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RPA

"우리 기업에 맞는 RPA를 찾아라" 자동화ㆍ오케스트레이션 툴 10가지

IT 프로세스 자동화의 효과는 따로 설명이 필요 없다. 작업을 자동화하는 것은 인건비를 들여 반복적인 작업을 수행하는 방식에 비해 비용이 덜 들고 더 효율적이며 예측 가능하다. 기업 내부적으로 자동화 툴을 개발할 수도 있지만 쉽지 않은 일이므로 자동화를 본격적으로 도입하기 위해서는 상용 소프트웨어를 사용해야 할 수 있다.   IT 시스템 관리, 물리/가상 머신 프로비저닝, 서버 구성 관리, 정책 이탈 식별 등은 자동화하기 쉬운 작업에 속하며, 지금은 많은 IT 시스템이 상용 플랫폼 없이도 비교적 쉽게 자동화할 수 있는 기능을 내장하고 있다. 또한 지난 10년 동안 다양한 시스템의 자동화가 가능해졌다. 예를 들어 윈도우 파워셸과 파이썬은 학습 난이도가 비교적 낮아 관리자가 자동화 작업을 시작하는 데 도움이 된다. 그러나 더 복잡한 자동화는 다르다. 자동화를 구축하기 위한 전반적인 기술적 역량을 확보하기 쉽지 않고 자동화되는 프로세스를 이해하기도 어려워 DIY 방식 자동화의 걸림돌이 될 수 있다. 따라서 많은 기업에서 자동화를 진전시키기 위해서는 오케스트레이션이 필요하다. 오케스트레이션은 자동화 작업을 언제, 어떻게 실행할 것인지 정의하고 작업 실행 성능을 모니터링하고 워크플로우 기반 의사 결정 트리를 통해 더 진보된 자동화를 구현하는 복합적인 프로세스다. 오케스트레이션은 변경 관리 프로세스를 강화하는 데도 도움이 된다. 변경 사항을 테스트 그룹에 적용하고 동료 평가를 거쳐 더 폭넓게 적용하고 필요한 경우 되돌릴 수도 있기 때문이다. 오케스트레이션을 통해 적용된 변경은 비즈니스 또는 규정 요구사항을 충족하기 위해 감사, 보고하기도 쉽다. 기업마다 상황은 다르고, 보안과 워크로드, 필요한 시야의 다양한 조합에 따라 적절한 자동화 및 오케스트레이션 플랫폼을 위한 요구사항이 결정된다. 어떤 툴이 있고, 이 툴이 조직에 어떤 가치를 제공할 수 있을까? 적절한 툴을 찾는 과정에 도움이 되도록 10가지 제품을 정리했다.   액티브배치 액티브배...

RPA 자동화 오케스트레이션 2022.06.21

“클라우드 RPA 어디까지 왔나?” 국내 기업 대상 설문조사로 확인하는 RPA의 현황과 전망 - IDG Quick Pulse

RPA의 성장세가 여전히 가파르다. 업무 효율을 높일 수 있는 ‘실패 없는 선택’으로 주목을 받았던 RPA는 코로나19 팬데믹과 함께 디지털 혁신을 위한 필수 솔루션으로 자리를 잡았다. 특히 초기 단순 반복 업무가 주된 자동화 대상이었던 RPA는 AI와 결합한 인텔리전트 RPA로 진화하며, 의사결정을 보조하는 단계로 발전했다. 이런 RPA에 일어나는 또 하나의 변화는 바로 클라우드로의 중심 이동이다. 한국 IDG는 국내 클라우드 RPA 현황을 파악하기 위해 국내 IT 전문가를 대상으로 설문 조사를 실시했다. 핵심 설문을 통해 국내 기업의 RPA 도입 현황과 클라우드 RPA에 대한 기대를 확인했다. 주요 내용 - “48.2%가 RPA 활용” 계획 없는 기업은 단 11.7% - “IT와 재무/회계가 RPA 시작점” - “29.5%가 온프레미스로 시작해 클라우드로 확대” - “확장성과 속도가 클라우드 RPA의 장점” - “66.8%, RPA 투자 늘린다”…대기업이 확장에 적극적

RPA 자동화 설문조사 2022.05.03

美 병원 물류 로봇에서 발견된 보안 취약점 "수술 및 진료 방해 우려 있어"

