Process mining으로 프로세스 자동화 기회 찾기

Process mining으로 프로세스 자동화 기회 찾기

프로세스 자동화는 어떤 업무를 봇에 맡길지뿐 아니라, 업무 방식을 어디서 바꿀지 결정하는 일입니다. process mining을 활용하면 업무 흐름을 파악하고, 후보 단계를 수치로 평가하며, 자동화가 적합한지 확인할 수 있습니다. 단계의 업무 방식을 재설계하거나 그대로 두는 편이 낫다는 점도 알 수 있습니다.

유력한 자동화 후보는 대체로 자주 발생하고, 경로가 일정하며, 처리 시간이 충분히 깁니다. 빈도, 표준화 수준, 업무량, 처리 시간을 활용하면 검토할 후보를 실용적으로 추릴 수 있습니다. 예외율을 함께 살펴보면 자동화 경로를 따를 수 있는 업무가 어느 정도인지 판단하는 데 도움이 됩니다.

자동화에 대한 기대와 현실 점검

“process mining과 RPA”를 검색하면 process mining을 자동화의 당연한 첫 단계로 소개하는 공급업체 페이지를 많이 볼 수 있습니다. 설명은 간단합니다. 프로세스를 매핑하고 반복 작업을 찾아 봇에 맡기는 것입니다.

하지만 이 설명에는 중요한 점이 빠져 있습니다. 자동화 후보가 명확한 경우라면 이미 무엇을 해야 할지 알고 있을 수 있습니다. 재무팀은 시스템 간 송장 데이터를 복사하고 있다는 사실을 알고 있을 수 있습니다. 고객 지원팀은 같은 유형의 문의를 수작업으로 분류하고 있다는 사실을 알고 있을 수 있습니다. 업무를 수행하는 사람들이 이미 파악한 내용을 확인하기 위해 전체 process mining 프로젝트를 진행할 필요는 없습니다.

상황이 명확하지 않을 때 process mining의 가치가 드러납니다. 여러 팀이나 시스템에 걸쳐 업무가 진행되거나, 예외를 예측하기 어렵거나, 변경 전후의 프로세스를 비교할 근거가 필요할 때 유용합니다. 자동화 대상을 결정하는 데 도움을 줄 수 있지만, 모든 프로세스 문제를 자동화 프로젝트로 바꾸는 수단은 아닙니다.

간단히 알아보기: RPA, 에이전트 자동화, process mining

RPA는 인터페이스 간 데이터를 옮기는 디지털 자동화 방식 중 하나입니다. 전체 워크플로를 처리하는 프로세스 자동화 도구도 있습니다. 프로세스 흐름을 파악하면 두 방식 중 무엇을 선택할지 판단하기 쉽습니다.

각 용어는 업무의 서로 다른 부분을 가리킵니다.

자세한 내용은 process mining이란을 읽어보세요. RPA를 처음 접하신다면 RPA 입문 가이드를 참조하세요.

에이전트 자동화는 또 다른 접근 방식입니다. RPA 봇은 사람이 지정한 단계를 따르지만, 에이전트는 목표를 전달받아 수행할 작업을 선택합니다. 따라서 명확한 프로세스 설명이 더 중요해집니다. 에이전트에 업무를 맡기기 전에 프로세스 변형과 예외, 올바른 결과의 기준을 파악해야 합니다. 같은 근거를 바탕으로 해당 단계를 자동화해도 되는지 판단할 수 있습니다.

Process mining이 실제로 도움이 되는 경우

워크숍이나 한 팀의 관점만으로 얻기 어려운 근거가 필요할 때 process mining은 비즈니스 프로세스 자동화를 검토하는 데 도움이 됩니다.

