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한국 RPA 도입 현황과 AI 협업을 위한 단계적 발전 방향

일반 리포트 2025년 04월 25일
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목차

  1. 요약
  2. 대한민국 RPA 도입 현황 및 주요 사례
  3. 글로벌 RPA·디지털 프로세스 자동화 시장 동향
  4. AI 협업을 위한 RPA 단계적 발전 로드맵
  5. 도전 과제와 성공적 적용을 위한 시사점
  6. 결론

1. 요약

  • 2025년 4월 25일을 기준으로, 한국에서 RPA(Robotic Process Automation)는 공공 및 민간 부문에서 광범위하게 추진되고 있으며, 특히 양주시와 같은 지역에서 행정업무의 자동화가 진행 중입니다. 양주시는 2025년 하반기부터 RPA 시스템을 전면 도입할 예정이며, 이는 연간 2400시간의 행정처리 시간을 절약할 것으로 기대되고 있습니다. 이러한 변화는 지자체의 공공 서비스 품질 향상에 기여하며, 직원들이 보다 가치 있는 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성할 것입니다. 국산 RPA 솔루션 기업인 하이아스는 2021년 설립 이후 3년 만에 국내 시장에서 입지를 굳히며, 해외 진출을 계획하고 있습니다. 하이아스는 최근 괌의 전력 기업에 솔루션을 도입하여 글로벌 시장에서도 경쟁력을 인정받았습니다. 이 회사는 자동화 기술을 통해 고객 맞춤형 시스템을 제공하며, 매출 성장률 100% 달성을 목표로 해외 법인 설립과 파트너십 확대를 추진 중입니다. 이러한 흐름은 한국의 RPA 산업이 글로벌 시장에서 자리매김하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 세계적으로 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 시장은 2025년까지 79억 달러에 이를 것으로 예상되며, 디지털 프로세스 자동화(Digital Process Automation, DPA) 시장은 연평균 성장률 14.2%를 기록할 전망입니다. 이러한 시장 동향은 기업들이 디지털 전환을 추진하며 효율성 및 비용 절감을 동시에 이루려는 경향을 반영합니다. 특히 헬스케어 및 금융 서비스와 같은 분야에서 RPA와 DPA의 통합 활용은 비즈니스 프로세스를 혁신하는 주요 수단으로 부각되고 있습니다. RPA의 단계적 발전 로드맵에서는 룰 기반 자동화에서 인지형 및 자율형 자동화로의 진화를 통해 기업들이 고객의 요구에 신속하게 대응할 수 있는 능력을 강화하고 있습니다. 그러나 이러한 변화는 단순한 기술 도입을 넘어, 적절한 보안 및 거버넌스, 인력 역량 강화, 그리고 산업별 맞춤형 솔루션 개발과 같은 다양한 과제를 해결해야하는 조건을 내포하고 있습니다.

2. 대한민국 RPA 도입 현황 및 주요 사례

  • 2-1. 양주시 행정업무 자동화 도입 현황

  • 경기 양주시는 2025년부터 본격적인 행정업무 자동화를 위해 Robotic Process Automation(RPA) 시스템을 도입할 계획을 밝히고 있습니다. 이 시스템은 반복적이고 정형화된 업무를 소프트웨어 로봇이 대신 수행함으로써 행정 효율성을 극대화하고, 오류를 최소화하는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 양주시는 2025년 상반기 중에 출장여비 계산, 당직근무 알림, 민원처리 예고 알림, 체납 압류 해지 등 네 가지 주요 과제를 우선적으로 자동화할 예정입니다. 이러한 과제가 완성되면, 오는 7월부터 RPA 시스템 운영을 본격적으로 시작할 계획입니다.

  • RPA의 도입으로 양주시는 연간 약 2400시간의 행정처리 시간을 절약할 것으로 예상하고 있으며, 이는 공공 서비스의 품질 제고와 더불어 직원들의 업무 부담을 크게 줄일 수 있는 기회를 제공할 것입니다. 또한, RPA 시스템을 통해 행정 담당자가 부재하더라도 업무가 중단되지 않아 민원 처리의 신속성과 신뢰성을 모두 확보할 수 있을 것으로 보입니다. 양주시 관계자는 RPA 도입을 통해 단순 반복 업무에서 벗어나 직원들이 좀 더 창의적이고 가치 있는 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성하겠다고 밝혔습니다.

