RPA의 습격

- 데이비드 래퍼 IBM 아태 중국 사회공헌 총괄은 다음과 같이 말했다. 
"인공지능과 빅데이터가 모든 것을 지배하는 세상에서 블루칼라와 화이트 칼라의 역할은 갈수록 미미해지고 있다. 뉴칼라 New Collar는 새로운 것을 창조하고 연구·개발하는 능력이 뛰어난 계급인데 이들이 미래 세상을 이끌어 갈 것이다.” 
“학위가 있는지 없는지는 전혀 중요한 문제가 아니다. 얼마 나 과학, 기술, 엔지니어링, 수학 분야를 친숙하게 느끼며 일하는지, 그리고 세상의 변화에 얼마만큼 적응하는지가 더 중요하다.”
- BPR을 가능하게 하는 핵심 정보 기술로써 워크플로우 관리 시스템WFMS, Workflow Management System이나 이 시스템의 확장된 개념인 비즈니스 프로세스관리 시스템BPM, Business Process Management의 도입이 이루어지고 있다.
BPM은 기존 워크플로우 관리 시스템이 진화한 것으로 생각할 수 있 는데, 워크플로우 관리 시스템은 프로세스 자동화에 중점을 둔 데 비해 BPM은 글로벌화되는 최근의 경영 환경을 반영하는 어플리케이션 통합이 나 협업 및 프로세스 조정 등에 중점을 두고 있다. 즉, BPM은 기업 경쟁 력 향상을 위해 프로세스의 효율적 실행이 중요시되면서 프로세스의 전 주 기를 관리하는 방향으로 그 범위를 확장하고 있는데, 워크플로우 관리 시 스템에서 상대적으로 소홀히 취급되었던 프로세스 분석이나 진단 기능들 을 추가적으로 지원하는 것이다. BPM이란 사람, 조직, 응용 시스템, 문서 와 기타 정보를 포함하는 운영 프로세스를 설계하고 실행하며, 제어하고 분석하기 위해 필요한 각종 방법이나 기법 및 소프트웨어를 사용하여 기업 프로세스를 지원하는 것이라 할 수 있다.
BPM을 위한 정보 시스템인 BPMS는 진단 (재)설계 (재)구축운영의 전체 비즈니스 프로세스 사이클에서 프로세스 운영을 실행, 관리 및 조율 하기 위해 명백한 프로세스 설계에 의해 작동하는 일반적인 소프트웨어 시 스템을 말한다. BPM(S) 개념의 변천과 발전 방향을 관리 시스템과 정보 시스템의 관점 에서 각각 살펴보면, 관리 시스템 관점에서의 BPM(S)는 1910년대 테일러 의 과학적 관리에서 1990년대의 ERP를 거쳐 2000년대에는 BPM(S)로 변화하고 있다. 최근의 BPMS는 워크플로우에 기반한 유연성을 그 특징으로 하고 있으며, 이를 BPM의 제3의 파도라고 부르고 있다. 1세대 BPM(S)는 수작업에 의한 비즈니스 프로세스 관리를 특징으로 하며, 2세대 BPM(S)는 다량의 트랜잭션 처리를 위한 절차적 자동화에 중점을 두고 있다. 3세대에 서는 비즈니스 프로세스의 유연한 자동화에 초점을 맞추고 있다.
- 정보 시스템 관점에서 BPM(S)는 1980년대의 의사 교환이나 정보 공유 중심의 이메일이나 그룹웨어 등의 사무 자동화에 쓰이고, 1990년대에는 문서 흐름 자동화 중심의 워크플로우로 발전하여 이 시기에 워크플로우 개념 정립 및 상용 제품이 등장하였다. 워크플로우 관리 시스템WFMS은 '소프트웨어를 이용하여 컴퓨터로 표현된 업무 규칙에 의해 실행 순서가 제어 되는 업무 흐름을 정의하고 관리 및 실행하는 시스템' 이라고 정의한다. 용어 자체에 이미 프로세스 자동화의 개념이 내포되어 있어서 워크플로우 관리 시스템은 BPR 성공을 위한 핵심 정보 기술로서 중요한 역할을 하였다. 2000년대에는 협업 중심의 전략적 정보화라 할 수 있는 BPMS로 발전하고 있으므로 최근의 BPMS는 자동화Automation에서 협업Orchestration 으로 그 중심이 이동해가고 있다.
