로봇 프로세스 자동화(RPA)란 무엇인가요?

Michael Chen | Senior Writer | 2025년 12월 18일

목차

로봇 프로세스 자동화(RPA)가 기술을 활용해 데이터의 잠재력을 이끌어내는 가장 대표적인 방식인 것은 아닙니다. 그러나 기술적 역량이 뛰어난 기업들은 RPA가 데이터 입력, 운영, 고객 서비스 등의 워크플로를 최적화하기 위한 핵심 도구라는 사실을 잘 알고 있습니다. RPA는 다양한 부서 및 기능 전반의 프로세스를 연결하고, 직원들이 반복적인 수작업에서 해방되어 더 중요한 창의적 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다.

로봇 프로세스 자동화(RPA)란 무엇인가요?

RPA는 명확한 규칙, 입력 및 출력, 프로세스 트리거를 가진 워크플로를 자동화하기 위한 컴퓨터 기반의 프로세스 자동화 방식입니다. RPA를 사용하면 반복 작업을 사람보다 더 빠르게 수행하고, 인적 오류로 인한 변수도 없앨 수 있습니다. RPA 워크플로는 다양한 애플리케이션과의 통합 또는 노 코드/로우 코드 도구로 정의할 수 있으며, 일부 RPA 시스템은 사람이 작업을 수행하는 모습을 관찰해 스크립트를 생성하기도 합니다. RPA의 사용 사례로는 자동 데이터 입력, 특정 재고 수준 도달시 자동 재고 점검, 리테일 업체의 단순 반품 처리 등이 있습니다.

핵심 요점:

  • RPA는 대량의 반복적인 규칙 기반 작업을 인적 오류로 인한 복잡성 없이 처리할 수 있는 컴퓨터 기반 자동화 수단을 제공합니다.
  • RPA는 AI와는 달리 정해진 워크플로 밖에서 스스로 학습하거나 새로운 패턴을 식별할 수 없습니다.
  • RPA는 잦은 데이터 입력, 소프트웨어 업데이트 배포 등 반복적이고 많은 시간이 소요되는 작업으로부터 사용자를 해방시켜 줍니다.
  • RPA는 AI 에이전트 개발에 자주 활용되어 에이전트가 반복 작업을 수행할 수 있는 수단을 제공합니다.

RPA 알아보기

RPA는 사람이 직접 수행하던 반복적인 규칙 기반 디지털 작업을 소프트웨어 로봇(봇)으로 자동화할 수 있는 기술입니다. RPA 봇은 애플리케이션 및 시스템과 사람처럼 상호작용할 수 있습니다. 봇은 로그인, 화면 이동, 버튼 클릭, 데이터 추출, 양식 작성, 파일 이동 등의 활동을 통해 송장 처리, 고객 데이터 관리, 보고서 생성 등의 다양한 작업을 수행합니다. RPA는 효율성 향상 및 오류 감소에 기여하고, 직원들이 사람의 판단 및 창의성을 요하는 복잡한 고부가가치 활동에 더 집중할 수 있도록 만들어 줍니다. 또한 RPA는 경우에 따라 유사한 작업을 AI 시스템으로 처리하는 것보다 더 적은 리소스를 사용하기도 합니다.

RPA 기술은 Excel과 같은 애플리케이션의 매크로와 유사한 방식으로 동작합니다. 양쪽 모두 규칙 및 트리거에 기반한 단계별 작업 자동화를 수행합니다. 그러나 RPA는 여러 애플리케이션에 걸쳐 동작할 수 있으며, 더 복잡한 워크플로를 지원하는 조건 논리 등의 기능을 제공합니다. 클라우드 인프라에 RPA가 내장되면 노 코드 또는 로우 코드 도구로 스크립트를 작성할 수 있습니다. 따라서 IT 부서의 도움 없이도 비즈니스 사용자가 업무 자동화 도구를 직접 개발할 수 있습니다.

RPA는 워크플로 내의 자동화된 단계(무인)로 설정할 수도 있고, 수동 호출(유인)을 통해 사용할 수도 있습니다. AI 에이전트와 결합해 프로세스 자동화 수준을 더욱 향상시킬 수도 있습니다.

RPA의 작동 방식

RPA는 소프트웨어 봇을 사용해 사람이 컴퓨터로 작업을 완료하는 방식을 모방합니다. 먼저 비즈니스 사용자 또는 개발자가 RPA 소프트웨어를 사용해 특정 프로세스를 수행하는 정확한 단계를 기록합니다. 소프트웨어가 이메일, 웹사이트, 스프레드시트, ERP 및 기타 비즈니스 소프트웨어 등의 애플리케이션에서 발생하는 클릭, 키 입력, 데이터 작업을 기록합니다. 기록을 바탕으로 소프트웨어가 단계별 스크립트 또는 워크플로를 생성합니다. 이후 인간 전문가가 잠재적인 변형 및 의사결정을 처리하기 위한 규칙, 루프, 로직을 추가해 스크립트를 정교화합니다.

