MIT Sloan Management Review

방대한 자료 해석하는 소프트웨어 로봇 서비스 자동화를 실현한다

212호 (2016년 11월 lssue 1)

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Article at a Glance


질문

기업들은 어떻게 로봇 프로세스 자동화의 혜택을 최대한 누릴 수 있을까?

연구를 통해 얻은 해답

- 인간이 가진 장점들을 강화하고 확대하는 방향으로 소프트웨어 로봇을 활용하라.

- 최고경영진의 지원을 확보하라.

- 직원들이 서비스 자동화가 창출한 혜택과 영향력을 이해할 수 있도록 보조하라.



편집자주

이 글은 2016년 가을 호에 실린 ‘A New Approach to Automating Services’를 번역한 것입니다.


지난 130여 년간 관리자들은 ‘작업 능률화’라는 명목하에 일을 구조화하고, 절차화하고, 측정 가능하게 함으로써 사실상 인간이 로봇처럼 행동하도록 애써왔다.1 오늘날 개발되고 있는 자동화 소프트웨어는2 이 프로세스를 뒤바꾼다. 이제 우리는 소프트웨어 로봇을 활용해 인간이 가진 고유한 장점들을 강화하고 확대함으로써 상당한 경제적 이득을 얻고 더 만족스럽게 일을 수행할 수 있다. 하지만 미래에 얼마나 많은 일자리가 인간의 몫으로 남아 있을지에 대한 사람들의 두려움과 회의감이 높아지고 있음을 생각한다면 관리자들의 입장도 난처하다고 할 수 있다. ‘로봇의 부상:과학기술이 당신의 직장을 위협하다’3 나 ‘일자리 없는 세상’4 같은 언론의 헤드라인들은 이런 우려심을 더욱 부채질한다.

‘로봇’이란 용어를 들으면 인간의 직무를 대신 수행하는 전기기계적 몸체가 떠오르지만 같은 용어를 서비스 자동화 측면에서 생각하면 그 위협감이 줄어드는 것도 사실이다. 서비스 자동화 로봇이란 이전에는 인간이 수행했던 반복적이고 따분한 특정 서비스 업무들을 수행하는 소프트웨어로, 그 결과 인간은 좀 더 비구조적이고 흥미로운 업무에 집중할 수 있기 때문이다. 서비스 자동화에는 다양한 역량을 지닌 여러 유형의 프로그램 툴(tools)과 플랫폼들이 활용된다. 이 글을 위한 연구를 수행하는 동안 필자들은 서비스 자동화를 논의하는 데 아주 다양한 용어들을 적용하는 사람들과 인터뷰를 진행했다.(‘연구내용’ 참조.) 관련 산업에 대한 전반적 이해를 돕기 위해 필자들은 서비스 자동화 툴들을 관련 데이터와 프로세스의 유형을 기초로 서비스 자동화 연속체로서 분류했다.(그림 1)


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연구내용

필자들은 다음 3가지 질문에 답하기 위해 서비스 자동화에 대한 경험적 연구를 수행했다. (1)기업들은 왜 서비스 자동화를 채택하는가? (2)그들은 어떤 성과를 내고 있는가? (3)어떤 실행기법들이 서비스 자동화의 성과를 결정짓는가? 이 궁금증을 풀기 위해 필자들은 국제아웃소싱협회(International Association of Outsourcing Professionals)가 2015년과 2016년에 개최한 세계정상회의에 참석한 전문가들을 대상으로 2번의 설문조사를 실시했으며 48명과는 별도의 인터뷰를 진행했다. 인터뷰에는 전 산업 분야를 아우른 서비스 자동화 채택사, 소프트웨어 제공사, 경영컨설팅사 임직원들이 참여했다.

