‘RPA에 AI 더하기’··· IA 선도 기업 3곳의 조언

RPA와 AI를 결합해 큰 이점을 누리고 있는 엔터프라이즈 IA(Intelligent Automation) 선구자들이 있다. 이들이 전사적으로 IA를 도입하기 위해 사용한 자동화 전략을 살펴본다. 
 

기업은 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 같은 자동화 도구를 배포하여 다양한 이점을 얻을 수 있다. 하지만 여기에 인공 지능(AI)을 추가하면 더 큰 성과를 거둘 수 있다. 

리서치 기관 IDC의 프로그램 부사장인 모린 플레밍은 "자동화로는 수행할 수 없는 활동을 AI가 해낼 수 있다. 결과적으로 자동화의 범위가 넓어진다”라고 말했다. 

구매 주문서나 송장과 같은 반정형 문서를 캡처하고 변환하는 데 AI를 사용하는 것이 대표적인 예다. 플레밍은 "이메일을 분류하거나 이메일의 내용을 이해하는 등 비정형 텍스트에도 NLP(자연어 처리)가 적용되기 시작했다. 생성형 자동화를 단순화, 보완 및 대체하기 위해 AI의 사용을 상당히 빠르게 확대할 것"이라고 말했다.

꾸준히 지능형 자동화(IA)를 사용해 온 기업들은 이 기술을 대규모로 활용하는 방법을 터득해 더 많은 부서와 사용 사례로 기능을 확장하고 있다.

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통신 제공업체인 AT&T는 2015년부터 서비스 제공 그룹에 대한 주문 입력과 같은 반복 작업 수를 줄이기 위해 RPA를 사용하기 시작했다. 마크 오스틴 데이터 과학 부사장에 따르면 이 그룹은 하나의 프로세스를 자동화한 다음, 관련 프로세서로 확대시키는 접근법을 취했다.

AT&T는 RPA 활용 초기에 이 기술을 광학 문자 인식(OCR) 및 NLP와 같은 AI 기능과 접목하기로 결정했다. 자동화를 더욱 강력하게 만드는 AI 환경을 조성하는 것이 목표였다.

회사는 RPA를 배포한 지 1년 만에 350개의 자동화 봇을 구축했으며, 이후 몇 년 동안 계속해서 더 많이 추가했다.

오스틴은 “지능형 자동화 프로그램의 일환으로 현재 약 3,000개의 소프트웨어 봇이 제작 중이며 매달 약 75개 이상이 활성화되고 있다. 그 중 약 30%는 AI로 업그레이드할 수 있다고 본다”라고 말했다.

RPA에 대한 요구가 회사 전체로 확산되자 AT&T는 구현을 가속화하기 위해 자동화 전문가 조직(COE)을 만들었다. COE는 비즈니스 전반에 걸쳐 자동화 작업을 개발, 구현 및 관리할 수 있도록 지원함으로써 AI를 보다 쉽게 확장할 수 있도록 했다.

또한 COE는 직원들에게 다양한 프로세스를 자동화하는 방법도 교육하고 있다. AT&T는 회사의 대부분 자동화 봇을 만든 2,000명 이상의 RPA 개발자를 교육했다. 일부 업종에서는 COE가 툴과 지원을 제공하는 자체 자동화 팀을 만들었다.

오스틴에 따르면 AT&T는 현재 전사적으로 AI를 보급하기 위해 생성형 AI 플랫폼을 구축하고 있다. 그는 “GPT-4를 활용하는 플랫폼이다. 지적 재산이 외부로 유출되는 것을 방지하고 직원들의 생산성을 높일 수 있는 안전한 장소를 제공한다. 우리는 이 툴에 AT&T 관련 데이터의 자체 ‘지식 기반’을 구축하고 있다. 채팅을 통해 이러한 내부 AT&T 문서 및 자료에서 직접 답변을 얻을 수 있다”라고 말했다.

GPT-4(Generative Pre-trained Transformer 4)는 AI 연구소인 오픈AI가 만든 멀티모달 대형 언어 모델이다.

