Robotic Process Automation(RPA)이란?

규칙, 법률, 규정을 준수하기 위해 직원들은 지루하고 반복적인 작업을 수없이 수행해야 합니다. 반복적인 작업은 곧 부주의로 이어질 수 있으며, 직원이 인간적 실수를 저지를 경우 비즈니스에 피해가 발생하기도 합니다. 하지만 RPA 로봇은 나태해지지 않습니다. 모든 작업에 동일한 주의를 기울이므로 조직에 발생할 수 있는 위험이 크게 줄어듭니다. 또한 수행하는 모든 작업이 모니터링 및 문서화되므로 비즈니스는 관련 규정 준수를 철저히 관리할 수 있습니다.

인간 주도 프로세스에는 직원의 소중한 시간뿐 아니라 비용도 많이 들어갑니다. RPA를 사용하면 단순 작업에 낭비되는 인건비를 줄이고, 적은 시간에 보다 많은 업무를 처리할 수 있습니다. 그 결과 RPA로 처리 비용을 크게 절감하여 1년 만에 긍정적인 투자 수익률을 달성하는 경우가 종종 있습니다.

비즈니스가 성장함에 따라 증가하는 요구 사항을 처리하기 위해 병렬식으로 추가 RPA 봇을 손쉽게 도입할 수 있습니다. 상대적으로 저렴한 비용으로 매우 빠르게 봇을 배포할 수 있으므로 비즈니스가 가능한 한 신속하게 확장하도록 지원합니다.

앞서 언급한 것처럼 RPA 봇은 지치지 않으며 실수하지 않습니다. 또한 프로세스를 매우 빠르게 진행하고 휴식이 필요하지 않습니다. 이 모든 요인이 합쳐지면 더 짧은 시간 내에 더 많은 프로세스와 작업을 완료할 수 있게 됩니다.

부가 가치를 생성하지 않는 직원 활동을 대신 맡아서 처리하는 RPA를 사용하면 유능한 작업자를 보다 가치 있는 작업에 투입하여 이들의 역량을 제대로 활용할 수 있습니다. 직원들은 확보한 시간과 자유를 통해 더 많은 업무를 수행하고, 비즈니스 전반에 걸쳐 생산성이 향상됩니다.

RPA는 시스템 백엔드와 직접 인터페이싱하지 않고도 사용자의 자리를 대신하므로 기본적으로 모든 플랫폼과의 통합이 가능합니다. 그 덕분에 비즈니스는 이미 구축된 기존 시스템과 원활하게 작동할지를 걱정할 필요 없이 RPA에 자유롭게 투자하고 RPA를 도입할 수 있습니다. 이와 동시에 RPA는 비즈니스가 시스템 내에서 이전에는 액세스할 수 없었던 레거시 데이터의 가치를 활용할 수 있도록 지원합니다.

표준 RPA는 단순한 규칙 기반 작업을 수행할 수 있으며, AI 지원 RPA 로봇은 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다. 올바른 AI 기술을 사용할 경우 RPA는 비정형 데이터를 처리하고, 음성을 인식하며, 머신 러닝 모델과 자연어 처리를 적용하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 그 결과로 반복적인 작업 외에 고차원적인 인지 관련 작업도 할 수 있게 됩니다.

조직에서 RPA 기술을 도입하는 경로는 다양하지만 주요 기업은 대부분 비슷한 과정을 따르고 있습니다. 이 여정은 다음 단계로 세분화할 수 있습니다.

먼저 조직은 RPA 도입과 관련된 비전을 파악하고 완전히 정의해야 합니다. 여기에는 직원과 이해 관계자에게 질문을 함으로써 RPA로 이행해야 하는 비즈니스 요구가 무엇인지 결정하는 과정이 포함됩니다. 또한 이미 RPA를 사용하고 있을 가능성이 있는 다른 조직(파트너, 벤더 등)과의 대화를 통해 내부자의 관점을 알아보고 디지털 혁신으로 향하는 로드맵을 세우는 과정에서 도움을 받을 수도 있습니다. RPA는 더욱 광범위한 하이퍼오토메이션 툴킷에 포함되어 있으므로, 이 시점에서의 목표는 RPA를 적절한 비즈니스 문제에 적용할 시점과 비즈니스 가치를 극대화하기 위해 다른 자동화 기술을 적용할 시점을 파악하는 것입니다.

