소프트웨어 로보틱스라고 알려진 로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 데이터 추출, 양식 작성, 파일 이동 등과 같은 사람들이 하는 백오피스 작업을 대신하기 위해 자동화 기술을 사용합니다. 이는 API와 사용자 인터페이스(UI) 상호작용을 결합하여 엔터프라이즈 애플리케이션과 생산성 애플리케이션 간의 반복적인 작업을 통합하고 수행합니다. RPA 툴은 인간 프로세스를 에뮬레이션하는 스크립트를 배포함으로써 연관성이 없는 소프트웨어 시스템에서 다양한 활동 및 트랜잭션을 자율적으로 수행합니다.

이러한 형태의 자동화는 규칙 기반 소프트웨어를 사용하여 비즈니스 프로세스 활동을 대규모로 수행하므로 인적 자원은 보다 복잡한 작업에 우선순위를 둘 수 있습니다. RPA를 사용하면 CIO 및 기타 의사 결정권자가 디지털 혁신 노력을 가속화하고 직원의 투자수익률(ROI)을 높일 수 있습니다.

시장에서 RPA 툴의 경쟁력을 유지하려면 작업 자동화를 넘어 지능형 자동화(IA)를 포함하도록 솔루션을 확장해야 합니다. 이러한 유형의 자동화는 머신 러닝, 자연어 처리, 컴퓨팅 비전 등과 같은 인공 지능의 하위 분야를 통합하여 RPA 기능을 확장합니다.  

지능형 프로세스 자동화는 RPA의 단순한 규칙 기반 시스템 이상을 요구합니다. RPA는 작업을 "수행"하는 것으로 간주하지만, AI와 ML은 각각 "사고"와 "학습" 이상을 포함합니다. 이 자동화는 소프트웨어가 더 빠르고 효율적인 방식으로 작업을 수행할 수 있도록 데이터를 사용하여 알고리즘을 훈련시킵니다.

로보틱 프로세스 자동화를 인공 지능(AI)으로 오해하는 경우가 많지만, 두 기술은 분명히 다릅니다. AI는 코그너티브 자동화, 머신 러닝(ML), 자연어 처리(NLP), 추론, 가설 생성 및 분석을 결합합니다.

중요한 차이점은 RPA는 프로세스 중심인 반면 AI은 데이터 중심이라는 것입니다. RPA 봇은 최종 사용자가 정의한 프로세스만 따를 수 있는 반면, AI 봇은 머신 러닝을 사용하여 데이터, 특히 비정형 데이터의 패턴을 인식하고 지속적으로 학습합니다. 달리 말하면, AI는 인간의 지능을 시뮬레이션하도록 고안되었지만 RPA는 오로지 인간이 지시하는 작업을 복제하는 용도로 고안되었습니다. 인공 지능과 RPA 툴을 사용하면 사람의 개입이 최소화되지만, 프로세스를 자동화하는 방식은 서로 다릅니다. 

즉, RPA와 AI는 서로를 효과적으로 보완합니다. AI는 RPA가 작업을 보다 완벽하게 자동화하고 복잡한 사용 사례를 처리하도록 도울 수 있습니다. RPA는 또한 수동으로 구현되는 것을 기다리는 대신 AI 인사이트가 보다 신속하게 실행되도록 합니다.

Forrester에 따르면 RPA 소프트웨어 툴에는 다음과 같은 핵심 기능이 포함되어야 합니다.

1. 자동화 스크립트를 구축하는 로우코드 기능
   
   
2. 엔터프라이즈 애플리케이션과의 통합
   
   
3. 구성, 모니터링 및 보안을 포함한 오케스트레이션 및 관리

RPA와 같은 자동화 기술은 레거시 시스템을 통해 정보에 액세스할 수 있으며, 프론트엔드 통합을 통해 다른 애플리케이션과 잘 통합됩니다. 따라서 자동화 플랫폼은 인간 작업자와 유사하게 작동하여 시스템에 로그인하거나 한 시스템에서 다른 시스템으로 복사하는 등 일상적인 작업을 수행합니다. 데이터베이스 및 엔터프라이즈 웹 서비스에 대한 백엔드 연결도 자동화를 지원하지만 RPA의 진정한 가치는 빠르고 간단한 프론트엔드 통합에 있습니다.

RPA에는 다음과 같은 다양한 이점이 있습니다.

• 코딩 감소: RPA는 반드시 개발자가 구성할 필요가 없습니다. 사용자 인터페이스의 끌어서 놓기 기능을 사용하면 비기술 직원도 손쉽게 온보딩할 수 있습니다.
  
  
• 빠른 비용 절감: RPA는 팀의 업무 부담을 줄여주기 때문에 인력 투입이 필요한 다른 우선순위 작업에 직원을 재배치할 수 있어 생산성과 ROI가 향상됩니다. 
  
