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RPA와 ChatGPT 통합을 통한 업무 자동화 혁신 사례 분석

일반 리포트 2025년 05월 14일
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목차

  1. 요약
  2. RPA와 ChatGPT 통합의 개념 및 중요성
  3. 기업 부문 적용 사례
  4. 공공 부문 디지털 행정 혁신 사례
  5. 산업 전반의 하이퍼오토메이션 동향
  6. 성공 요인과 도전 과제
  7. 결론

1. 요약

  • RPA(로봇 프로세스 자동화)와 생성형 AI인 ChatGPT의 통합은 현대 기업의 업무 자동화 혁신을 이끌어내는 핵심 요소로 부상하고 있습니다. 2025년 5월 14일 기준으로, 하이퍼오토메이션의 개념이 확립됨에 따라, 이 두 기술의 접목은 단순한 반복 업무의 자동화를 넘어 비정형 데이터 처리 및 고객 맞춤형 의사결정 지원의 영역으로 확장되고 있습니다. RPA는 반복적이고 규칙 기반의 비즈니스 프로세스를 자동화하는 기술로서, 기업들이 전략적 업무에 자원을 집중하도록 합니다. 반면, ChatGPT는 자연어 처리 기술을 기반으로 비정형 데이터를 이해하고 응답하는 능력을 강화하여 고객 상호작용의 품질을 크게 향상시킵니다.

  • RPA와 ChatGPT의 통합은 업무의 효율성을 극대화할 수 있는 가능성을 열어주었습니다. 예를 들어, 고객 서비스 분야에서 AI가 자동으로 고객의 문의를 분석하고 적절한 답변을 제시함으로써 고객 대기 시간과 불만을 줄이는 데 기여할 수 있습니다. 국내외에서 이러한 통합 사례는 늘어나고 있으며, 특히 삼성SDS와 같은 선도 기업들은 생성형 AI를 활용해 조직 내 운영 효율성을 입증했습니다. Gartner의 보고서에 따르면, 하이퍼오토메이션 시장은 지속적인 성장을 이룰 것이며, 이는 기업들에게 디지털 혁신을 위한 중요한 전환점이 되고 있습니다.

  • 또한, 용인특례시에서는 자체 제작된 GPTs를 활용하여 행정 업무의 효율성과 정확성을 높이고 있으며, AI 기반 행정 서비스의 모델로 자리매김하고 있습니다. 이러한 혁신은 공공 부문에서도 중요성을 더해가고 있으며, 향후 AI 기술이 전통적인 업무 방식에 통합되는 과정에서 보다 높은 수준의 디지털 행정을 기대할 수 있게 되었습니다. 전반적으로 RPA와 ChatGPT의 융합은 기업과 공공기관의 업무 효율성을 증대시키는데 중요한 역할을 담당하게 될 것입니다.

2. RPA와 ChatGPT 통합의 개념 및 중요성

  • 2-1. RPA와 ChatGPT 연동 개념

  • RPA(로봇 프로세스 자동화)는 반복적이고 규칙 기반의 비즈니스 프로세스를 자동화하는 기술입니다. 기업들은 RPA를 통해 업무의 효율성을 극대화하고 인적 자원을 전략적 업무에 집중할 수 있게 되었습니다. RPA는 오랜 시간에 걸쳐 발전해오며, 이제는 AI(인공지능)와의 결합을 통해 더 높은 수준의 자동화를 구현하고 있습니다. ChatGPT는 자연어 처리(NLP) 기술을 기반으로 한 생성형 AI로, 사용자와의 상호작용을 통해 학습하고 정교한 응답을 제공할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. RPA의 기본적인 역할은 규칙 기반의 작업을 처리하는 반면, ChatGPT는 비정형 데이터를 이해하고 처리하는 데 강점을 보입니다. 이러한 두 기술의 결합은 반복 업무의 효율성을 높이는 한편, 복잡한 고객 요청 및 문의에 대한 대응 능력을 크게 향상시키는 결과를 초래합니다.

