전기전자/정보통신

Nikkei Computer_2019.5.30 특집 (p22-35)

RPA 활용의 3원칙
선행 도입 14개사 도입∙전개∙활용의 핵심

PC작업의 자동화 기술 ‘RPA’(로봇프로세스자동화)를 도입하는 기업이 증가하고 있다. MM총연의 조사에 따르면 RPA를 도입한 기업은 32%, 도입을 검토 중인 ‘예비군’도 약 30%다. 3사 중에 2사는 RPA에 기대를 하고 있다는 계산이다. 사무실 업무를 쉽게 효율화할 수 있다는 점이 평가를 받고 있다. 그러나 RPA는 마법이 아니다. 성과를 내기 위해서는 노하우가 필요하다. 사용을 ‘시작하고’, 적용 부문을 ‘확대하고’, 활용 수준을 ‘높이는’ 3개의 핵심에 대해 소개한다. RPA를 도입한 기업을 취재, 그 내용을 바탕으로 정리하였다.

Part 1. RPA를 ‘시작하다’
Bottom-up이 일본식, RPA ‘위력’을 현장에 제시

원활한 RPA의 도입을 원한다면 현장의 참여가 필요하다. 효율화 대상 업무를 잘 아는 것은 현장 담당자뿐이기 때문이다. 디지털 교재나 동영상도 사용하여 RPA의 ‘위력’을 보여주고 싶다.

RPA를 시작하는 방식은 크게 2가지다. 현장의 업무 담당자가 자동화해야 할 PC 작업을 파악한 후에 직접 소프트웨어로봇(소프트로봇)을 개발하는 ‘보텀업’ 어프로치와, IT부문 등이 컨설팅회사 등 외부의 힘을 빌려 RPA를 회사 전체에 도입해 나가는 ‘탑다운’ 어프로치다. 업무 현장의 PC작업이 다양한 경우는 보텀업 어프로치가 적합하다. 그 실제 사례가 철강종합상사인 Metal One이다.

Metal One은 업무방식 개혁의 일환으로 RPA를 도입하기 시작하였다. Metal One이 취급하는 철강 관련 상품은 자동차나 조선, 건축용 등 다양하다. 부서에 따라서 취급하는 제품이 다르기 때문에 지금까지는 각 부서가 나름대로 아이디어를 내서 업무를 진행해 왔다. 그렇기 때문에 ‘현장 업무에 정통한 담당자가 직접 소프트로봇을 개발하는 것이 최선’이라고 판단하였다.

-- ‘로봇콘테스트’에서 170대 양산 --
그러나 현장의 업무 담당자가 RPA에 주목할 것이라는 보장은 없다. 그래서 Metal One은 업무 담당자가 RPA에 관심을 갖도록 사내에서 로봇콘테스트를 개최하였다. 제1회는 17년 8~11월에 열렸다. 참가자는 8월 한달 동안에 Metal One이 채용한 RPA툴 ‘WinActor’의 사용법 등에 관한 연수를 받았다. 그리고 9월부터 3개월 동안에 소프트로봇을 개발하였다. 개발 기간을 3개월로 구분함으로써 업무에 바쁜 사원도 RPA 개발에 집중할 수 있도록 하였다.

연수에서 특히 중점을 둔 것은 RPA를 채용한 후의 작업인 ‘To Be’를 문서로 정리하는 방법이다. RPA를 적용할 작업을 파악하거나, 자동화하는 PC작업을 기술하는데 반드시 필요한 작업이지만 업무 담당자에게는 익숙하지 않은 작업이다. 업무 담당자에게 “항목 별로 적어도 괜찮으니 업무의 흐름을 작성하도록 조언하였다”(업무개혁∙DI실의 고바야시(小林) 씨).

콘테스트 결과, 17년에 79대의 소프트로봇을 완성하는 성과를 얻었다. 연간 6,000시간 분의 PC작업의 자동화를 전망한다. 18년에 제2회 콘테스트를 실시, 새로 93대의 로봇을 완성. 연간 1만 시간 분의 PC작업을 자동화할 수 있을 것으로 기대한다.

