초록 ▼

COVID-19로 인한 산업의 마이너스 성장이나 정체 환경 속에서 기업 존속과 혁신을 위해 경영자원을 아웃소싱(외부조달)하는 방식에 대한 이슈가 더욱 주목받고 있다. Deloitte는 2020년 서베이에서 기업들이 비용 저감, 클라우드와 로봇 방식 프로세스 자동화(RPA: Robotic Process Automation), 아웃소싱에 의한 생산성과 수익성 증대에 집중하고 있음과, 이전과 달리 원가절감에 최우선순위를 두고 2차적으로 서비스 처리 속도, 품질 및 유연성 향상을 2020년의 혁신기술로 언급하고 있다[1]. 즉 2020년

COVID-19로 인한 산업의 마이너스 성장이나 정체 환경 속에서 기업 존속과 혁신을 위해 경영자원을 아웃소싱(외부조달)하는 방식에 대한 이슈가 더욱 주목받고 있다. Deloitte는 2020년 서베이에서 기업들이 비용 저감, 클라우드와 로봇 방식 프로세스 자동화(RPA: Robotic Process Automation), 아웃소싱에 의한 생산성과 수익성 증대에 집중하고 있음과, 이전과 달리 원가절감에 최우선순위를 두고 2차적으로 서비스 처리 속도, 품질 및 유연성 향상을 2020년의 혁신기술로 언급하고 있다[1]. 즉 2020년 아웃소싱 생태계의 특징은 RPA의 활용 분야 확대와 채택 동기에서 서비스 속도보다 원가절감을 우선시한다는 점이며, 이는 기업들이 RPA를 경영 원가절감을 위한 실무적 해결 기술로 인식하고 있음을 시사하고 있는 것으로 보인다. 더욱이 RPA는 일부 비즈니스프로세스의 원가절감만을 위한 기술이 아니라 RPA를 넘어 E2E(End to End) 범위의 자동화 수준인 초자동화(Hyperautomation)까지 연결할 수 있는 기술로 이해하기 시작한 것으로 보인다. 초자동화는 RPA에 비즈니스프로세스 혁신(BPR) 및 인공지능(AI) 기술 등을 결합하여 자동화 역량을 확대하는 기술이다.



RPA는 반복적이고 규칙적인 업무 및 작업 프로세스를 Macro나 RPA SW를 활용하여 자동처리하도록 하는 기술로 정의 가능하다. RPA는 데이터 추출 및 전송과 같은 특정 업무 및 작업 과정을 자동화하는 소프트웨어 봇을 의미하기도 한다. 초자동화의 협의적 프레임인 RPA는 자동화 대상 업무 및 프로세스 발굴, 업무 및 프로세스의 자동화 개발, 자동화 클라우드 구성 및 운영시험, 자동화 로봇 실행, 현장 실무 적용, 성과측정의 반복적 단계로 구성된다. 이러한 RPA의 기술 동향은 시장 초기의 수동적 일부 업무 및 작업 과정을 코드변환으로 자동처리하는 단순 형태에서, 복합적 업무 및 작업 프로세스의 처리부터 지능적 의사결정 과정까지 자동화하려는 지능적이고 통합적 형태로 변화하고 있다.



본고에서는 국내 디지털 뉴딜 전략 기조와 산업별 데이터 자원 확보 및 AI 기술 접목과 활용 확대를 RPA의 상위 전략이나 기술 환경으로 고려하되, 기업별 해당 도메인의 업무 및 프로세스 혁신을 위한 전제보다는 실리적 구현 조건으로 보자는 기조에서 사용자 맞춤형 RPA 구현을 위한 기술 동향을 조사하고 해석하고자 하였다. 즉 RPA 및 관련 이슈 기술의 추세와 접목을 고려하되 수준과 맞지 않고 수익성 전망이 부족한 구현보다는 일하는 방식을 바꿔보자는 실리적 의미에서, 구현이 버거운 RPA 수준 고도화보다 가장 기본적 업무부터 자동화해나가자는 취지이다. 데이터 확보와 AI 활용을 고려한 기업 BPR의 초기 단계부터 RPA를 통해 데이터 산출물의 효율적 결합이나 지원이 되지 않으면 기업의 구현에 대한 비용 대 효과, 즉 원가절감이나 매출 확대에 의한 ROI 효과가 감쇄될 것이라는 데 주목하여, RPA의 동향 조사와 함께 산업별 AI 적용 확대(X+AI)를 위한 실무 관점의 시사점 및 2021년 실행 과제의 방향성을 공유하고자 한다.



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