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마스우드는 스탠포드 및 MIT AI 랩과 협력, 비지도 학습을 활용해서 비즈니스 프로세스를 발견해서 개별 태스크를 엔드-투-엔드 프로세스로 연결하는 기법에 대한 특허를 취득했다.
직원들이 가격을 조회하기 위해 웹사이트를 들여다보는 경우를 예로 들자. 자동화된 시스템으로 이런 행동이 프로세스의 일부라는 것을 파악할 수 있다. 그러나 더 어려운 부분은 웹사이트가 상시 바뀐다는 점을 감안해 이런 액션을 중복시킬 수 있게 만드는 것이다.
마스우드는 “우리는 인풋을 벡터화하고, 딥러닝을 이용해 인풋을 파악한다”라고 설명했다. 이후 다음 번에 직원들이 해당 웹사이트를 방문할 때 AI는 자동으로 데이터를 가져올 수 있다. 누군가 직접 이런 태스크를 스크립팅 할 필요가 없다. AI는 강화 학습을 통해 시간이 지나면서 계속 향상된다.
마스우드는 “사람이 강화를 하거나, 컴퓨터에 데이터 필드가 적절히 검증되지 않았다고 말할 수 있다. 전형적인 RPA 플랫폼들은 이런 작업을 자동화하는 것에 그친다. 그러나 인지 AI는 자가 최적화, 자가 학습이 특징이다”고 설명했다.
특정 파라미터 이내에서, 시스템은 ‘오토 파일럿’을 할 수도 있다. 그는 “학습한 내용을 바탕으로 직접 액션을 취할 수 있다”라고 말했다.
그러나 마스우드의 시스템은 여전히 기반이 되는 로그 세트가 필요하다. 이런 프로세스 로그를 모두 찾아 가져오는 것은 여전히 시간이 많이 소요되는 수동 프로세스이다. 그는 “데이터는 하나의 시스템에만 존재하지 않는다. 여러 소스에서 가져오고, 모드가 다르다. 누군가 초기 구성을 해야 한다”라고 설명했다.
데이터가 구형 시스템에 있는 경우, 이런 프로세스에 맞춤 코딩, 방화벽 개방이 필요할 수도 있다. 또 규제나 사이버보안과 관련된 승인을 받아야 할 수도 있다. 또 데이터 엔지니어는 데이터 흐름을 만들어야 한다. 이는 몇달이 소요될 수 있는 프로세스이다.
데이터가 수집되면, AI가 워크플로우를 분석하기 시작한다. 프로세스에 관여하는 사람의 수와 트랜젝션의 빈도에 따라 워크플로우 맵 검증에 몇 달이 더 소요될 수도 있다.
프로세스를 매핑해도, 사람이 이를 검증해야 한다. 그는 “주제 전문가가 확인을 해서, ‘이 단계는 잘못되었고, 여기에 올바른 데이터 소스가 있다’고 말하는 방식이다”라고 말했다.
깊게 통합하는 것이 어려움
RPA를 도입한 기업들에게 여전히 도전과제가 되는 것은 핵심 시스템 밖의 태스크들이다. 웹 스크래핑과 OCR 문서 스캐닝 같은 차선책이 단기적인 해결책이 될 수 있지만, 오류가 발생하거나 프로세스가 파손될 수도 있다. 더 나은 해결책은 API를 매개체로 더 깊이 머신-머신 통합을 하는 것이다.
기술 컨설팅 회사인 인사이트(Insight)의 파트너 제휴 및 운영 담당 SVP인 메간 암달은 “웹사이트 RPA를 사용하는 경우에는 자동화가 안정적이지 못하다”라고 지적했다.
RPA는 사용자가 웹사이트에서 하는 일을 확인할 수 있지만, 웹사이트가 데이터를 직접 가져오는 데 사용할 수 있는 API를 제공하는지 RPA 시스템이 파악하도록 만들 방법은 없다. 이런 이유로 인사이트는 이런 종류의 자동화를 위한 스크립트를 수동으로 구현하고 있다.
