국내 RPA 시장은 엔터프라이즈 솔루션 분야에서 유례를 찾아 보기 힘들 정도로 빠르게 성장했다. RPA가 무엇이고, 왜 도입해야 하는가라는 기초적인 질문과 대답에 대한 공감대는 이미 형성됐다. 이젠 한 단계 더 진전된 새로운 화두들이 시장을 이끌고 있으며, 솔루션 벤더간 경쟁구도도 한층 치열해지고 복잡해졌다. RPA의 의미도 하나의 자동화 솔루션을 뜻하기 보다는, 폭넓게 자동화를 추구해가는 일련의 여정과 그 여정을 품고 지탱해주는 있는 플랫폼적인 성격을 띠기 시작했다.
많은 전문가들은 이 같은 RPA의 사상, 형태, 방법론, 지능화 등의 변화에 빠르게 대응해 나아가야 한다고 강조하며, 새로운 사용자 가치와 경험을 만들어 가는 대표적인 기업으로 한국IBM을 주목하고 있다. 적절하고 빠른 인수합병, 전통적으로 강한 인공지능, 기존에 보유 중인 첨단 기술과 RPA와의 융합, 자타가 공인하는 고객과의 소통을 바탕으로 한 컨설팅 파워, 글로법 기업으로서 앞서 가는 시장 니즈 포착 등이 사령탑을 중심으로 유효 적절히 하모니를 이룬 탓이리라.
[류지영이 만난 사람]은 한국IBM RPA 부문의 실제적인 에반젤리스트 역할을 담당하고 있는 정욱아 실장을 만나 보았다. 정 실장은 RPA 업계의 소문난 마당발이자 소통가로 통한다. 프리젠테이션을 잘한다는 평가를 받고 있지만, 기자가 지켜본 정실장은 누구보다도 잘 듣는, 인상적일 정도로 열심히 듣는, '공감의 경청인'이었다.
- RPA가 기쁨만 준 것은 아니라고 지난 '코리아 RPA 서밋 웨비나'에서 말했다.
“지난 4년간 RPA 국내 시장 상황을 돌아보면 결코 RPA가 기쁨만 준 것은 아니라고 생각한다. 예를 들어 RPA를 도입한 고객의 피드백을 들어보면, 일부 또는 전사 영역에 RPA 프로젝트를 진행하기는 했는데, 여전히 구체적인 업무성과는 보이지 않고, 지속적인 RPA 확장을 위한 내부적인 도움을 받기가 점점 힘들어진다고 얘기한다. 또한 소규모 기업의 경우 직원 수에 비해 업무량이 과다하여 실제 RPA 활용은 더욱 필요함에도 불구하고, 여전히 RPA 도입을 못하고 있는 경우도 있다. 이런 고객들의 경우 RPA 업무를 전담할 CoE조직도 없고 윗선의 후원도 받을 수 없어, RPA 사업을 어떻게 시작할지 여전히 잘 모르겠다고 말한다.
또한 RPA 솔루션은 대부분 구독형 라이센스로 계약되고, 리뉴얼/확장 시점마다 경쟁상황이 매년 심해지고 있어 비즈니스를 하기에 어려움이 있다. 또한 RPA 기술뿐만 아니라 AI, 머신러닝, NLP, OCR, 챗봇, 프로세스 마이닝 등 다양한 기술진화 및 변화에 준비해야 하며, 기술력을 보유한 협력사 관리에 어려움을 겪고 있는 것 또한 현실이기도 하다. RPA 개발자 입장에서는 고객의 워크 & 라이프 밸런스를 위해 열심히 RPA 프로젝트에 참여했지만, 잦은 야근에 지치고 나아가 프로젝트에 참여한 동료들은 계속 떠나고 있어 힘들다고 얘기한다. 또한 RPA 서비스 업체 대표는, RPA 프로젝트 이후 유능한 개발자들이 고객사에 운영인력으로 입사하거나, 타사로 이직하는 사례가 있어 인력관리에 어려움이 많다고 한다.
이렇듯 지난 4년간 국내 RPA 시장을 돌아보면 결코 달콤한 매력만 있는 것이 아니라는 것을 알 수 있으며, 그럼에도 불구하고 이 같은 어려움을 극복하려는 노력이 있기 때문에 더욱 성장할 수 있는 분야가 RPA 라는 것을 체감하고 있다.”
