자체 RPA 구축 대신 클라우드로 공유, ‘인지 에이전트 봇, 프로세스 관리 SW’
클라우드와 AI가 더해진 RPA(Robotic Process Automation)가 미래 디지털화된 산업의 핵심이 될 전망이다. 로봇에 의한 공정 자동화, 즉 RPA가 날로 확산되고 있는 가운데, AI와 머신러닝, 기타 관련 기술, 특히 클라우드가 함께 접목되면서 그 기능은 첨단을 달리고 있다. 업계에선 AI와 RPA를 결합한 것을 IPA(Intelligent Process Automation)라고 부르는데, 그만큼 ‘지능’을 갖춘 로봇 자동화 시스템이란 뜻이다. IPA는 RPA와 머신러닝을 비롯, 프로세스 관리 소프트웨어, 자연어 처리 및 생성, 인지 에이전트인 봇으로 구성된다. 이에 더해 최근엔 클라우드가 접목됨으로써 자동화의 차원을 전혀 새롭게 바꾸고 있다.
RPA로 생산성 향상, 공정시간 크게 감소
실제 IPA를 도입한 많은 기업들에 의하면 그로 인한 생산성이 20~35% 높아지고, 프로세스 시간도 50~60% 줄이고, 세 자릿수의 투자 수익을 거두는게 보통이라고 한다. 이에 클라우드 네이티브 접근법이 더해지면 자동화의 단계는 획기적으로 달라질 수 밖에 없다. 클라우드 네이티브란 애플리케이션 전체가 클라우드의 역량을 온전하게 이용할 수 있도록 설계된 것을 말한다. 물론 AI, 머신러닝, 클라우드가 어우러진 경우는 아직 많지 않은 것으로 알려졌다. 아직은 대부분 기업이 단편적인 AI 구성요소를 활용하는 수준이고, 그런 구성요소들을 연결해 완전한 ‘엔드 투 엔드 자동화 프로세스’를 구현하는 경우는 비교적 드문 편이다.
실제 IPA를 도입한 많은 기업들에 의하면 그로 인한 생산성이 20~35% 높아지고, 프로세스 시간도 50~60% 줄이고, 세 자릿수의 투자 수익을 거두는게 보통이라고 한다. 이에 클라우드 네이티브 접근법이 더해지면 자동화의 단계는 획기적으로 달라질 수 밖에 없다. 클라우드 네이티브란 애플리케이션 전체가 클라우드의 역량을 온전하게 이용할 수 있도록 설계된 것을 말한다. 물론 AI, 머신러닝, 클라우드가 어우러진 경우는 아직 많지 않은 것으로 알려졌다. 아직은 대부분 기업이 단편적인 AI 구성요소를 활용하는 수준이고, 그런 구성요소들을 연결해 완전한 ‘엔드 투 엔드 자동화 프로세스’를 구현하는 경우는 비교적 드문 편이다.
클라우드 RPA, 사용자에게 공정 소유권
그럼에도 불구하고, 미래는 ‘클라우드 RPA’라는데 대해 이의를 제기하는 전문가들은 많지 않다. 특히 RPA에 대한 클라우드는 새로운 기술을 도입하고 싶지만, 진입 장벽을 극복하지 못한 중소기업이나 영세 사업자들에게 좋은 기회가 될 수 있다.
즉 클라우드는 RPA를 사업 규모나 자금에 관계없이 모든 기업이 사용할 수 있도록 해준다. 기존의 RPA에 필요한 인프라나 유지보수 비용이 없어지기 때문이다. 그도 그럴 것이 전통적인 솔루션은 흔히 개발자를 염두에 두고 설계하지만, 클라우드 기반 플랫폼은 이를 제공받는 사용자가 전체 공정의 소유권을 가지도록 해주며, 디지털 업무능력(워크포스)을 구축하는데 필요한 기술인력도 줄임으로써 부담을 덜어주기 때문이다.
그럼에도 불구하고, 미래는 ‘클라우드 RPA’라는데 대해 이의를 제기하는 전문가들은 많지 않다. 특히 RPA에 대한 클라우드는 새로운 기술을 도입하고 싶지만, 진입 장벽을 극복하지 못한 중소기업이나 영세 사업자들에게 좋은 기회가 될 수 있다.
즉 클라우드는 RPA를 사업 규모나 자금에 관계없이 모든 기업이 사용할 수 있도록 해준다. 기존의 RPA에 필요한 인프라나 유지보수 비용이 없어지기 때문이다. 그도 그럴 것이 전통적인 솔루션은 흔히 개발자를 염두에 두고 설계하지만, 클라우드 기반 플랫폼은 이를 제공받는 사용자가 전체 공정의 소유권을 가지도록 해주며, 디지털 업무능력(워크포스)을 구축하는데 필요한 기술인력도 줄임으로써 부담을 덜어주기 때문이다.
