인간의 노동을 기술이 대체하고 있습니다. 빅데이터와 사물인터넷, 인공지능(AI) 등 4차 산업혁명의 다양한 기반 기술들이 인간 대신 디지털 노동(Digital Labor)을 수행하는 겁니다. 제조업에서 공장 자동화 및 스마트 팩토리 보급을 통해 기업들이 생산성을 증대시키고 있다면, 서비스 영역에서는 RPA(Robotic Process Automation)을 도입하고 있습니다.
인공지능 기술이 진화함에 따라 방대한 정보를 분석하고 자연언어로 소통하는 새로운 노동 형태인 디지털 노동이 앞으로 더 주목받을 것으로 보입니다. 그동안 비교적 간단하고 반복적인 작업에만 기계를 도입해 자동화 업무가 적용되었습니다.
최근 머신 러닝의 발달로 금융권에서 로보어드바이저가 업무를 처리하고 콜센터 상담사를 챗봇이 대체하는 등 다양한 영역에서 디지털 노동 활용이 확산되고 있습니다. 글로벌 기업들은 수동적인 프로세스뿐만 아니라, 인공지능을 활용한 의사결정에 이르기까지 디지털 노동을 적극적으로 도입하는 추세입니다. 디지털 노동은 더욱 지능화되면서 기업 경영에서 중요한 요소로 부상했습니다.
RPA는 인간을 대신해 수행할 수 있도록 단순 반복적인 업무를 알고리즘화하고 소프트웨어 프로그램으로 자동화하는 기술을 뜻합니다.
RPA는 물리적 로봇은 아닙니다. RPA는 소프트웨어 프로그램으로 사람이 하는 룰 베이스 업무를 기존의 IT 환경에서 동일하게 할 수 있도록 구현한 것입니다. 소프트웨어 로봇이 하는 일은 시스템 로그인, 문서 생성 및 쓰기, 화면 조회, 특정 셀의 데이터를 읽고 쓰고 계산하기, 이메일 보내기 등 매우 단순합니다. 그러나 이러한 단순한 업무가 통상 사무직 업무의 30~50% 이상을 차지하기 때문에 RPA는 큰 역할을 한다고 볼 수 있습니다.
현재 RPA 기술은 백 오피스(Back-office) 자동화에 초점을 맞추고 있습니다. 위에서 언급한 정형화되어 있고 단순한 업무를 수행하는 것입니다. RPA 기술이 빠르게 발전하고 인공지능, 머신러닝 기술과 접목되면서 정형화하기 어려운 업무 또는 프런트 오피스(Front-office) 업무로 영역이 확대되고 있습니다.
RPA의 장점은 저렴한 구축 비용과 빠른 투자자본 수익(ROI)입니다. RPA는 기간 계 시스템을 건드리는 기존 IT 프로젝트와 달리 기존 IT 인프라 상에서 소프트웨어적으로 구현해 짧게는 수주 만에 가능하기도 합니다. 영국 회계법인 언스트앤드영(Ernst & Young•EY)이 2017년 발표한 자료에 따르면 RPA는 ERP 구축 대비 상대적 ROI는 10배 이상 높고, 구현의 난이도는 50분의 1 수준입니다. 기존 아웃소싱(Business Process Outsourcing, BPO) 업계에도 큰 영향을 미칠 것으로 보입니다.
국내에서는 주 52시간 근무제가 도입되면서 제조, 물류, 공공 등 전 산업 영역에서 RPA 도입이 빨라지고 있습니다. 고령화 및 생산 가능 인구 감소에 따른 노동력 부족 문제를 해결할 대안인 셈입니다.
또 인간은 기존보다 고부가가치 업무에 집중하고, RPA가 위험하고 사람이 기피하는 일들을 해주면서 직원 만족도가 올라갑니다. 자연스럽게 유연 근무도 가능해지고, 초과 근로 시간을 줄여 일과 삶의 균형인 워라밸도 개선할 수 있습니다.
기업 입장에서는 RPA를 도입하면서 민감한 데이터에 대한 접근을 방지하고, 정보의 인적 오류를 예방하는 등 안정성을 강화할 수 있습니다. 무엇보다 기업들은 저부가가치 업무를 자동화 처리하면서 사람 인력을 고부가가치 업무 및 차별적 비즈니스 가치 발굴에 집중할 수 있도록 배치할 수 있어 효율성을 극대화할 수 있습니다.