- BPM가끔 '비즈니스 프로세스 자동화와 혼용됨은 특정 소프트웨어가 아닌 비즈니 스 프로세스를 간소화하고 효율성과 가치를 극대화하는 방법이다. 프로세스가 어떻게 작동하고 있는지, 개선 분야는 어디인지 파악하고, 솔루션을 처음부터 끝까지 구축하기 위한 방법을 상세하게 검토한다. BPM은 비즈 니스 프로세스의 인프라가 견고하다는 것을 확인하는 것이다.
반면 RPA는 인간처럼 프로세스를 조작하기 위해 설계되었기 때문에 좀 더 표면적인 레벨 (User Interface 같은)에 존재한다고 할 수 있다. 구현이 더 빠 르고 모든 소프트웨어에서 바로 사용할 수 있으며, 변화하는 세계에 적응 하도록 쉽게 변경하거나 업데이트가 가능하다.  RPA와 BPM은 서로 상충되지 않는다. 서로 다른 구현 전략을 가지고 같은 목표를 달성하고자 하는 것이기 때문이다. 이전에 사람이 처리하던 빈도 높은 프로세스를 처리하기 위해 RPA를 사용하고 표면 수준의 수정에 의지하는 것이 아니라 프로세스 자체를 변환해야 하는 경우가 있는데 이럴 때는 BPM을 사용하는 것이 적당하다.

- 삼성SDS는 자체 개발한 인공지능 기능 업무자동화 솔루션 ‘브리티웍스Brity Works' 를 활용해 사내 1만 7,000여 개 업무를 자동화했다. 삼성SDS 관계자는 “지난 6개월간 업무에 자동화 솔루션을 적용한 결과, 20만 시간을 절감할 수 있었다”고 설명했다.
삼성SDS는 물류 사업에 브리티웍스를 적용했다. 이를 통해 수십 명의 인력이 각 지역별 항공사 · 선사의 3만여 개 사이트에 매일 접속해 화물 위 치 정보를 수집해 입력하던 단순 업무를 자동화했다. 또 시스템 관리 담당 자가 명령어 입력 결과 확인 메일 전송' 등 단순 반복하는 서버 점검 프로세스도 브리티웍스를 통해 자동화했다. 이 밖에 연 4,000여 건 이상 발생하는 구매 주문서의 발행 프로세스시스템 접속-계약번호 조회-정보 확인 결재를 자동 화하는 등 전체 임직원 80%가 참여해 회사 전 업무 영역을 혁신하고 있다.
- LG CNS는 자체 개발한 RPA를 매출, 비용 정산작업, 송장 입력시스템, 인사 채용, 보험청구서 작성 분야 등에 이용토록 하고 있다. LG그룹의 제 조 관련 계열사 등 9곳과 외부업체 2곳 등에 RPA 솔루션을 공급했다. 이를 통해 단순 비용 정산작업을 할 때 시간을 아낄 수 있게 되었다. 특히 기업 구매 파트에서는 송장인보이스을 보내는 시간을 절약할 수 있었다. | LG CNS는 기존 RPA 태스크포스TF를 RPA 플랫폼팀으로 승격 개설하 고, 클라우드 기반 RPA 포털 서비스도 처음 선보였다. 재경이나 구매, 인사 관련 프로그램을 자신의 PC에 따로 설치할 필요 없이 담당자가 포털에 접 속해 RPA를 실행하고 여러 사람이 작업한 내용을 바로 확인 및 업데이트 할 수 있게 된 것이다.
