[4차 산업혁명] RPA(Robotic Process Automation)의 이해

RPA의 목적 및 범위

RPA(Robotic Process Automation)는 ‘비즈니스 프로세스를 사람이 아닌 소프트웨어 로봇이 수행하도록 자동화’ 하는 것이다. 로봇이 스스로 수행해야 하므로 그 대상 업무는 단순하고, 반복적이며, 예외적인 케이스가 많지 않은, 즉 사전에 설정된 규칙에 따라 기계적으로 처리할 수 있는 업무들이다. 물론 향후 인공지능 기술의 발전으로 로봇의 업무처리 영역이 복잡하고, 추론이나 판단을 요구하는 일들까지 점차 확대될 것이다. 하지만 현재의 RPA 기술은 기계적으로 데이터를 읽고, 쓰고, 복사하고, 검색하는 등 비생산적이고 부가가치 창출이 낮은 업무를 로봇이 대체하는데 초점을 두고 있다.  

RPA 기술의 특징

RPA 기술은 그동안 기업에서 추진해온 IT 시스템 구축 사업이나 새롭게 등장하고 있는 디지털 기술과는 다른 특징을 갖는다. RPA는 사용자 레벨(Presentation Layer)에서 사람이 하는 기계적 행위(마우스 클릭, Copy & Paste, 검색 등)를 소프트웨어 로봇이 모방하여 수행하도록 만드는 것이다. 따라서 새로운 IT 기능을 개발하거나, IT 인프라 성능을 향상시키는 기존의 IT 시스템 구축 사업과는 차이가 있다. 기존 IT 시스템의 변경이 필요하지 않으므로, RPA 솔루션은 6~8주라는 매우 짧은 시간에 소프트웨어 로봇 개발, 테스트, 현장 적용이 가능하며, 사내 유사한 형태의 업무들에 확장 적용이 용이하다. 

RPA는 최근 2~3년간의 본격적인 도입 이후 많은 기업들이 투자 대비 성과를 입증하였으며, 이로 인해 새롭게 도입을 시도하는 기업들이 급속히 증가하고 있다.

RPA 도입을 통한 기대효과

RPA는 비용 절감을 위한 솔루션이다. 기업 성과 증대를 위해서는 고객에게 제공하는 상품/서비스의 가치를 높이거나, 이를 생산하고 전달하는데 필요한 비용을 절감해야 한다. 

① 로봇은 사람보다 저렴하다. 로봇은 사람보다 더 많은 시간 동안 업무를 수행할 수 있으며, 감독이나 휴식을 필요로 하지 않는다. 최근 2~3년간의 RPA 구축 사례는 25~50%가량의 비용 절감 효과를 보여주고 있다.

② 로봇은 빠르고, 정확하다. 단순하고 반복적인 업무는 로봇이 사람에 비해 훨씬 빠른 속도로 수행할 수 있다. 또한 로봇은 정해진 규칙에 따라 업무를 처리하므로, 실수에 의한 오류가 발생하지 않는다. 

③ 로봇은 업무 규칙의 업데이트(교육)가 용이하다. 특정 업무에 대한 처리 기준이나 수행 방식이 변경되는 경우, 별도의 교육이나 홍보 프로그램 수행 없이 소프트웨어 로봇의 수정만으로 즉시 업무 적용이 가능하다.

④ 직원들의 업무 생산성을 향상시킨다. RPA의 도입은 직원들을 단순하고, 반복적이며, 비생산적인 일에서 해방시킨다. 직원들이 보다 창의적인 업무에 집중할 수 있게 되므로 업무 생산성과 직무 만족도가 향상된다.

RPA 기술의 한계와 향후 발전 방향

현재 RPA 기술은 도입 목적과 범위가 명확한 만큼, 비즈니스적이나 기술적 측면에서 명확한 한계를 갖고 있다. 앞서 살펴본 바와 같이 RPA는 기존 프로세스나 시스템의 변화 없이 사람이 수행하는 기계적 업무를 로봇으로 대체하는 것이다. 현실의 비즈니스 환경 하에서 기계적이고 단순한 업무들만으로 구성된 프로세스는 많지 않다. 전체 업무 흐름으로 보면 단순한 업무도 있지만, 사람이 인지하고 판단해야 하는 복잡한 업무들도 상당수 존재한다. 이로 인해 현재 RPA 기술만으로는 프로세스의 End-to-End 자동화를 구현하는데 한계가 있다.

또한 기술적 측면에서 현재 로봇이 인식할 수 있는 데이터의 한계가 존재한다. 먼저 수기로 작성되거나 스캔된 문서의 경우, 로봇이 정확히 인식할 수 있는 수준의 데이터 품질을 확보하기 어렵다. 최신의 광학인식기술(OCR)을 적용하더라도 데이터 인식을 실패하거나, 잘못 인식하는 경우가 발생할 수 있다. 따라서 은행의 대출심사 또는 보험사의 보험금 지급과 같은 핵심 업무에 RPA를 적용하는 데는 어려움이 있다. 더 나아가 비즈니스 현장에서 상시적으로 발생하는 음성, 텍스트, 영상과 같은 비구조적 데이터는 현재 RPA 기술로는 그 의미를 인식하고 처리할 수 없다.

이러한 한계점들을 극복하기 위해서 RPA 기술과 머신 러닝(Machine Learning), 자연어 처리(Natural Language Processing), 빅데이터 분석, 페이퍼리스 솔루션 등 다양한 디지털 기술의 결합이 시도되고 있다. 이러한 디지털 기술과의 결합을 통하여 RPA는 보다 ‘똑똑한’ 기술로 발전할 것이며, 단순/반복적인 업무에서 벗어나 보다 넓은 업무 영역에서 사람을 대체해 나갈 것이다.

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