- IBM은 인공지능의 전통적인 '명가'라고 할 수 있다. IBM이 구상하는 지능형 오토메이션(AI-Powered 오토메이션)이 궁금하다.
“RPA 기술은 AI 기술과 결합하여 더욱 똑똑해지고 혁신적으로 활용될 수 있다고 생각한다.
현재의 자동화는 여전히 구조적인 프로세스와 데이터를 중심으로 처리되고 개별 업무처리를 수행하고 있다. 또한 자동화 시스템이 각 영역별로 분산되어 운영되고 있다. 이러한 현실은 AI기술이 더해지면 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 처리할 수 있게 되고, 인간과 봇이 협업하는 지능적인 업무 수행을 가능케 한다. 또한 다양한 통찰력을 활용하여 능동적이고 지능적인 워크플로우를 최적화하는 혁신을 이루어 갈 수 있다.
IBM은 지능형 오토메이션(AI powered 오토메이션)을 실현할 수 있도록 IBM 오토메이션 프레임워크를 4가지 단계(discover, decide, act, optimize)로 구분하여 각각의 실현방안을 제시하고 있다. 이러한 IBM 오토메이션 프레임워크를 기반으로 하이퍼오토메이션 실현방안을 크게 3가지로 구상한다.
첫째, RPA와 디지털워커를 활용하고, 두번째는 AI와 머신러닝을 통해 예측모델 기반 의사결정 자동화를 실현해 나가는 것, 그리고 세번째는 운영 자동화의 확장 영역으로 지능형 워크플로우와 의사결정 자동화를 지원하는 것이다. 올해는 RPA와 디지털워커 영역에 한가지 제품 포트폴리오가 추가됐다. 바로 신규 출시한 프로세스 마이닝을 활용한 솔루션이다. 이를 계기로 앞으로도 많은 국내 기업들이 RPA, AI, 지능형 워크플로우 그리고 프로세스 마이닝을 활용하여 지능형 오토메이션(AI-Powered 오토메이션)을 실현할 수 있도록 적극적으로 지원할 예정이다.”
- IBM 지능형 오토메이션의 대표적인 사례를 소개한다면?
“IBM 오토메이션 포트폴리오를 활용하여 실현해가고 있는 몇 가지 유스 케이스가 있다. 첫째 유스 케이스는 유통 사례로, 그동안 사람이 수작업으로 수행해 온 허위과장 광고 검수 업무를 RPA와 머신러닝 기반 이미지 인식 기술을 활용하여 자동화한 사례다. 해당 고객사는 이러한 자동화 활용으로 기존 검수시간을 75% 이상 단축시켰으며, 검색해야 하는 상품 수 증가에 따른 점검 인원 부족 현상을 자동화하여 업무생산성을 4배 이상 증가시켰다.
두번째 사례는 AI기반 유전적 알고리즘을 활용하여 병상배정업무를 자동화한 유스 케이스다.
서울아산병원은 기존 숙련된 간호사가 수행해 온 병상배정 업무를 AI 제네틱 알고리즘(AI genetic algorithm)을 모델링하여 무작위로 배정된 환자와, 병상 조합 중에서 배정기준을 가장 잘 지킨 조합을 최종 결과로 추출하여, 간호사가 아닌 RPA가 병상배정업무를 수행한다. 이를 통해 숙련된 간호사들은 더욱 더 많은 환자 보호 업무에 집중할 수 있게 됐다.
세번째 사례는 제약 사례다. 최근 코로나로 인해 전세계 제약 산업군의 RPA 활용이 더욱 활발해지고 있으며, 이미 임상시험 업무에 WHO 세계보건기구가 RPA를 활용하고 있다. 최근에는 PV라는 약품 감시 업무에 RPA와 인공지능 기술 활용 검토가 이어지고 있다. 특히 PV업무를 위해서는 다양한 형태의 데이터 수집 및 분석, 평가 업무가 필요하며, 여기에 RPA를 활용하여 사람 대신 봇이 데이터 처리를 진행한다.