워크플로 정의가 완료되었다면 봇을 작업에 투입할 준비가 끝난 것입니다. 봇이 지정된 시간에 작업을 수행하도록 예약하거나, 특정 이벤트가 작업을 트리거하도록 설정할 수 있습니다. 예를 들어 신규 직원을 온보딩해야 하는 상황이 발생하면 봇이 온보딩 스크립트의 각 단계를 인간 직원과 같은 방식으로 자동으로 실행합니다. 그러나 일반적으로 실행 속도는 직원보다 더 빠르고 오류율은 더 낮습니다. 봇은 채용 시스템에서 신규 입사자 정보를 수집하고, 사용자 계정, 이메일 주소, 시스템 액세스 권한 등을 생성하고, 환영 메일과 디바이스/리소스 프로비저닝 안내를 발송하고, 필요한 모든 규제 준수 양식을 생성할 수 있습니다. 봇이 특정 프로세스를 처음부터 끝까지 스스로 완료하지 못하는 경우에는 해당 트랜잭션을 사람에게 전달해 개입을 요청할 수 있습니다.

핵심 관련 기술

기본적인 봇을 구축하는 일반적인 방법은 RPA 소프트웨어가 사람의 동작을 '관찰'하고 기록하게 만드는 것입니다. 또한 기업은 다양한 애플리케이션에 클릭, 키 입력, 데이터 입력 등의 사용자 상호작용을 기록하는 태스크 마이닝 도구를 배포해 RPA를 적용하기에 적합한 반복 작업을 찾을 수도 있습니다. 프로세스 마이닝 도구는 거기서 한 걸음 더 나아가 엔터프라이즈 시스템의 이벤트 로그를 분석해 모든 종단간 프로세스를 시각화하고, 자동화 투자 대비 효과가 큰 작업이 무엇일지 파악하는 과정을 지원합니다.

더 복잡한 자동화를 위해 Python, JavaScript 등의 프로그래밍 언어로 루틴을 개발할 수도 있습니다. 이러한 개발 언어들과 API를 사용해 데이터 입출력, 스캐닝된 문서를 다루는 광학 문자 인식 및 객체 감지, AI 에이전트와의 통합 등을 위한 시스템들과의 연동을 구현할 수 있습니다. 이는 RPA를 AI를 활용한 비정형 데이터 처리 및 단순한 의사결정까지 수행할 수 있는 지능형 자동화 도구로 발전시키는 방법입니다.

RPA 도구 자체도 스크립팅 작업에 노 코드, 로우 코드 도구를 사용할 수 있으며, 클라우드 인프라에 RPA 도구가 내장되면 광범위한 데이터 소스 전반에 걸쳐 스크립트를 실행할 수 있게 됩니다. 클라우드 RPA는 실제로 중요한 업계 트렌드입니다. 클라우드를 사용하면 확장성을 향상시키고, 봇을 다양한 애플리케이션과 데이터 소스에 더 쉽게 연결할 수 있습니다.

또한 기업이 사용하는 봇이 많아지면 그 봇들을 관리할 수단이 필요해집니다. 오케스트레이션 도구는 사용 가능한 봇에 작업을 할당하고, 자격 증명을 관리하고, 봇 성능에 대한 상세 로그 및 분석을 이용할 수 있는 중앙화된 제어판을 제공합니다.

AI와 RPA의 결합 방식

AI를 RPA와 함께 사용하는 2가지 주요 방식은 다음과 같습니다. 첫째, AI 에이전트가 할당된 작업을 수행하는 데 RPA를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 수신한 문서를 검증하고 준비하는 AI 에이전트는 스프레드시트를 확인해 들어오는 문서들의 형식이 기업이 선호하는 형식과 호환되는지 판단할 수 있습니다. 형식을 변환해야 하는 경우 에이전트는 RPA 스크립트를 호출해 필요한 작업을 수행하도록 할 수 있습니다.

둘째, RPA 스크립트에 특정 조건이 발생하면 작동을 멈추고 사람 또는 AI 에이전트의 개입을 요청하도록 지시하는 규칙을 삽입할 수 있습니다. 많은 경우 사람의 검토 및 의사결정을 요청하는 것이 기본값일 것입니다. 그러나 RPA는 경우에 따라 사람 대신 AI 에이전트가 상황을 검토하고 RPA의 작업 완료 방식을 결정하도록 요청할 수도 있습니다.

