RPA와 AI의 미래 자동화 혁신

1. 요약

• 이 리포트는 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 인공지능(AI)의 통합이 어떻게 기업 비즈니스 프로세스를 지능적으로 자동화하는지 분석합니다. RPA는 반복적이고 규칙 기반의 작업을 자동화하여 비용 절감과 생산성 향상에 기여하며, AI의 도입으로 이러한 자동화가 더욱 지능화됩니다. RPA와 AI의 융합은 기업이 디지털화에 따른 이익을 극대화할 수 있는 잠재력을 제공하며, 이를 통해 기업은 'Fully Automated Enterprise'로 성장할 기회를 얻게 됩니다. 그러나 모든 프로세스가 자동화할 가치가 있지는 않으며, 기업은 가장 가치 있는 작업을 선정하여 자동화해야 합니다. 이 보고서는 AI와 RPA의 결합이 비즈니스 이익을 빠르게 실현할 수 있는 가능성을 열어줌을 보여줍니다.

2. RPA의 개요와 중요성

• 2-1. RPA의 정의와 역사

• 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 비즈니스 프로세스 자동화의 하위 집합으로, 소프트웨어 로봇 또는 인공지능 에이전트를 사용하여 반복적이고 논리 기반의 인간-컴퓨터 작업을 자동화합니다. RPA는 반복적이고 일상적인 업무의 자동화를 통해 업무 환경에 AI를 통합할 수 있는 완벽한 사용 사례로 인식되고 있습니다. 기업이 디지털화할수록 RPA를 최적화함으로써 얻을 수 있는 이익이 상당하며, 이에 따라 API를 통한 데이터 레이크 및 기타 정보 저장소의 개발도 중요해지고 있습니다. 그러나 모든 프로세스가 자동화할 가치가 있는 것은 아니므로 기업은 가장 가치 있는 반복적 프로세스를 타깃으로 삼아 자동화해야 합니다.

• 2-2. RPA의 비즈니스 프로세스에서의 역할

• RPA는 비즈니스 프로세스에서 여러 가지 중요한 역할을 수행합니다. 반복적인 작업 자동화, 레거시 시스템 통합 및 구조화된 데이터 처리를 통해 작업의 효율성을 높입니다. 특히 송장 처리, 기록 조정, 고객 주문 처리 등의 대용량 작업에 적합합니다. 또한, RPA는 AI와의 통합을 통해 자동화를 더욱 지능화할 수 있는 기회를 제공합니다. RPA는 구조화된 디지털 데이터와 관련된 규칙 기반 작업을 자동화하는 데 가장 적합하며, 이를 통해 기업은 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.

3. RPA의 이점과 한계

• 3-1. RPA의 이점: 비용 절감과 생산성 향상

• 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 기업이 디지털화 할수록 최적화함으로써 상당한 이익을 얻을 수 있습니다. 특히 API를 통해 접근할 수 있는 데이터 레이크와 기타 새로운 정보 저장소를 개발함에 따라 RPA 도구에 접근을 허용하여 최적화하는 것이 중요합니다. RPA는 반복적이고 일상적인 업무를 자동화하여 비즈니스의 생산성을 높이고 비용을 절감하는 데 기여할 수 있습니다. 또, RPA는 비즈니스 이익을 빠르게 실현할 수 있는 방법으로 인정받고 있습니다. 차세대 RPA는 AI를 통해 기회를 찾아 자동화를 최적화하고, 더 나은 결과를 제공함으로써 더욱 발전할 것입니다.

• 3-2. RPA의 한계: 자동화할 가치가 없는 프로세스

• RPA의 성장에도 불구하고 해결해야 할 과제가 남아 있습니다. 모든 프로세스가 자동화할 가치가 있는 것은 아닙니다. 자동화를 추진할 때 기업은 가장 가치 있는 반복적인 프로세스를 대상으로 삼아야 하며, 반복적이고 만족도가 낮은 작업을 줄이거나 제거할 수 있는 잠재력을 고려해야 합니다. 하지만 자동화된 시스템이 진정한 가치를 발휘하기 위해서는 인간의 역할과 새로운 업무에 대한 계획이 필요합니다. 자동화를 통해 창출된 시간도 활용되지 않으면 의미가 없기 때문에, 이에 대한 범위와 계획이 필수적입니다.