많은 기업이 반복적이고 시간이 소요되는 작업을 자동화하기 위해 IT 솔루션을 도입하고 있다. 병원도 마찬가지다. 로봇을 비롯한 자동화 기기는 중요한 인적 자원을 확보하고 작업 효율을 높이는 데 도움이 되지만, 자동화 도입 전에는 대응할 필요가 없었던 위험을 발생시킬 수 있다.   최근 자동화 로봇 개발 업체 에이손(Aethon)의 모바일 자율 로봇 제품군 TUG에서 5가지 심각한 취약점이 발견되면서 이런 문제점이 특히 두드러졌다. TUG는 음식, 의약품, 실험실 검체, 병원 시설의 기타 지급품을 운반하도록 고안된 물류 로봇이다. 전 세계 병원에 배치된 TUG는 센서와 카메라를 사용해 복도를 통과하고 와이파이를 통해 엘리베이터 및 자동문과 상호작용한다. JekyllBot:5 취약점 의료 IoT 보안 업체 시네리오(Cynerio)는 고객 병원의 보안 문제를 조사하는 과정에서 TUG의 취약점을 발견했다. 엘리베이터 네트워크 트래픽의 이상 현상을 분석한 결과, 문제점이 병원 내 배치된 TUG 로봇이 통신하는 포털과 연결돼 있었던 것이다. 해당 포털은 로봇의 레이아웃 지도와 비디오 피드를 포함하고 있어 로봇 모니터링 및 관리에 사용된다. 시네리오는 관리 포털인 TUG 홈 베이스(TUG Home Base) 서버를 분석하면서 5가지 보안 문제와 공격 벡터를 포착했다. 시네리오 연구팀은 이를 ‘JekyllBot:5’라고 이름 붙였다. 해당 서버에는 포트 8081에서 작동하는 웹 기반 API(v3), 포트 8080에서 로봇에 명령을 전송하는 데 사용되는 웹소켓 인터페이스, 표준 HTTP 포트 80에서 작동하는 웹서비스 및 구식 API(v2) 등 3개의 통신 인터페이스가 노출돼 있다. 시네리오 연구팀은 보고서를 통해 “상기 목록에서 후자 2개(80 및 8080) 중 하나가 노출된다면 본 문서에 설명된 취약점으로 인해 공격자가 시스템과 로봇 전체를 장악할 수 있다. 포트만 막는다고 해서 시네리오 라이브(Cynerio Live)팀이 발견한 심각한 취약점을 방어할 수...

RPA 병원 2022.04.14

RPA에 관해 언제나 궁금했던 것 21가지

가트너에 따르면 대기업 중 최소 85%가 2022년 말까지 소프트웨어 봇을 사용할 것이라고 한다. 로봇 공정 자동화 주제를 긴밀히 살펴볼 만한 충분한 이유가 된다. RPA에 관해 자주 묻는 질문에 관한 답변을 살펴보자.    Q. RPA란 무엇인가?  RPA(Robotic Process Automation)는 프론트 및 백오피스 프로세스를 자동화하는 소프트웨어 기술이다. 소프트웨어 로봇 또는 봇이라고도 부르는 RPA는 인간이 컴퓨터를 조작하고 애플리케이션을 사용하며 프로세스를 수행하는 방식을 모방한다. 애플리케이션의 사용자 인터페이스를 통한 사용자 입력을 모방하면 시간이 소요되는 애플리케이션 인터페이스 프로그래밍이 필요 없어진다. RPA는 기업의 기존 시스템 또는 IT 인프라와 간섭을 일으키거나 애플리케이션을 변경하지 않는다. 즉, 소프트웨어를 수정하는 데 드는 큰 투자가 필요 없다.  Q. 소프트웨어 로봇은 어떻게 동작하는가? 소프트웨어 로봇은 인간 사용자의 행동을 모방한다. 이를 위해 다양한 애플리케이션에 로그인하고 이전에 직원들이 수행하던 작업을 수행한다. 일반적으로 파일 및 폴더 옮기기, 복사, 붙여넣기, 데이터 비교, 서식 작성, 문서에서 구조화 및 반구조화 데이터 추출 등 일상적이고 반복적인 작업이다.  Q. 소프트웨어 로봇은 얼마나 똑똑한가?  소프트웨어 로봇은 전문가의 도움을 받아 구성되고 정의된 프로세스 워크플로를 기준으로 작동한다. 따라서 워크플로우에 지정된 규칙이 허용하는 만큼 똑똑할 뿐이다.  하지만 미래는 이른바 인지형 RPA 시스템에 달려 있다. 인공 지능 알고리즘을 기반으로 RPA 용도가 확장되면서 소프트웨어 로봇이 특정 프로세스에서는 사전 구성 또는 프로그래밍 되지 않고 독립적으로 복잡한 프로세스를 처리할 수 있다. 앞으로는 인간처럼 텍스트 문서의 콘텐츠를 자동으로 파악하고 인간의 음성을 분석하며 인간과 직접 상호작용할 수 있을 것이다.  Q. RP...

RPA FAQ 2022.03.22

오토메이션애니웨어가 전하는 ‘넥스트 레벨’ 컨택센터 전략··· “클라우드 RPA와 AI 기술 융합”

고객 경험(CX)은 비즈니스의 핵심 요소다. 팬데믹 기간 동안 전 세계가 디지털 상호작용으로 대거 전환하면서 고객 경험의 중요성은 더욱더 커졌다. 닐슨IQ(NeilsenIQ)에 따르면 지난 2020년 美 전역에서 옴니채널 소비가 50% 증가한 것으로 조사됐다. 이제 소비자는 원할 때 원하는 방식으로 주문부터 애프터서비스까지 모든 것을 요청하고 싶어 한다. 특히, 고객 경험의 최전선에 있는 ‘고객 서비스’와 관련해서는 언제 어디에서 어떻게 연락하든 신속하고 일관성 있는 서비스를 기대한다.  컨택센터의 게임 체인저, 클라우드 RPA와 AI 이에 따라 고객 서비스를 중시하는 기업들이 컨택센터와 클라우드 및 AI 기술의 융합에 주목하고 있다. 오토메이션애니웨어의 김치훈 이사는 "클라우드 PRA와 AI를 통해 사람 에이전트의 고객 1인당 응답 처리 시간을 반으로 줄인다면 에이전트당 고객 상담 건수가 2배로 늘어난다. 기존의 절반 인원으로 컨택센터를 운영할 수도 있다. 아울러 직원들의 업무 부하도 줄어들어 더 밀도 있는 고객 서비스를 제공할 수 있다. 사람 직원과 AI와의 협업은 컨택센터의 게임 체인저라고 볼 수 있다"라고 말했다. 허나 현실은 녹록치 않다. 아직은 컨택센터에 AI가 확실하게 녹아들지 못하고 있다는 진단이다. 김치훈 이사에 의하면 애플리케이션 환경이 복잡하기 때문이다. 그 결과 사람 에이전트와 가상 에이전트 모두 처리 속도가 늦어지고 있다. 실제로 최근 허브스팟(Hubspot)의 고객 지원 연구에 의하면 사람 에이전트가 고객 요청을 처리하기 위해 한 시스템에서 다른 시스템으로 이동하는 데 총 처리 시간의 10%를 소모하는 것으로 드러났다. 하루 8시간 근무 중 48분을 각종 애플리케이션을 검색하는 데 허비한다는 이야기다.  김치훈 이사는 “여러 앱을 왔다 갔다 하면서 관련 정보를 검색하고 업데이트해야 하기 때문에 사람 에이전트는 단순하고 기본적인 업무만 처리할 수밖에 없다. 또한 흩어져 있는 정보로 인해 고객 및 고객의 의도를 ...

오토메이션애니웨어 클라우드 클라우드 RPA 2022.02.23

비대면 시대에 최적화된 디지털 직원 '챗봇과 RPA'

코로나19가 발병한 이후 인류의 생활에는 큰 변화가 일어났다. 직접 접촉을 피하고 비대면 형태로 이뤄지는 생활 패턴도 그중 하나다. 물론 코로나19 이전에도 이미 비대면 서비스는 존재하고 있었다. 매장 내 키오스크, 온라인 스트리밍, 챗봇 상담, 스마트오더 서비스 등이 여기에 속한다. 하지만 이번 코로나19 대유행은 그동안 많은 기업들이 망설여왔던 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, 이하 DT)과 인공지능(AI) 도입에 있어 중요한 갈림길이 될 전망이다. 실제 각 기업은 경쟁력 제고를 위해 변화한 삶과 업무 방식, 급변하는 경영 환경 등 다방면에서의 디지털 트랜스포메이션이 필수라는 점을 인식하기 시작했다.   RPA Vs. 챗봇 뉴욕 디지털워크포스 전문업체 IP소프트에는 아밀리아(Amelia)라는 가상 직원이 근무하고 있다. 아밀리아는 기업 시스템 접속 및 정보 조회와 메일 전송, 시스템 운영 등 15개 분야 수백 가지 업무를 담당하고 있다. 아밀리아와는 사람 비서와 대화하듯 업무를 지시할 수 있고, 업무 수는 한 달에 1,000가지에 이르면서도 급여는 200만 원 수준에 지나지 않는다.  아밀리아 같은 디지털 직원(Digital Employee)의 등장은 AI 기술로 피상적 혁신이 아닌, 기업의 디지털화가 가능해진다는 점을 실감하게 한다. 이러한 변화의 중심에는 AI 기술이 존재하는데, 구체적으로 프론트엔드에서는 챗봇(Chatbot)이, 백엔드에서는 RPA라는 AI 기술이 작동한다. 이에 따라 본격적으로 기업의 업무 수행이 디지털화되는 것이다. 오늘날 디지털 트랜스포메이션과 관련된 최신 AI 기술을 논할 때, 챗봇과 RPA는 아마도 광범위하게 AI가 적용된, 가장 흔하게 언급되는 분야일 것이다. RPA와 챗봇은 기본적으로 다른 기술 아키텍처와 역할을 가지고 등장했다. RPA는 반복적이고 규칙적이면서 예측가능한 업무를 수행하는 노동을 보완하기 위해 등장했으며, 챗봇은 말 그대로 고객과 직원 관점의 다양한 비정...

코로나19 챗봇 디지털워크포스 2022.01.20

2022 업무혁신, AI에 RPA 접목한 하이퍼오토메이션 시대가 온다

2022년 새해를 맞이하여 여러 기업과 기관에서는 클라우드, AI, RPA 기술을 활용해 혁신을 준비하고 있다. AI에 RPA를 접목한 하이퍼오토메이션이 조직에서 한 차원 높은 자동화 단계를 구현하는 과정을 알아보자.   하이퍼오토메이션(Hyper-automation) 조직마다 고유의 업무 프로세스가 존재하기 마련이다. 이때의 업무 프로세스는 조직의 일하는 방법 또는 일의 흐름을 의미한다. 조직이 성장하고 더욱 중요한 목표를 성취하려면, 끊임없이 업무 프로세스를 개선하고 혁신할 필요가 있다. 업무 프로세스 일부를 자동화해 생산성을 높이고, 기존 인력의 남는 시간을 부가가치가 더 높은 분야에 투입해 조직을 고도화하는 것은 RPA를 도입할 때 가장 먼저 고민하는 내용이기도 하다. 하이퍼오토메이션은 현업이 실행하는 거의 모든 반복작업을 자동화할 뿐만 아니라, 업무 프로세스를 동적으로 탐색하고 자동화하는 봇을 생성하는 수준까지 확장된 디지털 트랜스포메이션 기술이다. 2020년 12월 가트너 보고서에 따르면 비즈니스 중심 하이퍼오토메이션은 현업과 IT 프로세스를 신속하게 식별, 진단, 자동화하는데 사용하는 체계적인 접근법으로 다양한 기술, 도구, 플랫폼 조율이 필요하다. 하이퍼오토메이션에는 AI/ML, RPA, 자연어 처리, 로우 코드, SaaS형 통합 플랫폼, ERP 연동과 같은 다양한 기술이 포함된다. 하이퍼오토메이션의 주요 구성 요소는 크게 4가지로 나뉜다.   지능형 프로세스 디스커버리 : 자동으로 업무 프로세스를 찾아서 봇을 배치하는 기술 로보틱 프로세스 자동화 : 소프트웨어 로봇을 이용해 구조화된 비즈니스를 오류 없이 반복적으로 수행하는 RPA 기술 지능형 문서 처리 : 컴퓨터 비전과 광학 문자 인식(OCR) 기술을 활용해 비정형 정보를 캡처해서 추출한 다음에 이를 분류하는 기술 분석과 통찰력 : 봇이 수행하는 작업과 작업 중 발생하는 여러 활동에 대한 정보를 토대로 미래를 예측하는 기술 하이퍼오토메이션을 통해 얻는 장점은...

하이퍼오토메이션 지능형자동화 RPA 2022.01.20

ESG 경영에 나선 기업의 생존 전략 '자동화'

ESG는 환경(Environmental), 사회(Social), 지배구조(Governance)를 아우르는 개념으로 성장 중심 경영에서 지속 가능 경영을 추진하는 패러다임을 의미한다. 기업 경영 과정에서 환경과 사회의 기반을 해치는 의사 결정을 하지 않고 지속 가능성을 높일 수 있도록, 사회적으로 책임 있는 투자와 경영을 가능하게 한다는 측면에서 ESG 개념의 본질적인 가치를 찾을 수 있다. 환경과 사회, 그리고 사람을 중시하는 방식으로 가치를 창출하기 위해 범세계적 표준으로 확립된 ESG는 기업이 고객/주주/직원의 성장과 지속에 얼마나 기여하는지, 기업이 환경에 대해 어떤 책임을 지는지, 기업의 지배구조가 투명한지를 다각적으로 평가하는 지표가 된다.   ESG 경영의 긍정적 측면 환경적 측면 : 기후 변화 대응, 탄소 배출 저감, 재활용, 자원 절약 사회적 측면 : 노동 환경 개선, 고용 평등, 인권 존중, 차별 철폐와 다양성 지향 지배 구조 측면 : 투명한 기업 운영, 윤리 준수, 반부패와 공정성 강화 ESG는 기존의 CSR(Corporate Social Responsibility, 사회 공헌 활동)과는 차이를 보인다. CSR이 기업 이미지 개선을 위해 사회적 책임을 완수하는 활동인 기부나 후원 등을 간접적으로 경영에 통합하는 ‘비용’이라면, ESG는 투자자와 자본 시장의 관점에서 사회적인 책임을 다하면서도 수익률을 높이는 경영을 촉진하는 내재적 ‘가치’로 볼 수 있다. 장기간 투자 관점에서 접근하는 연기금이나 보험회사 등 기관 투자자는 리스크가 낮은 장기 수익성을 중요하게 여긴다. 따라서 몇 개월이나 몇 년이 아닌 몇 십 년 동안 꾸준히 수익률을 유지할 수 있는 ESG에 관심을 보이는 것이 지극히 당연하다. ESG 경영은 착하고 선한 사회적 기업이 아니라, 불확실한 시대에서 복합적인 리스크에 대응해서 지속적인 경영이 가능한, 수익성 높은 기업이 더욱 지향해야 할 목표다.   IT가 ESG에 미치는 영향 그렇다면 IT가 ESG...

ESG경영 비대면환경 RPA 2022.01.20

글로벌 금융 리서치 #2: 금융서비스 혁신을 위한 지능형 자동화(RPA) 로드맵

불확실성으로 가득한 미래에는 발전을 거듭하고 변화에 민첩하게 대응할 필요성이 더욱 대두될 것입니다. 금융 서비스 조직은 AI 및 지능형 자동화를 통해 프로세스를 확장하고, 우선순위가 높은 업무에 활용할 수 있는 인적 리소스를 할당하며, 결과적으로 고객 경험을 개선하는 방법을 파악할 수 있습니다. 그러나 금융 전문가들이 자동화의 논리와 이점을 이해하고 있는 반면, 현재 업무 환경은 변화에 대응하도록 조성되어 있지 않습니다.  바로 이러한 노력을 통해 지능형 자동화의 이후 단계가 실현되고 더 많은 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대됩니다. 가장 큰 변화를 만드는 핵심 요소는 디지털화 및 자동화가 진행되기 전에 모든 전환 작업에서 주요 프로세스를 재구상하고 재구성하는 노력이 수반되어야 한다는 것입니다. McKinsey는 “기업이 자동화에 착수하기 전에 재구성 작업을 진행하면 성공률이 40% 증가합니다 “라고 말합니다.<22p> 주요 내용 - 새로운 운영 모델의 기본 원칙 - 조직 전반에서 지능형 자동화를 주류로 만들기 - 연구 결과 - 전략적인 하향식 지능형 자동화를 위한 명확한 경로 만들기

자동화 RPA 지능형 2022.01.05

글로벌 금융 리서치 #3: 고객과 미래 금융 비즈니스를 위한 지능형 자동화(RPA)

금융 기관이 직면한 과제에는 ESG 같은 영역의 규제뿐 아니라, 은행이 취약한 고객을 공정하게 대우하고 개인화된 상품과 서비스를 제공할 것이라는 기대감이 커지고 있다는 점도 포함됩니다. 한편 전 세계적으로 급증하는 랜섬웨어 공격과 부정행위로 인해 보안 우려가 높아지면서 비용 절감에 대한 압력이 계속되고 있습니다. 또한 은행은 애자일 핀테크의 영향으로 가치 창출 서비스가 분리되고 있으며, 대출 상품에서 이미 대형 기술 기업의 존재감이 증가하는 광경을 목격하고 있습니다. 이제 은행이 고객과의 관계를 유지하려면 다른 관점에서 성공을 측정해야 한다는 것은 분명합니다. 빠르고 효율적인 운영도 중요하지만 개인화와 훌륭한 고객 서비스의 중요성 또한 커지고 있습니다. 스마트 리더십과 더불어, 기술은 고객 서비스에 대한 접근 방식을 전환하고 재구성하기 위해 금융 기관이 이용할 수 있는 가장 중요한 수단이 될 것입니다.  <17p> 주요 내용 - 고객이 무엇을 원하는지 진정으로 파악 - 고객 인사이트 활용 - 조사 결과 - 고객 경험 개선

자동화 RPA 지능형 2022.01.05

글로벌 금융 리서치 #1: 지능형 자동화(RPA)와 금융 서비스 업무의 재구성

이 보고서는 2020년 12월~2021년 1월에 PollRight가 미국, 영국, 프랑스, 독일, 북유럽, 중동 및 아프리카, 아시아와 오스트랄라시아 전역에서 백오피스 운영에 관여하는 고위 간부급 이상의 은행 전문가 총 550명을 대상으로 실시한 독립적인 리서치에 기반하여 작성되었습니다. 현재의 지능형 자동화는 적응력과 전반적인 탄력성 및 고객에게 제공하는 경험의 품질을 높일 필요가 있는 금융서비스 업계에는 그야말로 최적의 시점에 도래했다고 볼 수 있습니다. 새로운 디지털 중심의 경쟁업체와 빅테크 주자들이 경쟁 위협을 야기하고 있지만, 금융서비스는 자동화 기술을 활용하여 새로운 상품과 파트너십을 구축하고 향후에는 사람, 시스템과 디지털 워크포스가 각각 1/3씩을 차지하는 형태로 운영 방식을 재구성하는 기회로서 이러한 상황을 활용할 수 있습니다.<7p> 주요 내용 - 과제 : 금융서비스 업무의 재구성 - 전략 개선을 위한 기술 활용 - 팬데믹으로 인한 새로운 업무 방식 도입의 가속화 - 변화를 이끌어내는 지능형 자동화

자동화 RPA 금융서비스 2022.01.05

RPA를 통한 고객 서비스 개선이 반드시 필요한 이유

지난 2년간 금융 기업은 재택근무 인력을 관리하면서 서비스 운영을 유지하는 데 주력했다. 코로나19로 인한 서비스의 제약을 최소화하는 노력도 병행했다. 일상 회복을 위한 포스트 팬데믹 시기에 앞서 금융 기업은 새롭게 고객에게 초점을 맞추고, 고객이 금융 서비스 기업과 이상적인 관계를 구축할 수 있도록 업무를 체계화하고 분배하는 데 집중할 것으로 예상된다. ‘디자인 씽킹’을 통한 고객 니즈 파악 고객 서비스 개선이 중요한 이유는 금융 기업이 그저 ‘옳은 일’을 지향하기 때문만이 아니라, 고객이 만족해야 경쟁사로 이동할 가능성이 더 적고 추가 제품과 서비스를 구매할 가능성이 더 크기 때문이다. 친구나 가족, 동료에게 브랜드를 추천하는 경향도 더 높다. 여러 설문조사 결과, 사용자가 금융 서비스를 이용할 때 가장 큰 불편은 고객 대응 부족, 채널 간 일관성 저하 및 단순 오류와 관련이 있었다. 이런 문제는 모두 자동화 기능으로 고객 서비스 에이전트와 디지털 워커(digital worker)를 위한 프로세스를 통합함으로써 해결할 수 있다.  컨설팅 업체 맥킨지(McKinsey)에 따르면, 은행은 신규 고객 가입 절차에서 최대 60%의 신청자를 잃을 수 있다. 잠재 고객을 완전히 잃은 후에 비싼 교훈을 얻는 것보다는 사전에 문제를 파악하고 예측해 예방 조치를 취하는 것이 현명하다.  PwC는 디자인 씽킹(Design Thinking)을 ‘디자이너 툴킷으로 고객을 위한 보다 이상적인 솔루션을 만들어 사용자 니즈와 기술의 가능성, 비즈니스 성공 조건을 통합하는 일에서 비롯되는 인간 중심의 혁신 접근 방식’이라고 정의한다. 금융 기업은 성공적인 디자인 씽킹으로 현재와 미래의 제품 및 서비스에 대한 고객 니즈의 변화를 고려한 다음, 지능형 자동화를 활용하여 새로운 프로세스를 재구성하거나 구축할 수 있다. 은행은 개방적 전자상거래 시스템의 중심   미래의 금융 기업이 기술을 활용해 고객에게 보다 개인화된 서비스를 제공하는 방법...

Blueprism 자동화 RPA 2022.01.04

금융 서비스 혁신을 위한 지능형 자동화 로드맵 구축 방법

글로벌 금융 서비스 산업은 운영 방식을 재고할 수 있는 큰 기회를 맞이했다. 금융 서비스 전반에 걸친 대대적인 변화로 인해 원격 근무를 하는 직원이 늘어나고, 플랫폼과 프로세스의 디지털화가 빠르고 광범위하게 진행되며, 지능형 자동화의 도입이 가속화될 전망이다. 블루프리즘은 금융 서비스 기업이 발전하기 위해서 휴먼 워크포스와 디지털 워크포스, 시스템이라는 3가지 구성요소가 필요하다고 분석했다. 인간의 독창성과 창의력은 금융 서비스 기업이 필요로 하는 경쟁 우위를 만들어내는 요소이며, 디지털 워크포스는 단순 RPA(Robotic Process Automation) 이상으로 생산성을 높이는 차세대 수단이다.      지능형 자동화를 시스템 전반의 주류로 만들기 자동화 도입 초반에는 기업이 기존 프로세스에 중점을 두고, 각 프로세스의 약 25%만 자동화했다. 오늘날 주요 기업은 자동화를 도입할 때 과거의 부분적인 접근 방식보다 전략적인 하향식 방법론을 채택하고 있다. 다만 많은 기업이 대규모 자동화를 성공적으로 도입했음에도, 여전히 파일럿 프로젝트 수준에 머물러 있거나 일부에만 자동화를 도입한 기업이 많은 상황이다. 이런 장벽을 허물기 위해서는 발상의 전환이 필요하다. 즉, 기업은 단순히 프로세스를 바꾸는 수준이 아니라, 디지털 워커(digital worker)를 염두에 둔 새로운 프로세스를 설계하고 기존 프로세스를 재구성해야 한다. 디지털 워커 팀에 업무를 이관하면 추가적인 IT 비용과 많은 시간을 투입하지 않고도 경영 규칙을 필요할 때 변경할 수 있다.  여러 기업에서 부가 가치 창출을 목적으로 다양한 사업 부문에 업무 자동화를 광범위하게 확장하고 있다. 자동화 전문가는 디지털 워커의 자동화 프로세스를 중앙에서 설계, 구상 및 배포할 뿐 아니라 코딩 없이 언제 어디서나 자동화된 자산을 공유, 개선 및 재사용한다. 블루프리즘의 AI 및 연구 책임자 에릭 타이리는 “업무에 대한 전략적 개요를 파악한 다음 관련 업무를 실제...

지능형자동화 RPA AI 2022.01.03

금융 서비스의 경쟁 우위 확보, 해답은 ‘지능형 자동화’에 있다

금융 서비스 기업은 수십 년간 진화를 거듭해온 복잡한 프로세스 아키텍처를 기반으로 대출과 신용카드 같은 주요 제품군의 운영 모델을 구축한다. 이 분야에서는 상호 운용이 불가능하고 오래된 기술을 이용해 수많은 직원을 단순 반복 업무에 배치하는 경우가 많았다. 비즈니스 프로세스 설계 및 운영에 대한 전통적인 접근법은 시간이 지날수록 수동 업무 배정 증가, 병목 현상, 직원 소모 및 데이터 부정확성을 야기했으며, 생산성과 수익성, 경쟁력도 저하됐다. 즉, 전통적인 운영 모델에서는 사람이 시스템과 프로세스를 통합하는 접착제로서의 역할만 하므로 연구 및 분석, 혁신, 고객 탁월성처럼 사람이 실질적인 변화를 가져올 수 있는 분야에 인간 고유의 능력을 활용하지 못한 것이다.  팬데믹으로 인해 가속화된 자동화 도입     블루프리즘은 금융 서비스 기업의 발전 현황을 이해하기 위해 전문가 550명을 대상으로 설문조사를 실시했다. 자동화 도입으로 발전한 분야와 업무 모델의 변화 추이, 향후 변화의 방향성에 관해 예측할 수 있었다.     설문조사에 따르면, 많은 금융 전문가는 자동화가 일상적인 업무에 중요하다고 답했다. 구체적으로 ▲데이터 재입력 업무 78%(지극히 중요 42%, 매우 중요 36%) ▲고객 데이터 확인 업무 76%(지극히 중요 37%, 매우 중요 39%) ▲고객 대면업무를 위한 시간확보 업무 71%(지극히 중요 32%, 매우 중요 39%) 측면에서 자동화가 중요하다고 응답했다.     코로나19 팬데믹은 금융 서비스 기업에 큰 영향을 미쳤다. 여러 금융 기업이 새로운 업무 조건을 빠르게 도입했고, 지능형 자동화를 활용해 새로운 기능을 신속하게 배포하며 대폭 증가한 대출 및 유급 휴가 수요에 대응할 수 있었다. 블루프리즘 설문조사 결과, 팬데믹을 통해 디지털 가속화를 확인했다고 답한 응답자는 87%에 달했다. 팬데믹으로 인해 운영 방식을 변경하지는 않을 것이라고 답한 응답자는 6%에 ...

지능형자동화 RPA AI 2022.01.03

'RPA의 시대 왔다'…독일 기업 70% "기업 내 활용 가치 높아"

초기 단계는 넘어다. 독일 기업의 거의 4분의 3이 이제 상당한 수준의 프로세스 자동화에 의존한다. 경영진과 HR 관리자도 RPA 기술의 혜택을 점차 인지하고 있다. 독일 IT 전문 매체 Computerwoche와 IDG 리서치 서비스는 독일 내 RPA 기술 성장 수준을 판단하는 설문조사를 실시했다. 조사에서는 프로세스 자동화를 도입하려는 기업이 늘고, 대응 시간을 줄이고 비용을 절감하는 방법으로 로봇 프로세스 자동화(Robotic Process Automation)를 지지하는 임원의 비율도 높게 나타났다. IDG 리서치 서비스가 독일에서 실시한 ‘2021년 로봇 프로세스 자동화’ 설문의 핵심 결과다. 특히 독일 내 직원 수 1,000명 이상 대규모 기업은 프로세스 자동화를 이해당사자와 고객 요구를 확인하는 방편으로도 인식하고 있다. 시장 변화에 제품과 서비스를 적응시키기 위한 필수 요건이다.    그렇게 보면 현재 독일 기업의 약 절반에서 RPA의 우선 순위가 높게 나타난 점도 당연한 결과다. 이 수치는 2025년이면 약 70%로 높아질 전망이다. 그러나 회사의 모든 이해관계자가 같은 시각을 공유한다는 것을 의미하지는 않는다. 2020년 RPA 설문에서 나타났듯, 프로세스 자동화와 RPA가 중요한 역할을 맡는가에 대한 기업 내 각 부서 시각은 최고 임원에 비해 확고하지 않았다. 실무자 중 RPA 기술이 중요하다, 또는 매우 중요하다고 답한 비율은 1/3에 불과했다. 반면, 임원 등 의사 결정자의 경우 이 비율은 2/3에 이르렀고, IT 관리자와 CIO 비율도 이 중 절반을 차지했다.   “대화가 필요해” 설문 결과는 프로세스 자동화와 RPA 솔루션을 구현하는 것만이 만능 처방이 아님을 보여준다. 하향식 접근 시스템에서는 조직 구성원의 지지가 부족할 때 관련 프로젝트가 전혀 성공적이지 않거나, 성공의 효과가 제한적이다. 실무 부서는 어느 프로세스가 필요한지, 자동화 기능의 도움을 받아 어떤 프로세스의 효율과 민...

