많은 기업이 RPA 도구를 수용하는 이유

RPA 도구란 무엇인가요?

로봇 프로세스 자동화(RPA)는 소프트웨어 봇을 사용해 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 내에서 인간 상호작용을 에뮬레이션하므로 반복적인 수동 작업을 자동화하여 시간과 노력, 애로사항을 줄일 수 있습니다. RPA 도구는 워크플로를 정의하고 논리적 순서로 지정된 작업을 수행하도록 봇을 구성하는 소프트웨어입니다. 로봇은 GUI에서 발생하는 모든 다단계 프로세스를 오류 없이 더 빠르게 수행할 수 있습니다. 따라서 로봇 프로세스 자동화 도구를 사용하면 오류가 발생하기 쉬운 수동 워크플로의 속도를 높이고 직원은 더 높은 가치를 창출하는 작업에 집중할 수 있습니다.

예를 들어 HR 부서는 RPA 도구를 배포하여 휴가 요청을 처리하는 방법을 자동화할 수 있습니다. 한 직원이 요청을 하나 처리하는 데 5분이 걸리는 반면 RPA 봇은 회사의 전사적 자원 관리 시스템에서 추출한 데이터를 다른 시스템(API가 없는 시스템 포함)에서 오류 없이 빠르게 처리할 수 있습니다.

로봇 프로세스 자동화 도구로 생성하는 봇은 할당된 작업을 수행하고 디지털 방식으로 표시되는 정보를 복사(화면 스크래핑)하거나 API를 사용하여 다른 시스템과 상호작용할 수 있습니다. 예를 들면 기업에서 RPA 도구로 봇을 만들어 애플리케이션에 로그인하고, 파일과 폴더를 조작하며, 콘텐츠를 복사하여 붙여넣고, 양식을 완성하며, 구조화된 데이터로 작업하고, 다른 애플리케이션과 상호작용할 수 있습니다.

RPA 도구 도입의 이점

RPA 도구를 배포하는 모든 조직은 다음과 같은 이점을 전부 혹은 부분적으로 경험할 수 있습니다.

• 인사부에서 더 큰 효과. RPA가 데이터 입력과 같은 반복적이고 가치가 낮은 작업을 수행하므로 직원들은 비즈니스에 더 큰 가치를 창출할 수 있는 업무에 집중할 수 있습니다.
• 고객 접점 개선. RPA로 고객 대면 프로세스를 신속히 처리하면 효율성 향상을 통해 고객 경험을 개선하고 충성도를 높일 수 있습니다.
• 비용 절감. RPA 봇이 적은 비용으로 직원의 업무를 처리합니다.
• 향상된 분석으로 워크플로 관리. 각 봇은 활동에 대한 로그 파일을 생성하므로 기능이 얼마나 효과적인지 모니터링할 수 있습니다.
• 확장성 향상. 업무 팀은 확장이 불가능한 반면 자동화된 봇 그룹은 도달 범위 확장이 가능합니다. RPA 소프트웨어를 사용하면 봇으로 쉽게 복제하고 프로그래밍하여 비슷하지만 약간씩 다른 일련의 절차를 완료할 수 있습니다.
• 보안 강화. RPA 봇은 로그아웃을 절대 잊지 않습니다. 또한 "시간 초과"로 설정해 놓으면 시스템에 액세스할 수 없으므로 악의적인 해커 공격을 받을 취약성이 줄어듭니다.

RPA 도구는 다른 프로세스 자동화 솔루션과 어떻게 다릅니까?

RPA 도구의 장점을 다른 워크플로 자동화 솔루션과 함께 비교하여 알아보려면 자동화와 RPA의 차이점을 이해하는 것이 좋습니다. 워크플로 자동화는 기술을 사용하여 비즈니스 프로세스의 수동 단계를 줄이지만 프로세스를 완료하려면 사람이 필요합니다. RPA 도구는 사람 개입이 필요 없도록 GUI를 통해 작동하는 로봇을 만듭니다. 사람이 작업을 시작해야 하는 유인 프로세스 또는 완전 자동화된 무인 프로세스로 만들 수도 있습니다.

