RPA가 통신 산업을 혁신하는 데 도움이 되는 8가지 방법

로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 소프트웨어 로봇을 사용하여 데이터 입력과 같은 단순하고 구조화된 반복적인 비즈니스 프로세스를 수행하는 자동화 방법입니다. RPA 기술을 배포할 때 사용자는 봇을 작성하고 동일한 작업을 수행하기 위해 사람이 수행하는 특정 단계를 모방하도록 프로그래밍합니다.

예를 들어, 많은 통신사에서 송장 처리를 간소화하기 위해 RPA를 사용합니다. 이 경우 봇은 다음과 같은 스크립트를 따릅니다.

• 수신 송장에서 데이터를 복사합니다.
• 회사의 회계 소프트웨어에 붙여넣습니다.
• 결제 승인을 위해 송장을 해당 기관에 전달합니다.

통신 업계에서 널리 사용되는 다른 RPA 구현 사례로는 신규 주문 처리, CRM에 새로운 고객 데이터 추가, 가입자를 위한 자동 청구서 생성 등이 있습니다.

하지만 이러한 활용 사례는 RPA의 잠재력 중 극히 일부에 불과합니다. 인공 지능(AI) 처리, 로우코드 작성 도구, 동시 봇 실행 및 포괄적인 자동화 솔루션과 결합하면 RPA를 통해 CSP는 기술 에코시스템을 근본적으로 혁신하여 더 나은 방향으로 전환할 수 있습니다.

통신 기술이 발전함에 따라 대중의 기대도 커졌습니다. 개인 소비자와 기업 고객 모두 매일 증가하는 데이터 양을 처리하기 위해 고속의 고성능 통신 및 컴퓨팅 능력에 의존하고 있습니다.

통신사는 5G 및 IoT 시대의 수요에 발맞춰 운영 방식을 혁신해야 합니다. 단순한 네트워크 제공업체라는 생각을 버리고 증가하는 데이터, 음성, 멀티미디어 서비스를 지원할 수 있도록 확장할 수 있는 하이브리드 클라우드 플랫폼으로 거듭나야 합니다.

통신사는 이 여정에서 두 가지 필수 과제에 직면해 있습니다.

• 민첩성을 높이기 위해 비즈니스를 현대화해야 합니다.
• 고객에게 더욱 매력적이고 개인화된 경험을 제공해야 합니다.

RPA는 이 두 가지 과제를 모두 충족하는 데 핵심적인 역할을 하며, 아래에서 RPA가 업계의 혁신을 지원하는 8가지 방법을 소개합니다.

통신은 규제가 엄격한 산업이지만, 통신사는 최신 기술 발전과 고객 수요를 따라잡기 위해 빠르게 움직여야 합니다. RPA는 통신사가 더욱 민첩하게 성장하고 규정을 준수하는 데 도움이 될 수 있으며, 그 방법은 다음과 같습니다.

1. 애플리케이션 및 인프라 간소화

통신사는 네트워크의 무결성과 서비스의 효율성을 유지하기 위해 다양한 시스템과 소프트웨어 솔루션에 의존합니다. Microsoft Visio에서 네트워크를 매핑하고, IBM® Process Mining으로 프로세스 데이터를 위해 네트워크를 마이닝하고, MATLAB과 같은 수치 컴퓨팅 플랫폼을 사용하여 프로세스 마이닝으로 생성된 인사이트를 더욱 심층적으로 분석할 수 있습니다.

이렇게 서로 다른 모든 시스템이 서로 데이터를 공유하도록 하는 것은 어렵게 느껴질 수 있지만, RPA를 사용하면 쉽게 할 수 있습니다. RPA가 보편적인 통합 지점을 제공하기 때문입니다. IT 팀은 시스템 연결을 용이하게 하기 위해 특수 코드를 작성하거나 새 API를 구성할 필요가 없습니다. 대신, 봇은 네트워크 매핑 도구에서 프로세스 마이닝 솔루션으로, 숫자 컴퓨팅 플랫폼으로 데이터를 전송하기 위해 인간 작업자가 수행하는 것과 동일한 단계를 따르도록 프로그래밍할 수 있습니다. 보너스로, 봇은 시스템 간에 데이터를 이동할 때 오류를 일으킬 가능성도 훨씬 적습니다.

