Robotic Process Automation(RPA)이란 단순하고 반복적인 비즈니스 프로세스를 학습, 모방하고 실행할 목적으로 설계된 소프트웨어인 '로봇'(또는 '봇')을 생성하고 배포하는 과정으로서, 연중무휴 24시간 운영되므로 전문 인력이 보다 창의적인 업무에 집중할 수 있습니다.
다양한 산업의 조직은 자동화 덕분에 적은 노력으로 더 많은 작업을 수행하고, 정확성과 결과물을 개선하면서 비용도 줄일 수 있게 되었습니다. 그러나 기존의 자동화는 일반적으로 프로그래밍을 기반으로 구축되며, 하이코드 애플리케이션을 통해 관련 시스템과 통합됩니다. 반면 RPA는 다른 접근 방식을 취하여 사용자 인터페이스 수준에서 작업을 수행합니다. 또한 RPA 봇은 사용자 작업을 복사하고 학습하도록 설계되었기 때문에 기반 IT 인프라를 변경할 필요가 없습니다. RPA 봇은 운영 인력의 지원 또는 감독 필요 여부에 따라 유인 또는 무인으로 사용할 수 있습니다.
본질적으로 RPA는 실제 인력의 투입이 필요한 특정 활동과 대규모 데이터 이동 활동을 자동화하며, 반복적이고 단조로운 규칙 기반 작업과 업무를 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다.
많은 조직에서 직원이 반복적이고 단조로운 작업에 대부분의 업무 시간을 투입하는 것은 흔히 있는 일입니다. 이러한 작업은 비즈니스에 필수적이지만, 직원이 지능적이고 창의적 사고가 필요한 다른 작업에 집중할 수 없게 될 위험이 있습니다. RPA는 직원의 업무 시간을 과도하게 차지하던 지루한 작업의 많은 부분을 대신 맡아서 수행합니다.
RPA 로봇은 사용자로부터 학습할 수 있으므로 다양한 사용자 작업을 재생산할 수도 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 애플리케이션 로그인
- 양식 작성
- 브라우저 스크랩
- 애플리케이션에서 데이터 수집
- 이메일, PDF, 양식에서 콘텐츠 추출
- 정보 복사 및 붙여넣기
- 파일 처리
- 계산 수행
- 이메일 및 첨부 파일 열기
- 문서 및 파일 옮기기
- 기타 다양한 규칙/일정 기반 작업 수행
RPA 봇은 인간 사용자 대신 규칙 기반 작업을 수행하는 역할을 맡기 때문에, RPA 봇을 통해 거의 모든 애플리케이션 또는 웹 사이트와 상호작용할 수 있습니다.
기존의 자동화는 구조화된 대규모 조직 프로세스에서 효율성을 발휘했습니다. 반면 RPA는 규모가 더 작고 개인적이며, 무엇보다 중요한 것은 프로세스 지향이 아닌 작업 지향이라는 점입니다. RPA 통합을 더 구체적으로 살펴보면 다음과 같은 이점이 있습니다.
RPA 로봇이 인간의 행동을 모방하도록 만들어지긴 했지만, 모방하지 않는 행동도 있습니다. 그 행동은 바로 실수입니다. RPA는 완전히 규칙을 기반으로 하므로 작업을 수행할 때 절대 규칙에서 벗어나지 않습니다. 그렇기 때문에 올바른 규칙만 있다면 봇은 모든 작업을 완전히 정확하게 수행합니다.
직원들은 규칙, 법률, 규정을 준수하기 위해 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.
인간이 주도하는 프로세스에는 직원의 소중한 시간뿐 아니라 비용도 상당히 많이 들어갑니다. RPA를 사용하면 단순 작업에 낭비되는 인건비를 줄이고, 적은 시간에 더 많은 업무를 처리할 수 있습니다. RPA로 처리 비용을 크게 절감하여 1년 만에 긍정적인 투자 수익률을 달성하는 경우도 종종 있습니다.
비즈니스가 성장하는 경우, 증가하는 요구 사항을 처리할 수 있도록 RPA 봇을 병렬식으로 손쉽게 추가 도입할 수 있습니다. 상대적으로 저렴한 비용으로 매우 빠르게 봇을 배포할 수 있으므로 비즈니스가 가능한 한 신속하게 확장하도록 지원합니다.