AI 자동화 사례

제품 반품 처리를 위해 AI 고객 서비스 챗봇 에이전트와 RPA 스크립트를 함께 사용하는 사례를 예로 들어 보겠습니다. 챗봇은 고객의 반품 요청서를 접수하고, RPA를 사용해 반품 사유의 타당성을 검증합니다. 그러나 '반품 사유' 드롭다운 메뉴에는 고객이 문제를 직접 설명할 수 있는 텍스트 필드가 함께 제공되는 '기타' 옵션도 있습니다. 이는 명확한 다음 단계가 지정되지 않은 비정형 데이터이므로 '기타' 옵션을 선택한 고객의 경우 RPA는 일반적으로 작업을 일시 중지한 뒤 사람의 검토를 요청합니다. AI를 결합하면 RPA는 '기타' 옵션을 선택한 고객들의 사례 및 그 처리 방식에 관한 데이터에 액세스할 수 있는 대규모 언어 모델(LLM)을 호출할 수 있습니다. LLM의 분석 결과에 따라 시스템은 반품을 승인하거나, 거부하거나, 상담 직원에게 에스컬레이션할 수 있습니다.

RPA의 이점

RPA를 활용한 체계적 자동화는 효율성 향상 및 오류 감소를 비롯한 다양한 이점을 제공합니다. RPA의 유연성은 기업 내부용 운영 애플리케이션, 고객용 소프트웨어 등을 위한 창의적인 통합을 모두 가능케 합니다. RPA의 가장 일반적인 이점은 다음과 같습니다.

  • 비용 절감: RPA를 사용하면 작업을 더 빠르게 처리하고 직원들이 더 가치있는 업무에 집중하도록 지원할 수 있습니다. 오류가 줄어드는 만큼 문제를 찾고 수정하는 데 드는 시간도 감소합니다. 또한 기업은 신입 직원 채용 및 교육 비용을 지불할 필요 없이 수요 변동에 맞춰 RPA 사용량을 간단히 확대하거나 다시 축소할 수 있습니다.
  • 오류 감소: 앞서 언급한 노동 집약적 작업에는 인적 오류 문제가 수반됩니다. 특정 양식으로 작성된 고객 정보를 더 큰 프로필로 가져오는 데이터 입력 워크플로를 예로 들어 보겠습니다. 수동 데이터 입력은 타이핑이나 복사/붙여넣기를 포함한 실수가 발생하기 쉽습니다. 반면 봇은 언제나 사전 정의된 스크립트에 따라 정확하게 프로세스를 실행합니다.
  • 효율성 및 생산성 향상: RPA는 규칙 기반 단계 및 워크플로의 자동화를 위해 설계되었습니다. 해당하는 작업은 양식 채우기, 보고서 생성 등 노동 집약적 다단계 작업인 경우가 많습니다. 광범위한 데이터 액세스가 가능한 클라우드 환경에서 실행되는 RPA 프로세스는 전사적으로 작동할 수 있습니다. 또한 봇은 24시간 연중무휴로 작동하며 사람보다 더 빠르게 작업을 수행합니다.
  • 엄격한 감사 가능성: 봇은 프로세스를 정밀하게 따르도록 프로그래밍되어 있으며 명확한 감사 추적을 통해 규제 기준 및 내부 정책 준수에 기여합니다.

RPA의 한계

RPA는 많은 상황에서 뛰어난 성능을 나타내지만 통합 및 기능 측면에서의 한계가 있습니다. RPA와 관련된 대표적인 도전 과제들은 다음과 같습니다.

