완전 자동화 기업: 미래 비즈니스의 모습 – 실제 사례로 보기

우리는 새로운 유형의 회사, 완전 자동화 기업™의 부상을 목격하고 있습니다. 완전 자동화 기업은 비즈니스 수행 방식을 혁명적으로 바꾸고, 그 여파로 산업 전체를 변모시킬 잠재력을 가집니다.

우리 고객들은 전사 자동화의 잠재력에 흥분하지만 경로에 대해 궁금해합니다. 우리가 귀 기울였습니다. 무엇보다 고객들은 예시, 즉 모델이 되는 완전 자동화 기업을 원했습니다. 자기 회사에 가져가 "이거다! 이게 내가 원하는 거야!"라고 말할 수 있는 모델 말이죠.

이전 글에서 완전 자동화 기업이 무엇이고 왜 되어야 하는지, 회사가 완전 자동화 기업으로 변모하는 데 쓸 네 기둥을 설명했습니다.

이제 가상 회사(실제 유스케이스 기반)를 통해 완전 자동화 기업이 실제로 어떻게 보이는지 안내하겠습니다.

이 가상 회사를 '모기지 오리지네이션즈 뱅크(Mortgage Originations Bank)'라 부르겠습니다. 미국 기반 포춘 500 금융서비스 기업으로 전국 단위 모기지 대출 부문을 가집니다.

미국에서 모기지 신청해 보신 분이면 그 과정이 얼마나 엉망이고 종이 서류 투성이인지 아실 겁니다. 이 글은 이런 회사가 완전히 실현된 자동화로 무엇을 할 수 있는지 보여줍니다.

복습: 완전 자동화 기업의 4대 기둥은?

요약: 완전 자동화 기업은 자동화가 가장 합리적인 곳에 자동화를 적용합니다. 전통 기업이 명확한 계획 없이 자동화를 추가하는 반면, 완전 자동화 기업은 자동화가 비즈니스를 어떻게 변모시킬지 비판적으로 폭넓게 생각합니다.

이전 글이 보여줬듯 완전 자동화 기업은 다른 기업을 능가하고, 자동화 투자에서 상당한 ROI를 거두며, 다른 기업보다 더 잘 수행합니다. 완전 자동화 기업이 되는 건 곧 목표에서 필수로 바뀔 것입니다.

완전 자동화 기업은 네 기둥으로 변모한 비즈니스를 이끕니다:

• 모든 자동화 가능 업무를 로봇에 맡겨 백오피스 업무를 보이지 않게 만든다

• 회사 모든 사람에게 로봇을 제공해 사람들에게 슈퍼파워를 주고 더 가치 있는 업무에 집중하게 한다

• 개발을 민주화해 파워 유저가 새 자동화와 애플리케이션을 빨리 만들게 한다

• 인공지능(AI)을 업무 모든 면에 적용해 인지 프로세스로 자동화 영역을 확장해 더 많이 자동화한다

기둥과 프레임워크도 좋지만, 예시가 더 낫습니다.

모기지 오리지네이션즈 뱅크가 어떻게 완전 자동화 기업이 됐고 기업 자동화가 비즈니스에 무엇을 했는지 파헤쳐 봅시다.

기둥 1: 모기지 오리지네이션즈 뱅크, 모든 자동화 가능 업무를 로봇에 맡기다

완전 자동화 기업의 첫 기둥은 자동화할 수 있는 건 뭐든 자동화하는 것입니다. 완전 자동화 기업은 로봇이 할 수 있는 업무면 어떤 업무든 소프트웨어 로봇에 맡겨 인간을 다른 작업으로 자유롭게 합니다. 특히 데이터 입력 집약적 백오피스 업무는 거의 완전히 보이지 않게 됩니다.

모기지 오리지네이션즈 뱅크가 이 기업 자동화 원칙을 실천에 옮긴 좋은 예입니다.

