RPA의 사용
정형적인 판단의 업무
RPA가 보편화되면 정형적인 업무는 거의 사라질 것이다. 지금도 정형적인 업무에 대해서는 일괄처리나 자동처리를 자체적으로 지원하는 솔루션이 있다. 세금계산서 발행, 회계 데이터 입력등 각 회사의 자체적인 솔루션에서도 편리하게 사용할 수 있는 관점에서 지원된다.
내가 지금 자동화를 처리하고 있는 항목 중 하나는 통관서류 발행이다. 인보이스에 대한 정보의 메일을 수신하면 매시간 메일을 인식한다. 첨부메일을 확인하여 필요 없는 부분을 삭제하고 순서를 조정하여 추가로 필요한 정보를 내부 시스템에서 가져와 편집하여 메일을 만들어서 관세사로 송신한다.
현재 이 작업은 엑셀을 이용하여 통관 담당자가 처리하고 있다. 하루에 3번에 나누어 인보이스 메일이 도착하고 위에 언급한 플로우를 그대로 사람이 처리하는 방식이다. 대략적으로 하루에 소요하는 시간은 1시간 남짓이다. 이 업무를 RPA가 대신할 시 담당자는 하루에 1시간, 일주일에 5시간이라는 여유시간이 생기게 된다.
RPA로 업무를 자동화하기 위해서는 모든 케이스에 있어서 예외처리가 되어야 한다. 처음 조사해야 할 일은
오차 가능성이다. 결과물의 데이터 오차가 존재한다면 RPA가 처리할 수 있을 정도의 정형화된 예외케이스로 나타낼 수 있는지 확인이 필요하다. 예를 들어 금액의 오차가 발생하면 금액을 송신한 업체에 금액 확인을 요하는 메일을 자동송신하고 해당 메일은 그 다음번 차례로 보류해야 할 것이다. 이런 식으로 업무를 플로우화 하여 끊임없이 의심하고 예외가 발생할 여지가 없는지 의심해야 한다.
사전 검토기간에 최대한 많은 예외발생 구간을 찾아내는 것이 좋다. 현실적으로는 모든 예외발생 구간을 찾아낼 수는 없지만 담당자가 놓치는 부분, 대수롭지 않게 생각했던 부분이 문제가 되는 경우가 많으니 담당자가 실제 업무를 어떻게 처리하는지 면밀히 관찰하고 작은 의문 사항이라도 놓치면 안 될 것이다.
그리고 담당자의 업무 진행방식을 고수할 필요는 없다. 사람이 편한 방식과 시스템이 편한 방식에는 차이가 분명히 존재한다. 담당자의 업무 플로우를 면밀히 파악하여 그대로 답습하지 않고 시스템에서 효율적으로 처리할 수 있는 방식으로 개편해 나가야 한다. 사람이 하던 방식을 그대로 따라 할 시 소요시간이 증가하거나 오류가 발생할 가능성이 높아질 수도 있다. 하나의 RPA로 많은 업무를 처리하기 위해서는 처리 시간도 매우 중요하다.
보통 기간계 시스템을 개발하다 보면 제일 많이 이슈화되는 것이 휴먼에러이다. 오입력이 문제가 되는 경우가 빈번하다. 오입력 처리를 줄이기 위해 예외처리에 심혈을 기울이지만 쉽지 않다. 가끔 감탄을 자아낼 정도의 기상천외한 방법으로 입력하는 경우도 있다. 예외 처리는 절대 상식선에서 끝나면 안 된다는 걸 매번 느낀다. 하지만 RPA는 오입력을 하지 않는다. OUTPUT이 잘못된 경우는 필시 INPUT이 문제가 있다. RPA는 이 휴먼에러를 발생시키지 않는다. 담당자가 실수할 가능성을 제로로 만들 수 있다.
데이터 편집 속도는 사람 기준에서 빠르다. 대량의 데이터를 편집하는 것은 데이터베이스와 연계한다면
더욱 높은 시너지를 낼 것이라 생각한다. 자료를 받고 업로드하는 것까지 RPA가 처리하고 결과 데이터 도출은 데이터베이스에서 한다. 그리고 결과 데이터를 토대로 문서를 작성해서 목적지까지 보내는 것은 RPA가 하는 것이다.
RPA는 밤, 낮, 휴일이 없다. 추가수당, 상여금도 필요 없고 노조도 만들 수 없다. 24시간, 365일 연중무휴로 일을 하며 많은 단순업무들을 처리해 나갈 것이다. RPA는 실체의 대형 로봇이나 복잡한 생산라인의 자동화에 비하면 아주 짧은 기간에 작은 비용으로 사무를 대체할 수 있다.
현재 솔루션마다 포럼이 상이하고 포럼의 데이터도 매우 빈약한 수준인 것으로 보아 아직까지는 범용적으로 사용하는 단계는 아닌 것으로 보인다. 하지만 이른 시점에 라이선스가 저렴해지고 보편화될 것 같다. 개인적인 생각으로는 대규모 조직에서도 사용하겠지만 중소기업에서 단순 보고서나 자료 편집과 견적서와 같은 메일 발송 업무를 RPA를 이용해 자동화하면 인건비 절약에 큰 도움이 될 것으로 생각된다.
지금은 기본적인 기술 밖에 다루지 못하지만 어느 정도 경험이 쌓이고 나면 더 유연하고 많은 범위에서 자동화를 효율적으로 해나갈 수 있을 거라 생각한다. 나아가 더 이상 자동화 할 것이 존재하지 않는다 해도 비정형적인 업무를 정형적으로 세팅해서라도 이 추세는 계속 이어지지 않을까.