필자들은 연구 수행 과정에서 서비스 자동화를 도입한 16개 회사 사례들을 수집했다. 이 중 14개 회사는 로봇 프로세스 자동화를 택했고, 나머지 2개사는 인지 자동화 툴을 적용했다. 회사의 위치와 선호하는 방식에 따라 대면이나 전화, 혹은 e메일로 인터뷰가 진행됐다. 인터뷰에서는 그들이 서비스 자동화를 채택한 과정, 자동화를 통해 창출한 사업 가치, 그리고 그 과정에서 얻은 교훈에 대한 여러 질문들이 오갔다. 필자들은 또한 인터뷰한 회사들에 소프트웨어를 공급한 업체 담당자들과도 인터뷰를 진행함으로써 기업들의 자동화 역량과 그들의 도움으로 극복했던 고객사의 도전사항들, 그리고 서비스 자동화에 대한 미래를 논했다. 연구 대상인 16개 회사 중 7개 회사는 영국에, 그리고 5개 회사는 미국에 본사를 두고 있었다. 나머지 4개 회사들은 각각 독일과 프랑스, 네덜란드, 러시아에 있었다. 이들은 헬스케어, 에너지, 이동통신, 미디어, 재무회계 서비스, 운송업을 포함한 11개 산업에 속해 있었다.

본 연구는 런던정치경제대학교의 아웃소싱연구소(Outsourcing Unit)와 인포메이션시스템그룹(Information System Group), 미국 코네티컷 주의 스탬포드(Stamford)에 있는 기술 자문 서비스사와 블루프리즘그룹(Blue Prism Group plc.), 영국계 로봇 프로세스 자동화 소프트웨어 회사의 자금과 후원으로 수행됐다. 이 중 블루프리즘그룹은 사례 연구에 활용된 회사 중 10개사를 소개해줬다. 이들 기업과의 인터뷰는 개별적으로 진행됐다. 나머지 기업들의 사례도 개별 인터뷰 결과를 바탕으로 작성됐다.

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이 글은 특히 로봇 프로세스 자동화(robotic process automation)라 불리는 분야에 주목한다. 이는 구조화된 데이터를 사용해 결정된 결과들을 도출하는 규칙 기반 프로세스(rules-based process)를 자동화하는 소프트웨어 툴과 플랫폼들을 말한다. 필자들이 연구한 16개 사례들의 대다수는 로봇 프로세스 자동화와 관련돼 있었다. 오늘날 대부분의 회사들이 서비스 자동화 사업을 전개해나갈 때 로봇 프로세스 자동화로 시작한다는 점에서 필자들은 이 영역에 집중하기로 했다(좀 더 진보된 자동화 기술인 인지 자동화(cognitive automation)대신).5



그럼 기업들은 로봇 프로세스 자동화를 어떤 식으로 업무에 적용할까? 이런 자동화에 적합한 서비스 종류는 꽤 방대하다. 필자들이 연구한 회사들은 보험금을 산정하거나, 공과금 고지서를 발행하고, 의료보험 청구금을 지급하고, 인사 기록을 관리하는 일을 포함해 심지어는 새로운 기사 소재를 만드는 데도 로봇 프로세스 자동화 기술을 활용했다. 런던에 본사를 두고 비즈니스 프로세스 및 기술 서비스를 제공하는 ‘엑스체인징(Xchanging plc)’의 사례를 살펴보자.6 이 회사는 다양한 산업에 속한 고객들을 보유하고 있다. 고객사 중 한 곳은 보험업군에 속해 있는데 엑스체인징은 이 회사를 위해 보험료를 산정하는 프로세스를 관리함으로써 보험 중개인들이 적정한 수수료를 지급받을 수 있게 한다. 중개인들은 보험 상품을 판매하면 다양한 입력 도구들(e메일, 팩스, 스프레드시트 프로그램 등)을 통해 엑스체인징에 보험통지서를 전송하고, 엑스체인징은 이를 통해 보험 거래를 감정하는 다단계 프로세스를 관리한다.

