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AI와 RPA의 시너지: 디지털 자동화 혁신을 이끄는 전략과 사례

일반 리포트 2025년 04월 25일
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목차

  1. 요약
  2. RPA 시장 현황 및 성장 전망
  3. AI 기술 발전과 업무 자동화 혁신
  4. 산업별 AI·RPA 융합 사례 분석
  5. 성공적 통합을 위한 전략과 과제
  6. 결론

1. 요약

  • 2025년 4월 기준, AI(인공지능)와 RPA(로봇 프로세스 자동화)의 결합은 기업의 디지털 전환과 생산성 혁신을 가속화하고 있습니다. 최신 데이터를 통해 RPA 시장은 2030년까지 79억 달러에 이를 것으로 예측되며, 연평균 성장률(CAGR)은 약 25%에 달할 것으로 전망됩니다. 이러한 성장은 기업들이 운영 효율성을 극대화하고 비용 절감에 적극적으로 나서고 있음을 보여줍니다.

  • AI 기술의 발전은 기업의 업무 방식에 혁신적인 변화를 제공하고 있습니다. AI 기반의 스마트 도구들이 다양한 산업에서 생산성을 높이고 고객 경험을 개선하는 데 기여하고 있으며, 고객의 구매 패턴 분석 및 맞춤형 추천 서비스 제공을 통해 비즈니스 모델을 혁신하고 있습니다. 특히 CRM 시스템에서의 AI 활용은 조직이 고객과의 관계를 보다 강화할 수 있는 기회를 창출하고 있습니다.

  • 재정 분야에서도 AI와 RPA의 융합이 두드러진 사례입니다. 대안신용평가는 심층적인 비정형 데이터 분석을 통해 금융 접근성을 향상시키고 있으며, 이는 금융소외 계층에게 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. 또한, 은행의 운영 효율성을 높이기 위한 다양한 AI 기반 솔루션들이 도입되어, 고객 서비스 품질을 더욱 높이고 있습니다.

  • 제조 및 물류 분야에서도 AI와 RPA의 융합은 생산성을 극대화하고 리드 타임을 단축시키는 등 운영 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다. 이를 통해 기업들은 보다 경쟁력 있는 시장으로 도약할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다.

  • 결국, AI와 RPA의 결합은 조직이 지속 가능한 경쟁 우위를 확보하고, 빠르게 변화하는 디지털 환경에 적응할 수 있는 필수적인 전략임을 보여줍니다.

2. RPA 시장 현황 및 성장 전망

  • 2-1. 글로벌 RPA 시장 규모와 CAGR

  • 2025年 4月 기준으로, RPA(로봇 프로세스 자동화) 시장은 세계적으로 눈에 띄는 성장세를 보이고 있습니다. QKS 그룹의 보고서에 따르면, RPA 시장 규모는 2030년까지 79억 달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 총체적인 디지털 전환의 신속한 채택에 따른 것입니다. 이러한 성장률은 연평균 약 25%에 달하며, 이는 기업들이 비용 절감과 운영 효율성을 극대화하기 위해 RPA 솔루션을 적극적으로 도입하고 있음을 나타냅니다. RPA 기술은 금융, 의료, 제조 등 다양한 산업 분야에서 활용되며 업무 효율성을 극대화할 수 있는 중요한 도구로 자리 잡고 있습니다. 특히, RPA는 반복적인 작업을 자동화함으로써 인적 자원을 보다 전략적인 업무에 할당할 수 있게 해줍니다.

  • 2-2. 주요 성장 동인

  • RPA 시장의 성장은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 통합, 클라우드 기반 솔루션의 확산, 그리고 고객 경험 개선 등의 다양한 요인에 의해 촉진되고 있습니다. 특히 AI와 ML의 발전은 RPA 솔루션의 속도와 효율성을 비약적으로 향상시키고 있습니다. 예를 들어, 인공지능 기반의 인지 자동화는 시스템이 인간과 유사하게 정보를 해석하고 응답할 수 있게 하여, 조직의 의사결정 품질을 높이는 데 기여하고 있습니다. 이러한 기술들은 종합적으로 운영 비용을 절감하고 전략적 혁신을 창출하는 데 중요한 역할을 합니다.