암달은 “IT 부서가 API 데이터 전송 요청을 수동으로 코딩하고 있다. IT를 통해 구현되면 더 빨리 운영을 할 수 있다. 더 빨리 축소와 확장을 할 수 있다. API를 통한 하드-코드는 자동화에 영향을 주지 않는다. API 표준이 바뀌지만, 훨씬 더 느리게 바뀐다”라고 말했다.
완전한 자동화를 가로막는 또 다른 장애물은 아직 자신의 프로세스를 디지털화 하지 않았거나, 호환되지 않는 시스템을 갖고 있는 비즈니스 파트너이다.
그녀는 “고객들은 자신의 방식대로 일을 하기 원한다. 그래서 고객 자신이 원하는 방식으로 정보를 받기 원하는 회사를 찾을 것이다. 예를 들어, 이들은 대부분을 우리 웹사이트에서 주문할 수 있지만, 내부 프로세스는 구매 주문서를 생성하기 요구할 수 있다”라고 말했다.
고객이 시스템을 직접 연결할 수 있다면, 이런 연결을 위한 수동 코딩이 필요하다. 그녀는 “이후 문제가 발생하지 않도록 유지관리도 해야 한다”라고 덧붙였다.
핵심 비즈니스 시스템을 SaaS 플랫폼으로 옮기는 기업들이 증가하고, SaaS 공급업체들이 데이터를 통합하기 위해 서로 협력하면, 이런 모든 것들이 금방 바뀔 수 있다. 암달은 “커넥터가 사전 구축되어 있는 상태가 이상적이다”라고 말했다.
일반적인 것보다 특정한 것
프라이스워터하우스쿠퍼스(PwC)의 글로벌 AI 책임자인 아난드 라오는 자사가 AI 기반 프로세스 마이닝에 일정한 성과를 이룩했지만, 특정한 좁은 케이스로 국한된다고 전했다.
그는 “우리는 이를 구현하기 위해 몇몇 업체 도구들을 통합했다. 사람들이 하는 일이 다양하다는 것을 감안할 때, 단순히 지켜보기만 하는 백그라운드 봇은 유용할 수가 없다”라고 지적했다.
라오는 ‘모든 것을 처리하는 자동화’에 대한 업계의 홍보를 주의해야 한다고 말했다. 그는 “프로세스 마이닝 소프트웨어를 설치에 10명의 인력을 대체할 수 있다는 말은 믿지 않는 것이 좋다”라고 말했다.
딜로이트 컨설팅의 데이터 클라우드 및 머신러닝 책임 전문가인 치다 사다야판에 따르면, 여기에 더해 RPA에 사용되는 대부분의 AI는 특정한 개별 태스크용이다.
그는 “모든 것이 AI로 강화되고 있다. 문서를 읽고, 데이터를 추출하고, PII를 가릴 수 있다. 패키지의 손상을 인식하는 이미징 관련 AI도 있다”라며, “그러나 이것들은 AI 기반 RPA가 아니”라고 덧붙였다. 그는 “AI로 단지 일률적인 작업 가운데 일부를 대체한 것이다”라고 말했다.
프로세스 워크플로우 자동화에 통합된 AI와 머신러닝도 있다. 그러나 사용 사례가 많지 않다.
사다야판은 “대형 보험사가 프로세스 워크플로우에 AI를 통합했을 수 있다. 금융 기관이 주택 담보 대출 신청 처리에 AI를 활용하고 있을 수 있다. 그러나 나머지의 경우 대규모 워크플로우 자동화 사례는 극소수에 불과하다”라고 말했다.
그러나 언스트 앤 영(Ernst & Young)의 글로벌 AI 컨설팅 책임자인 댄 디아시오는 성장 잠재력이 크다고 강조했다. 그는 “여러 AI 포인트 솔루션들이 있다. 이런 포인트 솔루션에서 AI 기반 플랫폼으로 확대될 기회가 있다. 자동화가 AI 기반 태스크에 활용될 기회를 모색하고 있다. 두 가지가 융합하고 있다는 의미이다”라고 말했다. 그러면서 “EY는 전통적으로 프로세스 자동화에 초점을 맞췄던 팀을 AI 팀으로 통합했다”라고 그는 덧붙였다.
