RPA란? 로봇 프로세스 자동화의 작동 방식

RPA, 즉 robotic process automation은 소프트웨어 봇으로 사용자 인터페이스를 통해 애플리케이션을 조작하는 기술입니다. 봇은 API를 연결하거나 사용하는 시스템을 변경하지 않고도 필드를 읽고 값을 입력하며 정해진 순서대로 작업할 수 있습니다. 따라서 기존 애플리케이션을 넘나드는 반복 업무에 유용하지만, 안정적인 인터페이스와 명확한 규칙이 필요합니다. 자료에 따라 기술명을 RPA robotic process automation처럼 표기하기도 하지만, 같은 용어를 두 번 쓴 표현입니다.

ProcessMind는 봇을 판매하거나 업무를 자동화하지 않습니다. 업무가 어떻게 진행되는지, 시간과 재작업이 어디에 쌓이는지, 어떤 단계를 자동화할 가치가 있는지 파악하도록 지원합니다. 봇은 프로세스에 내재된 문제를 해결하지 않고 그대로 더 빠르게 반복할 수 있으므로 이 점을 살펴보는 것이 중요합니다.

RPA는 어떤 일을 하나요?

RPA 로봇은 보통 봇이라고 부르며, 사용자 인터페이스에서 미리 정해진 순서에 따라 작업합니다. 포털에 로그인하거나, 시스템 간 정보를 복사하거나, 양식을 작성하고, 보고서를 내려받거나, 레코드를 비교하거나, 이메일을 보낼 수 있습니다. 일정에 따라 실행하거나 특정 이벤트에 반응해 실행할 수 있으며, 파일이 도착했을 때 시작하도록 설정할 수도 있습니다.

RPA 프로세스 자동화는 인터페이스 계층에서 작동하므로 API나 연동 기능이 없는 소프트웨어도 다룰 수 있습니다. 사람이 애플리케이션을 사용하는 것처럼 봇도 일부 조작을 모방합니다. 기존 시스템을 재구축하지 않고도 오래된 시스템이나 공급업체 포털을 연결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

대신 봇이 안정적인 인터페이스에 의존한다는 점을 고려해야 합니다. 화면 구성이 바뀌면 해당 화면에 의존하는 작업이 중단될 수 있습니다. 예외 상황, 인증 정보, 모니터링, 지속적인 유지보수도 함께 고려해야 합니다.

많은 RPA 소프트웨어 플랫폼에는 대기열, 인증 정보 관리, 감사 로그, 예외 처리 같은 기능이 포함되어 있습니다. 일부 플랫폼은 AI를 활용해 문서를 해석하거나 예외를 분류하기도 합니다. 이런 기능으로 봇이 처리하는 범위를 넓힐 수 있지만, 무엇을 언제 처리할지, 어느 시점에 사람이 개입해야 하는지는 프로세스에서 정해야 합니다.

RPA는 어떤 업무에 적합한가요?

RPA는 디지털 시스템에서 자주 반복되고 규칙이 정해진 업무에 적합한 경우가 많습니다. 이메일의 주문 정보를 ERP에 입력하거나, 송장과 구매 주문서를 대조하거나, CRM과 청구 시스템 간에 레코드를 옮기거나, 여러 포털의 정보를 모아 보고서를 작성하는 업무가 그 예입니다.

자동화 후보를 다음 네 가지 기준으로 평가하세요.

이 네 가지 기준을 살펴보면 반복적이고 예측 가능한 업무와 재설계, 판단 또는 다른 유형의 자동화가 필요한 업무를 구분할 수 있습니다.

RPA로 해결할 수 없는 문제는 무엇인가요?

봇은 정해진 규칙을 따릅니다. 담당자가 불분명한 문제나 잘못된 정책을 해결하지는 못합니다. 정보가 누락된 상황을 처리하는 방법을 미리 정하지 않았다면, 그때 무엇을 해야 할지도 판단하지 못합니다.

다음과 같은 한계를 고려하세요.

