유아이패스 "RPA 業務自動化, 漸漸 더 知能化되고 便利해질 것"

東亞닷컴
入力 2022年 5月 25日 18時 09分

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單純하고 反復되는 作業은 勞動生産性을 떨어뜨리는 犯人이다. 많은 勤勞者들이 “熱心히 工夫해서 이 會社에 들어왔는데, 하는 일은 엑셀 作業처럼 큰 意味가 없는 反復作業이 大部分”이라고 말한다. RPA(Robotic Process Automation)가 注目받는 理由는 單純反復作業에 들어가는 공수를 줄일 수 있다는 期待感 때문이다. 韓國은 많이 일하지만 勞動效率性은 떨어지는 國家다. 2020年基準, 韓國勤勞者는 年平均 1908時間 일했다. OECD 平均勞動時間인 1687時間보다 200時間以上 높으며, 이는 OECD 國家中에서도 最上位圈에 屬하는 數値다. 韓國經濟硏究院에 따르면, 韓國의 勞動生産性은 OECD 調査對象 36個國中 30位였다.

RPA는 웹사이트 로그인, 데이터 抽出과 入力, 이메일 內容에 기초한 基本業務等을 自動化하는 소프트웨어 로봇을 말한다. 勞動生産性을 떨어뜨리는 單純反復作業을 自動化할 수 있기 때문에, 世界的으로 RPA 烈風이 불고 있다. 國內에서도 낮은 勞動生産性을 解決할 수 있다는 展望에 많은 企業이 RPA 導入에 나섰다. 다만, RPA를 導入한 國內企業 사이에선 最近 이런 말이 나온다고 한다.

“RPA를 通해서 年間 1萬時間을 節約했다. 그런데, 그다음은 뭐지?”

業界關係者의 對答이다.

“’勞動時間을 이 程度로 줄일 수 있다’ 이건 過去의 接近方式이다. ROI(投資對比效果)가 分析돼야 推進動力이 생기니까, 草創期엔 ‘사람이 하는 10時間의 일 中 2時間을 自動化했고, 이를 全體的으로 따졌을 때 1萬時間을 節減할 수 있는 것’과 같은 接近方式으로 市場을 形成했다. 하지만, 時間을 줄인다고만 接近하면 人力節減에 對한 憂慮를 낳을 수 있고, 다음 課題를 發掘하는 데 限界가 생기는 時點이 온다”

RPA를 導入한 企業들의 狀況이 正말 ‘이제 더는 自動化할 業務가 없다’로 整理될 수 있는 걸까? RPA 業界關係者들은 하나같이 “韓國은 RPA가 전사的으로 導入이 잘 안되는 便”이라고 말한다. 企業에서 찾지 못한 自動化가 可能한 業務들은 分明히 內部에 散在해 있다. 이런 理由로 글로벌 RPA 先導企業人 유아이패스는 ‘市民開發者’가 必要하다고 말한다. RPA를 單純히 人事管理나 會計等의 百오피스 業務自動化에만 局限하는 게 아니라, 市民開發者를 奬勵해야 個人業務들까지 自動化할 수 있기 때문이다. RPA 市場의 現在, 그리고 未來를 이야기하기 위해서 유아이패스코리아의 이봉선 專務를 만났다.

“RPA는 單純業務自動化專用 솔루션 아니다”.. RPA 技術은 漸漸高度化되는 狀況

유아이패스는 글로벌 RPA 市場을 先導하는 企業이다. IDC에 따르면, 유아이패스는 2020年 RPA 市場에서 市場占有率 1位(37.4%)를 차지했다. 유아이패스코리아의 이봉선 專務는 “RPA는 單純反復作業自動化에만 그치지 않는다. AI가 椄木되면서 더 많은 範圍의 業務를 自動化할 수 있게 됐다”고 說明했다. 代表的인 AI를 活用한 知能型 RPA는 文書를 스캔한 뒤 OCR(光學文字認識)로 內容을 認識해 데이터를 抽出하는 方式이다. 이렇게 데이터를 抽出하는 것은 旣存엔 사람의 業務였지만, AI를 結合한 RPA가 이를 自動化한 것이다.

다른 事例는 이메일을 分類한 뒤 會社內特定人에게 發送하는 클래시피케이션 (Classification)을 自動化한 것이다. 顧客들은 質問과 不滿內容을 普通會社計定의 메일로 보내는데, 保險會社 같은 境遇엔 補償關聯部署에서 이런 메일을 分類하고 擔當者에게 傳達하는 프로세스가 마련돼 있다. 사람이 메일을 읽고 事件의 種類를 分類한 뒤, 擔當部署와 擔當者를 찾는 過程이 必要하다. 知能型 RPA는 人間의 日常語를 理解하는 自然語處理技術을 통해 메일을 읽고 性格에 따라 分類한 뒤 擔當者에게 自動으로 메일을 發送한다. 또한, 外部 데이터를 抽出한 뒤 미리 開發한 AI 모델로 分析하고, 以後生成된 報告書를 擔當者에게 傳達하는 일도 RPA를 통해 自動化할 수 있다.

