올해 전 세계적으로 가장 화제가 되는 단어를 꼽자면 단연 ‘AI(Artificial Intelligence, 인공지능)’입니다.

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어떤 이는 “AI가 세상을 삼키고 있다”고 표현할 정도로 AI는 이제 우리의 삶 속에 깊숙이 관여되어 있습니다. 대부분의 사람들이 AI 기술을 경험해 봤으며, 거의 누구라도 이용할 수 있죠. 특히 오픈AI의 생성 인공지능 서비스인 ‘챗GPT’가 세상에 등장하면서 AI의 진입장벽은 눈에 띄게 낮아졌습니다. 누구든 마음만 먹으면 AI를 활용해 새로운 서비스를 개발할 수도 있게 되었을 정도입니다.

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AI가 대중적으로 활용되기 시작한 초기에는 단순히 데이터의 검색·취합 등의 용도에 머무르기도 했습니다. 하지만 기술이 발전하면서 다양한 서드 파티* 기업들이 진입했고 대규모 투자를 이끌어냈죠. 그리고 이 같은 시장의 활성화는 기술 응용 및 사용 범위의 확장을 가속시켰습니다. 그 결과, 이제는 AI가 도달할 수 없는 영역으로 여겨졌던 창작 활동이나 이미지 인지의 영역마저 예상보다 훨씬 빠른 속도로 상용화되었고 전 산업의 구조에 큰 파장을 일으키고 있습니다.

* 서드 파티(Third Party): 원천기술과 호환되는 상품이나 해당 기술을 이용한 파생상품을 만드는 회사.

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전문가들은 AI 기술의 발전이 노동력을 대체하여 여러 산업군의 고용·업무 구조를 이끌어낼 것으로 전망했는데요. 특히 반복 작업, 데이터의 취합, 편집, 전송 등 사무직군의 업무가 가장 먼저 AI로 대체될 것으로 예측했습니다.

이와 관련해 주목받는 기술 중 하나가 ‘하이퍼오토메이션’, 그리고 ‘RPA’입니다.

하이퍼오토메이션, 그리고 RPA

‘하이퍼오토메이션(Hyperautomation)’이라는 용어를 만든 가트너는 이를 두고 ‘점점 더 많은 프로세스를 자동화하고 인간을 증강하는 데 첨단 기술, 인공지능, 머신러닝을 활용하는 것’이라고 정의합니다. 즉 첨단기술로써 기존 자동화 과정을 대폭 진화시키는 것, ‘초자동화’를 의미하죠. 기존의 자동화가 반복적인 작업만을 수행할 수 있다고 했을 때, 초자동화는 이 자동화 기술에 AI 기술을 접목시켜 ‘전체 프로세스의 자동화’를 실현한다는 것입니다.

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가트너는 용어를 선보인 다음 해인 2022년, 전략적 기술 트렌드 12가지 중 하나로 ‘하이퍼오토메이션’을 언급하기도 했습니다. 가트너는 글로벌 기업들이 하이퍼오토메이션을 통해 2024년까지 30% 이상의 운영비용을 감축할 수 있을 것이며, 많은 기업이 이 같은 비용 절감을 통해서 기존 사업의 투자 증대와 신사업 진출을 가속할 수 있을 것으로 내다봤습니다.

그리고 이러한 하이퍼오토메이션의 구축에 필요한 핵심 기술로 꼽히는 것이 바로 ‘RPA’입니다.

RPA(Robotic Process Automation)는 디지털 로봇 또는 가상 소프트웨어 로봇을 사용해 시간이 많이 드는 수작업을 수행하는 비즈니스 프로세스 자동화 기술입니다. 다양한 로봇과 생산 라인이 하드웨어를 통해 자동화를 수행하여 육체노동을 줄인다면, RPA는 소프트웨어를 통해 사무작업을 줄이는 기술이라 할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 반복적이고 정형적인 업무들을 자동화하여 업무 효율을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다.

