“생성AI와 결합된 RPA로 하이퍼오토메이션 혁신 이끌 것”

[인터뷰] 박현호 레인보우브레인 대표

사람이 수행하는 단순 반복 업무를 모방해 동일한 방식으로 작업을 수행함으로써 비즈니스 프로세스를 자동화하는 RPA는 이미 많은 기업들의 재무, 회계, 법무, 영업, 마케팅, 구매, 물류 등 대부분의 비즈니스 영역에 활발히 적용되고 있다.

이렇게 단순 반복 업무의 자동화로 생산성을 향상시키고 업무 효율을 높이는 기술은 코로나 팬데믹 이후 광범위하게 확산되고 있으며, 최근에는 AI, 특히 생성AI의 등장으로 더욱 다양한 분야에서 혁신을 이끌어 내는 기반으로 자리잡고 있다.

지난 2017년부터 2017년부터 국내 금융·제조·유통·공공서비스 등 전 업종 100여 고객사와 2000건 이상의 업무 프로세스를 자동화하면서, 국내 RPA 분야를 이끌어 온 레인보우브레인 또한 기존 RPA에 AI 기술을 결합해 고객들의 비즈니스 혁신을 한차원 높은 곳으로 끌어 올리고 있다. 특히 올해부터 자동화 기술과 생성AI 연동을 통해 업무자동화 수준을 한 층 고도화해 나가고 있는 레인보우브레인의 박현호 대표를 만나 RPA와 AI가 열어가는 새로운 시장 기회에 대해 들어봤다.

생성AI에 관심을 갖게 된 이유는 무엇인가?

RPA는 이미 기업들의 보편화된 IT 기술로 인식돼 왔지만, 규칙적이고 매뉴얼 기반의 업무에 국한되는 한계를 보인 것도 사실이다. 업무 본질에 대한 이해나 업무 처리 과정에서 주고받는 데이터(주로 말, 글 등 언어)에 대한 이해가 필요한 수준 높은 업무나 핵심적인 업무를 자동화하기 위해서는 종전의 AI 기술은 고도의 기술과 인력, 비용이 요구됐고, 업무 자동화 완성도 또한 기대에 미치지 못했다.

하지만 생성AI의 출현으로 이제 기업들은 비즈니스와 관련된 데이터를 사전에 학습시켜 전문가 수준의 업무 처리를 하는 지능형 업무자동화가 기능해졌다. 생성AI는 대용량 데이터를 활용해 더 빠르고 효율적으로 작업을 수행할 수 있으며, 창의적인 작업과 결정에도 도움을 줄 수 있다. 예를 들어, 기업은 생성AI를 사용해 고객서비스 개선, 인사, 마케팅 자동화, 데이터 분석, 보고서 작성, 실시간 응답 시스템 등 다양한 분야에서 업무를 혁신할 수 있다.

RPA 분야에서 생성AI는 어떤 가능성을 내포하고 있는가?

RPA와 생성AI 기술의 결합을 통해 이제 자동화 대상 업무가 반복적인 정형화 업무에서부터 실시간 의사결정과 보다 전문화되고 창의적인 업무 영역까지 대상이 확대될 수 있다. 하나의 업무 프로세스는 통상 여러 개의 단위 태스크(task)가 복잡하게 연결돼 있다. 이런 태스크 전체를 자동화하는 데는 기존의 RPA 기술로는 어려움이 있어 인간 직원의 개입이 불가피했다.

하지만, 이제 생성AI와 고도화된 RPA 기술로 인해 태스크 단위 자동화가 아닌 진정한 엔드 투 엔드(E2E) 자동화가 가능해져, 기업들은 자동화 요소 기술은 물론 대상업무의 성격, 수준, 시간과 장소를 초월하는 본격적인 하이퍼오토메이션을 구현할 수 있게 됐다. 글로벌 RPA 벤더들도 이미 제품에 상당한 수준의 생성AI 기술을 선보이고 있어, 기존 고객들도 손쉽게 하이퍼오토메이션으로 진화할 수 있는 자동화 전성시대가 다가오고 있다.

생성AI 도입의 걸림돌과 해결책은?

생성AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 아직은 대부분 마케팅 목적이나 파일럿 프로젝트 수준에 그치고 있다. 기업들이 생성AI를 본격적으로 도입하는 과정에는 여러가지 문제점들이 산재해 있기 때문이다. 특히, 엔터프라이즈 기업 입장에서 AI 서비스에 대한 고도의 정확성과 신뢰성에 대한 검증 없이는 AI에게 인간 대신 업무를 바로 맡길 수는 없다.