IT시스템에 發生한 問題를 感知해 IT運營팀에 報告하는 作業도 RPA가 代身할 수 있다. 많은 企業엔 IT運營팀이 存在하는데, 이들은 各種 네트워크 裝備等의 로그를 모니터링하고 狀態를 點檢하는 作業을 한다. 問題는 確認해야 할 裝備와 데이터가 너무 많다는 것이다. AI를 통해서 特定 로그를 解釋하는 모델을 만든 뒤 이를 RPA와 聯動하면, 問題發見作業이 自動化된다. 特定 로그의 코드가 深刻한 誤謬라는 걸 AI가 認識할 수만 있다면, RPA가 裝備를 모니터링하면서 該當 로그를 發見했을 때 運營팀에게 報告할 수 있게 된다.

유아이패스코리아의 이봉선 전무, 출처=IT동아 — 유아이패스코리아의 이봉선 專務, 出處=IT東亞

유아이패스는 서비스나우를 비롯해 MS, 구글, SAP 等의 솔루션 벤더들과 파트너십을 맺어 솔루션 커넥터를 開發했다. 커넥터를 통하면 各各의 솔루션 간 데이터 聯動이 可能하다. 多樣한 IT솔루션에서 나온 데이터를 統合管理하는 서비스나우 ITSM의 데이터를 聯動하면, 特定 시스템에 問題가 發生했을 때 RPA가 보다 빠르게 解決할 수 있다. HR 시스템인 워크데이를 통해선 休暇申請等의 過程도 自動化할 수 있다. 스마트폰으로 HR 시스템에서 休暇申請을 하면, RPA가 이를 代身處理하는 것이다. 이 專務는 “旣存의 HTML 소스코드로 畵面 인터페이스를 찾는 方式은 畵面의 解像度와 크기가 바뀌면 RPA 스크립트度 다시 作成해야 했다. 커넥터 데이터 聯動方式은 畵面이 變해도 데이터를 커넥터로 끌어오기 때문에, 인터페이스 變化가 생겨도 平素처럼 作動한다”고 말했다.

이봉선 專務는 “예전엔 RPA의 役割이 畵面을 보고 內容을 그대로 入力하는 것 程度였다면, 이제 좀 더 苦難도의 作業도 可能해지고 있다”고 說明했다. 業務 사이클이 짧으면 RPA가 單獨으로 일을 處理해도 問題가 發生할 일이 거의 없다. 하지만, 사이클이 길어지면 일이 올바르게 處理됐는지 確認하는 中間過程이 必要하다. 이런 檢證業務는 大部分 사람이 맡는다. 只今까지는 ‘RPA가 處理-사람이 檢證-그 뒤의 일을 RPA가 處理’라는 프로세스를 具現하는 게 技術的으로 쉽지 않았다.

이 專務는 “RPA가 初盤作業을 끝내고 사람이 檢證或은 承認을 한 뒤, RPA가 나머지 일을 處理하려면 그때까지의 데이터가 貯藏되고 다시 活用되는 技術이 必要하다. 쉬운 技術이 아니고 유아이패스의 强點인 部分”이라고 했다. 例를 들면, 같은 部署의 팀長에게 報告書傳達하는 過程을 RPA로 自動化했을 때, 팀長은 스마트폰으로 報告書內容을 보고 이를 承認할 수 있다. 承認過程이 떨어지면 RPA가 다시 報告書를 電算 시스템에 貯藏하는 이러한 긴 사이클의 業務도 유아이패스를 통해선 可能하다.

스튜디오X, 출처=유아이패스 홈페이지 — 스튜디오X, 出處=유아이패스 홈페이지

유아이패스의 또 다른 强點은 市民開發者를 爲한 ‘스튜디오X’라는 툴이다. 스튜디오X를 통해선 簡單한 코드 組合으로도 프로그램을 만들 수 있다. 開發知識이 어느 程度 있는 現業從事者들이 簡單한 소스코드를 使用하는 ‘로코드’로 프로그래밍을 한다고 보면 된다. 現業에서 일을 하면 自動化가 必要하지만 會社의 코어 業務가 아니기 때문에 IT運營팀 支援을 받지 못하는 境遇가 많다. 市民開發者는 이런 狀況에서 스스로 프로그램을 만든다는 槪念이다. IT力量이 없는 職員도 IT力量을 갖춘 職員이 만들어 놓은 機能을 共有하는 프로그램 라이브러리를 利用할 수 있다.

