디지털 트랜스포메이션: 코로나19 이후 기업의 생존전략으로 부각

[테크월드=배유미 기자] 코로나19가 발병한 이후 인류의 생활 속에는 큰 변화가 찾아왔다. 그 중 대면 접촉을 피하는 이른바 언택트(Untact), 비대면상으로 이뤄지는 생활 패턴이 대두되고 있다. 물론 코로나19 이전에도 우리 주위에는 이미 비대면 서비스들이 존재하고 있었다. 매장 내 키오스크, 온라인 스트리밍, 챗봇 상담, 스마트오더 서비스 등이 이에 속한다.

하지만 이번이 특히 중요한 것은, 기업 입장에서 코로나19 대유행은 그동안 많은 기업들이 망설여왔던 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, 이하 DT)과 인공지능(AI) 도입의 중대 기로점이 될 전망이기 때문이다. 실제 각 기업은 경쟁력 제고를 위해서는 변화된 삶의 방식과 업무 방식, 급변하는 경영 환경 등 다방면에서의 디지털 트랜스포메이션이 필수적이라는 점을 각인하기 시작했다.

 

RPA vs 챗봇

뉴욕의 디지털워크포스 전문기업 IP소프트에는 아밀리아(Amelia)라는 가상 직원이 근무하고 있다. 각종 기업시스템에 접속해 정보 조회와 메일 전송, 시스템 운영 등 15개 분야 수백 가지 업무를 담당하고 있다. 비서와 대화하듯 업무를 지시하고, 그 수가 한달 1000가지 정도 되는데 급여는 200만 원 수준이다. 이러한 디지털 직원(Digital Employee)의 등장은 AI 기술이 피상적인 혁신이 아닌, 기업의 디지털화를 가능하게 한다는 것을 실감하게 한다. 이러한 변화의 중심에는 AI 기술이 존재하는데, 구체적으로 프론트엔드에서는 챗봇(Chatbot)이, 백엔드에서는 RPA라는 AI 기술이 작동한다. 이에 따라 본격적으로 기업의 업무 수행이 디지털화되고 있는 것이다. 오늘날 디지털 트랜스포메이션과 관련된 최신 AI 기술을 논할 때, 챗봇과 RPA는 아마 가장 흔하게 언급되고 광범위하게 적용되고 있는 분야일 것이다.

IP소프트 디지털 직원 아밀리아(Amelia) (출처=DigitalWorkforce.AI)

RPA와 챗봇은 기본적으로 다른 기술 아키텍처와 역할을 가지고 등장했다. RPA는 반복적이고 규칙적이면서 예측가능한 업무를 수행하는 노동을 보완하기 위해 등장했으며, 챗봇은 말 그대로 고객과 직원 관점의 다양한 비정형적 요구를 실시간으로 대응하기 위해서 탄생했다.

RPA와 챗봇 기술 비교

 

RPA의 등장, 알고 보니 ‘챗봇과 환상 궁합’

RPA 소프트웨어를 구현할 때는 기존 인프라나 시스템을 변경할 필요가 없다. 기존 IT 인프라 상에서 직원이 기존에 하던 업무 프로세스를 그대로 흉내내 구현하기 때문이다. ERP나 그룹 포털과 같이 기존 시스템의 일부로 들어가 인프라를 변경하지도 않는다. 이처럼 RPA 기술은 시스템 변경 없이도 기존 인프라와 손쉽게 결합될 수 있다. RPA가 최근 몇 년 사이에 이렇게 급속도로 디지털 트랜스포메이션 첨병 역할을 하면서 기업들에 광범위하게 도입된 것도 앞서 언급한 영향이 크다. 즉, 도입에 대한 리스크가 매우 적다.

IT에서 자동화는 사실 전혀 새로운 개념이 아니다. 인프라 자동화라고도 불리는 IT자동화는 소프트웨어를 사용해 직원과 IT시스템과의 상호 작용을 대체하거나 줄일 수 있는 다양한 테스트를 수행한다. 특히, 네트워크 자동화, 인프라 프로비저닝(Provisioning), 애플리케이션 설정∙배포 관리, 보안∙규정 준수 분야에서 오랜 기간 활용돼 왔다.

그렇다면 RPA는 전통적인 IT자동화와 어떤 차이점이 있는 것일까? RPA 기술은 전통적인 IT자동화와 달리 변화하는 환경과 새로운 상황에 적응할 수 있다. 일단 특정 프로세스 상의 각 동작들에 대해 이해하도록 학습된 RPA 소프트웨어는 데이터 변화나 특정 응답을 자동으로 트리거(Trigger)할 수 있으며, 새로운 동작을 작동시키도록 명령하거나 다른 시스템과 스스로 이메일, 메신저 등을 통해 커뮤니케이션할 수도 있다.

챗봇(프런트오피스 봇)은 고객 또는 직원과 대화하면서 정보를 보내거나 작업을 수행하는 등 그들의 요청∙명령에 대응하고 서비스를 제공할 수 있다. 봇은 그 명령을 수행하기 위해 실시간으로 다른 기업시스템과 연동해 정보에 접근할 필요가 있다. 즉, 단순한 FAQ 문의에 답변하기 위해 답변을 만들어 놓은 자동응답시스템(ARS) 수준을 넘어 실시간으로 기업 전반의 업무시스템을 대응하기 위해서는 헬프데스크, 인트라넷, CRM, 비즈니스 인텔리전스, 영업관리, 생산관리, 인사시스템 등 ERP 전반과 밀접하게 결합돼야 한다.

