비즈니스 인사이트 - 나의 24시간 업무 비서, RPA
비즈니스 인사이트는 기업의 혁신 기법 및 사례를 분석하고 미래의 사회변화상과 트렌드를 제시합니다.
▲ 글. 정성철 대표
(주)동아엑스퍼츠
나 대리의 업무 파트너 RPA
독자분들은 RPA에 대해 한 번쯤은 들어보셨으리라 생각된다. RPA란 쉽게 말해 소프트웨어 프로그램이 사무 업무를 대신해주는 것으로 표현할 수 있다.
실제 매분기마다 부가세 신고로 밤샘을 거듭하던 ‘나성실 대리 사례’는 최근 대기업에서 확산되고 있는 RPA 사례 중 하나이다.
400개 사업장을 가진 대형마트 체인의 회계팀에서 일하는 나성실 대리는 부가세 신고철이 되면 고난의 연속이다.
야근이 일상화되고 때에 따라 밤샘도 다반사다.
가장 많은 시간이 소요되는 업무 중 하나는 홈택스에서 400여 개 사업장의 부가세 조회 및 내부 산정 근거와의 비교이다.
먼저 홈택스에 접속해 해당 사업장의 사업자 번호를 조회하여 공인인증서로 로그인하고, 또 부가세 정보를 다운로드하여 이것이 내부 산정 근거와 일치하는지 비교한다.
홈택스 조회 및 다운로드에 5~7분, 금액 비교에 10분 정도 소요된다.
한 사업장으로 볼 때는 그다지 오랜 시간이 걸리는 업무가 아니지만 400개 사업장의 경우 얘기가 달라진다.
단순 계산으로 400개를 처리하는 데 총 6,000분이 소요된다.
하루 8시간 근무를 가정하면 12.5일 쉬지 않고 해야 하는 것이다.
그러나 RPA를 도입한 후, RPA가 24시간 해당 작업을 수행하고 나성실 대리는 중간 작업 내역과 결과만 확인하고 있다.
이제는 특이사항 중심으로 판단하는 방식으로 업무가 바뀌고 있다.
RPA는 마치 24시간 일하는 개인 아르바이트 직원을 둔 것과 같다.
급성장하는 RPA 시장
RPA(Robotic Process Automation)는 로봇 프로세스 자동화의 약자이다.
생산 공장에서 사람을 대신 하던 로봇이 사무실에서도 컴퓨터 작업을 대신해 준다는 의미이다.
실제 RPA는 소프트웨어 프로그램이다.
단순하게는 인터넷 사이트에 접속해 데이터를 다운로드하거나 메일을 보내고, 엑셀 문서와 보고서를 작성하는 등 평소에 사람이 하던 모든 작업을 RPA가 대신해 주는 것이다.
다만 일정한 규칙을 갖고 수행되는 작업이어야 한다.
시장조사기관 가트너에 따르면, RPA 시장은 2017년 대비 2018년에 63% 성장하여 가장 빨리 성장하는 소프트웨어 군으로 RPA 기술이 선정되었으며, 마켓리서치퓨처는 RPA 시장이 2017년에서 2023년 사이에 연평균 29% 성장하여 2023년에는 약 27억 달러(약 3조 2천억 원) 규모로 성장할 것으로 예상하였다.
해외 기업뿐만 아니라 국내에서도 KB금융, 하나금융, 신한은행 등 금융기관을 시작으로 삼성전자, LG, 현대오토에버, 삼양그룹 등의 대기업이 RPA를 전사적으로 적용 및 확대하고 있다.
왜 많은 기업이 RPA 도입을 서두를까? RPA는 단순하고 반복적인 저부가가치 업무의 자동화를 통해 생산성을 높여 차별적인 비즈니스 기회 발굴 등 창의적인 고부가가치 업무에 인력을 집중할 수 있도록 한다.
글로벌 엔터프라이즈 기업 고객 250명을 대상으로 설문조사를 실시한 결과 ‘다음해에 조직 운영비용 절감 목표 달성을 위해 투자할 디지털 기술은 무엇이라고 생각하는가?’라는 질문에 RPA가 클라우드, IoT 등 을 제치고 주요한 투자 영역으로 조사되었다.
그렇다면 RPA는 모든 사무업무에 적용될 수 있을까? 실상은 그렇지 않다.
RPA는 많은 기술적 제약을 가지고 있어 현재 수준에서는 제한적인 업무만 수행할 수 있다.
그림 2를 통해 RPA가 단계별로 어떤 기술적 방향성을 갖고 있는지 살펴보겠다.