-- 톱다운으로 연 11만 시간 삭감 --
탑다운 어프로치는 BPR(Business Process Reengineering)과 같은 대규모 작업 개혁을 추진해 나갈 때 유효하다. 대표적인 사례가 미쓰비시중공업이다. 지금까지 합계 연간 2만 5,000시간 분의 PC작업을 자동화하였다.

미쓰비시중공업이 탑다운 어프로치를 채용한 이유는, 재무경리부문의 업무를 대상으로 BPO(Business Process Outsourcing) 적용을 검토하는 업무프로세스 개혁 프로젝트 ‘다윈1’을 추진하고 있었기 때문이다. 추진 도중에 RPA 기술이 등장하였고, 프로젝트의 주역을 RPA로 전환하였다. “RPA 등의 디지털 기술을 사용하여 업무개혁을 추진해 나가면, 그 경험이 회사 전체의 업무개혁으로 이어질 것으로 생각했다”. 19년 4월까지 다윈 프로젝트를 추진해 온 나카야먀(中山) 씨는 이렇게 회상한다.

실제로 RPA 도입을 시작한 것은, 재무경리업무를 담당하는 자회사를 대상으로 17년 8월부터 시작한 업무프로세스 개혁 프로젝트 ‘다윈2’부터다. 우선 가장 높은 효과가 전망되는 업무를 선별하였다. 그 결과 ‘거래처로부터 월 2만 건의 청구서를 받아, 회계시스템으로 지불 처리하는 업무’에 주목하였다. 종이 청구서 내용을 OCR(광학문자인식) 소프트로 판독하여 소프트로봇이 데이터를 회계시스템에 자동으로 입력할 수 있도록 하였다.

그 후에 입금이나 고정자산 등의 업무용으로 약 40대의 소프트로봇을 개발. 연간 약 2만 3,000시간 분의 PC작업을 자동화하였다. 3개월 등 기간을 구분하여 지속적으로 성과가 나오도록 하였다.

-- 로봇과 사람의 대결 영상으로 어필 --
-- 플로차트로 자기 진단 --

Part 2. RPA를 ‘확대하다’
횡적 전개의 열쇠는 개발자, 전문 조직을 통해 육성∙증원

소프트로봇 개발 체제를 정비하는 것이 RPA를 회사 전체에 확대하는데 중요한 열쇠가 된다. 사내 연수를 통해 개발자를 증원하는 것이 일반적지만 전문 부서를 만드는 방법도 있다. 오피스의 PC작업뿐 아니라 공장이나 아날로그 작업으로까지 적용 부문을 확대하고 싶다.

일본 기업에서 RPA 도입할 때는, 현장의 업무 담당자가 소프트로봇을 개발, 자신 주변의 PC작업부터 자동화하는 보텀업 어프로치가 일반적이다. RPA 도입을 회사 전체로 확대하기 위해서는 소프트로봇 개발자를 증원할 필요가 있다.

-- ‘양성학교’에서 개발자 400명 --
불과 1년만에 소프트로봇 개발자를 400명 육성한 곳은 LIXIL이다. LIXIL은 2017년에, 어느 업무 담당자가 RPA를 도입하여 PC작업을 자동화하는데 성공하였다. 그 영향으로 2018년 봄부터 회사 전체로 RPA를 확대하기 시작하였다.

독자적인 연수 체제로 개발자를 증원하였다. RPA를 추진하는 IT부문의 담당자가 교재를 작성하여 사원을 대상으로 매월 2회, 이틀간 연수를 실시하였다. 각 교재는 LIXIL의 사내시스템을 조작하는 것을 전제로, RPA 툴 ‘SynchRoid’의 조작 순서를 자세하게 설명하고 있다. 소프트로봇에게 Excel이나 웹브라우저를 조작시키는 방법이나 에러가 발생했을 때의 대처 방법 등 다양하다. “업무 담당자가 RPA로 자동화하고 싶은 작업이 있을 때, 바로 적용하는 방법을 알 수 있도록 만들었다”라고 LIXIL 정보시스템본부의 나카무라(中村) 그룹리더는 말한다.