• 팀과 시스템 전반에서 반복 작업을 찾습니다. 같은 데이터를 여러 곳에 입력하거나, 인수인계가 반복적으로 재작업을 일으킬 수 있습니다. 처음부터 끝까지 이어지는 프로세스 데이터는 각 팀이 자기 업무만 볼 때 놓치기 쉬운 패턴을 드러냅니다.
• 업무량을 수치로 파악합니다. 단계가 얼마나 자주 발생하고 처리 시간이 얼마나 걸리는지 측정합니다. 자동화 가능성에 대한 막연한 주장보다 실제 검토 대상 업무량을 구체적으로 추정할 수 있습니다.
• 예외를 파악합니다. 여러 변형을 비교해 보면 일관적으로 보이던 작업에도 차이가 있을 수 있습니다. 예외율을 통해 일반적인 경로를 따르는 업무와 별도로 처리해야 하는 업무가 각각 어느 정도인지 확인할 수 있습니다.
• 배포 후 달라진 점을 확인합니다. 변경 전후의 프로세스 성과를 비교합니다. 흐름이 예상대로 바뀌었는지, 새로운 병목이나 편차가 생겼는지 확인할 수 있습니다.
• 자동화하지 않을 업무를 찾습니다. 예외가 너무 많거나 판단이 필요하거나 발생 빈도가 낮아 자동화에 드는 노력을 정당화하기 어려운 작업을 발견할 수 있습니다. 봇을 만들지 않기로 하더라도 유용한 결과입니다.

빈도 × 표준화 수준 × 업무량: 후보 선정 기준

우선 네 가지 요소를 살펴봅니다. 빈도, 표준화 수준, 업무량은 반복 수행이 가능한 작업인지 판단하는 데 도움이 됩니다. 처리 시간은 필요한 업무량을 보여줍니다. 이를 절감 효과를 보장하는 수치가 아니라 1차 선별 기준으로 활용하세요.

팀에서 합의한 기준에 따라 각 요소를 1~5점으로 평가합니다. 후보 순위를 정할 때 점수를 곱할 수 있지만, 그 결과를 사업성 검토로 간주해서는 안 됩니다. 한 요소의 높은 점수가 다른 요소의 부적합성을 상쇄하지는 않습니다. 자주 발생하지만 예외가 많은 작업은 재설계가 필요할 수 있습니다. 표준화된 작업이라도 발생 빈도가 낮다면 자동화할 가치가 없을 수 있습니다.

추가 점검 항목으로 예외율을 활용하세요. 예외율은 케이스가 검토 중인 경로를 벗어나는 빈도를 보여줍니다. 예외율이 높다면 후보에서 바로 제외하기보다 원인을 조사해야 합니다.

자동화 가능성 계산하기

일반 경로를 따를 수 있는 업무량과 처리 시간을 추정합니다. 간단한 1차 선별 계산은 다음과 같습니다.

addressable hours = instances per month × handling time × (1 − exception rate)

예를 들어 신용 확인이 한 달에 4,200회 발생하고 건당 6분이 걸린다고 가정해 보겠습니다. 총 처리 시간은 420시간입니다. 케이스의 18%가 다른 경로를 따른다면 일반 경로의 처리 시간은 월 약 344시간으로 추정됩니다.

이는 검토 대상 업무량 추정치이지 절감 효과 예측치가 아닙니다. 예외 처리, 자동화 모니터링, 구축 및 유지 관리에 필요한 시간은 포함하지 않습니다. 사업성을 검토하기 전에 프로세스 담당자와 추정치를 확인하고 관련 비용과 책임을 고려하세요.

프로세스 데이터가 이 분석에 어떻게 활용되는지 알아보려면 ProcessMind의 process mining 기능을 살펴보세요.

솔직하게 판단하기: process mining이 항상 필요한 것은 아닙니다

자동화할 작업 목록만 필요하다면 process mining이 과한 선택일 수 있습니다.

Process mining을 하려면 이벤트 데이터와 준비 작업, 분석 결과를 해석할 사람이 필요합니다. 단순하고 잘 알려진 작업이라면 실제로 업무를 수행하는 팀과 대화하는 것만으로도 단계와 예외 상황을 정리할 수 있습니다. 그런 다음 봇을 만들지 결정하면 됩니다.

예를 들어 매입채무팀에서 이메일로 받은 송장 데이터를 ERP에 복사하는 데 시간이 든다는 사실을 이미 알고 있다면, 해당 작업이 존재하는지 확인하기 위해 이벤트 로그를 분석할 필요는 없을 수 있습니다. 다만 자동화 전에 규칙과 예외, 위험 요소를 확인해야 합니다.

여러 팀이나 시스템에 걸쳐 프로세스가 진행되거나, 실제 흐름이 문서와 다르거나, 변경 효과를 평가할 기준이 필요하다면 process mining이 더 유용합니다. 모든 자동화 프로젝트의 선행 조건이 아니라 실제 질문에 답하는 수단으로 활용해야 합니다.