  • 반복 가능한 작업에 한정적인 사용: RPA 봇은 규칙 기반의 반복적이고 구조화된 작업에 강합니다. 판단, 비판적 사고, 창의적 문제 해결이 필요한 프로세스에는 적합하지 않습니다. 예외 사항이 많거나, 고객의 '기타' 반품 사유를 해석하는 것과 같이 비정형 데이터에 의존하는 프로세스의 경우 표준 RPA 봇은 고급 AI 에이전트의 도움 없이는 주어진 작업을 수행하기 어렵습니다.
  • 적응성 부족: 메뉴, 인터페이스, 시스템의 변경은 RPA 봇의 작동 중단이나 잘못된 결과 도출로 이어질 수 있습니다. RPA가 안정적인 결과를 도출하기 위해서는 시간이 지나도 작업 환경의 일관성이 계속해서 유지되어야 합니다. 새 소프트웨어나 업데이트된 프로세스로 인해 워크플로가 변화하는 경우 RPA 봇은 그러한 변화에 스스로 적응하지 못합니다. RPA는 사람의 수동 시연을 통해 프로세스를 '학습'할 수 있지만, 봇의 경우 일반적으로 새로운 규칙을 사람이 다시 프로그래밍해야 하기 때문입니다.
  • 확장성 문제: RPA는 API가 없는 환경에서 동작하는 경우가 많으므로 상황별 특수성으로 인해 이식성 및 확장성이 제한되는 경우가 많습니다. RPA 기능의 확장 가능성을 강화하기 위해서는 목표 및 관련 소프트웨어를 가능한 한 구체화하고, 해당하는 단계들을 더 일반적인 버전으로 추상화할 수 있는 능력이 필요합니다.
  • 보안 우려: 봇을 사용하기 위해 광범위한 시스템 액세스 및 높은 수준의 자격 증명을 부여해야 하는 경우도 있습니다. 하나의 봇이 다수의 민감한 애플리케이션과 상호작용할 수 있으므로, 공격자는 단 하나의 계정을 탈취하는 것만으로도 데이터에 액세스하거나, 운영을 방해하거나, 사기를 저지르기 위한 관문을 확보할 수 있습니다. 특히 자격 증명 스토리지, 봇 로직의 악의적 변조 가능성, 봇의 활동을 추적하는 강력한 감사 추적, 엄격한 액세스 제어를 강제하는 강력한 거버넌스 프레임워크 등에 주의를 기울여야 합니다.
  • 초기 비용: RPA는 API를 사용할 수 없는 상황에 자주 사용됩니다. 이는 구현 시 구성 요건이 복잡해질 수 있음을 의미하며 초기 도입 및 유지 보수 비용을 높일 수 있습니다. 이를 해결하는 방법 중 하나는 복잡한 설정 없이 폭넓은 적용 범위, 협업, 기능을 지원하는 RPA가 내장된 클라우드 서비스를 사용하는 것입니다.

RPA의 유형

RPA는 크게 유인(attended) 및 무인(unattended)이라는 두 가지 유형으로 분류됩니다. 그러나 효율적 자동화 및 인적 개입이 필요한 복잡한 문제 해결 간의 균형을 제공하는 세 번째 옵션인 하이브리드 방식도 갈수록 인기를 얻고 있습니다. 이 세 가지 유형을 모두 살펴보겠습니다.

  • 유인 RPA
    유인 RPA에서는 사람이 직접 봇을 호출합니다. 봇은 사람이 필요할 때마다 호출해 사용하는 온디맨드 도구입니다. 예를 들어 데이터 분석가는 데이터 세트의 라벨 변환 프로세스를 실행하기 위한 도구로 RPA 봇을 활용할 수 있습니다. 본 예시에서는 분석가가 원시 형태의 데이터를 사전에 직접 점검하기를 원하므로 완전 자동 변환을 사용할 수 없습니다. 분석가는 점검을 마친 뒤 RPA 코드를 호출해 변환 작업을 자동화합니다.
  • 무인 RPA
    무인 RPA는 특정 워크플로를 구성하는 프로세스 중 일부를 완전 자동화합니다. 무인 RPA 사용시 봇은 항상 활성화되어 있으며 워크플로 중 담당하는 단계가 시작되면 즉시 트리거됩니다. 무인 RPA의 일상적인 예시로는 온라인 리테일 사이트가 있습니다. 고객이 구매를 완료하면 영수증이 자동으로 생성되어 이메일 및 문자로 전송됩니다.
  • 하이브리드 RPA
    하이브리드 RPA는 유인 및 무인 RPA 전략의 장점을 결합한 방식입니다. 하이브리드 환경의 봇은 특정 경계 및 매개변수 내에서 지정된 작업 및 항목을 처리합니다. 이상치 또는 잠재적 문제가 발생하면 해당하는 항목에는 사람이 개입할 대상이라는 플래그가 설정됩니다. 검토를 수행하는 담당자는 문제가 발생한 작업을 워크플로의 다음 단계로 진행하기에 앞서 관련된 결정을 반드시 직접 내려야 합니다.

하이브리드 RPA를 사용해 반품 승인 프로세스를 최적화하는 고객 챗봇의 사례를 통해 하이브리드 RPA로 워크플로를 최적화하는 방법을 살펴보겠습니다. 구매일, 상태, 제품 유형 등 특정한 경계 내의 반품 요청은 무인 RPA가 처리합니다. 그러나 고객이 그 경계를 명확하게 구분하기 어려운 세부 정보를 입력하는 경우, 챗봇은 인적 개입이 필요한 작업으로 플래그를 지정하여 사람이 반품 승인 여부를 검토하도록 합니다. 이 시나리오에서는 고객 생애 가치, 제품의 재판매 용이성 등의 사전 정의된 요소를 기준으로 사람이 판단할 여지를 남겨두면서도 그 외의 대다수 작업을 자동화해 효율성을 최대화했습니다.