  • 양주시는 이번 RPA 도입 결과를 바탕으로 추가적인 과제를 지속적으로 발굴하여 스마트 행정 기반을 더욱 확대할 계획입니다. 이러한 노력은 다른 지자체의 RPA 도입에 대한 모범 사례로 작용할 가능성이 높으며, 공공 부문의 디지털 전환에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

  • 2-2. 국산 RPA 솔루션 하이아스의 글로벌 진출

  • ㈜하이아스는 국내 RPA 솔루션 시장에서 눈에 띄는 성장을 이루고 있는 기업으로, 최근에는 해외 진출까지도 염두에 두고 있는 상황입니다. 최근 발표된 내용을 보면 하이아스는 2021년에 설립된 이후 3년 만에 국내 시장에서 강력한 입지를 구축하였고, 특히 미국령 괌의 전력 기업 G사에 자사 솔루션을 도입하여 글로벌 시장에서의 경쟁력을 인정받았습니다.

  • 하이아스는 RPA를 통해 자동화 기술을 활용한 다양한 솔루션을 제공하며, 고객 맞춤형 시스템을 구축하는 데 집중하고 있습니다. 이 회사는 ServiceNow, Zebra와 같은 외부 솔루션까지 공급 범위를 확장해 나가며 서비스 포트폴리오를 다양화하고 있습니다. RPA 활용은 단순히 반복 업무를 자동화하는 것을 넘어서, 직원들이 창의적이고 고부가치의 업무에 집중할 수 있도록 돕는 중요한 기술로 자리 잡고 있습니다.

  • 하이아스는 매출 성장률을 100%로 목표하는 등 공격적으로 글로벌 시장 확장을 노리고 있으며, 이를 위해 파트너십 확대와 해외 법인 설립을 추진하고 있습니다. 이러한 해외 진출 전략은 단순히 매출 증가에 그치는 것이 아니라, 국산 RPA 솔루션의 경쟁력을 입증하고 글로벌 무대에서의 존재감을 강화하는 중요한 단계로 작용할 것입니다. 하이아스는 앞으로도 지속적으로 기술을 고도화하고, 새로운 솔루션을 개발하여 RPA 시장의 미래를 선도하는 기업으로 나아갈 방침입니다.

3. 글로벌 RPA·디지털 프로세스 자동화 시장 동향

  • 3-1. 글로벌 RPA 산업 영향 및 확산

  • 로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 현대의 디지털 변환에서 핵심 기술로 자리 잡았습니다. RPA는 반복적인 작업을 자동화하고 운영의 효율성을 최적화하는 기능을 통해, 특히 금융, 헬스케어, 그리고 통신 분야에서 그 영향력을 급격히 확대하고 있습니다. 2025년까지 RPA 시장은 79억 달러의 가치에 도달할 것으로 예상되며, 이는 다양한 산업에서 자동화 솔루션에 대한 수용이 증가하고 있음을 반영합니다. RPA는 기업들이 민첩성을 높이고 혁신을 이루기 위한 기초를 제공하며, 다양한 산업에서 비즈니스 프로세스를 혁신하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

  • 예를 들어, AI와 통합된 인지형 자동화는 시스템이 데이터와 정보를 인간처럼 해석하고 반응할 수 있도록 만들어, 기업의 의사결정 질을 향상시킵니다. AI가 적용된 RPA 솔루션은 적시의 정보 제공 및 실시간 데이터 분석 기능을 내장하여, 더욱 효율적이고 정보 기반의 의사결정을 지원합니다.

  • 3-2. 디지털 프로세스 자동화 시장 규모와 성장률 전망

  • 2025년부터 2032년까지 디지털 프로세스 자동화(Digital Process Automation, DPA) 시장은 연평균 성장률(CAGR) 14.2%를 기록하며 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 기업들이 점점 더 디지털화를 선호하고 있으며, 이를 통해 운영 효율성과 비용 절감을 동시에 이루려는 노력이 반영된 결과입니다. DPA는 업무 프로세스의 일관성을 유지하고 자원 할당을 최적화하여 기업의 전반적인 성과를 개선할 수 있습니다.