단순한 일을 처리하는 RPA를 넘어서서 최근 AI(인공지능)가 접목된 IPA(Intelligent Process Automation)도 주목받고 있습니다. 명확한 규칙에 기반한 업무 자동화에 초점이 맞춰진 RPA와 달리 IPA는 인지기술이 접목되어 스스로 판단해 업무 수행이 가능한 로봇 시스템입니다.
현재 프로세스 자동화 수준은 사전에 정의된 DB(데이터 베이스) 데이터를 활용한 다중 시스템 간 연계 업무 단계이지만, 패턴인식 및 업무 담당자 지원을 통한 자율학습, 비정형 데이터로부터 의사결정이 가능한 IPA 단계로 진화 중입니다. IPA가 가능하기 위해선 머신러닝, 자동 제어 기술, 머신비전, 자연어 처리의 핵심 기술이 필요합니다.
해외에선 글로벌 금융사를 중심으로 RPA가 확산됐고, 현재는 다양한 분야에서 일반화되는 추세입니다. 월마트의 경우, 직원들의 질문에 대한 답변, 문서작성, 정보검색 등의 작업에 500여 개 소프트웨어 로봇을 활용합니다.
미국 통신사 AT&T는 서비스 주문 데이터 처리부터 고객 리포트 작성까지 광범위하게 사용 중입니다. 사용 중인 소프트웨어 로봇은 2016년 200여 개에서 2018년 초 1000여 개로 크게 늘었습니다. 영국의 민영철도 회사 버진 트레인(Virgin Trains)은 RPA 도입을 통해 연착된 기차 승객에 대한 환불 절차를 자동화하고, 이와 관련된 수작업을 85%까지 줄이는 데 성공했습니다.
금융 분야에서 RPA는 어떻게 활용될 수 있을까요?
간단한 업무부터 살펴보면 비대면 계좌 승인 및 거부 처리 자동화가 있습니다. 비대면 대출 및 개인정보 활용 동의 고객에 대한 대출 정보 갱신, 신분증 위조 검증 자동화, 외부 사이트 신용등급 조회 및 엑셀 보고서 작성 자동화, 펀드 매매 기준 데이터 시스템 업로드 자동화, 전자 공시 정보 조회 및 다트(DART) 편집ㆍ엑셀 보고서 작성, 보험 증권 서류 작성 및 등록 자동화, 고객 등기우편 발송 결과 취합 및 시스템 등록 자동화, 법인 카드ㆍ출장비ㆍ매입 세금계산서 처리 자동화 등 무궁무진합니다.
금융 산업의 경우 D&A(Data & Analytics), 블록체인, 생체 인식 기술 등 핀테크 기술들과 맞물리면서 RPA 활용 영역이 더욱 확대될 것으로 예상됩니다.
스위스 보험회사인 취리히 보험 그룹(Zurich Insurance Group)은 RPA를 도입해 업무의 효율성을 극대화했습니다. 이 보험사는 사내 컴퓨터에 RPA 관련 소프트웨어를 설치해 보험계약 관리, 보상금 지급 등 주요 업무 처리에 걸리는 속도와 정확성을 높입니다. RPA 도입으로 비영업부서의 비용 절감 효과뿐 아니라 업무상 과실을 대폭 줄이고, 프로세스의 표준화를 통해 업무 처리 과정 투명도를 높였다는 평가입니다.
호주의 대형 은행 커먼웰스 은행(Commonwealth Bank)는 RPA 도입을 통한 무인화로 대출 업무 프로세스를 획기적으로 간소화시켰습니다. 정보를 입력하는 과정에서 사람이 발생시킬 수 있는 기입 오류를 최소화했습니다.
미국의 대형 투자은행 골드만삭스(Goldman Sachs)는 신속하고 정확하게 금융시장을 분석하기 위해 인공지능 분석 업체인 ‘켄쇼(Kensho)’에 약 1500만 달러를 투자했습니다. 골드만삭스는 켄쇼의 인공지능 검색 알고리즘을 통해 국내외 주요 경제 지표, 기업 실적 및 신제품 발표, 주가 동향 등 금융 시장 내 방대한 데이터를 분석합니다.