RPA에 대한 일반적인 오해

로봇 프로세스 자동화는 머신러닝과 인공지능만큼 대중적인 담론의 중심에 있지는 않지만, 많은 기업이 사용 중인 강력한 도구입니다. RPA, ML, AI는 여러 측면에서 상호 보완적이며 그 영역이 종종 서로 겹치는 기술입니다. IT 팀에게 중요한 것은 각 기술을 어디에 적용할지 파악하는 것, 그리고 RPA에 대한 흔한 오해 2가지를 숙지하는 것입니다.

  • RPA는 종종 AI 의사결정과 혼동됩니다. AI 의사결정은 사전 정의된 규칙, 학습 데이터, 학습 기반 추론의 조합으로 이루어집니다. AI는 작업 경계 및 프로세스를 자체적으로 평가해 개선하고 점진적으로 진화시킵니다. 반면 RPA는 규칙 기반 워크플로에 의해 훨씬 엄격하게 정의된 프로세스를 사용하며 추론이나 점진적 개선은 사용하지 않습니다. RPA는 주어진 워크플로만을 엄격히 따르므로 AI의 도움을 받지 않는 경우 해석, 추론, 판단이 필요한 작업에 적합하지 않습니다.
  • RPA는 사전 정의된 규칙을 엄격히 준수합니다. RPA 프로세스는 고정되고 사전 정의된 규칙에 기반해 작동하는 경우가 많지만 반드시 그래야 하는 것은 아닙니다. RPA는 자주 반복되는 동작을 기록하고 이를 재현하는 방식으로도 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 사진 편집 프로그램에서 해상도 변환을 위한 단계들을 반복하는 경우 RPA 도구가 그 과정을 기록, 파악, 실행할 수 있습니다. 그러나 이러한 기능의 적응성은 제한적입니다. 본 사례에서 사용된 소프트웨어의 UX 또는 메뉴가 크게 바뀔 경우 RPA 스크립트는 인적 개입 없이는 해당 변화에 적응하지 못할 가능성이 높습니다.

RPA vs. AI : 차이 이해하기

RPA와 AI의 차이는 테크니션과 엔지니어의 차이에 비유할 수 있습니다. 양쪽 모두 기업의 성공적인 운영을 위한 중요한 역할을 수행하며, 임무 수행을 위한 기술적 역량을 갖추고 있습니다. 그러나 두 직무의 매개변수와 목표는 서로 다릅니다. 테크니션은 규칙을 따르고, 단계를 실행하며, 경계를 준수하며 신속하고 정확하게 프로세스를 수행합니다. 반면 엔지니어는 테크니션의 작업을 수행할 수 있을 뿐만 아니라, 예외 및 편차를 처리하고 프로세스를 점검해 개선 가능성을 찾습니다.

  • RPA는 사전 정의되었거나 반복 관찰을 통해 파악한 규칙에 기반해 반복 작업을 자동화합니다. RPA의 목표는 특정 작업을 수행하기 위해 일련의 메뉴를 클릭하는 것과 같은 반복 가능한 규칙 기반 프로세스를 자동화하는 것입니다. 여러 측면에서 RPA는 Excel과 같은 애플리케이션의 매크로 기능과 유사하지만, RPA 프로세스는 더 유연하고, 만들기 쉽고, 많은 경우 애플리케이션 밖으로 더 민첩하게 내보낼 수 있습니다. 그러나 RPA는 프로세스 및 규칙을 엄격히 준수하므로 적응성 측면에서는 한계가 있습니다.
  • AI는 데이터를 기반으로 학습하고 인사이트에 기반해 의사결정을 수행합니다. AI는 RPA처럼 사전 정의된 지침을 바탕으로 시작하거나, 관찰(학습)을 통해 방향성을 자체적으로 설정할 수 있습니다. 그러나 RPA와 AI의 핵심적인 차이 중 하나는 AI는 시작 단계에 얽매이지 않는다는 점입니다. AI는 최초의 지침을 바탕으로 학습 및 결과가 반복되는 피드백 루프를 통해 계속해서 진화합니다. AI는 인간의 명시적 지시 없이도 데이터의 패턴을 학습해 더 섬세한 의사결정을 통합하거나 워크플로에 새로운 선택지를 추가할 수 있습니다.

지능형 자동화를 위한 RPA와 AI의 결합

지능형 자동화란 무엇인가요? 지능형 자동화는 RPA와 같은 자동화 프로세스를 AI와 결합해 양측의 이점을 극대화한다는 개념입니다. 규칙 기반 자동화의 효율성을 활용해 업무량과 수작업을 줄임과 더불어 AI가 해당 기능을 실행 시점을 자율적으로 판단하도록 합니다. 지능형 자동화의 2가지 예시는 다음과 같습니다.

