업무자동화의 종류와 데이터

데이터로 업무를 자동화하는게 유리한 이유

업무 자동화를 구글에서 검색하면 RPA, App script, Python, Workflow 등 많은 유형과 서비스들이 등장합니다. 일반 사람들 입장에서는 쉽게 이해하기 어렵습니다.

업무 자동화는 기술을 사용해서 업무와 비지니스를 새롭게 구성하는 것을 의미합니다. 기업의 운영 전반을 실행하는 만큼 분야도 다양하여 비지니스, 산업, IT, 인공지능 등 넓게 퍼져 있습니다.

여기서 업무를 자동화는 기술이나 서비스를 구분하면 아래와 같습니다;

• 행위의 흉내: 사람이 직접 하던 업무를 자동화하는데 주로 RPA/스크립트의 영역입니다. 예를 들어, 문서내용을 특정 시스템에 타이핑(실제 화면에서 사람처럼 입력)하는 것입니다. 이는 기존에 존재하는 레거시 시스템을 그대로 두고 사람보다 100배 빠르게 읽고 타이핑하는 일종의 스크립트- 봇(Bot)을 실행하는 프로그램들 입니다.
• 인지의 흉내: 머신러닝/인공지능에 속하는데 사람과 같이 데이터를 이해/추출하는 프로그램들입니다. 예를 들어, 문서를 인식하여 특수한 내용(키워드 등)이 있는지 비교하거나 지능형으로 고객문의에 답변하는 것들입니다.
• 데이터의 자동처리: 데이터 자동화 솔루션이 속하는데, 위의 2개가 사람이 기존에 하던 일을 더 빠르게 하는 것이 목적이라면, 업무 상 데이터를 자동 처리하는 중점을 두고 있습니다. 예를 들어, 설문으로 들어온 고객의 데이터를 내부 CRM 또는 데이터베이스에 로딩시킨다던가, 주기적으로 필요한 정보를 수집하여 저장하거나, 데이터베이스 상의 특정 고객군에게 이메일은 보내는 등의 자동화입니다.

행위의 흉내를 내는 업무자동화들은 시간을 줄여줍니다. 그러나 아래와 같은 제약점이 있습니다;

• 대부분 시간을 몇 분의 일로 줄여주는데 머물게 됩니다. (직원 수천명 회사가 연간 몇 만 시간을 줄였다는 기사를 자주 보지만, 전체 회사입장에서는 0.x 퍼센트 이하입니다.)
• 분야가 제한적입니다. 업무 상에는 사람의 판단이 필수적인 일, 사람의 단순 반복행위(입력/추출 등), 프로그램이 처리하는 일이 있는데 이 중에 사람의 단순 반복행위만 자동화가 가능합니다. 비지니스 프로세스나 전사 조직 입장에서는 개선 효과를 느끼기 어렵습니다.

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우리는 이제 거의 모든 업무에서 데이터를 다루게 되는데, 아래와 같은 업무를 하고 있습니다.

• 데이터의 접근/수집/검색/조회
• 데이터를 업무 프로세스에 맞게 접근, 변형
• 데이터를 다른 솔루션이나 시스템으로 로딩

지식노동자가 업무 상에 데이터 작업에 소모하는 시간은 주당 9시간(인당)입니다. 전체 회사입장에서는 30%의 인건비에 해당하는 엄청난 시간입니다. 즉, 위의 업무들을 자동화할 수 있다면 연간 30%를 절약하며, 시장과 고객에 대한 대응 속도는 빨라지며, 경쟁에서 앞서가게 됩니다.

개발자들은 이미 자동화에 능숙합니다. 데이터를 처리하는 솔루션도 계속 등장하고 필요한 자동화는 직접 개발하기도 합니다.

데이터 자동화 솔루션은 전문지식이 없는 대부분의 사람들에게도 개발자처럼 업무 자동화를 할 수 있는 기능을 제공합니다. 업무 상에서 다루는 데이터를 스스로 자동처리할 수 있습니다.

위의 RPA 류가 너무 비싸고 전문지식이 필요하다는 사실까지 감안하면 이제 어떤 회사에서도 즉시 도입하고 쉽게 사용할 수 있는 자동화가 필요합니다.

아웃코드는 매월 수 천만건의 이상의 업무를 자동화하고 있으며, 비개발자인 실무자들이 스스로 자신의 업무에 맞게 자유롭게 스스로 만든 자동화입니다.