오스틴은 “AT&T에서 AI 프로그램을 시작한 이래, 생산성 향상 및 비용 절감 차원에서 거의 1억 달러에 달하는 연간 이익을 얻고 있다.  통상적인 연간 투자 수익률의 10배에 이르는 수치다”라고 말했다.

이들 이점 중 일부는 현업 사용자에게 금액 초과를 경고하는 AI 기반 자동 알림 도구를 사용함으로써 얻는다. 오스틴은 “이를 통해 고객 관리 담당자는 고객이 더 비싼 청구서를 받기 전에 사전에 알림으로써 요금제나 사용량을 조정할 수 있도록 한다. 우리는 이 시스템으로 분당 2만 1,000개의 기록을 검토한다. 이를 통해 고객은 더 행복해지고 고객 관리에 대한 전화와 문의는 줄어든다”라고 말했다.

AT&T가 구축한 다른 AI 기반 자동화 툴은 주 정부를 위한 것이다. 주 정부는 이를 이용해 차량 등록 요청과 같은 종이 문서를 자동으로 스캔하고 규정에 따라 파일링을 적절하게 자동화하고 기록을 저장할 수 있다. 또 다른 툴은 대기업 고객이 계정과 전화 번호를 조직의 다른 부분으로 원활하게 옮길 수 있도록 지원한다.

오스틴은 “고객이 전화를 걸어오면 IVR 시스템이 요청을 받아서 고객이 작성할 수 있도록 보안 웹 양식을 전송하는 봇을 작동시킨다. 양식이 제출되고 양도 준비가 완료되면 봇이 고객에게 연락하여 최종 확인을 받는다”라고 설명했다.

시스템 및 프로세스 현대화
투자 관리 기업 캐피탈 그룹의 기술 부사장인 짐 레이스는 “수동 프로세스를 디지털화하고 서로 다른 비즈니스 프로세스를 통합하는 것을 목표로 비즈니스 프로세스 관리(BPM)를 통한 자동화 여정을 시작했다”라며 이야기를 시작했다. 

레이스는 “이후 자동화 투자를 평가하는 기능 모델을 구현했다. 이를 통해 분석한 결과 RPA만으로는 해결할 수 없는 기능 격차를 확인할 수 있었다. RPA는 무인 작업을 하는데 적합했지만, 품질 보증 목적으로 사용자를 포함시켜야 하는 사용 사례가 많았다. 그 결과, 지능형 문서 처리(IDP)와 같은 툴을 사용하여 [우리의] 기능을 확장하면서 보다 지능형 자동화로 빠르게 전환했다”라고 말했다.

현재 이 기업은 아피안 제품을 활용해 주요 비즈니스 라인에 대한 엔드 투 엔드 워크플로우를 자동화하고 있다. 

레이스는 “예를 들어, IDP는 네이티브 AI를 사용하여 정형 데이터와 비정형 데이터 모두에 대해 모든 유형의 비즈니스 문서에서 빠르고 정확하게 데이터를 추출한다. 우리의 작업이 더 전통적인 양식 기반 문서에서 비정형 이메일 통신에 이르기까지 다양한 형태의 콘텐츠에 걸쳐 있기 때문에 아주 요긴하다”라고 말했다.

캐피탈 그룹은 이후 운영 영역의 생산성과 효율성을 높이기 위해 AI에 투자하기 시작했다. 그는 “지능형 자동화 솔루션을 구현함으로써 일관된 서비스 수준으로 고객 요구사항을 충족할 수 있다. 비용 증가를 초래하지 않고도 성장하고 확장할 수 있었다”라고 말했다.

또한 이 업체는 직원의 효율성을 높이기 위해 AI를 구축했다. 레이스는 “일부 분야에서 비효율적인 업무들이 있었다. 직원들의 시간과 기술을 보다 전략적인 작업에 활용하기를 원했다. 이를 위해서는 현재 시간이 소요되고 있는 지루한 수작업에서 벗어날 필요가 있었다”라고 말했다.