이전에는 엑스체인징의 직원들이 거래 관리 업무들을 직접 수행했다. 그들은 데이터를 조직화하고 그 데이터들이 완전하고 정확한지 검토한 후 잘못된 데이터는 보험중개인들과 바로 잡고, 그 밖에 필요한 데이터는 온라인에서 추출한 다음 공식적인 판매 기록을 생성하고 게재했다. 아직도 인간들이 입력 값을 데이터화한다든가, 데이터를 소프트웨어 로봇에게 전송하는 등의 비구조화된 업무는 수행한다. 하지만 이제 오류를 잡아내거나 온라인 데이터를 추출하고, 공식 판매 기록을 생성하며, 작업이 완성됐을 때 이를 중개인들에게 고지하는 등의 구조화된 업무들은 로봇 프로세스 자동화 소프트웨어가 처리한다.

기존에는 500개의 게시물을 완성하기 위해 여러 직원들로 구성된 팀이 며칠간 작업했지만 오늘날에는 동일한 작업을 훈련된 소프트웨어 로봇과 직원 몇 명의 보조로 단 30분 만에 처리해 버린다. 소프트웨어는 변화하는 업무량에 맞춰 작업 규모를 늘리거나 줄일 수 있다. 이 같은 특정 프로세스를 넘어서 엑스체인징은 산업 전반에 걸쳐 서비스 자동화 역량을 개발해 왔으며 고객사를 위해서뿐만 아니라 자사 자동화 프로세스도 구축해 사용해왔다. 2016년 초반까지 엑스체인징은 14개 핵심 프로세스를 개발했고 여기에 27개 소프트웨어 로봇을 배치했다. 이 로봇들은 한 달에 총 12만 개의 거래를 처리하며 프로세스당 평균 30%의 비용절감 효과를 가져왔다.

로봇 프로세스 자동화를 통해 혜택을 본 회사는 엑스체인징만이 아니었다. 필자들이 연구한 다른 조직들도 비슷한 효과를 봤다고 말했다. 이런 회사들은 보통 로봇 프로세스 자동화를 실행한 첫 해에 30% 이상의 투자자본수익률(ROI·Returns On Investment)을 거뒀다고 전했다.7 하지만 필자들이 연구한 회사들이 로봇 프로세스 자동화를 초기에 도입한 얼리어댑터(early adopter)였음을 고려했을 때 이 정도의 ROI가 일반적인 수치인지는 확실하지 않다.(‘연구내용’ 참조.) 재무적 효과를 뛰어넘어 기업들은 자동화 솔루션을 통해 서비스 속도와 품질을 개선했고, 고객에게 서비스를 24시간 제공하게 됐으며, 관련 규정을 준수하는 컴플라이언스 능력도 제고할 수 있었다. 소프트웨어 로봇들은 구조화된 업무들을 정확하고 빠르게 처리했을 뿐 아니라 식사시간이나 수면시간도 필요 없기 때문이다. 특히 소프트웨어 로봇이 인간과 팀으로 협업할 때 업무 성과는 더욱 높아졌다. 로봇들은 대량의 구조화된 업무에 대해 필요에 따라 쉽게 업무량을 조정할 수 있었으며 인간은 고객을 직접 접촉해 문제를 해결하거나 손수 고객을 관리해야 할 때 로봇의 결함을 보완할 수 있었다.

필자들은 소프트웨어 로봇에 대한 얼리어댑터 회사들은 연구하면서 이 조직들이 서비스 혁신을 통해 어떻게 실질적인 이익을 창출할 수 있었는지 살펴봤다. 그들은 주로 3가지 방식으로 혜택을 만들어냈다. (1) 최고경영진의 지원 아래 서비스 자동화 추진 (2) 고객과 직원들에게 가치를 제공하는 효과적인 프로세스 개발 (3) 전사적 차원의 기술과 역량 구축이 이에 해당한다. 서비스 자동화의 수혜를 직접 얻고자 하는 관리자들은 이 3가지 방안을 모두 추구해야 한다.



서비스 자동화 전략 개발하기

서비스 자동화로 혜택을 얻은 회사들은 장기적 관점을 가졌다는 특징이 있었다. 일부 회사들은 재빨리 사업 성과를 내기 위한 방편으로 서비스 자동화를 채택했지만 필자들이 발견한 바에 따르면 좀 더 광범위한 관점에서 통합적인 비즈니스 전략의 일환으로 서비스 자동화를 이행한 회사들이 더 지속적인 이득을 얻을 수 있었다.