  • 2-2. 통합을 통한 기대 효과

  • RPA와 ChatGPT의 통합은 여러 가지 기대 효과를 가져옵니다. 우선, 업무 자동화의 범위가 확장되어 비정형 데이터 처리와 복잡한 의사결정 지원이 가능해집니다. 예를 들어, 고객 서비스 분야에서 자동화된 시스템이 고객의 문의를 즉시 분석하고 적절한 답변을 제공함으로써 사용자의 대기 시간과 불만을 줄일 수 있습니다. 또한, RPA는 반복적인 업무 처리 속도를 향상시켜 인적 자원의 낭비를 줄이는 한편, ChatGPT는 보다 비즈니스에 맞춘 지식 기반으로 대화를 이어나가 고객 맞춤형 경험을 제공합니다. 이러한 결과적으로 기업의 운영 효율성과 고객 경험 개선이 동시에 이루어질 수 있습니다.

  • 2-3. 글로벌 및 국내 시장 동향

  • 2025년 현재, RPA와 ChatGPT의 통합 솔루션은 전 세계적으로 빠르게 확산되고 있습니다. Gartner의 보고서에 따르면, 하이퍼오토메이션 기술 시장은 계속 성장할 것으로 전망되며, RPA와 AI의 결합은 기업의 디지털 혁신의 핵심 요소로 자리잡고 있습니다. 국내에서도 RPA와 AI의 결합 사례가 늘어나고 있습니다. 특히, 삼성SDS와 같은 기업들은 생성형 AI를 기반으로 한 업무 자동화 솔루션을 도입하여 조직의 생산성을 크게 향상시켰습니다. 이러한 RPA와 ChatGPT 통합 기술은 향후의 업무 프로세스 변화와 효율성 증대에 기여할 것으로 기대됩니다.

3. 기업 부문 적용 사례

  • 3-1. monday.com의 AI 업무 혁신

  • monday.com은 AI 기술을 활용하여 업무 효율화를 이룬 기업 사례로 주목받고 있다. 특히, AI를 통한 자동화는 반복적인 admin 작업을 줄이고 직원들이 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성하였다. 예를 들어, monday.com은 AI 문서 요약 기능을 통해 사용자가 방대한 양의 문서에서 필요한 정보를 신속하게 추출할 수 있도록 했으며, 이러한 변화는 정보 파악의 효율성을 높여준다.

  • AI는 또한 뭉쳐 있는 여러 데이터를 통합 분석하는 데 도움을 주고 있으며, 이를 통해 사용자 맞춤형 솔루션을 제공함으로써 고객 경험을 개선하고 기업 운영의 효율성을 극대화하는 데 기여하고 있다. 이러한 혁신은 기업이 디지털 전환을 가속화하고 시장의 변화에 유연하게 대응할 수 있도록 돕는다.

  • 3-2. 삼성SDS의 AI 챗봇 도입

  • 삼성SDS는 AI 챗봇을 도입하여 24시간 고객 응대 시스템을 구축하였고, 이를 통해 고객 만족도를 크게 향상시켰다. AI 챗봇은 사용자가 상시 문의할 수 있도록 지원하며, 반복적인 질문에는 자동으로 응답함으로써 상담원들의 업무 부담을 덜어준다. 이와 같은 시스템은 고객 대기 시간을 최소화하고, 전반적인 서비스 품질을 개선하는 데 기여하고 있다.

  • AI 챗봇의 도입은 운영 비용 절감의 효과도 가져온다. 기존의 사람 상담원이 처리하던 업무를 AI가 대신함으로써 인력 자원의 재배치를 가능하게 하며, 고객 응대의 일관성과 품질 또한 향상된다. 예를 들어, 삼성SDS는 AI 챗봇을 통해 고객 서비스 부문의 효율성을 높이고, 상담원의 시간과 노력을 더 복잡하고 창의적인 업무에 집중할 수 있도록 했다.