프로세스의 목적
프로세스 마이닝과 워크플로우 자동화용 AI는 아직 초기 단계이다. 지난 4월 프로세스 마이닝에 대한 보고서를 발표한 가트너의 마크 케레만스 애널리스트는 “앞으로 계속 향상이 될 것” 이라고 강조했다.
그러나 최소한 가까운 미래에 자동화될 수 없는 것은 맥락 인식이다. 여전히 사람이 분석을 해야 한다. 인간이 프로세스가 존재하는지 확인하고, 다른 것으로 교체할 필요가 있는지 판단을 내려야 한다.
업체들도 많은 투자를 하고 있다. 거의 모든 주요 RPA 업체들이 프로세스 마이닝 기능성을 구축하거나 획득하고 있다. AI에도 투자한다. 셀로니스(Celonis), 유아이패스(UiPath), 오토메이션 애니웨어(Automation Anywhere), 블루 프리즘(Blue Prism), 라이브저니(Livejourney)를 예로 들 수 있다.
주요 업체들은 인수 대상이기도 하다. IBM은 최근 프로세스 마이닝 회사인 마이인베니오(myInvenio)를 인수했다. SAP는 프로세스 마이닝 업체인 시그나비오(Signavio)를, 마이크로소프트는 워크플로우 자동화 업체인 소프토모티(Softomotie)를 인수했다.
케레만스는 궁극적으로 프로세스 마이닝이 기업 플랫폼에 많이 도입되는 기능이 될 것이라고 단언했다. 그러면서서도 그는 프로세스 마이닝을 무시해서는 안 된다고 조언했다.
그는 “가용한 정보를 모두 갖고 있지 않더라도, 즉시 이용할 수 있는 정보가 있는 태스크부터 시작해야 한다. 이를 통해 인사이트와 가시성 가치를 창출할 수 있기 때문이다. 이렇게 하지 않고 3년을 기다리가만 하면 경쟁에 뒤쳐진다”라고 강조했다.
Surfshark
VPN (가상 사설 네트워크, Virtual Private Network)은 인터넷 사용자에게 개인 정보 보호와 보안을 제공하는 중요한 도구로 널리 인정받고 있다. VPN은 공공 와이파이 환경에서도 데이터를 안전하게 전송할 수 있고, 개인 정보를 보호하는 데 도움을 준다. VPN 서비스의 수요가 증가하는 것도 같은 이유에서다. 동시에 유료와 무료 중 어떤 VPN을 선택해야 할지 많은 관심을 가지고 살펴보는 사용자가 많다. 가장 먼저 사용자의 관심을 끄는 것은 별도의 예산 부담이 없는 무료 VPN이지만, 그만큼의 한계도 있다. 무료 VPN, 정말 괜찮을까? 무료 VPN 서비스는 편리하고 경제적 부담도 없지만 고려할 점이 아예 없는 것은 아니다. 보안 우려 대부분의 무료 VPN 서비스는 유료 서비스에 비해 보안 수준이 낮을 수 있다. 일부 무료 VPN은 사용자 데이터를 수집해 광고주나 서드파티 업체에 판매하는 경우도 있다. 이러한 상황에서 개인 정보가 유출될 우려가 있다. 속도와 대역폭 제한 무료 VPN 서비스는 종종 속도와 대역폭에 제한을 생긴다. 따라서 사용자는 느린 인터넷 속도를 경험할 수 있으며, 높은 대역폭이 필요한 작업을 수행하는 데 제약을 받을 수 있다. 서비스 제한 무료 VPN 서비스는 종종 서버 위치가 적거나 특정 서비스 또는 웹사이트에 액세스하지 못하는 경우가 생긴다. 또한 사용자 수가 늘어나 서버 부하가 증가하면 서비스의 안정성이 저하될 수 있다. 