또 다른 이점은 리스크 관리를 강화한다는 것이다. 레이스는 “디지털화된 프로세스를 사용하면 종종 서비스 수준 및 품질 보증 단계를 통해 가시성, 투명성 및 프로세스 준수를 보장할 수 있다. 자동화 기술을 사용하면 고객의 기대를 충족하고 일관성을 보장하는 동시에 인적 오류로 인한 위험을 줄일 수 있다”라고 말했다.

엔드 투 엔드 프로세스 재설계
제약 및 의료 기술 제공업체인 존슨 & 존슨(J&J)은 AI를 사업의 모든 부분에 통합하는 것을 목표로 3년 이상 사용해 왔다. 이를 위해 이 회사는 전사적 지능형 자동화 협의회를 만들었다.

이 회사 또한 문서 이동, 스프레드시트 완료 및 이메일 통합과 같은 작업에 RPA를 사용하여 자동화 작업을 시작했으며, 이후 고급 자동화로 확장했다. J&J는 송장부터 현금까지 기능에 AI를 적용하여 현금 회수를 늘리고 오류율을 줄였으며 같은 결과를 달성하는 데 필요한 작업 시간을 단축했다.

J&J의 글로벌 서비스 전략 및 비즈니스 서비스 담당 부사장인 아제이 아난드는 “AI를 통해 엔드 투 엔드 프로세스를 재설계해 상당한 진전을 이루고 있다”라고 말했다.

아난드는 “그 동안의 AI 성숙도 평가 노력에서 얻은 통찰력을 활용하여 대규모 미실현 가치 풀을 포착하고 있다. 또한, 우리는 생성형 AI 사용 사례 개발 및 우선순위 부여를 위한 프레임워크 개발에도 주력하고 있다”라고 말했다.

J&J의 기술 서비스, 공급망, 데이터 통합 및 안정성 엔지니어링 담당 부사장인 스티브 소렌슨은 회사의 엔터프라이즈 AI 프로그램이 실제적인 가치를 창출하고 있다고 강조했다. 그는 “직원들이 창의적인 혁신과 기술 향상에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 지원한다. 그것은 직원, 환자, 의료 전문가 및 기타 이해관계자를 위한 프로세스를 재구성하고, 단순화하며, 디지털화함으로써 조직에 상당한 가치를 제공한다”라고 말했다.

예를 들어, 이 업체의 엔터프라이즈 챗봇 JAIDA(J&J AI 디지털 어시스턴트)는 300개 이상의 의도를 이해하고 사용과 사용자 피드백을 통해 지속적으로 학습하고 있다. 이를 통해 고객 센터 직원들이 보다 복잡한 문제에 집중할 수 있게 되고 직원들은 보다 의미 있는 업무에 집중할 수 있게 된다고 소렌슨은 말했다.

또한 이 회사는 제품 혁신과 소비자 참여를 위한 새로운 기능을 활용하기 위해 디지털 트윈을 제조에 사용하고 있기도 하다. 소렌슨은 “디지털 트윈 플랫폼은 가상 현실에서 물리적 공급망을 모방한 디지털 복제본을 생성하며, 이를 다양한 시나리오로 수정하여 제품 흐름을 최적화하고 효율성을 극대화하며 비용을 최소화할 수 있다”라고 말했다.
 
AI 성공 스케일업을 위한 조언 
전문가들은 규모에 맞게 AI 성공적으로 사용하는 방법에 대해서 조언했다.

필요사항과 내부 역량을 파악하라. 캐피탈 그룹의 레이스는 툴에 필요한 투자를 하기 전에 먼저 조직의 필요사항과 역량을 아는 것이 좋다고 말한다. 그는 “모든 비즈니스 도전과제는 서로 다르다. 어떤 종류의 자동화 기술이 필요한지 또는 기존 기능을 활용하여 문제를 해결할 수 있는지를 파악하는 데 있어 공식적인 평가를 내리는 것이 매우 중요하다”라고 말했다.