특히 RPA는 사람과 달리 연중무휴 24시간 운영할 수 있기 때문에 심야 관제, 연속적인 데이터 분석을 통한 이상 징후 포착 등 인력 투입에 제한적이었던 업무들을 해결할 수 있는 대안으로 꼽히고 있습니다.

일각에서는 AI 기반의 RPA를 통한 업무 인력의 대체가 고용을 감소시킬 수 있다는 우려를 내비치기도 하지만, 많은 관련 전문가들은 RPA를 통한 업무 처리와 이러한 우려는 별개라는 의견을 내고 있습니다. RPA가 단순 반복적인 업무를 자동화할 수 있지만 창의성이나 판단력이 필요한 업무는 아직 자동화할 수 없기 때문입니다. 즉, 단순 반복적인 업무에 창의성과 판단력이 요구된다면 RPA가 도입된다 하더라도 전문 인력의 수요가 줄지 않을 것이라는 입장입니다.

또한 RPA를 활용하면 1인당 업무 효율을 높일 수 있기 때문에 직원들은 생산성을 높이고 불필요한 근무 시간을 줄일 수 있습니다. 기업은 높은 생산성을 바탕으로 새로운 사업 영역에 진출할 수 있으며, 이는 더 많은 고용 창출로 이어지는 순기능으로 작용할 수 있습니다.

물류산업에서의 ‘RPA’

많은 전문가는 RPA가 가장 큰 효율을 낼 수 있는 분야가 ‘물류’라고 말합니다. 이는 물류가 가장 많은 데이터가 발생하고 처리되는 산업이라는 특성과 더불어, 전체 산업군을 비교했을 때 물류산업의 IT 도입률이 가장 낮은 편이어서 변화의 영향력이 높은 분야이기 때문입니다.

일반적으로 RPA 도입은 아날로그 정보 디지털화(1단계) → 디지털 정보 기반 업무 개혁(2단계) → 업무 개혁을 통한 비즈니스 변혁(3단계)으로 이어지는 디지털 전환과 동시에 진행됩니다. AI 및 빅데이터와 결합한 디지털 전환은 물류 생산성을 높이는 데 크게 기여하며, 물류에 도입된 RPA는 △ 신속·정확한 재고관리 △ 주문 경로 자동 생성 △ 자동 추적을 통한 운송 가시성 확보 △ 리포팅(Reporting)과 피드백 자동화 등을 실현할 수 있습니다.

신속·정확한 재고관리는 물류기업의 중요한 경쟁력 중 하나지요. 물류 RPA는 구매 및 유지, 업데이트를 자동화해 업무 시간 단축, 수작업 오류 예방은 물론, 상품 공급자에게 재고 상태를 실시간으로 알리고 대응 지침을 제시하는 작업도 가능합니다.

또한 복수의 RPA 시스템을 활용하면 물류 효율성을 더욱 높일 수도 있습니다. 우선 자동 추적을 통해 운송 가시성을 확보하면 운송 확인 절차를 간소화할 수 있습니다. 이는 기존 자원을 다른 핵심 업무에 투입할 수 있는 여력을 제공하며, 고객 입장에서는 자동 추적 과정에서 제공되는 정보로 배송 시간을 예측하고 지연 여부 등을 확인할 수 있습니다.

또한 대다수의 물류기업이 디지털화로 효과를 기대할 수 있는 대표적 부분이 리포팅과 피드백 자동화인데요. 물류기업은 RPA를 이용해 화물관리를 비롯한 여러 부분에서 분석한 리포트를 관계자들에 보낼 수 있고 예측된 상황에 대해서도 피드백을 자동 전달할 수 있습니다.

관련 전문가들은 물류산업 내에서도 특히 해운과 운송, 풀필먼트 영역에서 RPA의 도입 효과가 높을 것으로 전망하고 있습니다.