은행 모기지 담당자들은 동시에 많은 대출 신청을 저글링하며, 수십 가지 정보를 수집·처리하고 고객과 이메일로 주고받으며 필요한 걸 모았습니다. 문서 완전성 수동 검증, 여러 시스템에 정보 수동 입력, 모든 게 신청서와 일치하는지 확인해야 했죠. 불행히 실수하기 쉽고 귀중한 시간을 낭비했습니다.

대출 승인은 모기지 오리지네이션즈 뱅크 고객에게 감정의 롤러코스터입니다. 집 사기는 고객이 내릴 가장 큰 재정 결정 중 하나니까요. 다른 맥락이면 짜증 날 실수가 여기선 스트레스가 됩니다. 실수나 비효율 여지가 없습니다.

그래서 모기지 오리지네이션즈 뱅크는 완전 자동화 기업이 마땅히 해야 할 일을 했습니다: 임팩트 가장 큰 곳에 자동화를 도입했습니다. 로봇이 반복적 규칙 기반 작업을 맡아 문서 처리량을 빠르게 줄일 수 있음을 알았습니다. 필요하면 인간 동료를 루프에 넣어 이슈를 해결하게 했습니다. 이로써 직원들은 이질적 시스템 간 장시간 워크플로를 관리할 수 있게 됐습니다.

데모에서 보듯 UiPath 플랫폼이 지원 대출 문서에서 정보를 자동 추출·검증·통합합니다.

뒤에서 모기지 오리지네이션즈 뱅크 RPA 개발팀은 UiPath 스튜디오(Studio)로 언어텐디드 로봇을 만들어 문서 수집을 처리했습니다.

이 언어텐디드 로봇들은 UiPath Document Understanding과 UiPath AI Fabric을 써서 W-2, 여권 등 관련 문서에 담긴 모든 정보를 이해합니다. 언어텐디드 로봇이 이 정보를 파싱하면 UiPath 액션 센터(Action Center)로 푸시해 인간 검토를 받습니다. 여기선 대출 담당자가 '인간 인 더 루프(human-in-the-loop)' 프로세스로 언어텐디드 로봇이 발견한 예외를 검토합니다. 거기서 승인된 데이터는 데이터 서비스(Data Service)로 푸시돼 대출 프로세스 다음 단계를 밟는 로봇들이 접근할 수 있게 됩니다.

이렇게 확보된 시간으로 모기지 오리지네이션즈 뱅크 모기지 대출 담당자는 고객 만나고, 대출 결정 내리고, 신규 비즈니스 쫓을 수 있습니다. 더 이상 소중한 시간을 데이터 수동 입력에 쓰지 않습니다.

완전 자동화 기업은 백오피스를 과거의 유물로 만들고, 인간은 미래의 고객 관계 우선순위에 집중하게 합니다.

기둥 2: 모기지 오리지네이션즈 뱅크, 모든 사람에게 로봇 제공하다

완전 자동화 기업의 두 번째 기둥은 모든 사람에게 로봇을 제공하는 것입니다. 첫 기둥이 언어텐디드 로봇으로 백오피스 업무를 보이지 않게 만드는 거였다면, 이 기둥은 회사 모든 직원과 나란히 일하는 매우 가시적인 어텐디드 로봇이 나옵니다.

참고: 언어텐디드와 어텐디드 로봇 간단 복습 필요하시면 여기 있습니다:

전통 기업에선 예비 리더들이 백오피스에 자동화 도입하고 거기서 멈출 수 있습니다. 완전 자동화 기업에선 로봇이 보이지 않는 백오피스 작업만 하는 게 아니라, 사람들 일상 활동에 깊이 통합됩니다.

모기지 오리지네이션즈 뱅크에서 RPA 팀은 어텐디드 자동화가 필요한 두 유스케이스를 봤습니다:

1. 자산 관리자들이 초고액 자산가 식별·추적 필요

2. 컨택센터가 분산된 고객 정보 통합·활용 필요

자동화 없으면 잠재고객 발굴은 공개 기록 문서 수동 탐색과 지루한 맞춤형 아웃리치 계획 수작업이 필요합니다. 대신 모기지 오리지네이션즈 뱅크는 문서 처리하고 자산 관리자가 승인·발송할 맞춤형 이메일 아웃리치를 준비하는 로봇을 개발했습니다.