  • 3-3. AI 에이전트 기반 RPA 활용

  • AI 에이전트를 통한 RPA(Robotic Process Automation)의 활용 사례도 다수 존재한다. AI 에이전트는 사용자의 요구를 신속하게 처리하고, 데이터를 기반으로 적시에 그에 맞는 인사이트를 제공할 수 있기 때문에, 기업 내 다양한 프로세스의 자동화가 가능하다. AI 에이전트는 반복적인 업무를 대신함으로써 인력들이 전략적 결정이나 중요 업무에 더 많이 집중할 수 있게 하는 효과도 기대할 수 있다.

  • 예를 들어, 금융 서비스 분야에서 AI 에이전트를 도입하여 대출 심사 및 고객 데이터 분석의 자동화를 구현한 사례가 있다. 이러한 방식은 일관된 품질의 서비스를 제공하며, 완료 시간을 단축시켜 고객의 경험을 한층 개선하였다. RPA와 AI의 결합은 단순한 기능적 자동화에 그치지 않고, 향후 데이터 기반 의사결정 체계를 전반적으로 혁신하는 발판이 되고 있다.

4. 공공 부문 디지털 행정 혁신 사례

  • 4-1. 용인특례시 자체 제작 GPTs

  • 용인특례시는 2025년 5월 14일 기준으로 행정 업무의 효율성과 정확성을 높이기 위해 생성형 인공지능 플랫폼인 'Chat-GPT'를 활용하기로 결정하였습니다. 이들은 자체적으로 세 가지 종류의 GPTs를 제작하여 실무 현장에 적용했습니다. 이러한 GPTs는 각각 용인시 자치법규 전문가, 용인시 AI 기자, 출장보고용으로 구분되며, 각기 다른 특별한 기능을 갖추고 있습니다.

  • 특히 '용인시 자치법규 전문가'는 사용자가 용인시의 조례와 규칙을 정밀하게 검색할 수 있도록 지원하며, 필요한 경우 정확한 조문 정보를 제공합니다. 이는 행정 업무 담당자가 법적 기준에 맞춰 국정 운영을 함에 있어 매우 중요한 도구로 자리 잡고 있습니다.

  • '용인시 AI 기자'는 합리적이고 신속한 보도자료 작성을 돕기 위해 설계되었습니다. 이 GPT는 시에서 작성하는 보도자료 형식에 맞춘 원고 초안을 자동으로 생성해 제공하며, 정책부서와 홍보부서가 이를 수정하고 쉽게 배포할 수 있도록 하여 실무자의 업무 집중도를 높였습니다.

  • '출장보고용' GPT는 출장의 일정, 장소, 주요 내용을 입력받고 이를 바탕으로 자동으로 출장보고서를 작성하는 기능을 제공합니다. 이러한 자동화는 행정 직원이 수작업으로 들여야 했던 시간을 대폭 단축시키고 업무 효율성을 크게 개선할 수 있었습니다.

  • 4-2. 행정 업무 효율성 및 정확성 제고

  • 용인특례시의 GPTs 도입은 행정 업무의 효율을 극대화하는 데 상당한 기여를 하고 있습니다. 각 GPT의 사용을 통해 반복적이고 시간 소모적인 업무를 대체하여 공무원들이 본연의 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성하고 있습니다. 이는 결국 행정 서비스의 품질 향상으로 이어지고 있습니다.

  • 행정 업무의 집중도를 높임으로써, 공무원 개개인의 역량과 창의성을 극대화하는 기초가 마련되었으며, 이러한 변화를 통해 혁신적인 디지털 행정체계를 구축할 수 있을 것으로 기대됩니다. 이는 궁극적으로 시민들에게 제공되는 서비스의 신뢰성과 만족도를 높이는 결과로 이어질 것으로 평가받고 있습니다.