서비스 자동화는 전사 차원의 더 광범위한 기업 전략을 세우게 한다.
필자들의 경험에 따르면 가장 좋은 성과를 낸 기업들에는 사실상 서비스 자동화 전략이 존재하지 않았다. 대신에 그들은 노동력을 더 유동적으로 관리하거나 인력을 늘리지 않고 서비스를 확대하는 등 조직의 장기적 목표를 규정하는 전략을 세웠다. 이런 전략들은 경영진이 주도했으며 서비스 자동화를 통해 일부 실행됐다. 그리고 이는 기업 변혁의 핵심 요소가 됐다.


'AP통신은 기업보고서를 자동화함으로써 돈 한 푼 들이지 않고 기사량을 늘릴 수 있었다.'


뉴욕시에 본사를 둔 언론사인 AP통신(Associated Press)은 이에 대한 좋은 사례가 된다. AP통신은 2014년부터 자동화된 기업 실적보고서를 언론사들과 다른 매체들에 제공하기 시작했다. AP통신은 비용을 더 들이지 않으면서 기사량을 늘리고 회사의 브랜드 이미지를 제고할 수 있는 방법을 찾으려 애썼다. 당시 AP통신의 부사장이자 편집장이었던 루 페라라(Lou Ferrara)는 서비스 자동화 사업을 진두지휘했다. 그는 기자들이 창의성을 요하는 기사 취재를 선호한다는 점과 그런 창의적 작업을 통해 자신들의 가치를 가장 많이 발휘한다는 사실을 발견했다. 대부분의 기자들은 기업실적을 보도하는 일처럼 극히 구조화된 업무를 싫어했다. AP통신은 기업보고서를 자동화함으로써 돈 한 푼 들이지 않고 기사량을 늘릴 수 있었다. 실제로 AP통신이 제작하는 기업보고서 기사량을 살펴보면 기존에 기자가 직접 작성했을 때 분기당 300건 정도였지만 소프트웨어 로봇을 활용한 이후에는3700건 이상으로 증가했다. 더 많은 콘텐츠를 생성할 수 있다는 장점과 함께 자동화는 정규직 기자 3명의 업무량에 해당하는 시간을 절감시켰다. AP통신의 노동조합 가입 기자들은 자신의 일자리를 계속 지킬 수 있었고, 고객들은 기사의 질과 빠른 보도에 만족했다. 자동화 기업 보고서를 도입한 이후 AP통신은 대학 스포츠경기 관련 기사 보도를 확대하기 위해 유사한 자동화 프로젝트도 추진했다.

전략적인 서비스 자동화를 위해서는 고위경영진의 지원이 필요하다.
CEO, CFO 등 고위경영진이 서비스 자동화를 지원하고 육성한 조직들은 부서 단위 혹은 IT 차원의 지원만 받은 기업들보다 서비스 자동화를 통한 전략적 혜택을 더 많이 누리는 경향이 있었다. 조직 리더들의 지원이 없을 경우에는 폭넓은 분야에 자동화 결과가 적용되거나 그 효과가 충분히 나타나지 않았고, 다른 부서 직원들도 로봇 프로세스 자동화 프로젝트를 그저 호기심의 대상 정도로 여기기 때문이다.