  
• 고객 만족도 향상: 봇과 챗봇은 24시간 작동할 수 있으므로 고객 대기 시간을 줄여 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
  
  
• 직원 사기 향상: RPA가 팀에서 반복적이고 대량의 업무 부담을 덜어주므로 직원들이 보다 신중하고 전략적인 의사결정에 집중할 수 있습니다. 이러한 업무 변화는 직원의 행복에 긍정적인 영향을 미칩니다.
  
  
• 정확성 및 규정 준수 개선: RPA 로봇이 특정 워크플로우 및 규칙을 따르도록 프로그래밍할 수 있으므로 특히 정확성과 규제 표준과 같은 규정 준수가 필요한 작업에서 인적 오류를 줄일 수 있습니다. RPA는 또한 감사 추적을 제공하므로 진행 상황을 손쉽게 모니터링하고 문제를 보다 신속하게 해결할 수 있습니다.
   
  
• 기존 시스템 계속 사용:  로보틱 프로세스 자동화 소프트웨어는 봇이 기존 애플리케이션의 프레젠테이션 레이어에서 작동하기 때문에 기본 시스템을 중단시키지 않습니다. 따라서 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 또는 심층 통합을 개발할 리소스가 없는 상황에서 봇을 구현할 수 있습니다.

비즈니스 사용자가 RPA 툴을 설정하는 데 필요한 사항에 대해 자세히 알아보려면 여기에서 블로그를 읽어보세요.

RPA 소프트웨어는 기업 성장에 도움이 되지만 조직 문화, 기술 문제 및 확장과 같은 몇 가지 장애물이 있습니다.

조직 문화
RPA는 특정 직무 역할의 필요성을 줄이는 동시에 더 복잡한 작업을 처리하는 새로운 역할의 성장을 촉진하여 직원들이 더 높은 수준의 전략과 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있도록 합니다. 조직은 직무 내 책임이 변화함에 따라 학습 및 혁신 문화를 촉진해야 합니다. 인력의 적응성은 자동화 및 디지털 혁신 프로젝트의 성공적인 결과에 중요한 역할을 합니다. 직원을 교육하고 교육 프로그램에 투자함으로써 팀이 지속적인 우선순위 변화에 대비하도록 할 수 있습니다.

확장의 어려움
RPA는 동시에 여러 작업을 수행할 수 있지만 규제 업데이트 또는 내부 변화로 인해 기업에서 확장하기 어려울 수 있습니다. Forrester 보고서에 따르면 고객의 52%가 RPA 프로그램을 확장하는 데 어려움을 겪고 있다고 주장합니다. 고급 프로그램으로서의 자격을 얻으려면 회사에 100대 이상의 활성 작업 로봇이 있어야 하지만 처음 10대의 로봇 역량을 넘는 RPA 이니셔티브는 거의 없습니다.

비즈니스 운영을 간소화하기 위해 RPA 기술을 활용하는 산업은 여러 가지가 있습니다. RPA 구현은 다음과 같은 선업 전반에서 찾아볼 수 있습니다.

은행 및 금융 서비스: "2023년까지 RPA 서비스 시장 규모가 약 120억 달러에 달할 것"이라고 예상한 Forrester 보고서에 따르면 모든 사용 사례 중 금융 및 회계 부문이 차지하는 비율이 36%였습니다. 오늘날 3개 봇 중 1개 이상이 금융 산업에서 사용되고 있으며, 이는 은행이 자동화를 조기에 채택한 것을 고려할 때 크게 놀랄 일이 아닙니다. 현재 많은 주요 은행은 RPA 자동화 솔루션을 사용하여 고객 조사, 계좌 개설, 조회 처리 및 자금 세탁 방지와 같은 작업을 자동화합니다. 한 은행은 대량의 수동 데이터 입력을 자동화하기 위해 수천 개의 봇을 배치합니다. 이러한 프로세스에는 자동화를 통해 간소화되는 규칙 기반의 일상적인 대량 작업이 수반됩니다.

보험:  보험은 자동화에 매우 적합한 반복적인 프로세스로 가득 차 있습니다. 예를 들어 청구 처리 작업, 규정 준수, 정책 관리 및 계약 심사에 RPA를 적용할 수 있습니다.

소매:  전자상거래의 부상으로 RPA는 백오피스 운영과 고객 경험을 개선한 현대 소매 산업의 필수 구성요소가 되었습니다. 많이 사용되는 애플리케이션에는 고객 관계 관리, 창고 및 주문 관리, 고객 피드백 처리 및 사기 탐지가 포함됩니다.

의료:  정확성과 규정 준수는 의료 산업에서 가장 중요합니다. 세계 최대 규모의 병원 중 일부는 로보틱 프로세스 자동화 소프트웨어를 사용하여 정보 관리, 처방전 관리, 보험 청구 처리, 지불 주기 등을 최적화합니다.

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