사이버 보안 우려도 없어
클라우드는 또 사이버 보안에 대한 우려도 없애준다. 수작업 패치가 필요 없고 특정 시점에 발표되는 업데이트를 기다릴 필요도 없다. 클라우드 상의 RPA 플랫폼은 항상 최신 상태이며, 믿어도 될 만큼 안전하다.
또한 RPAaaS(서비스로서의 RPA)인 만큼 기업은 비즈니스 수요에 맞춰 쉽게 규모를 확장하고 축소할 수 있어 모든 기업이 자동화를 도입하는 데 일조한다. 굳이 개별 기업이 RPA를 자체 도입, 설계할 필요가 없기 때문이다. 따라서 클라우드 네이티브 애플리케이션은 컨테이너에 담긴 기능성을 온전히 사용할 수 있고, 탄력적인 클라우드 인프라 상에서 민첩한 데브옵스 프로세스를 통해 운영된다. 즉 개발과 운영의 조화를 통해 사용자 만족을 극대화하는 등, 단순히 온프레미스 애플리케이션을 가상화해 클라우드를 통해 제공하는 것과는 다르기 때문이다.
클라우드는 또 사이버 보안에 대한 우려도 없애준다. 수작업 패치가 필요 없고 특정 시점에 발표되는 업데이트를 기다릴 필요도 없다. 클라우드 상의 RPA 플랫폼은 항상 최신 상태이며, 믿어도 될 만큼 안전하다.
또한 RPAaaS(서비스로서의 RPA)인 만큼 기업은 비즈니스 수요에 맞춰 쉽게 규모를 확장하고 축소할 수 있어 모든 기업이 자동화를 도입하는 데 일조한다. 굳이 개별 기업이 RPA를 자체 도입, 설계할 필요가 없기 때문이다. 따라서 클라우드 네이티브 애플리케이션은 컨테이너에 담긴 기능성을 온전히 사용할 수 있고, 탄력적인 클라우드 인프라 상에서 민첩한 데브옵스 프로세스를 통해 운영된다. 즉 개발과 운영의 조화를 통해 사용자 만족을 극대화하는 등, 단순히 온프레미스 애플리케이션을 가상화해 클라우드를 통해 제공하는 것과는 다르기 때문이다.
인간 창의력 불필요한 작업, 자동화
그러므로 사용자는 클라우드 네이티브 RPA를 웹 기반 GUI를 이용해 셀프 서비스 기술로 사용할 수 있다. 클릭 몇 번과 드래그 앤 드롭 동작으로 인간의 창의성이 필요 없는 작업을 자동화할 수 있다. SaaS 애플리케이션처럼 브라우저 내에서 직관적인 웹 인터페이스로 봇을 생성할 수 있으며, 많은 공통 봇은 코딩이 필요 없다. 용량이 큰 클라이언트 소프트웨어를 다운로드해 설치하고 관리할 필요도 없으며, 드래그 앤 드롭 기능과 플로우 차트로 자동화가 이루어지기 때문에 명령어를 기억할 필요도 없다.
그러므로 사용자는 클라우드 네이티브 RPA를 웹 기반 GUI를 이용해 셀프 서비스 기술로 사용할 수 있다. 클릭 몇 번과 드래그 앤 드롭 동작으로 인간의 창의성이 필요 없는 작업을 자동화할 수 있다. SaaS 애플리케이션처럼 브라우저 내에서 직관적인 웹 인터페이스로 봇을 생성할 수 있으며, 많은 공통 봇은 코딩이 필요 없다. 용량이 큰 클라이언트 소프트웨어를 다운로드해 설치하고 관리할 필요도 없으며, 드래그 앤 드롭 기능과 플로우 차트로 자동화가 이루어지기 때문에 명령어를 기억할 필요도 없다.
클라우드 네이티브, ‘온프레미스, 하이브리드 등 무차별 지원’
클라이언트 프로그램이 없다는 것은 IT가 개입할 필요도 없다는 것을 의미한다. 인프라 관리 비용이 없어지기 때문에 TCO, 즉 투자 대비 정보화비용도 큰 폭으로 낮아진다. 흔히 그렇듯이 솔루션 업체가 새로운 기능을 출시할 때마다 모든 고객이나 사용자를 업그레이드하는 일도 없으며, 최신 RPA 기술을 애플리케이션 통합과 딜리버리를 자동화하는 CI/CD 방법론으로 적용할 수 있다. 규제 산업을 위한 옵션도 충분하다. 클라우드 네이티브 접근법에 의한 이상적인 RPA 플랫폼은 클라우드와 온프레미스, 하이브리드 환경을 가리지 않고 지원하며, 데이터는 온프레미스에 두고, 오케스트레이션은 클라우드에서 수행할 수도 있다. 개발자로선 동일한 소프트웨어 스택이 클라우드와 온프레미스 양쪽에서 구동되기 때문에 어떤 환경에서도 봇을 재생성할 필요가 없다. 또한 환경의 변화에 따른 추가 관리 비용이나 복잡성도 발생하지 않는다.
