AI와 RPA의 결합으로 스마트 자동화

1. 요약

• 본 리포트는 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 인공지능(AI)의 융합으로 이루어진 지능형 자동화 체계 구현에 대해 다룹니다. RPA는 반복적이고 규칙 기반의 업무를 자동화하여 업무 효율을 높이는 기술로, 비용 절감에 기여합니다. 반면, AI는 RPA와 결합하여 데이터 추론과 복잡한 의사결정을 지원하며, 비즈니스 프로세스를 더욱 혁신적으로 개선합니다. 리포트는 이러한 RPA와 AI의 통합을 통해 'Fully Automated Enterprise'라는 개념을 설명하고, 이를 통해 기업이 인지적 의사결정을 수행할 수 있는 시스템으로 발전할 수 있음을 제시합니다.

2. 로봇 프로세스 자동화(RPA)의 개요

• 2-1. RPA의 정의

• 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 비즈니스 프로세스 자동화의 하위 집합으로, 소프트웨어 로봇이나 인공지능 에이전트를 활용하여 반복적이고 논리 기반의 인간-컴퓨터 작업을 자동화하는 기술입니다. 이는 자동화, 컴퓨터 비전, 머신 러닝의 조합을 통해 이루어지며, 주로 구조화된 디지털 데이터와 관련된 작업을 처리하는 데 가장 적합합니다.

• 2-2. RPA의 주요 기능

• RPA는 반복적 작업 자동화, 레거시 시스템 통합 및 구조화된 데이터 처리를 수행합니다. 특히 대량의 반복 작업에서 최소한의 의사 결정이 필요한 상황에서 강력한 성능을 발휘합니다. 이러한 기능은 송장 처리, 기록 조정, 고객 주문 처리 등 다양한 비즈니스 프로세스에 적용됩니다.

• 2-3. RPA의 이점

• RPA의 주된 장점 중 하나는 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있다는 것입니다. 반복적이고 시간 소모적인 업무를 자동화함으로써, 직원들이 더 중요한 업무에 집중할 수 있게 합니다. 또한, RPA는 고정된 규칙 기반의 작업을 신속하고 정확하게 수행하여 기업의 전반적인 운영 효율성을 향상시키는 데 기여합니다.

3. AI와 RPA의 융합

• 3-1. AI의 역할

• 인공지능(AI)은 로봇 프로세스 자동화(RPA)와의 융합을 통해 지능형 자동화 체계를 구현하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. AI를 활용한 지능형 로봇은 업무 프로세스에서 데이터를 추론하고 문장의 내용을 이해하며, 이 기반으로 이메일을 분류하거나 비구조화된 데이터를 추출할 수 있습니다. 이러한 역할은 일상 업무의 복잡성을 줄이고 효율성을 높이는 데 기여합니다.

• 3-2. AI 기반 지능형 자동화

• AI 기반의 지능형 자동화는 SW 로봇이 더 스마트하게 업무를 처리할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 기업은 자동화 가능한 업무를 로봇에 할당하고 백오피스 시스템과 통합하여 자동화 체계를 구축할 수 있습니다. 또한, 모든 임직원에게 로봇을 제공하여 업무 능력을 극대화하고, AI 기술을 적용하여 자동화가 어려웠던 업무 영역까지도 자동화할 수 있는 기반을 마련합니다.

• 3-3. Fully Automated Enterprise 개념

• ‘Fully Automated Enterprise’는 단순한 규칙 기반의 자동화를 넘어, 소프트웨어 로봇이 업무 프로세스의 목적과 맥락을 이해하고 인지적 의사 결정을 내리는 전사 차원의 자동화 체계를 의미합니다. 이를 위해 다음의 4개 핵심 요소가 필요합니다: 1. 자동화 가능한 업무를 로봇에 할당하여 통합적으로 처리하는 체계, 2. 모든 직원에게 로봇을 제공하여 중요 업무에 집중할 수 있도록 지원, 3. 비전문가도 애플리케이션을 개발할 수 있는 환경 제공, 4. 모든 업무 영역에 AI기술을 활용하여 지능형 자동화를 구현하는 것입니다. 이러한 체계를 통해 기업은 스스로 진화하는 기업으로 발전할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다.

4. RPA의 적용 사례

• 4-1. RPA의 일반적인 사용 사례

• 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 비즈니스 프로세스 자동화의 하위 집합으로, 주로 반복적이고 규칙 기반의 인간-컴퓨터 작업을 자동화하는 데 사용됩니다. RPA는 AI 기술과 통합이 가능하여, 업무 프로세스에서 발생하는 여러 작업들을 자동화할 수 있습니다. RPA의 일반적인 사용 사례로는 송장 처리, 기록 조정, 고객 주문 처리, 가격 및 시스템 모니터링 등이 있습니다. 이러한 작업들은 반복적이고 시간이 소요되는 특성으로 인해 RPA의 도입을 통해 효율성을 높일 수 있습니다.

• 4-2. RPA의 효과적인 구현 사례

• RPA의 효과적인 구현 사례로는 기업들이 자동화를 통해 업무 프로세스를 혁신했던 여러 가지 사례들이 있습니다. 예를 들어, 한 기업은 RPA를 도입하여 송장 처리를 자동화함으로써 인건비 절감 및 처리 시간 단축을 이뤘습니다. 또 다른 사례로는 시스템 성능 모니터링을 RPA를 통해 자동화하여, 기업이 시장의 가격 변화에 신속하게 대응할 수 있도록 도움을 주었습니다. RPA의 도입으로 기관들은 많은 작업을 보다 신속하고 효율적으로 수행할 수 있게 되었습니다.