RPA 봇은 확장성이 거의 무한합니다. CSP가 동시 실행 기능이 내장된 RPA 솔루션을 선택하면 팀은 단일 머신에서 여러 봇을 한 번에 실행할 수 있습니다. 이를 통해 여러 시스템 간에 동시에 여러 데이터를 전송할 수 있어 자동화된 프로세스의 속도가 크게 빨라집니다.

2. 네트워크 관리 자동화

네트워크 트래픽은 12~16개월마다 40~50%씩 증가하며, CSP는 인프라가 이를 처리할 수 있는지 확인해야 합니다. 네트워크 속도가 느려지거나 연결이 끊어질 때마다 고객과 수익 손실이 발생할 가능성이 커집니다.

AI 처리와 결합된 RPA는 네트워크 최적화를 자동화하여 사람의 개입을 최소화하면서 실시간으로 장애를 해결할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 사용자 경험이 지속적으로 우수하게 유지됩니다.

예를 들어, 회사는 머신 러닝과 AI 알고리즘을 사용하여 네트워크 사용 데이터를 분석할 수 있습니다. 이 분석은 동시 사용자 수나 신호 강도 등 잠재적인 네트워크 문제를 나타내는 특정 지표를 식별할 수 있습니다. 이러한 지표가 임계치에 도달하면 비즈니스 규칙 관리 시스템을 사용하여 적절한 워크플로 단계의 윤곽을 잡을 수 있습니다. 이러한 임계치가 충족되면 AI는 설정된 비즈니스 규칙에 따라 조치를 취하도록 RPA 봇에 알림을 보낼 수 있습니다. RPA 봇은 네트워크 데이터를 가져와 보고서에 연결한 다음 네트워크 기술자에게 해당 보고서를 전송하여 잠재적인 장애를 완화하기 위해 개입할 수 있습니다.

3. 규정 준수 유지

FCC(연방통신위원회)는 통신 업계에 반독점, 라이선스 및 가격 관련 법률을 포함한 엄격한 규제를 적용합니다. 규제 의무를 준수하는 데는 시간과 노동력이 많이 소요될 수 있지만, RPA를 사용하면 관리 부담을 줄일 수 있습니다.

기업은 무인 봇 그룹을 예약하여 지정된 시스템에서 관련 규정 준수 데이터를 정기적으로 수집하고 이를 중앙 스프레드시트에 모두 컴파일하기만 하면 됩니다. 조직은 필요할 때마다 업데이트된 규정 준수 정보에 접근할 수 있습니다. 또한 RPA 봇은 전사 오류를 일으키지 않기 때문에 사람이 데이터를 수집할 때보다 더 정확할 가능성이 높습니다.

4. 메타데이터 관리

통신 회사와 미디어 회사는 점점 더 융합되고 있으며, 서로 의존하여 자사 서비스의 총 가치를 실현하고 있습니다. 그 결과, 더 많은 통신 회사가 수익원을 다각화하기 위해 콘텐츠 및 미디어 서비스 분야로 진출하고 있습니다.

RPA는 통신 회사가 보다 스마트하게 콘텐츠를 관리할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어 광학 문자 인식(OCR) 및 AI 처리의 도움으로 콘텐츠에서 비정형 데이터를 추출하여 Salesforce와 같은 콘텐츠 관리 시스템에 입력하면 해당 데이터를 태그 지정 및 분류에 사용할 수 있습니다. 이러한 분류를 통해 사용자에게 맞춤형 콘텐츠와 광고 제안을 더 쉽게 제공할 수 있습니다. 