필자들이 연구했던 유럽계 대형 가스·전기 공사의 자동화 경험은 이 문제를 부각시킨다. 요금 인상을 가능한 없애면서 서비스를 개선하고 운영비를 관리하기 위해 공사 경영진은 CEO의 주도 아래 2008년부터 자동화를 도입하기 시작했다. 이들에게는 해결해야 할 성가신 문제가 하나 있었는데 가입자들이 종이로 된 요금카드로 제출하거나 전화, 혹은 개별 계량기로 보고하는 가스와 전기 사용량을 어떻게 정확히 검증할 것인지의 문제였다.(그림 2) 가구별로 측정한 사용량이 제출되면, 이 정보는 디지털화된 다음 해당 정보가 타당한지 검증하는 평가 시스템에 입력된다. ‘측정값이 일반적인 전기료 사용 범위 안에 포함되는가? 뭔가 이상한 점은 없는가?(사용자가 전기를 소모한 게 아니라 오히려 전력 보급망에 전기를 추가했다든지)’ 이런 식으로 추려진 이상 항목들을 인간이 한 번 더 검증하게 된다. 분류하기 수월한 측정값들도 있지만 고객과 직접 확인해야 하는 경우들도 있다. 로봇 프로세스 자동화에서 인간이 개입되는 경우는 극히 드물다. 공사 안에서 자동화가 처음으로 적용된 사업 부문의 경우 해당 업무에 할당된 인력은 시행 전 30명에서 12명으로 줄었다.8 공사는 이런 자동화의 결과로 인건비를 절감하고 업무의 질과 일관성, 그리고 문제 해결 속도를 개선할 수 있었다. 이 가스·전기 공사는 2016년 초까지 소프트웨어 로봇 수백 개를 업무에 적용했고 이를 통해 계량 관리, 고지서 발급, 고객 계정 관리, 사용량 관리, 고객 세분화, 예외 항목 처리 등 사무직 업무의 25%를 자동화할 수 있었다.
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공사의 CEO는 이런 변혁 프로그램을 예찬하고 로봇 프로세스 자동화를 포함한 관련 기술들이 조직에 기여한 바를 널리 홍보하는 ‘전도사(evangelist)’가 됐다. 그는 자동화가 조직의 미래에 미치는 전략적 중요성을 알리기 위해 부문 관리자들을 격려하는 자리를 정기적으로 가졌고, CEO의 이런 후원은 조직 내부에 매우 중요하게 작용했다.

서비스 자동화는 조직에 다양한 혜택을 부여할 수 있다.
조직은 다양한 사업적 혜택을 창출하는 데 서비스 자동화를 활용할 수 있다. 비용 절감, 고객 경험 개선, 엑스체인징 사례에서 이미 봤듯이 직원 만족도 향상에도 기여할 수 있다.

영국에서 O2 브랜드로 사업을 벌이는 이동통신 서비스 회사인 텔레포니카UK(Telef· nicaUK)의 경험은 또 다른 훌륭한 사례가 된다. (이 회사의 소유주는 유럽과 아시아, 미국에서 사업을 벌이는 마드리드의 이동통신 서비스사인 텔레포니카 S.A.다) 일부 관리자들은 자동화가 조직 내 인력을 줄이고, 고객의 문의사항을 응대하거나 단말기를 활성화하는 시간을 단축하며, 서비스 처리 상태를 확인하는 고객의 전화를 줄이는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대했다. 이 회사는 2010년에 두 가지 프로세스와 연관된 구조화된 업무들을 자동화함으로써 서비스 자동화 사업을 개시했다. 첫 번째는 고객의 전화번호를 기존 전화기에서 새로운 전화기로 옮기기 위해 디지털 기록들을 업데이트하는 프로세스였고, 두 번째는 결제가 이뤄지기 전 고객의 주문을 승인하는 데 있어 고객의 신용도가 충분한지 산정하기 위해 미리 계산된 신용한도를 적용하는 프로세스였다.

그결과 5년간 사무직 서비스 업무의 35%에 가까운 영역들을 자동화할 수 있었다. 2015년 기준으로 이 회사의 소프트웨어 로봇은 매월 40만∼50만 개의 거래를 처리하고 있다. 고객과 대면하는 일부 프로세스의 경우(단말기 활성화처럼) 기존에는 일자로 측정됐던 소요시간(turnaround time, 작업이 개시된 후 종료되기까지의 시간-역주)이 현재는 분 단위로 단축됐다. 더욱 눈에 띄는 것은 서비스 자동화가 엄청난 노동력 유연성을 가져왔다는 점이다. 일례로 신제품 출시를 지원할 때 ‘로봇’의 노동력은 필요에 따라 즉각적으로 두 배로 증가될 수 있었고, 출시 초기에 치솟는 제품 수요가 잦아들면 기존의 노동량으로 다시 축소될 수 있었다.

