AI와 RPA의 통합 알아보기: 개요
수십 년간 AI는 주목을 받아오면서 디지털 전환 시기에서 트렌드인 로보틱 프로세스 자동화 (RPA)도 기술 혁명을 일으키고 있습니다. 간과되곤 하는 RPA는 지금까지 AI와 결합하여 ‘지능형 자동화’라는 개발함으로 관심을 끌고 있습니다. 이 AI와 RPA 듀오는 대기업계에서도 스타트업계에서도 업체 운영 방식을 재조직해 온다고 알려져 있습니다. 간단한 태스크의 자동화부터 처음 등장한 대규모 과정의 자동화까지 지능형 자동화는 일의 미래를 바꿀 준비가 되어 있음을 볼 수 있습니다. 중요한 의문은 이 기회를 포착하고 IA의 힘을 활용하여 비즈니스를 새로운 수준으로 끌어올릴 준비가 되었느냐라는 것입니다.
AI와 RPA의 차이점
AI란 무엇일까요?
AI (인공지능)는 인간의 사고를 모방하여 자습 가능을 통해 인식, 분석, 예측 및 상황 인지 등 태스크를 전개하는 ‘뇌’으로써 컴퓨터 기술의 한 분야입니다. AI를 활용하면 실시간 데이터를 기반으로 이미지와 텍스트를 생성하고 결정을 만들어낼 수 있습니다. AI 유형은 기계학습 (ML), 자연어 처리 (NLP), 지능형 문서 처리 (IDP), 광학 문자 인식 (OCR)를 포함하여 여러가지 있습니다.
RPA란 무엇일까요?
로보틱 프로세스 자동화 (RPA)는 프로그래밍된 소프트웨어 로봇이 기존 인류가 처리하던 반복적인 작업을 자동화하는 과정입니다. RPA는 인간 행동을 모방하는 원리를 기반으로 태스크를 처리함으로 인간의 “팔”로 간주되고 있습니다. 이로부터 RPA는 업무 효율성을 높이기 위해 프로세스 자동화 과정에게 도움이 되는 것입니다.
“RPA – 엔터프라이즈를 위한 혁신“ 알아보기.
AI와 RPA는 어떻게 결합할까요?
RPA는 구조적 데이터를 처리할 수 있다면 AI는 구조적 데이터, 반구조적 데이터, 그리고 비구조적 데이터까지 처리할 수 있습니다. 이에 따라 로봇으로 자동화 과정 (RPA)에서 AI는 자동화 과정을 진행하기 전에 비구조적 정보(서류, 보고서, 영수증 등)를 처리할 수 있는 유력한 조력자가 될 것으로 보일 수 있습니다. AI와 RPA 결합은 주목을 받을 만한 “지능형 자동화”라는 잠재적인 트렌드가 등장하게 했습니다 (Intelligent Automation – IA). 가트너의 전망에 따르면 글로벌 지능형 자동화 시장은 2020년부터 연간 이중 12.5% 성장률로 2025년까지 152억 달러에 이를 것으로 추산되었다고 밝혔습니다. 그때 RPA는 인공지능 AI의 결정에 영향을 받아 업무를 효율적으로 수행하기 위해 운영체계의 손아귀 역할을 하게 될 것입니다.
AI와 RPA의 결합이 필요한 이유는 무엇일까요?
효율성 향상
RPA는 반복적인 업무를 자동화하고 높은 가치와 전력성을 요구하는 활동에게 인력을 해방합니다. 한편 AI는 RPA의 자동화 과정이 최고 효율성을 달기 위해 비구조적 데이터 분석할 역할을 맡고 실시간 데이터를 기반으로 예측합니다. 또한 AI 알고리즘은 에러 검지 및 수정 추천 가능성을 보유하여 정확도를 100%로 지원할 수 있습니다.
딜로이트 (Deloitte) 보고서에 따르면 RPA와 AI 파워를 적용한 기업들이 73%까지 업무 효율성을 향상한 것을 보여 주었습니다.
비용 절감
기업들이 RPA와 AI 결합을 한다면 예산을 상당히 절감할 수 있는 것입니다. 기업체계 전반에 전개할 잠재적 RPA와 AI 결합은 운영 과정이 동기화되고 자동화되는 데 도움이 될 것 입니다. 그 이후로 기업을 위한 장기적인 예산 전략을 구축하는 데 기여할 전망됩니다.
맥킨지 (McKinsey)에 따라 RPA와 AI는 운영비 20-25%까지 절감할 때 기업 재정계획에게 밝은 별이 될 수도 있습니다.
고객님 경험 향상
AI를 기반으로 운영하는 챗봇과 가상 비서가 RPA와 합치면 개인화하고 연속화되는 고객님 경험을 제공할 것입니다. 이를 통해 의문과 문제를 회신하고 해결하는 빠른 과정이 고객님 만족도를 높일 것으로 보입니다.