앞서 언급했듯이 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 수행하게 되므로, 비즈니스 전반의 생산성이 향상됩니다.
RPA는 시스템 백엔드와 직접 인터페이싱하지 않고도 사용자의 자리를 대신하므로, 대부분의 레거시 시스템과 쉽게 통합됩니다. 덕분에 기업은 모든 것을 한 번에 업그레이드할 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 사용하는 RPA는 비정형 데이터를 처리하고, 음성을 인식하며, 머신 러닝(ML) 모델과 자연어 처리를 적용하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 향상된 인텔리전스를 통해 반복적인 작업 외에 고차원적인 인지 관련 작업도 자동화할 수 있게 됩니다.
Robotic Process Automation(RPA)는 단순히 자동화 툴킷의 다른 도구가 아니라 조직이 전략적 목표를 달성하는 방식에 혁명을 일으킬 수 있는 혁신적인 기술입니다. RPA의 고유한 특성은 조직이 유연성과 민첩성을 강화하여 이전과는 전혀 다른 방식으로 문제를 해결하고 시장 변화에 적응할 수 있도록 합니다. RPA의 혁신적인 기능은 다음과 직접적으로 연결되어 있습니다.
RPA의 범용성은 단순한 작업 자동화에서 데이터 분석, 고객 서비스, 다양한 필수 백오피스 작업과 같은 복잡한 작업을 위한 AI와의 통합으로까지 확장됩니다. 이러한 적응성 덕분에 자동화할 수 있는 항목에 대한 장벽이 사라지며, 조직이 기존 시스템을 중단하지 않고도 광범위한 운영 문제를 해결할 수 있게 됩니다.
특히 AI로 강화된 RPA는 전례 없는 규모와 속도로 빅데이터를 수집, 구성, 분석할 수 있습니다. 조직은 이 실시간 분석 기능으로 사후 대응에서 사전 대응 방식으로 전환하여, 데이터 기반 인사이트를 바탕으로 비즈니스 전략을 수립할 수 있습니다. 결과적으로 기업은 비즈니스 패턴과 워크플로우 성능을 명확하게 이해함으로써 현재 프로세스와 운영을 최적화하고 새로운 수익원을 발견할 수도 있습니다.
RPA는 사용자 인터페이스 수준에서 작동하여 시스템 호환성, 직원 교육 등 디지털 혁신의 일반적인 과제를 최소화합니다. 신속한 배포와 유연한 확장 기능 덕분에 위험도는 낮고 보상은 높은 솔루션이 되었으며, 1년 안에 완전한 투자 수익을 얻는 경우가 많습니다. 이러한 조합을 통해 조직은 시장 변화에 신속하게 적응하고, 새로운 프로세스를 구현하며, 기존의 디지털 전환 경로에서 차질 없이 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
RPA를 올바르게 사용하면 전반적인 생산성이 향상될 뿐만 아니라 운영 비용도 크게 절감됩니다. 작업이 더 빠르고 정확하게 완료되므로 조직이 고객에게 더 나은 서비스와 제품을 제공하여 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
Robotic Process Automation(RPA)은 막대한 양의 시간과 자원을 소비하는 중복되고 비효율적인 프로세스에서 벗어날 수 있도록 돕는 유용한 도구입니다. 이러한 작업을 자동화함으로써 기업은 귀중한 자원을 확보하고 핵심 역량과 전략적 이니셔티브에 노력을 다시 집중할 수 있습니다. 이는 RPA 기술에 내재된 다양한 특징과 기능 덕분에 가능합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 보안
비즈니스 프로세스, 특히 민감한 데이터를 처리하는 프로세스를 자동화할 때는 보안이 가장 중요합니다. RPA 플랫폼은 암호화 및 역할 기반 액세스 제어와 같은 엄격한 보안 조치를 통해 다양한 수준의 여러 사용자가 있을 때도 데이터 무결성과 기밀성이 유지되도록 설계되었습니다. - 자동화 수명주기 관리
자동화 수명주기 관리를 위해 특별히 설계된 내장된 기능을 사용하면 봇 생성부터 배포, 유지관리까지 자동화의 전체 수명주기를 더 쉽게 관리할 수 있습니다. 이를 통해 자동화 프로젝트가 조직 목표와의 연계성을 유지하고 비즈니스 환경의 변화에 효율적으로 적응할 수 있습니다. - 자동화/비즈니스 목표 벤치마킹
