RPA는 AI와 사람을 연결하는가장 쉬운 방법이다

RPA 로봇을 활용할 때 주의해야 할 점이 한 가지 있다. 바로 이 로봇은 ‘머리가 없다’는 것이다. 즉, 스스로 생각하지 못한다. 모든 규칙을 정해서 일을 시키면 로봇은 그대로 수행한다. RPA의 정의에서 ‘규칙적’이라는 표현이 있는 이유다. RPA 로봇은 규칙이 정해진 일만 처리할 수 있다. 그런데 최근에는 이러한 한계를 극복하기 위해 로봇에 생각하는 방법을 결합하거나, 사람이 대신 생각해서 결정을 내려주는 시도가 있다. 이러한 시도를 로봇에게 머리를 달아주는 것이라고 표현한다. 로봇에게 머리를 달아주는 방식은 2가지다. 첫 번째는 사람이 대신 판단할 수 있도록 로봇과 담당자의 의사소통을 원활하게 만드는 것이다. 두 번째는 인공지능을 이용하는 것이다.

RPA 로봇은 메일이나 핸드폰 문자와 같은 디지털 통신 방식을 활용해 사람에게 정보를 전달할 수 있다. 마찬가지로 로봇도 디지털 인격으로 메일 주소나 휴대폰 번호, 카카오톡 아이디를 받을 수 있다. 사람과 로봇이 같은 웹페이지에 접속해 서로 동일한 정보를 확인할 수도 있다. 이것을 ‘사람과 로봇의 의사소통’이라고 표현한다.
사람과 로봇의 의사소통을 통해 사람의 판단에 따라 로봇이 수행하도록 구현한 몇 가지 사례가 있다. A회사에는 외부 웹사이트 게시판에서 자사와 관련된 내용의 게시물을 검색해 회사 내부 게시판에 올리는 업무가 있다. 3개 사이트에서 각각 필요한 키워드를 검색하고 게시물 중에서 자사와 관련된 내용만 선별해서 제목, 내용, 첨부, 날짜, 기관을 내부 게시판에 업로드한다. 이 업무를 자동화할 때 가장 큰 어려움은 ‘A회사와 관련된 내용을 판단’하는 것이었다. 그래서 RPA는 우선 3개 사이트에서 키워드로 검색한 결과를 모두 엑셀 파일에 저장해 담당자의 메일로 전달한다. 담당자가 검색 내용 중 내부 게시판에 업로드할 것을 지정하면 로봇은 지정된 것만 내부 게시판에 업로드한다. 메일 대신 핸드폰 문자를 활용하는 방식도 생각해볼 수 있다. 로봇이 문자에 키워드 검색 결과를 토대로 결정을 요청하는 웹페이지 링크를 넣어서 보내면, 담당자는 링크를 클릭해서 ‘자사와 관련된 내용을 지정’하고 다시 로봇이 실행하도록 하는 것이다. 또 다른 사례는 영수증 이미지를 읽어서 경비 처리 시스템에 등록하는 업무였다. 다른 직원들이 회사 경비를 사용하고 영수증 사진이나 스캔 이미지를 담당자에게 보내면 그 내용을 시스템에 등록하는 업무를 자동화했을 때의 어려움은 영수증 이미지를 ‘정확하게 읽었는지를 판단’하는 것이다. 정확한 판단은 업무 담당자가 직접 해야 하므로 담당자가 사용하는 컴퓨터에 RPA 로봇을 설치한다. 담당자가 직접 로봇에게 업무 수행을 시키면 RPA는 모든 영수증을 읽고 이미지와 내용을 비교하는 화면을 띄워 담당자가 정확한지 판단할 때까지 기다린다. RPA는 담당자가 정확하다고 결정하면 그 내용을 경비 처리 시스템에 등록한다.

