프로세스 자동화란?
프로세스 자동화는 정의된 조직 목표를 달성하기 위해 소프트웨어와 기술을 사용하여 비즈니스 프로세스 및 기능을 자동화하는 활동으로 정의됩니다.
프로세스 자동화 개요
최근 비즈니스 리더들이 잠 못 들게 하는 고민은 무엇일까요? 우선 경쟁이 그 어느 때보다 치열하다는 사실입니다. 또 다른 걱정은 고객과 시장의 요구가 변화하고 진화하는 속도가 매우 빠르다는 점입니다. 경쟁에서 살아남고 성공할 수 있으려면 기업은 경쟁력과 수익성을 높일 뿐 아니라 회복탄력성과 민첩성을 높이기 위해 가능한 모든 이점을 활용해야 합니다. 그래서 프로세스 자동화가 필요합니다.
점점 더 많은 기업이 경쟁력과 수익성을 높이기 위한 강력한 툴로 프로세스 자동화를 도입하고 있습니다. 실제로 전 세계 산업 리더를 대상으로 실시된 최근 가트너(Gartner)의 설문조사에 따르면 응답자 중 80%가 성공을 위한 핵심 비즈니스 우선순위 및 전략 중 하나로 자동화를 꼽았습니다.
BPA(비즈니스 프로세스 자동화) 및 디지털 혁신
비즈니스 프로세스 자동화는 처음에는 비즈니스 프로세스 관리(BPM)라는 더 큰 영역의 한 가지 측면이었습니다. BPA는 시간이 많이 걸리고 반복적인 작업을 대신하여 백엔드 생산성을 향상하는 데 중점을 두었습니다. 하지만 오늘날 BPA는 더 이상 BPM의 단순한 구성 요소가 아니라 디지털 혁신의 원동력이자 모든 디지털 혁신 여정의 중심 초석이 되었습니다. AI와 머신러닝 같은 기술을 기반으로 하는 디지털 혁신은 최신 비즈니스 프로세스 자동화의 범위와 확장성이 거의 무한함을 의미합니다. 이제 현대적인 BPA 솔루션을 백엔드 및 프론트엔드 애플리케이션에 통합해 공급망부터 HR, 재무, 고객 서비스에 이르는 프로세스를 합리화할 수 있습니다.
비즈니스 프로세스 자동화의 단계
비즈니스 프로세스 자동화 예시
임시 또는 일회성 활동이나 작업은 프로세스 자동화에 적합한 후보가 아닙니다. 이 기술은 정형화된 단계, 순서, 규칙이 있는 반복 작업에 더 적합합니다. 자동화를 통해 비즈니스 프로세스는 매번 적합한 인력에 의해 올바른 순서로, 올바른 정보를 고려하여, 지정된 시간 내에 올바르게 수행될 수 있습니다. 계획되고 모델링된 비즈니스 프로세스는 반복 업무와 활동을 줄임으로써 효율성을 개선하는 가장 첫 단계가 됩니다. 프로세스 자동화의 우선순위는 비즈니스마다 다르지만, 프로세스 자동화의 이점을 누릴 수 있는 몇 가지 영역은 다음과 같습니다.
채용. 프로세스 자동화 툴은 이력서와 추천서를 빨리 효율적으로 업로드하고, 심사, 거부 또는 후속 조치를 신속하게 처리하는 등 다양한 채용 활동을 합리화하여 최고의 인재를 발굴하고 영입할 수 있도록 도와줍니다.
직원 온보딩 및 교육. 기록 처리부터 규정 준수 및 교육에 이르기까지 프로세스 자동화를 통해 채용 및 온보딩 작업을 간소화할 수 있습니다. 이를 통해 몰입도가 높고 생산성이 우수한 직원을 더 빨리 육성할 수 있습니다.
지급 및 급여 프로세스. 지난 몇 년 동안 여러 지역에서 근무하는 초단기 계약 근로자와 원격 근무 직원의 수가 크게 증가했습니다. 자동화된 프로세스를 통해 기업은 정기적인 급여 관련 활동은 물론 계약업체 및 외부 벤더에 대한 지급을 합리화할 수 있습니다.
인력 일정 계획. 특히 여러 지역과 부서에 걸쳐 있는 직원의 스케줄 관리는 어려운 일입니다. 부서 간 휴가 요청과 출장을 동기화할 수 있는 기능을 사용하면 휴무를 처리하고 인사팀과 급여팀은 관리 업무를 더 효과적으로 자동화할 수 있습니다.
더욱 간편하고 일관된 송장 처리. 송장 생성은 이상적으로는 회계 부서의 몫이지만, 항상 그렇지는 않습니다. 자동화된 송장 발행 프로세스는 오류, 회계 혼선, 심지어 법적 위험까지 줄일 수 있습니다.