4. AI와 RPA의 통합

• 4-1. AI를 활용한 지능형 자동화의 필요성

• RPA(Robotic Process Automation)는 AI와의 접목을 통해 더 많은 가치와 효용성을 창출할 수 있는 분야로 주목받고 있습니다. AI를 활용하는 지능형 로봇이 진화함에 따라, 로봇은 스스로 업무 프로세스에서 데이터를 추론하고, 문장의 내용을 이해하며, 이에 따라 이메일을 분류하거나 구조화되지 않은 데이터를 추출할 수 있습니다. 이러한 지능형 자동화는 일상 업무에서 자주 발생하고 긴요한 작업을 처리하는 데 있어 단순하고 시간 소요가 크기 때문에 인간이 꺼리는 부분을 자동으로 해결해 줄 수 있습니다. 이 과정에서 AI 기술을 통합함으로써, 'Fully Automated Enterprise' 개념을 구현할 수 있습니다.

• 4-2. RPA와 AI의 융합으로 가능한 새로운 기회

• RPA와 AI의 융합은 기업이 디지털화에 따른 이익을 극대화하도록 돕습니다. 데이터 레이크와 기타 새로운 정보 저장소에 접근하여 RPA 도구를 최적화하는 것이 중요합니다. 그러나 모든 프로세스가 자동화할 가치가 있는 것은 아니며, 따라서 기업은 가장 많은 사업적 이익을 가져다 줄 수 있는 반복적이고 가치 있는 프로세스를 타겟으로 잡아 자동화해야 합니다. 또한, 자동화로 인한 변화에 대비하여 인력에 대한 계획도 반드시 필요합니다. AI 기술과 RPA의 통합을 통해 고객 가치를 극대화하고, 비즈니스 이익을 빠르게 실현할 수 있는 차세대 RPA가 발전해 나갈 것입니다.

5. RPA의 적용 사례

• 5-1. 비즈니스에서의 RPA 활용 사례

• RPA(로봇 프로세스 자동화)는 여러 산업에서 반복적이고 규칙 기반의 작업을 자동화하기 위해 활용되고 있습니다. 예를 들어, 제조업체는 산업용 로봇을 통해 작업을 자동화하고 근로자의 안전을 확보하며 생산성을 높이고 있습니다. 이로 인해 낭비와 운영 비용을 줄이는 데 크게 기여하고 있습니다. RPA의 주요 활용 사례로는 송장 처리, 기록 조정, 고객 주문 처리 및 가격 및 시스템 모니터링 등이 있습니다. 이러한 요소들은 RPA가 공급망 관리, 고객 서비스 및 재무 부서에서 효율성을 극대화하는 데 도움이 됩니다.

• 5-2. RPA가 적합한 업무와 조건

• RPA는 구조화된 디지털 데이터와 관련된 반복적이고 규칙 기반의 작업에 가장 적합합니다. 예를 들어, 송장 처리, 고객 주문 처리와 같은 업무는 RPA의 강점을 살릴 수 있는 작업입니다. RPA를 사용하면 대량의 디지털 데이터를 처리하고 관리하는데 필요한 최소한의 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 반면, 비정형 데이터 처리, 개인화된 상호작용 및 예측 분석과 같은 복잡한 작업에는 RPA보다 AI 솔루션이 더 적합할 수 있습니다. RPA는 전통적인 IT 시스템 통합 및 단순한 데이터 입력 작업을 자동화하는 데 특히 유용하며, 이로 인해 직원들은 보다 가치 있는 업무에 집중할 수 있는 기회를 제공합니다.