5. 더 많은 혁신 실현

IBM® RPA와 같은 최신 RPA 솔루션은 고급 기술 지식의 유무와 관계없이 모든 팀원이 효과적인 소프트웨어 봇을 만들 수 있는 로우코드 봇 저작 도구를 제공합니다. 누구나 자동화가 가능해지면 혁신의 문이 활짝 열립니다.

예를 들어, 고객 서비스 담당자는 고객 여정에서 자동화를 통해 가장 큰 이점을 얻을 수 있는 단계에 대한 인사이트를 직접 확보할 수 있습니다. 현장 기술자는 서비스 일정을 간소화하는 방법에 대한 아이디어가 있을 수 있습니다. 통신사는 모든 사람이 RPA 소프트웨어에 액세스할 수 있도록 함으로써 모든 직원이 비즈니스 혁신을 가속화할 수 있도록 역량을 강화합니다.

통신사 문제 해결에 하루 이상 소요되면 고객 만족도가 30% 감소하는데, 안타깝게도 통신 분야 문제 해결에는 평균 4.1일이 걸립니다.

통신 고객 경험에는 약간의 작업이 필요할 수 있지만, 이는 더 나은 서비스를 제공하기 위해 노력하는 조직에게도 많은 기회가 있다는 의미이기도 합니다. RPA는 더욱 매력적이고 개인화된 고객 경험을 창출하여 더 많은 고객을 유치하고 유지하는 데 핵심적인 역할을 할 수 있습니다.

6. 보다 편리한 주문 관리 및 프로비저닝 지원

RPA는 소위 '회전식 활동'(시스템 간에 데이터를 이동하는 작업)에 탁월합니다. 즉, RPA는 주문 처리 시간을 단축하는 데 유리한 위치에 있습니다. 고객이 '지능형 가상 에이전트'(IVA)라고도 하는 AI 지원 챗봇을 통해 주문하는 시나리오를 생각해 보세요. 챗봇은 주문이 접수되는 즉시 고객의 주문 데이터를 재고 관리 시스템에 입력하는 RPA 봇에게 주문을 전달하여 주문 처리가 즉시 시작되도록 합니다.

또한 RPA는 사용자에게 서비스를 프로비저닝하는 프로세스의 속도를 높이는 동시에 고객 서비스 담당자가 보다 개인화된 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 고객이 비즈니스에 새로운 인터넷 서비스를 구축하기 위해 전화를 걸어 주문한다고 가정해 보겠습니다. 고객이 통화하는 동안 고객 서비스 담당자는 백그라운드에서 RPA 봇을 실행하여 주문 세부 정보를 Verizon Connect와 같은 디스패치 또는 플릿 관리 시스템에 입력할 수 있습니다. 고객을 대기 상태로 둘 필요가 없으며, 고객 서비스 담당자는 RPA가 주문을 처리하는 동안 고객의 질문에 계속 답변할 수 있습니다.

매장에서도 RPA를 비슷한 방식으로 활용할 수 있습니다. 예를 들어 고객이 새 스마트폰을 구매하고 통신사에 서비스를 설정해야 한다고 가정해 보겠습니다. 영업사원이 고객에게 새 휴대폰의 기능을 안내하는 동안 RPA가 고객의 데이터를 청구 시스템에 입력하도록 할 수 있습니다.

각각의 경우에 RPA는 더 높은 수준의 고객 관리를 지원하며 고객 요청이 하루 안에 처리될 가능성이 훨씬 더 높아집니다.

7. 맞춤형 참여 지원

고객은 요청에 대한 신속한 해결을 원하지만 고객 서비스가 기계적으로 느껴지는 것은 원하지 않습니다. 자동화가 사람의 손길과 결합되지 않으면 금방 지루해질 수 있습니다. 좋은 소식은 RPA가 고객 참여에 대한 보다 개인화된 접근 방식을 지원할 수 있다는 것입니다.

