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직무의 변화를 이끄는 로보틱 프로세스 자동화
  • 강송희 역대연구원
날짜2019.05.22
조회수23378
  • 로보틱 프로세스 자동화에 관한 관심의 증대
    • 로보틱 프로세스 자동화(Robotic Process Automation, RPA)에 대한 기업과 일반 사용자들의 관심이 점점 증대하고 있다. 최근에는 디지털 전환을 위한 전략적 솔루션으로 부각되면서 제4차 산업혁명 기술로 거론되는 것들 중 투자대비 효과가 가장 좋고 비교적 빠르게 추진할 수 있다는 인식이 확산되고 있다.1
    • 그림 1 RPA에 대한 국내 웹 검색 이용자들의 관심도
      그림 1 RPA에 대한 국내 웹 검색 이용자들의 관심도
      ※ 출처 : 구글 트렌드(2019.4.11.)
    • 로보틱 프로세스 자동화란 인간의 단순 반복 작업을 모사하는 소프트웨어 로봇을 통한 자동화를 의미한다. 최근에는 인공지능(Artificial Intelligence), 인식(Cognitive)기술, 분석(Analytics)기술과 결합해 디지털 인력(Digital Workforce)으로 진화하고 있다. 이전에는 사람만이 일하고, 생각하고, 분석하는 방식이었다면 이제는 디지털 인력이 이를 대체하거나 보완한다.
    • 그림 2 RPA 기반의 디지털 인력 개념
      그림 2 RPA 기반의 디지털 인력 개념
      ※ 출처 : 오토메이션 애니웨어, 키뉴스(2019.2.19.) 재인용
    • 이는 기존 전사적 자원 관리(Enterprise Resource Planning, ERP) 중심의 사무자동화를 뛰어넘는 혁신으로 주목받고 있다. 그간 일반적으로 활용되던 업무 자동화 솔루션과 다른 점은, ① 기존 IT 환경에서 구동되어 신규 하드웨어 도입이 필요 없고, ② 프로세스 혁신 및 최적화가 같이 이루어지면서, 반복적인 규칙 기반의 프로세스를 기능 중심으로 수행하여 사람의 실수를 예방하며, ③ 추적 가능한 프로세스 구현을 통해 투명성을 제고하고, ④ 직원의 행동을 반영하고 모사한다는 것이다. 이는 기업 입장에서는 비용 절감, 인적자원의 부가가치 고도화 등 다양한 효과를 기대할 수 있다. 반복적인 일상 업무를 수행하는 소프트웨어 로봇에는 ① AI 기반으로 개인화된 대화형 비서인 챗봇, ② 전통적인 서버 실행 및 이메일 생성과 같은 스크립트 기반의 스크립트봇, ③ UI 기반으로 자동화 설계된 업무 기반의 오토메이션봇(좁은 의미의 RPA) 등이 있다.2 RPA는 기술적으로는 새롭지 않지만 그 기술을 업무에 접목하여 활용하는 방식에서 혁신이 일어나고 있다. 그에 따라, 자동화와 지능화에 기초한 디지털 인력의 도입이 본격적으로 이루어지고 있는 것이다. 혹자는 RPA는 자동화가 아니라 업무 추진 방식의 변화라고 주장한다.
  • 로보틱 프로세스 자동화 적용 사례
    • 포스코경영연구원(2017) 보고서3에 따르면, 국내에서는 2016년 이후 금융권의 계약관리, 보험증권 처리, 정보조회 등 비영업부서 업무 중심으로 RPA 도입이 시작됐다.4 이제는 투자의사 결정 및 자산 운용 분야에도 활용하고 있고, 고객 상품 문의 및 상담 수요에 대응한 챗봇5도 도입 중이다. 최근 들어서는 RPA를 먼저 도입한 기업 위주로 20~30% 이상의 비용 절감 효과, 반복 작업의 자동화에 따른 근로자의 업무 만족도 향상 등 긍정적 평가가 확산되고 있다. 딜로이트(2018)6에 따르면, RPA를 경험한 부서의 78% 이상이 추가 도입을 원하고 있으며, 일부 근로자의 거부감도 프로그램 개선을 통해 업무 만족도가 높아지면서 긍정적으로 변화하고 있는 것으로 나타났다. IBM7에 따르면 데이터 수집과 프로세싱 영역(33%), 전문지식 및 인력과의 상호작용 영역(30%)을 포함한 기업 업무의 63%가 잠재적 자동화 영역이며, 나머지는 물리적 작업과 기타 관리 업무로 이루어져 있다고 한다. 가장 일반적인 적용 사례(Use Case)는 통신 분야의 경우 패스워드 재설정 프로세스, 제조의 경우 송장(Invoice) 등록 프로세스와 데이터 이관 프로세스, 의약 분야의 경우 약물 감시 프로세스, 소매업의 경우 송장 대량 승인 프로세스, 은행업 분야의 경우 데이터 조정 프로세스 등8이다. [표 1]은 산업별 RPA 적용이 가능한 프로세스를 예시한 것이다.