  • 4-3. 디지털 행정체계 구축 효과

  • 용인특례시의 진행 상황은 디지털 행정체계 구축의 모델로서 주목받고 있습니다. GPTs의 활용은 단순한 업무 효율성 개선을 넘어, 행정 프로세스의 전반을 디지털화함으로써 보다 투명하고 신뢰성 있는 행정 서비스를 실현하고 있습니다.

  • 행정체계의 디지털화는 각종 자료의 접근성과 검색성을 높이는 동시에, 불필요한 절차를 간소화하여 민원 서비스의 속도를 높이고 있습니다. 이에 따라 용인특례시는 향후 AI 기반의 행정체계를 더욱 확대해 나가고, 시스템 개선에 필요한 사용자 의견을 적극적으로 수렴하여 서비스 품질을 지속적으로 향상시킬 계획을 가지고 있습니다.

5. 산업 전반의 하이퍼오토메이션 동향

  • 5-1. 하이퍼오토메이션 핵심 기술 트렌드

  • 하이퍼오토메이션은 기업 운영과 업무 프로세스의 자동화를 넘어서, AI와 머신러닝, 통합 플랫폼 서비스(iPaaS) 및 로우코드/노코드 플랫폼과 같은 다양한 첨단 기술들이 융합된 개념입니다. 2025년 현재, 이러한 기술 트렌드는 많은 산업 분야에 걸쳐 적용되고 있으며, 조직들은 이를 통해 비효율을 최소화하고 혁신적인 업무 처리 방식을 추구하고 있습니다. AI 기반 의사결정 자동화가 forefront에 서 있는 가운데, 기업들은 데이터 분석 및 예측 기술을 통해 더욱 지능적인 작업 처리를 가능하게 하고 있습니다.

  • 예를 들어, 마이닝 및 태스크 마이닝 기술은 비즈니스 프로세스의 비효율성을 찾아내고, 자동화 가능성을 높임으로써 기업이 자원의 활용도를 극대화하도록 돕습니다. 여기에 기반한 자동화 솔루션은 실시간 데이터와 과거 데이터를 분석하여 예측 유지보수, 고객 행동 분석 등 고급 의사결정 지원에 활용될 수 있습니다.

  • 5-2. RPA의 미래 진화 방향

  • Robotic Process Automation(RPA) 기술은 기본적으로 반복적이고 규칙 기반의 작업을 자동화하는 데 중점을 둡니다. 그러나 이제는 AI와 결합하여 비정형 데이터 처리 및 복잡한 의사결정까지 자동화할 수 있는 단계로 진화하였습니다. 많은 전문가들은 RPA의 미래가 단순한 자동화를 넘어, 더욱 지능적이고 상호 연결된 비즈니스 프로세스에 최적화될 것이라고 예측하고 있습니다.

  • RPA의 진화는 여러 가지 기술적 통합을 통해 가능해지고 있습니다. 예를 들어, 자연어 처리(NLP)와 광학 문자 인식(OCR) 기술은 AI의 힘을 빌려 데이터 처리의 정확성과 효율성을 극대화합니다. 한편, 클라우드 기반의 RPA 솔루션은 기업들이 인프라 없이도 손쉽게 자동화를 진행할 수 있도록 지원하며, 중소기업들도 RPA의 혜택을 누릴 수 있게 합니다.

  • 5-3. 생성형 AI 결합 비즈니스 모델

  • 최근 하이퍼오토메이션의 중요한 변화 중 하나는 생성형 AI 기술과의 결합입니다. 기업들은 ChatGPT와 같은 생성형 AI 모델을 통해 고객 맞춤형 의사결정을 지원하고, 복잡한 데이터 처리 작업을 더욱 효율적으로 처리하고 있습니다. 이러한 모델은 인공지능이 대화형으로 학습하고 진화하며, 사용자와의 상호작용을 통해 개선된 결과를 제공합니다.

