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2019.04.04 Peter Wayner  |  CIO

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.
 


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.

 

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