[1] RPA란?

RPA (Robotic Process Automation) 은 sw Bot을 활용하여 사람이 컴퓨터를 통해 반복적, 규칙적으로 수행하는 업무를 자동화하는 기술이다.

이러한 지능형 자동화 기술을 통해 인간 작업자의 반복적인 사무 작업을 대체하며 보통의 그 영역은

• 데이터 추출
• 양식 작성
• 파일 이동

과 같은 작업이 해당한다.

RPA는 API와 사용자 인터페이스(UI) 간의 상호작용을 결합하는 것으로 인간 작업자의 프로세스를 에뮬레이트하는 스크립트를 통해서로 관련이 없는 소프트웨어 시스템 전반에서 다양한 활동과 트랜잭션을 자율적으로 실행 가능하다.

특징, 장점, 효과

결국, RPA의 본질은 업무 자동화 에 있기 때문에 정형화되고 반복적인 업무를 스크립트를 통해 수행하여,

업무 효율성과 생산성을 높이고 자동화를 통한 비용 절감 등의 효과를 가질 수 있다.

이외에도,

• 코딩 작업 감소: 높은 난이도의 코딩 능력과 이해를 요구하지 않고, LowCode 기반으로 UI 중심의 드래그 앤 드롭으로 비전문가도 비교적 쉽게 사용 가능하다.

• 신속한 비용 절감

• 정확성 및 규정 준수 향상: 자동화 프로그래밍을 통해 인적 오류를 줄이고 쉽게 모니터링 및 해결 가능하다.

• 기존 시스템 그대로 유지: RPA의 자동화 소프트웨어는 기존 애플리케이션의 프레젠테이션 계층에서 작동하기 때문에 기반 시스템에 어떠한 중단없이 호환 가능하다.

[2] AI와 RPA

종종 RPA는 사람의 업무를 기계가 대체한다는 점에서 인공 지능(AI)과 혼동되는 경우가 있지만 엄연히 다르다. AI는 머신 러닝(ML), 자연어 처리(NLP), 추론, 가설 생성 및 분석과 결합한다.

두 영역의 가장 큰 차이를 요약하면,

RPA는 Process 중심인 반면, AI는 Data 중심이다.

RPA는 사용자가 정의한 스크립트와 프로세스에 충실히 수행할 뿐인 반면, AI 봇은 머신 러닝을 통한 학습으로 결정을 내린다.

그렇다고 AI 기술이 RPA보다 우위이며 섞일 수 없는 영역인가 하면 그렇지 않다. RPA를 통해 AI를 통한 인사이트를 구현을 기다리지 않고 더 빠른 형태로 다룰 수 있으며, AI를 통해 RPA가 작업을 보다 복잡하고 완벽한 형태로 사례를 처리하는 데 도움을 받을 수 있다.

RPA는 작업 자동화를 넘어 지능형 자동화(IA) 를 포함한 확장을 바라본다. 단순히 작업을 수행할 RPA에서 ML, NLP를 통한 AI가 사고와 학습을 통해 더 효율적인 작업 수행 알고리즘을 훈련한다.

[3] RPA 툴

전세계 RPA 시장에서의 빅3는 다음과 같다.

1. UiPath

가장 높은 시장 점유율을 가진 RPA 툴로, 유저 친화적인 UI와 드래그 앤 드롭으로 자동화 워크플로우를 생성할 수 있어 사용 난이도도 쉬운 편이다.
광범위한 연동 기능(Microsoft Office, SAP, CRM 등)을 제공하며, AI 및 머신러닝과의 통합이 활발하여 지능형 자동화 구현에 강점이 있다.
다만, 고가의 라이센스 비용을 요구하고 대규모 구축 시 전문 인력이 필요하다.

2. Automation Anywhere

클라우드 기반 RPA 솔루션으로 특히 데이터 암호화 및 보안 기능이 뛰어나 금융권 등 보안이 중요한 산업에서 많이 사용되는 RPA이다.
보안과 관련한 강점을 가지지만 초기 학습 곡선이 다소 높게 존재한다.

3. Blue Prism

'RPA'라는 용어를 처음 사용한 기업 중 하나로, 대기업 및 금융권에 특화된 엔터프라이즈급 솔루션으로 IT 거버넌스 및 규정 준수 요건을 충족하는 데 강점을 가지며 보안, 확장성에 장점이 있다. 다만 개발자 친화적인 인터페이스는 아니라는 평가가 있다.

이외에도 국내 기업들 또한 자체 RPA 솔루션을 개발하여 공급하고 있다.

포스코, KT 등 이외에도 존재하지만 필자가 다룰 것은 삼성 SDS의 Brity RPA 이다.

참고자료: IBM 홈페이지 RPA 토픽
https://www.ibm.com/kr-ko/topics/rpa