가트너는 RPA 툴을 도입하려는 기업들에게 솔루션이 △UI 스크래퍼와 함께 오케스트레이션되는 API 커넥터 △봇의 UI 프론트 엔드를 구축하기 위한 로코드 UX △자동화 워크플로의 헤드리스 혹은 서버리스 오케스트레이션(헤드리스 봇)의 기능이 있는지 살펴봐야 한다고 조언하고 있다. 현재 2세대 RPA들은 대부분 이러한 기능을 지원하고 있지만 그렇지 않은 툴도 남아 있기 때문이다.

RPA 업체들의 솔루션 고도화도 이런 점을 반영하며 크게 두 가지 방향에서 이뤄지고 있다. 첫번째는 태스크 자동화와 프로세스 자동화를 구분하는 것이며 두번째는 AI 머신러닝 기능의 결합이다. AI 지원 RPA는 자동화의 대상 범위가 비정형 프로세스, 특히 문서를 포함한 프로세스로 확대됨에 따라 필연적인 수순으로 보인다.

우선 태스크 자동화와 프로세스 자동화의 구분은 글로벌 RPA 솔루션 기업들을 중심으로 일어나고 있다. 가트너 등 전문가들은 기존 프로세스 점검 및 개선, 단순화 작업 없이 RPA를 적용할 경우 미래의 기술 부채를 남길 것으로 우려하는데, 국내 기존 RPA 프로젝트 대부분은 엄격한 의미의 ‘프로세스’ 자동화 아닌 ‘태스크’ 자동화였기 때문에 오히려 이러한 우려에서 자유로울 수 있다. 또 이는 ‘프로세스’ 자동화 솔루션 업체들에게 아직도 많은 시장이 남았음을 의미한다.

RPA의 P, 프로세스를 어떤 범주로 정의할 것인가는 이론적, 현실적으로 여러 의견이 있다. 업계 관계자들과 컨설턴트들의 의견을 종합해 정의 내려보면 ‘태스크’는 개인 데스크톱에 국한돼 수행되는 개별 업무를 지칭하고 ‘프로세스’는 이 태스크가 다른 태스크들로 계속 연결되어 진행되는 경우를 간주한다. 통칭 비즈니스 프로세스다. 가트너의 RPA 정의나 도입 조언은 후자에 해당된다.

따라서 국내 기존 RPA 프로젝트는 ‘태스크’ 자동화였지, 엄격한 의미에서의 프로세스 자동화는 아니었다. 시장은 여전히 RPA=태스크 자동화로 인식하는 분위기다. 이 때문에 가트너의 RPA 도입 조언은 국내 기존 RPA 프로젝트에는 해당되지 않을 수도 있다. 프로세스의 사전 점검(프로세스 마이닝)은 특정 태스크 업무에 국한된 RPA에는 필요 없기 때문이다.

UI 스크래핑에 의존하는 자동화의 문제점 역시 RPA 적용 대상이 MS 엑셀, 이메일 시스템 등 UI 변경이 거의 없는 경우 큰 문제되지 않는다. 실제로 국내 많은 RPA 프로젝트가 이를 대상으로 했다.

김인현 투이컨설팅 대표는 “프로세스가 여러 사람 또는 여러 조직을 통해 수행되는 것이라면 태스크는 한 사람이 한 장소에서 처리하는 것을 뜻한다”며 “RPA가 프로세스 수준을 커버하려면 BPM(Business Process Management) 정도의 기능을 해야 되는데 현실은 그렇지 않다”고 지적했다.

BPMS는 한때 많은 주목을 받았으나 관심이 부쩍 줄어들었는데 이는 비즈니스 프로세스가 수행되는 과정에서 여러 종류의 작업이 연관되어 있는 문제를 BPM이 해결하지 못해서라는 게 김인현 대표의 설명이다. 하지만 태스크는 이러한 장애 요인이 없으며, 특정인 1인이 특정 장소 1곳에서 주로 PC를 사용해 수행하는 업무가 대상이다. 김인현 투이컨설팅 대표는 “따라서 (기존)RPA는 정확하게 이야기하면 태스크 자동화 솔루션이라고 보는 것이 타당하다”고 말했다.  

유아이패스코리아 역시 마찬가지 견해를 보인다. “RPA에서 말하는 프로세스를 세분화하면 다수의 직원들이 참여하는 ‘엔드-투-엔드 프로세스’와, 프로세스의 하위 구성요소인 ‘태스크’로 두 가지 의미로 나눌 수 있다”고 전제한 뒤 “RPA에서 태스크는 개인 태스크(Personal Task) 의미로 정의/자동화되는데 사전 점검 및 표준화 등을 수행하는 마이닝은 ‘프로세스’ 자동화에서는 수행하는 것이 바람직하지만 개인 태스크에서는 이러한 과정이 필요 없는 경우가 많다”고 설명했다.

RPA 적용, 태스크 혹은 프로세스?

