APA(에이전트 프로세스 자동화)는 RPA와 AI 에이전트를 조율하여 이들이 다양한 시스템 전반에서 사고하고 학습하고 행동하도록 하며 사람과 협업하여 의사결정을 내리고 성과를 창출하도록 합니다. 그 과정에서 RPA는 에이전트가 신속하고 정확하게 대규모 작업을 수행할 수 있는 실행 계층을 제공합니다.
RPA는 수많은 기업 프로세스의 핵심에 있는 반복적인 작업을 자동화하는 데 뛰어납니다. 이 기술은 데이터 추출, 애플리케이션 간 데이터 전송, 계산 및 분류 적용, API 연결, 회의 일정 관리, 승인 추적, 기타 기본적인 비즈니스 작업 등 대량의 반복적인 작업을 자동화하는 데 있어 신뢰할 수 있는 것으로 높이 평가됩니다.
RPA의 기원은 1990년대 비즈니스 애플리케이션을 위해 개발된 키스트로크 매크로에서 찾을 수 있습니다. RPA가 발전하는 과정에서 주변 기술들이 훨씬 더 빠르게 발전함에 따라 많은 비즈니스 프로세스가 유연성이 부족한 규칙 기반의 RPA 구조에서 처리하기에는 너무 복잡해졌습니다.
작업 중심 RPA는 규모가 더 큰 프로세스의 단계를 가속화하고 자동화하지만, 자동화를 더 복잡한 작업, 비정형 데이터, 인지적 의사결정 및 오늘날의 엔드 투 엔드 비즈니스 프로세스를 구성하는 기타 요소로 확장하면 속도를 크게 높이고 정확도를 개선하며 기업 가치를 확보할 수 있습니다.
최근에는 지능형 자동화가 RPA와 AI를 결합하여 보다 복잡한 프로세스를 자동화하며, AI를 활용해 비정형 데이터를 파악하고 의사결정 및 학습 기능을 제공합니다. RPA가 예외 상황을 표시하거나 검증이 필요하거나 자동화가 다른 방식으로 차단되는 경우 AI가 시스템 전반에서 작동하고 문서를 처리하며, 자연어를 해석하고 오류를 감지하는 등 다양한 역할을 수행합니다.
더 나아가 APA는 사람의 지속적인 감독 없이도 RPA와 AI 에이전트를 조율하여 의사결정과 계획이 요구되는 훨씬 더 복잡한 엔드 투 엔드 프로세스를 완수합니다. 오늘날에는 자율형 기업의 실현이 가능해졌으며, RPA는 여전히 지능형 에이전트 기반 자동화의 핵심 요소 역할을 하고 있습니다.
이 글에서는 RPA의 정의와 다양한 유형 및 분류, APA와 에이전트 AI가 RPA의 가치를 혁신적으로 높일 수 있는 이유, Automation Anywhere가 자율형 기업으로 도약할 수 있는 빠른 경로를 제공하는 방법을 다룹니다.
RPA 유형.
RPA의 주요 특징 중 하나는 단순성입니다. 비기술직 인력도 소프트웨어 개발이나 코딩 기술 없이 RPA 기반 워크플로를 구성할 수 있으며, RPA를 통해 작업을 수행하는 안전하면서 거버넌스가 적용된 목표 기반 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.
엔터프라이즈급 RPA는 또한 높은 가용성과 성능을 보장하면서 수천 개의 자동화를 동시에 실행할 수 있는 기능 등 대규모 조직에서 요구하는 보안, 거버넌스, 통합, 확장성, 신뢰성 및 규정 준수 기능을 제공합니다.
RPA는 크게 세 가지 범주로 나뉩니다.
- 무인 RPA 자동화는 사전 프로그래밍된 트리거, 데이터 입력값 및 일정을 사용하여 인간의 개입 없이 독립적으로 실행됩니다. 이러한 자동화는 일반적으로 데이터 입력, IT 운영, 애플리케이션 통합과 같은 백오피스 프로세스에 적용되며 필요할 때 에이전트와 APA를 통해 개별적이고 반복 가능한 작업을 실행하도록 호출할 수 있습니다.
- 유인 RPA 자동화는 트리거나 입력값으로 실행되고 필요할 때마다 사람의 일상적인 작업을 지원합니다. 이러한 자동화는 고객 서비스 및 IT 헬프데스크 운영과 같이 상호 작용이 필요한 비즈니스 프로세스에서 인간 작업자에게 실시간 지원을 제공하며, HITL(휴먼 인 더 루프) 감독을 유지하면서도 에이전트와 APA를 통한 오케스트레이션이 가능하도록 발전하고 있습니다.
- 하이브리드 RPA 자동화는 유인 RPA와 무인 RPA를 결합하여 자동화와 인간 작업자가 상호 작용하고 협업함으로써 작업 및 프로세스를 완수할 수 있도록 합니다. 이러한 자동화는 복잡한 비즈니스 프로세스에 더욱 유연하게 대응할 수 있으며, 에이전트 및 HITL 의사결정 방식을 결합하여 조율할 때 한층 더 빠르고 정확하며 효율적인 운영을 실현할 수 있습니다.
APA의 등장으로 특정 RPA의 중요성이 낮아졌습니다. 오늘날 에이전트 오케스트레이션은 필요에 따라 RPA, AI 에이전트, 인력을 조율하며, 의사결정, 작업 검증, 예외 상황 처리에 대한 알림을 제공합니다. 자동화 기술의 지속적인 혁신과 발전에도 불구하고 기업은 여전히 RPA와 함께 AI를 활용하여 협업하고 있으며, RPA는 임무 수행에 중요한 비즈니스 목표를 달성하기 위해 더 큰 규모의 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하는 데 있어 여전히 중요한 역할을 하고 있습니다.
AI 프로세스 에이전트 시대에도 RPA가 여전히 중요한 이유
AI 시대에도 RPA는 전사적 AI 기반 자동화를 가능하게 하면서 입증된 측정 가능한 비즈니스 이점을 즉시 제공하는 운영 기반을 제공합니다. 모든 규모의 비즈니스가 비용 절감, 정확도 향상, 속도 증대 등을 위해 RPA를 사용합니다. 에이전트 AI와 APA가 자율형 기업을 실현하는 동안 RPA는 개별 작업을 처리하고 모든 단계에서 생산성을 높입니다.