데모에서 보듯 UiPath 어시스턴트(Assistant)가 자산 관리자 데스크톱에 자리 잡고 어텐디드 자동화를 실행합니다. 이 프로세스들은 CoE(Center of Excellence) 거버넌스 하에 모두 컴플라이언스 준수와 사전 승인됩니다.

이 유스케이스에서 자산 관리자가 고객용 주간 포트폴리오 업데이트를 준비합니다. 아웃리치 프로세스를 실행하죠. 자산 관리자가 날짜 범위만 선택하면 됩니다. 로봇이 나머지 프로세스를 픽처 인 픽처(Picture-in-Picture)로 실행해 사용자가 다른 작업을 하며 자동화 실행을 볼 수 있습니다.

로봇이 아웃리치용 연락처를 자동 추출합니다. 연락처가 누락되면 잠재고객 아웃리치 팀과 자동 통신해 누락 연락처 요청합니다. 완료되면 세일즈포스(Salesforce), 마케토(Marketo) 같은 프로그램과 통합해 초안 이메일 생성, 자산 관리자가 검토·발송.

컨택센터는 UiPath 앱 형태의 소프트웨어 로봇 기반 앱으로 또 다른 강력한 이유를 제공했습니다. 에이전트가 고객 돕기 위해 시스템 간 정보 옮기는 비효율에 만족 못 했습니다.

모기지 오리지네이션즈 뱅크는 소프트웨어 로봇 기반 앱으로 정보를 통합하고 에이전트에게 업셀·크로스셀 기회 제공, 평균 통화 시간 대폭 단축하면서 판매 확률 대폭 증가시켰습니다.

데모에서 보듯 로봇이 컨택센터 에이전트 삶을 훨씬 쉽게 만듭니다. 통화 수락 즉시 에이전트 인터페이스에 발신자 필요 정보가 모두 뜹니다. 전체 연락 이력, 이전 통화 이유 모두 포함. 로봇이 에이전트 CRM 툴, 거래 이력 저장 시스템, 넥스트 베스트 오퍼 등 여러 소스에서 정보를 끌어와 이 인터페이스를 채웁니다.

에이전트와 고객이 연결되면 에이전트가 고객의 모든 계정과 문의 내역을 불러와 오늘 관심 있는 게 뭔지 묻습니다. 전엔 이런 질문에 에이전트가 4~5개 시스템 오가야 했지만 이제 단 몇 초면 됩니다. 통화 중 고객 구매 이력 확대·축소, 거래 취소도 쉽게 가능.

문제 해결 후 에이전트는 업셀 가능. 로봇이 고객이 웹사이트에서 보인 관심사에 기반해 가장 관련 있는 오퍼 자동 조회.

데모가 보여주듯 UiPath 어시스턴트와 UiPath Apps는 자동화를 조직 전체에서 소비 가능하고 유용하게 만듭니다. 자동화를 모든 사용자 손에 진정으로 쥐어줄 수 있습니다. 그 접근성이 기업 자동화 완전 활용 추구 기업에 핵심입니다.

기둥 3: 모기지 오리지네이션즈 뱅크, 개발 민주화하다

완전 자동화 기업의 세 번째 기둥은 개발 민주화, 자동화를 비즈니스 사용자에게 제공하는 것입니다. 모든 회사엔 '자동화 기회의 롱테일(long tail)'이 있습니다. 각 기회는 개별적으론 작아 보이지만, 합치면 엄청난 미실현 생산성 이득을 나타냅니다.

개발팀이 모든 자잘한 문제에 뛰어들 여력이 없습니다. 완전 자동화 기업은 로우코드 자동화 도구를 비즈니스 사용자 손에 쥐여 롱테일 문제를 풉니다. 완전 자동화 기업의 4대 기둥에서 논의했듯 이게 자동화 플라이휠 두 번째 레이어를 킥스타트하는 방식입니다.