고급 RPA 플랫폼은 조직이 특정 비즈니스 목표에 대해 자동화 이니셔티브를 벤치마킹할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 기능은 자동화 목표를 전반적인 비즈니스 전략에 맞게 조정하므로 더 큰 투자 수익을 보장하는 데 도움이 됩니다. - 봇 생성
RPA가 많은 인기를 끄는 중요한 이유는 봇을 쉽게 생성할 수 있기 때문입니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 드래그 앤 드롭 기능 덕분에 프로그래머가 아닌 사용자도 다양한 작업을 위한 봇을 만들 수 있습니다. 일부 고급 플랫폼은 복잡한 작업을 수행할 수 있는 지능형 봇을 생성하는 AI 기능도 제공합니다. - 네이티브 컴퓨터 비전
RPA 플랫폼에 기본 제공되는 컴퓨터 비전 기능을 통해 봇은 인간처럼 애플리케이션과 더 자연스럽게 상호작용할 수 있어 복잡한 환경에서 더욱 효과적으로 작동합니다. 이 기능은 자동화할 수 있는 작업의 범위를 넓혀 효율성을 더욱 향상시킵니다. - 소스 통제
소스 통제(버전 관리라고도 함)는 조직 전체로 자동화를 확장하려는 대기업에 필수적입니다. 이를 통해 여러 개발자가 충돌 없이 RPA 프로젝트의 서로 다른 부분에서 동시에 작업할 수 있으므로 변경 사항을 더 잘 추적하고, 이전 버전을 다시 로드하고, 원활한 업데이트를 수행할 수 있습니다. - 호스팅 및 배포 옵션
RPA 솔루션은 일반적으로 온프레미스 서버부터 클라우드 기반 솔루션에 이르기까지 다양한 호스팅 및 배포 옵션과 함께 제공됩니다. 이러한 유연성 덕분에 기업은 예산, 규제, 확장 요구 사항에 가장 적합한 옵션을 선택할 수 있습니다. - 오류 및 예외 처리
RPA는 자동화 중에 발생하는 예외 및 오류를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 봇이 해결할 수 없는 문제가 발생하면 선제적 예외 처리 기능을 통해 봇이 작업을 다시 시도하거나, 작업을 다른 봇에 할당하거나, 경보를 발동하여 문제가 해결될 수 있도록 인간 운영자에게 문제를 보고합니다. - 광학 문자 인식
RPA의 광학 문자 인식(OCR) 기술을 사용하면 봇이 구조화되지 않은 문서와 이미지에서 텍스트를 읽고 해석할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 송장, 양식, 이메일에서 데이터를 추출하는 등의 작업을 자동화할 수 있으므로 RPA가 처리할 수 있는 작업 범위가 확대됩니다. - 스크립트 없는 자동화
RPA의 가장 사용자 친화적인 기능은 코드를 한 줄도 작성하지 않고 자동화된 워크플로우를 생성할 수 있다는 것입니다. 이 기능을 사용하면 조직 내 더 많은 사용자가 자동화를 이용할 수 있으므로, 기술력이 부족한 사람도 자동화 이니셔티브에 기여할 수 있습니다.
Robotic Process Automation(RPA)과 지능형 자동화(IA)는 서로 밀접한 관련이 있지만, 엄밀히 말하자면 동일한 것은 아닙니다. 이 둘은 자동화 환경 내에서 서로 다른 기능을 수행합니다. RPA는 데이터 입력 및 기본 계산과 같은 반복적인 규칙 기반 작업을 처리하는 능력이 탁월합니다. 인간의 행동을 모방할 수 있어 일상적인 프로세스를 자동화하는 데 유용한 도구가 됩니다. 그러나 그 기능은 일반적으로 간단하고 복잡한 의사 결정이나 상황을 이해할 필요가 없는 작업으로 한정됩니다.
IA는 이러한 한계를 뛰어넘습니다. IA 시스템은 머신 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전과 같은 인공 지능의 하위 분야를 통합하여 인간의 언어를 이해하거나 데이터 분석을 기반으로 의사 결정을 내리는 등 보다 미묘하여 인지 능력이 필요한 작업을 처리할 수 있습니다. 본질적으로 IA는 인텔리전스 계층이 추가된 RPA와 유사하며, 광범위한 비즈니스 프로세스를 자동화하기 위한 보다 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 이러한 고급 기능을 통해 IA는 RPA 툴킷 내의 이상적인 요소로 자리매김하여 조직에 보다 다양한 자동화 솔루션을 제공합니다.