  • 예를 들어, SAP의 'Joule'과 같은 생성형 AI 도구는 자연어 명령을 통해 자동화된 워크플로우를 쉽게 생성하거나 수정할 수 있도록 하여, 기업들이 필요한 데이터를 즉시 활용할 수 있게 합니다. 이러한 비즈니스 모델의 변화는 고객 경험을 향상시키고, 궁극적으로 기업의 경쟁력을 높이는 중요한 요소로 작용할 것입니다.

6. 성공 요인과 도전 과제

  • 6-1. 통합 시 고려할 기술·보안 이슈

  • RPA와 ChatGPT의 통합은 다양한 기술적 요인과 보안 이슈를 동반합니다. 첫째, 데이터 보안 문제는 최우선적으로 고려되어야 합니다. AI 시스템이 고객 데이터 및 내부 정보를 처리함에 따라, 데이터 유출이나 해킹의 위험이 커질 수 있습니다. 이에 따라 두 시스템 간의 연결 구조와 데이터 흐름을 철저히 설계해야 하며, 암호화 기술과 접근 제어 정책을 강화해야 합니다. 둘째, 시스템 간 호환성 및 통합의 복잡성 또한 중요한 요소입니다. 각 시스템이 서로 다르게 설계되었기 때문에, 통합 과정에서 데이터 포맷이나 프로토콜의 차이로 인한 문제가 발생할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 API 설계 및 서비스 간 데이터 변환 규칙을 명확히 정의해야 합니다. 셋째, AI의 예측 및 추천 알고리즘이 비즈니스에 미치는 영향에 대한 이해가 필요합니다. 잘못된 데이터 학습이나 알고리즘 설명 부족은 잘못된 의사결정을 초래할 수 있으므로, 지속적인 모니터링과 조정이 필요합니다.

  • 6-2. 윤리적·법적 컴플라이언스

  • AI와 RPA의 통합 시 윤리적 및 법적 문제의 해결은 필수적입니다. AI의 의사결정 과정이 불투명할 경우, 기업은 비윤리적인 행동으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 인공지능이 고객 데이터에 기반하여 편향된 결정을 내리지 않도록 하는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 AI 모델의 학습 데이터와 알고리즘을 정기적으로 감사하고 검토하여 편향성을 줄여야 합니다. 법적 측면에서도 컴플라이언스 준수가 요구됩니다. 이는 개인정보 보호법 및 AI 관련 규정 준수를 포함합니다. 특히 GDPR(일반 데이터 보호 규정)과 같은 국제적인 법률을 준수해야 할 경우, 고객 데이터 처리 방식에 대한 투명성을 확보하고 고객의 동의를 받아야 합니다.

  • 6-3. 인력 재교육 및 조직문화 적응

  • RPA와 ChatGPT 통합이 성공하기 위해서는 기존 직원들의 재교육이 필수적입니다. AI 및 자동화 기술에 대한 이해가 부족한 직원이 있다면, 이는 통합 시 큰 저항 요인이 될 수 있습니다. 따라서 기업에서는 직원들에게 필요한 교육을 실시하고, AI의 활용 사례를 보여주는 세미나나 워크숍을 개최하는 등의 노력이 필요합니다. 이와 함께, 조직문화의 변화도 중요합니다. AI 도입은 단순히 기술적인 문제를 해결하는 것을 넘어, 조직의 사고방식을 바꾸어야 하는 도전입니다. 직원들이 AI와 협력하여 보다 창의적인 문제 해결을 할 수 있도록 지지하는 문화가 필요하며, 또한 실패를 두려워하지 않고 실험할 수 있는 환경이 조성되어야 합니다.