클라이언트 프로그램이 없다는 것은 IT가 개입할 필요도 없다는 것을 의미한다. 인프라 관리 비용이 없어지기 때문에 TCO, 즉 투자 대비 정보화비용도 큰 폭으로 낮아진다. 흔히 그렇듯이 솔루션 업체가 새로운 기능을 출시할 때마다 모든 고객이나 사용자를 업그레이드하는 일도 없으며, 최신 RPA 기술을 애플리케이션 통합과 딜리버리를 자동화하는 CI/CD 방법론으로 적용할 수 있다. 규제 산업을 위한 옵션도 충분하다. 클라우드 네이티브 접근법에 의한 이상적인 RPA 플랫폼은 클라우드와 온프레미스, 하이브리드 환경을 가리지 않고 지원하며, 데이터는 온프레미스에 두고, 오케스트레이션은 클라우드에서 수행할 수도 있다. 개발자로선 동일한 소프트웨어 스택이 클라우드와 온프레미스 양쪽에서 구동되기 때문에 어떤 환경에서도 봇을 재생성할 필요가 없다. 또한 환경의 변화에 따른 추가 관리 비용이나 복잡성도 발생하지 않는다.
‘디지털 워크포스 무한 확장’ 기대
클라우드 네이티브 RPA는 이처럼 모든 사용자에게 최상의 경험을 제공하면서도 확장성, 관리, 보안, 비용, 액세스 편의성을 모두 보장한다는게 업계 전문가들의 평가다.
아직 대부분읜 RPA는 아직 이같은 클라우드와 머신 러닝 단계까지는 아니다. 그럼에도 RPA는 전 세계 기업 소프트웨어 시장에서 가장 빠른 성장세를 보이고 있다. 미국 실리콘밸리에 따르면, 2018년의 경우 전 세계 RPA시장은 한 해 전보다 63.1%의 성장률을 기록한 것으로 전해졌다.
RPA가 이처럼 각광을 받는 이유는 모든 비즈니스 프로세스를 자동화하는 소프트웨어 로봇 생성 솔루션이기때문이다. 여기서 ‘봇’은 사용자가 구성할 수 있는 소프트웨어 설정에 의해 ,사용자가 지정하고 제어하는 업무를 수행한다. 사실상 사람이 관리하는 디지털 워크포스인 것이다. 이를 통해 기업 활동의 많은 부분을 차지하는, 반복적이고 지루한 컴퓨터 기반 작업을 자동화하고, 사람은 더 가치있는 업무에 집중할 수 있다. 즉 업무 효율을 개선할 뿐 아니라 업무 환경을 인간 친화적으로 만든다는 기대다.
클라우드 네이티브 RPA는 이처럼 모든 사용자에게 최상의 경험을 제공하면서도 확장성, 관리, 보안, 비용, 액세스 편의성을 모두 보장한다는게 업계 전문가들의 평가다.
아직 대부분읜 RPA는 아직 이같은 클라우드와 머신 러닝 단계까지는 아니다. 그럼에도 RPA는 전 세계 기업 소프트웨어 시장에서 가장 빠른 성장세를 보이고 있다. 미국 실리콘밸리에 따르면, 2018년의 경우 전 세계 RPA시장은 한 해 전보다 63.1%의 성장률을 기록한 것으로 전해졌다.
RPA가 이처럼 각광을 받는 이유는 모든 비즈니스 프로세스를 자동화하는 소프트웨어 로봇 생성 솔루션이기때문이다. 여기서 ‘봇’은 사용자가 구성할 수 있는 소프트웨어 설정에 의해 ,사용자가 지정하고 제어하는 업무를 수행한다. 사실상 사람이 관리하는 디지털 워크포스인 것이다. 이를 통해 기업 활동의 많은 부분을 차지하는, 반복적이고 지루한 컴퓨터 기반 작업을 자동화하고, 사람은 더 가치있는 업무에 집중할 수 있다. 즉 업무 효율을 개선할 뿐 아니라 업무 환경을 인간 친화적으로 만든다는 기대다.
류정희 기자
류정희 기자
mimi3781@naver.com