연수 후에는 연습과 시험이다. 수강자는 부서로 돌아가 배운 내용을 활용하여 부서의 PC작업을 실제로 자동화해 본다. 그 후에 본격적으로 개발을 추진하고 싶다고 희망하는 업무 담당자는 시험을 본다.

시험에서는 RPA의 개발방법은 물론 정보보안이나 컴플라이언스에 관한 지식도 묻는다. LIXIL은 ‘사내의 개인 정보를 대량으로 다운로드해서는 안 된다’ ‘다른 업무 담당자의 업무에 지장을 줄 정도로 소프트로봇이 사내 시스템에 빈번하게 액세스해서는 안 된다’ 등의 RPA 금지행위도 정하고 있다. 내부 통제나 정보보안의 관점에서 체크하여 문제가 있는 소프트로봇의 개발을 미연에 방지한다고 한다.

이 시험을 통과하면 본격적으로 RPA 개발을 할 수 있다. LIXIL은 또한 RPA에 정통한 정보시스템부문 담당자가 업무 담당자의 의문에 맨투맨으로 대답하는 개발상담실이나 Q&A사이트 등을 만들어 현장에서의 개발을 지원하고 있다.

지금까지 약 400명의 업무 담당자가 시험을 통과하여 RPA 개발을 추진하고 있다. 이미 250대의 소프트로봇을 가동시키고 있다.

-- 가상 RPA회사를 만들어 40개 업무 자동화 --
RPA를 사내에 확장시키는 방법은 현장의 사원교육 외에, RPA 개발을 담당하는 전문 부서를 설립하는 방법이 있다. 다수의 RPA 안건을 일원적으로 개발함으로써 개발 노하우를 공유하기 쉽고 개발자의 기술도 향상된다. RPA의 CoE(Center of Excellence)를 사내에 설치하는 발상이다.

다이마루 마쓰자카야백화점이나 대형 쇼핑몰 PARCO 등을 운영하는 J. Front Retailing은 18년 봄, 사내에 RPA 전문 조식을 만들었다. J.프론트 리테일링만의 특징은 이 조직을 ‘RPA 전문 가상 회사’로 만들었다는 점이다.

가상 회사에는 12명의 ‘개발자’와 함께 2명의 ‘RPA 영업 담당자’가 있다. 영업 담당자는 그룹 각 사의 현장과 밀접하게 협력하면서 자동화가 필요한 PC작업을 찾아내 개발 안건 ‘수주’로 연결한다. 모든 담당자는 본래의 업무에서 떠나 현재는 RPA만 전문으로 담당하고 있다.

J.프론트 리테일링은 자사에서 채용하고 있는 RPA 툴 ‘WinActor’에 정통한 외부 강사를 초빙하여 2개월 동안 연수를 실시하여 소프트로봇 개발자를 육성하였다. 하루 시간표는 2부제로 운영. 아침부터 3분의 1은 강의, 남은 시간은 소프트로봇의 개발 연습에 사용하였다. 강의와 연습은 업무 담당자를 4명씩 3반으로 나눠서 추진하였다.

전문 부서는 개발 기술력을 쉽게 높일 수 있다는 장점이 있다. J.프론트 리테일링은 연수 단계에서 이러한 전문 부서의 장점을 얻을 수 있었다. “강의에서 알 수 없는 부분이 나오면 수강자들이 서로 논의를 하면서 개발에 대한 이해를 강화하였다”(업무총괄부의 이시이(石井) 씨).

-- 5개의 공장에서 소프트로봇 활약 --
-- PC를 사용하지 않는 업무도 사용하기 나름 --

Part 3. RPA를 ‘향상시키다’
OCR∙AI∙IoT기기, 세트 도입으로 효과 배증

RPA는 OCR이나 AI(인공지능) 등 다른 기술과 조합하면 더욱 효과적이다. 예를 들면 종이 문서를 취급하는 작업은 OCR과 조합하면 자동화가 가능하다. IoT기기의 조작이나 데이터 수집에 RPA를 활용하는 기업도 나오기 시작하였다.