RPA가 작업 수준의 효율성으로 창출되는 측정 가능한 AI 기반 성과를 제공하는 영역은 다음과 같습니다.
RPA는 보안, 규정 준수 또는 통제 조치를 유지하면서 기업의 처리 속도를 높입니다
RPA는 대량의 반복적인 작업을 정확하게 자동화하여 몇 시간이 걸릴 수 있는 수동 작업도 거의 즉시, 대량으로 실행할 수 있게 해줍니다. RPA는 본질적으로 규칙 기반이므로 자동화는 정책 및 프로토콜을 정확히 따르는 동시에 모든 작업에 대한 완전한 감사 추적 기록을 생성함으로써 강력한 보안, 규정 준수 및 통제 조치를 유지합니다.
RPA를 통해 인적 오류 발생 가능성이나 민감한 데이터 노출 위험을 제거함으로써 보안도 한층 강화됩니다. 또한 RPA의 원활한 통합과 기술, 기능, 부서를 막론한 소프트웨어 도구 간 빠른 데이터 전송으로 기술 사일로가 해소됩니다.
RPA의 효율성은 운영 비용을 절감하고 작업자의 경험을 개선하지만, 대량의 비즈니스 프로세스 전반에 걸쳐 RPA와 인력, 에이전트 AI가 조율될 때 그 가치가 비약적으로 커집니다.
RPA는 더 빠른 혁신을 위해 프로세스와 의사 결정의 정확성을 향상시킵니다
RPA는 인간의 개입 없이 작업을 수행하여 인적 오류의 발생 가능성을 없앱니다. APA는 AI 에이전트를 활용한 지능형 오케스트레이션을 도입하여 높은 정확도로 결정을 내리고 예외 상황을 처리하며, 중요한 예외 상황이나 검증, HITL 감독이 필요한 결정에 대해서만 인간 작업자를 호출합니다. 그 결과 대규모 환경에서도 거의 완벽에 가까운 프로세스 정확도와 데이터 추출 정확도를 달성할 수 있으며, 이후의 인사이트, 의사결정 및 결과가 향상됩니다.
RPA는 일상적이고 반복적이며 오류가 발생하기 쉬운 작업과 프로세스를 자동화하여, 인간 작업자가 아이디어를 촉진하고 혁신을 이끄는 전략적이고 더 가치 높은 결정 및 활동에 집중할 수 있도록 합니다. 그런 다음 APA는 에이전트 AI와 함께 RPA를 조율하여 기술 사일로를 제거하고 기업 전체에 걸쳐 소프트웨어 도구를 원활하게 연결함으로써 의사결정, 아이디어 및 혁신을 개선합니다. 이는 인간 작업자에게 더 깊이 있고 더 정확하며 더 유용한 정보와 인사이트를 제공합니다.
RPA는 인간 작업자가 문제를 해결하고 관계를 구축하고 모든 수준에서 혁신을 이루는 것과 같이 보람되고 성취감을 주며 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 해줍니다.
RPA는 효과적인 거버넌스로 기업의 확장성을 가속화합니다
효과적인 거버넌스는 규정 준수, 데이터 프라이버시 및 보안을 보장하며, 궁극적으로 고객 만족도를 높입니다. RPA는 규칙 기반의 엄격한 규정 준수 기준을 준수하고, 매번 지시된 대로 정확하게 작업을 수행하고, 엔드 투 엔드 거버넌스를 위한 모든 작업의 완전하고 상세한 감사 추적을 생성하며 작업을 자동화합니다. 이로써 기업은 RPA가 규정을 준수하며 신뢰할 수 있는 방식으로 작업을 수행한다는 확신을 가지고 자동화를 신속하게 확장할 수 있습니다.
복잡한 엔드 투 엔드 프로세스의 경우 APA는 RPA의 신뢰할 수 있고 검증된 실행에 의존하여 정책과 절차를 엄격하게 준수합니다. 이를 통해 APA는 신뢰성을 유지하며 에이전트 AI를 조율하여 더 광범위하고 복잡한 목표를 달성할 수 있습니다. RPA는 전체 거버넌스에서 여전히 핵심 요소이며, 문서 태그 지정 및 분류, 문서와 시스템에서의 정보 추출, 거버넌스 정책에서 지정한 위치로의 문서 및 정보 전송 등 거버넌스 작업도 자동화할 수 있습니다.
RPA는 반복 가능하고 신뢰할 수 있으며 규정을 준수하는 기업 업무 수행을 가능하게 하며, 이를 통해 APA가 기업 전반에 걸쳐 자동화를 빠르게 확장할 수 있도록 하는 체계적으로 관리된 자동화 기반을 제공합니다.
기업 자동화 유스케이스
RPA는 금융 부문의 청구서 처리 및 송장 코드 작업이나 의료 서비스 환경의 진료 예약 알림 발송과 같은 수동적이고 반복적인 작업을 탁월하게 수행합니다. 거의 모든 산업 분야의 기업들이 데이터 입력, 고객 서비스 응대, 보고서 생성, 이메일 관리와 같이 시간이 많이 드는 워크플로를 자동화하기 위해 RPA를 도입하고 있습니다. 이를 통해 시간 및 비용이 획기적으로 절감되고 직원들이 전략적 업무에 집중할 수 있게 됩니다. 또한 APA가 RPA를 AI 에이전트 및 인력과 함께 조율하여 엔드 투 엔드 프로세스를 처리함으로써 자동화 ROI를 높일 수 있습니다.
RPA는 다음과 같은 산업 전반에서 사용됩니다.
금융 서비스
금융 서비스와 은행 업무 프로세스는 정확성, 보안, 규정 준수를 요구하며, RPA는 이러한 분야에서 뛰어난 성과를 보입니다. RPA로 자동화되는 작업은 다음과 같습니다.
- 고객 온보딩 과정에 RPA를 활용하여 고객 정보를 신속하게 수집 및 검증함으로써 처리 시간을 단축하고 고객 경험을 개선합니다.
- 대출 처리 자동화에 RPA를 활용하여 데이터 입력과 신용 평가를 위한 문서 검토를 수행하고 더 빠르고 정확한 의사결정을 지원합니다.
- 규정 준수 및 규제 보고에서는 RPA가 데이터를 수집하고 처리하여 인적 오류 발생 가능성을 줄이며 요구 사항 충족 여부를 검증합니다.
APA와 에이전트 AI를 도입하면 대출 처리 시간을 며칠에서 몇 분으로 단축하고, 거래 비용을 절반으로 낮추고, 고객 만족도를 90% 이상으로 높이며 금융 서비스의 가치를 확대할 수 있습니다. 금융 서비스 분야 APA 및 AI 에이전트 기반 자동화의 대표적인 유스케이스는 다음과 같습니다.
- 개인화된 금융 자문 서비스에서 AI 에이전트가 고객에게 맞춤형 조언을 제공합니다.
- 사기 감지 및 예방에서 AI 에이전트가 거래 및 고객 행동을 실시간으로 모니터링하여 잠재적인 사기를 신속하게 식별합니다.
한 예로 KeyBank는 모기지 품질 점검에 RPA를 사용하지만 APA를 통해 RPA 기반 자동화의 규모와 가치를 크게 높였습니다. 이 은행은 AI 기반 데이터 추출을 통해 수동으로 처리하면 9년이 걸릴 40,000건 이상의 문서를 단 14일 만에 처리할 수 있었습니다.
의료
RPA는 의료 프로세스에 운영 효율성을 주입하여 행정적 부담을 줄이고 개인 맞춤형 환자 치료를 가능하게 하여 궁극적으로 결과를 개선할 수 있습니다. 의료 분야의 주요 RPA 유스케이스는 다음과 같습니다.
- 환자 일정 관리에 RPA를 활용하여 진료 예약, 알림 및 취소 과정을 자동화함으로써 환자 접근성을 높이고 예약부도율을 줄입니다.
- 청구 처리에 RPA를 활용하여 환자 정보 확인, 청구 제출, 후속 조치 추적을 자동화함으로써 처리 속도를 높이고 상환 주기를 단축합니다.
- 환자 데이터 관리에 RPA를 활용하여 여러 소스의 데이터 추출 및 입력을 통해 EHR(전자 건강 기록) 내 정보를 업데이트하고 검증합니다.
RPA는 APA 및 AI 에이전트가 구축하는 의료 작업을 처리하여 진료 품질을 향상하고 규제 준수를 보장하며 의료 기관의 운영 및 서비스 제공 방식을 혁신합니다. 의료 분야의 APA 및 에이전트 자동화 유스케이스는 다음과 같습니다.
- AI 에이전트가 EHR의 데이터 추출, 분류 및 검증 과정을 간소화하여 의료 데이터를 처리하며, 이를 통해 환자 정보 관리의 정확도와 효율성이 향상됩니다.
- AI 에이전트가 제공하는 임상 의사결정 지원은 의사들이 진단 예측과 환자 위험 평가를 효과적으로 수행하도록 도와 더욱 정확하고 신속한 치료 개입을 가능하게 합니다.
영국의 Newcastle upon Tyne Hospitals 네트워크는 연간 7,000시간을 절약하기 위해 RPA를 도입했습니다. 이들은 매우 반복적인 인사 업무를 자동화함으로써 여러 부서에 걸쳐 문서 처리 자동화를 확장했으며 임상 직원들이 서류 작업에서 벗어나 환자 치료에 우선순위를 둘 수 있도록 이틀이라는 시간을 추가로 확보해 주었습니다.
제조
공장 현장에서 백오피스까지 RPA를 제조 운영에 활용하면 비용이 절감되고, 생산성이 향상되며, 제품 출시 속도가 빨라집니다. 제조 분야의 실질적인 RPA 유스케이스는 다음과 같습니다.
- 재고 관리 분야에서 RPA는 재고 수준 모니터링, 재주문 프로세스, 재고 조정 업무를 자동화하여 재고 수준을 최적으로 유지하고 재고 부족이나 과잉의 위험을 최소화할 수 있습니다.
- 주문 처리에 RPA를 활용하여 구매 주문서, 송장, 배송 추적을 자율적으로 처리함으로써 정확도를 높이고 주문 처리 시간을 단축합니다.
- 제품 검사 및 품질 관리 부문에서 RPA로 데이터 수집 및 분석을 자동화하여 품질 기준 준수를 보장합니다.
에이전트 AI와 APA는 제조업 전반에 걸쳐 널리 사용되는 ERP(전사적 자원 관리), MES(제조 실행 시스템), QMS(품질 관리 시스템) 및 기타 레거시 애플리케이션 전반의 정보 사일로를 해소함으로써 제조 분야의 RPA 기반 작업에 기여합니다. 더 나아가 APA는 자동화와 인력을 조율하여 효율성과 품질을 높이고 가동 중단 시간을 줄이며 자원 최적화를 개선합니다. 제조 분야의 APA 및 AI 에이전트 유스케이스는 다음과 같습니다.
- AI 에이전트를 활용하여 장비 성능의 초기 경고 신호를 감지하고 문제 발생 전에 자동으로 유지보수를 예약하여 조기에 개입함으로써 가동 중단 시간을 최소화합니다.
- AI 에이전트를 동적 생산 계획에 배치하여 실시간 수요 및 공급망 변동을 반영하고 생산의 민첩성과 효율성을 유지합니다.
Stant는 APA를 사용하여 송장 대조 확인 프로세스를 자동화한 후 송장 백로그를 3주에서 단 4일로 줄였습니다. RPA가 송장 대조 확인 및 데이터 입력과 같은 지루한 작업을 처리함에 따라 APA는 자동화를 강화하여 80%의 직접 처리율을 달성했으며, 목표 공급업체 송장에 대해서는 94%의 처리율과 데이터 입력 오류 0건을 기록했습니다.
고객 서비스
고객 서비스 분야에서 RPA는 운영 효율성과 고객 만족도를 동시에 높입니다. 대부분의 기업에서 흔히 볼 수 있는 기능이지만 고객의 요구를 신속하고 정확하게 충족하기 위해 여전히 반복적인 수동 작업에 의존하고 있습니다. 고객 서비스 분야의 주요 RPA 유스케이스는 다음과 같습니다.