액센츄어 (Accenture)와 HFS 연구에 따르면 직원 84%가 RPA와 AI 결합 덕분에 고객님 만족도가 높어지는 것을 알려 주었습니다.
AI와 RPA는 어디에서 결합될까요?
영수증 처리
영수증 처리는 시간을 오래 걸리고 높은 정확도를 요구하는 업무인데 이제 RPA와 AI 결합을 통해 이 과정이 더 간편해지고 정확해질 것입니다. 이때 RPA는 구조적 데이터를 추출하여 입력하는 역할을 맡고 AI는 OCR와 IDP로 데이터를 분류하여 ML체게에 맞추는지 확인하는 역할을 맡겠습니다.
예를 들어 호주에서 국가장애보험기구(NDIS) 플랜 매니저인 ‘My Plan Manager Group’라는 화사가 OCR와 RPA를 적용하여 NDIS 프로그램 과정을 처리한 결과로 100,000 근무시간까지 아낀 것입니다.
고객 서비스
엄청난 수의 고객 문의 사항과 요청은 고객 서비스 부서가 관리하고 대응해야 할 도전입니다. 다만 지금 RPA와 생성 AI의 통합 덕분에 서비스 부서가 24/7 시간 자동적으로 고객 요청을 답변드릴 뿌만 아니라 고객의 행위와 데이터를 분석하여 개인화된 답변을 드릴 수 있습니다.
아마존 (Amazon)은 고객 의문사항과 요청 자동처리 챗봇체계에서 RPA와 AI를 적용한 후 고객 서비스의 만족도를 85%까지 올린 것을 보여 주었습니다.
AI와 RPA를 결합할 때 특별한 주의가 필요한 요소는 무엇일까요?
IT 인프라 표준화
기존 기술정보 인프라는 RPA와 AI를 간단없이 통합할 필요합니다. 무엇보다 중요한 것은 최신 기술을 응용하기 전에 기존 체계를 표준화하는 과제입니다. 표준화된 기술 인프라는 하드웨어 시스템 및 소프트웨어 시스템까지 불일치와 불안정을 없어질 것입니다. 그 이후는 RPA와 AI 솔루션 실행 및 유지관리 과정은 단순화되여 결과로 시간과 인력을 절감할 수 있습니다.
보안 및 개인 정보 보호
데이터이야말로 모든 기업들의 비밀이고 핵심 가치입니다. 그로므로 신기술을 통합한다면 보안 보호 및 접속성 보장은 필수입니다. 기업마다 예기치 못한 위험을 방지하기 위해 보안체계를 보유해야 하고 운영체계에서 RPA와 AI 응용과정을 꼼꼼하게 관리하야 하는 말입니다.
내부 직원들 사이에서 신뢰를 얻다
운영과정에서 RPA와 AI를 결합할 때는 직월들에게 소개 및 설명은 원활한 전환을 보장하고 갈등을 피하기 위한 중요한 단계입니다. 특히 신기술적용이 인력을 대체하기 위한 것이 아니라 조직의 전반적인 효율성을 향상시키기 위한 것을 명확히 밝혀야 합니다.
시장 선도: AI와 RPA 듀오
지능형 자동화 트렌드의 강력한 변화는 수 많은 분야에서 혁신을 신속한 속도로 일으키고 있습니다. 향후 기술 트렌드가 어떤 구체적인 변화가 있는지 예측하는 것은 아직도 어려울 것 같습니다. 다만 IA의 적극적인 성장률과 대중성이 부정할 수 있습니다.
기업들이 적절한 시기를 포착하여 RPA와 AI 듀오를 비즈니스 운영체계에서 적용한다면 강력한 경쟁우위를 보유할 전망이 됩니다. 딜로이트 (Deloitte) 보고서에 따르면 71%의 기업이 RPA와 AI 통합모형을 구현하고 대규모로 확대할 준비가 되고 있다는 것을 알 수 있습니다.
기술 분야에서 트렌드들의 상호작용은 다중 접속 시스템을 만들어내고 거대한 스마트 운영 활동의 기반을 놓았습니다.
지금까지 기업들은 RPA와 AI를 결합하는 시장을 바꿀 수 있는 잠재력을 수용할 수 있는 좋은 기회를 가지고 있습니다. 전략적 선택은 유망한 성공이나 예상 밖의 도전을 초래할 수도 있습니다. 따라서 중요한 것은 글로벌 미래 배경을 형성할 신기술의 응용하기 전에 신중하게 고려해야 하는 것입니다.
“2024년 선도적인 상위 8가지 기술 트렌드” 알아보기.