일본기업의 사무실 업무에는 업무 담당자가 청구서나 신청서와 같은 종이 문서를 보고, 내용을 업무 시스템에 입력하는 작업이 아직 많이 남아 있다. RPA를 사용하면 이러한 작업도 생략할 수 있다.

종이 문서의 내용은 OCR소프트를 통해 텍스트데이터로 만든다. 그리고 OCR소프트와 RPA를 연계시켜 OCR로 판독한 종이 문서의 내용을 소프트로봇을 이용해 업무 시스템에 입력시킨다. 미쓰비시중공업이나 Nichirei Logistics Group, Orix Group의 사무처리를 담당하는 오릭스 비즈니스 센터 오키나와(OBCO) 등이 그렇다. 각 사는 지금까지 담당자가 직접 입력했던 작업을 OCR과 RPA의 조합으로 대체하고 있다.

OBCO는 16년부터 RPA를 도입하기 시작해 약 100대의 소프트로봇을 활용하고 있다. 오퍼레이션사업본부의 다이라(平良) 부본부장은 “OCR과 RPA를 조합하여 시행한 결과, 업무 담당자가 종이 문서를 보고 데이터를 작성하는 작업을 줄일 수 있었다”라고 말한다. 한편 과제도 가시화되었다. “OCR은 100% 정확하게 문자를 판독하지 못한다. 업무 담당자가 OCR 판독 결과를 확인할 필요가 있다”(업무편성부 마쓰다(松田) 씨).

모기지업체인 아루히는 OCR이 판독한 데이터를 인식하는 작업에 주력하고 있다. 포인트는 문서의 종류를 판별하는 AI와 OCR을 조합시킨 신기술 ‘AI OCR’을 채용한 점에 있다.

아루히는 19년 1월, 고객이 주택론을 정식으로 신청했을 때 실시하는 ‘본심사업무’에 AI OCR과 RPA를 도입하였다. 주택론에는 2개의 심사가 있다. 신청하려는 고객의 변제 능력 등을 그 자리에서 확인하는 ‘사전심사업무’와, 정식 신청에서 실시하는 ‘본심사업무’다. 우선 사전삼사업무에는 17년 1월에 OCR과 RPA를 도입. 사전심사 결과를 산출하는데 1시간이 걸렸던 작업을 10분으로 단축할 수 있었다.

본심사업무에 RPA를 적용할 때는 심사에 필요한 확인작업을 자동화하였다. 심사업무에서 사용하는 서류는 주택론신청서, 주민표, 원천징수표 등 다양하다. 기존에는 전문 담당자가 서류의 내용을 눈으로 확인했었다.

-- 확실하게 판독할 수 있는 문자를 활용 --
확인작업의 자동화에서는 OCR이 우편번호나 이름은 확실하게 판독할 수 있다는 점에 주목하였다. 확실하게 판독할 수 있는 데이터를 활용하여 다른 데이터를 자동으로 생성하거나 다른 항목에서 판독한 데이터를 자동 체크하도록 한 것이다.

예를 들면 우편번호를 정확하게 판독할 수 있으면 지역명을 알 수 있다. 그래서 우편번호에 대응하는 지역명 데이터베이스를 준비. 우편번호를 판독하여 주소의 일부를 텍스트데이터로서 생성하도록 하였다. 이름은 주택론신청서에 고객이 기입한 문자를 OCR로 판독한 결과와, 주민표에 인쇄되어 있는 문자를 OCR로 판독한 결과를 자동 대조한다.

다양한 문서에서 판독한 데이터를 자동으로 조합할 수 있는 것은 AI OCR의 효과다. 마루히는 지금까지 고객에게 받은 서류를 매장의 복합기로 일괄 스캔한 후에, 매장 담당자가 스캔데이터를 확인하여 어느 데이터가 주택론신청서인지 주민표인지를 판별하여 시스템에 등록하고 있었다. AI OCR은 스캔한 종이 문서의 종류를 자동 판별할 수 있기 때문에 담당자의 작업을 줄일 수 있었다.

-- RPA가 자동으로 실험, 결과 정리도 --

 -- 끝 --