  • DPA 시장은 제조, 금융 서비스, 통신 등 다양한 분야에서 그 응용범위를 넓히고 있습니다. 특히 최근 헬스케어 분야에서는 환자 관리 시스템을 자동화하여 운영 효율성을 높이고 데이터 품질을 향상시키고 있습니다. 더불어 RPA와 DPA의 통합은 업무 프로세스를 재설계하고 보다 유연하고 적응성 있는 운영 모델 구축에 집중할 수 있도록 합니다. 이처럼 디지털 프로세스 자동화의 성장은 단순한 기술 도입을 넘어서, 기업의 전략적 혁신을 이끄는 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다.

4. AI 협업을 위한 RPA 단계적 발전 로드맵

  • 4-1. 1단계 룰 기반 자동화

  • 룰 기반 자동화는 RPA의 가장 기본적인 형태로, 반복적이고 규칙 위주로 진행되는 업무를 자동화하는 단계입니다. 이 단계에서는 정해진 규칙에 따라 수행되는 작업을 로봇 소프트웨어가 대신 처리하여, 인적 오류를 줄이고 효율성을 높이는 데 중점을 둡니다. 예를 들어, 금융기관에서 고객 정보 입력이나 데이터 검증 업무를 자동화하여 수작업 시간을 80% 이상 단축하는 사례가 있습니다. 이러한 자동화는 기업이 리소스를 최소한으로 사용하면서도 생산성을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다.

  • 4-2. 2단계 프로세스 민첩화 및 통합

  • 이 단계에서는 룰 기반 자동화를 넘어, 다양한 시스템과 프로세스를 통합하여 보다 민첩한 업무 처리를 추구합니다. 기업은 RPA를 통해 서로 다른 IT 시스템 간의 데이터 전송을 자동화하여 업무 흐름을 원활하게 하고, 필요에 따라 프로세스를 조정할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 예를 들어, 다양한 부서에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집, 분석하여 인사이트를 제공함으로써 의사결정 과정을 신속하게 지원하는 시스템이 점차 확대되고 있습니다.

  • 4-3. 3단계 인지형(RPA×AI) 자동화

  • 인지형 자동화는 RPA와 인공지능(AI)의 결합으로, 단순한 룰 기반 자동화에서 인식을 통한 자동화로 발전하는 단계입니다. 이 단계에서는 AI 기술을 통해 비정형 데이터를 처리하고, 패턴 인식을 기반으로 한 예측 분석이 가능해집니다. 예를 들어, 고객 서비스 챗봇이 고객의 질문을 이해하고 대응하는 방식이 이에 해당합니다. 기업들은 이러한 인지형 자동화를 통해 고객의 요구에 더 능동적으로 대응할 수 있으며, 고객 만족도를 높이는 동시에 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

  • 4-4. 4단계 자율형 및 에이전트 기반 자동화

  • 자율형 자동화는 AI가 스스로 결정을 내리는 환경을 조성하는 것을 목표로 합니다. 기업은 AI 시스템이 특정 조건을 이해하고, 자율적으로 작업을 수행할 수 있도록 함으로써, 최소한의 인력 개입으로도 높은 효율성을 달성할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 엔비디아의 ‘네모 마이크로서비스’는 기업들이 AI 에이전트를 활용해 데이터 플라이휠을 통해 자기 학습하면서 지속적으로 최적화되는 시스템을 구축하도록 지원합니다. 이러한 발전은 장기적으로 기업의 운영 방식을 혁신적으로 변화시키며, 인력의 역할을 재정의하는 데 기여할 것입니다.

5. 도전 과제와 성공적 적용을 위한 시사점

  • 5-1. 보안·거버넌스 구축

  • RPA와 AI의 도입이 가속화됨에 따라, 보안과 거버넌스의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 특히, RPA와 AI 기술은 기업의 데이터와 프로세스를 자동화하는 데에 강력한 도구로 작용하지만, 이러한 기술의 도입에는 데이터를 안전하게 보호하고, 규제를 준수하며, 전반적인 위험 관리를 강화하는 노력이 필요하다.

