로봇 프로세스 자동화(RPA): 운영 효율성과 비용 절감의 열쇠

올바르게 적용된다면 RPA는 통제 강화, 효율성 개선, 비용 절감에 극도로 유용할 수 있습니다. 그러나 구현 전에 기업은 단기, 중기, 장기적으로 상당한 혜택이 실현될지 확인하기 위해 적절한 수준의 사전 분석을 수행해야 합니다.

투자 은행은 현재 마진 축소와 끊임없이 증가하는 컴플라이언스 요구사항 관리라는 상충하는 압력 사이의 완벽한 폭풍 속에 있습니다.

효율성 개선과 비용 감소를 위한 기술 솔루션에 다년간 투자했음에도 완전 자동화는 여전히 요원한 꿈입니다. 많은 과제가 등장했는데, 불완전한 업스트림 데이터 피드, 낮은 품질의 참조 데이터, 다수의 데이터 골든 소스, 진화하는 규제, 전략적으로 검토되기보다 전술적으로 업데이트되는 레거시 IT 인프라 등이 있습니다.

이러한 프로세스 결함의 결과로, 조직은 통제와 품질을 유지하기 위해 여러 수동 우회 방안을 필요로 합니다. 이를 인식한 기업들은 혁신할 새로운 방법을 모색하고 있으며, 가장 주목할 만한 것이 로봇 프로세스 자동화(RPA)입니다. 하지만 RPA가 과대광고만큼 가치가 있을까요?

실제 세계에서 RPA 적용

투자 은행은 여전히 반복적이고 규칙 기반인 노력과 운영을 수행하는 데 상당한 노동력을 투입합니다. 데이터 예외 관리와 데이터 입력 같은 이러한 프로세스는 프론트투백(front-to-back) 연결 정교함이 기업마다, 기능마다 크게 다르기 때문에 각 조직에 고유합니다. RPA는 그런 반복적 업무를 자동화하고 직원의 에너지와 관심을 더 전략적이고 만족스러운 작업에 집중시킴으로써 가치를 더할 수 있습니다.

RPA는 비용 효율적이고, 효율적이고, 생산적이고, 확장 가능한 소프트웨어 로봇의 디지털 인력을 기업에 효과적으로 제공합니다. 이는 종종 몇 달이 아닌 몇 주 내에 적용될 수 있습니다. 로봇은 휴식 없이 24/7, 365일 작동해 상당한 생산성 이득을 가져옵니다. 로봇은 피로나 인간 과실에 취약하지 않아 오류 수정이 적습니다. 개인적 성향이나 관리자 및 감사인의 압력에 기반한 편향된 결정을 내리지 않습니다.

프로세스 자동화 RPA의 목표는 반복적이고 노동 집약적인 노력을 자동화해 운영 효율성을 높이고 운영 비용을 줄이는 것입니다. 일반적으로 이런 유형의 RPA는 콘텐츠 관리 시스템(CMS)과 비즈니스 프로세스 관리(BPM) 플랫폼 같은 전통적인 운영 IT 시스템 위에 적용돼 자동화 역량을 확장합니다. 프로세스 자동화 RPA는 재무와 운영의 특정 백오피스 작업(데이터 입력 등)을 더 가속화할 것입니다.

RPA 적용의 현실

투자 은행은 여전히 반복적이고 규칙 기반인 노력과 운영을 수행하는 데 상당한 노동력을 투입합니다. 데이터 예외 관리와 데이터 입력 같은 이들은 각 조직에 고유합니다. 프론트투백 연결 정교함이 기업마다, 기능마다 크게 다르기 때문입니다. RPA는 그런 반복적 업무를 자동화하고 직원의 에너지와 관심을 더 전략적이고 만족스러운 작업에 집중시킴으로써 가치를 더할 수 있습니다.

RPA는 데이터 입력 통로가 필수적인 상황에서도 이상적입니다. 일부 레거시 플랫폼은 데이터가 입력되거나 사용자 인터페이스를 통해 액션이 수행되어야 처리될 수 있도록 요구합니다. 이런 시나리오에서 RPA 도구는 사용자의 행동을 합성해 수동 개입의 필요성을 완화할 수 있습니다.

어떤 새로운 소프트웨어 제품 도입과 마찬가지로 RPA에도 과제가 있습니다. 새로 채택된 플랫폼의 적응과 안정화를 위해 시간을 따로 둬야 합니다. 기업 전체의 표준화 수준이 낮고 수많은 독점적인 사내 프로세스가 있으므로 RPA 도입을 신중하게 계획해야 합니다.

RPA가 빠르게 변화하는 기술 환경의 영향을 받을 가능성이 높고 업데이트와 버그 수정이 필요할 것임도 주목해야 합니다. 또한 RPA가 작동하는 사용자 인터페이스(UI) 변경에 매우 민감하므로, UI 변경은 RPA 소유자에게 통보되고 모든 변경이 테스트되어 프로덕션 릴리스 시 RPA가 깨지지 않아야 합니다.

