많은 기업이 RPA 도구를 도입하는 이유

RPA 도구는 다른 프로세스 자동화 솔루션과 어떻게 다른가요?

다른 워크플로 자동화 솔루션과 비교한 RPA 도구의 장점을 이해하려면 자동화와 RPA의 차이점을 이해하는 것이’좋습니다. 워크플로 자동화에 대해 자세히 알아보기워크플로 자동화는 기술을 사용하여 비즈니스 프로세스의 수동 단계를 줄이지만 여전히 사용자가 프로세스를 완료해야 합니다. RPA 도구는 사람이 개입할 필요가 없도록 GUI를 통해 작업하는 로봇을 만듭니다. 이러한 프로세스는 여전히 인간이 작업을 시작해야 하는 유인 프로세스일 수도 있고 완전히 자동화된 무인 프로세스일 수도 있습니다.

RPA 도구에는 코딩이 거의 또는 전혀 필요하지 않으며, 봇은 직원이 사용하는 것과 동일한 인프라 및 솔루션을 사용하므로 기본 아키텍처를 변경할 필요가 없습니다. 비즈니스 사용자가 RPA 솔루션을 구동합니다. 실제로 일부 RPA 솔루션은 기술적인 배경 지식이 없는 일반인 개발자를 위해 설계되어 매일 수작업으로 처리하는 프로세스를 자동화할 수 있습니다. IT 부서의 개입을 최소화하거나 사용하지 않으면 기존 개발 비용을 지불하지 않고도 운영을 최적화하고 직원 만족도를 높일 수 있습니다.

또한 RPA는 다음과 같은 점에서 기존의 프로세스 자동화 도구와 다릅니다.

• 기존 자동화 프로세스의 경우 기술 인프라의 일부 또는 전체를 변경해야 할 수 있습니다. RPA 봇은 GUI에서 작동하며 인간과 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 소프트웨어는 반복적인 규칙 기반 워크플로의 효율성을 개선하여 가치를 창출하지만 일부 프로세스는 직원에게 맡기는 것이 가장 좋습니다. 일반적으로 구조화되지 않은 데이터 또는 그래픽 정보를 많이 사용하고 빠르게 변화하는 매개 변수에 따라 달라지는 프로세스는 창의적인 직원에게 맡겨 관리하는 것이 가장 좋습니다.

현재와 미래의 RPA 역할

현재 RPA 소프트웨어는 기업들이 사용법을 익히고 시간 및 비용 절감과 같은 이점을 직접 관찰하면서 많은 주목을 받고 있습니다. 하지만 모든 기술이 그렇듯 RPA도 비즈니스 요구의 변화에 따라 더욱 정교해지고 변화할 것입니다. 다음은 RPA 도구의 발전 방향에 대한 몇 가지 예측입니다.

• 더 긴밀해진 AI와의 통합. RRPA가 발전함에 따라 기업들은 AI, 기계 학습, 심지어 IoT(사물 인터넷)와 같은 차세대 기술과 결합하는 새로운 방법을 발견하게 될 것이며, 일부 기업들은 이미 그렇게 하고 있습니다. 하이퍼 원자화 또는 지능형 자동화는 RPA 도구가 수행할 수 있는 작업의 종류를 확장하고 다양하고 복잡한 업무를 자동화할 수 있는 기능을 제공합니다.
• 더 복잡한 자동화. 기업은 모든 종류의 일상적인 작업을 자동화하는 데 RPA를 사용하지만, 이를 AI 및 기계 학습과 결합하면 완전히 새로운 범위의 작업을 간소화할 수 있습니다. 예를 들어 기업은 현재 RPA 도구를 사용하여 문서를 디지털화할 수 있지만 AI가 적용된 RPA 도구는 문서의 내용을 이해하고 오류 없이 효율적으로 분류할 수도 있습니다.
• 저렴한 비용과 향상된 접근성. RPA 도구가 처음 출시되었을 때는 구하기 어렵고 가격도 비쌌습니다. 하지만 RPA 소프트웨어에 대한 수요가 증가하면서 이제는 더 많은 회사에서 이를 제공하고 있습니다. 더 많은 옵션을 사용할 수 있게 되면 가격이 떨어질 가능성이 높고 기능의 경쟁력이 높아질 것입니다.