이 專務는 “RPA는 다양한 領域에서 活用되고 있다. 一般 B2C(消費者市長) 企業부터 航空社, 컨설팅 企業, 金融, 製造, 建設, 에너지 等大部分의 分野에서 RPA를 쓴다”고 말했다. 規模가 작은 中小企業도 RPA를 活用하는 事例가 늘고 있다. 같은 業務라 해도 大企業에선 10名이 擔當하고 中小企業은 2名程度가 일을 맡는 게 一般的인 狀況에서, 中小企業에게 RPA의 效用性이 더 클 수도 있다. 規模와 關係없이 디지털轉換을 나선 企業이 많기 때문에, IT시스템을 運營하는 反復業務를 RPA로 自動化하는 것의 必要性도 커지고 있다.

‘클라우드 퍼스트’ 戰略醉한 유아이패스, “앞으로의 自動化는 더욱 便利해질 것”

유아이패스는 모든 솔루션의 基盤을 클라우드로 하는 ‘클라우드 퍼스트’ 方向을 取하고 있다. 大部分의 機能은 SaaS(서비스型 소프트웨어)로 利用할 수 있다. 다만, 國內에선 SaaS 導入이 빠르게 進行되지 않고 있으며, 大企業이나 金融圈에선 SaaS 導入을 망설이는 境遇도 많다. SaaS 需要가 크지 않은 國內環境으로 인해 유아이패스度國內에서 SaaS 버전의 RPA를 一部만 提供하고 있다. 유아이패스는 新機能을 클라우드 버전으로 먼저 公開하기 때문에, 國內에선 온프레스(솔루션을 會社電算室 서버에 設置해 運營하는 方式) 버전으로 機能이 出市될 때까지 기다리는 일도 있었다. 때문에, 유아이패스는 클라우드의 機能을 온프레미스에서 바로 쓸 수 있는 機能을 開發해, 國內企業도 最新機能을 빠르게 利用할 수 있는 與件을 마련했다.

이봉선 專務는 “國內 RPA 市場이 다른 先進國에 비해 뒤처지고 있는 건 맞다. 그렇지만, 앞으로 人力不足問題로 인해 이 市場은 繼續成長할 수 있다고 본다”면서 “會社를 退職하는 사람들이 하는 말 中 하나가 ‘일이 재미가 없다’는 것이다. 어렵게 就職해서 製品明細가 맞나 틀리나 確認하고, 오탈字를 點檢하는 일을 하는 것에 乖離感을 느끼는 것이다. RPA를 導入하면 單純反復業務는 自動化하고 創意的이고 重要한 일에 集中할 수 있고, 不必要한 夜勤時間을 줄일 수 있다”고 말했다.

유아이패스가 나아가고 있는 方向은 크게 두 가지다. 첫째, 시맨틱 오토메이션(Semantic Automation)이다. 人間을 模倣하는 것에 그치지 않고, AI가 데이터를 學習해 새로운 데이터를 理解할 수 있도록 하는 方向이다. 醫療費領收證數千腸을 AI에 학습시킨다고 생각해보자. 이로 인한 人件費는 RPA 關聯豫算에서 큰 比重을 차지한다. 該當 데이터를 學習하면 다른 樣式의 文書 데이터를 받아도 AI가 이를 認識하고 資料를 處理할 수 있다. 많은 데이터가 必要하지 않고, 데이터 學習에 必要한 時間과 人力도 줄어든다.

둘째, API 오토메이션 强化다. 솔루션 커넥터와 같은 API를 積極的으로 發展시키는 것이다. 커넥터를 쓰면 RPA가 시스템에 接續해 特定 메뉴에 들어가 데이터를 끌고 올 必要가 없어진다. API를 通해서 呼出하면 데이터를 바로 받을 수 있기 때문이다. 業務自動化의 速度를 빠르게 만들 수 있다.

이봉선 專務는 “現場에선 業務自動化를 위한 過程이 쉽지 않다는 말이 나온다. 國內에선 베이직한 RPA를 많이 쓰고 있지만, 最近 들어 DU(Document Understanding, AI로 文書를 認識하는 技術)를 쓰는 곳도 늘고 있고 앞으로의 發展可能性도 크다고 본다. RPA는 眞正한 自動化를 위해서 더 便利해질 것”이라고 展望했다.

東亞닷컴 IT專門 정연호 記者 (hoho@itdonga.com)