보라빛 소를 만나기 위한 도약

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1819호(2017. 10. 25. 발행)에 기고한 원고입니다.

▶ IITP에서 PDF 포맷으로 퍼블리싱한 파일을 첨부합니다. 가독성이 좋으니 참고하시기 바랍니다.

화이트 칼라 업무 생산성 향상 도구 ‘RPA’, AI 붐 타고 도입 급증.pdf

[ 요 약 ]

[ 본 문 ] 

ž 사무직 노동자의 업무를 자동화 해주는 ‘로보틱 프로세스 자동화(Robotic Process Automation, RPA)’ 도구를 업무처리 방식의 혁신 수단으로 도입하는 기업이 급증하고 있음

Ø RPA는 사람이 반복적으로 처리하는 업무를 로봇 소프트웨어를 통해 자동화하는 솔루션으로 많은 인력과 시간을 들여야 하는 단순 업무를 획기적으로 줄일 수 있는 시스템임

Ø 로봇이 점차 지능화되고 있기는 하지만 원래 제조 현장에서 로봇의 역할은 단순 반복 업무를 수행하는 것이며, 로봇 같다는 표현은 종종 주어진 일을 지치지 않고 해낸다는 뜻으로 쓰임

Ø RPA에서 ‘로보틱 프로세스’란 반복적인 업무 절차라는 뜻에 가까우며, RPA는 실제 물리적인 로봇이나 기계장치가 아니라 ‘소프트웨어’를 통해 사무 현장의 반복업무를 자동화하는 것임

Ø 솔루션 벤더들의 주장에 따르면 화이트 칼라의 사무 작업을 RPA로 자동화할 경우 작업 시간을 80% 가량 줄일 수 있다고 하며, 이런 이유로 RPA를 가상 지식 노동자(Digital Employee)로 부를 수 있다고 함

Ø 화이트 칼라의 업무에도 다양한 종류가 있지만 현재 RPA가 주된 대상으로하고 있는 것은 PC로 수행하는 반복적 일상 작업으로, 한 시스템에서 처리한 결과를 다른 시스템으로 입력함으로써 시스템간 연계를 하는 업무가 대표적임

Ø 초기에 RPA는 보험업을 비롯한 금융기관에서 주로 도입이 진행되었는데, 일상적인 대량의 문서 처리 업무가 많아 도입 효과가 좋았기 때문이며, 현재는 금융업 이외에 제조업 등 다양한 산업으로 확산되고 있는 추세임

Ø 시장조사기관 리서치 앤 마켓에 따르면 향후 5년간 RPA 도입이 급증해 2022년 전세계 RPA 시장규모는 50억 달러를 넘어설 것으로 예상됨

ž RPA 자체는 어디까지나 개념일 뿐이며, 기업이 RPA를 도입하려면 RPA 도구가 필요한데, 자체적으로 개발할 수도 있지만 대부분 기업은 벤더들의 RPA 솔루션을 이용하고 있음

Ø RPA 도구의 주요 역할은 대상 업무의 ‘스크립트(Script)화’와 ‘실행(Execution)’으로 먼저 업무 담당자가 일반적으로 수행하는 PC 작업의 ‘절차를 정의’해야 하는데, 이는 RPA 도구에게 지시할 대본(스크립트)을 만드는 과정이라 보면 됨

Ø 스크립트는 가령 ‘웹 브라우저로 특정 사이트에 접속하여 어떤 데이터를 엑셀로 복사하라’는 식으로 여러 소프트웨어에 걸치는 것이 보통이며, 스크립트가 완료되면 그 대본에 따라 RPA 도구가 담당자의 작업을 자동으로 실행하게 도고, 스크립트는 필요에 따라 수시 편집도 가능함

Ø 간단히 이해하자면 엑셀 매크로 기능을 여러 소프트웨어에 걸쳐 실행할 수 있다고 생각하면 되고, 시스템 개발에 사용되는 기능 테스트 자동화 도구와 유사하다고 보면 됨

Ø RPA 도구들은 주로 규칙 엔진을 이용하여 스크립트를 자동화 하며 규칙 엔진 외에도 HTML 분석 기술이나 이미지 인식 기술 등도 이용하는데, 요소 기술들이 새롭거나 특이한 것은 아니어서 기존 기술들을 잘 조합하여 저비용으로 고효율을 얻게 해주는 쪽에 가까움

ž 전세계적으로 RPA 도입이 급증하고 있는 이유는 기업의 규모와 업종, 업무 유형을 불문하고 장시간 노동의 억제가 중요한 사화적 이슈로 부상하고 있기 때문임

