[기고] RPA, 어디까지 적용할 수 있을까?
[기고] RPA, 어디까지 적용할 수 있을까?
  • 파이낸셜신문
  • 승인 2020.04.17 12:28
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고재영 퍼즐데이터 프로세스 인텔리전스팀 컨설턴트

요즘 핫한 RPA와 1인 1비서로 불리는 RDA에 대해 조금 가벼운 내용으로 이야기하고자 한다.

해외 리서치 또는 국내 컨설팅 업체에서 발간한 보고서들에 의하면 점점 시장이 증가하고 있는 추세이며 향후 4년 동안 6배 이상 커질 것이라는 조사 결과도 나왔다.

RPA 관련된 뉴스들도 굉장히 많고 이번에는 코로나19에 대해 직원 건강 체크하는 RPA도 나올 정도로 화제가 되고 있다.

고재영 퍼즐데이터 프로세스 인텔리전스팀 컨설턴트 (사진=퍼즐데이터)
고재영 퍼즐데이터 프로세스 인텔리전스팀 컨설턴트 (사진=퍼즐데이터)

일단 RPA의 명칭으로 알아보자면 Robotic(로봇을 이용하여) Process(프로세스를) Automation(자동화하는 것), 즉 로봇을 이용해 반복적으로 일어나는 프로세스를 자동화하는 것을 의미한다.

반복작업을 하면 사람은 컨디션 의해 실수할 수 있지만 기계는 코딩에 오류가 날 수는 있어도 같은 형태에 대해서 같은 처리를 하기 때문에 실수가 나올 수 없어 많이 이용되고 있다. 대표적으로는 카드업계가 될 수 있다.

카드업계에 따르면 8개 전업 카드사 모두 주요 업무 영역에 RPA를 적용하고 있다. 2017년 업계 최초로 RPA를 도입한 삼성카드는 47개 업무에 RPA를 적용해 연간 2만5000시간 업무시간을 줄였고 신한카드는 외화 송금 전문 처리, 퇴직연금 지급 등록 등 56개에 이르는 업무에 RPA를 적용하고 있다.

최근에는 RPA를 이용해 물류 통관 프로세스를 5시간에서 5분으로 단축시켜 업무의 효율성을 증대시킨 국내 사례도 있었다.

이쯤 되면 지금 이 글은 RPA 홍보물로 보이실 수도 있지만 좋은 도구도 쓰일 곳에 써야 최고의 효과를 내는 법.

이에 대상을 정하는 것이 매우 중요하다. ‘어디에?’를 생각해본다면 정해진 규칙대로 반복되는 단순한 작업(엑셀 처리, 뉴스 스크래핑 등), 다수의 시스템 사이에서 정형화된 데이터를 입력 또는 출력하는 업무, 원본 데이터와 결과 데이터를 비교하는 작업 등이 대상이 될 수 있다.

이런 부분들을 한 사람이 각 작업마다 확인하는 것은 굉장히 비효율적이고 소모적일 것이다. 그렇다면 이 프로세스들을 한 번에 가시화해줄 도구가 필요할 것이다. 왜냐하면 작업들을 가시화하면 적어도 어느 작업에서 반복이 되는지를 확인할 수 있기 때문이다. 이때 프로세스 마이닝 툴로 손쉽게 볼 수 있다.

그렇다면 모든 것을 대체할 수 있을까? 실제로 RPA를 업무에 적용해서 이익으로 창출되는 사례가 굉장히 많다. 지금도 RPA가 도입되는 회사들이 늘어나는 것이 조사됐지만 역시 RPA는 초기의 목적 자체가 각 직종의 단순 반복작업을 로봇으로 대체해 업무의 효율을 늘리자는 것이기 때문에 RPA만을 이용해서는 전문적이고 복잡한 작업에 대해서는 조금 어렵다.

RPA를 사람에 비유하면 이런 예로 생각할 수 있다.

우리가 새로운 신입사원에게 일을 가르친다고 한다면 보통은 자신이 하는 방법을 보여줄 것이다. 신입사원은 그대로 따라 할 것이다. 물론 선임분들의 스타일에 따라 속도는 서로 다르더라도 매뉴얼대로 일하는 것이 일반적이다.

즉, 신입사원들은 선임분들이 하는 것을 처음부터 쭉 보고 일을 처리한 과정을 익혀 일을 처리하게 된다. 처음엔 하는 법을 모르니 위치를 기준으로 외워보겠지만 나중에 능숙해지면 경우에 따라 조금씩 다른 데이터를 기준으로도 할 수 있다.

그렇다고 이 신입사원에게 바로 복잡한 회의 보고와 그때의 의사결정까지 시키는 것은 무리가 있다.

RPA와 언급이 같이되는 것은 RDA(Robotic Desktop Automation)가 있다. 이 둘은 비슷하게 생겼지만 미묘한 차이가 있다. 가장 큰 차이를 나열해보자면 RDA는 중앙 집중 관리 개념 및 중앙관리이기 때문에 운영자가 따로 존재, 일정 기간을 기준으로(개월, 주, 일) 업무의 결과를 전달 등을 특징으로 하는 반면 RDA는 개인의 PC 도움, 직원이 필요할 때 도와주기 때문에 관리자가 따로 필요 없음, 직원의 업무 중 수시로 도움 가능 등을 특징으로 한다.