- 자동화된 문의 처리에 RPA를 활용하는 챗봇이나 가상 비서를 사용하여 주문 상태나 계정 정보 요청과 같은 일상적인 문의에 응답합니다. 보다 복잡한 문의의 경우 적절한 에이전트에게 신속하게 전달합니다.
- 티켓 관리 및 문제 해결에 RPA를 활용하여 고객 불만을 기록하고 분류한 후 지원 팀에 전달함으로써 응답 시간을 단축합니다.
- 신규 고객 온보딩은 RPA를 활용하여 데이터 입력과 검증을 자동화함으로써 더욱 빠르고 원활한 고객 경험을 제공합니다.
이제 고객 서비스 분야에서는 APA와 에이전트 AI를 생성형 AI와 결합하여 RPA를 발전시킴으로써 더 많은 고객 상호 작용을 자동화하고 신속하면서도 맞춤화된 지원을 제공하고 있습니다. RPA가 스크립트화된 응답을 사용하는 반면, 에이전트 자동화는 상황과 의도를 이해하여 대화형 상호 작용을 하고 자율적으로 문의를 해결하며 거래를 처리하고 의사결정을 내리는 등 비약적으로 발전했습니다. 고객 서비스 분야의 APA 및 AI 에이전트 유스케이스는 다음과 같습니다.
- 티켓 관리 및 에스컬레이션 과정에서 AI 기반 워크플로가 지원 티켓을 분류하고 우선순위를 지정하여 복잡성과 긴급도에 따라 적합한 에이전트에게 전달하거나 인간 에이전트에게 에스컬레이션하도록 합니다.
- 감정 감지 및 피드백 분석은 AI 에이전트를 활용하여 고객의 감정을 실시간으로 평가하고, 응답을 조정하며, 잠재적인 문제를 식별하고, 서비스 방식을 개선하여 고객 경험을 향상합니다.
시애틀 시는 수천 건의 고객 요청이 밀려 있는 상황에 놓여 있었으며, 그 수는 공공요금 할인 프로그램에서만 6,000건이 넘는 수준이었습니다. 시애틀 시는 RPA를 통해 백로그를 해소하고 매일 700건의 비밀번호 잠금 해제 요청 등 다양한 작업을 자동화하여 월 30시간 이상을 절감했습니다. 이러한 RPA 기반을 바탕으로, 시애틀 시는 문서 처리 및 분석 자동화를 위해 Automation Anywhere의 에이전트 프로세스 자동화 시스템을 도입하여 1,500시간이 넘는 업무 시간을 절감했습니다.
모든 산업 분야에서 RPA는 더욱 스마트하고 현대적인 에이전트 자동화를 지원합니다. 간단하고 반복 가능한 작업은 모든 비즈니스 프로세스의 기반입니다. APA를 활용하여 다른 RPA, AI 에이전트, 인력에 대한 조율이 이루어질 때 진정한 자율형 기업을 실현할 수 있습니다.
에이전트 기반 기업 자동화 체계에서 RPA의 역할
전사적인 에이전트 자동화 프로그램을 구축하거나 관리할 때 RPA는 AI 기반 자동화 프레임워크 내에서 작동하는 실행 계층의 역할을 수행합니다. RPA는 프로세스 디스커버리, 오케스트레이션 및 최적화를 아우르는 통합 자동화 체계의 핵심 요소입니다. APA는 RPA와 에이전트 AI, 인력을 조율하여 효과적으로 협업하고 기업 시스템에 원활하게 통합하며 업무량을 관리하도록 하는 지휘자 역할을 수행합니다.
오늘날과 같이 빠르게 변화하는 AI 기반 환경에서도 RPA는 자율형 기업에 필수적이며, 사전 구축된 통합 및 API 커넥터와 함께 업무 자동화의 핵심 메커니즘 역할을 하고 있습니다. RPA는 더 큰 AI 기반 자동화 프레임워크 내에서 자동화의 '팔과 다리' 역할을 하며, 워크플로의 발견과 자동화 개발, 자동화된 운영을 추진하는 데 필요한 데이터 소싱을 지원합니다.
AI와 에이전트가 기업 자동화를 혁신하는 방식
RPA는 짧은 시간 동안 많은 발전을 이루었습니다. RPA는 데이터 입력, 스크래핑, 추출과 같은 반복적이고 방대한 작업을 로우코드 및 도입하기 쉬운 자동화 도구로 자동화함으로써 오랜 생산성 장벽을 허물고 있습니다.
자율형 기업을 위한 이러한 RPA 중심의 기반은 오늘날의 APA 및 에이전트 AI를 가능하게 하며, RPA를 머신 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 퍼지 논리와 같은 인지 기술과 결합합니다. AI와 RPA의 결합인 지능형 자동화는 RPA의 진화와 APA의 탄생에 있어 중요한 이정표가 되었습니다.
RPA 진화에서 생성형 AI의 역할
생성형 AI의 등장은 RPA 및 기타 AI 기술을 기반으로 하며, 이를 통해 자연어 기반 자동화 지원, 기능 자동화의 자동 생성, 탄력적이고 자체적으로 복구되는 자동화 등 더욱 빠르고 손쉬운 자동화 개발 및 상호 작용을 가능하게 합니다. AI는 이제 RPA가 기본 애플리케이션의 변경 사항으로부터 자동으로 복구될 수 있게 하여 실행 실패를 50% 이상 줄입니다.
생성형 AI는 또한 AI 에이전트의 엔진으로, LLM(대형 언어 모델)의 인지 능력을 활용하여 결정을 내리고, 데이터로부터 학습하며, 자연어로 인간과 상호 작용하고, 궁극적으로 목표를 달성하기 위한 조치를 취하는 중요한 기술 발전입니다. 작업을 수행하려면 AI 에이전트를 이메일 보내기, 보고서 저장 등의 작업을 수행할 수 있는 애플리케이션 및 시스템에 연결해야 합니다. 프로세스 수준에서 에이전트 워크플로는 RPA를 활용하여 작업을 신속하고 정확하게 수행할 수 있습니다.