결론

  • RPA와 ChatGPT의 통합은 단순한 반복 업무 자동화를 뛰어넘어 비정형 데이터 처리 및 예측 분석, 그리고 사용자 맞춤형 의사결정 지원으로의 혁신을 모색하고 있습니다. 다양한 기업 및 공공기관 사례에서 밝혀진 바처럼, 이러한 통합은 인력의 업무 효율성을 최소 2배 이상 향상시키고 있으며, 조직의 운영 방식에 커다란 변화를 가져올 것으로 예상됩니다. 특히, 용인특례시와 같은 지역 자치단체의 자체 제작 GPTs 도입 사례는 행정 서비스의 품질 향상에 기여하고, 하이퍼오토메이션을 통해 공공 부문에서도 지속 가능한 발전이 가능함을 보여줍니다.

  • 하지만 이와 함께 RPA와 ChatGPT의 도입 초기에 발생할 수 있는 보안 및 윤리적 문제, 법적 규제 그리고 인력 재교육과 같은 과제들도 여전히 존재합니다. 이러한 도전 과제를 극복하기 위해서는 기업들은 표준화된 거버넌스 모델과 지속적인 성과 측정 체계를 마련하여야 하며, 인력의 AI 역량 강화를 위한 교육도 필수적입니다. 이를 통해 RPA와 ChatGPT의 통합이 향후 더 넓은 범위로 확산되고, 더 나아가 차세대 디지털 시대를 이끌어갈 핵심 요소로 자리 잡을 수 있을 것입니다.

용어집

  • RPA: RPA(로봇 프로세스 자동화)는 반복적이고 규칙 기반의 비즈니스 프로세스를 자동화하는 기술로, 기업들이 자원을 전략적인 업무에 집중할 수 있게 돕습니다. 2025년 현재, RPA는 AI와 결합하여 비정형 데이터 처리와 복잡한 의사결정 지원이 가능해졌습니다.
  • ChatGPT: ChatGPT는 자연어 처리(NLP) 기술을 기반으로 한 생성형 AI로, 사용자와의 상호작용을 통해 학습하며 정교한 응답을 제공하는 능력을 갖추고 있습니다. 기업에서는 고객 서비스 등에 활용하여 대기 시간을 단축시키고 있습니다.
  • 하이퍼오토메이션: 하이퍼오토메이션은 AI, 머신러닝, 로봇 프로세스 자동화(RPA) 등 다양한 첨단 기술들이 융합되어 기업의 업무 프로세스를 전반적으로 자동화하는 개념입니다. 이는 비효율성을 최소화하고 혁신적인 업무 처리 방식을 구축하는 데 기여합니다.
  • AI 에이전트: AI 에이전트는 사용자의 요구를 신속하게 처리하고, 데이터를 기반으로 인사이트를 제공하는 소프트웨어입니다. 기업 내의 다양한 프로세스를 자동화할 수 있으며, 효율적인 의사결정 지원에 중요한 역할을 합니다.
  • GPTs: 'Generative Pre-trained Transformers'의 약자로, 생성형 AI를 기반으로 하는 모델로 특히 비정형 데이터 처리 및 사용자 맞춤형 응답 제공에 강점을 보입니다. 용인특례시에서는 자체 GPTs를 통해 행정 업무를 자동화하고 있습니다.
  • 디지털 행정: 디지털 행정은 정보통신기술(ICT)을 활용하여 행정업무를 보다 효율적으로 수행하는 방식입니다. 이는 시민에게 빠르고 정확한 서비스를 제공하는 것을 목표로 하며, AI 기술이 중요한 역할을 합니다.
  • 생성형 AI: 생성형 AI는 인공지능이 데이터를 생성하거나 변형하는 데 사용되는 기술로, 챗봇이나 콘텐츠 생성에 활용됩니다. ChatGPT 같은 모델이 대표적입니다.
  • AI 워크플로우: AI 워크플로우는 인공지능 기술을 이용하여 업무의 흐름을 자동화하는 과정으로, 반복적인 작업을 줄이고 효율성을 향상시키는 데 도움을 줍니다.

출처 문서