골드만삭스는 RPA 적용을 통해 숙련된 애널리스트 15명이 4주 동안 걸리는 복잡한 금융 데이터 분석을 단 5분 만에 처리할 수 있게 됐습니다. 기존 업무 처리 속도가 엄청나게 향상된 겁니다.
BOA(Bank of America)는 자산관리형 가상 비서인 ‘에리카(Erica)’ 서비스를 제공합니다. 에리카는 자사 고객의 계좌 잔액을 분석해 과소비를 경고하기도 하고, 고객에게 유리한 카드 대금 납부일을 추천합니다.
일본 미즈호 은행(Mizuho Bank)은 전국 은행 점포에 소프트뱅크의 감정 인식 로봇 ‘페퍼(Pepper)’를 배치해 고객 응대에 활용하고 있습니다. 고객들은 페퍼를 통해 미즈호 은행에서 제공하는 금융 관련 정보를 검색할 수 있습니다. 페퍼는 이미 콜센터에서 활용되고 있는 인공지능 기술을 적용해 ‘유니버설 컨시어지(고객 요구에 맞춰 모든 것을 일괄적으로 처리해주는 일종의 가이드)’로도 활용되고 있습니다.
RPA 범주에는 당연히 로보어드바이저도 포함됩니다. 로보어드바이저 전문 운용사 및 로보어드바이저를 도입한 기존 금융 투자 회사는 낮은 운용 수수료와 고객 편의성을 기반으로 소액 자산가들의 니즈를 충족시키고 있습니다. 로보어드바이저를 통한 투자 자문 보수는 전문 자문 인력 보수의 4분의 1수준에 불과합니다. 개별 고객에게 맞춤형 자문 서비스를 제공할 수 있고 고객의 문의에 24시간 신속하게 응대할 수 있어 금융 소비자의 만족 또한 크게 올라갑니다.
물론 RPA 도입이 만능은 아닙니다. 기업들은 RPA를 도입할 때 충분한 검토가 필요합니다. 다양한 RPA 솔루션 벤더가 제공하는 상품을 비교 분석해 자사의 니즈와 프로세스에 적합한 RPA 솔루션을 택해야 합니다. 업무의 상황적 특성과 기술적 요구수준에 따라 시간과 비용에서 큰 차이가 나기 때문입니다.
기업은 어떤 업무 프로세스를 RPA로 대체할 것인지, RPA 적용 시 ROI는 어떻게 나오는지 등에 대한 철저한 분석이 필요합니다.
기술이 아닌 업무 프로세스에 대한 정밀한 분석과 이해가 성패를 좌우합니다. 일반적인 프로세스 분석을 넘어 현업 업무에 대한 상세화한 업무처리 플로우 정의 수준이 도입 후 성과를 좌우할 수 있습니다.
RPA 프로젝트는 현업 담당자의 RPA에 대한 경험과 학습 수준이 실제 구현 단계에서의 오류를 최소화하는데 중요한 요소로 작용합니다. 단순한 프로세스를 대상으로 RPA를 우선 적용한 후 현업 담당자의 RPA에 대한 학습 수준을 높인 후 타 분야로 확산하는 것이 안전합니다.
RPA 도입으로 인한 부정적 효과도 고려해야 합니다. 조직 내부에서는 RPA에 대한 거부감이 있을 수 있기 때문입니다. RPA가 직원들의 일자리를 대체할 것이라는 반감을 일으킬 수 있습니다. 전사적 차원에서 다양한 시나리오를 고려한 리스크 관리가 수반돼야 합니다.
중장기적으로는 전략 및 혁신 등 고부가 가치 업무 중심으로 인적 역량 재설계를 병행해야 합니다. 앞으로 인공지능 발달에 따라 RPA 적용 수준과 범위는 점차 확대될 것입니다. 이에 따라 인사이트가 필요한 전략 업무, 이해관계 조정 및 업무혁신 등 통합적인 조율자이자 디자이너 역할을 중심으로 역량 체계에 대한 재설계가 수반되어야 합니다.
글 l 김지혜 l 전자신문 금융 IT 전문기자 (저서: 로보 파이낸스가 만드는 미래 금융 지도)
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