성공적인 RPA 구축을 위한 방법, 에코정보기술
실제 구축사례들을 통해 알아보는 RPA!
Di: 만나서 반갑습니다. 먼저 본인 소개를 부탁드립니다.
안녕하세요, 저는 약 20년간 다수의 솔루션 개발 및 SI 프로젝트를 수행 경력으로 지난해 에코정보기술에 합류해 RPA 비즈니스를 발굴하고 있는 이경희입니다. 지금까지 블루 프리즘, AA 솔루션을 활용해 수많은 RPA 과제를 수행해 왔으며 또한, 현재는 더 많은 RPA 인력을 양성하기 위해 AA 트레이너로도 활동하고 있습니다.
Di: 에코정보기술은 RPA 사업 부문에 있어 강점을 보이는 회사로 알고 있습니다. 우선, RPA가 무엇인지 설명을 부탁드립니다.
RPA란 Robotic Process Automation의 약자로, 소프트웨어와 인공지능 기술기반으로 업무 프로세스를 자동화하는 기술을 말합니다. 쉽게 말해 소프트웨어 로봇이 인간의 업무를 대신 수행하는 것이라 할 수 있죠. 즉, 기존에 사람이 컴퓨터로 처리하던 반복적이고 규칙적인 대량의 작업을 자동으로 처리하는 소프트웨어 등으로 이해할 수 있습니다. 현재 금융, 유통, 제조, IT 등 전체 산업으로 급속히 확산되고 있는데요, 고객 서비스, 재무, 회계 등 업무에 주로 적용되어 기존의 단순 반복 업무에서 벗어나 보다 핵심적인 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 돕고 있습니다.
Di: 현재 시장 규모 및 환경은 어떠한가요?
지난해 미국의 IT 전문 리서치 기업 가트너가 발표한 보고서에 따르면, 한화로 약 7,680억 원 규모였던 2018년 전 세계 RPA 소프트웨어 관련 투자금액은 2022년에 약 2조 7,100억 원으로 연평균 성장률 37%에 달하는 급격한 성장을 보일 것으로 전망됩니다. 해외보다 RPA 도입이 다소 늦었던 국내의 경우 역시, 글로벌 솔루션들이 국내에 진출했던 2018년을 도입기로 현재 확산기를 거치고 있으며, 오는 2021년 이후부터는 전 산업 영역에 정착해 지속적인 프로세스 고도화를 이루며 성숙기에 진입할 것으로 예상되고 있습니다.
Di: 그렇다면 현재 에코정보기술이 보유한 핵심 RPA 역량은 무엇인지 설명을 부탁드립니다.
국내 PRA 분야에서 가장 빨리 달리는 기업이 되고자 회사 차원에서 전폭적으로 키맨들을 RPA에 투입했고, 그 결과 기술적 측면에서는 상당히 앞서 있다고 자부합니다. 또한 다른 기업과 크게 차별화되는 부분으로 자체 RPA 교육 센터를 운영하고 있습니다. AA(Automation Anywhere) 솔루션 기준으로 트레이너라는 전문가 과정이 있는데 국내 1, 2호 트레이너를 에코정보기술에서 배출해냈고, 현재도 교육센터를 운영하며 꾸준히 RPA 전문가를 양성하고 있습니다. 이에 더해 구축의 관점에서 솔루션 도입으로 끝내는 것이 아니라, 꾸준히 고객과 커뮤니케이션하며 계속해서 고객의 니즈를 발굴하고 대응한다는 점이 에코정보기술이 보유한 역량이라 할 수 있겠습니다.
또한 안정적인 RPA 프로세스 운영을 지원하는 RPA 포털 솔루션을 구축 중에 있습니다. 포털 솔루션에서는 소프트웨어 로봇의 생애주기를 관리하고 모니터링 및 컨트롤이 가능하며 체계적인 분석 결과를 제시하여 운영 의사 결정에 도움을 주고 있습니다. 나아가 장기적 관점에서 고객사가 직접 과제 발굴 및 프로세스 분석/설계의 과정을 진행 할 수 있도록 가이드와 시스템을 제공하고 있습니다. 이러한 역량은 국내뿐 아니라 글로벌환경을 아울러 가장 진보적이고 효율적인 시스템 제공을 한다고 자부하고 있습니다.
Di: 에코정보기술에서 진행한 실제 구축 사례들을 통해 조금 더 구체적으로 RPA에 대해 들어보고 싶습니다.
첫 번째로 법인카드 전표 처리 자동화를 예로 들 수 있습니다. 직장인이라면 흔히 말하는 법카(법인카드)가 익숙하실 텐데요, 법카를 사용할 때는 좋지만 막상 사용 내역을 일일이 정리해 작성하려면 여간 귀찮은 게 아닙니다. 하지만 여전히 많은 기업에서 카드 사용 내역을 수집, 확인하고 회계 시스템에 접속해 사용일, 상호, 계정, 금액, 내역 등을 사용 건마다 등록하는 다량의 반복 작업을 하고 있죠. 에코정보기술은 업무 프로세스를 분석해 ‘다량의 수작업’, ‘단순 반복적인 업무’, ‘예외가 제한적’이라는 RPA에 적합한 3가지 항목을 도출해 냈고, 이를 바탕으로 RPA 자동화 프로세스를 설계했습니다.
실제 RPA 운영 후 단순 반복적인 업무로부터의 해방, 데이터 정합성 확보, 불필요한 업무 제거를 통한 비용 절감 등의 정성적인 효과를 거두었고, 정량적으로는 한 건의 전표 처리를 위해 사람이 5분 정도 시간을 들이던 것이 RPA는 1분 이내에 처리해 5배의 시간 단축 효과를 얻을 수 있었습니다. 이를 하루 업무 시간으로 대비해보면 사람은 하루에 96건, RPA는 1,440건으로 약 15배의 이상의 처리 건수를 보인 거죠. 1년 10만 건을 기준으로 금액적으로 환산하면 사람은 1.2억 원, RPA는 800만 원으로 약 1.12억 원의 절감 효과도 만들어 낸 셈입니다.
