프로세스 자동화가 늘 개선일 수 없는 이유

Adam Park — Wed, 03 Aug 2022 15:56:47 +0000

프로세스 개선은 고객에 대한 약속을 이행하는 활동입니다. 많은 기업이 고객 응대 속도를 높이고 응대의 품질도 개선하기 위해 에 투자하고 있습니다. 자동화가 프로세스 개선으로 이어지려면 기술 투자에 그치는 대신 성패를 좌우하는 사람을 고려해야 합니다.

글쓴이: 데보라 밀러()

프로세스 개선의 제1법칙은 바로 고객 핵심품질인자(CTQ)에 집중하는 일입니다. 고객이 품질에 있어 핵심적이라고 인식하는 구체적이고 측정 가능한 특성을 핵심품질인자라고 합니다. 의 물결 속에서 이 사실이 잊혀지고 있는 건 아닐까요? 그렇기도 하고 아니기도 합니다. 이유를 설명 드리죠.

속도와 품질을 향하여

프로세스 개선은 고객을 존중하고 효율적이며 고품질의 경험을 제공한다는 고객에 대한 우리의 약속을 이행하는 활동입니다.

이는 내부, 외부 고객에 모두 해당하는 사실이죠. 우리 직원과 파트너가 수작업 중심의 생산성 낮고 혼란스러우며 때로는 지루해 죽을 지경의 프로세스에 붙들려 있는 상태에서 어떻게 긍정적인 최종고객 경험을 제공할 수 있겠어요?

그래서 고객 응대 속도를 높이는 동시에 응대의 품질도 개선하기 위해 자동화를 밀고 있습니다.

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RPA 기술은 디지털 로봇 또는 봇이라고도 하는 가상 소프트웨어 로봇을 사용하여 시간이 많이 소요되는 수동 작업이나 작업을 수행합니다.

작업의 자동화 – 로봇 있어요?

자동화 방식 중 하나는 수작업 업무를 디지털 로봇 인력으로 대체하는 것입니다. 이를 지향하는 기술이 죠.

RPA는 프로세스 자동화를 위한 핫한 “최신” 기술입니다. 시장분석기관 RPA 소프트웨어 투자가 지난 해 63% 증가해 전세계 기업용 소프트웨어 부문에서 가장 빨리 성장하는 기술로 자리했다고 합니다.

RPA 기술은 잘 정의된 반복 업무에서 사람의 실수를 제거해 품질을 개선할 수 있음을 입중했습니다. 이론적으로는 공수를 줄여 비용도 절감하며 지식 근로자가 보다 가치 높은 업무를 수행할 시간을 줍니다. 대표적인 사례로 가트너 조사에 따르면 재경팀은 재무보고 프로세스에 RPA를 적용해 사람의 실수로 야기되는 피할 수 있는 반복 작업을 줄여 25,000 시간을 절약할 수 있다고 합니다.

가트너 전문가 데니스 개넌(Dennis Gannon)의 설명에 따르면 이를 통해 또 다른 효과를 얻을 수 있다고 합니다. “재경팀은 RPA를 리포팅 프로세스에 대해 시범 적용했는데 뜻 밖에 여러 효과를 추가로 얻었습니다. 실수를 고치는 데 드는 인력의 시간 감소와 고부가가치 업무에 투입할 시간 확보 등의 효과죠. 이는 보통 직원 몰입도 향상과 이직률 감소로 이어집니다.”

하지만 갈수록 RPA는 홀로 설 수 없는 존재라는 이해가 확산되고 있습니다. 업계 전문가인 닐 워드-더튼()이 명쾌하게 설명합니다.

“새로운 종류의 업무 자동화 도구가 등장하고 있습니다. 지능형 프로세스 자동화라고 하는 보다 폭 넓은 관행을 지원하는 도구죠.” –

프로세스 마이닝 2.0: 생성형 AI로 새로운 가능성을 열다 | 특집 기사

프로세스 마이닝은 의 도입으로 비정형 데이터 활용, 문제 해결 속도 향상, 데이터 준비 자동화 등에서 혁신적인 변화를 맞이하고 있습니다. 이를 통해 기업은 더 쉽게 통찰을 얻고 실행 가능한 추천을 바탕으로 실질적인 가치를 창출할 수 있습니다.

프로세스를 지능화하라

오즈의 마법사에서 허수아비는 이렇게 신세를 한탄합니다. 업무 프로세스 자동화도 지능화를 바란다는 점에서 허수아비와 같은 처지입니다. 사람의 지능이 일반적인 업무 의사결정을 주도해 왔습니다. 하지만 이제는 이 자동화 도구의 중요한 요소로 자리하고 있습니다.

AI가 프로세스 에서 갈수록 중요성을 더하는 사례는 많습니다.

