시장에 출시된 RPA 도구가 경쟁력을 유지하려면 작업 자동화를 넘어 지능형 자동화(IA)를 포함하도록 제품을 확장해야 합니다. 이러한 유형의 자동화는 머신 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전과 같은 인공 지능의 하위 분야를 통합하여 RPA 기능을 확장합니다.  

지능형 프로세스 자동화는 RPA의 단순한 규칙 기반 시스템 그 이상을 요구합니다. RPA는 작업을 '수행'하는 것으로 생각할 수 있는 반면, AI와 ML은 각각 '사고'와 '학습'을 더 많이 포괄하는 것으로 볼 수 있습니다. 소프트웨어가 더 빠르고 효율적인 방식으로 작업을 수행할 수 있도록 데이터를 사용하여 알고리즘을 훈련합니다.

로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 종종 인공 지능(AI)과 혼동되는 경우가 많지만, 이 둘은 엄연히 다릅니다. AI는 인지 자동화, 머신 러닝(ML), 자연어 처리(NLP), 추론, 가설 생성 및 분석을 결합합니다.

중요한 차이점은 RPA는 프로세스 중심인 반면 AI는 데이터 중심이라는 점입니다. RPA 봇은 최종 사용자가 정의한 프로세스만 따를 수 있는 반면, AI 봇은 머신 러닝을 사용하여 데이터, 특히 비정형 데이터의 패턴을 인식하고 시간이 지남에 따라 학습합니다. 달리 말하면, AI는 인간의 지능을 시뮬레이션하기 위한 것이고, RPA는 인간이 지시하는 작업을 복제하기 위한 것입니다. 인공 지능과 RPA 도구를 사용하면 사람의 개입 필요성을 최소화할 수 있지만 프로세스를 자동화하는 방식은 다릅니다. 

즉, RPA와 AI는 서로를 잘 보완합니다. AI는 RPA가 작업을 보다 완벽하게 자동화하고 더 복잡한 사용 사례를 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 RPA를 사용하면 AI 인사이트를 수동으로 구현할 때까지 기다리지 않고 더 빠르게 조치를 취할 수 있습니다.

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

1. 자동화 스크립트를 구축하기 위한 로우 코드 기능
   
   
2. 엔터프라이즈 애플리케이션과의 통합
   
   
3. 구성, 모니터링 및 보안을 포함한 오케스트레이션 및 관리

RPA와 같은 자동화 기술도 레거시 시스템을 통해 정보에 액세스할 수 있으며 프런트엔드 통합을 통해 다른 애플리케이션과 원활하게 통합됩니다. 이를 통해 자동화 플랫폼은 로그인, 시스템 간 복사 및 붙여넣기와 같은 일상적인 작업을 수행하면서 사람 작업자와 유사하게 작동할 수 있습니다. 데이터베이스 및 엔터프라이즈 웹 서비스에 대한 백엔드 연결도 자동화를 지원하지만, RPA의 진정한 가치는 빠르고 간단한 프런트엔드 통합에 있습니다.

RPA에는 다음과 같은 여러 가지 이점이 있습니다.

• 코딩 작업 감소: RPA는 반드시 개발자가 구성할 필요가 없으며, 사용자 인터페이스의 드래그 앤 드롭 기능으로 비기술 직원도 쉽게 온보딩할 수 있습니다.
  
  
• 신속한 비용 절감: RPA는 팀의 업무량을 줄여주기 때문에 인력을 인적 개입이 필요한 다른 우선순위 작업에 재배치하여 생산성과 ROI를 높일 수 있습니다. 
  
  
• 고객 만족도 향상: 봇과 챗봇은 24시간 근무가 가능하기 때문에 고객 대기 시간을 줄여 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
  
  
• 직원 사기 향상: RPA는 반복적이고 많은 양의 업무를 팀에서 덜어줌으로써 직원들이 보다 신중하고 전략적인 의사 결정에 집중할 수 있게 해줍니다. 이러한 업무 변화는 직원의 행복에 긍정적인 영향을 미칩니다.
  