다음은 서버 모니터링 자동화입니다. 서버 모니터링은 단순 반복적이면서도 약간의 기술적 스킬을 요하는, IT 운영 시 아주 중요한 업무 중 하나인데요, 기업의 IT 운영자의 업무는 이렇습니다. 터미널을 통해 다수의 서버에 접속해 각 서비스의 상태를 확인하고, DB에 접속해 데이터 정보들을 수집합니다. 또 솔루션 웹서비스에 접속해 필요한 정보를 수집한 뒤 모든 데이터를 종합한 후 보고서를 작성하는 작업을 매일 수행하고 있습니다.
이에 앞선 전표 처리 자동화 과정과 마찬가지로 우선 해당 프로세스를 분석해 ‘다수의 시스템 사용’, ‘휴먼 에러 발생’, ‘반복적인 업무’ 등 RPA에 적합성 항목을 도출했고, 이 업무 프로세스는 사람의 개입 없이 100% 자동화가 가능하다고 판단해 RPA 자동화 프로세스를 설계했습니다.
그 결과 IT 운영자는 작성된 보고서만 확인하면 되는 업무 프로세스로 전환되어 자주 발생했던 휴먼 에러를 방지하고, 정확한 데이터 정보를 확보하여 안정적인 서버 운영의 효과를 얻었고, 이를 정량적으로 계산해보니 사람이 한 건의 보고서를 만드는 데까지 30분이 걸리던 것을 RPA는 3분 만에 작성해 약 10배의 시간 단축을 했습니다. 하루 업무시간으로 계산했을 때 사람은 16건, RPA는 480건으로 약 16배의 업무처리 상승효과를 얻었습니다. 또 이를 하루 50대 서버를 모니터링 한다는 기준으로 금액 환산을 해보니 사람은 1.6억 원, RPA는 500만 원으로 약 1.55억 원의 절감효과를 얻을 수 있었습니다.
마지막으로는 의류 상품 조견표 검출 자동화입니다. 이는 순수 RPA로 해결할 수 없는 영역인 인지와 판단을 머신러닝이라는 기술을 활용해 해결한 사례입니다. 쇼핑몰에서 의류 상품을 검색하면 상품 상세정보가 나오는데요, 대개는 모델이 해당 상품을 착용하고 있는 사진이 많다 보니 제품의 정보를 찾아보려면 스크롤을 엄청 내리면서 확인하게 됩니다. 그뿐만 아니라 상품에 대한 사이즈를 나타내는 조견표 역시 표시되는 위치가 일정하지 않고, 사이즈, 색상, 레이아웃 등이 상당히 다양한데 여전히 이를 사람이 일일이 검색해 해당 정보를 DB화 하고 있죠. 이 업무를 자동화하기 위해선 이미지 검색을 위한 크롤링, 조견표 검출을 위헌 머신러닝, 그리고 텍스트 추출을 위한 OCR이라는 기술이 필요하다고 판단하고 과제를 수행하게 됐습니다.
이에 대한 프로세스는 위 그림과 같습니다. RPA는 상품을 검색하고 상품의 상세정보를 크롤링합니다. 크롤링 된 상세정보 이미지에서 머신러닝을 활용해 조견표를 검출한 뒤, 추출된 조견표 정보로부터 OCR 엔진을 활용, 텍스트를 추출해 DB에 등록하는 작업을 합니다.
RPA로 과제를 구축한 결과 사람이 하루 60건 정도 했던 것을 RPA가 600건으로 약 10배의 효과를 거두었고, 데이터의 확보가 중요한 업무 프로세스인데 사람은 컨디션에 따라 작업량이 들쑥날쑥해 데이터의 수집량을 예측하기 어려운 상황을 RPA를 통해 안정적으로 데이터를 확보할 수 있게 되었습니다. 다만, 머신러닝을 활용하기 위해서는 조견표 검출의 정확도 향상을 위해 충분한 학습 데이터가 필요합니다.
이렇게 크게 세 가지 사례에 대해서 말씀드렸는데요. 일상적으로 늘 처리해야하는 업무인 전표 처리, IT 운영을 위해 필요하고 중요하지만 자주 간과되고 있는 모니터링, RPA 자동화가 한 단계 확장되었던 조견표 검출 등 전반적인 분야에서 다양하게 RPA를 활용할 수 있다는 것을 말씀드리고 싶습니다.
Di: 끝으로 현재 RPA를 도입했거나, 도입을 고민하는 분들에게 도움이 될 만한 조언을 부탁드립니다.
다수의 프로젝트를 수행한 경험을 바탕으로 RPA가 성공적으로 구축되기 위한 몇 가지 제언을 드리고자 합니다. RPA 프로젝트를 진행하다 보면 정리되지 않은 프로세스, RPA에 대한 이해 부족, 변화 관리에 대한 대응 미흡, 안정화를 고려하지 않은 운영 등의 요소 등이 많이 발생하곤 했습니다.
RPA는 단순히 업무를 자동화하는 것만이 아닙니다. RPA는 프로세스 개선과 함께 이루어져야 진정한 RPA를 경험했다고 말씀드릴 수 있습니다. 또한, RPA는 혼자 자생하는 솔루션이 아닙니다. 구축 이후 현업과 IT 부서에서 안정화 및 변화 관리 등에 지속적인 관심과 참여를 보여야만 좀 더 성숙한 RPA를 만들 수 있지 않을까 생각합니다.
