기업의 AI 새일꾼, RPA가 자소서 내밀어

◆ RPA란?

RPA는 반복적이고 정형적인 대량의 업무를 자동으로 처리하는 기업용 소프트웨어 프로그램이다. 로봇 소프트웨어 봇(Bot)이 사람 대신 조회, 비교, 입력 등 단순 반복 업무를 자동으로 처리하며, 직원들은 보다 생산적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있다. RPA를 통해 업무 생산성 및 효율성을 대폭 개선할 수 있으며, 인적 오류를 줄여 일관된 업무 품질을 유지할 수 있다.

RPA는 유형의 기계 장치가 아닌 무형의 소프트웨어로, 비즈니스 사용자 인터페이스에서 작동한다. 사용자 권한 부여를 통해 다양한 비즈니스 애플리케이션에 적용 가능하며, 기존 IT 인프라에 신속하고 간단하게 설치할 수 있다. 대량의 거래 또는 정보를 수작업으로 처리하거나, 업무 담당자의 실수, 누락 등 오류 및 재작업 빈도가 높고, 업무 처리 예외가 제한적이고 정의된 규칙이 있는 업무에 RPA를 적용할 수 있다.

금융권에서는 비대면 계좌 개설 승인 및 거부 처리 자동화, 카드 발급 승인 및 거부 처리 자동화, 보험 상품 설계 내용 검증, 고객 정보 업데이트 통합 약관 작성 지원 등의 업무에서 RPA를 적용하고 있다. 제조업계에서는 인보이스 처리, 결산 리포트 생성, 벤더 등록 입력, 거래선 오더 생성 등의 업무를 RPA를 통해 처리한다. 유통업계에서는 월 마감 업무 처리 자동화, 제품 수출입 선적 서류 처리, POS 기기 정산 관리 등의 업무에, 통신 및 서비스 분야에서는 IT 통합 관제 자동화, 로밍 인보이스 정산 검증, 서비스 점검 자동화 등의 업무에서 RPA를 활발히 활용하고 있다.

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◆글로벌 RPA 시장 규모와 국내 RPA 투자 현황

글로벌 시장조사기관 리서치앤마켓(Research & Markets)은 전 세계 RPA 시장이 연평균 31.1%의 성장률을 보이고 있으며 2025년까지 39억 7000만달러(한화 약 4조 6719억원) 규모에 이를 것으로 전망했다.
 

RPA 서비스와 소프트웨어 전 세계 시장 규모.[사진=HFS리서치 제공]

또한 글로벌 아웃소싱 분석 및 컨설팅 업체 HfS 리서치(HfS Research)에 따르면 전 세계 RPA 시장은 올해 23억4400만달러(한화 약 2조7584억원)에서 2022년 43억800만달러(한화 약 5조701억원)로 성장할 전망이다. RPA 소프트웨어 시장은 2019년 6억800만달러(한화 약 7156억원)에서 2022년 10억5000만달러(한화 약 1조2357억원)로 증가할 것으로 예상된다.

한편, 한국 IDG가 국내 IT전문가를 대상으로 진행한 ‘2019 IT 전망 서베이’에서도 2019년 AI 및 자동화 측면에서 RPA에 대한 기업 투자가 증가할 것으로 나타났다. 특히, 대기업이 48.3%의 높은 비율로 투자 강화 의사를 밝혔다.

◆차세대 RPA, ‘RPAI’와 '디지털 워크포스'

지난 6월 소프트뱅크 손정의 회장은 인공지능(AI)과 결합한 RPA, 즉 ‘RPAI(RPA+AI)’가 인구 감소와 고령화 문제에 직면한 일본의 국가 경쟁력을 향상할 수 있는 해답이라고 강조했다. 또한 손 회장은 최근 방한해 문재인 대통령과 만나 ‘앞으로 한국이 집중해야 할 분야는 첫째, 둘째, 셋째도 AI’라며 AI의 중요성을 강조한 바 있다.
 

디지털 워크포스 개요.[사진=오토메이션애니웨어 제공]

초기 RPA는 사전에 정의할 수 있는 매우 정적인 업무에 적용할 수 있는 단순한 업무 자동화에 그쳤다. 단순 반복 업무를 사람보다 빠르고 정확하게 처리하는데 유용하게 사용됐다. 반면 차세대 RPA는 RPA 기술과 인지(Cognitive), 분석(Smart Analytics)를 결합한 ‘디지털 워크포스(Digital Workforce)’를 통해 기업의 디지털 혁신 성장을 가속화하고 있다. ‘디지털 워크포스’는 업무 진행 시 사람의 행동 양식과 유사하다. 사람이 데이터를 수집하고 분석하며 행동으로 옮기는 것처럼 차세대 RPA인 디지털 워크포스는 RPA 기술을 바탕으로 빅데이터 수집과 분석을 통해 비즈니스 프로세스를 개선하고 효율을 높이는데 주도적인 역할을 한다.

디지털 워크포스는 ▲인지 단계(봇이 의사결정 데이터를 지능적으로 추출하도록 비정형화 데이터를 식별하고 분류) ▲이해 단계(의사 결정을 향상시키기 위해 데이터의 의미와 의도 이해) ▲보강 단계(추출된 데이터의 유효성을 검사하고 보강) ▲개선 단계(사람의 행동을 관찰하며 학습하고 정확성을 높이고 예외를 줄여나감)를 거쳐 비즈니스 프로세스 개선을 효과적으로 수행한다. 디지털 워크포스가 대량의 데이터, 반복적이고 정형적인 업무를 진행하도록 하고, 사람은 보다 창의적으로 사고하고 새로운 가능성을 열어갈 수 있는 중요한 일에 집중할 수 있다.