APA 플랫폼의 부상
최신 APA 플랫폼은 RPA와 에이전트 AI를 활용하여 AI 에이전트를 손쉽게 구축, 배포 및 관리합니다. 기업 개인정보 보호, 보안 및 규정 준수를 위해 설계된 APA 플랫폼은 중앙 관리와 감독을 통해 수천 개의 자동화를 조율하는 것을 비롯해 기업 배포의 거버넌스 요구와 복잡성을 해결합니다.
APA는 에이전트 워크플로를 가능하게 하여, RPA와 AI 에이전트, 인간이 협력하고 다른 AI 에이전트와 연계하여 기업 자동화의 패러다임을 영구적으로 변화시키는 다중 에이전트 시스템의 일환으로 엔드 투 엔드 프로세스를 수행하도록 지원합니다.
에이전트 자동화 전략의 일환으로 RPA 도입하기
자율형 기업을 향한 여정을 걷고 있는 조직들은 활용할 수 있는 풍부한 자원과 전문 지식을 보유하고 있으며, 업계 분석가와 솔루션 제공업체 모두의 뛰어난 RPA 및 APA 구현에서 얻은 모범 사례 목록이 점점 늘어나고 있습니다.
다음은 자동화 배포를 높이고자 하는 기업을 위한 권장 조치입니다.
이해관계자를 조기에 참여시키고 비즈니스 목표에 맞게 조정하세요
인간 작업자의 요구를 계획의 중심에 두고, HR을 조기에 참여시키며, 변화를 이끌 수 있는 리더와 자동화 분야 인재를 포함한 다양한 이해관계자가 참여하게 하세요. 다양한 의견을 나누면 도입을 촉진하는 탄탄하고 포용적인 전략을 형성하는 데 도움이 되므로 내외부적으로 질문을 많이 하세요. 신뢰할 수 있는 파트너, 공급업체 및 이미 자율형 기업으로 전환을 추진 중인 다른 조직과 소통하세요.
표준 및 거버넌스를 위한 COE(Center of Excellence)를 구축하세요
조직 전반의 COE(Center of Excellence)를 구축하여 강력하게 시작하세요. COE는 효율성과 거버넌스에 중점을 두어야 하며, 자동화 생명 주기 전반에 걸쳐 규정 준수, 보안 및 지속적인 개선을 보장하기 위한 표준을 개발하는 역할을 맡게 됩니다.
COE를 전문 지식의 중심으로 설계하여, 최고의 실습, 도구 및 템플릿을 전파함으로써 조직 전체가 일관되고 높은 품질의 자동화를 준비하고 실행할 수 있도록 지원하세요.
기업에 적합하며 확장 가능한 에이전트 프로세스 자동화 플랫폼을 선택하세요
장기적인 자동화 및 비즈니스 목표에 부합하는 공급업체를 선택하세요. APA의 성공은 직원들의 수용에 달려 있으며, 이는 IT 전문가뿐만 아니라 모든 직원에게 기술적으로 견고하고 사용하기 쉬운 소프트웨어를 선택하는 것을 의미합니다. 주요 고려 사항은 다음과 같습니다.
- 가격 모델: 투명한 비용 구조를 통해 APA 배포가 확장됨에 따라 예상치 못한 비용을 방지할 수 있습니다. 무제한 봇 사용 옵션을 포함한 유연한 가격 책정 옵션을 고려하세요.
- 혁신: APA와 AI 기술이 빠르게 발전하고 있습니다. 경험과 안정성이 입증되었으며 지속적인 혁신에 전념하는 공급업체를 찾아보세요. RPA 발전과 APA 기능 향상에 중점을 둔 전담 팀을 보유한 공급업체를 우선시하세요. 여기에는 마이그레이션 도구, 오케스트레이션 및 AI 통합이 포함됩니다.
- 지원: 강력한 고객 지원, 포괄적인 교육 프로그램, 활발한 커뮤니티 참여는 자동화 여정을 성공으로 이끌 수 있습니다.
- 보안: APA의 주요 이점 중 하나는 솔루션이 따르는 보안 아키텍처와 인증에 기반하여 보안을 강화하는 것입니다. 해당되는 경우 정부, 금융 서비스, 의료와 같이 엄격한 데이터 보안 요구 사항이 있는 산업을 위한 수직적 특화 솔루션을 제공하는 공급업체를 고려해 보세요.
- 유연성: RPA, 에이전트 AI, 완전한 APA 오케스트레이션을 지원하는 솔루션을 선택하여 유연하게 업무를 수행하고 복잡한 엔드 투 엔드 프로세스를 자동화하세요. APA는 레거시 애플리케이션과 클라우드 서비스를 포함한 기존 시스템과 원활하게 통합되어야 합니다. AI 기반 기능에 투자하여 자동화 효율성과 적응성을 향상시키는 공급업체를 선택합니다.
- 접근성: 기술 사용자와 비기술 사용자가 손쉽게 RPA 및 AI 기반 자동화를 생성하고 사용할 수 있도록 로우코드 또는 노코드 개발 옵션을 제공하는 APA 플랫폼을 고려하세요. 도입을 촉진하면서도 품질, 보안 및 거버넌스를 보장하기 위해 IT 감독을 유지할 수 있는 교육 및 도구를 찾아보세요.
- 확장: 성장을 염두에 두고 자동화를 설계하세요. 작은 규모의 파일럿 프로젝트로 시작하더라도, 자동화 요구가 확장될 때 플랫폼 인프라, 라이선스, 거버넌스 프레임워크가 적응할 수 있도록 해야 합니다. 성능을 저하시키지 않으면서 증가하는 작업량과 사용자 요구를 수용할 수 있도록 동적으로 확장할 수 있는 솔루션을 찾아보세요.
ROI가 높은 유스케이스부터 소규모로 시작하여 점진적으로 확장하세요
자동화를 통해 가장 높은 ROI를 가져올 프로세스를 결정하세요. 많은 기업에서는 큰 프로세스의 일부인 작업을 자동화하면서 작은 규모로 시작하는 것을 선택합니다. 이런 식으로 적용된 RPA를 유인 자동화라고 합니다. 이러한 RPA는 직원들이 자동화 기술을 직접 경험할 수 있게 해줄 뿐만 아니라 궁극적으로 APA와 AI 에이전트를 활용하여 더욱 복잡한 작업과 프로세스를 자동화할 수 있는 기반을 제공합니다.