물론 그렇다고 해서 태스크 자동화가 무의미하거나 가치가 없다는 뜻은 아니다. 기업 업무에서 많은 일들이 개인 PC, 태스크로 처리되기 때문에 이 작업을 자동화하는 것은 임직원들이 업무 시간의 많은 부분을 단순 반복 업무에서 탈피해 더 높은 가치의 전문 업무에 집중할 수 있도록 해준다. 기업의 전반적인 업무 생산성에 기여할 수 있다. 다만 사용자들이 RPA로 그보다 훨씬 더 넓은 범위인 프로세스, 더 다양한 업무를 자동화할 수 있다는 점을 간과하는 것이 문제다.  

이는 기업들이 RPA를 도입하는 궁극의 목적이, 자동화의 지원으로 업무 생산성을 높이면서 대내외 환경 변화에 신속하게 대응할 수 있는 비즈니스 민첩성과 적응력을 확보하기 위해서라는 점에서 중요하다. 현재 디지털 전환과 기업 경쟁력 향상에는 업무의 단순 자동화가 아닌, 업무 프로세스의 지능형 자동화가 요구되는 시점으로, 가트너가 인텔리전트 하이퍼오토메이션을 구현하는 솔루션 카테고리에 BPM을 포함시키고 있는 것도 같은 맥락이다. 가트너 하이퍼오토메이션 솔루션 중에는 RPA 외에 의사결정(decision)/프로세스/태스크 자동화 툴의 기타 유형이 포함된다.

기업 사용자들이 RPA 도입에 앞서 자동화 적용 대상을 태스크 자동화와 프로세스 자동화를 구분할 때 RPA를 데스크톱 국한 태스크 자동화에서 비즈니스 프로세스로 확대 적용시킬 수 있다. 즉, RPA는 태스크뿐 아니라 프로세스(전사 업무 흐름) 기반 자동화도 수행할 수 있는데, 기업과 조직은 RPA 프로젝트의 목적과 기대효과, 그에 따른 적용 대상과 범위를 명확히 해야 RPA 프로젝트를 성공적으로 수행할 뿐 아니라 투자회수(ROI) 효과도 거둘 수 있다.

프로세스를 대상으로 RPA 자동화를 할 경우에는 프로세스 마이닝을 사전 수행하는 것이 효과적이다. 가트너가 얼마 전 발표한 글로벌 CFO 설문조사 보고서에 따르면 대다수의 CFO들은 RPA가 기대치에 못 미쳤다고 답변했는데, 많은 CFO들이 RPA ROI를 도출하기 위해 프로세스 마이닝을 동반할 것이라고 답변했다. 가트너의 CFO 설문 조사 분석에 따르면 향후 2년간 RPA의 성장 동력은 크게 세 가지로, 임베디드 머신러닝, 클라우드 딜리버리, 프로세스 마이닝과의 통합이다.

프로세스 마이닝 및 태스크 마이닝, RPA 등 다양한 자동화 관련 솔루션을 보유한 유아이패스코리아는 “프로세스의 RPA 적용은 사전 점검 및 표준화, PI 등을 수행하는 것이 바람직한데 이를 더욱 용이하게 그리고 과학적 도움과 근거를 주기 위한 방안이 프로세스 마이닝”이라고 설명한다.

개인 태스크에는 이런 과정이 필요 없는 경우가 많지만 태스크 자동화 또한 여러 명이 동일한 태스크를 수행하는 경우에는 마찬가지로 사전 점검이 필요하다고 지적하고 있다. "어떠한 형태이던 프로세스에 대한 확인 혹은 자동화 대상 발굴은 기존에도 수행되고 있으나, 이 결과가 만족스럽지 않은 경우가 있고, 과학적으로 더 수월하게 돕기 위한 방안"이 마이닝 솔루션이라는 설명이다. 

RPA를 태스크 아닌 프로세스에 적용하면서 프로세스 마이닝을 수행하지 않았을 경우에는 가트너가 우려한 미래의 기술 부채를 안을 가능성이 높다.

국내 프로세스 마이닝 솔루션 기업인 퍼즐데이터는 프로세스 마이닝 또한 엔터프라이즈 비즈니스 프로세스 가시화를 의미하는 협의의 프로세스 마이닝, PC 로그를 대상으로 단위 업무를 분석하고 자동화하는 태스크 마이닝 두 가지로 구분하고 있다. 자사와 글로벌 기업인 셀로니스 등은 업무 프로세스 단위의 시스템 이벤트 로그 데이터로부터 프로세스를 가시화, 분석, 개선하는 솔루션이라고 주장한다.

프로세스 자동화, 상시 프로세스 점검 동반 필요

퍼즐데이터의 프로세스 마이닝 방법론에 따르면 분석 대상 및 범위 선정→데이터 추출(시스템 로그)→데이터 처리→프로세스 도출 및 분석→프로세스 진단의 과정으로 진행된다. 사전 정의해둔 표준 프로세스와의 정합성을 체크해 표준을 따르지 않는 경로를 파악하며 표준 미준수 업무 경로에 대한 심화 분석을 수행하면서 비즈니스 리스크 수준별 표준 미준수 업무 경로를 파악하게 된다. 비즈니스 리스크가 높은 경우에서 표준 미준수 업무 경로부터 바로잡아야 하는 것은 물론이다.