첫 레이어는 CoE가 자동화 만들고 직원들이 자동화 아이디어 제출. 이 기둥으로 가능해지는 두 번째 레이어는 시민 개발자가 자기 유스케이스 찾아 자기 자동화 만들 때입니다.

플라이휠이 완전 자동화 기업에서 돌 때 어떤 모습인지 봅시다.

팬데믹으로 유예 납부 요청 폭주, 모기지 오리지네이션 뱅크 담당자들이 비효율적 수동 데이터 검증·편집에 시달렸습니다. 업무 처리 위해 MS 엑셀(계산), 비밀번호 생성기(비번), 워드프로세서(이메일 템플릿) 등 여러 도구 오가며 고객 도우기 더 느려졌습니다.

문제는 CoE가 이 프로세스 비효율을 못 봤단 겁니다. 일이 너무 현장 깊숙이 있고 직원마다 너무 구체적이었으니까요. 하지만 CoE 권한받은 모기지 전문가가 프로세스 자동화로 개선 가능함을 알았습니다. 그래서 UiPath 스튜디오X(StudioX)로 자기 로봇 만들어 CoE 승인 받으려 제출했습니다. 한 문제가 여러 솔루션으로.

데모에서 보듯 모기지 전문가가 여러 도구 오가며 작업했습니다. StudioX로 이 전체 프로세스 자동화 가능합니다. 데이터 풀고 이메일 생성하는 StudioX 템플릿으로 시작. 정보 올바른 곳에서 가져오고 세부사항 업데이트하도록 편집만 하면 됩니다.

거기서부터 전문가가 한 번 프로세스 수행하며 로봇이 지켜봅니다. 한 번 하고 나면 로봇이 데이터 풀기, 비번 생성, 이메일 쓰기 단계 자동 재현합니다. 전문가 이 자동화 UiPath 오토메이션 허브(Automation Hub)에 게시해 CoE 평가받게. 타인에게도 통하면 CoE가 모두에게 배포.

다시 컨택센터 사례에서, 에이전트가 한꺼번에 많은 정보 통합해야 합니다. 새 규제 통과로 관련 문의 폭주, 에이전트가 수많은 애플리케이션 뒤져야 했습니다.

컨택센터 팀이 팀 필요 정보 통합하는 소프트웨어 로봇 기반 앱 만듭니다. 고객과 통화하며 모든 참조 정보 접근 가능. 브라우저 기반, 크로스 플랫폼 작동.

데모에서 보듯 컨택센터 팀이 UiPath Apps로 모기지 유예 앱 만들었습니다. 라벨, 테이블, 이메일 생성 버튼으로 직접 앱 빌드. 색상·포맷으로 컴포넌트 스타일링. 소프트웨어 로봇 기반 프로세스 추가해 워크플로 채움. 로딩 스피너 같이 앱이 계산 중일 때 보여주는 디테일도 추가 가능.

UiPath StudioX와 Apps로 비즈니스 사용자가 포인트앤클릭 방식으로 엔터프라이즈 자동화 구현. 완전 자동화 기업은 비즈니스 사용자에게 로봇 무장시켜 자동화 롱테일 해결.

기둥 4: 모기지 오리지네이션즈 뱅크, AI를 업무 모든 면에 적용하다

완전 자동화 기업의 네 번째 기둥은 AI를 업무 모든 면에 적용하는 것입니다. 완전 자동화 기업에서 AI는 모든 프로세스에 스며들어 새 자동화할 프로세스 찾고, 더 복잡한 자동화 만들고, 로봇이 더 인지적 결정 내리게 합니다. 완전 자동화 기업에서 AI는 어디에나 있습니다.

다른 기업들이 로우행잉 프룻(low-hanging fruit)에 머물 때, 완전 자동화 기업은 로봇이 주는 파워로 AI 성공 환경 만듭니다. 완전 자동화 기업은 앞서 논의한 유스케이스들에 AI 레이어 얹어 기회 더 빨리 발견, 더 나은 솔루션 제공.

