일본산업뉴스요약

RPA 최전선(하)
OCR로 수기 문자 대응
AI가 보완, 적용 쉽게 / 비정형 업무도 자동화

기업이 도입을 추진하고 있는 ‘Robotic Process Automation(RPA)’. 그러나 RPA는 노동력 부족이나 업무방식 개혁의 과제를 해결하는 ‘마법의 지팡이’가 아니다. 어려운 영역을 인공지능(AI)으로 보완하는 방법으로 적용 범위나 효과를 더욱 높이는 시도가 시작되었다.

미국 RPA 소프트기업 Automation Anywhere가 6월에 도내에서 개최한 이벤트. 오토메이션 애니웨어에 3억 달러(약 320억엔)를 출자한 소프트뱅크그룹(SBG) 회장 겸 사장인 손정의 씨가 등단해 “일본의 큰 문제점은 노동인구가 매년 줄고 있다는 것이다. 또한 최근의 업무방식 개혁으로 1인당의 노동 시간도 줄고 있다. 해결책 중 하나가 RPA다”라고 역설하였다.

-- 22년도 800억엔 --
RPA 도입은 중견∙중소기업이나 정부, 지방자치단체로도 확산되고 있다. 야노경제연구소(도쿄)의 조사에 따르면 RPA의 2018년도 국내시장 규모는 약 418억엔으로, 전년 대비 2.3배로 확대되었다. 노동력 부족이나 업무방식 개혁에 의한 성력화(省力化)의 수요 증가로 19년도 이후에도 연율 10~30% 정도의 성장이 이어질 것으로 예측한다.

소프트 판매뿐 아니라 RPA 도입 지원이나 운용∙보수 등 관련 서비스 수요가 증가하면서 시장 저변이 확대된다. 22년도 전체 시장 규모는 약 800억엔에 달할 전망이다.

한편, 예상 효과를 얻지 못하는 도입 사례도 증가하고 있다. RPA의 특성을 이해하지 못하고 적용하기 쉬운 업무와 그렇지 않은 업무를 분리하지 않으면 난항하기 쉽다.

RPA의 적용에 적합한 업무는 일정 규칙에 근거해서 이루어지는 반복 작업이다. 예를 들면, 정형의 표계산 파일에서 데이터를 추출하여 기간시스템에 입력하는 ‘전기(轉記) 작업’이나, 웹사이트에 액세스해서 정형의 정보나 파일을 수집하는 ‘정보 수집’, 복수의 파일이나 시스템의 데이터가 일치하는지를 확인하는 ‘체크 확인’ 등이다.

입력 작업에서 누락 등의 과실 오차(Careless Mistake)를 완전하게 없애는 것은 불가능하다. 실수를 방지하기 위해 이중 삼중의 체크 체제를 만들면 그만큼 시간과 비용이 든다. RPA의 소프트웨어 로봇은 방대한 반복 작업이라도 정확한 처리를 계속할 수 있다.

그러나 서식이 제각각인 표계산 파일이나 자유 기입된 문장, 디자인이 빈번하게 변경되는 웹 사이트 등은 다루기 어렵다. 수기 문자나 음성 등의 처리도 어렵다. 처리 과정에서 컴퓨터에 예상 외의 화면이 표시되면 멈추는 일도 있다.

아이오이닛세이도와손해보험에서 RPA 도입을 추진하는 경영기획부 사코다(佐古田) 씨는 “현재의 소프트 로봇은 멈추는 것을 전제로 운용 체제 등을 생각할 필요가 있다”라고 지적한다.

-- 어려운 영역에서 효과 --
이처럼 RPA가 어려워하는 영역을 보완할 수 있을 것으로 기대를 받고 있는 것이 AI다. 지금까지 인간이 이미지를 보거나, 음성을 듣거나, 문장을 읽어 ‘의미’를 이해하면서 진행했던 작업을 자동화할 수 있을 것으로 본다. SBG의 손정의 회장은 “RPA에 AI를 조합시킴으로써 사람이 전개하고 있던 부가가치가 높은 업무를 대체할 수 있게 된다”라고 설명한다.

예를 들면 오토메이션 애니웨어의 RPA 소프트는 일본어를 포함한 190개 언어에 대응한 광학식문자판독장치(OCR) 기능을 갖추고 있다. AI 시스템을 개발하는 Cogent Labs(도쿄)가 개발한 수기 문자 인식 기능을 내장할 수도 있다.

이러한 움직임은 타사로도 확대되고 있다. RPA 소프트기업인 영국 Blue Prism의 일본법인은 18년 12월, 클라우드의 AI 서비스와 자사 RPA를 연계시키는 소프트 제공을 시작하였다. 미국 IBM, 마이크로소프트, 구글, 아마존웹서비스(AWS) 등이 제공하고 있는 이미지인식, 번역, OCR 등의 기능을 소프트 로봇에 내장할 수 있다.

RPA의 AI 활용 중에서도 특히 주목도가 높은 것이 OCR이다. 종이 전표의 데이터화와 입력 업무의 자동화에 높은 수요가 있다. RPA의 도입지원서비스를 제공하는 NTT데이터 사회기반솔루션사업본부의 나카가와(中川) 씨는 “AI에 의해 OCR이 진화하면서 RPA와의 친화성이 높아졌다”라고 설명한다.

예를 들면, 자유기입방식의 수기 문자나 임프린트의 중복 등에 대응할 수 있게 되었다. 또한 다양한 레이아웃의 비정형 전표에서 ‘회사명’ ‘금액’ ‘송금처’와 같은 특정 항목을 추출하여 정형 데이터로 만들 수 있게 되었다. 즉 RPA가 다룰 수 있는 데이터를 준비하기 쉬워졌다.

RPA는 정형업무를 자동화하는 ‘클래스1’에서, AI와의 조합으로 일부 비정형 업무를 자동화하는 ‘클래스2’로 점점 진화하고 있다. 앞으로는 고도의 AI와의 융합이 더욱 진척되면서 기업의 업무 프로세스 분석이나 개선, 의사 결정까지도 자동화할 수 있는 ‘클래스3’에 도달할 것으로 보고 있다.

SBG의 손정의 회장은 “RPA와 AI를 도입함으로써 일본의 화이트칼라의 생산성은 한번 더 부활할 것이다”라고 기대감을 드러낸다. 자신의 그룹에서도 통신 자회사인 소프트뱅크에서 RPA를 활용하여 20년도 말까지 4,000명분의 업무를 대행시킬 계획이다.

손해보험재팬닛폰코아도 RPA 활용을 통해, 20년도 말까지 국내 손해보험 사업의 종업원 수를 4,000명 줄일 계획이다. 모회사인 SOMPO홀딩스가 전개하는 개호나 보안 사업 등 그룹회사에의 파견 근무도 검토한다.

로봇을 활용하여 부가가치를 창출하지 못하는 인재는 도태될 수 있다. AI와 연계된 로봇이 그 흐름을 가속시키고 있다.

로봇을 사용해 어떤 일을 할 것인가? 인간은 무엇을 할 것인가? 이에 대해 다시 생각해야 한다. 로봇을 능가하는 부가가치를 창출하지 못하면 인간은 일을 빼앗기고 말 것이다. ‘일이란 무엇인가?’에 대해서도 다시 생각해 봐야 할 것이다.

● RPA의 자동화 레벨

 -- 끝 --