고객 경험. 경쟁이 치열한 환경에서는 고객이 번거로움과 지연을 경험하면 그 어느 때보다 쉽게 이탈할 가능성이 높습니다. 프로세스 자동화는 보다 개인화된 고객 경험을 제공하고 프로세스 흐름을 통해 고객을 빠르고 정확하게 이동시키는 데 도움이 됩니다.
규정 준수 및 규제 업무. 다양한 비즈니스 프로세스가 규정 준수 및 규제 요건을 준수하는 것은 필수적입니다. 프로세스 자동화 솔루션은 파일을 기록하고 가시적인 데이터 추적을 남기므로 이러한 활동을 실시간으로 쉽게 모니터링하고 검토할 수 있습니다. 예를 들어, 유지보수 작업자가 발전소 작업에 접근하기 전에 관리자는 잠재적으로 위험한 모든 시스템에서 필요한 종료 안전 프로토콜이 성공적으로 완료되고 기록되었는지 확인할 수 있습니다.
핵심 비즈니스 프로세스 자동화 기술
모든 디지털 자동화 혁신의 중심은 로봇 프로세스 자동화 및 워크플로 자동화 솔루션입니다.
RPA(로봇 프로세스 자동화)
RPA는 조립 라인에서 볼 수 있는 물리적 로봇을 의미하지 않습니다. 그 대신, 다양한 작업과 상호작용의 자동화와 간소화를 목적으로 비즈니스 시스템에 RPA 툴과 봇을 통합하는 활동을 말합니다. RPA는 BPA의 주요 구성요소입니다. 이는 반복적인 비즈니스 작업을 완료하기 위해 사람의 행동을 모방하고 복사하도록 프로그래밍된 소프트웨어와 봇을 설명합니다. RPA 소프트웨어 로봇은 시스템을 탐색하고, 데이터를 읽고 입력하며, 다양한 규칙 기반 작업을 수행할 수 있습니다.
워크플로 자동화
워크플로 자동화는 종종 RPA와 혼용되어 사용되는 경우가 많지만, 이는 정확하지 않습니다. 워크플로 자동화는 업무 관련 활동 전반에서 작업, 문서 및 정보의 흐름이 정의된 비즈니스 규칙에 따라 독립적으로 수행되도록 하는 것으로 정의할 수 있으며 전체 워크플로 내의 특정 작업을 의미합니다.
프로세스 자동화에 사용되는 몇 가지 기술과 용어
프로세스 자동화는 단순하고 몇 가지 핵심 작업만 포함할 수도 있고, 더 큰 IPA 및 초자동화 여정의 일부가 될 수도 있습니다. 최상의 프로세스 자동화 결과를 얻기 위해 사용되는 몇 가지 기법과 기술은 다음과 같습니다.
초자동화 초자동화는 기술 그 자체가 아니라 가능한 한 많은 비즈니스 및 IT 프로세스를 최대한 신속하게 식별, 검증, 자동화하기 위해 조직이 수행하는 전략적 이니셔티브입니다. 이를 위해 초자동화에서는 AI/머신러닝, RPA, 최신 ERP 시스템, 로코드/노코드 개발 툴을 비롯한 여러 기술, 툴, 플랫폼의 통합과 오케스트레이션이 활용됩니다.
지능형 프로세스 자동화(IPA) 맥킨지(McKinsey)는 IPA를 근본적인 프로세스 재설계와 로봇 프로세스 자동화 및 머신러닝을 결합한 새로운 기술의 집합'으로 정의합니다. 이는 반복적이고 복제 가능한 일상적인 작업을 자동화하고 단순화하는 데 유용한 AI 및 차세대 툴을 이용하여 비즈니스 프로세스를 보강합니다. 즉, IPA는 인간의 활동과 작업을 모방할 수 있을 뿐 아니라 실제로 이를 학습할 수 있습니다. AI 및 인지 기술을 통해 의사결정 기능을 규칙 기반 자동화에 통합하여 인간 작업자의 성과를 개선하고, 속도를 높이며, 위험을 줄이고, 고객 여정을 개선할 수 있습니다.
로코드/노코드 자동화 LCNC(로코드/노코드 자동화)란 드래그 앤 드롭 기능, 시각적 툴 및 수많은 사전 구축된 콘텐츠를 갖춘 애플리케이션과 통합 툴을 의미합니다. LCNC 툴을 사용하면 프로그래밍이나 코딩 기술이 거의 없거나 전혀 없는 사람도 광범위한 관련 분야 전문 지식을 바탕으로 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 하지만 LCNC 자동화 기술에는 견고한 가드레일이 마련되어 있어 IT 팀이 중요한 거버넌스를 확보하고 새로운 자동화 프로세스나 애플리케이션이 시스템 내에서 원활하게 통합되어 가장 엄격한 보안 및 규정 준수 표준을 충족할 수 있음을 보장합니다.