- 포스코 ICT는 2017년부터 자사와 그룹사의 재무·회계·노무 업무에 RPA를 구축해 운영 중이다. 이미 사업부서의 공과금 납부, 영수증 입력 등을 RPA가 처리하면서 관련 업무에 대한 소요 시간이 80% 이상 줄어들었다. 최근에는 자체 RPA 솔루션인 '에이웍스A.WORKS’ 개발을 완료하고 유 통·금융 분야로 진출할 계획을 갖고 있다. 2019년 8월 하나금융 산하 IT전 문 관계사인 하나금융티아이와 공동사업 추진을 위한 업무협약을 체결한 바 있다.
- SK C&C는 회사 및 계열사 인사업무 파트와 AIA생명, 부동산 플랫폼 다방 등에 RPA가 가능한 서비스를 공급 중이다. SK C&C가 개발한 '에이브릴 HR 포 리크루트'는 입사 지원자의 자기소개서를 검증하는 솔루션이 다. 현재 SK C&C와 SK하이닉스가 쓰고 있다. 이 솔루션은 30명이 사흘 이상 검토했던 서류작업을 3~4시간 만에 끝낸다. AIA생명은 SK C&C의 도움으로 보험상품 불완전 판매 여부를 검증하는 데 활용하고 있다.
- KT는 기업의 경비 처리를 더 쉽고 빠르게 처리할 수 있는 챗봇 기반의 전표를 대신 처리하는 전표 로봇전대리 솔루션을 자체 개발, 사내에 적용했 다. '전대리는 챗봇 기반의 RPA 프로그램으로, 자주 처리하는 전표 이력을 추천하고, 시스템에 접속하지 않아도 메신저 채팅을 통해 몇 번의 클릭만 으로 전표에 필요한 계정, 적요 등을 선택해 모든 전표 처리 업무를 할 수 있도록 만든 솔루션이다. 그동안 경비 처리를 위해서는 전표가 발생할 때 마다 사용자가 시스템에 직접 접속해 처리해야 했다. 또한 시스템 내에서 전표 처리에 필요한 계정, 적요 등을 모두 수작업으로 입력해야만 전표 처 리가 가능해 업무 처리 시간이 오래 걸렸다. KT는 '전대리'를 적용하여 기 존 대비 최대 90% 이상의 업무 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대하 고 있다. 또한 현장 근무 등으로 PC 접속이 어려운 영업 직원을 위한 '전대 리' 모바일 버전도 출시 예정이다. KT는 '전대리 외에도 '자료 추출을 대 신하는 자료제공 로봇추대리'을 출시한다. '추대리' 역시 챗봇 기반으로 전사 적 자원 관리ERP 경영 자료를 받아볼 수 있어 쉽고 편리한 업무 처리 환경을 제공할 예정이다. 

- 기업들은 보통 일반적으로 로보틱 운영 센터ROC, Robotic Operation Center의 형태로 팀을 구성해 조직에 가장 큰 영향을 미치는 프로세스들을 처리 한다. 이것이 중앙 집중적인 탑다운 접근법이며 네 단계가 있다.
1. 자동화가 가능한 영역을 파악한다. (히트맵', 프로세스 디스커버리 및 플래닝 소프트웨어 기능을 활용한다.) 
2. 가장 높은 ROI을 달성할 수 있도록 각 업무를 진행 시간과 빈도에 따라 순위를 매긴다. 
3. 이를 통해 자동화해야 하는 핵심 업무를 정하고, 기대하는 결과를 정한다.
4. 자동화를 한 뒤 문제가 해결되었는지 평가한다. 만약 문제가 해결되지 않았다면, 가장 효과적인 사람과 로봇의 업무 조합을 찾아본다.
이 네 단계를 통해 기업의 자동화팀은 주요 업무 프로세스를 살펴보고 어떤 업무가 가장 많이 시간이 걸리고 업무량이 많은지 찾아내야 한다. 산 업 및 도메인별 히트맵, 프로세스 마이닝 기술과 그 외 플래닝 도구를 활 용할 수도 있다. 현재 국내에 가장 활발하게 도입되고 있는 방법이다. 중앙 관리와 대용량처리가 쉬운 반면 구축비용과 구축시간이 많이 드는 단점이 있다.