또한 이는 주요 이해 관계자, 경영진 및 기술을 실제로 사용할 팀의 참여를 보장하기 위한 중요한 단계라고 레이스는 덧붙였다.

기술이 아닌 혜택에 대한 로드맵. IDC의 플레밍은 기술에 초점을 맞추기보다는 각 사용 사례에 적합한 자동화 및 AI 툴을 사용하여 입증 가능한 이점을 달성하는 것을 목표로 하는 로드맵을 작성하라고 권장했다. 그녀는 “이를 통해 일회성 작업에서 하나 이상의 비즈니스 프로세스를 개선하는 전략으로 전환된다”라고 말했다.

여기에는 비즈니스 프로세스 전반에서 비효율성을 해결하기 위해 개선해야 할 부분을 명확하게 파악하기 위한 탐색 도구를 사용하는 것이 포함된다. 플레밍은 “비즈니스 프로세스를 재정의하거나 기술을 적용하여 문제의 범위와 각 문제를 해결하는 방법을 구체화할 수 있다”라고 말했다.

후원을 확보하라. J&J의 아난드는 IA를 위한 고위급 기업 후원을 반드시 확보해야 한다고 말했다. 그는 “지원과 후원을 위해서는 최고 경영진급 및 집행위원회에 미리 등록하는 것이 중요하다. 3E(경험, 효과성 및 효율성) 가치 잠재력에 대한 이해가 마련됨으로써 전환이 성공할 수 있을 것”이라고 말했다.

결과를 가속화하는 파일럿. 또 다른 모범 준칙는 솔루션을 조기에 자주 테스트하고 학습하는 것이다. 레이스는 “개념 증명 또는 파일럿을 사용하면 비즈니스 테스트를 거친 실제 결과를 신속하게 얻을 수 있다. 지능형 자동화 기술은 공급업체마다 매우 다르기 때문에 이것이 특히 중요하다”라고 말했다.

AI 환경을 지속적으로 조사하라. 레이스는 해당 업계가 빠르게 발전하고 있기 때문에 최신 기술에 대한 최신 정보를 유지하라고 강조했다. 그는 “캐피탈 그룹에서 이를 수행하는 방법 중 하나는 업계를 평가하는 것인데 우리는 이를 환경 조사라고 한다. 우리는 18개월마다 업계를 살펴보고 시장 플레이어들이 누구인지에 대해 깊이 파고들고 있으며, 다른 리서치 회사들과도 협력하여 이를 수행하고 있다”라고 말했다.

CoE를 고려하라. AT&T의 오스틴은 AI 프로젝트를 통한 소규모에서 시작하여 규모를 확장하는 것이 타당할 수 있다고 말했다. 그는 “중앙의 전문가 조직이 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있다. 현재 우리 회사의 경우 3,000개 이상의 봇 중 92%가 최고 데이터 사무실이 아닌 사업 단위에 구축되어 있다”라고 말했다.

추적하고 측정하며 재사용하라. 봇의 작동 방식과 가동 시간을 추적할 수 있는 플랫폼을 구축하는 것도 모범 준칙이라고 오스틴은 말했다. 그는 “그래야 가능한 한 재사용할 수 있는 봇을 만들 수 있다. 승인 프로세스를 자동화하여 병목 현상을 제거하고 최고 재무 책임자 또는 최고 기술 책임자와 같은 고위 경영진이 이러한 툴에 대해 전도하도록 하라”라고 말했다.

AI 지원을 자동화하라. AT&T의 오스틴도 자동화를 AI 전략 내에서 실행할 것을 권장한다. 여기서, 생성형 AI가 핵심일 수 있다. 오스틴은 “봇에 AI 지원을 권장하고 추진할 수 있는 자동화된 기능을 개발하라. 생성형 AI는 봇의 가치를 높일 수 있는 엄청난 이점과 방법이라는 것이 입증되고 있다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr