이미 국내에는 선도적으로 RPA를 도입해 실질적인 ROI를 달성하고 RPA 프로젝트를 확산하는 기업들이 다수 존재한다. RPA 프로젝트를 추진하면서 기업이 부딪혔던 난관과, 지금도 계속해서 고민하는 과제를 정리하고 향후 RPA를 확대할 때 고려해야 할 사항을 알아보자.
150개 이상의 부서가 하는 14만 건 이상의 반복 작업을 자동화한 글로벌 제조사 A가 있다. 이 회사는 전사 혁신 조직 산하에 자동화 TFT를 만들어 추진했다. 이 회사의 경우 봇의 개수가 점점 더 늘어나 가시성에 영향을 받게 돼 관리에 초점을 두게 됐다. RPA 포털에서 거버넌스와 모니터링을 별도로 구축하고 추가로 소프트웨어 라이선스를 효율화해 운영 안정화 방안을 도출했다.
RPA 서비스 혁신을 통해 대한민국 혁신 대상을 수상한 금융기업 B도 있다. 이 회사는 30개 프로세스를 자동화했는데, 향후 40대 이상으로 늘릴 계획이다. 현재 3차 RPA 프로젝트를 계획 중인 이 회사는 자연어처리(NLP) 시나리오를 적용한 챗봇 연계 등 분야를 확장할 방침이다.
앞서 언급한 A사와 B사의 공통점은 쉬운 업무부터 시작해 RPA 본연의 기술을 채택했다는 데 있다. 둘 다 처음에는 중앙 집중화된 CoE(Center of Excellence) 모델에서 점차 탈중앙화 모델을 고민하기 시작했다. 이 둘은 현재 엔터프라이즈 RPA 성숙도 모델 레벨 3에 와 있으며 여기까지 오는데 1년 안팎의 시간이 걸렸다.
이 두 회사를 비롯해 Automation Anywhere는 그동안 경험한 프로젝트를 바탕으로 RPA의 성공적인 확산을 위한 3가지 고려 사항을 정리했다.
RPA를 시범사업으로 도입하고 조직 내 확산하는데 어느 정도 성공한 기업들이 주로 맞닥뜨리는 3가지 고민은 라이선스 비용 효율화, 운영 안정화 및 관리, OCR(Optical Character Reader) 적용에 있어서의 이슈 사항이다.
HFS 리서치에 따르면, RPA 서비스 및 소프트웨어 시장은 2016년 미화 6억 1,200만 달러에서 2022년 43억 800만 달러로 증가할 전망이다. 소프트웨어 시장은 서비스보다 더딘 성장이 예상된다. 여기에는 기업 규모와 상관없이 라이선스 비용 효율화라는 요건이 있기 때문이다.
대부분 RPA 솔루션에 요구되는 기능 중 하나가 바로 워크로드 매니지먼트다. 로봇의 개수가 많아지다 수백 개까지 늘어날 수 있는데 이렇게 되면 비용 부담이 커진다. 또한 관리하기도 어려워진다. 이 때문에 RPA 솔루션을 검토할 때는 부하를 효율적으로 분배하여 자원활용을 최적화할 수 있는 기능을 면밀히 검토하여야 한다.
RPA 성공적인 확신을 위한 두번째 고려 사항인 운영 안정화 및 관리의 경우 기업이 프로젝트를 수행하면서 운영 체계와 관리 가시성 확보의 중요성을 인지해 적절한 조치와 전략을 수립하는 추세다. 앞서 언급한 글로벌 제조사의 경우, 처음에는 전체 봇의 견고함 부족으로 운영 봇 실패율이 높았으며 Automation Anywhere의 프로페셔널 서비스 투입으로 1달간 운영을 안정화하는 작업을 진행함으로써 현재 운영 봇 성공률이 97%로 유지되고 있다.
마지막으로 OCR 적용 기술 문제를 설명한다. 최근 부상하는 신기술인 OCR은 봇이 자동으로 문서를 분류하고 검증하며 학습하게 한다. 클라우드 기반 API OCR은 인식률이 우수하지만 보안 문제로 적용에 제약이 있다. 실제 현장에서는 문자를 정상 인식했다고 판단하지만 인식값이 틀린 경우가 많다. Automation Anywhere 고객사 중 한 곳은 교차검증을 보완책으로 제시했는데, 그 결과 Automation Anywhere와 해당 고객사는 2개의 다른 OCR 엔진이 특정 값을 똑같이 틀릴 확률이 낮다는 점을 알게 됐다.