• 4-3. RPA를 통한 비즈니스 혁신

• RPA는 비즈니스 혁신에 중요한 역할을 수행하고 있습니다. RPA를 통해 기업들은 반복적이고 단순한 작업에서 벗어나 더 높은 부가가치를 가져오는 업무에 집중할 수 있게 됩니다. AI와 결합된 RPA는 더욱 지능형의 자동화 체계를 구축하게 하여, 비정형 데이터 처리나 개인화된 상호작용과 같은 복잡한 업무도 처리할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 이로 인해 ‘Fully Automated Enterprise’ 개념이 등장하여, 기업은 규칙 기반의 자동화를 넘어서 인지적 의사 결정을 수행할 수 있는 시스템으로 발전하고 있습니다.

5. 산업별 로봇 응용 프로그램

• 5-1. 제조업에서의 로봇 사용

• 제조업체는 산업용 로봇을 사용하여 작업을 자동화하고, 근로자의 안전을 강화하며 생산량을 늘리고 있습니다. 로봇은 반복적인 작업을 처리하는 데 매우 효과적이며, 이로 인해 운영 비용과 낭비를 줄이는 데 기여하고 있습니다. 산업용 로봇의 사용이 증가함에 따라 다양한 산업에서 로봇의 수요가 증가하고 있습니다.

• 5-2. 서비스 산업에서의 로봇 활용

• 서비스 산업에서도 로봇의 활용이 늘어나고 있습니다. 특정 산업에 따라 로봇은 고객 서비스, 재고 관리, 물류 및 배송 등 다양한 역할을 수행하고 있습니다. 이러한 기술들은 고객 만족도를 높이고, 직원의 생산성을 증가시키는 데 기여하고 있습니다.

• 5-3. AI 로봇의 다양한 산업 응용

• AI 로봇은 제조, 소매, 의료, 방위 및 교육 산업 등 광범위한 분야에서 사용되고 있습니다. AI 로봇은 의사 결정, 변화하는 상황에 적응하는 능력, 작업의 자동화 등을 통해 업무 효율성을 높이고 안전성을 개선하는 데 기여하고 있습니다. 특히, 이들은 24시간 운영이 가능하여 비용 절감 효과를 제공합니다.

6. RPA의 한계와 도전 과제

• 6-1. RPA의 한계

• 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 반복적이고 규칙 기반의 작업을 자동화하는 데 뛰어난 기술이나, 비정형 데이터 처리 및 개인화된 상호작용과 같은 복잡한 작업에는 적합하지 않습니다. RPA는 구조화된 디지털 데이터와 관련된 작업에 가장 효과적이며, 최소한의 의사 결정이 필요한 대량의 업무에서 강점을 보입니다.

• 6-2. AI 솔루션과의 비교

• RPA는 기본적으로 규칙 기반의 작업을 처리하는 데 사용되는 반면, AI 솔루션은 비정형 데이터 분석, 예측 분석, 연속 학습 및 의사 결정을 포함한 다양한 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 이메일 자동 분류나 대화형 응답과 같은 작업은 RPA보다 AI 솔루션이 더 적합합니다.

• 6-3. RPA가 적합하지 않은 작업

• RPA가 잘 처리할 수 없는 작업으로는 비정형 데이터 처리, 개인화된 상호작용 및 예측 분석이 있습니다. 기업이 고객과 직접 상호작용하는 솔루션이 필요할 경우 AI 챗봇을 선택하는 것이 더 효율적입니다. 또한, 트렌드를 예측하는 작업을 원할 경우 머신러닝 솔루션이 더 나은 선택이 될 수 있습니다.

결론

• 리포트의 주요 발견은 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 인공지능(AI)의 통합이 비즈니스 프로세스 효율성을 크게 향상시킨다는 점입니다. RPA는 반복적인 작업을 자동화하여 비용 절감과 생산성 향상에 기여하고, AI와의 결합은 이를 지능형 자동화 시스템으로 발전시킵니다. 특히 'Fully Automated Enterprise' 개념은 AI와 RPA의 결합으로 기업이 규칙 기반 자동화를 넘어 인지적 의사결정을 수행할 수 있음을 나타냅니다. 그러나 RPA는 비정형 데이터 처리에 한계를 가지며, 이를 보완하기 위해 AI의 활용이 필수적입니다. 미래 방향으로는 RPA와 AI의 연계를 강화하고, 복잡한 비즈니스 환경에서의 적용 가능성을 탐구하는 것이 필요합니다. 이들은 성공적인 디지털 전환을 위해 점점 더 중요한 요소가 될 것입니다.

용어집

• 로봇 프로세스 자동화(RPA) [기술]: 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 소프트웨어 로봇을 사용하여 반복적이고 규칙 기반의 비즈니스 프로세스를 자동화하는 기술입니다. 이를 통해 기업은 생산성을 높이고 인적 자원의 효율성을 극대화할 수 있습니다.

• 인공지능(AI) [기술]: 인공지능(AI)은 기계가 인간의 지능을 모방하여 학습하고 문제를 해결하는 기술입니다. AI는 RPA와 결합되어 지능형 자동화를 통해 비즈니스 프로세스의 혁신을 이끌고 있습니다.

• Fully Automated Enterprise [개념]: Fully Automated Enterprise는 RPA와 AI의 융합을 통해 기업의 모든 업무 프로세스를 자동화하는 시스템을 의미합니다. 이는 단순한 규칙 기반의 자동화를 넘어 인지적 의사 결정을 가능하게 합니다.

출처 문서

• 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