서비스 자동화를 추구하는 조직들은 다양한 소싱 옵션을 갖고 있다.
필자들이 연구한 기업들의 특이한 점은 이들이 스스로 서비스 자동화를 도입했으며 프로젝트를 개시하기 위해 자동화 프로그램 툴을 공급하는 회사의 도움을 받았다는 사실이었다.9 예를 들어 앞서 언급한 유럽계 가스·전기 회사는 로봇 프로세스 자동화를 채택했고, 자동화 툴을 공급한 업체는 공사 직원들 몇 명을 교육시키고 첫 번째 자동화 프로세스를 이행하기 위한 멘토링과 컨설팅, 그리고 공동 개발 작업에 참여했다. 원래는 로봇 프로세스 자동화 팀의 약 80% 정도가 툴 제공업체 출신이었고 나머지 20%만이 공사 직원이었다. 이후 9개월 동안 가스·전기 공사가 추가 프로세스들을 자동화하면서 경험을 쌓자 외부 출신과 내부 출신 직원 비중이 뒤바뀌었다. 하지만 필자들은 조사 데이터를 통해(필자들이 이전에 수행한 비즈니스 프로세스 아웃 소싱 연구 결과와 더불어)10 로봇 프로세스 자동화나 다른 서비스 자동화 기술들을 활용하려는 회사들의 경우 자신들의 니즈에 가장 잘 부합되는 자동화 방법을 결정하기 위해 다양한 스펙트럼의 소싱 옵션들을 평가할 필요가 있다는 판단을 내렸다.

● 인소싱(insourcing): 서비스 자동화 소프트웨어 라이선스를 서비스 자동화 제공 업체로부터 직접 구입하는 방법

● 인소싱과 컨설팅: 소프트웨어 라이선스를 서비스 자동화 제공 업체로부터 직접 구입하고 관련 서비스들과 소프트웨어 배치를 결정하기 위해 컨설팅사와 협업하는 것

● 전통적 비즈니스 프로세스 아웃소싱(Business -Process Outsourcing·BPO) 업체를 통한 아웃소싱: 전통적 BPO 업체에서 제공하는 일련의 통합 서비스의 일환으로 서비스 자동화 툴을 구입하는 방법

● 새로운 업체를 통한 아웃소싱: 서비스 자동화에 특화된 새로운 아웃소싱 업체로부터 자동화 툴을 구입하는 방법

● 클라우드 소싱: 서비스 자동화 툴을 클라우드 서비스 형태로 구입하는 방법11

설문조사 결과, 인소싱 방법을 채택한 회사들은 자동화 프로젝트를 진행하는 과정에서 높은 통제력을 갖고, 자동화 결과로 얻은 비용 절감 효과를 계속 유지할 수 있었다. 다른 소싱 방법들을 도입한 회사들 또한 효과를 봤다. 이를 테면 전통적 비즈니스 프로세스 아웃소싱 방식을 택한 많은 기업들은 상당한 수준의 자동화 역량을 키울 수 있었다. 경험 많은 서비스 회사와 일하는 장점은 저비용의 외부 노동력과 함께 탁월한 프로세스, 변화 관리 경험, 또 기술적 전문성이 결합된 일련의 통합 서비스를 제공받을 수 있다는 점이다. 서비스 자동화에 특화된 비교적 신생 업체들도 있다. 전통적 비즈니스 프로세스 아웃소싱 업체들은 자신들이 제공하는 전반적 서비스에 자동화를 포함시키지만 이런 신생 업체들은 고객사에게 새로운 유형의 로봇 프로세스 자동화 툴을 적용하고 사용방법을 가르치는 데 집중했다. 이 중 가장 전도 유망한 소싱 옵션은 클라우드 공간에 소프트웨어 로봇을 배치하는 방법이었다. 그렇게 하면 해당 소프트웨어 로봇을 네트워크 전반에 복사해 배치할 수 있다. 실제로 어떤 소프트웨어 로봇이 아주 복잡한 업무를 숙달하는 데 몇 달이 걸린다고 한다면 클라우드 공간에서 그 역량을 또 다른 소프트웨어 로봇에게 전수하는 데는 고작 몇 분 혹은 몇 초면 된다.