김영일 퍼즐데이터 대표는 “협의의 ‘프로세스’에 RPA를 적용할 경우 프로세스 마이닝은 일회성 프로젝트가 아니라 상시 프로세스 모니터링과 개선, 예측을 수행하는 순환 구조여야 한다”고 역설한다.

실시간 이벤트 로그를 표준 모델과 비교해 적합도를 상시 검사하고, 룰 기반 이상 상황 감지 및 경보를 제공받으며, 사용자가 설정한 시간 간격마다 프로세스 맵과 KPI 지표, 그래프, 테이블이 갱신되어 업무 진행 현황 모니터링이 자동화된 일상 업무로 수행되어야 한다는 설명이다. 표준 프로세스에 벗어나는 업무 흐름을 실시간으로 탐지하고 해당 문제의 원인을 파악해 바로 개선하는 순환 구조일 때 프로세스 자동화(RPA)의 효용성 또한 높아지기 때문이다.

김영일 퍼즐데이터 대표는 “비즈니스 프로세스의 자동화와 태스크 자동화를 구분하여 RPA를 고민하는 것이 타당하며 RPA 업계가 태스크 자동화와 밀접한 영역을 RDA(Robotic Desktop Automation)으로 별도 분리하는 것도 이 때문일 것”으로 추정했다. 퍼즐데이터는 현재 프로세스 마이닝 솔루션인 프로 디스커버리(ProDiscovery) 3.0를 제공하고 있으며, 태스크 마이닝 솔루션의 개발 로드맵을 그리는 중이라고 전했다.

프로세스와 태스크의 구분은 기업형 RPA를 표방하는 블루프리즘코리아에게서 더욱 뚜렷하게 나타난다. 블루프리즘코리아는 기존 RPA 솔루션 및 RPA 프로젝트가 과연 ‘프로세스’를 대상으로 했는가라는 의문을 제기하고 있다. 초기 도입 비용에 대한 부담, 특정 부서에 국한된 검토 등을 이유로 대부분의 고객들이 단위 부서의 일부 태스크 자동화로 접근하고 있는데, 이 경우 초기에는 자동화 효과를 체감하지만 자동화에 따른 지속적인 가치를 창출하는 데에는 실패한다고 주장한다.

“전사 관점의 프로세스 분석 및 최적화, 병목 부분 자동화를 해야만 비즈니스 경쟁력을 확보할 수 있다”는 블루프리즘코리아는 “비용 문제로 개인 PC 내에서 자동화를 수행하는 데스크톱 자동화, 어텐디드 자동화(Attended Automation. 특정 데스크톱에서 특정 워크플로 내 수행되는 특정 이벤트, 작업, 명령에 의해 실행되며 사람의 개입과 의사결정이 필요한 자동화 봇)로 시작할 경우 자동화 프로세스의 버전 관리와 거버넌스 문제를 야기하고 자동화 자산이 축적되지 않으며 지속적으로 개발 비용이 발생하게 된다”고 설명했다.

블루프리즘코리아는 RPA를 소규모 태스크 자동화로 시작하더라도 프로세스 단위의 확장, 중앙 제어, 거버넌스, 자산화, 재사용성 등을 고려해 솔루션을 선택하고 자동화 운영 모델에 대한 고민이 필요하다는 견해다.

“단위 태스크 자동화에만 초점을 맞추면 데스크톱 자동화 혹은 어텐디드 봇으로도 원하는 바를 달성할 수 있지만, 이 경우 각 부서의 태스크가 상호 연결된 프로세스 표준화/자동화로 진화하기 어렵다는 게 가장 큰 문제”이며 “블루프리즘은 중앙 버전 관리와 스케줄 관리, 수행 로그 저장 등이 갖추어진 기업형 프로세스 자동화에만 집중해 왔다”고 강조했다.

최근 개인 비서 개념의 자동화 수요가 확대되고 있어 데스크톱 자동화 솔루션을 출시했지만, 중앙 서버에 버전관리, 수행 로그 저장 등을 강제해 거버넌스 문제를 해결한 것이 차별점이라고 강조했다. “무엇보다 중요한 것은 파일럿 프로젝트 등으로 기업 내부 인력이 직접 개발, 운영하는 경험을 통해 장기적 관점에서 핵심 역량을 내재화하는 것”이라고 덧붙였다.

협의의 프로세스 자동화와 태스크 자동화를 구분할 때 태스크 자동화는 상대적으로 사전 점검이 덜 필요한 영역이긴 하지만 태스크 마이닝이 무의미하진 않다. 김인현 투이컨설팅 대표는 “개인 업무 수준의 태스크 자동화라면 프로세스 차원의 개선 노력은 필수가 아닐 수 있으나 이 경우에도 프로세스 정비와 태스크 최적화 후 RPA를 도입하는 것이 ROI를 높이는 방법일 것”으로 권고했다.

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