서류까지 판단하는 RPA
Class 1단계의 초기 RPA는 단순한 업무의 자동화에 적합하다.
이는 사전에 정의가 가능한 정형적 업무에 적용하는 데 최적화된 소프트웨어 로봇이다.
초기RPA는 단순 반복적인 작업을 사람보다 더 빠르고 정확하게 처리한다.
정형화된 업무 프로세스를 바라보는 관점에서 RPA를 도입하던 시절에도 충분히 제 역할을 다했지만, Class 1의 도입을 경험한 기업 입장에서는 Class 2단계로 진입이 필요한 상황이다.
그 이유는 기업 내외부에서 생성되는 데이터 중에서 숫자로 정형화된 데이터의 비중이 전체의 20~25% 이하일 것으로 추정된다.
한편 반구조화된 데이터를 정형 데이터로 전환하는 데는 많은 노력과 자원이 소요된다.
예를 들어 고객사에서 팩스 또는 PDF로 전송한 선하증권을 ERP에 입력하기 위해서는 담당자가 일일이 수작업으로 입력해야 한다.
회사 내부의 프로세스가 지연되는 사유 중에서 이미지, PDF로 된 거래처 문서를 정형화 시키는 부분이 큰 부분을 차지하고 있다고 판단된다.
이렇듯 송장, 구매 주문서, 계약서 등 반구조화된 데이터뿐만 아니라 이메일, 음성 등 비구조화된 데이터를 정형 데이터로 전환하고자 하는 니즈가 상존하고 있다.
즉 이때 Class 2의 인지적 RPA가 해결책이 될 수 있다.
그러나 이러한 자연어 처리를 통한 판단에 기반한 RPA의 경우 아직까지 내부 핵심 프로세스나 재무회계 등 숫자와 관련된 민감한 부분보다는 VOC 처리, 온라인상의 경쟁사 버즈 분석 등 민감도가 상대적으로 낮은 영역에 시범적으로 적용되고 있다.
포털사이트를 헤매고 다니는 나이버 대리
나이버 대리는 아침에 출근하자마자 본인의 회사 및 경쟁사와 관련된 기사를 네이버, 구글, 다음 3개의 포털사이트에서 검색하고 이를 스크랩하여 유관 부서에 전달하고 있다.
단순 작업이지만 생각보다 많은 집중력과 판단력이 필요한 작업이다.
검색결과로 나온 기사를 모두 스크랩하는 것이 아니라 비슷한 내용의 기사는 제외해야 하기 때문이다.
그러나 문장을 읽고 그 사이에서 의미와 패턴을 찾아내는 NLP(Natural Language Processing) 기반의 Class 2 RPA를 도입한 뒤 나이버 대리는 더이상 아침마다 뉴스 스크랩을 하지 않는다. RPA는 나이버 대리보다 다음과 같은 뛰어난 점들이 있다.
첫째, 유관 부서 직원들은 출근하자마자 뉴스 스크랩을 볼 수 있다.
RPA가 새벽에 빠르게 작업하여 출근하자마자 자료를 볼 수 있게 한다.
둘째, 유사하게 중복된 기사는 삭제하고 언급 빈도까지 포함한다.
유사한 제목뿐만 아니라 제목이 상이하더라도 유사한 본문을 가진 기사를 중복으로 게재하지 않고 총 언급된 숫자까지 기재하여 해당 기사의 파급력까지도 파악할 수 있게 한다.
셋째, 각 부서에 특화된 뉴스 스크랩을 만들 수 있다.
나이버 대리에게 의뢰할 경우 인력상 한계로 인해 해당 부서의 특성을 반영할 수 없었으나, 해당 부서와 관련된 검색어를 RPA에 등록하면 자동으로 부서별 특화된 보고서를 만들 수 있다.
Class 1의 RPA 기술은 제목과 출처가 같은 경우에만 동일한 기사로 인식하지만, Class 2의 RPA 기술은 문장 내용을 분류하고 추출하여 유사한 기사인지를 판단할 수 있는 기술적 차이가 있다.
초기에는 경영에 즉각적인 영향력이 낮은 영역부터 순차적으로 도입하고 향후 안정성이 확보될 경우 재무, 인사 등 핵심 프로세스까지 확대될 가능성이 높다.
성공적인 RPA 도입을 위한 전제
이미 많은 기업이 RPA 도입을 시도했지만 실망감에 RPA 확산을 포기한 기업이 많은 것 또한 현실이다.