- '바텀업 접근을 선택했다면, 직원들은 자신의 일상적인 프로세스 중 어떤 것이 자동화될 수 있는지 탐색하도록 하는 체제 모형을 마련한다. 해당 작업들이 개개인에게는 비효율적이거나 비용이 많이 드는 것처럼 보이지 않 을지라도, 조직 차원에서 보았을 때에는 반복된 업무에 상당한 시간이 낭비되고 있을 수 있다.

- RPA COE의 구성원은 누구인가?
* RPA 후원자: 전반적인 로봇 공학 전략을 책임지는 역할로서, CoE는 기업전체의 환경에 걸맞은 RPA 후원자를 지정해야 한다. 
* COE 리드: CoE 활동, 성과 보고 및 운영 리드를 담당한다. 
* RPA 프로젝트 관리자: 로봇 프로젝트가 CoE 전략에 따라 제공되도록 하여 성공적인 구현, 적시에 정해진 예산 내에서 이익을 얻을 수 있도록 한다. 
* RPA 챔피언: 조직 전체의 자동화 채택 프로세스를 추진한다. 
* RPA 및 CoE 비즈니스 분석가: 자동화에 사용되는 프로세스 정의 및 맵을 작성하는 주제 전문가로서, 상황을 식별하고 잠재적 이점과 필요한 자원 에 대한 자세한 분석을 제공한다.
* RPA 솔루션 설계자: RPA 인프라를 처음부터 끝까지 감독하며 CoE 설정 의 개발 및 구현 단계를 모두 지원한다. 자동화 CoE의 세부 설계 및 라이 선스 요구를 담당한다. 
* CoE 개발자: CoE 자동화 워크플로우의 기술 설계, 개발 및 테스트를 담당한다. 
* 인프라 엔지니어: 자동화 CoE의 배포 및 향후 운영에 관련된 팀을 지원한다. 주로 문제 해결 및 서버 설치를 위한 인프라 지원을 제공한다. 
* Controller & Supervisor: CoE 모니터링, 스케줄링 및 지원을 담당하며 업무가 평소와 같이 진행되도록 한다.
- 대부분의 RPA 공급 업체는 도구에 인공지능 및 기계 학습 기능을 내장시킨다. 이러한 딥 러닝 기능에는 컴퓨터 비전 또는 자연어 처리"가 포함된다. 이를 통해 봇은 워크플로우 기록 중 표시되는 단어와 아이콘을 이해하고 프로세스를 정확하게 수행할 수 있다. 비즈니스 응용 프로그램과의 통합에서 회사는 종종 RPA 도구를 구현하여 CRM, ERP 시스템 및 회계 소프트웨어를 비롯한 다른 유형의 비즈니스 응용 프로그램 내에서 작업을 수행한다. 이러한 시스템과 함께 통합하고 작동하는 기능은 RPA 소프트웨어의 중요한 기능이다.
- Mavenick 컨설팅사가 제시한 RPA 3단계 성숙모델을 소개한다. 지능형 자동화가 물리적 인프라, 비즈니스 관리 소프트웨어, 운영관리, 분석, 프로세 스 자동화, 인공지능 및 정보 보안 전반에 걸쳐 이루어지는 자동화 중심의 기업을 위한 단계이다. 기업이 마지막 단계에 도달하면, 인지 및 데이터 지 향 모델로 전환하여 RPA의 모든 이점을 누릴 수 있다.
1단계: 임시(Ad-hoc) 단계
: 대부분의 기업은 사례별로 RPA를 채택하기 시작한다. 이 단계에서는 전체적인 자동화 전략이 아직 마련되어 있지 않으며, 모든 도구 평가 및 프 로세스 선택 기준은 개별 팀장이 주도한다. 임시 단계에서 조직은 다음과 같은 측면에 대해 주의를 기울여야 한다.
* 간단한 과정부터 시작하는 것이 중요하다. 