Process mining은 자동화 대상을 찾는 데 그치지 않습니다

“RPA를 위한 process mining”이라는 표현은 process mining을 후보 탐색 도구로만 보이게 할 수 있습니다. process mining은 프로세스 전반을 이해하고 개선하는 데도 도움이 됩니다.

• 프로세스 성과를 모니터링합니다. 처리 시간, 편차, 흐름의 변화를 추적합니다. 지속적인 프로세스 모니터링 방법을 참조하세요.
• 규정 준수 여부를 점검합니다. 실제 프로세스 경로를 기대한 프로세스와 비교합니다. 규정 준수와 거버넌스 업무에 활용할 수 있지만, 제대로 작동하지 않는 프로세스를 직접 개선하지는 않습니다.
• 근본 원인을 조사합니다. 주문이 지연된다면 공급업체, 지역, 팀 또는 프로세스 변형별로 케이스를 비교해 지연이 발생하는 지점을 찾습니다.
• 자동화 전에 재설계합니다. 프로세스 분석을 통해 단계를 없애거나 인수인계를 줄이고 승인을 간소화할 지점을 찾을 수 있습니다. 현재 프로세스를 자동화하기보다 먼저 단순화하는 편이 나을 수 있습니다.
• 변경 사항을 모델링하고 시뮬레이션합니다. ProcessMind에서 프로세스 변경 사항을 모델링하고 적용 전에 예상 영향을 시뮬레이션할 수 있습니다.

자동화는 여러 선택지 중 하나입니다. 먼저 문제를 파악한 다음 프로세스를 재설계할지, 자동화할지, 현재 상태로 둘지 결정하세요.

실무에 적용하는 단계별 접근법

이벤트 데이터에서 자동화 후보 목록까지 단계별 흐름

프로세스 분석 결과를 자동화 의사결정에 연결하려면 다음 순서로 진행하세요.

1. 프로세스를 파악합니다. 변형, 병목, 재작업, 예외를 검토합니다.
2. 먼저 프로세스를 개선합니다. 자동화를 구축하기 전에 불필요한 단계나 인수인계를 없앨 수 있는지 확인합니다.
3. 적합한 작업을 추립니다. 빈도, 표준화 수준, 업무량, 처리 시간, 예외율을 비교합니다.
4. 노력과 위험을 평가합니다. 관련 시스템과 작업에 적용되는 규칙, 예외 처리 방법을 확인합니다.
5. 결과를 모니터링합니다. 변경 후의 프로세스를 기준선과 비교하고 예상하지 못한 영향을 조사합니다.
6. 업무 변화에 맞춰 재평가합니다. 새로운 정책과 시스템, 프로세스 변형에 따라 자동화의 적합성이 달라질 수 있습니다.

모니터링 단계는 지속적인 프로세스 모니터링 가이드를 참조하세요. 자동화 전에 목표 프로세스를 문서화하려면 BPMN 모델링을 살펴보세요.

검토할 수 있는 후보 목록 만들기

이 템플릿을 사용해 자동화 후보 단계를 비교하세요. 순위를 정하기 전에 근거를 입력합니다. 값이 비어 있거나 확실하지 않다면 후보가 적합하다고 가정하지 말고 조사할 질문으로 남겨둡니다.

이 예시는 검토 항목을 구성하는 방법을 보여줄 뿐, 절감 효과를 예측하지 않습니다. 실제 데이터를 사용하고 업무 담당자와 가정을 확인하세요.

후보 목록의 활용도를 높이는 방법은 다음과 같습니다.

• 순위를 정하기 전에 모든 열을 채웁니다. 빈도만 보면 실제보다 매력적인 작업으로 보일 수 있습니다.
• 관련 시스템 수를 기록합니다. 시스템 경계마다 구현과 지원에 드는 노력이 달라질 수 있습니다.
• “먼저 재설계”와 “자동화하지 않음”도 유효한 결과로 둡니다. 작업을 없애거나 수행 방식을 바꾸는 것이 최선의 결정일 수 있습니다.

공급업체 선택: 올인원 플랫폼과 전문 도구 조합?

일부 공급업체는 한 플랫폼에서 RPA와 process mining을 모두 제공합니다. UiPath는 RPA로 시작해 나중에 process mining을 추가했습니다. Celonis는 process mining을 기반으로 하며 자동화 공급업체와 협력합니다. 각 접근 방식에는 서로 다른 장단점이 있습니다.