RPA 도구는 코딩이 거의 또는 전혀 필요하지 않으며 봇은 직원이 사용하는 동일한 인프라와 솔루션을 사용하므로 기본 아키텍처를 변경할 필요가 없습니다. 비즈니스 사용자가 RPA 솔루션을 활용합니다. 실제로 일부 RPA 솔루션은 일상적인 수동 프로세스를 자동화할 수 있는 시민 개발자(기술 교육을 받지 않은 직원)를 위해 설계되었습니다. 기존 개발 비용이 들지 않으며 IT 개입을 최소화하거나 전혀 없이 운영을 최적화하고 직원 만족도를 높일 수 있습니다.

RPA는 다음과 같은 점에서 기존의 프로세스 자동화 도구와 다릅니다.

• 기존의 자동화 프로세스는 기술 인프라의 전체 또는 일부를 변경해야 할 수 있습니다. RPA 봇은 GUI에서 작동하며 직원과 동일한 방식으로 다른 시스템과 상호 작용합니다.
• RPA 봇은 여러 애플리케이션의 프로세스를 자동화할 수 있는 유연성을 갖추고 있습니다.
• RPA 봇은 데이터 입력과 같은 반복적이고 일반적인 프로세스용이기 때문에 단일 프로세스용으로 설계된 워크플로 솔루션보다 확장성이 높고 쉽게 업그레이드할 수 있습니다.

RPA 소프트웨어로는 반복적인 규칙 기반의 워크플로 효율성을 개선하여 가치를 창출하는 한편 일부 프로세스는 직원에게 맡기는 것이 가장 좋습니다. 일반적으로 많은 비정형 데이터나 그래픽 정보를 사용하고 빠르게 변화하는 매개변수에 의존하는 프로세스는 창의적인 직원이 관리하는 것이 가장 좋습니다.

현재와 미래의 RPA 역할

현재 RPA 소프트웨어는 기업에서 사용 방법을 배우고 시간 및 비용 절감 등의 많은 이점을 직접 확인하면서 가시화되고 있습니다. 모든 기술과 마찬가지로 RPA는 비즈니스 요구 사항이 변화함에 따라 더욱 정교해지고 변화할 것입니다. 다음은 RPA 도구가 어떤 식으로 발전할 것인지 알아본 내용입니다.

• AI와 긴밀한 통합. RPA가 발전함에 따라 많은 기업들이 AI, 기계 학습, 사물 인터넷(IoT)과 같은 차세대 기술과 결합하는 새로운 방법을 발견할 수 있으며, 일부 기업에서는 이미 가지고 있는 상태입니다. 하이퍼오토메이션 또는 지능형 자동화를 통해 RPA 도구로 수행할 수 있는 작업의 종류가 늘어나고 다양하고 복잡한 작업을 자동화할 수 있는 기능을 제공합니다.
• 매우 복잡한 자동화. 기업은 RPA로 모든 일상적인 작업 유형을 자동화하고 이를 AI 및 기계 학습과 병합하면 완전히 새로운 범위의 작업을 간소화할 수 있게 됩니다. 예를 들어 현재의 RPA 도구로는 문서를 디지털화까지만 수행하지만 AI 기반 RPA 도구를 사용하면 문서의 내용을 이해하고 오류 없이 효율적으로 분류하는 작업까지 가능합니다.
• 비용은 더 낮고 액세스는 더 용이. RPA 도구가 처음 출시되었을 때는 구하기가 어려웠고 가격도 만만치 않았습니다. 그러나 RPA 소프트웨어의 수요가 증가함에 따라 많은 회사들이 제공하고 있습니다. 사용 가능한 옵션이 많을수록 가격은 하락하고 기능의 경쟁력은 높아질 것입니다.

RPA 소프트웨어의 주요 기능

현재 시중에 나와 있는 RPA 도구가 많은데 기능은 각기 다릅니다. 그러나 최소한 다음과 같은 핵심 기능을 제공해야 우수한 RPA 소프트웨어라 할 수 있습니다.

