4차 산업 혁명 시대를 거치며 자동화의 중요성은 더욱 커지고 있다. 최근 들어 RPA(Robotic Process Automation)를 활용한 업무 자동화 솔루션 또한 주목받고 있는 추세이다. 급속하게 성장하고 있는 RPA 시장에 비해 이와 관련한 IT기술은 널리 보급되지 못했고 인력난 등의 문제는 커지고 있다. 따라서 본 연구에서는 RPA의 정의 및 특징, 운영 형태에 따른 분류, RPA 솔루션과 도입으로 인한 영향 등을 알아보며 짧은 시간 내 기업에 많은 영향을 끼치고 있음을 확인할 수 있다. 그리고 이와 관련한 시사점을 통해 RPA의 발전 방향성을 제시한다.
4차산업 혁명이 도래함에 따라 AI 기술을 적용하는 솔루션 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 2017년도부터 금융권, 보험사를 중심으로 AI 기반 RPA(Robotic Process Automation)을 이용한 업무 자동화 솔루션 도입이 이루어지기 시작했으며, 최근에는 RPA 솔루션 도입 단계를 지나 확산하는 시기로 진입하고 있다. 이러한 RPA 솔루션을 이용한 업무 자동화 중에서 각 종 문서들을 이용한 업무 자동화에는 문서내의 문자 정보를 얼마나 정확하게 인식하는지가 매우 중요하다. 이러한 문자 인식은 최근 딥러닝 기술을 도입함으로써 그 정확도가 많이 높아졌지만, 여전히 완벽한 인식 정확도 갖는 인식 모델은 존재하지 않는다. 따라서, 본 논문에서는 딥러닝 기반 문자 인식 엔진에 전/후 처리기 기술을 적용할 경우 얼마나 정확도가 향상되는지를 확인하고 RPA 인식 엔진과 연계 기술을 구현하였다.
최근 국내외에서 확산되고 있는 RPA(Robotic Process Automation) 솔루션은 사용자가 응용프로그램의 GUI(Graphic User Interface)에서 대상 업무를 간편하게 자동화 할 수 있어 국내 다수 금융회사에서도 동 솔루션을 적용하는 사례가 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 금융기관이 반드시 준수해야 하는 주요 감독규제들은 기존 전통적인 SDLC(Software Development Life Cycle)를 기반으로 하고 있어 일반 사용자의 시스템 Interface 환경 단에서 자동화하는 RPA에 그대로 적용되기에는 어려움이 있었다. 이에 본 논문에서는 금융회사가 RPA를 도입함에 있어 고려되어야 하는 주요 감독규정들과 통제항목들을 정리하고 RPA를 도입한 24개 금융회사의 통제 적용현황을 조사하여 향후 관련 컴플라이언스의 개정 필요성을 제시해보고자 한다.
최근 4차 산업혁명 시대 흐름에 발맞추어 인공지능을 이용한 자동화 기술을 다양한 산업현장에 적용하는 사례가 증가하고 있다. 특히, 정부의 주 52시간 근무제 도입으로 기업들은 인력 운영의 어려움이 가중되고 있어, 효율적인 인력 운영을 위해 사무환경 자동화를 위한 RPA(Robotic Process Automation)에 관심을 두고 은행, 보험, 카드사 등에서 Back-Office 업무 위주로 도입하고 있다. 이러한 RPA 솔루션은 인공지능 기반 인식기술, Script 작성 기술, 업무 소프트웨어와 API(Application Process Interface) 연계 기술 등이 요구되며, Automate One, Automation Anywhere, UiPath, Blue Prism 등과 같은 다양한 솔루션들이 제공되고 있다. 본 논문에서는 기에 수작업으로 수행하던 업무를 대신할 수 있는 RPA 솔루션의 요소 기술, 시장 동향, RPA 도입 효율성에 대해 분석하고 이를 서술하였다.
4차 산업 혁명의 실현이 구체화 되면서 기업 업무환경에 대한 패러다임이 전통적 노동환경에서 디지털 노동환경으로 변화되어가고 있다. 특히 RPA(Robotic Process Automation), 챗봇과 같은 기술들은 단순 반복적인 작업을 자동화하여 인간의 노동량을 감소시키고 인간이 더욱 가치 있는 작업 또는 노동에 집중할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 퍼블릭 클라우드 컴퓨팅 기반의 경비지출관리 솔루션을 활용하고 있는 기관이나 기업들이 이러한 로봇 프로세스 자동화 기술과 챗봇 기술을 접목하여 경비지출 보고서 관리 업무를 간소화하는 클라우드 모듈을 개발한다. 개발된 모듈은 전문가 평가를 진행하여 80.3%의 만족도를 보였고 용이성 측면에서 가장 높은 94%의 만족도를 확인할 수 있었다. 연구 결과를 바탕으로 향후 연구에서는 경비지출관리 업무와 관련된 업무 시스템을 추가로 연계하여 기업 내·외부에서 발행하는 업무를 단일 RPA 환경으로 확장하고자 한다.
인간의 노동을 기술이 대체하는 시대가 도래하고 있다. 제조영역에서 기업의 생산성을 증대시키기 위해 공장자동화(Factory Automation, FA) 및 스마트 팩토리(Smart Factory, SF)를 도입하는 것처럼, 서비스 영역 및 사무업무 영역에서도 RPA(Robotic Process Automation) 도입을 통해 기업의 경쟁력을 강화시키고 있다. 하지만, RPA 자체는 어디까지나 개념일 뿐 특정한 기술과 솔루션을 의미하지는 않으며, 소프트웨어 로봇이나 인공지능 개념을 기반으로 비즈니스 프로세스를 자동화하는 기술들의 새로운 개념이라고 할 수 있다. RPA도입 전후의 가장 큰 차이점은, 인간노동(Human Labor) 중심의 업무수행에서 디지털노동(Digital Labor)으로 사람의 노동력 자체를 대체한다는 것에 있다. 이렇듯 노동에 대한 시대적 개념이 변함에 따라, 미래 변화에 대한 정책적 논의가 필요한 시점이라 사료된다. 본 논문에서는 RPA에 대해 개괄적으로 살펴본 후, 산업동향 및 기술동향, 그리고 RPA 미래방향에 대한 이해를 통해 우리가 준비해야 할 고민에 대해 살펴보고자 한다.
코로나19 펜데믹이 장기화되면서 비대면 업무가 늘어나고 단순반복적인 질문 및 업무에 대한 자동화 수요가 증가하였으며 성과도 보고 있다. 따라서 기업은 더 나아가 E2E 업무에 복잡한 여러 업무 프로세스를 연계하고 위해 AI 등 다양한 기술을 적용하여 모든 작업을 자동화하려고 시도하고 자동화 업무영역을 확장하고 있다. 하지만 Intelligent Process Automation(IPA)부분으로의 확장은 아직 적용사례 및 관련 솔루션을 찾아보기 어려울 정도로 시작 단계에 머물고 있어 복잡하고 다양한 업무 프로세스들로 구성되어 있는 전사업무의 자동화를 고려하고 있는 기업에서는 도입에 대한 의사결정을 내리기에는 부족한 면이 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위하여 RPA, Chatbot, AI 기술을 적용한 Hyperautomation Platform(HAP) 구성을 제안하였고, HAP를 사용하여 지능형 프로세스 자동화를 가져올 수 있는 적용방안과 현업 업무에 적용 가능한 구현사례를 제시하여 객관적이고 종합적으로 도입을 검토할 수 있도록 하였으며, Hyperautomation 개념의 실현 가능성을 확인하여 HAP를 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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