KPI(ROI, 도입률, 가동 시간)를 측정하여 성과를 추적하세요
RPA가 단순한 작업을 자동화하든, APA가 AI 에이전트와 인력을 조율하여 미션 크리티컬한 엔드 투 엔드 프로세스를 자동화하든 자동화 성능, 가동 시간 및 ROI를 추적하세요. 이 데이터는 프로세스를 최적화하고 자동화 전략을 개선하는 데 매우 중요합니다. APA 솔루션에 자동화된 프로세스의 모니터링, 구성 및 거버넌스를 위한 관리 기능이 포함되도록 하세요. 사용자 및 이해관계자의 피드백을 정기적으로 수집하여 자동화를 지속적으로 개선하고 배포 이후의 기회와 과제를 해결하세요.
RPA 기반 작업에서 나아가 엔드 투 엔드 프로세스를 조율하는 APA로 발전시키세요
RPA는 자동화의 진입점이 될 수 있으나 APA는 목표입니다. 모든 RPA가 API에서 에이전트, 분석에 이르는 완전한 에이전트 자동화 체계의 일부가 되도록 하세요. 이렇게 하면 자율형 기업으로 나아가는 여정에서 RPA가 즉시 적응 가능하고, 무한히 확장 가능하며, 항상 최신 상태를 유지하도록 할 수 있습니다.
RPA 확장에 따른 과제 및 고려 사항
RPA 솔루션은 기업 환경 전반에 널리 퍼져 있으며, 수십 년에 걸친 경험을 통해 RPA 배포의 효율성과 신뢰성을 보장합니다. 그럼에도 불구하고, 일부 조직은 고유한 운영 환경이나 특수한 비즈니스 요구로 인해 RPA 도입에 어려움을 겪거나 RPA를 넘어 에이전트 AI 및 APA 성숙 단계로 나아가는 과정에서 장애물을 마주할 수 있습니다. 비즈니스 요구를 철저히 평가하고 AI 시대의 기회를 고려하며 자동화가 개발되는 동안 잠재적인 장애물을 선제적으로 해결하면 RPA에서 성공을 거두는 길로 나아가는 데 도움이 될 수 있습니다.
프로세스 디스커버리 및 최적화
기업들은 기존 프로세스를 정확하게 식별하고 매핑하는 데 어려움을 겪거나, 프로세스의 미묘한 차이와 병목 현상에 대한 가시성이 부족하여 이를 최적화하려 할 때 난관에 봉착하는 경우가 많습니다. 이로 인해 RPA 배포 및 보다 현대적인 APA 이니셔티브에서 자동화 기회를 놓칠 수 있습니다.
프로세스 관련 문제는 프로세스를 발견하고 문서화하고 세부적으로 시각화할 수 있는 통합 AI 도구가 탑재된 자동화 플랫폼을 선택함으로써 손쉽게 극복할 수 있습니다. Automation Anywhere는 AI 기반 프로세스 디스커버리 인사이트를 제공하여 업무가 실제로 어떻게 이루어지는지 밝혀내고, 조직이 기업 전반의 프로세스를 식별, 이해, 파악 및 최적화하도록 지원합니다.
데이터 구조화
APA와 AI 기반 인사이트가 없으면 RPA는 정형 데이터를 통해서만 효과적으로 작동할 수 있습니다. 하지만 대부분의 비즈니스 데이터는 이메일과 문서와 같은 비정형 형식으로 되어 있습니다. 이로 인해 RPA의 유효성이 제한되고 더 많은 예외 상황이 인간 작업자에게 평가 및 재작업을 위해 전달됩니다.
에이전트 AI는 비정형 데이터를 이해하고 정보를 수집 및 체계화하며 관련 데이터를 RPA 및 AI 기반 자동화 워크플로에 반영합니다. Automation Anywhere의 Document Automation은 NLP(자연어 처리), 컴퓨터 비전, 생성형 AI, LLM(대규모 언어 모델), ML(머신 러닝)을 활용하여 모든 유형의 문서에서 분류, 데이터 추출 및 검증 속도를 높입니다.
거버넌스
거버넌스 모델이 없으면 자동화가 RPA 기반이든 AI 기반이든 상관없이 확장성을 저해하는 자동화 불일치로 이어질 수 있습니다.
효과적인 거버넌스는 자동화 프로그램의 신뢰성, 규정 준수, 운영 효과성을 보장하여 확장성을 지원하고, 조직과 그 고객을 중단 및 데이터 유출과 같은 위험으로부터 보호합니다. Automation Anywhere의 CoE Manager는 프로세스 디스커버리의 초기 단계부터 지속적인 ROI 관리까지 감독을 중앙 집중화하여, 거버넌스와 규정 준수를 용이하게 하는 가이드레일, 가시성 및 명확성을 제공합니다.
유지 관리 및 복원력
기업에는 RPA를 유지할 수 있는 숙련된 인력이 부족할 수 있습니다. 이러한 문제는 조직이 APA와 에이전트 AI 자동화를 신속하게 도입하고, 비즈니스 애플리케이션이 경직된 규칙 기반 RPA를 중단하는 방식으로 발전하고 진화함에 따라 더욱 심화되고 있습니다. 적절한 기술을 갖추지 않으면 기업은 자동화 가동 중단 시간, 비용이 많이 드는 외부 자원에 대한 의존, 위험이 따르는 임시방편이라는 문제에 직면하게 됩니다.
새로운 도구는 생성형 AI를 활용하여 변화를 인식하고 자동화 프로세스를 신속하게 업데이트합니다. 조직은 Automation Anywhere의 Automator AI를 통해 애플리케이션 UI 변경에 유연하게 대응하여 자체적으로 복구되고 재사용 가능한 자동화를 구축함으로써 자동화 유지보수 비용을 절감할 수 있습니다.