기존 인프라, 자동화, 데이터 수집의 제한 같은 다른 잠재적 과제도 있습니다. RPA는 인간이 수행하는 프로세스를 성공적으로 자동화하지만, 데이터 품질 문제나 기존 플랫폼 한계를 마법처럼 해결하지는 않습니다. 프로세스가 근본적으로 결함이 있거나 망가져 있고 이것이 인간 소유에서 로봇 소유로 전환되면, 구세계에 존재했던 근본적인 데이터 품질이나 연결 이슈도 신세계에 존재할 것입니다.

또한 많은 RPA 도구가 100% 데이터 형식을 처리할 수 없습니다. 기업은 C#이나 자바(Java) 같은 기술을 사용해 그런 데이터를 RPA 도구가 읽을 수 있는 형태로 변환하는 어댑터를 구축해야 할 수 있습니다. 만약 그렇다면, 기업은 필요한 노력과 필수 어댑터가 완전한 스트레이트 스루 프로세싱(STP) 구현에 더 잘 쓰이지 않을지 확인하기 위해 필요한 비용-편익 분석을 수행해야 합니다.

RPA 평가

지난 30년간 운영 산업 환경이 크게 진화했듯, 프론트투백 트레이드 수명주기의 통제 결함을 다루기 위해 훨씬 더 효율적이고 통제된 접근법의 필요성도 진화했습니다. RPA는 비용 효율적이고, 효율적이고, 생산적이고, 확장 가능하며 종종 몇 주 내에 적용 가능한 반복적 프로세스 관리의 솔루션을 제공합니다.

그러나 RPA 자체를 답으로 봐서는 안 됩니다. 그것은 본질적으로 투자 은행에 대한 임시방편 솔루션의 다음 진화이며, 기업은 항상 전략적 변화 구현을 놓치지 않으려 노력해야 합니다. 프론트투백 인프라의 최적화와 합성은 통제 격차를 해소하고 많은 반복적 프로세스를 제거할 것입니다. 이는 궁극적 목표로 계속되어야 합니다.

RPA 적용이 매우 흥미로워지는 지점은, 더 진보된 인지 AI 도구와 결합해 지능형 프로세스 자동화(즉, 사전 프로그래밍된 기능만 처리하는 것이 아니라 학습 알고리즘 기반의 정교한 규칙 엔진을 사용해 자율적 결정을 내리는 로봇 자동화)를 제공할 때입니다.

많은 전통 기술이 여전히 복잡한 의사결정을 동반한 프로세스를 완전히 자동화할 만큼 충분히 진보하지 않았지만, 배우고 생각하고 실행하는 도구의 적용은 무수한 새로운 자동화 가능성을 엽니다.

RPA와 그 비즈니스 내 생존 가능성을 평가하기 위해 기업은 다음 세 질문에 답하려 해야 합니다:

1. RPA가 유일한 답인가? 많은 레거시 운영 프로세스가 기존 소프트웨어로 쉽게 자동화될 수 없는 것은 사실이지만, 운영 부서가 사용 가능한 업계 플랫폼이나 심지어 사내 기술 제품군 내 기존 도구로 완전히 자동화될 수 있는 프로세스에 RPA를 적용하려 한 사례가 있습니다. 기업이 RPA 경로를 시작하기 전에 필요한 실사를 수행하는 것이 중요합니다.

2. RPA가 범위 내 모든 유스케이스를 커버할 수 있는가? 일부 RPA 도구는 모든 데이터 형식을 수용하기 어렵습니다. 기술 위에 기술을 쌓는 위험을 완화하기 위해 적절한 수준의 분석이 수행되는 것이 필수적입니다.

3. RPA로 관리되는 프로세스가 필수적인가? 답이 "아니오"이고 RPA가 프론트투백 인프라의 통제 격차 불충분을 커버하는 데 사용된다면, 기업은 RPA 구현을 위한 비즈니스 및 기능적 요구사항 정의와 병행해, 프로세스를 완전히 제거할 수 있는 로드맵을 만들어야 합니다.

요약하면, RPA는 올바르게 적용된다면 통제 강화, 효율성 개선, 비용 절감에 극도로 유용할 수 있습니다. 그러나 구현 전에 기업은 단기, 중기, 장기적으로 상당한 혜택이 실현될지 확인하기 위해 적절한 수준의 사전 분석을 수행해야 합니다.

출처: 사피엔트 글로벌 마켓(Sapient Global Markets) 디렉터 닉 프라이(Nick Fry)와 런던 기반 리드 포스트트레이드 주제 전문가, 그리고 런던 기반 사피엔트 글로벌 마켓 매니저 루카시 하사(Lukasz Hassa), 미들오피스 운영, 트레이드 수명주기 관리, 자본 및 원자재 시장의 엔터프라이즈 데이터 경험