• 판단: 스크립트만으로는 문서가 누락되거나 정보가 서로 충돌하거나 규칙에서 벗어난 케이스를 안정적으로 처리하기 어렵습니다. 예외 처리 경로를 마련하고, 필요한 경우 사람이 개입하도록 해야 합니다.
• 편차: 팀마다 같은 단계를 다르게 처리한다면 여러 자동화를 구축하고 유지해야 할 수 있습니다. 먼저 그 차이가 꼭 필요한지 확인하세요.
• 낮은 빈도: 가끔 발생하는 업무라면 봇을 구축하고 유지하는 비용을 정당화하기 어려울 수 있습니다.
• 프로세스 결함: RPA는 불필요한 승인, 재작업, 지연을 포함해 주어진 프로세스를 그대로 반복합니다. 결함이 있는 프로세스를 자동화하면 같은 문제가 더 빠르게 반복될 수 있습니다.

단계를 자동화하기 전에 프로세스를 먼저 바꿔야 하는지 확인하세요. 규칙 때문에 불필요한 업무가 생긴다면, 그 규칙을 바꾸는 편이 우회해서 자동화하는 것보다 효과적일 수 있습니다.

RPA는 process mining, workflow 엔진, BPMS와 어떻게 다른가요?

각 기술은 프로세스 업무의 서로 다른 부분을 다룹니다.

workflow 엔진은 정의된 프로세스를 실행하도록 설계되었습니다. RPA는 애플리케이션이 연동되어 있지 않아도 화면을 통해 조작할 수 있습니다. Process Mining은 실제 업무가 어떻게 진행되는지, 편차가 있거나 대기하는 곳은 어디인지 파악하도록 지원합니다.

프로세스 모델링과 시뮬레이션을 활용하면 변경 후 프로세스가 어떻게 진행될지 살펴볼 수 있습니다. 특정 플랫폼을 비교하고 있다면 Camunda, Appian, UiPath 가이드를 확인하거나 BPMS 설명을 읽어보세요.

자동화할 업무는 어떻게 고르나요?

워크숍이나 제안된 업무 목록에만 의존하지 말고 프로세스 데이터부터 살펴보세요. 이벤트 로그를 통해 활동의 발생 빈도와 경로별 변형, 케이스별 처리 시간을 확인할 수 있습니다.

다음 네 가지 질문을 확인하세요.

1. 해당 단계는 얼마나 자주 발생하나요? 빈도를 살펴 자동화 비용을 정당화하기 어려울 만큼 드물게 발생하는 업무를 제외하세요.
2. 해당 단계는 얼마나 달라지나요? 일관된 변형이 몇 가지뿐이라면 경로가 다양한 경우보다 자동화하기 쉬울 수 있습니다.
3. 업무는 얼마나 반복적인가요? 같은 규칙을 따르고 입력과 출력이 예측 가능한 단계를 찾으세요.
4. 시간은 어디에 쓰이나요? 업무를 직접 처리하는 시간과 활동 사이의 대기 시간을 구분하세요. 대기 시간이 길다면 봇으로 처리 속도를 높일 업무가 아니라 인계나 대기열이 원인일 수 있습니다.

그다음 예상 효과와 자동화 구축 및 유지 비용을 비교하세요. 케이스 수, 케이스별 처리 시간, 예외 처리에 필요한 업무량, 봇을 계속 운영하는 데 드는 노력을 고려해야 합니다.

자동화 기회 가이드에서 프로세스 데이터를 활용해 자동화 후보를 평가하는 방법을 알아보세요. 경로별 차이가 업무에 미치는 영향을 파악하려면 변형 보기도 확인할 수 있습니다.

자동화 기회 가이드 읽기

RPA 프로그램은 왜 정체되나요?

RPA와 자동화 프로그램에서는 다음과 같은 문제가 반복해서 발생할 수 있습니다.