사람이 의사 결정을 하고 RPA 로봇이 수행하는 방식을 넘어서 인공지능 기술을 이용해 RPA가 의사 결정을 할 수도 있다. 인공지능은 “판단, 추론, 학습 등 인간의 지능을 갖춘 컴퓨터 프로그램”이다. RPA 로봇이 업무를 처리하는 과정에서 사람에게 의사 결정을 물어보는 대신 인공지능 프로그램에 의사 결정을 맡기는 것이다. RPA 로봇은 일반적인 프로그램을 실행하듯이 인공지능 프로그램을 실행해서 의사 결정을 확인할 수 있다. RPA 로봇이 사람과 의사소통을 할 때는 사람의 응답을 기다려야 하므로 시간의 단절이 있을 수밖에 없다. 하지만 인공지능 프로그램을 실행하면 곧바로 의사 결정을 해서 업무를 수행할 수 있다. 가장 많은 사례가 SNS나 인터넷상의 게시글 내용이 긍정적인지 부정적인지를 판단하는 것이다. B사는 페이스북이나 인스타그램 내용 중 자사 제품과 관련된 부정적인 게시글을 확인하는 업무를 자동화하고 있다. 여기서 문제점은 ‘자사 제품과 관련된’, ‘부정적인 내용’ 2가지다. 우리 RPA팀은 해당 제품의 키워드로 내용을 검색하고 관련성과 긍정적 또는 부정적 감정을 분석할 수 있는 AI에게 전달해 부정적인 게시글만을 찾아냈다. 판단이 필요한 부분에 AI를 적용하고 그 판단에 따라 RPA 로봇이 처리한다.

 

로봇에게 머리를 달아주는 2가지 방법은 상황에 맞게 절충하는 방식으로 활용되고 있다. 현재까지는 사람과 RPA 로봇이 의사소통을 하는 방식이 더 많이 사용되고 있지만, 자동화 업무에 RPA와 AI를 결합하는 시도가 늘어나고 있다. RPA와 결합하기 좋은 기술로 이미지에서 데이터를 추출하는  OCR에 AI를 적용해 인식의 정확도를 높이고 있다. AI는 현재 가장 중요한 IT 기술이다. 회사의 미래 가치가 AI에 있다고 믿으며 거의 모든 분야에 AI를 결합하는 시도를 하고 있다. 하지만 AI 기술을 실제 업무에 활용하는 데 몇 가지 어려움이 있다. 가장 큰 문제는 AI 모델이 필요로 하는 양식에 맞게 사용하기가 까다롭다는 점이다. 또한 그 결과를 해석하려면 AI 모델에 대한 지식이 있어야 한다. RPA가 필요한 지점이 여기다. AI 기술을 결합하는 방법은 RPA 스크립트에서 처리하고 그 결과를 해석해 담당자는 업무와 관련된 내용만 인식할 수 있도록 하는 것이다. RPA를 업무에 적용한 실제 사례를 보면 이해하기 쉬울 것이다.

RPA와 AI를 결합하는 기술적인 방법은 다양한 형태로 시도되고 있다. 전 세계 여러 회사도 생산성을 높이기 위해 RPA를 활용한 자동화 프로세스를 계속 모색하고 있다. AI 기술과 RPA의 결합은 글로벌 비즈니스 환경을 재편할 정도의 영향력이 있다고 한다. RPA와 AI를 결합해 사람이 수행하던 업무를 대행을 할 수도 있고, RPA와 AI가 만나 이전에는 할 수 없었던 새로운 업무 영역을 만들어낼 수도 있다. 자동화할 수 있는 다양한 기술 결합에 도전하고 있는 추세이다. 바로 여기가 사람의 창의적인 상상력이 필요한 부분이다. 이미 다양한 AI 기술이 상용 서비스로 제공되고, RPA 솔루션 업체들도 서로 경쟁적으로 새로운 기능을 발표하고 있다. 이제 개인의 업무와 회사에 어떻게 적용할 것인가 하는 판단과 실행력이 필요하다.