  • 2-3. 디지털 프로세스 자동화(DPA)와의 차별점

  • 디지털 프로세스 자동화(Digital Process Automation, DPA)는 비즈니스 프로세스를 최적화하기 위해 설계된 프로세스를 자동화하는 것이며, RPA는 주로 반복적인 작업 자동화에 중점을 둡니다. RPA는 특히 인간의 개입이 많고 시간이 소요되는 환경에서 최상의 결과를 도출하며, DPA는 보다 포괄적으로 비즈니스 프로세스 전체를 개선하는 데 집중합니다. 둘의 주요 차이점은 RPA가 특정 작업에 초점을 맞추는 경향이 강한 반면, DPA는 프로세스의 전반적인 향상과 통합적 접근을 목표로 한다는 점입니다. 이러한 차별화된 특성 덕분에 기업들은 두 기술을 조화롭게 결합하여 디지털 전환의 효율성을 극대화할 수 있습니다.

3. AI 기술 발전과 업무 자동화 혁신

  • 3-1. AI 기반 스마트 도구의 확산

  • 최근 몇 년간 AI 기술의 발전은 기업의 업무 방식에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. AI 기반 스마트 도구들이 다양한 산업 분야에 확산되면서, 기업은 이러한 도구들을 활용하여 생산성을 극대화하고 고객 경험을 개선하는 데 주력하고 있습니다. 예를 들어, CRM 시스템에서 AI는 고객의 구매 패턴을 분석하여 개인 맞춤형 추천을 제공하고, 이를 통해 고객의 금전적 가치를 높이고 있습니다. AI 기술은 빠르게 변화하는 시장 환경 속에서 기업들이 더욱 스마트한 의사결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

  • AI의 발달로 인해, 데이터 분석의 속도와 정확성이 크게 향상되었으며, 이제 기업은 방대한 양의 데이터를 수집, 처리하고 분석하여 시장의 요구를 신속하게 파악할 수 있습니다. 마이크로소프트의 연구에 따르면, AI 기술을 도입한 기업들은 운영 비용을 최소화하고, 효율적인 의사결정으로 이어지는 길을 열어가고 있습니다. 이처럼 AI 기술은 기업이 고객 관계를 강화하고 비즈니스 모델을 혁신하는 데 있어 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.

  • 3-2. 생성형 AI와 AI 에이전트 도입 현황

  • 2025년 현재, 생성형 AI는 기업의 업무 자동화 수준을 한 단계 끌어올리고 있습니다. 생성형 AI는 단순한 자동화를 넘어 자율적인 의사결정을 지원하는 AI 에이전트를 통해, 보다 스마트한 기업 환경을 제공합니다. 이러한 에이전트들은 고객과의 상호작용을 더욱 인간적으로 만들어 줄 뿐만 아니라, 반복적인 업무를 점진적으로 대체해 가고 있습니다. 실제로 많은 기업들이 AI 에이전트를 통해 고객 문의 응답, 데이터 수집 및 분석 업무를 자동화하고 있으며, 이 결과로 인해 인력의 효율적인 배치가 가능해졌습니다.

  • 기업들은 AI 발전에 따라 더욱 진화한 비즈니스 모델을 구축하고 있으며, AI 중심의 디지털 전환(AI Transformation, AX)이 주목받고 있습니다. AX는 기존의 디지털 전환과 차별화되어, 비즈니스의 본질을 변화시키는 방향으로 나아가고 있습니다. 특히, 금융 산업에서는 AI 에이전트를 통한 리스크 관리 및 고객 응대가 새로운 표준으로 자리 잡고 있는 것입니다.

