자동화’라는 의미의 일본어인 지도카(Jidoka)는 사람이 메인프레임 터미널, 웹, 데이터베이스 등 표준 시스템과 상호작용하는 방식을 모방하도록 소프트웨어 로봇을 훈련한다. 지도카는 대시보드가 실행되는 모든 로봇을 추적한다. 또 디버깅에 도움을 주는 화면으로 구성된 비디오를 생성할 수도 있다. 지도카는 로봇 설치용 자체 클라우드를 운영하지만, 기업은 원한다면 온프레미스로도 설치할 수 있다. 

워크퓨전
워크퓨전(WorkFusion)은 윈도우 머신에서 작업을 학습한다. 그런 다음 반복과 광학 문자 인식, 일부 인공지능 기술을 사용해 윈도우 서버에서 작업한다. 돈세탁 방지, 보험 청구, 커버리지 결정, 금융 서비스 등에 맞춰 조정된 아키텍처를 갖고 있다. 유사한 워크플로우를 처리해야 할 경우 출발점으로 삼을 수 있다.

이 회사는 더 정교한 머신러닝 봇은 사용할 수 없고 로컬 환경에서 봇 1개만 실행시킬 수 있는 무료 도구인 RPA 익스프레스 스타터(RPA Express Starter)를 제공한다. 무료 툴이지만, 간단한 애플리케이션 테스트에 유용한 역할을 할 수 있다.

오토메이션엣지
오토메이션엣지(AutomationEdge)의 봇은 웹 페이지, SAP, 엑셀 스프레드시트, 채팅 세션에서 고객을 연결하길 원할 경우 챗봇으로 구현할 수 있다. 이들 봇은 모든 옵션을 관찰하고, 새 데이터가 유입되면 대응한다. 스프레드시트 봇을 예로 들면, 단 한 줄만 변경되어도 트리거가 되도록 만들 수 있다. 봇 스토어에는 HR이나 고객 지원 같은 특정 직능이나 산업에 맞춰 사전 구성한 봇들이 매우 많다.

또한 오토메이션엣지는 F3 RPA 봇(F3 RPA Bot)이라는 무료 버전을 제공한다. 1개 봇만 사용할 수 있는 버전이지만, 플랫폼의 여러 기능을 완전히 이용할 수 있다.

오픈소스
주요 회사들은 일반적으로 독자 개발한 사유 도구들을 판매하고 있지만, 기능이 제한된 커뮤니티 에디션도 많다. 오픈소스 프로세스가 활발하지 않은 편이지만, 몇몇 오픈소스 프로젝트를 결합해 처리할 수 있는 단순한 작업들이 많다. 많은 경우, 도구 트레이닝에 더 많은 공을 들여야 할 것이다. 편집기에 코드를 입력해야 하는 경우도 많다. 그렇지만 관심을 가질 만한 선택지다. 간단히 시작해보려면 Puppeteer, Selenium, Headless Firefox를 확인해보기 바란다. 

*Peter Wayner는 오픈소스 소프트웨어, 자율주행 자동차, 디지털 트랜잭션 등을 주제로 16권의 책을 집필했다. ciokr@idg.co.kr