즉, 처음 말한 내용처럼 RDA는 1인 1비서의 느낌으로 받아들이면 되고 RPA는 회사에서 사용하는 하나의 직원이라고 생각하면 될 것이다.

그렇다면 RPA 대상을 어떻게 찾아야 효율적인지 한번 알아보자. 실제로 컴퓨터에 입력하는 것을 기록해 주는 레코더가 있다면 하루 일하는 것을 다음처럼 보실 수 있게 된다.

이해를 돕기 위한 예시. 실제 데이터는 아래 캡처보다 복잡 (사진=퍼즐데이터)
이해를 돕기 위한 예시. 실제 데이터는 아래 캡처보다 복잡 (사진=퍼즐데이터)

이 데이터에 약간의 전처리를 한 뒤 ProDiscovery에 넣어 프로세스 맵을 확인해보면 아래 그림처럼 볼 수 있다. 다만 아까 언급했듯이 RPA는 정해진 규칙대로 반복되는 단순한 작업, 다수의 시스템 사이에서 정형화된 데이터를 입력 또는 출력하는 업무, 원본 데이터와 결과 데이터를 비교하는 작업 등에 이용할 때 가장 효율적이다.

RPA 또는 RDA의 적용 대상이 단순하고 반복적인 작업, 2개 이상의 프로그램을 교차로 사용해야 하는 확인 작업 등인 것을 생각해본다면 아래 사각형으로 묶은 부분처럼 교차적으로 서로 다른 프로그램을 사용하는 구간을 확인할 수 있다.

단순하고 반복적인 작업, 2개 이상의 프로그램을 교차로 사용하는 작업 등을 그룹 지어 볼 수 있다. (사진=퍼즐데이터)
단순하고 반복적인 작업, 2개 이상의 프로그램을 교차로 사용하는 작업 등을 그룹 지어 볼 수 있다. (사진=퍼즐데이터)

그렇다면 이 작업에 대해 우리는 고려해야 할 것이 몇 가지 있다.

이 대상들은 단순히 ‘반복적’이거나 ‘2개 이상의 프로그램을 사용하는’의 기준으로만 대상 삼았을 뿐이지 ‘실제로 로봇으로 대신 수행하면 뛰어난 효과를 창출할 수 있는가?’라는 관점이 추가되진 않았다.

이 관점을 확인하려면 직접 직원들에게 물어보면 가장 빠르겠지만 모든 직원들에게 전부 조사를 하는 것은 시간적으로도 비효율적이고 개인마다 주관적으로 판단하기 때문에 효율을 따지는 것에는 조금 무리가 있다.

그렇다면 데이터로부터 이 경우를 추려내 그중에서 선택해보는 것이 가장 합리적인데 업무를 하는 단위로 조금 케이스를 조명해본다면 다음처럼 쉬운 그래프를 확인할 수 있다.

2개 이상을 교차적으로 비교하는 작업이거나 하나의 업무를 반복하는 경우는 다른 업무 사이의 시간이 차이가 발생하는 것에 비해 훨씬 짧은 시간을 이용할 것이기 때문에 더 자세한 업무단위로 쪼개어 볼 수 있는 것이다.

프로세스 맵 내에서 시간에 의한 고저차를 이용하면 대상의 수를 조금 더 줄여 효율적으로 찾을 수 있다. (사진=퍼즐데이터)
프로세스 맵 내에서 시간에 의한 고저차를 이용하면 대상의 수를 조금 더 줄여 효율적으로 찾을 수 있다. (사진=퍼즐데이터)

이렇게 대상이 추려지고 나면 이 대상들이 실제로 어떤 업무를 하는지를 확인해본 뒤 의사결정을 할 수 있다. 굉장히 세세한 데이터이기에 전처리가 조금 어렵겠지만 대략 정리해보자면 다음처럼 생각할 수 있다.

(사진=퍼즐데이터)
(사진=퍼즐데이터)

이는 단순 캡처 작업이다. 이 작업이 데일리 리포트를 캡처하는 작업이라면 ‘마우스 위치와 프로그램 이름 등을 이용해서 이 과정을 매일 정해진 시간에 반복해라’는 명령으로 RPA 프로그램에 입력하게 되면 실제로 아침마다 해야 하는 이 지루한 작업을 컴퓨터가 빠르고 정확하게 대행한다.

기술이 발전해서 요즘은 이보다 더 많은 기능이 이뤄지고 있기 때문에 나중에는 봇과 사람을 구분하는 것 조금 더 어려워지진 않을까 조금은 우려가 되지만 역시 내 일을 대신해 주고 그로 인해 사람들이 편해진다면 앞으로도 전망은 좋을 것으로 예상된다.[파이낸셜신문=이광재 기자 ]



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