  • 3-3. 반복 업무 자동화의 진화

  • AI 기술의 눈부신 발전 덕분에 반복 업무의 자동화가 더욱 진화하고 있습니다. 기업 환경에서 반복적인 작업을 수행하는 데 AI를 통합하면, 인적 오류를 줄이고 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 많은 기업들이 이러한 AI 기반의 자동화 솔루션을 채택하여, 직원들이 보다 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 지원하고 있습니다. 예를 들어, 헬스케어 산업에서는 환자의 진단과 치료 계획 수립을 보다 신속하고 정확하게 수행하는 AI 시스템을 도입하고 있습니다.

  • 또한 AI가 반복 업무를 자동화함에 따라, 기업은 고객 요청에 더 빠르게 대응할 수 있게 되었으며, 이는 고객 만족도를 높이는 데 기여하고 있습니다. 통계에 따르면 AI 도입 후, 많은 기업들이 운영 비용을 30% 이상 줄였으며, 이러한 정부적인 변화를 통해 기업의 경쟁력이 향상되었습니다. AI는 단순한 도구가 아니라, 기업의 혁신과 성장에 기여하는 중요한 동력이 되고 있습니다.

4. 산업별 AI·RPA 융합 사례 분석

  • 4-1. 금융권 대안신용평가 자동화

  • 대안신용평가는 금융 이력 데이터가 부족한 '씬파일러'와 금융소외 계층에게 접근성을 제공하는데 중추적인 역할을 하고 있습니다. 최근 머신러닝과 AI 기반 평가 모델의 발전으로 이는 더욱 고도화되고 있습니다. 이러한 기술을 활용한 대안신용평가는 비정형 데이터 분석을 통해 더욱 정교한 신용 평가를 가능하게 하며, 금융기관이 리스크를 낮추고 대출 승인율을 높이는 '선순환 구조'를 형성하고 있습니다. 미국의 P2P 대출 플랫폼인 랜딩클럽(LendingClub)은 전통적인 신용 평가 방식과 함께 대안신용평가를 병행하여 '씬파일러'에게도 금융 접근성을 확장하고 있습니다.

  • AI를 활용한 신용평가는 다양한 비금융 데이터를 포함할 수 있으며, 예로 상거래 내역, 공공요금 납부 이력을 통해 신용도를 평가할 수 있습니다. 엑스피리언(Experian)의 '엑스피리언 Go' 프로그램이 그 예입니다. 이 프로그램은 신용 기록이 없는 개인들이 금융 시스템에 참여할 수 있도록 도우며, 고객의 대출 가능성을 높입니다. AI의 활용은 금융 소외 계층의 신용 접근성을 높이고, 결국 사회적 안전망 강화를 지원하는 방향으로 기여하고 있습니다.

  • 4-2. 은행 운영 효율화 및 보안 관리

  • AI는 금융업계에서 ‘필수 도구’로 자리잡으며, 은행의 운영비용을 줄이고 고객 만족도를 향상시키는데 기여하고 있습니다. AI 도입을 통한 고객 상담 자동화는 하루 65만 건 이상의 고객 문의를 처리할 수 있으며, 이는 대응 시간과 정확도를 극대화하는 효과를 가져옵니다. 장기적으로 AI는 개인화된 고객 맞춤형 서비스를 제공함으로써 고객 경험을 혁신적으로 변화시키고 있습니다.

  • 또한, AI는 은행 보안의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 실시간 사기 탐지 기능을 통해 경고 시스템이 제대로 작동하면 허위 탐지 비율을 최대 73%까지 줄일 수 있고, 데이터 분석 능력을 통해 대출 심사 과정도 보다 효율적으로 개선됩니다. 이는 금융기관이 사기 행위를 사전에 차단하고, 고객의 신뢰를 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

  • 4-3. 제조·물류 공정 자동화 적용

  • 제조 및 물류 산업에서도 AI, RPA의 융합이 가속화되고 있습니다. AI는 생산 공정의 최적화를 위해 실시간 데이터를 분석하고, RPA는 반복적이고 규칙적인 작업을 자동화함으로써 공정의 효율성을 높입니다. 이 과정에서 얻어진 데이터는 지속적인 개선으로 이어져, 운영 비용 절감과 동시에 생산성 향상으로 연결됩니다. 예를 들어, 자동화된 시스템은 기계의 고장을 예측하여 미리 유지 보수를 요청함으로써, 다운타임을 최소화하는데 기여하고 있습니다.