  • 자동 보고를 위해 AI 기반 데이터 분석을 RPA와 연계: RPA 스크립트로 보고서 자동 생성을 트리거할 수 있습니다. 그리고 AI 기반 데이터 분석을 통해 보고서의 내용을 보강할 수 있습니다. AI로 데이터를 처리 및 분석함으로써 RPA 스크립트는 실시간 데이터에 기반한 더 정확하고 심층적인 보고서를 생성할 수 있습니다. 이와 같이 AI와 RPA를 함께 사용하면 워크플로 전반의 소요 시간 및 단계를 크게 줄일 수 있습니다.
  • NLP(자연어 처리)로 가공한 비정형 데이터를 RPA 봇으로 재처리: 이메일, 로그 등의 텍스트 기반 비정형 데이터를 NLP로 가공 및 요약해 특정 애플리케이션에서 사용 가능한 형태로 만들 수 있습니다. 예를 들어 지능형 자동화를 활용해 특정 양식으로 작성된 피드백 내용의 감성 분석을 수행하는 경우, 먼저 AI가 NLP를 사용해 텍스트를 분류, 집계, 하이라이트 표시한 뒤, RPA에 구조화된 데이터를 입력해 보고서를 생성할 수 있습니다.

RPA를 사용하는 주요 산업

RPA 기반 자동화는 다양한 부서 및 산업에 폭넓게 적용되어 낭비를 줄이고, 성능을 개선하고, 정확도를 향상시킬 수 있습니다. RPA를 워크플로에 성공적으로 통합한 산업별 사례는 다음과 같습니다.

  • 금융: 금융 산업은 대규모의 정형 데이터를 생성합니다. 이는 RPA가 강점을 보이는 영역입니다. RPA는 노동 집약적 대규모 작업 중 다수를 거의 즉시 자동화할 수 있습니다. 데이터 입력, 문서 검증, 레이블 포맷팅 등 명확한 규칙, 단계, 범위를 따르는 작업이 그 좋은 예입니다. RPA를 사용하면 효율성을 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 수동 데이터 입력에서 발생할 수 있는 인적 오류를 제거해 정확성 역시 향상시킬 수 있습니다.
  • 헬스케어: 의료 기관은 환자 대상 및 내부 운영을 위한 모든 기능에 RPA를 적용할 수 있습니다. 환자와 관련해서는 내원 체크인, 검사 결과 알림, 예약 리마인더 등의 실무적인 프로세스를 자동화해 환자들의 전반적인 경험을 간소화하고 개선할 수 있습니다. 의료 기관의 업무와 관련해서는 다양한 EHR 포맷 간 데이터 통합, 퇴원 후 관리 등의 업무를 더 신속하게 수행할 수 있습니다. 운영 측면에서는 교대 근무 일정 최적화, 공급망 및 재고 관리 등의 모든 요구 사항에 RPA를 적용할 수 있습니다.
  • 리테일: RPA는 온라인, 오프라인, 하이브리드 등의 모든 운영 방식을 크게 개선합니다. 재고 및 공급망 관리 시스템에 RPA를 도입하면 재고 및 출하 데이터를 상시로 모니터링함으로써 관리자들이 더 신속하게 실무적 조정을 수행할 수 있습니다. 또한 RPA는 반품/환불 요청 처리, 인보이스 생성 및 발송, 마케팅 이메일 및 문자 메시지 관리 등의 고객 대상 업무도 자동화할 수 있습니다.

RPA 사용 사례

RPA를 적용해 모든 산업의 내부 운영 또는 고객 대상 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 기업이 RPA를 활용하는 방식은 무한합니다. 사전 정의된 단계가 있는 반복 가능한 프로세스라면 무엇이든 RPA를 적용해 볼 수 있습니다. 다양한 산업을 망라하는 RPA의 가장 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

  • 고객 지원: RPA 기반 챗봇은 기록 조회, 반품/환불 요청, 고객 피드백 처리 등 관련 단계가 명확하고 구조화되어 있는 통상적 절차 기반 업무들을 처리할 수 있습니다. 대부분의 기업에서 고객 지원 업무의 상당 부분은 표준 워크플로에 따라 진행되며 RPA가 이를 처리하면 인간 직원들은 더 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있습니다.
  • HR: 인사팀의 광범위한 프로세스들을 자동화를 통해 유의미한 수준으로 최적화할 수 있습니다. 온보딩, 프로필 데이터 입력, 교육 워크플로, 퇴사 전 체크리스트까지 직원 경험의 거의 모든 측면은 반복적인 HR 프로세스를 통해 이루어집니다. RPA 기능은 이러한 프로세스의 상당 부분을 자동화할 수 있습니다.
  • 소프트웨어 업데이트: RPA는 전체 네트워크의 소프트웨어 업데이트 프로세스를 자동화해 IT 워크로드를 크게 줄일 수 있습니다. RPA 시스템은 사용 가능 업데이트를 확인하고 직원의 시간과 리소스 소모를 최소화하는 방식으로 설치를 진행합니다.