성공적인 RPA 도입을 위해서는 RPA의 한계에 대해서도 충분한 사전적 공감이 이루어져야 한다.
도입 목표 및 KPI 명확화
RPA 인프라 구축을 시작하기 전, RPA 도입 목표와 이를 측정할 수 있는 KPI를 설정하는 것이 필수다.
이를 통해 도입 가능한 프로세스 영역을 결정하고 그 효과에 대한 내부 공감대 형성이 가능하다.
프로세스 변경 가능성에 대한 이해
프로세스가 변경되면 기존에 구축된 RPA는 즉각적인 영향을 받아 수정 또는 재구축이 불가피하다.
따라서 프로세스가 변경되면 조직은 변경 내역을 추적할 수 있는 강력한 변경 관리기능을 설정해야 한다.
RPA CoE(Center of Excellence) 구축
RPA CoE는 조직 전체의 자동화를 관리하는 전략과 비전을 제공한다.
CoE에는 자동화 영역 식별, 운영 모델 구축, 변경 관리 및 지속적인 개선 기능 개발, 회사 내 다른 부서와의 상호 작용 관리를 담당하는 전문가가 포함되어야 한다.
적합한 RPA 인프라 도입
RPA 솔루션 도입은 해당 업무 특성별 솔루션 적합성, 개발의 용이성, 통합성 및 TCO 등을 고려하여 선정되어야 한다.
기능은 좋으나 너무 비싼 솔루션은 원래 도입의 취지가 무색해지고, 기능이 제한적일 경우 업무 확장성에 불만이 생길 수 있다.
성공적 RPA Journey 제언
A. Proof of Concept
PoC 단계는 RPA 솔루션이 고객사의 프로세스를 지원하고 필요한 작업을 수행할 수 있는지를 판단한다.
RPA에 적합한 몇 가지 프로세스를 개발 환경에서 자동화하여 검증하는 과정이 포함된다.
PoC의 목표는 RPA 솔루션이 회사 전체에서 사용되는 주요 시스템을 지원하고 직원이 매일 수행하는 작업을 실행할 수 있음을 증명하는 것이다.
이 단계에서 과제를 선정할 시에는 가장 빈번하게 적용되는 시스템(ERP, SCM, 이메일 등)을 포함시켜 시나리오를 잡는 게 중요하다.
B. Training
RPA 운영 팀을 구성하고 교육해야 한다.
교육은 일반적으로 RPA 공급 업체 또는 타사 전문 서비스에서 제공한다.
RPA 교육은 입증된 접근 방식, 모범 사례, 현장 사례 및 플랫폼 기능 조합을 교육하여 최상의 결과를 달성하는 데 중점을 둔다.
C. Automation Development
RPA 팀이 가동되면 자동화해야 할 프로세스를 결정하고 자동화 시나리오 및 사례 구축을 시작할 단계다.
이 단계는 비즈니스 및 기술 프로세스 계획, 시나리오의 기본 흐름 구성, 규칙 및 예외 설정, 오류 처리 절차 설정, 모범 사례 식별 및 테스트가 포함된다.
이 단계에서 중요한 부분은 테스트다.
이는 가능한 모든 결과에서 오류 없이 실행을 모방할 수 있을 정도로 안 정적이고 독립적일 때까지 로봇에서 자동화 프로세스를 테스트해야 하는 반복적인 프로세스이다.
D. RPA Production
소프트웨어 로봇은 이제 작업 환경(프로덕션)에서 프로세스를 실행할 수 있다.
RPA 팀은 로봇을 모니터 링하고 예외·오류를 처리해야 한다.
생산 과정에서 비즈니스 요구에 따라 올바른 자동화 작업을 수행하기 위해 올바른 로봇을 활성화하는 몇 가지 방법을 설정할 수 있다.
이 단계에서는 안정성 및 중복 목적으로 두 번째 응용 프로그램 서버를 설정하는 것이 좋다.
E. Deployment
RPA는 기존 시스템과는 달리 고객사의 시스템 환경과 UI·UX 변경에 따른 지속적인 업데이트가 필수적이다.
일반 시스템 대비 RPA는 상대적으로 불안정한 시스템임을 사전에 인지해야 한다.
안정적인 운영체계가 구축된 후에는 조직·업무별 확산이 필요하다.
이러한 스케일링 자동화 프로세스는 빠르고 간단해야 한다.
RPA 개발 플랫폼을 사용하면 새 프로세스를 쉽게 추가하고 기존 프로세스를 확장하며 필요에 따라 추가 프로세스에 개발된 구성 요소를 재사용할 수 있다.