Ø RPA 도입에 대한 관심은 2015년경부터 유럽의 금융 기관들을 중심으로 높아졌는데, BPO(비즈니스 프로세스 아웃소싱) 사업자들이 위탁 받은 업무를 효율화하기 위해 RPA 도구를 적용하기 시작한 것이 계기가 되었음

Ø 또한 선진국을 중심으로 현재 기업들은 일하는 방식을 바꾸어야 한다는 사회적 압력에 직면하고 있으며 이에 대한 대응이 급선무가 되었는데 그 해결책의 하나로 RPA가 주목 받게 되었음

Ø 우선 ‘일과 노동의 균형(Work-Life Balance)’이 강조되며 장시간 노동의 억제가 기업이 외면할 수 없는 주요 사회적 아젠다가 되고 있음

Ø 다른 한편으로 고령화와 저출산에 따른 노동인구 감소와 부족의 문제가 점차 부각되고 있는데, 이는 시간이 흐ㅁ를수록 장기적으로 더욱 악화될 것으로 예상되는 문제이기 때문에 기업들은 생존을 위해서라도 현재와 다른 업무 방식을 고민할 수밖에 없는 상황임

Ø 이런 과제 극복을 위해 주요하게 대두되는 문제가 화이트 칼라의 생산성 향상이기 때문에, 사무 업무의 자동화를 통해 생산성을 향상시켜 주는 RPA의 도입이 적극적으로 검토되고 있음

Ø RPA 소프트웨어는 기업 입장에서 이상적인 노동 자원으로 볼 수 있는데, 로봇이므로 노동시간을 신경 쓸 필요는 없어 야간이든 휴일이든 작업지시를 할 수 있고, 게다가 기계적으로 작업을 확실하게 해내기 때문에 작업 속도와 오류율 면에서 사람보다 나은 성과를 보여주기 때문

Ø 여기에 벤더들의 노력으로 RPA 도구가 더 사용하기 쉽게 된 것도 도입을 가속화하는 요인이 되고 있는데, 인터페이스와 조작 방법이 개선되며 PC 작업을 대체하기 위한 스크립트 작성과 실행이 용이하게 되었음

ž 최근 고조되는 인공지능(AI) 붐도 도입 배경으로 꼽히는데, 벤더들은 RPA를 ‘AI를 활용한 사무 고도화의 첫 걸음’으로 자리매김하며 주목도를 높이고 있음

Ø PC 작업을 자동화하는 RPA는 응용 범위가 넓고, 다른 기술과 제품에 비해 상대적으로 도입하기가 쉽기 때문에, 지금까지 IT화의 대상이 되지 않았던 업무와 IT화를 했을 때 투자 대비 효과가 나오지 않는다고 간주되었던 업무에도 적용할 수 있는 것이 장점임

Ø 투자 대비 효과의 측정이 가능하고 단기간에 투자를 회수할 수 있음이 도입 사례들을 통해 지표로 제시되고 있다는 점도 기업 경영진들의 주목을 끄는 배경이 되고 있음

Ø 또한 최근 AI 붐을 타고 조만간 RPA와 인공지능을 조합한 시스템이 등장할 것이라는 전망이 나오는 것도 RPA 도입 결정에 긍정적인 요인이 되고 있는데, 루틴한 작업뿐만 아니라 중장기적으로 고비용의 전문직 인력이 해오던 고급 의사 결정까지 대행을 맡길 수 있기 때문

Ø 이에 따라 RPA를 도입하려는 기업은 RPA 도구들을 정확히 비교, 평가하고 자신들에게 적합한 도구를 선택하는 것이 매우 중요하게 되었는데, 단순 업무 처리에 그치지 않고 고도의 전문성을 요하는 업무까지 RPA로 처리하게 될 경우 이는 기업의 경쟁력과 직결되는 일이기 때문

ž 기업이 제대로 된 RPA 도구를 선택하려면 사람으로 치면 ‘눈-뇌-손’에 해당하는 기술 요소들을 잘 이해해야 하는데, 우선 눈에 해당하는 기술 중에는 구조 분석 기술이 가장 중요함

Ø 구조 분석 기술은 RPA 도구가 조작 대상으로 삼는 응용프로그램의 화면들이 어떤 요소로 구성되어 있는지를 해석하는 것으로, 구성 요소에는 메뉴, 입력 영역, 버튼, 선택 항목(라디오 버튼, 드롭다운 리스트) 등이 포함됨

Ø 구조 분석 기술을 사용할 수 있어야 보다 확실하게 조작 대상을 특정 할 수 있게 되는데, 구조를 분석할 수 없는 응용프로그램의 업무를 자동화하려면 작업 대상을 ‘이미지’로 인식해야 하고 이럴 경우 작동하는 PC의 해상도 차이 등에 영향을 받기 때문