* 복잡한 자동화를 다루기 전에 팀에서 교육해야 할 몇 가지 측면이 있다. (예: 변경 관리, 심층 기술 및 프로세스 엔지니어링 기술, 운영 모델, CoE, 거버넌스, 비즈니스 모델 및 실행 프레임워크))
임시 단계는 요구 사항 수집을 위한 중요한 시간이다. 기업은 RPA가 어떻게 기존 기술 환경에 가장 적합하게 구축할 수 있는지를 신중하게 평 가하고 장기적인 채택 목표도 제시해야 한다.
2단계: 채택 단계
: 수집된 요구사항과 원하는 장기 RPA 채택 목표에 기초하여 CoE가 설정되며, 전사적으로 자동화를 확장하기 위한 진화 모델을 이용할 수 있는 명확한 자동화 채택 전략이 정의된다. 기업이 RPA 채택 목표를 명확히 제시할수록 채택은 보다 효과적으로 조정될 수 있다.
특정 RPA 플랫폼의 선택은 공식적으로 정의된 평가 기준에 기초해야 하며, 기준 자체는 개별 부서의 필요와 그 이상으로 확장되어야 한다. 이는 무엇보다도 변경 관리, 엔드투엔드 비즈니스 프로세스 관리, 적극적인 목 표 및 진행 과정 추적 등을 감안해야 가능하다.
임시 단계에서 채택 단계로 전환하는 가장 중요한 요소는 전체적 기준 과 디지털화 및 자동화 채택을 위한 잘 정의된 전략을 사용한 CoE 설정이 다. 전략은 변경 관리, 심층적인 기술 및 프로세스 엔지니어링 기술 훈련, 기술 관리 및 인력 배치, 운영 모델, 거버넌스, 비즈니스 모델 및 실행 프레임워크를 포함해야 한다.
3단계: 적응 단계 
: 기업이 적응 단계에 진입할 때, 그것은 자동화 중심 기업을 창출하기 위한 3단계 성숙도 모델의 종료 상태에 도달했고, 지속적인 개선과 과정 수정 메커니즘을 구현했다는 것을 의미한다.
이 단계에서 기업은 자동화 전략의 다양한 부분에서 성숙하고, 프로 세스 엔지니어링 기술뿐만 아니라 심층적이고 광범위한 자동화 기술을 구 축했으며, 기술의 광범위한 가용성으로 인해 이제 분산형 실행의 허브와 스포크 모델'을 채택할 수 있으며, 입력 전반에 걸쳐 자동화 기능이 구축되 었다.
기업은 규칙 기반 또는 MLMachine Learning/AI 기반 자동화를 채택하여 모든 비즈니스 기반의 가상 인력의 일관성과 정렬을 보장하는 포괄적인 프레임워크를 가지게 된다.
둘 사이의 기본 관계에 대해서는 약간의 의견 차이가 있다. 머신 러닝이 AI 분야라는 데는 거의 모든 사람들이 동의하지만 RPA와 AI에 대해서는 동일한 합의가 존재하지 않는다. 이에 대한 합의가 이루어지지 않은 이유 중 하나는 RPA 기술과 지금까지의 사용 사례가 “지능형”이 아니기 때문이다. RPA는 사람의 노력이 필요했던 규칙 기반의 작업을 처리하는 데 큰 도움 이 될 수는 있다. 그러나 아직 사람의 심층 신경망처럼 진행되지는 않는다.
인간의 판단과 행동을 강화하고 모방하는 AI 기술은 규칙 기반의 인간 행동을 복제하는 RPA 기술을 보완한다. '화이트칼라' 라는 지식 기반 근로자와 '블루칼라 라는 서비스 기반 근로자가 조직의 생산성을 높이기 위한 엔진으로서 협력하는 것처럼, RPA와 AI 두 기술은 서로를 보완하며 작동
이러한 3단계 성숙도 모델은 연속체로 생각되어야 한다. 단계들은 별개의 것이 아니라 겹치는 것이다. 기업에서 일부 측면은 채택 단계에 있는 반면 다른 측면은 여전히 애드혹Ad-Hoc일 가능성도 있다. 행동 계획을 결정 하기 위해서는 현재 상태와 목표 상태에 대한 평가가 중요하다.이러한 3단계 성숙도 모델은 연속체로 생각되어야 한다. 단계들은 별개의 것이 아니라 겹치는 것이다. 기업에서 일부 측면은 채택 단계에 있는 반면 다른 측면은 여전히 애드혹Ad-Hoc일 가능성도 있다. 행동 계획을 결정 하기 위해서는 현재 상태와 목표 상태에 대한 평가가 중요하다.