효과적인 자동화 프로세스 추진하기

경영진이 일단 전략을 개발하면 그 전략들은 반드시 실행돼야 한다. 이제 조직에는 제시된 서비스 자동화 비전을 실현하기 위해 몸 바칠 중간관리자들이 필요하다. 자신들의 자동화 프로젝트에 가장 이상적인 프로세스를 확실히 파악하기 위해 중요한 점은 IT 부서가 아닌 관련 사업부가 서비스 자동화 계획을 이끌어야 한다는 점이다. 하지만 고객정보가 노출되는 것처럼 조직에 위험을 초래할 수 있는 사안들을 초기에 방지하기 위해서는 IT 전문인력들 또한 자동화 사업에 깊이 관여해야 한다. 이런 기본 지침하에 기업들은 서비스 자동화 전략과 일정, 그리고 효과를 직원들에게 알리기 위한 내부 커뮤니케이션에도 철저한 주의를 기울일 필요가 있다.

프로젝트 후원자 및 프로젝트 챔피언, 프로그램 매니저 선정하기.
로봇 프로세스 자동화 프로젝트가 성공하려면 다양한 직급의 관리자들로부터 지원이 필요하다. 먼저 프로젝트에는 아이디어를 개시하고, 필요한 자원 활용 및 예산을 승인하고, 필요한 기술을 채택하고 사용할 수 있도록 밀어붙일 후원자들이 필요하다. 이런 프로젝트 후원자들은 자동화에 대한 회사의 비전이 어느 정도인지에 따라 CEO 등 고위경영진이 될 수도 있고, 각 부문을 책임지는 중간관리자들이 함께 참여하는 셰어드 서비스(shared service) 형태일 수도 있다.

후원자들은 업무시간의 2∼3% 정도만 프로젝트에 할당해도 되지만 프로그램 챔피언들은 좀 더 실무적인 역할을 맡는다. 자동화 사업의 비전을 사내에 전파하고, 팀원들에게 꾸준히 동기를 부여하며, 경영진을 포함한 이해당사자들과 접촉하는 등의 역할을 담당하면서 40∼80% 정도의 근무시간을 프로젝트에 쓴다. 또한 자동화 프로젝트에는 할당된 예산과 일정으로 어떻게 프로젝트를 완수할지 제대로 알고 있는 유능한 프로그램 매니저들도 필요하다. 엑스체인징의 경우 보험사의 CEO가 프로젝트 후원자 역할을 맡았다. 그리고 프로젝트 챔피언은 이전에 프로세스 프로젝트들을 낭비 없이 효율적으로 이끈 경험이 많은 사람으로 선정했으며 그가 매니저 역할을 겸임했다.

사업부에서 프로젝트를 리드하게 하라.
서비스 자동화 프로젝트를 착수하려는 사람들은 종종 이렇게 묻는다. “서비스 자동화 계획은 어디서 주도해야 하나요? 사업부인가요, IT 부서인가요, 아니면 아웃소싱 회사인가요?” 엑스체인징이나 AP통신, 텔레포니카 UK(O2), 가스·전기 공사처럼 앞서 언급된 기업들은 모두 관련 사업부에서 서비스 자동화를 추진했다. 필자들은 비즈니스 프로세스에 대한 자동화(IT 프로세스의 자동화가 아닌)를 연구하고 있었기 때문에 사업부가 서비스 자동화를 지휘하는 것은 이치에 맞아 보였다. 또 사실 필자들이 인터뷰했던 많은 사람들이 이런 자동화 프로그램들은 사업부에서 담당해야 한다고 단호하게 주장했다.