RPA와 지능형 자동화의 관계와 마찬가지로 RPA와 AI도 자동화 측면에서 서로 다르지만 보완적인 역할을 수행합니다. AI는 RPA가 더 복잡한 작업을 처리하도록 돕고 RPA는 AI 인사이트를 자동으로 구현하여 AI 효율성을 향상시킬 수 있지만, 주요 차이점은 AI가 데이터 중심인 반면 RPA는 프로세스 중심이라는 것입니다. RPA 봇은 사전 정의된 프로세스를 준수해야 하며, AI는 머신 러닝을 활용하며 경험을 통해 더욱 지능화될 수 있습니다.
최고의 RPA 솔루션을 선택할 때 조직은 도구의 효과에 영향을 미칠 수 있는 여러 요인을 고려하고 회사가 기대할 수 있는 ROI를 결정해야 합니다. 다음 질문은 RPA 여정을 올바른 방향으로 시작하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 구현이 얼마나 쉬운가?
기존 IT 인프라 내에서 쉽게 배포할 수 있는 RPA 솔루션을 선택합니다. 학습 곡선이 가파르면 ROI 실현이 지연되고 도입이 어려워질 수 있습니다. - 예상 가치 실현 시간은 어느 정도인가?
모든 도구는 투자입니다. 최고의 도구는 투자금을 신속하게 상환하고 수익을 창출하는 도구입니다. RPA 솔루션이 측정 가능한 결과를 얼마나 빨리 제공하고 ROI 실현을 가속화할 수 있는지 조사합니다. - 얼마나 직관적인가?
도구는 사용자 친화적이어야 하며 기술직 및 비기술직 직원 모두 최소한의 교육만으로 봇을 설계하고 관리할 수 있어야 합니다. - 가격 경쟁력이 있는가?
의사결정 요인으로 비용만을 고려해서는 안 되지만, 품질 저하 없이 경쟁력 있는 가격을 제공하는 솔루션은 항상 현명한 선택입니다. - 포괄적인 기능 세트를 제공하는가?
보안 프로토콜, 분석, 봇 생성 등의 기능은 매우 중요합니다. 제공되는 기능이 더 많을수록 RPA 솔루션의 활용도가 더욱 높아집니다. - 얼마나 빠른가?
신속하게 작업을 수행하는 봇의 능력은 운영 효율성에 직접적인 영향을 미칠 수 있으므로 봇의 개발 및 실행 속도를 평가해야 합니다. - 비즈니스 성장에 맞춰 확장되는가?
비즈니스가 성장함에 따라 RPA 솔루션에 대한 수요도 증가할 것입니다. 증가하는 수요에 맞춰 쉽게 확장할 수 있는 솔루션을 선택하세요. - 필요할 때 API와 IDP 기술을 활용할 수 있는가?
RPA 도구에 API(Application Programming Interface) 및 IdP(Identity Provider) 기술과 통합할 수 있는 유연성이 있는지 확인합니다. 이러한 기술은 고급 자동화 및 보안 액세스 관리에 중요할 수 있습니다. - 원활한 처리 프로세스를 제공하는가?
RPA 도구는 오류나 예외를 원활하게 관리하고 필요할 때 운영자에게 경고할 수 있어야 합니다. - 벤더에서 적절히 지원하는가?
벤더가 문제를 해결하고 도구의 유용성을 극대화하는 데 도움이 되는 안정적인 고객 지원과 구현 후 서비스를 제공하는지 확인합니다. - 거버넌스 기능은 얼마나 효과적인가?
디지털 인력의 규정 준수, 감사, 관리를 위한 적절한 거버넌스 기능이 마련되어 있으며 봇이 내부 정책과 외부 규정을 모두 준수하도록 보장해야 합니다.
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. 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 시점에서 중요한 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. 조직은 해당 RPA 파일럿 프로그램의 성과를 평가하고 기존의 성공 기준과 종료 요구 사항에 대해 이를 비교함으로써 Robotic Process Automation(RPA)을 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 촉진하기 위해 RPA 우수성 센터(CoE)를 만들 수 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. 조직은 이러한 도구를 다양하게 조합하여 서로 보완함으로써 RPA 기능을 넘어 하이퍼오토메이션 전략을 도입하고 엔드 투 엔드 자동화를 이룰 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 것입니다. 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 Automation(RPA)에 익숙해지고 편해지면 자연스럽게 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있게 되며, 시간이 흐름에 따라 자동화에 대해 더 효과적인 접근 방식을 만들어 나갑니다.