챗GPT(ChatGPT)와 같은 퍼블릭 생성AI는 기술 자체의 특징으로 100% 사전에 보장되고 의도된 답변 생성이 불가능하다. 또한, 답변의 근거를 제대로 알려주지도 않는다. 사용과정에서 기업의 기밀정보나 개인정보 유출과 같은 컴플라이언스 측면에서의 위험성 또한 무시할 수 없다.

이런 걸림돌을 제거하려면 우선 기업에서 적용할 업무의 선정과 문제점의 정의, 이를 해결하기 위한 솔루션과 기술의 적절한 선택, 정확성·보안 위험을 사전에 최소화하고 비용 효율적인 솔루션 아키텍처에 대한 검토가 필수다.

그 다음으로 작은 업무 단위의 시나리오로 단기간 적용해 기술의 적용효과나 업무에서의 투자대비 효과를 검증하면서 작은 성공에서부터 전사적으로 확산해 나가는 전략이 무엇보다 효과적인 전략이다.

레인보우브레인의 ‘유레카챗’은 기업들에게 어떤 장점을 제공하는가?

레인보우브레인의 '유레카챗'은 기업의 내부/외부 지식 정보에 대한 정형, 비정형 데이터를 이용해 자동으로 LLM이 이해할 수 있는 데이터베이스를 구축하고, 사용자의 질문에 가장 연관이 높은 문서의 해당 부분을 찾아서 생성AI로 요약해서 보여주는 솔루션이다.

챗GPT와 같은 퍼블릭 LLM의 연동을 제공할 뿐 아니라 기업 내부에 독자적으로 구축할 수 있는 자체 LLM 서비스도 지원한다. 이외에도 기업에서 별도로 고민해야 하는 품질검증(QA), 데이터 보안을 위한 모듈에 이르는 기업형 생성AI 패키지를 제공하고 있다.

유레카챗은 고객들이 간편하게 지식 기반(Knowledge Base) 서비스를 구축하고, 업종에 맞는 최적화된 솔루션을 활용하며, AI와 자동화 기술을 결합해 하이퍼오토메이션을 구현할 수 있게 한다. 이를 통해 기업 내부의 업무 프로세스를 향상시키고 효율성을 극대화하며, 비즈니스 경쟁력을 확보할 수 있다.

유레카챗의 주요 타깃 시장은?

레인보우브레인은 '유레카챗'을 발판으로 금융/보험업, 법률업, 유통, 제조, 공공 등 기업형 B2B AI 시장 진출을 위한 마케팅과 파트너십을 강화하고 있다. 고객을 위한 전문 지식 서비스 분야는 물론 내부 직원이 서로 공유할 수 있는 지식 기반을 구현하고 기존의 DMS(Document Management System)나 KMS(Knowledge Management System)의 검색 기능을 생성AI를 적용해 지능화하는 분야에서도 수요를 기대하고 있다.

또한 레인보우브레인은 지능형 RPA 기업인 오토메이션애니웨어(Automation Anywhere)의 플래티넘 파트너로서 RPA와 생성AI를 결합한 다양한 하이퍼오토메이션 사례를 고객에게 선보일 계획이다.

생성AI의 신뢰성과 보안 우려는 어떻게 해결하는가?

유레카챗은 사용자의 질문에 대한 대답을 기업의 지식 기반에서 찾아내어 일목요연하게 요약 정리해서 보여주며, 근거가 되는 문서 부분도 함께 보여주어 생성AI의 취약점 중 하나인 환각(hallucination) 현상을 방지할 수 있는 동시에 출처까지 확인할 수 있어 답변의 신뢰성을 높일 수 있다.

보안 측면에서도 클라우드는 물론이고 온프레미스 환경을 지원하기 때문에, 기업 외부로의 데이터 유출을 차단할 수 있다. 그리고 보안이 중요한 문서에도 적용할 수 있으며, 부서별 멀티테넌시를 제공하기 때문에 답변에 포함될 문서 범위를 접근이 가능한 직원으로 제한할 수도 있다.

향후 계획은?

레인보우브레인은 엔드 투 엔드 자동화를 위한 최고의 파트너로 자리잡기 위해 지속적인 기술 개발과 비즈니스 혁신을 추구하고 있다. 최신 기술을 적용한 제품과 서비스를 제공해 엔터프라이즈 기업의 신속한 자동화 플랫폼 구축을 지원한다. 뿐만 아니라 공통 업무 기반의 다양한 자동화 사례를 클라우드 방식으로 제공해 여러 산업 분야와 기업에 대한 요구를 지속적으로 충족시켜 나갈 계획이다.

전자신문인터넷 유은정 기자 judy6956@etnews.com