네번째 사례는 공공 사례로, 업무 담당자가 사건 청구서를 접수하면 왓슨 머신러닝 모델 기반으로 사건에 대한 적법요건 및 각하 여부를 판단하고 검토하여, 사전 심사보고서 작성 업무를 사람이 아닌 봇이 처리한다. 이러한 머신러닝 기술은 학습할 수 있는 기초 데이터가 있는 여러 분야로 확대하여 적용할 수 있으며, 다양한 산업군에서 고려해 볼 만한 유스 케이스라고 생각된다.”
- IBM 오토메이션 플랫폼을 활용하여 지식 기반 노동자의 업무를 자동화할 수 있는 몇 가지 단계가 있다고 하는데…
“첫째 단계는 디스커버(Discover) 영역이다. 프로세스 마이닝은 데이터 과학의 한 분야로 BPM 연구에서 시작된 것으로 ERP, CRM, MES 등 엔터프라이즈 솔루션에 기록되는 이벤트 로그를 분석해 프로세스를 데이터 중심으로 가시화하는 기술이다. 최근에는 메인프레임 시스템에 트랜젝션 데이터를 기록하는 은행권에서도 프로세스 마이닝을 통한 PI 이노베이션에 관심을 가지고 있는 것으로 파악된다. IBM은 이러한 기업 내부 시스템의 이벤트 로그를 수집하여 프로세스 현황(AS-IS)을 파악하고 시뮬레이션 할 수 있도록 올해 IBM 프로세스 마이닝 솔루션을 신규 보강했다.
두번째는 모델링(Modeling) 영역이다. 기업의 프로세스를 마이닝 도구를 통해 수집하거나 아니면 존재하는 프로세스를 담당자의 지식으로 모델링하고 설계할 수 있어야 한다. 이를 위해 IBM은 블루워스 라이브라는 프로세스 모델링 솔루션을 IBM 오토메이션 플랫폼을 통해 제공하며, 사람과 봇의 프로세스를 손쉽게 정의하고 표준화해 가고 있다.
세번째 영역은 빌드(Build) 영역이다. 수집하고 모델링한 사람과 봇의 프로세스 내용을 RPA 기술로 자동화한다. IBM RPA는 머신러닝, 챗봇 같은 다양한 AI명령어 기술이 내장된 스튜디오 환경을 제공하며, 심플 BPM 엔진이 내장되어 있는 BPMN 형태의 워크플로우 기반으로 RPA 봇을 설계할 수 있는 환경을 제공한다. 최근에는 기업의 업무 서비스를 작성하는데 필요한 프로그래밍을 최소화한 로우코드 기반 툴킷 활용에 대한 니즈가 강한 것으로 알고 있다. IBM은 로우코드 개발 툴킷인 IBM 오토메이션 스튜디오와 애플리케이션 디자이너(Application designer)를 제공한다.
네번째 영역은 사용(Use) 영역이다. 이를 위해서는 언제, 어디서나, 어떤 기기(anytime, anywhere, any-device)에서도 기업 업무와 프로세스 실행 결과를 검색하고 활동을 처리할 수 있어야 한다.
마지막 영역은 관리(Manage) 영역이다. IBM은 비즈니스 자동화 인사이트라는 애널리틱스 엔진을 제공하며, 이를 통해 다양한 영역의 작업 결과를 단일화된 대시보드 뷰로 제공한다. 특히 워크포스 관리 대시보드를 통해 작업 별 총 소요시간과 팀 성과를 제공한다.”
- 그동안 많은 기업들은 프로세스별 업무를 사람의 수작업을 통해서 우선순위를 지정해왔다. IBM의 경우 왓슨 머신러닝을 활용한 워크플로우 실행을 통해서 이 같은 작업을 수행한다고 들었다.
“그렇다. 최근 관심있게 살펴보고 있는 케이스가 바로 머신러닝 기반 업무 우선순위 배정이다. 바로 작업의 우선순위를 보다 인텔리전트하게 할당하는 유스 케이스다. 그동안 많은 기업들은 프로세스별 업무를 사람이 수작업으로 우선순위를 지정하여 업무를 수행해왔지만, IBM의 경우 왓슨 머신러닝을 활용하여 워크플로우를 실행하면, 팀 전체 성능을 가장 높일 수 있는 작업의 우선순위를 AI가 자동으로 지정해준다. 여기에 활용한 AI 머신러닝 모델은 스킬 모델과 퍼포먼스 모델 두 가지다. 프로세스별로 요구되는 스킬 수준은 다르다. 어떤 업무는 전문가 수준을 요하는 반면, 또 다른 업무는 그보다 낮은 수준을 필요로 한다.