1) 해운

해운은 기상, 물동량, 환율 등 다양한 요인에 따라 운임이 결정됩니다. 때문에 기존에는 담당 직원이 직접 다양한 카테고리에서 발생되는 비용을 계산하거나 최적의 스케줄을 수립하는 업무를 수행해야 했습니다. 이 같은 업무들은 반드시 직원의 높은 숙련도가 요구됐으며, 아무리 높은 숙련도를 가지고 있다고 하더라도 정보의 변동성으로 인한 사고와 휴먼에러를 피하기에는 한계가 있었습니다.

RPA는 데이터 취합과 계산을 상시로 진행하여 계산의 오차 및 변수에 따른 손실을 최소화하고 결제 시점에서의 비용을 최적화할 수 있습니다. 또한 물류 진행 프로세스 중에 요구되는 수많은 서류의 발급과 취합, 제출 등을 수행함으로써 통관 절차 자동화를 실현하고, 세관에서도 해당 서류의 유효성 검사와 분류 작업을 자동화함으로써 통관 및 검수 절차를 대폭 단축할 수 있습니다.

 2) 운송

운송 작업에도 RPA를 활용함으로써 소요 시간과 비용을 최적화할 수 있습니다.

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화물의 운송료는 기본적으로 경로에 따른 유류비와 통행료, 시간, 거리 등을 종합하여 측정합니다. 하지만 실제로는 이 같은 요인 외에도 화물 무게, 상·하역에 따른 대기시간, 편도 운송에 따른 공차율 등 더 많은 요인이 운송사의 수익성에 영향을 미칩니다. 하지만 이렇게 수많은 요인을 하나하나 분석하기는 매우 어려웠기 때문에 대부분의 운송료는 거리 기반의 비용으로 협의가 되었습니다. 또 차량의 관리와 배차 스케줄링, 경로 선정 또한 데이터의 취합·분석이 어려워 정성적인 방식으로 관리되는 실정이었습니다.

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하지만 RPA 도입을 통해 도로 별 상황에 따른 배차, 라우팅(경로 선택) 등을 빠르고 정확하게 진행할 수 있으며, 각 차량의 거리와 운행 상태에 따른 맞춤형 관리를 통해 소모품 및 정비비용까지 절감할 수 있을 것으로 기대됩니다.

3) 풀필먼트

풀필먼트는 물류 영역 중에서도 RPA가 가장 높은 효율성을 기록할 수 있는 분야로 꼽히고 있습니다. 이커머스 상품 카테고리의 확장과 주문 형태의 비정형성으로 인해 주문에서 배송까지 각 영역의 복잡성이 증가하면서 데이터 분석의 필요성이 높아지고 있기 때문입니다.

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이커머스 산업의 전체 프로세스가 효율적으로 진행되기 위해서는 정확하고 빠른 정보 분석과 즉각적인 대응 방안 수립이 필요합니다. 또 이들은 고객 만족 실현에도 큰 영향을 미칩니다. 때문에 데이터 분석 능력과 자동화 시스템은 이커머스 기업이 갖춰야 할 핵심 역량으로 꼽히고 있습니다.

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이커머스 산업에서 RPA는 홈페이지 접속량과 상품 정보로의 유입, 결제 등 물동량에 영향을 주는 다양한 정보를 실시간으로 분석하여 주문 예측에 필요한 정보를 선제적으로 얻을 수 있게 합니다. 또한 정보를 바탕으로 최적화된 대응 방안을 수립할 수 있습니다. 뿐만 아니라 주문 처리 순서와 적정 인력 계산을 출근 시간 이전에 완료함으로써 근로자들이 출근 즉시 업무를 진행할 수 있는 환경을 구축할 수 있습니다.

| 출 처 | 

한진 공식 블로그, 2023년 7월 28일, "업무효율성 높이는 자동화 기술 'RPA', 단순반복업무를 부탁해!",

https://blog.naver.com/hanjinsns/223167362413