    • 표 1 산업별 RPA 적용 프로세스의 예시
      <표 1> 산업별 RPA 적용 프로세스의 예시
      산업 적용 프로세스 예시 산업 적용 프로세스 예시
      보험 ▪ 고객 정보(프로파일) 갱신
      ▪ 갱신 보험료 자동 생성
      ▪ 불편사항 처리
      ▪ 정책 관리 및 서비스
      교통 ▪ 송장 처리
      ▪ 서비스 및 수리 기록 모니터링
      ▪ 경로 변경에 대한 고지
      금융 & 회계 ▪ 예외 처리
      ▪ 명세서 조정
      ▪ 신용 카드 신청, 발급 승인 및 거부
      ▪ 분쟁 해결
      ▪ 비용 보고서, 급여, 법인카드, 출장비, 매입 세금계산서 처리
      ▪ 매출 회계
      ▪ 투자분석을 위한 정보 취합, 분석, 보고서 작성 및 발송
      ▪ 비대면 계좌개설 승인 및 거부 처리
      ▪ 신분증 진위 여부 판단
      ▪ 타사 신용등급 조회 연동
      ▪ 전자 공시 정보 조회
      제조 ▪ 자재, 생산관리를 위한 물자표 데이터 조회 및 ERP 입력 자동화
      ▪ 물품 대금 및 작업비 청구서 프로세스 자동화
      ▪ 재고 및 순출고 금액 확인 업무 자동화
      ▪ 판매코드 기준 데이터 집계 자동화
      ▪ 중간 관리자 수수료 계산서 승인 요청 업무 자동화
      ▪ 선적 문서 데이터 조회 및 ERP 입력 자동화
      ▪ 법인카드, 출장비, 매입 세금계산서 처리
      헬스 케어 ▪ 환자 등록 및 정보 이관, 통계정보 작성
      ▪ 공급자 정보 유효성 검사
      ▪ 빌링 및 컴플라이언스 관리
      ▪ 송장 발행
      ▪ 보험 등록 및 유효성 검사
      ▪ 시스템 간 의료 기록 비교
      ▪ 예약 정보 고지
      인사 등 경영 지원 ▪ 인사복지 관리
      ▪ 컴플라이언스 리포팅
      ▪ 원천징수 관리
      ▪ 주소 등록, 변경 처리
      ▪ 데이터 클렌징
      ▪ 주문 갱신
      물류 ▪ 온라인 주문, 생산 지시서 작성, 제품 발송 시 송장, 포장 목록 작성
      ▪ 외부 계약자(물류창고, 물류회사 등)에게 출고, 배송 지시서, 해외주문 시 통관서류 작성
      ▪ 단순 정보 입력 및 이메일 발송
      소매업 ▪ 고객 불만사항 관리
      ▪ 로열티 프로그램 고객 등록
      ▪ 배송 고지
      ▪ 인벤토리 재정렬
  • 로보틱 프로세스 자동화 도입 시의 주요 고려사항
    • PEX Network 2017의 RPA & AI 벤치마킹 보고서에 따르면 설문 응답자들은 ‘RPA 구축 전의 프로세스 표준화’를 RPA 도입의 가장 주된 장벽(26%)으로 꼽았다.
    • 그림 3 RPA 도입 추진 시의 애로사항
      그림 3 RPA 도입 추진 시의 애로사항
      ※ 출처 : PEX Network survey, March 2017 with over 150 banking, financial services and insurance executives, PMIG(2018) 재인용
    • 즉, 프로세스 자동화 이전에 프로세스 분석과 표준화, 최적화가 RPA 도입의 전제 조건이라는 것이다. RPA를 활용하여 업무 혁신을 추진할 때에는 사전에 자동화, 표준화의 대상과 범위, 그중 내재화·자산화할 대상과 범위, 실제 구현과 운영 주체를 전략적으로 정해야 한다. 이후 실제 구현과 운영 단계에서는 변화관리와 예외사항 처리, 성과 모니터링 및 추적 가능성을 중점적으로 고려해야 한다.
