RPA는 Robotic Process Automation(로봇 프로세스 자동화)의 약자로써, 사람이 하는 반복적인 태스크를 소프트웨어 로봇이 대신하는 것을 칭합니다. 인건비용이 점점 올라가고 반복적인 업무가 가능한 곳에서는 rpa 도입을 하고 있는 추세이기도 합니다. 한 번 입력값을 넣어 주면 그 업무에 대해서는 알아서 작업을 해주기 때문에 더욱 편리한 기능이기도 하죠. 그렇다면 오늘은 RPA 기대 효과, 사례, 단점 그리고 AI와의 차이점 등에 대해 알아보는 시간을 가져보겠습니다.
1. RPA 기대 효과
반복적인 작업을 하게 되지만, 수작업을 진행하다 보면 직원의 실수가 분명히 나타날 수 있습니다. 하지만 RPA를 도입하여 사용하다 보면, 그에 따른 누락이나 오류를 최소화 할 수 있으며 업무를 보던 직원이 그만 두거나 휴가를 떠나게 되어도 그 자리를 대신할 수 있으므로 일에 차질이 없습니다. 이처럼 반복적인 업무를 할 때 활용을 하게 되면 함께 일하는 직원들의 업무가 줄어들고 오류를 최소화 할 수 있으며, 시간이 절감되며 직원 업무의 효율성이 향상됩니다.
2. RPA 적용 사례 활용 예시
보통 반복적인 업무를 많이 하고 있는 이동통신사, 금융사 등에서 많이 활용을 하고 있습니다. 그리고 현재는 더 나아가 제조업, 유통업에서도 거래처 등록, 재고 관리, 판매 실적 등등 단순하면서 반복적인 업무에 RPA를 적용하여 업무 효율을 극대화 시키고 있습니다. 또한 신한은행, 기업은행 등에서도 많은 효과를 누리고 있는데요.
그중에서도 KEB하나은행을 예로 들자면 외환 업무, 투자상품 등의 업무 중 주요 파생거래 실시간 확인, 연금 수수료 미납 기업 명세 안내, 가계 수신 특인 금리 미연장건 알림 등 9가지 업무를 RPA를 도입하여 적용하는 중이며 94%는 로봇이, 나머지 6%는 사람이 처리하고 있다고 합니다. 이로 인해 연간 약 32억원의 비용이 감소 되었다고 합니다.
3. RPA 단점
발전이 되면서 더욱 편해지는 것은 사실이지만 RPA를 사용함에 있어 단점 또한 있습니다. 입력을 받은대로 작동하기 때문에 중간중간 변수가 생긴다면 다시 한번 입력값을 주어야 한다는 것이 가장 큰 단점일 수 있습니다. 사람이 하는 일이기 때문에 100% 다 동일하게 작업할 수 없습니다. 중간중간 발생할 수 있는 변수의 값은 입력되어 있지 않기 때문에 그 변수에 해당하는 입력값을 따로 주어야 하며, 그로 인한 모니터링을 꾸준하게 하는 것이 좋습니다.
4. RPA 와 AI 차이
RPA와 AI는 비슷합니다. 현재는 RPA에 더 많은 AI 기능을 통합하는 방식으로 급속하게 변화하고 있지만 시간이 지나면 지날수록 RPA는 학습을 통하여 진화하는 능력이 부족합니다. 훈련 받은 것을 반복적으로 실행할 수 있지만 자동화 된 태스크에서 변화가 생기면 RPA는 그것을 알아차리지 못하기 때문에 다시 한번 훈련을 시켜야 합니다. AI의 경우에는 진화하는 능력을 갖추고 있기 때문에 이 것이 큰 차이점이라고 볼 수 있습니다.