RPA 소프트웨어의 주요 기능

현재 시중에는 다양한 기능을 갖춘 많은 RPA 도구가 출시되어 있습니다. 하지만 최소한 다음과 같은 기능은 좋은 RPA 소프트웨어가 제공해야 하는 핵심 기능입니다.

• 상호 운용성. RPA 소프트웨어는 기존 데스크톱 애플리케이션, 웹 애플리케이션 및 기타 주요 소프트웨어 애플리케이션과 함께 작동해야 합니다. 또한 시스템 API에 연결하고 데이터베이스에 읽기/쓰기를 할 수 있어야 합니다.
• 데이터 보강. 소프트웨어는 웹 사이트와 소셜 미디어에서 데이터를 추출할 수 있어야 합니다.
• 다양한 데이터 형식 처리. 소프트웨어가 데이터를 추출 및 입력하고, 여러 소스의 데이터를 결합하고, if/else와 같은 조건문을 따르는 것이 중요합니다.
• 인터페이스 프로그래밍. 프로그래밍 가능한 인터페이스는 중요합니다. RPA 소프트웨어는 의사 결정을 내릴 수 있도록 봇을 구성하기 위한 지능형 또는 인지 기능을 제공하여 비즈니스 실행을 더 효율적으로 지원합니다. 예를 들어 봇은 IT 지원 티켓에 응답하여 IT 팀이 다른 이니셔티브에 집중할 수 있도록 관리 부담을 덜어 줄 수 있습니다. 일부 소프트웨어 옵션은 코드 없이 봇을 프로그래밍할 수 있는 방법을 제공하기도 하지만 모든 RPA 도구는 다양한 종류의 애플리케이션, 이메일, 파일 및 폴더와 상호 작용할 수 있어야 합니다.

RPA 소프트웨어 선택 및 작업

사용 가능한 RPA 도구를 평가하기 시작할 때는  어떤 종류의 프로세스를 자동화할 계획인지 염두에 둡니다. 각각의 로봇 프로세스 자동화 도구에는 해당 기능을 결정하는 다양한 제어 및 명령이 기본적으로 제공되므로 워크플로 자동화 목표에 맞는지 확인합니다. 또한 재사용 가능한 구성 요소를 찾아 봇이 기존 시스템에서 쉽게 작동할 수 있는지 확인합니다.

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

• 사용 편의성. RPA 소프트웨어는 프로그래밍 기술이 부족한 사람도 자동화를 빌드한 다음 RPA 소프트웨어에서 워크플로를 구성할 수 있을 정도로 쉬워야 합니다. IT 기술이 없는 일반인 개발자가 워크플로를 자동화하는 데 사용할 수 있는 일부 로우코드 RPA 제품도 있습니다. 어떤 소프트웨어를 선택하든 확장 가능한 명령, 마법사 및 GUI가 기본적으로 제공되어야 합니다.
• 유연성. 소프트웨어는 사용자 지정을 위한 추가 비용을 공급업체에 지불하지 않고도 사용자 지정 기능을 구성할 수 있어야 합니다. 또한 일관된 성능을 유지하면서 갖가지 사용 사례와 다양한 양의 데이터를 처리할 수 있어야 합니다.
• 확장성. RPA 소프트웨어는 비즈니스 운영 요구 사항을 충족하고 업데이트를 수용하도록 신속하게 크기가 조정되어야 합니다. 또한 소프트웨어는 여러 봇과 워크플로를 실행할 수 있어야 합니다.

업계에서 RPA 소프트웨어를 사용하는 방법

모든 종류의 기업에서 RPA 소프트웨어의 이점을 누릴 수 있는 방법을 찾았습니다. 예를 들어 의료 서비스와 같은 산업에서는 RPA를 사용하여 예약, 환자 데이터 입력, 청구 처리, 청구 관리 등을 수행할 수 있습니다. 다른 산업에서 RPA 도구를 사용하여 프로세스를 혁신하는 방법은 다음과 같습니다.