150개 이상의 부서가 하는 14만 건 이상의 반복 작업을 자동화한 글로벌 제조사 A가 있다. 이 회사는 전사 혁신 조직 산하에 자동화 TFT를 만들어 추진했다. 이 회사의 경우 봇의 개수가 점점 더 늘어나 가시성에 영향을 받게 돼 관리에 초점을 두게 됐다. RPA 포털에서 거버넌스와 모니터링을 별도로 구축하고 추가로 소프트웨어 라이선스를 효율화해 운영 안정화 방안을 도출했다.
RPA 서비스 혁신을 통해 대한민국 혁신 대상을 수상한 금융기업 B도 있다. 이 회사는 30개 프로세스를 자동화했는데, 향후 40대 이상으로 늘릴 계획이다. 현재 3차 RPA 프로젝트를 계획 중인 이 회사는 자연어처리(NLP) 시나리오를 적용한 챗봇 연계 등 분야를 확장할 방침이다.
앞서 언급한 A사와 B사의 공통점은 쉬운 업무부터 시작해 RPA 본연의 기술을 채택했다는 데 있다. 둘 다 처음에는 중앙 집중화된 CoE(Center of Excellence) 모델에서 점차 탈중앙화 모델을 고민하기 시작했다. 이 둘은 현재 엔터프라이즈 RPA 성숙도 모델 레벨 3에 와 있으며 여기까지 오는데 1년 안팎의 시간이 걸렸다.
이 두 회사를 비롯해 Automation Anywhere는 그동안 경험한 프로젝트를 바탕으로 RPA의 성공적인 확산을 위한 3가지 고려 사항을 정리했다.
성공적인 확산을 위한 고려사항
RPA를 시범사업으로 도입하고 조직 내 확산하는데 어느 정도 성공한 기업들이 주로 맞닥뜨리는 3가지 고민은 라이선스 비용 효율화, 운영 안정화 및 관리, OCR(Optical Character Reader) 적용에 있어서의 이슈 사항이다.HFS 리서치에 따르면, RPA 서비스 및 소프트웨어 시장은 2016년 미화 6억 1,200만 달러에서 2022년 43억 800만 달러로 증가할 전망이다. 소프트웨어 시장은 서비스보다 더딘 성장이 예상된다. 여기에는 기업 규모와 상관없이 라이선스 비용 효율화라는 요건이 있기 때문이다.
대부분 RPA 솔루션에 요구되는 기능 중 하나가 바로 워크로드 매니지먼트다. 로봇의 개수가 많아지다 수백 개까지 늘어날 수 있는데 이렇게 되면 비용 부담이 커진다. 또한 관리하기도 어려워진다. 이 때문에 RPA 솔루션을 검토할 때는 부하를 효율적으로 분배하여 자원활용을 최적화할 수 있는 기능을 면밀히 검토하여야 한다.
RPA 성공적인 확신을 위한 두번째 고려 사항인 운영 안정화 및 관리의 경우 기업이 프로젝트를 수행하면서 운영 체계와 관리 가시성 확보의 중요성을 인지해 적절한 조치와 전략을 수립하는 추세다. 앞서 언급한 글로벌 제조사의 경우, 처음에는 전체 봇의 견고함 부족으로 운영 봇 실패율이 높았으며 Automation Anywhere의 프로페셔널 서비스 투입으로 1달간 운영을 안정화하는 작업을 진행함으로써 현재 운영 봇 성공률이 97%로 유지되고 있다.
마지막으로 OCR 적용 기술 문제를 설명한다. 최근 부상하는 신기술인 OCR은 봇이 자동으로 문서를 분류하고 검증하며 학습하게 한다. 클라우드 기반 API OCR은 인식률이 우수하지만 보안 문제로 적용에 제약이 있다. 실제 현장에서는 문자를 정상 인식했다고 판단하지만 인식값이 틀린 경우가 많다. Automation Anywhere 고객사 중 한 곳은 교차검증을 보완책으로 제시했는데, 그 결과 Automation Anywhere와 해당 고객사는 2개의 다른 OCR 엔진이 특정 값을 똑같이 틀릴 확률이 낮다는 점을 알게 됐다.