위의 주문 및 프로비저닝 관리 사례는 RPA를 통해 고객 서비스 담당자가 효율성을 희생하지 않고도 더욱 매력적인 서비스를 제공할 수 있는 시나리오를 보여줍니다. 하지만 RPA와 AI를 결합하면 사람이 직접 관여하지 않더라도 자동화가 지나치게 로봇적이고 차갑게 느껴지지 않도록 할 수 있습니다.

예를 들어, AI 및 머신 러닝 기능을 사용하여 고객 습관을 분석하고 맞춤형 제안 및 프로모션을 만들 수 있습니다. 그런 다음 RPA는 HubSpot과 같은 마케팅 솔루션을 통해 챗봇, 문자 메시지 또는 자동화된 이메일 캠페인을 통해 이러한 제안을 전달할 수 있습니다.

8. 경쟁사 및 고객 데이터 수집

경쟁사와 고객이 무엇을 하고 있는지 추적하는 것은 중요한 비즈니스 인텔리전스이며, RPA는 대량의 데이터를 수집하고 집계하여 도움을 줄 수 있습니다.

예를 들어, 기업은 RPA 봇을 스크립팅하여 경쟁사 웹사이트를 확인하고, 표시된 가격 데이터를 수집하여 중앙 집중식 스프레드시트에 입력할 수 있습니다. 무인 봇이 이 작업을 정기적으로 수행하도록 예약함으로써 회사는 항상 경쟁업체 활동에 대한 최신 보고서를 확보할 수 있습니다. 

소비자 데이터 사용 패턴을 이해하면 통신사가 인프라 업데이트를 계획하여 고객의 요구를 더 잘 충족할 수 있습니다. RPA는 Riverbed와 같은 네트워크 성능 관리 시스템에서 데이터를 수집하고 관련 팀 구성원이 쉽게 액세스할 수 있는 중앙 집중식 스프레드시트에 집계하여 이 데이터를 더 쉽게 성능을 높일 수 있도록 할 수 있습니다.

통신 회사는 고객 요구 사항 증가와 기술 진화에 발맞춰 인프라와 네트워크에 점점 더 많은 투자를 하고 있습니다. 하지만 이러한 필수적인 업그레이드는 수익을 빠르게 잠식할 수 있으며, McKinsey는 2025년까지 네트워크 총 네트워크 소유 비용이 두 배로 증가할 것으로 예측합니다.

통신사는 기술이 최적의 수준에서 작동하도록 보장하고 운영 비용을 절감하여 이러한 기술 투자에 대한 수익을 극대화해야 합니다. RPA는 두 가지 목표를 모두 달성하는 데 필수적입니다.

RPA는 고객 기록 업데이트와 같은 기본적인 작업을 자동화할 수 있습니다. AI 처리와 결합하면 네트워크 관리와 같은 고급 기능을 자동화하는 데 도움이 될 수도 있습니다. 두 경우 모두 RPA는 일반적으로 수동 프로세스를 자동화하여 보다 효과적인 서비스 제공을 지원하며, 이를 통해 고객 만족도, 신규 가입자 및 수익 유지율을 높일 수 있습니다. 그 사이 직원들은 프로세스 및 제품 혁신, 복잡한 고객 문제 해결과 같은 고부가가치 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

또한 자동화를 통해 네트워크 성능을 모니터링하고 인프라 확장을 계획하며 필요에 따라 최적화하기가 더 쉬워집니다. 즉, 통신사는 유지 관리에 드는 시간과 비용을 줄이고 효율적인 네트워크의 이점을 누리는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 

IBM은 통신사가 비즈니스 및 IT 프로세스를 대규모로 자동화할 수 있도록 모든 기능을 갖춘 로우코드 RPA 솔루션을 제공합니다. 조직은 IBM® Robotic Process Automation을 통해 기존 RPA의 용이성과 속도에 실용적인 AI 통찰력을 결합하여 지능형 자동화와 가속화된 디지털 혁신을 실현할 수 있습니다.

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