RPA 구현 관련 도전 과제

RPA는 프로세스 자동화와 조직 효율성 향상을 위한 큰 기회를 제공하지만, 여러 공통적인 도전 과제에 직면할 가능성이 큽니다. 다행히 RPA는 이미 성숙한 기술이며 대부분의 난관을 선제적으로 해결할 전략들이 존재합니다.

  • 레거시 시스템과의 통합: 최신 애플리케이션은 일반적으로 RPA와 원활히 통합됩니다. 그러나 레거시 시스템, 특히 온프레미스 환경에서는 비일관적인 연결 지점, 다양한 IT 환경 등으로 인한 어려움이 발생합니다. IT 팀은 애플리케이션과 RPA 시스템의 호환성을 선제적으로 점검하고, 필요한 경우 미들웨어나 커스텀 커넥터를 활용해 RPA 플랫폼과 구형/커스텀 애플리케이션 간의 격차를 메울 수 있습니다.
  • 직원 저항 및 변경 관리: 자동화 도구를 도입하면 자신의 일자리가 위협받는다는 직원들의 불안을 유발하고 자동화 프로젝트의 발목을 잡는 저항으로 이어질 수 있습니다. 효과적인 변경 관리는 매우 중요합니다. 경영진은 RPA를 도입하는 이유에 대해 투명하게 소통하고, RPA가 반복적인 업무를 대신해 주는 만큼 직원들의 역량이 더 강화된다는 점을 강조해야 합니다. 이를 통해 자동화를 직원을 대체하기 위한 기술이 아닌 직원들이 창의성과 비판적 사고가 필요한 고부가가치 업무에 집중하도록 지원하는 도구로 재정의할 수 있습니다.
  • 프로세스 변경 및 봇 유지관리: RPA 봇은 특정 워크플로에 맞춰 구성됩니다. 그 기반이 되는 애플리케이션 또는 프로세스의 버튼 위치와 같은 아주 작은 부분이 변경되는 것만으로도 자동화가 중단될 수 있습니다. 이러한 취약성으로 인해 지속적인 유지관리가 필요합니다. 기업은 정기적인 봇 모니터링 및 스크립트 업데이트를 위한 거버넌스 계획을 반드시 수립해 정확성을 보장하고 큰 비용이 발생하는 다운타임을 방지해야 합니다.

성공적인 RPA 구현을 위한 모범 사례

RPA는 워크플로 최적화를 위한 강력한 도구입니다. 몇 가지 계획 및 통합 모범 사례를 통해 그 효용을 극대화할 수 있습니다. RPA 도입 과정은 일반적으로 기업의 워크플로에서 반복 가능하고 안정적인 작업을 식별하는 것부터 시작됩니다. 대상 프로세스를 선정했다면, 성공적인 자동화를 위한 과정을 단계별로 진행합니다.

  1. 구성 변경 가능성 통합: 뛰어난 RPA 개발자는 파일 경로, 수신자 이메일 주소 등의 특정 변수와 설정을 코드에 고정하는 것을 최소화합니다. 대신 프로세스 소유자가 손쉽게 변경할 수 있도록 구성해 수정 시 개발자가 코드와 스크립트를 재작업하지 않아도 되도록 만듭니다.
  2. 재사용성에 집중: RPA 워크플로에는 로그인, 이메일 알림, 포맷 변경처럼 일반적이고 반복 가능한 단계가 많습니다. RPA 코딩에 모듈성을 반영하면 이러한 구성 요소를 추출해 다른 기능의 기반으로 재사용할 수 있습니다. 이를 통해 새로운 RPA 프로세스의 개발을 가속화하고 반복성과 접근성에 대한 전사적 표준을 수립할 수 있습니다.
  3. 오류를 예상하고 허용: RPA는 규칙에 기반하므로 예기치 않은 편차 또는 애플리케이션 변경으로 인해 프로세스가 중단될 수 있습니다. 피하기 어려운 치명적 오류가 발생하기도 하지만, 흔하고 예상 가능한 문제(예: 서버 타임아웃)에 대한 대응을 미리 설계하면 현대적 RPA 소프트웨어로 충분히 관리할 수 있습니다. 오류가 발생하면 대기열의 다음 항목으로 건너뛰면서 사람이 검토할 수 있도록 오류 세부 정보를 기록하는 방식이 그 예입니다.
  4. AI 통합 계획: AI가 결합된 RPA는 더 복잡한 비정형 데이터를 처리하고, 맥락 이해 및 예외 관리를 더 잘 수행할 수 있습니다. 이는 다양한 인보이스 포맷 처리, 이메일의 고객 감성 해석 등 더 많은 엔드 투 엔드 프로세스를 자동화할 수 있는 가능성을 제공합니다.