광고 및 추적 일부 무료 VPN은 광고를 삽입하거나 사용자의 온라인 활동을 추적하여 광고주에게 판매할 수 있다. 이 경우 사용자가 광고를 보아야 하거나 개인 정보를 노출해야 할 수도 있다. 제한된 기능 무료 VPN은 유료 버전에 비해 기능이 제한될 수 있다. 예를 들어, 특정 프로토콜이나 고급 보안 기능을 지원하지 않는 경우가 그렇다. 유료 VPN의 필요성 최근 유행하는 로맨스 스캠은 인터넷 사기의 일종으로, 온라인 데이트나 소셜 미디어를 통해 가짜 프로필을 만들어 상대를 속이는 행위다. 이러한 상황에서 VPN은 사용자가 안전한 연결을 유지하고 사기 행위를 방지하는 데 도움이 된다. VPN을 통해 사용자는 상대방의 신원을 확인하고 의심스러운 활동을 감지할 수 있다. 그 외에도 유료 VPN만의 강점을 적극 이용해야 하는 이유는 다음 3가지로 요약할 수 있다. 보안 강화 해외 여행객이 증가함에 따라 공공 와이파이를 사용하는 경우가 늘어나고 있다. 그러나 공공 와이파이는 보안이 취약해 개인 정보를 노출할 위험이 있다. 따라서 VPN을 사용하여 데이터를 암호화하고 개인 정보를 보호하는 것이 중요하다. 서프샤크 VPN은 사용자의 개인 정보를 안전하게 유지하고 해킹을 방지하는 데 유용하다. 개인 정보 보호 인터넷 사용자의 검색 기록과 콘텐츠 소비 패턴은 플랫폼에 의해 추적될 수 있다. VPN을 사용하면 사용자의 IP 주소와 로그를 숨길 수 있으며, 개인 정보를 보호할 수 있다. 또한 VPN은 사용자의 위치를 숨기고 인터넷 활동을 익명으로 유지하는 데 도움이 된다. 지역 제한 해제 해외 여행 중에도 한국에서 송금이 필요한 경우가 생길 수 있다. 그러나 IP가 해외 주소이므로 은행 앱에 접근하는 것이 제한될 수 있다. VPN을 사용하면 지역 제한을 해제해 해외에서도 한국 인터넷 서비스를 이용할 수 있다. 따라서 해외에서도 안전하고 편리하게 인터넷을 이용할 수 있다. 빠르고 안전한 유료 VPN, 서프샤크 VPN 뛰어난 보안 서프샤크 VPN은 강력한 암호화 기술을 사용하여 사용자의 인터넷 연결을 안전하게 보호한다. 이는 사용자의 개인 정보와 데이터를 보호하고 외부 공격으로부터 사용자를 보호하는 데 도움이 된다. 다양한 서버 위치 서프샤크 VPN은 전 세계 곳곳에 여러 서버가 위치하고 있어, 사용자가 지역 제한된 콘텐츠에 액세스할 수 있다. 해외에서도 로컬 콘텐츠에 손쉽게 접근할 수 있음은 물론이다. 속도와 대역폭 서프샤크 VPN은 빠른 속도와 무제한 대역폭을 제공하여 사용자가 원활한 인터넷 경험을 누릴 수 있도록 지원한다. 온라인 게임, 스트리밍, 다운로드 등 대역폭이 필요한 활동에 이상적이다. 다양한 플랫폼 지원 서프샤크 VPN은 다양한 플랫폼 및 디바이스에서 사용할 수 있다. 윈도우, 맥OS, iOS, 안드로이드 등 다양한 운영체제 및 디바이스에서 호환되어 사용자가 어디서나 안전한 인터넷을 즐길 수 있다. 디바이스 무제한 연결 서프샤크 VPN은 무제한 연결을 제공하여 사용자가 필요할 때 언제든지 디바이스의 갯수에 상관없이 VPN을 사용할 수 있다.