- RPA는 작업을 자동화한다. 현재 수준의 RPA는 전체 종단 간 프로세 스를 자동화하기는 아직 어려운 것이 사실이다. 사용자의 요구를 충족하기 위한 노력으로 인해 개발되는 두 가지 특정 기술이 있다. 인지적인 기능의 통합에 대한 두 가지 예를 살펴보자.
* 인지 캡처Cognitive Capture: 인지 캡처는 옴니 채널(예: 웹 양식, 종이 문서, 이메일)을 통해 데이터를 수집한 다음 기본 AI/인지 알고리즘을 사용하 여 비정형데이터를 정형데이터 형식으로 변환하여 RPA가 작업을 자동 화한다. 
* 프로세스 오케스트레이션: 프로세스 오케스트레이션은 워크플로우 자동 화에 엄격하고 규율을 추가한다. RPA에 의해 자동화된 작업은 일반적으로 워크플로우의 일부이기 때문에 이 부분이 필요하다. 프로세스 오케스트레이션은 모든 예외를 처리하고 전통적인 동적 사례 관리를 수행하며 RPA 디지털 작업자와 실제 직원 간의 협업 및 업무 전달을 관리함으로써 RPA를 지원한다.
예를 들어, RPA 프로세스를 구축하는 동안 비정형 데이터의 사용에 영향을 줄 수 있는 시나리오를 생각해볼 수 있다.
* 필요한 문서에서 컨텍스트에 따라 규정된 비정형 정보를 추출해야 하는 경우 
* 특정 고객 분류에 따라 문서를 분류하고 그에 따라 행동해야 하는 경우 
* 정보를 추출하기 전에 추론을 적용해야 할 때
* 프로세스에서 사용하기 위해 추출한 데이터에 연결된 관계도 검색해야 하는 경우
위의 모든 시나리오에서 AI와 RPA 간의 협업은 비정형 정보의 사용을 가속화하여 지능형 자동화의 범위를 확장하고 향상시킨다. AI는 모든 관련 데이터를 RPA에서 즉시 유용하고 실행 가능하게 만든다.
다른 많은 기술들과 마찬가지로 RPA도 AI와 손잡고 스마트 운영을 추 진하기 위해 진화할 수 있다. 이 여정은 유인Attened RPA에서 무인Unattened RPA로 그리고 인지 RPA로 시작하여 자율적인 RPA로 진행한다.
- 모든 ERP 시스템 응용 프로그램에서 RPA를 사용하여 ERP 프로세스를 자동화하면 비용 절감, 100%의 정확도, 빠른 처리 속도와 함께 향상 된 규정 준수, 제어 및 감사 기능과 같은 명확한 최종 이점을 얻을 수 있다. RPA는 비즈니스 전반에서 ERP 프로세스를 개선할 수 있다.
* 인적 자원: 채용에서 온보딩, 경력 개발 등 직원 라이프 사이클 프로세스의 모든 측면을 자동화 
* CRM고객 관계 관리: 자동화를 통해 고객 경험CX을 향상시켜 콜센터 효율성을 높이고 고객 만족도를 향상 
* 공급망: 인건비를 낮추고 회사의 경쟁력을 향상
* 제조: 재고 관리, 조달 및 주문 처리를 개선하고 제조 생산을 관리 및 최적화하기 위한 데이터를 제공 
* 재무 및 회계: 관련 프로세스를 자동화하고 인적 오류 요인을 제거하며, 보고 요구 사항에 대한 RPA 사전 설정 준수를 향상 
* 비즈니스 인텔리전스: RPA는 실시간 프로세스 수준의 데이터 분석 기능을 제공하여 민첩성을 향상시키고 중요한 의사 결정을 향상