첫 예로 1번 기둥의 대출 담당자들 돌아보세요. 대출 신청 프로세스 잡아먹는 지루한 서류 작업에 고전. 완전 자동화 기업에선 프로세스 마이닝이 대출 신청 프로세스를 자동화하기 좋은 대상으로 식별.

매일 대출 담당자들이 후속 조치할 연락처 결정. 자동화 전엔 연락처 정보 수동 입력, 수많은 시스템·앱에서 데이터 모아 부채소득비율, 신용점수, 재직기간 등 모아 각 연락처 채무불이행 가능성 스코어링. 불이행 확률 높을수록 담당자 더 시급히 연락. 지루, 느림, 완전 자동화 가능.

많은 기업엔 이 유스케이스(인지적 의사결정 필요)가 자동화 레이더에 없겠지만, 모기지 오리지네이션즈 뱅크 같은 완전 자동화 기업은 머신러닝 모델로 로봇이 결정 돕게 합니다. 여기선 로봇이 고객 데이터 CRM에 입력. 하지만 AI로 연락처 분석해 채무불이행 가능성 점수 부여. 다음 날 담당자가 그 점수 기반으로 연락 우선순위 정함.

데모에서 보듯 자동화가 인지적 강도 높은 작업을 놀라울 만큼 빠르게 처리.

모든 건 AI에서 시작.

데이터 사이언티스트가 과거 데이터 기반 채무불이행 가능성 예측 학습 AI 모델 만듦. 머신러닝 스킬이 이 예측을 UiPath 플랫폼에서 쓰게 노출. 비즈니스 사용자가 머신러닝 모델 호출해 답 받음. 추가로 이 워크플로 빌더는 오브젝트 리포지토리(Object Repository) 씀: 앱이 작업하는 UI 요소 데이터베이스. 버전 관리되고 워크플로 파일과 자동화 간 재사용 가능.

자동화는 브라우저 열고 대출 담당자 CRM 로그인해 관련 데이터 입력, 머신러닝 모델에서 채무불이행 예측 점수 가져옴.

AI 유스케이스는 여기 끝나지 않습니다.

완전 자동화 기업에서 개발팀도 AI 써서 애플리케이션 만듭니다. UiPath AI 컴퓨터 비전은 자동화 도구가 모든 애플리케이션 표면에서 작동하게 합니다.

컴퓨터 비전 외에도 이제 온프레미스 배포에서도 모든 머신러닝 스킬 네이티브 실행 가능. AI 패브릭(AI Fabric)으로 역사적으로 인간 인지 기술 필요했던 프로세스 자동화 가능.

AI는 엔터프라이즈 자동화 배포 쉽게, 구현 후 더 효과적으로 만듭니다.

엔터프라이즈 자동화 미래 수용하기

가상 모기지 오리지네이션즈 뱅크를 여러분 모델로 삼으세요. 올바른 마인드셋, 올바른 헌신, 올바른 기술로 여러분도 완전 자동화 기업이 될 수 있습니다. 그 변모가 가져오는 모든 혜택 누리며.

완전 자동화 기업은 이론도, 공상과학도 아닙니다: 가능하고, 여기 있습니다. 이 네 기둥으로 여러분 자동화 프로그램 개발 가이드라인을 드립니다. 여러분 비전은 야심차면서도 실용적일 수 있습니다.

리부트 워크 페스티벌에서 바비 패트릭(Bobby Patrick)과 파람 카론(Param Kahlon) 발표 놓치셨나요? 가입해서 보세요.

오늘이 리부트 워크 페스티벌 마지막 날이라 아직 볼 게 많고 참여할 게 많습니다!

편집자 주: 리부트 워크 페스티벌 후 이 글 읽으신다면, 저자도 곧 있을 UiPath Live 이벤트 공동 진행자입니다. 한 세션에 UiPath CEO 다니엘 디네스가 나와 완전 자동화 기업 비전 공유하고 청중 질문 받습니다.