• 상호 운용성. RPA 소프트웨어는 현재 사용하는 데스크톱 애플리케이션과 웹 애플리케이션, 기타 주요 소프트웨어 애플리케이션과 함께 작동되어야 합니다. 또한 시스템 API와 연결되고 데이터베이스에 읽기/쓰기가 가능해야 합니다.
• 데이터 증강. 소프트웨어는 웹 사이트와 소셜 미디어에서 데이터를 추출할 수 있어야 합니다.
• 다양한 데이터 유형 처리. 소프트웨어가 데이터를 추출 및 입력하고, 여러 소스의 데이터를 결합하고, if/else와 같은 조건문을 따르는 것이 중요합니다.
• 프로그래밍 인터페이스. 프로그래밍 인터페이스는 중요합니다. RPA 소프트웨어는 봇이 의사결정을 하도록 구성하는 지능형/인지 기능을 제공하여 비즈니스의 효율적인 운영을 지원합니다. 예를 들어 봇이 IT 지원 티켓을 처리해주면 IT 팀은 관리 부담을 덜게 되므로 다른 이니셔티브에 집중할 수 있습니다. 일부 소프트웨어의 옵션으로 봇 프로그래밍을 위한 노코드 방식을 제공하기도 하지만 모든 RPA 도구가 다양한 종류의 애플리케이션, 이메일, 파일 및 폴더와 상호작용할 수 있어야 합니다.

RPA 소프트웨어 선택 및 작업

RPA 도구를 평가할 때는 자동화하려는 프로세스 유형에 유의해야 합니다. 기능을 지시하는 각 로봇 프로세스 자동화 도구에는 다양한 제어 및 명령이 내장되어 있으므로 워크플로 자동화 목표와 일치하는지 확인해야 합니다. 또한 재사용 가능한 구성 요소를 찾고 봇이 기존 시스템에서 쉽게 작동되는지도 확인합니다.

조직에 적합한 RPA 소프트웨어를 선택할 때는 다음 기준에 맞는 소프트웨어를 선택하세요.

• 편리함. RPA 소프트웨어는 프로그래밍 기술을 제한적으로 구사하는 사람이 자동화를 구축한 다음 워크플로를 구성할 수 있을 만큼 쉬워야 합니다. IT 스킬이 없는 시민 개발자가 워크플로를 자동화할 수 있는 로우코드 RPA 제품도 있습니다. 어떤 소프트웨어를 선택하든 기본 제공되는 확장 가능한 명령, 마법사, GUI를 사용할 수 있어야 합니다.
• 유연성. 소프트웨어를 사용하면 공급업체에 추가 비용을 지불하지 않고도 사용자 지정 기능을 구성할 수 있어야 합니다. 또한 일관된 성능을 유지하면서 다양한 사용 사례와 데이터 양을 처리할 수 있어야 합니다.
• 확장성. RPA 소프트웨어는 비즈니스의 운영 요구 사항을 충족하고 업데이트를 수용할 수 있도록 빠르게 확장되어야 합니다. 또한 소프트웨어에서 여러 봇과 여러 워크플로를 실행할 수 있어야 합니다.

업계에서 RPA 소프트웨어를 사용하는 방법

모든 유형의 기업에서는 RPA 소프트웨어의 이점을 활용하고 있습니다. 예를 들어 의료 업계에서는 RPA를 사용하여 약속을 정하고, 환자 데이터를 입력하고, 청구 프로세스 및 요금 청구를 관리합니다. 다음은 다른 업계에서 RPA 도구로 프로세스를 혁신하는 방법입니다.

• 소매. 주문 업데이트, 제품 배송 및 배송 추적.
• 통신. 모니터링, 사기 데이터 관리, 고객 데이터 업데이트.
• 뱅킹. 업무 효율성 및 데이터 정확성 향상, 보안 강화.
• 보험. 작업 프로세스 관리, 고객 데이터 입력, 애플리케이션 실행 지원.
• 제조. 공급망 프로세스, 자재 대금 청구, 고객 서비스 및 지원, 관리를 지원.