  • 기업들은 AI와 RPA의 통합 과정에서 사이버 보안 위험을 인식하고, 이를 해결하기 위한 적절한 프레임워크를 개발해야 한다. 예를 들어, 네트워크 안전성을 높이기 위해 네트워크 접근 제어, 데이터 저장소의 암호화 및 접근 기록 관리를 철저히 해야 하며, 외부 침입으로부터 회사의 데이터를 보호하는 동시에 주기적인 보안 점검을 실시해야 한다.

  • 또한, 효과적인 거버넌스 체계에 의해 다양한 시스템과 프로세스 간의 협조를 강화하고, 책임과 권한을 명확히 해야 한다. 이는 모든 부서에서 AI와 RPA 도입이 나아가야 할 방향성을 제시하며, 기술과 비즈니스 목표 간의 정렬을 통해 조직 전체의 디지털 트랜스포메이션을 촉진할 수 있다.

  • 5-2. 인력 역량 강화와 조직 문화

  • RPA와 AI의 성공적인 도입에는 인력의 적합한 역량 배양이 필수적이다. 많은 조직은 기술적인 분야에서 인력 부족 문제에 직면하고 있으며, 이는 새로운 도구와 시스템을 효과적으로 운영하는 데 장애물로 작용하고 있다.

  • 이러한 문제를 극복하기 위해, 기업은 지속적인 교육 프로그램과 워크숍을 통해 직원들이 새로운 기술에 적응할 수 있도록 지원해야 한다. 이를 통해 직원들은 RPA와 AI의 기본 원리뿐만 아니라, 이를 실제 비즈니스 상황에서 어떻게 활용할 수 있는지를 배우게 된다.

  • 뿐만 아니라, 긍정적인 조직 문화를 조성하는 것도 중요하다. 직원들이 변화에 대한 저항감 없이 새로운 기술을 수용할 수 있도록 독려하고, 협업과 공유의 중요성을 인식시켜야 한다. 이는 RPA와 AI의 도입이 단순한 기술 도입이 아니라, 조직의 전반적인 운영 방식을 혁신할 수 있다는 점에서 매우 중요하다.

  • 5-3. 산업별 커스터마이징 필요성

  • 각 산업의 특성과 요구에 맞춘 RPA와 AI 솔루션의 커스터마이징이 무엇보다 중요하다. 모든 산업이 동일한 자동화 프로세스를 수용할 수는 없으며, 각 산업 별로 독특한 규제, 데이터 및 프로세스가 존재하기 때문에 이를 반영한 솔루션 설계가 필수적이다.

  • 예를 들어, 제조업에서는 생산 라인의 최적화와 품질 관리를 위한 RPA 솔루션이 필요하지만, 서비스 산업에서는 고객 서비스와 관련된 자동화가 더 중요할 수 있다. 따라서 개발자가 산업별 현실을 고려하여 맞춤형 솔루션을 설계해야 하며, 이러한 과정에서 해당 산업 전문가들과의 협업이 중요하다.

  • 한편, 커스터마이징은 또한 조직이 가진 복잡한 데이터 생태계를 이해하고 최적화하는 데 도움을 줄 수 있다. 이는 데이터 통합 및 분석의 품질을 향상시켜 조직의 전반적인 자동화 효율성을 높일 수 있는 기회를 제공한다.