다음 단계는 리더십 역할을 할당하는 것이며, 이 중에서 가장 중요한 두 가지 역할은 RPA 스폰서와 RPA 에반젤리스트입니다. RPA 스폰서는 RPA 이니셔티브의 최상위 관리자로, 예산 편성과 관련된 대부분의 업무를 처리할 뿐 아니라 전체적인 RPA 전략을 수립합니다. RPA 에반젤리스트는 프로젝트 리드 역할을 맡아 다른 경영진을 배정하고, RPA 성공을 위한 고가치 프로세스와 기준을 식별할 수 있도록 부서와 비즈니스 단위 간의 조율을 진행합니다.

일반적으로 소비자 IoT 장치는 관리하기가 더 까다롭습니다. 그러나 IoT 장치 관리를 활용하면 이미 현장에 배포된 장치의 효율적인 거버넌스가 가능하므로, 이를 통해 조직은 업데이트와 패치를 전송하고 사용자 경험에 미치는 부정적인 영향 없이 장치 기능을 개선할 수 있습니다.

다음으로 조직은 개념 증명을 개발하고 테스트해야 합니다. 여기에는 RPA 비즈니스 케이스, 구현 모델, 관련 가정이 포함됩니다. 개념 증명 테스트를 통해 면밀하게 모니터링되는 환경 내에서 가정이 정확한지, 구현 모델이 효과적인지 파악할 수 있습니다. 테스트 단계일 뿐이지만, 테스트 프로세스가 다양한 시스템 및 애플리케이션과 관련된 경우 조직은 더 많은 내용을 학습할 수 있습니다. 마찬가지로 조직은 비즈니스 가치에 더 큰 영향을 미칠 수 있지만 위험이 낮은 프로세스를 피하면 테스트의 결과를 더욱 유용하게 활용할 수 있습니다.

개념 증명이 검증되면 해당 기업은 이제 일상적인 비즈니스 운영에 실제로 RPA 솔루션을 배포할 수 있습니다. 해당 RPA 파일럿 프로그램의 성과를 평가하고 기존의 성공 기준과 종료 요구 사항에 대해 이를 비교하면 조직은 Robotic Process Automation을 도입했을 때 얻을 수 있는 실제 이점을 파악할 수 있습니다. 또한 전체 출시 이전에 필요할 수 있는 최종 수정 사항도 적용할 수 있습니다.

RPA와 디지털 혁신에 전념하는 조직의 다음 단계는 완전한 도입을 계획하는 것입니다. 이 과정을 가능하게 하려면 RPA 우수성 센터(CoE)를 만들 수도 있습니다. CoE는 기업 전반에 걸친 RPA 베스트 프랙티스, 표준, 지원, 도구 및 템플릿을 만들고 관리하는 과정을 지원합니다. 간단히 말해 CoE는 RPA 전문성에 관한 기본 리소스의 역할을 하며, 이를 활용하는 비즈니스 단위는 자동화를 구축한 뒤 최대한 활용할 수 있습니다. 그러나 RPA가 아무리 뛰어나다고 해도 RPA는 특정 사용 사례에 직면했을 때 CoE에서 고려할 수 있는 수많은 자동화 기술 옵션 중 하나에 불과합니다. RPA 외에도 비즈니스는 머신 러닝에 기반한 지능형 비즈니스 프로세스, 고급 분석, 비즈니스 프로세스 관리(BPM) 등을 활용할 수 있습니다. 이러한 도구를 다양하게 조합하여 서로 보완하면 조직은 RPA 기능을 넘어 하이퍼오토메이션 전략을 도입하고 엔드 투 엔드 자동화를 제공할 수 있게 됩니다.

이 시점에서 조직은 자체 RPA 솔루션을 구축하고 실행하고 있을 것입니다. 따라서 다음 단계는 이러한 솔루션을 확장하고 직원들이 직접 RPA를 사용할 수 있도록 지원하는 것이 됩니다. 이 과정에서 CoE는 부서의 봇 도입을 안내하고, 진행 상황을 모니터링하며, RPA 솔루션을 한층 강화하도록 전문 지식을 활용하는 등 다양한 역할을 담당합니다.

RPA가 완전히 도입된 다음 마지막이자 지속적으로 이루어져야 하는 단계는 지속적인 모니터링과 개선입니다. 비즈니스가 Robotic Process Automation에 익숙해지고 편해지면 자연스럽게 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있게 되며, 시간이 흐름에 따라 자동화에 대해 더 효과적인 접근 방식을 만들어 나갑니다.