또한 AI는 각 담당자들의 기존 작업 완료 시간을 학습하도록 설계됐다. 이를 통해 유저당 작업처리시간을 살펴보니, 머신러닝을 활용하여 작업 우선순위를 배정했을 때에는, (특정 유저의 경우) 작업처리 시간이 25% 정도 감소한 것을 확인할 수 있었다. 즉 특정 유저의 작업완료 건수가 머신러닝을 반영하기 전에 비해 4건 이상 증가한 것을 확인할 수 있었다. 이렇게 머신러닝을 활용할 경우, (사람이 아닌 AI가 해당 작업을 수행하는) 최적의 봇을 찾아 작업을 할당하는 고객사의 유스 케이스도 빠른 시일 내에 나타날 것으로 예상한다.”
- 정 실장은 국내에서 RPA 프로젝트를 지속적으로 수행해온 이 분야의 베테랑으로 알려졌다. 최근 진행한 RPA 구축 프로젝트 중 기억에 남는 사례는?
“작년 말에 수주하여 현재 고도화 프로젝트를 진행하고 있는 고객사 사례다. 해당 고객사는 제조 산업군으로, 작년 초 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation) 목표를 가지고 IBM이 전반적인 IT정보 진단 서비스를 제공했다. 이를 통해 상세하게 고객의 현 상황(AS-IS)를 파악하고, DT추진을 위한 로드맵 방향성을 수립했다. DT 추진을 위한 퀵윈(Quick Win) 과제로 고객사 임원, 현업 그리고 IT담당자들과 친밀하게 대화하고 소통했으며, 이런 과정을 통해 RPA 활용이 가장 빠르게 업무 자동화를 실현할 수 있는 토픽으로 선정됐다.
물론 RPA 프로젝트 제안을 위해 다양한 글로벌/국내 기업이 경쟁 제안에 참여했으며, 해당 고객사는 IBM 오토메이션 전략과 RPA 기술에 대한 신뢰를 토대로 결국 IBM을 선택했다. 현재는 2단계 전사 고도화 프로젝트를 진행하고 있으며, 향후 지속적인 RPA 여정(Journey)을 계속해 나갈 것으로 생각한다. 진정성을 가지고 나눴던 많은 대화와 소통, 그리고 그 대화와 소통을 통해 향후 함께 걸어갈 자동화 여정 루트를 발견했을 때 나눴던 기쁨(이런 것이 RPA를 하는 보람이 아닌가 한다.)... IBM은 고객사가 오토메이션 플랫폼을 십분 활용할 수 있도록, 체계적이고 빈틈없는 서비스를 차질 없이 지속적으로 제공할 계획이다.”
- IBM RPA의 올해와 내년의 목표는?
“앞서 언급한 바와 같이 올해 IBM은 오토메이션 플랫폼 전략을 강화하고, 일부 제품의 포트폴리오를 확장했다. 특히 IBM 오토메이션의 파운데이션 영역으로 RPA 솔루션과 프로세스 마이닝(Process Mining) 솔루션을 선정하여, IBM이 제공하는 다양한 영역(ex. Watson, Data, AIOps, Integration 등)과의 결합과 융합을 실현하고 있다. 그리고 무엇보다 RPA를 시작으로, 지능형 오토메이션(AI-Powered 오토메이션)을 실현하는 다양한 고객사를 확보하는 것이 사업 목표다. 개인적으로는 다양한 매체를 통해 고객들과 더욱 자유롭게 소통하고 싶다."
[한국IBM의 정욱아 실장은?]
한국IBM 정욱아 실장은 IBM Technology 사업부의 Automation 팀에 근무하고 있으며, IBM Digital Business Automation 영역의 다양한 솔루션 기술 영업 업무를 담당하고 있다. 2017년부터 다양한 국내 기업에 RPA, 워크플로우, 디시전, 캡처 솔루션을 공급해오고 있으며, 매년 분기별로 자동화 관련 기고문을 다양한 매체와 작성하고, 전자신문인터넷이 주관하는 RPA 과제발굴 및 베스트 프랙티스 교육 강사로 활동하고 있다.
류지영 전자신문인터넷 기자 (thankyou@etnews.com)