  
• 정확성 및 규정 준수 향상: 특정 워크플로와 규칙을 따르도록 RPA 로봇을 프로그래밍할 수 있기 때문에 특히 규제 표준과 같이 정확성과 규정 준수가 필요한 업무에서 인적 오류를 줄일 수 있습니다. 또한 RPA는 감사 추적을 제공하여 진행 상황을 쉽게 모니터링하고 문제를 보다 신속하게 해결할 수 있습니다.
   
  
• 기존 시스템 그대로 유지: 로봇 프로세스 자동화 소프트웨어는 기존 애플리케이션의 프레젠테이션 계층에서 작동하기 때문에 기반 시스템에 어떠한 중단도 일으키지 않습니다. 따라서 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)나 심층 통합을 개발할 리소스가 없는 상황에서도 봇을 구현할 수 있습니다.

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

RPA 소프트웨어는 기업의 성장에 도움이 될 수 있지만 조직 문화, 기술 문제 및 확장과 같은 몇 가지 장애물이 있습니다.

조직 문화
RPA는 특정 직무 역할의 필요성을 줄여주지만, 더 복잡한 작업을 처리하는 새로운 역할의 성장을 촉진하여 직원들이 더 높은 수준의 전략과 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있도록 합니다. 직무 내 책임이 바뀌면서 조직은 학습과 혁신의 문화를 장려해야 할 것입니다. 자동화 및 디지털 혁신 프로젝트에서 성공적인 성과를 거두려면 인력의 적응력이 중요합니다. 직원을 교육하고 교육 프로그램에 투자함으로써 팀이 지속적인 우선순위 변화에 대비할 수 있습니다.

확장의 어려움
RPA는 여러 작업을 동시에 수행할 수 있지만, 규정 업데이트나 내부 변경으로 인해 기업에서 확장하기가 어려울 수있습니다. Forrester 보고서에 따르면 고객의 52%가 RPA 프로그램 확장에 어려움을 겪고 있다고 답했습니다. 기업이 고급 프로그램으로 인정받으려면 100대 이상의 활성 작업 로봇이 있어야 하지만, 처음 10대 이상의 봇을 진행하는 RPA 이니셔티브는 거의 없습니다.

RPA 기술을 활용하여 비즈니스 운영을 간소화하는 여러 산업이 있습니다. 다음 산업에서 RPA를 구현한 사례를 찾아볼 수 있습니다.

은행 및 금융 서비스: "2023년까지 120억 달러 규모로 성장할 RPA 서비스 시장"에 대한 Forrester 보고서에 따르면 전체 사용 사례의 36%가 금융 및 회계 분야에서 이루어졌습니다. 오늘날 봇 3개 중 1개 이상이 금융 업계에서 사용되고 있으며, 이는 은행 업계가 자동화를 일찍 도입한 것을 감안하면 그리 놀라운 일이 아닙니다. 오늘날 많은 주요 은행은 고객 조사, 계좌 개설, 문의 처리, 자금 세탁 방지 등의 업무를 자동화하기 위해 RPA 자동화 솔루션을 사용하고 있습니다. 한 은행에서는 수천 개의 봇을 배포하여 대량의 수동 데이터 입력을 자동화하고 있습니다. 이러한 프로세스에는 수많은 지루한 규칙 기반 작업이 수반되는데, 자동화를 통해 이를 간소화할 수 있습니다.

보험: 보험은 자동화에 적합한 반복적인 프로세스로 가득합니다. 예를 들어 보험금 청구 처리 작업, 규정 준수, 정책 관리 및 인수 업무에 RPA를 적용할 수 있습니다.

소매업: 전자상거래의 부상으로 RPA는 백오피스 운영과 고객 경험을 개선하는 현대 소매업의 필수 요소로 자리 잡았습니다. 널리 사용되는 애플리케이션으로는 고객 관계 관리, 창고 및 주문 관리, 고객 피드백 처리 및 사기 탐지가 있습니다.

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

지금 바로 평가판을 살펴보고 자동화 여정을 시작하세요.