결론

  • 2025년 4월 25일 현재, 한국의 RPA 도입은 공공 및 민간 부문에서 눈에 띄는 성과를 이뤄내고 있으며, 특히 양주시의 사례에서 행정 효율화의 모범을 사례로 할 수 있습니다. 하이아스와 같은 국산 기업들이 글로벌 시장에 진출하여 국가 자동화 역량을 보여주고 있는 상황은 국내 기업들에게 비즈니스 모델 혁신의 기회를 제공하고 있습니다. 현재 RPA 및 디지털 프로세스 자동화 산업은 급속한 성장세를 보이고 있으며, 이를 기반으로 기업들은 AI와의 통합을 통해 자동화 효과를 극대화해야 함을 강조하고 있습니다. 앞으로의 RPA 발전 방향은 룰 기반 자동화에서 한 단계 더 나아가 인지형 및 자율형 자동화로 진화해야 하며, 이를 위해 보안 강화와 체계적 거버넌스 구축은 필수적입니다. 또한, 인력 역량 강화를 위한 교육 및 조직 문화 혁신이 동반되지 않으면 이러한 기술 도입이 원하는 성과로 이어지기 어려울 것입니다. 각 산업에 특화된 맞춤형 솔루션 개발이 필요하며, 이는 데이터 통합과 품질 제고를 통해 자동화 효율성을 높이는 기회를 마련할 것입니다. 예방적이고 능동적인 접근을 통해 기업들이 이러한 변화에 적극 대응할 경우, RPA와 AI의 협업은 기업의 혁신을 선도하는 중요한 요소로 자리 잡을 것입니다.

용어집

  • RPA (로보틱 프로세스 자동화): RPA는 반복적이고 정형화된 업무를 소프트웨어 로봇이 자동으로 수행하도록 하는 기술입니다. 주로 비즈니스 프로세스 개선을 목적으로 하며, 인적 오류를 줄이고 효율성을 극대화하는 데 기여합니다.
  • AI 협업: AI 협업이란 인공지능 기술이 로봇 프로세스 자동화와 결합되어 업무를 수행하는 방식으로, 데이터 분석과 의사결정을 지원하여 생산성을 향상시키는 과정을 의미합니다. 이를 통해 기업들은 고객의 요구에 더 능동적으로 대응할 수 있습니다.
  • 디지털 전환: 디지털 전환은 기업이 전통적인 업무 방식에서 디지털 기술을 적용하여 비즈니스 모델과 프로세스를 혁신하는 것을 말합니다. 이는 운영 효율성 및 경쟁력 강화를 위한 필수 과정으로, RPA와 AI 도입이 중요한 역할을 합니다.
  • 지능형 자동화: 지능형 자동화는 RPA와 인공지능 기술을 결합한 형태로, 시스템이 데이터를 이해하고 비정형 데이터 처리, 패턴 인식 등을 통해 자동화하는 기술입니다. 이는 기업의 의사결정 질을 향상시키고 빠른 대응을 가능하게 합니다.
  • 하이아스: 하이아스는 2021년에 설립된 한국의 RPA 솔루션 기업으로, 국내 시장에서 빠르게 성장하며 최근 해외 진출을 계획하고 있습니다. 괌의 전력 기업에 자사 솔루션을 도입하여 글로벌 시장에서도 경쟁력을 인정받고 있습니다.
  • 디지털 프로세스 자동화 (DPA): DPA는 비즈니스 프로세스를 디지털화하여 효율성을 높이는 기술로, RPA와 결합하여 작업의 일관성을 유지하고 자원 할당을 최적화하는 데 기여합니다. 연평균 성장률(CAGR)이 14.2%로 예상되는 시장입니다.
  • 보안: RPA와 AI의 도입에 따라 데이터와 시스템의 안전을 보장하기 위한 기술적, 관리적 조치를 의미합니다. 이 과정에서는 사이버 보안 위험을 인식하고 이를 해결하기 위한 프레임워크 개발이 필요합니다.
  • 거버넌스: 거버넌스는 기업의 데이터 및 프로세스 관리 체계를 의미하며, RPA 및 AI의 통합 과정에서 책임과 권한을 명확히 하여 기술과 비즈니스 목표 간의 일치를 도모합니다.
  • 인력 역량: RPA와 AI 기술을 효과적으로 도입하기 위해 요구되는 인력의 기술적 능력과 지식 수준을 지칭합니다. 기업의 지속적인 교육 프로그램과 워크숍이 중요합니다.
  • Cognitive RPA (인지형 RPA): Cognitive RPA는 AI와 RPA의 통합을 통해 비정형 데이터를 처리하고 패턴 인식을 이용한 예측 분석을 가능케 하는 기술입니다. 이는 비즈니스 프로세스를 혁신하는 데 기여합니다.

출처 문서