RPA 도구의 한계

RPA 소프트웨어가 많은 이점을 제공하지만 모든 것을 다 처리할 수는 없습니다. 기술 발전과 함께 다른 기술 네트워크의 일부로서 여전히 많은 효과를 누릴 수 있지만 아직 모든 운영 문제를 해결할 수 있는 포괄적인 솔루션은 아닙니다.

현재적으로 RPA는 구조화된 데이터 또는 사전 지정된 데이터 모델을 따르는 정보와 가장 잘 작동하는 규칙 기반의 기술입니다. 성공적으로 작동되려면 봇이 원하는 작업을 수행하도록 프로그래밍하고 봇은 해당 매개변수 내에서만 작동하게 해야 합니다. AI 또는 기계 학습 기술로 계층화하지 않는 이상 RPA 솔루션은 액세스하는 콘텐츠를 이해하거나 해석하지 않고 할당된 규칙만 따릅니다.

예를 들어 RPA 도구가 송장 또는 기타 서류의 정보를 처리하려면 해당 서류가 모두 동일한 형식이어야 합니다. 이 도구는 형식에서 벗어난 파일을 처리할 수 없습니다. 즉, RPA 도구는 비정형 데이터나 사전에 결정된 데이터 모델을 따르지 않는 정보에는 적합하지 않습니다.

또한 RPA는 학습형 또는 적응형 도구가 아닙니다. 비즈니스 프로세스를 변경하면 봇도 재프로그램하여 새로운 프로세스로 작업하도록 조정해야 하므로 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. RPA 도구가 새 프로세스와 호환되지 않는 경우 도구에 대한 투자가 단기로 끝날 수 있습니다. 이 문제를 방지하려면 RPA 도구를 채택하기 전에 사용 중인 프로세스와 기술이 변경될 가능성을 고려해야 합니다.

RPA 도구로 성공을 보장하는 방법

RPA 소프트웨어의 성공은 다른 기술과 마찬가지로 적용 방법에 달려 있습니다. 최상의 도구라 해도 근본적으로 손상된 프로세스를 수정할 수는 없으므로 자동화할 작업을 신중하게 생각하는 것이 중요합니다. 구체적이고 측정 가능한 목표를 염두에 두고 올바른 컨텍스트에 적용하면 올바른 RPA 도구를 통해 회사의 효율성을 재정의할 수 있습니다. RPA 기술로 프로세스를 자동화할 때 다음 모범 사례를 고려하세요.

• 자동화가 필요한 프로세스 파악. 모든 운영 프로세스를 감사하여 어떤 작업이 RPA에 가장 적합한지 파악하세요. 일반적으로 RPA 도구는 정보를 이해할 수 없으므로 AI를 통합할 계획이 아니라면 명확하게 정의된 매개변수가 있고 약속 예약이나 송장 처리와 같은 사람의 개입이나 감독이 많이 필요하지 않은 프로세스를 선택해야 합니다. Microsoft Power Automate같은 일부 소프트웨어에서 자동화할 올바른 프로세스를 식별하는 데 도움이 되는 기능을 제공합니다.
• 올바른 도구 선택. 자동화할 프로세스를 결정한 후에는 해당 작업을 가장 잘 지원하는 도구를 찾습니다. 모든 도구는 각기 다른 장점을 가지고 있으므로 각 도구의 기능, 가격, 구현 용이성, 기존 소프트웨어와 얼마나 잘 작동하는지를 기준으로 평가해 보세요.
• 직원 교육. 직원들에게 RPA 도구를 사용하는 방법과 궁극적으로 변경하거나 유지하는 방법을 교육함으로써 지속적으로 가치를 보장하고 전사적으로 도구 사용을 확대하는 데 효과적인 방법입니다.
• 결과 측정. 구현 전후에 핵심 성과 지표(KPI)인 직원 생산성, 데이터 수집의 정확성, 예약된 약속 수, 처리된 문서 등을 모니터링합니다. KPI로 후속 구현 작업을 개선하지 못한다면 잘못된 프로세스를 선택했거나 봇에 잘못된 매개변수를 부여했다는 신호일 수 있습니다.