  • 로보틱 프로세스 자동화 시장 전망 및 국내외 동향
    • 그랜드 뷰 리서치는 2017년 3억 5,750만 달러로 평가됐던 RPA시장은 2024년까지 87억 5천만 달러로, 연평균 31%로 성장할 것이라 전망하였다. 한편, 트랙티카는 2025년까지 51억 달러로 성장할 것으로 전망했다.9 가트너 리서치는 2022년에 24억 달러에 달할 것이며, 2022년 말에는 대기업의 80%가 도입할 것이라고 전망하였다. PwC는 45%의 업무 활동이 자동화될 수 있으며 이를 통해 2조 달러의 노동비용이 절감될 것이라 주장했다. 한편 앞서 언급한 것과 같이 IBM은 기업 업무의 최대 63%를 자동화할 수 있다고 예상했다. 이들 보고서가 공통적으로 주장하고 있는 것은 RPA시장은 견실하게 성장 중이며, RPA는 앞으로 다양한 기술과 접목되어 인지기술 기반의 IPA(Intelligent Process Automation), 또는 RPA 3.0 등으로 불리며 기업 업무 혁신을 촉진할 것이라는 얘기다.
    • 그림 4 지역별 RPA 매출 전망 2016~2025
      그림 4 지역별 RPA 매출 전망(2016~2025)
      ※ 출처 : Tractica(2017.7.), Robotic Process Automation Market to Reach $5.1 Billion by 2025
    • 2017년도 로보틱 프로세스 자동화 적용을 산업별로 보면 은행·금융·보험(Banking, Financial Services and Insurance, BFSI) 산업 적용 수준이 가장 높고, 그 다음이 통신&IT, 제조, 소매업, 의약 및 헬스케어 산업임을 알 수 있다.
    • 그림 5 적용 분야별 글로벌 RPA 시장 점유율
      그림 5 적용 분야별 글로벌 RPA 시장 점유율(2017, %)
      ※ 출처 : Grand View Research(2017)
    • 라이센스 기반의 매출 점유율이 높은 글로벌 RPA 기업들로는 오토메이션 애니웨어, 블루프리즘, Ui Path등이 있다. 오토메이션 애니웨어는 인식 및 규칙 기반 RPA를 결합한 IQ 봇을 출시했고, 블루프리즘은 아마존 웹 서비스, 구글, IBM, 마이크로소프트와의 API 연동을 통한 운영 AI(Operational AI)를 발표했으며 2017년 MIT가 선정한 가장 스마트한 50개 기업 중 하나로 선정됐다. UI Path는 AI 기반 채팅 솔루션 등 다양한 제품 포트폴리오를 갖추고 2억 2,500만 달러 규모의 시리즈 C 투자10를 캐피탈G와 세콰이아로부터 유치한 바 있다.
    • 그림 6 RPA 라이센스 기업 시장 점유율
      그림 6 RPA 라이센스 기업 시장 점유율
      ※ 출처 : Everest Group Research(2018)
    • 국내 RPA 제품 기업으로는 2017년 AutomateOne을 출시한 그리드원, 2018년 웍트로닉스를 출시한 이든티앤에스 등이 있고, RPA솔루션 맞춤형 컨설팅과 구축 서비스를 주 사업모델로 하고 있는 기업으로는 KT ds, LG CNS, SK C&C, Posco ICT 등 주로 국내 대형 SI기업들이 있다. 이들은 RPA솔루션을 직접 판매, 교육하고 전담 조직 구성 및 투자를 진행 중이다.
  • 시사점
    • 로보틱 프로세스 자동화를 통해 디지털 인력이 확보되면 기업 관점에서는 비용 절감과 프로세스·업무 혁신을 달성할 수 있다. 동시에 기존 인력 운용에 있어 정형화된 업무는 프로세스 종단 간(End-to-end) 연결이나 효율성 증대를 위한 프로세스 마이닝,11 관리와 같은 보다 고부가가치의 일을 수행할 수 있도록 지원할 수 있다. 비정형화된 업무 또한 측정 가능한 지표를 뽑아 낸 후, 해당 지표의 데이터를 수집하고 클렌징, 갱신하는 분야는 현재 수준의 로보틱 프로세스 자동화를 도입할 수 있다. 이 때, 기존 인력은 단순 반복 업무의 빠른 처리 등 최적화 달성이 목표가 아닌, 보다 창의적이고 새로운 개념이나 비즈니스 모델을 설계·기획하는 업무를 할 수 있도록 지원해야 한다. 즉, 업무의 재분배와 인력의 재배치가 필요하다.