RPA 로보틱프로세스자동화 독일 2021.12.08

“디지털 트랜스포메이션 가속화의 중심” 성공 사례로 본 AI 기반 RPA의 미래 - IDG TechInsight

한국에서 RPA가 본격 활성화된 지도 4, 5년이 지났다. 도입과 확산이 쉽고 가시적인 성과를 낸다는 장점에 힘입어 RPA는 기업 디지털 혁신 전략의 중요한 한 축으로 안착했다. 이제 RPA는 클라우드와 AI라는 변화를 포용하면서 기업 내 자동화 프로세스의 대상과 범위를 더욱 확대하고, 구성원 만족과 생산적인 업무 문화에까지 긍정적인 영향을 미치고 있다. 한발 앞서 RPA를 도입한 국내 기업의 여정에서 자동화의 구체적인 이점과 성과를 살펴본다. 주요내용 - “RPA가 여는 지능형 자동화의 미래 - “클라우드와 AI” RPA의 내일을 정의하는 2가지 키워드 - 인텔리전스 문서 프로세싱 자동화, 재무회계 업무의 정확도를 높인다 - IT 기반 업무 확산으로 경쟁력 확보한 CJ제일제당 - ‘RPA 도입에 실패는 없다’ NH농협캐피탈의 성공 여정 - ‘우리 회사 RPA 봇 잘 키우는 방법’ 삼양그룹 R-라딘의 영재 육성 전략 - “RPA가 AI와 데이터를 만났을 때” 잠재력을 현실화한 SKC&C의 혁신 사용례

지능형자동화 자동화 프로세스디스커버리 2021.12.06

RPA 봇 장애에 대비한 올바른 유지보수 전략

성공적인 파일럿 단계 이후, 많은 기업이 전사적으로 RPA를 확장하고 있다. 이 과정에서 기업은 한 가지 중요한 점을 간과하는 경우가 많다. 자동화 붕괴가 일어나지 않도록 하려면 소프트웨어 봇 역시 수명 주기 전반에 걸쳐 지속적으로 모니터링하고 유지보수하고 필요한 경우 수리해야 한다는 것이다. 이는 선제적 지원과 유지보수 접근 방법이 자동화 전략의 기본적인 부분이 되어야 한다는 것을 의미한다.      서포터로서의 개발자  많은 기업이 RPA 개발자에게 가동을 시작한 자동화의 비상 대응팀 역할도 주문한다. 그러나 이 경우 개발자가 지원과 유지보수 작업으로 인해 귀중한 시간을 잃게 되므로 전사적인 자동화 프로세스의 속도가 저하된다. 역으로, 솔루션의 개발과 운영을 같은 사람이 모두 담당하지 않으면 모든 새로운 개발은 유지보수의 지연으로 이어진다. 이로 인해 악순환이 일어나고 다운타임 및 그에 따른 비용은 늘어난다. 따라서 RPA 프로젝트가 첫 확장 시점에 실패하지 않도록 하기 위해서는 적절한 유지보수 자원 확보가 필수적이다. 일반적인 지원 및 유지보수 모델은 RPA에서는 금방 한계에 이른다. 유지보수가 자동화의 성장 속도와 보조를 맞추려면 그 성장 속도에 적응해야 한다.  유지보수 전문가가 처리할 수 있는 프로세스의 수는 자동화의 복잡성, 빌드 품질, 비즈니스 측면에서 프로세스의 중요도와 같은 여러 요소에 따라 결정된다. 그러나 대체로 생산적인 RPA 프로세스 10개의 유지보수마다 전담 유지보수 전문가 한 명이 필요하다. RPA 전문가인 유지보수 담당자의 연봉을 약 7만 유로로 계산할 때, 50개의 활성 RPA 프로세스를 위한 비용은 35만 유로로 불어난다.  또한 필요한 역량을 갖춘 인재를 찾기도 쉽지 않다. 특히 비즈니스의 핵심 요소이면서 복잡한 자동화 프로세스가 원활하게 실행되도록 보장하려면, 전문적인 기술, 그리고 기존 솔루션을 개선하기 위한 안목이 필요하다. 이들의 채용, 노하우, 회사에 대...

RPA 유지보수 장애 2021.10.06

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