6. 미래의 자동화: Fully Automated Enterprise

• 6-1. Fully Automated Enterprise의 개념

• Fully Automated Enterprise는 단순한 규칙 기반의 자동화를 넘어서는 개념으로, 소프트웨어 로봇이 업무 프로세스의 목적과 맥락을 이해하여 그에 맞춰 일을 처리하는 인지적 차원의 자동화를 의미합니다. 이 개념은 전사 차원의 자동화 체계를 지향하며, 핵심 요소로는 자동화 가능한 업무를 로봇에 할당하는 체계, 모든 직원에게 로봇 제공, 비전문가도 개발이 가능한 환경 제공, 모든 업무 영역에 AI 기술을 활용하는 것이 포함됩니다. 이러한 요소들이 통합적으로 작용함으로써 기업은 스스로 진화하는 기업으로 자리매김할 수 있습니다.

• 6-2. AI와 RPA의 결합으로 이루어지는 자동화의 미래

• AI와 RPA의 결합은 기업의 디지털화에 발맞추어 상당한 이익을 가져다줄 것으로 기대됩니다. 기업이 데이터 레이크 및 기타 정보 저장소를 개발함에 따라, RPA 도구에 이러한 데이터 접근을 허용하여 최적화할 필요성이 커지고 있습니다. 그러나 모든 프로세스가 자동화할 가치가 있는 것은 아니므로, 기업은 가장 큰 사업적 이익을 기대할 수 있는 반복적이고 가치 있는 프로세스를 위주로 자동화를 계획해야 합니다. 또한, 자동화를 통해 브랜드 가치와 고객 가치를 극대화할 수 있는 기회를 가짐으로써 더 나은 결과를 만들어낼 수 있습니다. RPA에 신경망을 적용한 차세대 RPA는 일상적인 작업을 자동화하는 것을 넘어서, AI를 통해 기회를 찾아 자동화를 최적화해야 합니다.

결론

• RPA와 AI의 결합은 비즈니스 자동화의 중요한 전환점을 제공합니다. RPA는 반복적이고 규칙 기반의 작업을 자동화함으로써 생산성을 높이는 강력한 도구로 자리매김했으며, AI의 도입은 이러한 자동화를 더욱 스마트하게 만들어줍니다. 이 융합은 기업이 'Fully Automated Enterprise'로 진화할 기회를 제공하며, 이는 기업 경쟁력 강화를 위한 필수 요소가 될 것입니다. 모든 프로세스를 자동화하는 것이 아닌, 가치 높은 프로세스를 신중히 선택하는 것이 중요합니다. 자동화의 성공적인 구현에는 AI와 RPA의 협업뿐만 아니라, 인간의 역할과 새로운 업무에 대한 계획이 필수적입니다. 앞으로 AI와 RPA의 기술 발전은 더욱 정교하고 효율적인 자동화 솔루션을 가능케 할 것이며, 기업들이 디지털 전환의 이점을 극대화할 수 있게 할 것입니다.

용어집

• RPA [기술]: 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 비즈니스 프로세스를 자동화하기 위한 기술로, 소프트웨어 로봇을 사용하여 반복적인 논리 기반의 작업을 수행합니다. RPA는 비용 절감과 생산성 향상에 기여하며, 다양한 산업에서 널리 사용되고 있습니다.

• AI [기술]: 인공지능(AI)은 기계가 인간의 지능을 모방하여 학습, 추론, 문제 해결 등을 수행할 수 있도록 하는 기술입니다. RPA와 결합함으로써 지능형 자동화가 가능해져, 더욱 복잡한 업무 프로세스의 자동화가 이루어질 수 있습니다.

출처 문서

• AI와 데이터의 힘 활용한 RPA의 미래https://www.appier.com/ko-kr/blog/the-future-of-rpa-tapping-into-the-power-of-ai-and-data
• 예시와 샘플이 있는 상위 10개 로봇 프레젠테이션 템플릿https://www.slideteam.net/blog/yesiwa-saempeul-i-issneun-sang-wi-10gae-lobos-peulejenteisyeon-tempeullis
• 자동화에서 RPA란 무엇인가요?https://botpress.com/ko/blog/what-is-rpa-in-automation
• Artificial Intelligence 101: AI활용으로 지능형 자동화 체계 구현하기https://www.uipath.com/ko/blog/ai/ai-summit