    • 정부 관점에서는 중간 정도의 숙련도를 가진 인력이 고수준의 숙련도를 가진 고급 인력으로 탈바꿈할 수 있도록 재훈련·교육 지원 시스템을 재정립할 필요가 있다. 민간 교육기관이 양질의 교육을 제공할 수 있는 인센티브 체계를 수립하고, 고용노동부의 중소기업 중심 훈련 지원·취업 지원 교육이나 과학기술정보통신부의 실무형 인재 양성 프로그램, 온라인 공개강의(MOOC)와 SW중심대학, 경진대회나 부트캠프 등이 서로 시너지를 낼 수 있도록 단계별 훈련 및 연계형 학습 체계에 대한 큰 그림을 그릴 필요도 있다.
    • RPA를 비롯한 SW기술 혁신은 항상 새로운 고부가가치의 일자리를 창출해 왔다. 앞으로도 다른 조건이 동일하다면 SW중심의 투자를 확대할 때, 국가 내 전체적인 노동 수요는 증가할 것으로 예측 된다.12 그러나 노동 수요의 내부 구성을 살펴보면 중간 수준의 인력보다는 고급 인력에 대한 수요가 더 늘어날 것이다. 개인 관점에서는 과학기술 트렌드와 기업 노동 수요 모니터링에 기초한 끊임없는 자기 계발이 필요한 시점이다.
    • 1 IBM(2019.4.10.), Work Innovation 2019 컨퍼런스 발표자료
    • 2
    • 3 POSRI 이슈리포트(2017.3.30.), Office에 부는 4차 산업혁명 바람 - Robots in Biz Operation의 시대
    • 4 산업일보(2019.2.23.), 재인용
    • 5NH농협 금융봇, 신한 AI금융 상담봇, 우리 챗봇헬프데스크, 신한카드 판(FAN) 페이봇, 라이나 생명 챗봇 서비스 등 (매일경제, 2016)
    • 6딜로이트(2018), Global RPA Survey 2018
    • 7IBM(2019.4.10.), Work Innovation 2019 컨퍼런스 발표 자료
    • 8Tech Mahindra(2018.4.30.), International Trends in Robotic Process Automation, RPA Conference, https:// rpaconferences.com/assets/pdfs/Fakhruddin-Bandukwala.pdf
    • 9Tractica(2017.7.24.), Robotic Process Automation Market to Reach $5.1 Billion by 2025, https:// www.tractica.com/newsroom/press-releases/robotic-process-automation-market-to-reach-5-1-billionby-2025/
    • 10스타트업의 자금 조달은 엔젤 등으로부터 받는 씨앗 투자(Seed Funding)부터, 정식 제품/서비스/사업모델 개발을 위한 시리즈 A 투자, 마케팅·영업·광고의 증대와 인력 충원, 시장 매출 확대 등을 위한 시리즈 B 투자, 이후 시장 점유율 증대, 사업 확장 등을 위해 벤처캐피탈뿐 아니라 헤지펀드, 투자은행 등이 투자하는 시리즈 C 투자를 받고, 이후 추가 투자를 받거나 기업공개(Initial Public Offering, IPO)를 하는 형태로 이루어진다.
    • 11프로세스 흐름을 시각화하여 프로세스의 전체적인 모습을 객관적으로 파악할 수 있도록 업무 프로세스 수행을 기록한 로그 데이터로부터 업무 수행에 관한 다양한 정보를 분석하고, 프로세스 모델을 자동으로 발견하여 불일치를 해소하거나 자동화 영역을 도출하는 일련의 활동
    • 12SPRi(2019), SW에 의한 경제적 파급효과 연구에서, SW투자를 식별할 수 있는 CGE모형을 개발하고 이를 기반하여 다른 조건이 동일하고 SW투자가 증대되는 시나리오를 시뮬레이션해 보았더니, 미래의 총 노동 수요는 증가했으며, 고급 인력에 대한 수요가 중간 수준의 인력보다 더 늘었다.