Oracle RPA 솔루션으로 자동화 강화하기

신뢰할 수 있고 일관적인 자동화 기술을 제공하는 RPA는 모든 AI 에이전트 툴킷에 포함시키기에 적합합니다. Oracle의 통합 비즈니스 자동화 플랫폼인 Oracle Integration은 사전 구축된 통합, 내장된 모범 사례, 시각적 개발 환경을 제공해 고객이 RPA 및 기타 자동화 도구를 최대한 활용하도록 지원합니다. 고객은 Oracle Integration 솔루션을 사용해 API 주도 통합, 로봇, AI 에이전트, 인간 개입 프로세스 등으로 구성된 하이브리드 자동화를 구축할 수 있습니다.

AI의 발전은 RPA를 활용한 생산성 향상에도 크게 기여하고 있습니다. RPA는 사람의 행동을 모방해 반복적이고 구조화된 작업을 자동화하는 데 뛰어났지만, 이제 AI가 결합된 RPA는 그 이상을 수행할 수 있습니다. 현 시점에서 기업의 도전 과제는 더 광범위한 RPA 적용 범위를 찾아내는 것입니다. 새로운 RPA 기술의 가치를 입증할 파일럿 프로젝트를 검토하고, 각 부서별 담당자들의 동의를 이끌어내고, RPA를 핵심 기술로 사용하는 에이전틱 AI를 개발해야 합니다.

기업이 AI 에이전트를 활용해 생산성을 높이고 핵심 프로세스를 자동화하기 위한 방법을 확인해 보세요.

RPA FAQ

RPA로 비정형 데이터 작업을 자동화할 수 있나요?

RPA는 정해진 규칙을 정형 데이터에 적용하는 상황에 가장 효과적이지만, 사용 사례를 더 확장할 수도 있습니다. 그러나 텍스트, 비디오, 이미지 등의 비정형 데이터를 다루려면 RPA가 사용할 수 있도록 구조화된 정의를 생성하기 위한 별도의 도구가 필요합니다. 예를 들어 NLP 모델이 비정형 텍스트 데이터를 처리해 카테고리와 태그를 부여하면, RPA가 이를 활용해 보고서를 생성할 수 있습니다. 마찬가지로 문서 이미지에는 광학 문자 인식(OCR)을 적용해 표를 정형 데이터로 변환하고 RPA 분석에 활용할 수 있습니다.

RPA를 전사적으로 확장할 때의 주된 고려사항은 무엇인가요?

RPA는 기업 전반으로 확장 가능하지만, 그 과정은 신중하게 실행해야 합니다. 구매한 RPA 도구의 유형, 자동화 기회의 규모, 기존 데이터의 연결성, 프로세싱 리소스, 봇 유지관리 모니터링 능력 등의 다양한 변수가 RPA의 성공을 좌우합니다. 먼저 기업은 전사적으로 다양한 프로세스를 분석해 자동화 가능한 기회를 발굴하고, 이를 자사의 다른 IT 도구 및 리소스와 정렬해야 합니다. 더 미시적인 요소를 고려해야 하는 RPA 개발팀은 모듈성, 재사용성, 유연한 설정에 집중해야 합니다. RPA 스크립트의 재사용을 용이하게 하고, 리소스 사용, 통합, 전반적 확장성 평가를 수월하게 만들어 주기 때문입니다.

RPA를 다른 자동화 기술과 통합하는 방법은 무엇인가요?

RPA는 다양한 방식으로 다른 자동화 기술과 통합할 수 있습니다. 이는 일명 지능형 자동화라 불리는 방식입니다. 에이전틱 AI와 결합된 RPA는 에이전트의 목표 달성을 위한 도구로 활용될 수 있습니다. RPA는 워크플로 내에 복잡하거나 판단이 어려운 입력이 존재할 경우 해당 입력을 처리하기에 앞서 AI 모델을 호출해 관련 결정을 수행하도록 할 수 있습니다. 다른 사용 사례로는 AI 모델이 분석이나 비정형 데이터 처리를 먼저 수행한 뒤, 결과를 구조화된 RPA 워크플로에 전달해 보고서를 생성하는 방법이 있습니다.

Oracle AI Agent Studio for Fusion Cloud Applications를 사용하면 Fusion Applications 내에서 사전 구축된 AI 에이전트를 편집하거나 새로운 에이전트를 빠르게 생성할 수 있습니다.