• 인터페이스 변경: 소프트웨어 업데이트로 봇이 의존하는 화면 조작 방식이 바뀌면 추가 유지보수 작업이 필요합니다.
• 예외 상황은 사람이 처리: 봇이 일반적인 케이스는 처리해도 예외는 직원이 맡아야 할 수 있습니다. 예외를 해결하는 데 더 많은 시간과 전문성이 필요할 수도 있습니다.
• 관리되지 않은 자동화 확산: 팀마다 문서화, 인증 정보, 지원 방식이 다른 봇을 별도로 구축할 수 있습니다.
• 결과 측정 부족: 봇 실행 횟수만으로는 업무량, 재작업, 처리 시간이 줄었는지 알 수 없습니다.
• 구축 담당자에게만 프로세스 지식이 집중: 봇의 규칙이 특정 프로세스 변형의 작동 방식을 기록한 유일한 자료일 수 있습니다.

먼저 프로세스를 파악하고, 예외 처리 방식을 정하고, 배포 후 결과를 측정하면 이런 위험을 줄일 수 있습니다. 자동화 로직이 봇에만 남지 않도록 프로세스 문서를 최신 상태로 관리하세요.

RPA 비용은 어떻게 평가해야 하나요?

RPA 자동화 비용에는 플랫폼 비용, 봇 또는 실행 횟수에 따른 요금, 자동화 구축과 지원, 유지보수에 필요한 작업이 포함될 수 있습니다. 봇 실행 빈도와 정상 작동을 유지하는 데 드는 노력에 따라 비용 구성이 달라집니다.

RPA 소프트웨어를 비교할 때는 봇 수만 보지 말고 케이스당 비용을 비교하세요. 자동화 구축과 운영에 드는 연간 비용을 추산한 뒤 처리하는 케이스 수로 나누세요. 그 값을 현재 케이스 처리에 드는 노력 및 예외 처리 비용과 비교하면 됩니다.

프로세스 전체에도 같은 방식으로 접근할 수 있습니다. 현재 업무에 드는 비용은 얼마이며, 변경 후에는 어떻게 달라질까요? process mining 사업성 평가 가이드에서 비교 기준을 정하는 방법을 확인하세요.

API, RPA, AI 에이전트는 언제 사용해야 하나요?

기술 이름이 아니라 수행할 업무와 관련 시스템을 기준으로 선택하세요.

• API 또는 연동 플랫폼: 시스템에 API가 있고 시스템 간 데이터를 직접 주고받는 업무라면 이 방식을 고려하세요.
• RPA: 시스템을 사용자 인터페이스로 사용할 수 있지만 적합한 연동 기능이 없다면 이 방식을 고려하세요.
• AI 에이전트: 민원을 분류하거나 적용할 규칙을 판단하는 것처럼 정보를 해석하거나 판단해야 하는 단계라면 고려하세요. 에이전트의 역할 범위와 상위 담당자에게 전달하는 절차를 정해야 합니다.

한 프로세스에서 여러 방식을 함께 사용할 수 있습니다. AI와 RPA를 함께 사용하는 경우도 많습니다. 봇은 정해진 규칙에 따라 처리하고, 에이전트는 해석이 필요한 단계를 맡습니다. 프로세스를 명확히 정의하면 각 단계에 API, 봇, AI 에이전트, 사람 중 무엇이 필요한지 판단할 수 있습니다. 프로세스 데이터로 현재 업무를 파악하고, 모델로 목표 프로세스를 문서화해 변경 방안을 논의할 수 있습니다.

봇을 구축하기 전에 무엇을 해야 하나요?

이벤트 데이터를 활용해 처리량이 충분하고 편차가 적으며 반복적으로 수행되는 단계를 찾으세요. 먼저 해결해야 할 프로세스 결함이 있는지 살펴보고, 예외 처리와 유지보수에 드는 시간도 고려하세요.

ProcessMind는 프로세스 분석과 모델링을 지원합니다. 프로세스를 실행하거나 자동화하지는 않습니다. 업무가 어디에서 어떻게 진행되는지 파악하고, 어떤 단계를 변경할 가치가 있는지 평가하는 데 사용하세요.

자동화할 가치가 있는 단계 찾기