  • 물류 분야 역시 AI의 사용이 두드러집니다. 예측 분석 기술을 통해 수요 예측 및 재고 관리에 있어 보다 정확한 판단을 가능케 하며, 이는 물류 리드 타임 단축과 비용 절감으로 이어지는 선순환 구조를 형성합니다. AI 기반 물류 솔루션은 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 경쟁력을 강화하는 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다.

5. 성공적 통합을 위한 전략과 과제

  • 5-1. 에이전트 기반 AI 플랫폼 활용법

  • 에이전트 기반 AI 플랫폼은 기업의 디지털 혁신을 이끄는 중요한 도구입니다. 이 플랫폼은 직원들의 업무를 자동화하고 생산성을 극대화하는 데 기여할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 엔비디아에서 출시한 네모 마이크로서비스는 이러한 플랫폼의 대표적인 예로, AI 팀원을 구성하고 데이터 플라이휠을 통해 지속적인 최적화를 지원합니다. 데이터 플라이휠이란, AI가 생성한 인사이트를 바탕으로 다시 AI의 성능을 개선할 수 있도록 지원하는 체계입니다. 이러한 시스템을 활용하는 기업은 AI의 활용도를 높일 수 있으며, 직원들은 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있는 환경이 조성됩니다.

  • 5-2. 마이크로서비스 아키텍처 도입

  • 마이크로서비스 아키텍처는 시스템의 유연성을 극대화하는 현대적인 접근 방법으로, 복잡한 엔터프라이즈 환경에서의 AI 및 RPA 통합을 보다 용이하게 합니다. 이 접근 방식에서는 애플리케이션을 독립적인 서비스로 나누어 각 서비스를 독립적으로 배포하고 관리할 수 있습니다. 결국, 기업은 각 프로세스의 변경과 확장이 가능해지며 최적의 솔루션을 빠르게 실현할 수 있습니다. 삼성SDS의 연구에 따르면, 마이크로서비스 아키텍처는 AI 에이전트를 구현하는 데 필요한 유연성과 확장성을 제공하며, 이러한 시스템은 지속적으로 진화하는 기술 환경에 적응하는 데 중요한 역할을 수행합니다.

  • 5-3. 조직 변화 관리 및 기술 역량 확보

  • AI와 RPA의 성공적인 통합을 위해서는 기술 변화에 대한 조직의 문화와 인식을 변화시키는 것이 필수적입니다. 기업이 AI 도입을 시도하는 과정에서는 경영진이 변화 의지를 선도해야 하며, 이를 통해 직원들이 새로운 기술과 도구를 수용하게끔 유도해야 합니다. AI 기술의 발전과 더불어 기업 내 인력의 기술적 역량 강화를 위한 교육이 중요히 여겨집니다. 삼성SDS에 의하면, 데이터 체계 및 보안 관리를 강화하고, 직원들이 AI 시스템을 효과적으로 활용하는 데 필요한 전문 도메인 지식을 갖추도록 지원해야 합니다. 이러한 노력 없이는 기술적 측면에서의 이점이 오히려 조직의 혼란을 초래할 수 있습니다.

결론

  • AI와 RPA의 통합은 비즈니스 환경에서 필수적인 요소로 자리잡고 있으며, 이들 기술의 적용이 단순한 자동화를 넘어선 지능적 의사결정과 자율 운영 체계로의 진화를 이끌고 있습니다. 현재 RPA 시장은 연평균 14.2%의 성장률을 기록하며, AI 에이전트 및 머신러닝 도구를 활용한 고도화된 자동화가 이루어지고 있습니다.