Ø 어떤 응용프로그램을 구조 분석의 대상으로 할 수 있는지는 RPA 도구에 따라 다르기 때문에 벤더별 차별화 요소가 되며 기업이 벤더의 도구를 선택할 때 중요 포인트가 됨

Ø 구조 분석 기술에서는 웹 사이트에서 정보를 추출하기 위해 ‘웹 스크레이프(scrape)’ 기술을 많이 사용하는데, 이 기술은 가령 웹 페이지로 퍼블리싱 되는 주가 및 부동산 정보 등의 정보를 추출하고 이를 가공·분석하여 보고서를 작성하는 업무를 자동화하는 경우 아주 유용함

Ø RPA 도구가 추출 대상으로 하는 웹 사이트의 정보 중 일부는 표 형식의 데이터로 존재하는 경우도 많은데, 이런 표 형식의 데이터를 그대로 가져오는 구조를 가진 도구들도 있음

Ø RPA 도구의 스크립트 작성은 ‘시나리오’ 기반으로 이루어지는데, 소프트웨어 로봇의 작업 흐름을 정의한 시나리오 대로 실제 구현이 되게 하기 위해서는 정보의 용이한 취득을 지원하는 구조 분석 기술 요소가 매우 중요함

ž 사람의 눈에 해당하는 기술 요소로 구조 분석 기술을 보완하는 것으로는 이미지 인식 기술과 OCR(광학문자판독) 등이 있음

Ø 이미지의 특징을 분석하여 작업 범위를 특정하는 것이 이미지 인식 기술인데 앞서 말한 것처럼 PC의 해상도를 비롯 RPA의 실행 환경에 따라 작동이 다를 수 있고, 구조 분석 기술에 비해 조작 대상을 특정하는 정확도는 떨어지지만 많은 RPA 도구들이 이미지 인식을 채택하고 있음

Ø RPA 도구가 조작 대상 화면을 이미지로 인식할 수밖에 없는 상황이 있기 때문인데, 가령 원격 데스크톱으로 접속하여 다른 PC의 응용프로그램을 작동시키거나 가상화 기술로 배포된 응용프로그램을 조작하는 등의 경우를 들 수 있는데, 최근에는 이런 방식의 이용 사례가 늘고 있음

Ø OCR 엔진을 포함하고 있는 RPA 도구도 있는데, 원격 데스크톱으로 접속한 화면에서 정보를 검색할 때 이미지 정보를 텍스트화로 변환할 필요가 있는 경우 등에 이용됨

Ø RPA 도구로 정보를 추출해야 할 대상이 종이 장표 밖에 없는 경우는 당연히 OCR이 도움이 필요하며, 정보를 디지털로 변환하여 RPA 도구로 처리할 수 있도록 할 필요성이 클수록 OCR 엔진을 활용하게 될 경우가 늘어날 것임

ž RPA 도구의 기술 요소 중 사람의 뇌에 해당하는 기술은 업무 절차와 규칙에 따라 작업이 진행될 수 있도록 하는 역할을 하며, 워크플로우와 규칙 엔진이 대표적임.

Ø 화이트 칼라의 일상적인 업무는 일반적으로 정해진 절차와 규칙에 입각해 진행되는 경우가 많기 때문에 RPA 도구는 작업자의 일련의 처리 흐름을 설계하고 실행하는 워크플로우(workflow) 기능을 갖추고 있어야 함

Ø 처리 흐름이란 가령 ‘①수신 메일에서 입력할 데이터를 얻는다 à ②입력 데이터를 확인한다 à ③데이터를 시스템에 입력한다 à ④처리 결과를 메일로 통보한다’ 등이 될 수 있음

Ø 여러 사람이 협업해 업무를 수행하는 경우는 RPA 도구에 있는 워크플로우 기능을 사용하는 대신 사내에서 사용 증인 워크플로우 시스템에서 제공하는 승인 절차와 연계하는 방식을 취하는 것이 더 효과적일 수 있음

Ø RPA가 제공하는 규칙 엔진은 처리 대상 상품의 할인율을 바꾼다거나, 신청 유형에 따라 심사 대상을 바꾸는 등 미리 정한 규칙에 따라 작업을 실행할 수 있게 해주는 기술 요소임

Ø 업무 규칙은 다양한 상황 변화에 ​​따라 수시로 변경되는 것이 일반적인데, 규칙 엔진을 사용하면 시스템에 미치는 영향을 최소화하면서 규칙을 추가, 변경할 수 있게 됨

ž RPA의 기술 요소 중 사람 손에 해당하는 것은 주로 응용프로그램에 정보의 입출력을 담당하며, 마우스나 키보드의 모방과 응용프로그램 작업 라이브러리 등이 있음