RPA는 반복 작업을 자동화하고 운영 효율성을 개선하는 데 수많은 이점을 제공하지만 그에 따른 과제도 있습니다. 가장 일반적인 문제를 해결하는 방법은 다음과 같습니다.
- 도전과제: 여러 부서에 걸쳐 RPA를 확장하기가 어렵고 시간이 많이 걸리는 프로세스일 수 있습니다.
솔루션: 새로운 봇을 쉽게 추가하고 기존 시스템과 통합할 수 있는 기능을 포함하여 효과적인 확장성 기능을 제공하는 RPA 플랫폼을 선택합니다. - 도전과제: 기본 RPA 도구는 정형 데이터와 간단한 작업만 처리할 수 있습니다.
솔루션: 보다 복잡한 프로세스를 처리하려면 머신 러닝, 자연어 처리 등 지능형 자동화 기능을 지원하는 RPA 도구를 선택해야 합니다. - 도전과제: RPA는 무단 액세스와 데이터 침해를 비롯한 특정 보안 문제를 안고 있을 수 있습니다.
솔루션: RPA 툴에 강력한 보안 프로토콜이 있고 기존 보안 아키텍처와 잘 통합되는지 확인합니다. - 도전과제: 봇이 상호작용하는 기본 애플리케이션에 변화가 있으면 봇이 중단될 수 있습니다.
솔루션: 안정적인 예외 처리와 애플리케이션 환경 변화에 민첩하게 적응하는 기능을 제공하는 RPA 플랫폼을 선택합니다. - 도전과제: RPA를 구현하면 새로운 품질 보증 문제가 발생할 수 있습니다.
솔루션: 엄격한 사전 구현 테스트와 지속적인 모니터링이 품질을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. - 도전과제: 민감한 데이터를 처리하면 개인정보 보호와 관련된 위험이 따릅니다.
솔루션: RPA 도구가 GDPR과 같은 데이터 보호 규정을 준수하고 중요한 정보를 익명화하고 보호하는 기능을 갖추고 있는지 확인합니다. - 도전과제: RPA가 과도한 자동화로 이어져 봇의 유지관리가 번거로워지는 경우도 있습니다.
솔루션: RPA 구현을 주기적으로 감사 및 평가하여 중복 봇을 제거하고 프로세스를 간소화합니다. - 도전과제: 팀원들이 새로운 기술을 받아들이는 데 거부감을 가질 수 있습니다.
솔루션: 종합적인 교육을 실시하고 전환이 수월하게 이뤄지도록 지속적인 지원을 제공합니다. 지속적인 개선을 위해 주기적으로 피드백을 수집합니다.
Robotic Process Automation(RPA)은 기업이 반복적인 작업을 자동화하고 운영을 간소화하며 인적 자원을 보다 전략적이고 부가 가치가 높은 작업에 투입할 수 있도록 혁신적인 기술입니다. 보안 강화부터 풍부한 분석 및 예외 처리 기능을 제공하는 것까지 RPA는 기업이 비효율성의 족쇄에서 벗어날 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다. 하지만 효과적인 RPA 구현을 가로막는 장애물이 있습니다.
IT 관리의 선두 주자인 ServiceNow는 이에 대한 해결책인 RPA Hub를 제공합니다.
자동화를 가속화하고 워크플로우를 단순화하도록 설계된 RPA Hub는 봇을 오케스트레이션하고 관리할 수 있는 중앙 집중식 관리 허브를 제공합니다. 이외에도 다음과 같은 기능을 제공합니다.
- 사용자 친화적인 데스크톱 디자인 스튜디오
- 쉽게 구성할 수 있는 로봇 플로우
- 원활한 작업 자동화를 위한 기본 통합
- 하이퍼오토메이션 이니셔티브를 성공으로 이끄는 데 도움이 되는 바로 사용 가능한 다양한 구성요소
레거시 시스템 통합을 자동화하거나 데이터 입력을 간소화하고 싶으신가요? RPA Hub는 조직의 요구 사항을 충족하도록 다양한 봇, 자원, 지원을 제공합니다.
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