빅데이터 데이터는 단순히 그 양이 많다고 해서 '빅데이터'로 분류되지 않습니다. 빅데이터는 데이터의 양뿐 아니라 복잡성과 속도와 관련된 일련의 기준에 의해 정의됩니다. 정형 데이터는 스프레드시트에서 볼 수 있는 것과 같이 선형적인 형식입니다. 모든 것이 열이나 행에 들어맞습니다. 반면에 비정형 데이터는 고객 피드백, 전자메일, 비디오 또는 이미지와 같이 정량화하기 어려운 정보로 구성될 수 있습니다. 빅데이터는 정의된 비즈니스 규칙에 따라 또는 인공지능(AI) 및 머신러닝 기능을 활용하여 비즈니스 프로세스 자동화에 통합되고 직접 사용될 수 있습니다. 이렇게 통합된 데이터는 의사결정을 안내하는 데 사용되어 프로세스 속도를 높이고 인력이 반복적인 작업과 평가에서 벗어나도록 할 수 있습니다.
인공지능 RPA 기술은 정형 데이터에서 가장 잘 작동하도록 설계되었지만, 가장 가치 있는 인사이트와 인텔리전스는 반정형 및 비정형 데이터(스캔 이미지, 웹페이지, PDF 설명서 등)에 많이 포함되어 있습니다. AI 기술은 이러한 데이터를 처리하고 RPA가 이해하고 사용할 수 있는 정형화된 형식으로 변환할 수 있습니다.
NLP(자연어 처리) 최고의 NLP 기반 챗봇은 사람 말의 정보성 콘텐츠를 통해 학습할 뿐만 아니라 문맥과 어조를 해석하는 방법도 학습합니다. 프로세스 자동화에서 NLP 툴은 상호작용을 더 잘 안내하고 내부 및 고객의 표준 문의에 답변하는 데 유용할 수 있습니다.
머신러닝 빅데이터는 머신러닝 기술이 의사결정을 내리는 데 필요한 대량의 데이터를 제공합니다. 머신러닝(및 이를 구동하는 알고리즘)을 RPA, AI 및 자연어 처리와 같은 기타 툴과 통합하면 트렌드와 패턴을 파악하고 데이터와 인간 사용자로부터 모두 학습할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 이를 통해 프로세스 자동화가 더욱 정확하고 유용해집니다.
지능형 ERP 시스템 수년 동안 기업들은 일상적인 업무와 재무 업무를 관리하고 조정하기 위해 ERP 시스템을 활용하고 있습니다. 하지만 최근의 ERP는 AI와 머신러닝 기술을 통해 비즈니스와 운영의 거의 모든 영역에 지능과 지원을 제공할 수 있는 역량을 갖추게 되었습니다. 많은 자동화 기능이 이미 최신 ERP 시스템의 일부가 되었습니다.
비즈니스 프로세스 자동화의 이점
프로세스 자동화의 가장 큰 원동력은 속도와 효율성 향상, 민첩성과 혁신의 기회 확대에서 오는 분명한 이점과 관련이 있습니다. 이러한 이점은 다음과 같습니다.
전반적인 비즈니스 구조의 민첩성 및 회복탄력성 향상
더 빨라진 주기 시간과 최초 승인율 등 더 효율적인 운영
향상된 가시적인 데이터 추적 및 모니터링을 통한 규제준수 개선
느린 수작업 프로세스의 부담 감소로 혁신과 성장의 자유도 향상
조직 전반의 실시간 협업, 팀워크 구축 및 직원 성공/만족도 향상
고객 서비스 품질 및 응답 시간 개선
프로세스 자동화: 디지털 혁신 여정의 다음 단계
엔드투엔드 프로세스 자동화의 달성은 성공적인 디지털 혁신 여정에서 필수적인 요소입니다. 최근 맥킨지(McKinsey)는 비즈니스 프로세스 자동화 목표를 성공적으로 달성한 업계 리더들을 대상으로 설문조사를 실시했습니다. 그 결과, 모든 성공 사례에는 기본적으로 다음과 같은 세 가지 전략적 요소가 공통적으로 존재한다는 사실을 발견했습니다.
- 자동화는 고립된 몇몇 프로세스를 해결하기 위한 방법으로 사일로에서 다룰 것이 아니라 조직 전체에서 전략적 우선순위로 채택되어야 합니다.
- 프로세스 자동화는 기술이 사람을 위해 작동하도록 하는 데 중점을 두어야 하며, 그 반대가 되어서는 안 됩니다.
- 현재 시장은 특히 예측하기 어렵기 때문에 지속적인 프로세스 자동화의 성공을 위해서는 확장성에 초점을 맞춰야 합니다.
모든 비즈니스 혁신 여정과 마찬가지로 프로세스 자동화는 한 번에 달성될 필요는 없습니다. 가장 중요한 첫 단계는 변화를 관리하고 전체 직원에게 명확하게 정의된 목표와 마일스톤을 전달할 준비를 하는 것입니다.