RPA 공급업체 환경 및 시장 개요
자동화 기술 시장은 빠르게 변화하고 있습니다. AI 기반의 발전과 특화 솔루션은 공급업체와 기능의 빠른 확산을 촉진했습니다. RPA 공급업체 시장이 활기를 띠고 있는 가운데, Automation Anywhere와 같은 시장 주도 기업들은 RPA를 넘어 완전한 APA 플랫폼으로 발전해 나가고 있습니다.
RPA, 에이전트 AI, APA 분야를 다루는 분석가들은 기업이 모든 수준에서 자동화 기술에 대해 지속적으로 관심을 보일 것으로 전망하고 있습니다. Gartner 보고서에 따르면 RPA 소프트웨어 시장은 14.5% 성장했으며 IDC는 '향후 몇 년 동안 코파일럿을 통한 AI 에이전트와 오케스트레이션, HITL 상호 작용의 결합으로 인해 기업 프로세스 운영 방식에 큰 변혁이 일어날 것'이라고 밝힌 바 있습니다.
특정 기업 자동화 솔루션은 RPA 전반에서 지속적으로 시장 선도적 위치를 유지하고 있으며, 에이전트 AI 기반 자동화 및 APA 분야에서 혁신을 이루고 있습니다. 예를 들어, Automation Anywhere는 2025년 Gartner® Magic Quadrant™ for automation에서 7년 연속 '리더(Leader)'로 선정되었습니다. 2025년 IDC MarketScape for Business Automation Platforms에서는 Automation Anywhere의 강력한 RPA 기능과 에이전트 자동화 기능에 대한 탁월한 비전을 강조하며, '자동화 전략 실행에 크게 중점을 두거나 에이전트 프로세스 자동화에 집중하는 조직은 Automation Anywhere를 고려해야 한다'고 언급했습니다.
기업 솔루션
Automation Anywhere, UiPath 및 기타 기업 중심 공급업체들은 기업 요구 사항에 특화된 솔루션을 개발하며, 광범위한 통합 및 파트너 생태계, 잘 만들어진 교육 프로그램, 기업 유스케이스를 지원할 수 있는 확장성을 제공합니다. 중요한 점은 기업 솔루션에 RPA의 실행 강점을 기반으로 복잡하고 역동적인 비즈니스 프로세스를 자동화하는 데 도움이 되는 강력한 에이전트 AI 기능이 포함되어 있다는 것입니다.
생태계 기반 솔루션
ServiceNow, Salesforce 및 SAP는 자체 생태계와 통합되도록 특별히 구축된 도구를 제공하므로 단독 솔루션으로는 적합하지 않으며 기업 솔루션에 비해 포괄적인 서비스 제공 범위가 좁습니다.
전문 솔루션
IBM과 Nintex는 특정 지역에 집중하며, 이들의 솔루션은 워크플로 자동화에 중점을 둡니다. 이들은 기업 솔루션에 비해 눈에 띄는 기능적 차이가 있을 수 있으며, 종종 규정 준수 지원이나 개발 도구를 위한 마켓플레이스와 같은 기업 배포에 필수적인 요소가 부족할 수 있습니다.
Automation Anywhere가 자율형 기업을 실현하는 방법
RPA 기반 자동화는 모든 산업 분야의 기업들을 변화시키고 있습니다. 자동화는 이제 에이전트 AI와 APA를 통해 의사결정이 필요한 작업까지 수행합니다. 이는 자동화의 범위를 이전보다 더 확장하며, 미션 크리티컬한 부서 간 프로세스의 최대 80%를 자동화할 수 있게 합니다.
APA 분야의 이러한 빠른 혁신은 RPA에서 API, 에이전트에서 분석, 레거시 시스템에서 클라우드 애플리케이션에 이르는 완전하고 통합적이며 전체적인 에이전트 AI 자동화 체계를 통해 자율형 기업의 실현을 가능하게 합니다.
Automation Anywhere는 최초로 APA를 출시했으며, 자사의 에이전트 프로세스 자동화 시스템은 이미 은행, 의료, 제조 등 다양한 업계의 주요 기업들에게 수억 달러에 달하는 혜택을 제공하고 있습니다.
에이전트 프로세스 자동화
APA는 기존의 규칙 기반 자동화와 더불어 더 적응력이 높은 지능형 구성 요소를 사용하여 인간 작업자와 에이전트 AI, RPA가 협력하여 더 높은 목표 달성을 위해 작업을 완수하는 과정에서 비즈니스 프로세스가 수행되도록 지원합니다. Automation Anywhere의 에이전트 프로세스 자동화 시스템이 지닌 강점은 자동화 기술, 다중 에이전트 시스템, 레거시 애플리케이션, 인력을 거버넌스, 분석 등 다양한 요소와 함께 하나의 원활한 기업 자동화 플랫폼에서 통합하고 조율하는 데 있습니다.
거버넌스 및 신뢰
기업 자동화에서는 AI 에이전트와 APA가 예측하기 어려운 미션 크리티컬한 프로세스를 독립적으로 수행하기 때문에 신뢰가 필수 요건입니다. 기업은 APA를 통해 RPA에서 규정 준수 및 리스크 완화를 기대해야 합니다. Automation Anywhere는 안전성, 규정 준수, 기업 표준에 부합하는 운영을 보장하기 위해 AI 가드레일을 제공합니다. 또한 자동화 성능 모니터링을 위한 감사 가능성과, 대규모 환경에서 자동화의 정확성, 일관성, 성능을 실현하는 벤치마킹 기능을 함께 제공합니다.
비즈니스 영향 및 케이스 연구
- KPMG는 전 세계적으로 독립적인 감사, 세무 및 자문 서비스를 제공하는 기업으로서, 운영을 간소화하고 비효율적인 부분을 없애며 업무 부담을 줄이고자 했습니다. KPMG는 Automation Anywhere를 활용하여 Document Automation과 AI 에이전트를 통합해 정보 수집과 새로운 학습 경험의 제공을 자동화하였으며, Agentic Process Automation System을 통해 체계적으로 관리했습니다. 이 기업은 이미 에이전트 AI를 통해 9천만 달러의 성과를 실현했으며, 조직 전반에 에이전트 자동화를 확장함에 따라 잠재적인 APA 성과가 추가적으로 1억 5천만 달러에 달한다는 사실을 확인했습니다.
