RPA(로봇 프로세스 자동화): 일상 업무를 혁신적 효율성으로 전환

RPA 기술과 관련하여 여전히 잡을 기회가 많이 있습니다.

로봇 프로세스 자동화, 즉 RPA는 자동차 조립 로봇이나 회계팀 Bob 옆에 앉은 드로이드 같은 이미지를 연상시킵니다. 하지만 현실에서 RPA는 단순히 반복적이고 일반적으로 수작업인 프로세스를 자동화하여 정확하고 효율적이며 비용 효과적으로 수행하는 소프트웨어입니다. 이는 비즈니스 세계에서 매우 인기 있는 이유입니다.

RPA 시장이 2025년까지 71억 달러에 달할 것으로 예상됨을 감안할 때, 이 기술이 기업이 경쟁사들과 보조를 맞추기 위한 필수 도구로 빠르게 자리 잡고 있음이 분명합니다. RPA는 대량의 구조화된 데이터를 처리하는 기업에 특히 유용합니다. 이는 스프레드시트의 특정 셀, 데이터베이스의 필드, 온라인 양식의 항목 등 미리 정의된 형식으로 저장된 특정 데이터입니다.

비즈니스에서의 RPA

팬데믹 기간 동안 RPA는 중심 무대에 올랐습니다. 기업들이 인간 접촉을 줄이면서 상품과 서비스를 제공하는 방법을 모색했기 때문입니다. 이들 기업 중 다수는 이제 공급망 프로세스(데이터 입력, 청구 시스템, 사후 지원 서비스 등)를 자동화하기 위해 RPA를 사용하고 있습니다. RPA는 훌륭한 비용 및 효율성 절감을 제공할 뿐만 아니라, 직원 시간을 확보하여 더 창의적인 작업에 집중할 수 있게 합니다.

구조화된 데이터만 다루고 반복 가능한 비즈니스 프로세스를 자동화하도록 프로그래밍된 소프트웨어 도구로 시작된 RPA와 그 정의는 진화했습니다. Deloitte는 최근 RPA를 "자연어 처리, 머신러닝, 자율학, 머신 비전을 포함한 인공지능과 자동화를 결합한 것"으로 설명했습니다.

RPA와 AI의 만남

일부에서는 그 정의에 이의를 제기할 수 있지만, RPA와 AI가 함께하면 강력한 도구라는 데는 의심의 여지가 없습니다. 컴퓨터 비전(디지털 이미지를 '읽고' 문서에서 데이터 추출), 자연어 처리 및 의미 분석(맥락에서 텍스트를 이해하고 해석하는 데 사용) 같은 AI 측면을 사용하여 프로세스 자동화는 큰 진전을 이루고 있습니다. 이 결합은 시스템이 구조화 및 비구조화 데이터를 이해하고, 수십억 건의 트랜잭션, 데이터 포인트, 사용자 피드백에서 학습할 수 있게 합니다.

경비 및 송장 처리에서, 예를 들어 지능형 자동화는 템플릿 양식에서 예측 가능한 구조화된 데이터를 추출할 뿐만 아니라, 판독하기 어려운 영수증에서 텍스트를 읽고 송장에 의미론적 이해를 적용할 수 있습니다. AI로 구동되는 금융 도구는 무엇이 구매되었는지, 누가 구매했는지, 어떻게 분류되고 회계 처리되어야 하는지 이해함으로써 독립적인 결정을 내릴 수 있습니다.

AI 시스템은 수집된 데이터를 사용하여 학습하고 비즈니스 시나리오에 대한 더 넓은 이해를 개발하여 의사결정 및 예측 능력을 더욱 향상시킵니다. 더 많은 정보를 소비할수록 더 지능적으로 성장합니다. RPA는 시스템이 특정 데이터 유형을 인식하지 못하면 인간 개입이 필요할 수 있지만, AI는 맥락을 사용하여 상황을 처리하고 지능적이고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. RPA는 일반적으로 규칙 기반 작업으로 제한되는 반면, AI는 규칙의 예외를 이해하는 도구를 갖추고 있습니다.

RPA와 AI의 다음 단계는?

비즈니스 자동화 측면에서 RPA와 AI 모두 가치를 더하지만, 각 기술이 더 적합한 특정 시나리오가 있습니다. 예를 들어, 많은 경비 관리 시스템은 템플릿화된 직원 작성 경비 양식에서 예측 가능한 구조화된 데이터를 추출하기 위해 RPA를 활용합니다. 이 자동화는 검증을 통해 이후 승인 또는 거부함으로써 추가 인간 개입을 제거합니다.

그러나 대량의 비구조화된 데이터를 보유한 기업의 경우, 시스템이 데이터를 처리할 수 없어 어떻게 분류하고 처리할지 지시가 필요한 경우 여전히 인간 개입이 필요합니다. 그런 경우 AI 기반 솔루션이 더 바람직할 수 있습니다. 그런 도구는 블랙캡의 손글씨 영수증이나 계약서의 계약 조항 같은 비구조화된 데이터를 쉽게 읽을 수 있기 때문입니다.

RPA와 AI의 입증된 이점에도 불구하고, 회계 및 재무 운영은 여전히 자동화 측면에서 뒤처져 있습니다. 조사 대상 기업의 12%만 RPA 도구를 활용하고, 약 11%만이 AI를 활용하고 있습니다. 결과적으로 기업들은 자동화를 통해 성과, 생산성, 효율성을 향상시킬 엄청난 기회를 가지고 있습니다. 이는 모든 조직에 비즈니스적으로 타당한 일입니다.