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

RPA 도구의 한계

RPA 소프트웨어가 많은 이점을 제공하기는 하지만 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.

현재 RPA는 구조화된 데이터 또는 미리 결정된 데이터 모델을 따르는 정보에서 가장 잘 작동하는 규칙 기반 기술입니다. 성공적으로 작동하려면 봇이 사용자가 원하는 작업을 수행하도록 프로그래밍해야 하며 봇은 이러한 매개 변수 내에서만 작동합니다. AI 또는 기계 학습 기술을 적용하지 않는 한, RPA 솔루션은 사용자가 지정한 규칙을 따르기만 할 뿐 액세스하는 콘텐츠를 이해하거나 해석할 수는 없습니다.

예를 들어 RPA 도구가 청구서 또는 기타 서류의 정보를 처리하려면 해당 서류가 모두 동일한 형식을 따라야 합니다. 이 도구는 형식에서 벗어나는 파일을 처리할 수 없습니다. 이러한 이유로 RPA 도구는 구조화되지 않은 데이터 또는 미리 결정된 데이터 모델을 따르지 않는 정보에는 적합하지 않습니다.

또한 RPA 도구는 학습하거나 적응하지 않습니다. 비즈니스 프로세스가 변경되면 새 프로세스와 함께 작동하도록 봇을 다시 프로그래밍해야 하며 이 과정에서 많은 시간이 소요될 수 있습니다. 또한 RPA 도구가 새로운 프로세스와 호환되지 않는다면 투자 효과가 오래 가지 못할 수도 있습니다. 이러한 문제를 방지하려면 RPA 도구를 도입하기 전에 프로세스와 기술이 변경될 가능성을 고려합니다.

RPA 도구로 성공을 보장하는 방법

다른 기술과 마찬가지로 RPA 소프트웨어의 성공 여부는 이를 어떻게 적용하느냐에 달려 있습니다. 아무리 좋은 도구라도 근본적으로 고장난 프로세스를 고칠 수는 없으므로 어떤 작업을 자동화할지 신중하게 고려하는 것이 중요합니다. 구체적이고 측정 가능한 목표를 염두에 두고 올바른 맥락에 적용하면 적절한 RPA 도구는 회사의 효율성을 재정의할 수 있습니다. RPA 기술을 사용하여 프로세스를 자동화하기 시작할 때는 다음 모범 사례를 염두에 둡니다.

• 자동화하려는 프로세스 파악. 모든 운영 프로세스를 감사하여 RPA에 가장 적합한 작업을 파악합니다. 일반적으로 RPA 도구는 정보를 이해할 수 없으므로 AI를 통합할 계획이 아니라면 명확하게 정의된 매개 변수가 있고 약속 예약이나 송장 처리와 같은 사람의 개입이나 감독이 많이 필요하지 않은 프로세스를 선택해야 합니다. Microsoft Power Automate 같은 일부 소프트웨어는  자동화하는 데 적합한 프로세스를 식별하는 데 도움이 되는 기능을 제공합니다.
• 올바른 도구 선택. 자동화하려는 프로세스를 결정한 후에는 이러한 종류의 작업을 가장 효과적으로 지원하는 도구를 찾습니다. 모든 도구는 각기 다른 강점이 있으므로 기능, 가격, 구현 용이성, 기존 소프트웨어와 얼마나 잘 연동되는지 등을 기준으로 평가합니다.
• 직원 교육. 직원들에게 RPA 도구의 사용법을 교육하고 궁극적으로 변경하거나 유지 관리하는 방법을 가르치면 지속적인 가치를 보장하고 전사적으로 도입을 확대하는 데 많은 도움이 됩니다.
• 결과 측정. 구현 전후에 직원 생산성, 데이터 입력의 정확도, 예약된 약속 수 또는 처리된 문서와 같은 KPI(핵심 성과 지표)를 모니터링합니다. KPI가 다음 구현을 개선하지 않는 경우 잘못된 프로세스를 선택했거나 봇에 잘못된 매개 변수를 지정했다는 신호일 수 있습니다.