  • 금융권에서는 대안신용평가를 통한 정확한 리스크 관리, 은행의 보안 및 고객 서비스 혁신 등 다양한 사례들이 AI와 RPA의 결합에 의해 이루어지고 있습니다. 이러한 성공 사례들은 기업들이 비용을 절감하고 서비스 질을 향상시키는 데 기여하고 있음을 보여줍니다. 특히, AI의 발전은 고객 경험을 개인화하고 효율적인 서비스 제공에 큰 기여를 하고 있습니다.

  • 앞으로 기업들은 네모 마이크로서비스와 Agentic AI 플랫폼을 통해 모듈화된 자동화 생태계를 구축하고, 조직 문화 및 기술 역량을 동시에 강화해야 할 것입니다. 이 과정에서 인력의 역량 강화와 기술 변화 관리를 통해 조직의 유연성을 높이고, 지속 가능한 디지털 전환의 기초를 마련해야 합니다. 이러한 측면에서 AI와 RPA의 성공적인 통합은 앞으로의 비즈니스 성공 여부를 결정짓는 중요한 변수가 될 것입니다.

  • 결국, AI와 RPA의 시너지를 활용한 디지털 자동화는 미래의 경쟁을 선도하는 핵심 전략이 될 것이며, 이를 통해 기업들은 더 나은 경영 성과를 도출할 수 있는 기회를 잡게 될 것입니다.

용어집

  • AI (인공지능): AI는 인간의 지능을 모방하도록 설계된 컴퓨터 시스템으로, 데이터 분석, 의사결정, 문제 해결 등의 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 2025년 현재, AI 기술은 기업의 업무 방식에 혁신적인 변화를 가져오며, 고객 경험을 개선하고 생산성을 극대화하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
  • RPA (로봇 프로세스 자동화): RPA는 반복적인 비즈니스 프로세스를 자동화하기 위한 기술로, 소프트웨어 로봇을 사용하여 데이터 입력, 처리 및 전송 작업을 수행합니다. 현재 RPA 시장은 2030년까지 79억 달러에 이를 것으로 예측되며, 연평균 성장률은 약 25%에 달할 것으로 전망됩니다.
  • 마이크로서비스: 마이크로서비스 아키텍처는 소프트웨어를 작은 독립적인 서비스 단위로 나누어, 각 서비스가 독립적으로 배포되고 관리될 수 있도록 하는 현대적인 접근 방법입니다. 이는 시스템의 유연성을 극대화하여 AI와 RPA의 통합을 용이하게 합니다.
  • 생성형 AI: 생성형 AI는 단순한 자동화 기능을 넘어 자율적인 의사결정을 지원하는 AI 시스템입니다. 2025년 현재, 많은 기업들이 고객 서비스 자동화 및 데이터 분석을 위해 생성형 AI를 도입하고 있습니다.
  • 대안신용평가: 대안신용평가는 전통적인 신용 평가 방식과는 달리 비정형 데이터 분석을 통해 금융 접근성을 제공하는 방법입니다. 이는 금융 이력이 부족한 고객에게도 신용 평가 기회를 제공함으로써 금융소외 계층의 지원을 돕습니다.
  • 디지털 전환: 디지털 전환은 기존의 비즈니스 모델과 프로세스를 디지털 기술을 통해 혁신하는 과정입니다. AI와 RPA의 통합은 기업이 지속 가능한 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적인 요소로 작용하고 있습니다.
  • 에이전트 기반 AI: 에이전트 기반 AI는 고객과의 상호작용을 보다 인간적으로 만들어 주고, 반복적인 업무를 자동화하는 AI 솔루션입니다. 이는 기업의 서비스 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 인력의 효율적인 배치를 가능하게 합니다.

출처 문서