의료산업에서 AI를 활용해 근육 조직 슬라이드에서 암세포를 찾아내고 전염병 전문가보다 더 뛰어난 성과를 보입니다.
MIT 조사에서 리더의 80%가 AI를 적용해 서비스 제공과 콜센터 프로세스 성과 개선 효과를 보았다고 보고합니다.
디지털인슈어런스(Digital Insurance)에 따르면 AI 비서를 이용한 글로벌 보험료 심사 총액이 올해 13억 달러에 이른 것으로 추산됩니다.
기존의 연령 중심의 세분화 대신 AI 모델 스코어를 적용해 은행은 “무작위로 오퍼를 던지는 대신에 과학을 활용해 고객의 필요를 파악해가고 있습니다.”
은 AI를 이용한 대화형 인터페이스를 통해 대출 신청 처리 현황과 주식 포트폴리오를 확인하고 환불 신청을 하고 있습니다.

이들 사례를 관통하는 공통점은 프로세스 개선이 궁극적으로는 고객에게 영향을 준다는 사실입니다.

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로코드 또는 노코드(LCNC)는 코드를 작성하는 기존 개발자의 필요성을 줄이거나 제거하는 직관적인 드래그 앤 드롭 툴을 이용해 앱을 디자인하고 개발하는 방법입니다.

프로세스 자동화로 효과를 보려면

고객에게 영향을 주기 위해 조직체는 연구소나 혁신센터 중심의 혁신 활동에 그치지 말고 AI 기술을 핵심 업무 프로세스에 통합해야 합니다. 이들 대상 프로세스는 복잡한 경우가 많습니다. 업무를 수행하는 방식에 있어 근본적인 프로세스이기 때문이죠. 지원 부서부터 고객 접점에 이르기까지 전 부문에 걸쳐 기업을 지원합니다. 이처럼 복잡한 핵심 프로세스는 디지털 지능과 인간 지능을 모두 필요로 합니다.

이러한 요구를 충족하려면 특별한 유형의 기술이 필요하죠. 을 통해 복잡한 프로세스 요구사항을 빨리 강력하게 지원할 수 있어야 합니다.

마이클 베클리(Michael Beckley)가 이라는 글에서 지적한 것처럼 “설명 가능한 AI를 발명하기 위해 노력하는 동안 금융 서비스 기업은 AI와 RPA를 코딩이 거의 필요 없는 플랫폼과 병행해 인간의 의사결정을 대체하는 대신 보강하고 있습니다. AI를 이용한 이미지 인식, 문서 분류, 엔터티 추출, 번역 서비스 등은 사람이 클레임을 처리하고 의사결정을 내리는 방식에 근본적인 타격을 주는 일 없이 사람이 훨씬 더 효율적으로 일하도록 돕습니다.”

AI로 변화 관리를 혁신하자 | 특집 기사

은 직원 요구를 이해하고 개인화된 경험을 제공함으로써 조직 변화 관리의 성공률을 높입니다. AI를 변화 관리에 활용해 효과적인 소통, 맞춤형 교육, 등으로 전환 과정을 원활하게 이끌고, 지속적인 개선 문화를 조성하세요.

기술, 그 너머를 향하여

우리의 기술 선택이 중요하기는 하지만 시장분석기관 는 프로세스 개선 활동의 성공에 보다 중요한 또 다른 요인을 간과해서는 안된다고 주의를 줍니다.

“다른 어떤 요인보다 성패에 큰 영향을 주는 요소는 바로 사람입니다. 너무도 빈번하게 기업은 문화, 리더십, 조직 역량 등 강력한 신기술을 활용하는 데 필요한 요소가 부족합니다. 명확한 비전과 지원이 없다면 직원은 기술에 위협을 느끼고 능력을 박탈 당했다고 느낍니다. 과거의 친숙한 프로세스와 마인드셋이 깊이 뿌리 박힌 채 변화를 거부합니다.”

다시 말해 기술에만 초점을 맞춰서는 의미 있고 측정 가능한 업무 프로세스 개선이라는 목표를 달성할 수 없다는 뜻입니다.

오즈의 마법사가 허수아비에게 했던 말을 기억하세요. “뭐, 누구나 두뇌는 가질 수 있지. 아주 평범하고 별 볼 일 없는 도구일 뿐이야!” 오즈의 마법사가 허수아비에게 생각학박사(Th.D)라는 명예 학위를 수여한 사실을 통해 우리는 허수아비의 타고난 비전과 매순간을 성찰하는 능력, 변화에 대응하는 힘 등이야말로 신나는 오즈의 세상에서 가장 중요한 요소라는 사실을 깨닫습니다.

또 프로세스 자동화의 성공 방안을 모색할 때도 이러한 능력이 가장 중요하지 않을까요?

원문 출처: , CMSWire

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