Ø 대부분의 사무 업무는 데이터의 입력과 작성으로 마무리 되므로, RPA 도구는 사람이 마우스 나 키보드를 사용하여 작업하는 것을 모방하여 그대로 수행할 수 있게 해주는 기술이 필요함

Ø RPA 도구를 윈도 환경에서 실행하는 경우 윈도 API가 제공하는 인터페이스를 활용한 프로그램을 이용하여 마우스와 키보드의 조작을 모방하는 것이 일반적임

Ø 벤더들이 내놓은 RPA 도구 대부분은 자주 사용되는 응용프로그램으로 수행되는 작업에 특화된 라이브러리를 제공하고 있는데, 가령 윈도 환경이라면 ‘엑셀에서 셀 편집’, ‘엑셀의 행과 열 추가 및 삭제’, ‘아웃룩에서 메일 송수신’ 등의 작업이 라이브러리로 제공됨

ž RPA에 대한 관심이 높아질수록 벤더들은 AI 등을 이용해 기능을 더 고도활 할 것이기 때문에, 도입을 고려 중인 기업은 기능 최적화 및 확장성 등을 면밀히 비교할 필요가 있음

Ø RPA는 기술적 측면에서 새롭거나 혁신적인 요소가 있는 것은 아니고, 이미 부분적으로 기업들이 도입하고 있는 기술 요소들도 있기 때문에, 벤더들로서도 RPA 판매를 위해서라면 차별화 된 가치 제공을 위해 최신 기술 트렌드 접목을 시도할 수밖에 없는 측면이 있음

Ø 따라서 RPA 도구의 기능은 계속 고도화되고 발전할 것인데, 예를 들어 ‘뇌’에 해당하는 기능이라면 AI를 활용해 고도의 업무 판단 능력을 장착하려 할 것임은 누구나 쉽게 예상할 수 있는 것이었고, 실제로 이미 벤더들은 AI 기능 장착을 마케팅 포인트로 잡고 있음

Ø AI 기반의 RPA 도구들은 가령 다양한 장표의 포맷을 기계학습 시킨 알고리즘을 담고 있기 때문에, 장표를 입력하면 레이아웃을 자동으로 인식해, 이름, 주소, 회원번호 등의 항목을 자동으로 추출하는 등의 기능을 구현하고 있음

Ø OCR과 AI를 조합하여 인식률을 향상시킨 ‘AI-OCR’ 기술의 활용도 시작되고 있기 때문에 RPA 도구와의 연계도 진행될 것으로 예상됨

Ø RPA 도입을 고려중인 기업이라면 자신들에게 가장 필요한 기술 요소가 뛰어난 솔루션이 어느 것인지, 또한 AI 등 향후 기술 고도화나 확장성까지 기대할 수 있는 것이 무엇인지, 기존에 도입한 IT 시스템과 연계가 용이한 것이 무엇인지 다면적으로 검토할 필요가 있음

ž 또한 RPA의 기능이 고도화되고 도입이 확산된다면 생산성 향상의 순기능뿐 아니라 인간 노동력의 재배치 이슈도 발생할 것이므로 섬세한 도입 로드맵 마련이 필요할 것임

Ø IBM에 따르면 기업 업무 중 약 33%를 차지하는 데이터 수집과 처리 영역에 RPA를 우선 도입할 수 있으며, 약 30%를 차지하는 전문 지식이 필요하고 인력간 상호작용이 필요한 업무에도 고도화된 RPA의 도입이 가능하다고 함

Ø 이는 RPA의 도입에 따라 기업에 미치는 영향이 다층적일 수 있음을 시사하는데, AI 기반의 RPA가 제시하는 고급 의사결정 지원까지 이루어질 경우, 사무 업무의 생산성 향상이라는 당초 RPA 도입 목적 달성을 넘어 기업 인력구조 전반의 거대한 변화로 이어질 수 있음

Ø 제조 현장에서 로봇의 도입에 의해 노동 인력의 구성이 크게 변화한 것처럼, 사무 현장도 RPA라는 로봇 소프트웨어에 의해 노동 인력의 대폭 구조 조정이 가능해질 것이기 때문

Ø 따라서 기업은 RPA의 도입이 AI에 의한 대량 실업의 우려 이슈로 이어지지 않도록 RPA 도입 시 인력전환 및 재교육 계획도 함께 수립해야 할 필요가 있음

Ø 기업의 RPA 도구 도입을 계기로 이제 기업 경영진을 의미하는 C 레벨에 AI 책임자를 두어야 할 필요성, 즉 최고 AI 책임자(CAIO, Chief AI Officer)를 두어야 할 필요성도 고조되고 있음