특정 공급업체를 비교한 내용은 UiPath와 ProcessMind 분석을 참조하세요. 적합한 선택은 기존 시스템과 팀, 요구 사항에 따라 달라집니다. process mining과 자동화 기능을 각각 비교하고, 플랫폼이 필요한 의사결정을 지원하는지 확인하세요.

ProcessMind의 활용 방식

ProcessMind는 process mining, 프로세스 모델링, 시뮬레이션을 한곳에서 제공합니다. 다음과 같은 작업에 활용할 수 있습니다.

• 발견: 이벤트 데이터를 사용해 프로세스가 어떻게 진행되는지 파악합니다.
• 분석: 변형, 병목, 편차를 분석합니다.
• 문서화: BPMN 모델링으로 프로세스를 문서화합니다.
• 시뮬레이션: 제안된 변경 사항을 적용 전에 시뮬레이션합니다.
• 모니터링: 시간에 따른 프로세스 성과를 추적합니다.

ProcessMind는 프로세스를 이해하고 개선 방안을 검토하도록 돕습니다. 무엇을 자동화할지 결정하거나 자동화를 대신 실행하지는 않습니다. 분석 결과를 활용해 자동화의 필요성을 설명하거나 프로세스를 재설계하거나 자동화하지 않기로 결정할 수 있습니다.

process mining의 전반적인 비즈니스 가치를 검토하고 있다면 process mining 비즈니스 사례를 만드는 방법을 참고하세요. 필요한 데이터가 궁금하다면 process mining 이벤트 로그를 만드는 방법을 읽어보세요.

오해 바로잡기

오해 1: “process mining으로 자동화 계획을 세울 수 있다”

process mining은 데이터에서 프로세스가 실제로 어떻게 진행되는지 보여줍니다. 비효율, 병목, 편차를 찾아낼 수 있지만, 결과를 해석하고 무엇을 자동화하거나 재설계할지, 또는 그대로 둘지는 팀에서 판단해야 합니다. 클릭 한 번으로 자동화 계획을 세워준다는 주장은 신중하게 살펴보세요.

오해 2: “process mining은 주로 RPA 봇을 분석하는 데 쓴다”

process mining으로 봇이 포함된 전체 프로세스를 살펴볼 수는 있지만, 봇의 모든 동작을 설명하지는 않습니다. 봇이 정해진 스크립트를 따른다면 스크립트와 로그를 검토해 동작을 파악하세요. 자동화된 단계가 처음부터 끝까지 이어지는 프로세스에서 어떤 역할을 하는지 확인할 때 process mining을 활용하면 좋습니다.

오해 3: “자동화 프로젝트를 시작할 때마다 process mining이 필요하다”

반드시 그렇지는 않습니다. 작업이 단순하고 잘 파악되어 있으며 예외도 명확하다면 process mining 없이 진행할 수 있습니다. 프로세스가 복잡하거나 어느 한 팀도 전체 상황을 파악하기 어려울 때 process mining이 더 유용합니다.

오해 4: “자동화와 process mining에는 같은 데이터 접근 권한이 필요하다”

그렇지 않습니다. RPA는 사용자 인터페이스를 통해 작동하므로 화면과 애플리케이션에 접근해야 할 수 있습니다. process mining에는 업무 시스템의 구조화된 이벤트 데이터가 필요합니다. 필요한 데이터와 접근 권한, 기술은 서로 다를 수 있습니다.

두 가지를 함께 계획하려면 서로 다른 경계를 넘나들며 조율해야 합니다. “무엇을 스크립트로 만들 수 있는가?”와 “프로세스 전반에서 무슨 일이 일어나는가?”처럼 질문이 다르고, 담당자와 데이터 접근 권한도 다릅니다.

자동화 목표보다 근거부터 살펴보세요

process mining을 활용하면 자동화 후보의 우선순위를 정하고, 대상 업무의 규모를 추정하며, 전체 프로세스에 미칠 변화를 살펴볼 수 있습니다. 자동화가 다음 단계로 적절하지 않다는 점을 확인할 수도 있습니다. 더 많은 작업을 자동화하는 것이 아니라 타당한 결정을 내리는 것이 목표이므로, 이 역시 유용한 결과입니다.

변경 전후의 프로세스 상태를 평가하는 방법은 프로세스 상태 평가 가이드에서 확인하세요.

자동화 전에 목표 상태를 설계하면 구현하려는 프로세스를 검토할 수 있습니다.