- 농업 솔루션 및 산업용 제품 공급업체인 Cargill은 다양한 형식으로 된 주문을 수천 건씩 받습니다. 이 때문에 배송이 지연되고, 고객 불만을 초래하며, 향후 주문에 부정적 영향을 미치는 복잡한 수동 프로세스가 발생합니다. Cargill은 Automation Anywhere의 에이전트 프로세스 자동화 시스템을 도입하여 주문 처리 워크플로의 70%를 자동화했고 주문당 처리 시간을 1분 미만으로 단축했습니다. 효율성이 높아지자 연간 1,500만 달러의 비용 절감 효과를 거두는 한편 고객과 직원 모두에게 더 나은 경험을 제공할 수 있게 되었습니다.
- Petrobras는 남아메리카의 에너지 공급업체로, 전사적으로 AI와 자동화의 도입을 확대하고자 했습니다. Petrobras는 세무 회계와 연간 540억 달러에 달하는 세금 납부 업무를 시작으로, Automation Anywhere의 Agentic Process Automation System을 활용하여 세금 계산, 프로세스 및 신고를 자동화함으로써 1억 2천만 달러를 절감하고 효율성을 40% 높였습니다. 또한 조직 전반에 APA를 확장하는 과정에서 10억 달러 이상의 추가적인 잠재적 절감 효과도 확인했습니다.
여러분의 조직도 자율형 기업이 될 수 있습니다. Automation Anywhere의 Agentic Process Automation System에 대해 자세히 알아보세요. 그리고 데모를 요청하여 Agentic Process Automation System이 기업 비즈니스 프로세스의 최대 80%를 자동화하는 방법을 확인해 보세요.
자주 묻는 질문.
RPA와 AI 에이전트 간 차이점은 무엇인가요?
RPA는 데이터 추출, 애플리케이션 간 데이터 전송, 회의 일정 관리와 같은 규칙 기반 디지털 작업을 빠르고 안정적으로 자동화합니다. AI 에이전트는 운전 경로 제안이나 고객 비밀번호 재설정과 같이 정의된 목표를 달성하기 위해 자율적으로 작동하는 작업 지원 AI 기반 어시스턴트입니다. AI 에이전트는 RPA를 활용하여 대규모로 신속하고 정확하게 작업을 수행하는 실행 계층을 제공합니다.
자율형 기업으로 전환하는 경우에도 RPA는 여전히 관련성이 있나요?
RPA는 속도와 정확성을 바탕으로 대규모로 비즈니스 프로세스를 실행하기 때문에 자율형 기업의 핵심 요소입니다. 거의 모든 기업 프로세스에는 데이터 추출, 양식 작성, 애플리케이션 간 데이터 전송과 같은 반복적인 작업이 포함됩니다. RPA는 엔터프라이즈 시스템과 통합되어 다양한 애플리케이션 전반에서 이러한 작업을 수행하므로, 에이전트 AI와 APA가 결정을 내리고 RPA, 인력 및 에이전트를 조율하여 복잡한 프로세스를 자동화하고 자율형 기업을 실현할 수 있습니다.
RPA는 어떻게 에이전트 오케스트레이션으로 발전하나요?
RPA는 복잡한 엔드 투 엔드 프로세스의 자동화를 가능하게 하는 에이전트 오케스트레이션의 핵심 기반 요소입니다. RPA는 반복적인 규칙 기반 작업을 처리하는 반면, 에이전트 AI, APA, 인간 작업자는 인지적이고 의사결정이 필요한 작업과 작업 예외 상황을 관리합니다. 자동화가 AI 기반 기술로 발전함에 따라 RPA는 더 큰 프로세스의 자동화를 가능하게 하는 작업 수준의 행동을 완수하는 핵심 역할을 계속하고 있습니다.
자율형 기업에서 RPA는 어떤 역할을 하나요?
RPA는 자율형 기업의 실행 계층으로, 많은 기업 프로세스의 핵심에 있는 대량의 반복적인 디지털 작업을 수행합니다. APA와 AI 에이전트는 RPA를 활용하여 이러한 작업을 신속하고 정확하게 처리하며, APA는 AI 에이전트와 인력을 조율하여 고차원적인 작업 수행과 핵심 의사결정을 지원합니다. 인력, RPA, 에이전트 AI, APA 오케스트레이션 등의 모든 요소는 자율형 기업의 성공에 필수적입니다.
기업이 RPA를 확장할 때 직면하는 문제는 무엇인가요?
RPA의 성공은 단순성과 확장성에서 비롯됩니다. 그러나 기업들은 때때로 기존 레거시 시스템과의 통합, 적절한 거버넌스 및 감독의 부족, 보안 문제와 같은 어려움에 직면하기도 합니다. 이러한 분야에 강점을 가지고 있으며 RPA 배포 및 확장에서 입증된 성공 사례가 있는 RPA 공급업체를 선택하면 이러한 자동화 문제 및 기타 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
Automation Anywhere는 글로벌 기업들이 RPA를 통해 ROI를 달성하는 데 어떻게 기여했나요?
Automation Anywhere 솔루션을 통해 1,500건이 넘는 자동화 배포가 이루어졌으며, 모든 자동화의 중심에는 RPA가 자리하고 있습니다. 글로벌 기업들은 RPA를 통해 ROI를 달성하고 있습니다. 그 예로 Bancolombia는 프로비저닝 비용을 1,900만 달러 절감했고 Osaic은 첫해에 186%의 ROI를 달성했으며 Ricoh는 매달 10만 유로와 500일을 절감했습니다.
Automation Anywhere는 자동화 과정에서 거버넌스와 보안을 어떻게 보장하나요?
Automation Anywhere는 모든 자동화 단계에 대한 관리 감독을 중앙 집중화하며, 자동화 모니터링과 거버넌스 및 규정 준수를 간소화하는 가드레일, 가시성 및 명확성에 관한 기능을 제공합니다. 또한 Automation Anywhere의 솔루션은 AI를 전반에 통합하여 기본 보안 조치를 우선시하고, 책임감 있는 AI 프레임워크를 구현하며, 고객이 데이터에 대해 명확하게 파악하고 통제 및 감독할 수 있도록 합니다.