이러한 시스템에 최신 API가 있는 경우 챗봇은 문제없이 독립적으로 필요한 정보에 액세스할 수 있다. 그러나 시스템에 최신 API가 없으면 챗봇이 정보를 통합하고 검색하지 못할 수 있다. 때문에 챗봇이 기업내 다양한 업무를 수행하고 고도화되기 위해서 RPA가 필연적으로 나타날 수밖에 없다. 즉, 챗봇은 RPA와의 통합으로 최신 API가 없는 기업의 레거시 시스템을 효과적으로 탐색하고 업무를 처리할 수 있게 됐다.

 

챗봇과 RPA의 필연적 결합

이러한 RPA-챗봇 간의 연계와 통합은 디지털 트랜스포메이션을 구현하는 데 있어 강력한 조합이며, 게임체인저다.

먼저, RPA가 후방에서 지원하는 챗봇은 프런트오피스 봇의 한계를 극복하고 서로 다른 백엔드 엔터프라이즈 시스템과 연동될 수 있다. 챗봇은 RPA를 통해 이러한 시스템에서 정보를 검색하고 실시간으로 들어오는 보다 복잡한 고객∙직원의 요청과 쿼리를 대규모로 처리할 수 있다. 같은 방식으로 사용자의 요청에 따라 챗봇은 RPA를 트리거해 인간 직원을 개입시키지 않고도 특정 업무를 수행할 수 있다.

챗봇과 RPA의 조합은 오늘날 기업이 직면하고 있는 몇 가지 일반적인 문제를 해결할 수 있다. RPA의 자동화 기능과 챗봇의 셀프 서비스 기능이 결합하면서, 해당 서비스 이용자들이 증가하는 고객 기대를 저렴한 비용으로 충족할 수 있도록 도울 수 있게 된 것이다.

End-to-End 셀프 고객서비스 하이 레벨 아키텍처(자료제공=오토메이션애니웨어)

RPA와 챗봇 기술은 현재 급속도로 발전하고 있다. RPA 봇 기술이 발전함에 따라 조직은 고객과 직원을 위한 지능적인 대화 경험을 창출하고 비즈니스 비용을 줄이며 직원의 생산성을 높일 수 있다. RPA와 챗봇은 서로의 기능을 보완한다. 챗봇은 복잡한 작업을 완료하고 의미 있는 대화를 지원하기 위해 RPA의 힘이 필요하다. 또한, RPA는 자동화를 다음 단계인 셀프서비스 자동화로 전환하기 위해 챗봇의 대화식 인터페이스를 필요로 한다.

 

RPA+챗봇: AI 날개를 날다

이제 RPA를 통해 봇은 보다 능동적으로 대처하고 고객 경험의 개인화를 한 단계 끌어 올릴 수 있게 됐다. RPA 봇은 머신 러닝을 활용해 대량의 고객 데이터를 분석해 상황에 맞게 개인화하고 최적화된 판매 전략(예를 들어 Up-sell, Cross-sell 등) 제안을 고객에게 보낼 수도 있다.

오늘날 AI 기반의 많은 챗봇 시스템들은 단순 문의응답형 FAQ, 다양하고 복잡한 규칙기반 시나리오는 물론 사람의 의도와 감정을 분석해 답변을 제시하는 수준에까지 이르고 있다. 하지만 AI가 제공하는 수준은 아직 베테랑 직원이 제공하는 수준과는 많은 영역에서 거리가 있다. 때문에 서비스를 받는 고객 입장에서는 기존의 베테랑 담당 직원으로부터 대면 서비스를 받는 것과 동일하거나, 보다 나은 고객경험(Customer experience, 이하 CX)을 제공받지 못한다면 이러한 기술들은 실제 서비스 현장에서는 단편적인 서비스를 제공하는 툴로 머물 것이다. 이를 위해서는 챗봇, RPA봇과 인간 직원 간의 끊임없는 상호 전환과 역할 분담이 중요하다. 인간과 봇의 조합이 유기적으로 작동하고, 담당 직원이 봇을 마치 부하직원처럼 관리하는 형태로 운영되는 하이브리드 챗봇 환경을 구축하는 것이 중요해지고 있다. 뿐만 아니라 이제 하나의 대면∙비대면 채널이 아니라 전화, 웹, 앱, SMS, 메신저, AI 스피커, 로봇 등으로부터 다양한 고객 채널을 지원할 수 있어야 한다.

이 모든 것을 아울러 고객에게 단일한 CX를 제공하기 위한 기업의 궁극적 비즈니스 플랫폼으로 ‘디지털 컨택 센터’가 부상하고 있다. 우리는 이 포스트 코로나 시대의 대 전환기에서 RPA와 챗봇 기술로 촉발된 AI 기술의 파급력에 의해 기업 자체가 디지털 기업으로 전환되고 있는 생생한 현장을 보고 있다.

올봇(allbot) 디지털 컨택센터 개념도 (자료제공=깃플 & 레인보우브레인)

 

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