사업부는 자신들의 업무프로세스 중에서 어떤 일들이 자동화에 적합한지 가장 잘 파악할 수 있다. 사업부 관리자들은 어떤 프로세스들이 자동화를 위한 최소 기준에 부합되는지 알고 있다. 그들은 어떤 업무들이 구조화된 데이터를 활용하는지 식별할 수 있고, 문서로 명시된 분명한 업무 규칙들을 갖고 있으며, 관련 업무들을 대량으로 계속 수행해 나가고, 그 일을 하도록 훈련 받은 사람들이다.12 보험회사부터 유럽계 가스·전기 공사, 엑스체인징의 사례에서 봤듯이 사업부는 자동화를 위해 프로세스의 처음부터 끝까지 전체적으로 구조화된 업무들을 선정했고, 사람이 개입하고 판단해야 하는 일들은 그대로 남겨뒀다. 또한 사업부는 고객과 직원들을 위해 최선의 결과를 낳을 수 있는 자동화 과제들에 대해 우선 수위를 정하는 데 가장 유리한 위치에 있다.

당신이 달성하려는 목표와 그 목표가 고객과 직원들에게 어떻게 인식될 것인지 정확히 파악하라.
과대포장되고 실속 없는 새로운 기술들도 많다. 서비스 자동화 프로젝트를 시작하기 전에 고객은 물론 직원들 같은 이해당사자들도 자동화가 제공하는 가치에 매력을 느끼는지 확실히 파악해야 한다. AP통신이 추진한 자동화 기업보고서의 경우 고객들은 AP통신이 보도하는 실적보고서의 양이 증가할 수 있다는 점에서 아이디어를 환영했고 기자들 또한 자신들의 직무 범위가 조정되는 데 긍정적인 반응을 보였다.13
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텍사스 어빙(Irving)에 있는 비영리 병원들의 네트워크인 VHA사는 제휴 병원들을 위해 구매 서비스 등을 대행해주고, 이로써 병원들은 개별적으로 협상할 때보다 더 낮은 가격으로 의료물품들을 구매할 수 있다. VHA에서 로봇 프로세스 자동화를 이끈 프로젝트 챔피언은 사업부 직원들이 인터넷에서 필요한 물품의 세부 사양서를 검색하기 위해 엄청나게 많은 시간을 소모한다는 사실을 알게 됐다. 그는 이에 따라 정보 검색 프로세스를 자동화하고 이를 구매 및 조달 작업에 연결하는 사업을 추진했다. 절감 효과는 금방 나타났다. 불과 몇 개월 만에 자동화 프로세스는 인터넷에서 36만 개 이상의 제품 설명서를 추출해냈고 사업부 직원들은 영업과 수익 창출과 관련된 다른 업무에 훨씬 더 많은 시간을 활용하게 됐다. 불편하고 눈에 띄는 업무들을 자동화 대상으로 삼음으로써 이 회사는 직원들의 호응을 얻어냄은 물론 전반적으로는 서비스 자동화 확대를 환영하는 분위기를 조성했다.

IT 부서를 조기에 참여시켜라.
IT 부서는 자동화 프로그램의 성공에 중요한 기여를 할 수 있다. 필자들은 조사를 통해 IT 부서를 포함시키지 않고 서비스 자동화를 도입하려 했던 사례와 프로젝트 챔피언들이 꽤 많다는 사실을 알게 됐다. 이는 영국 텔레포니카의 O2도 마찬가지였다. 여기에는 주로 2가지 이유가 있었다. (1) 서비스 자동화에는 IT 프로그램 기술이 아닌 프로세스와 관련 문제에 대한 전문성이 필요하다는 점에서 임원들은 서비스 자동화를 비즈니스 운영 프로그램으로 간주했다. 또한 (2) 임원들은 IT 부서가 관여하면 관료주의가 너무 많이 작용해 프로그램 적용 속도를 늦출 것을 우려했다. 이런 일부 임원들은 IT 담당자들이 부여할 수 있는 지식의 가치를 간과했던 것이다. IT 부서는 서비스 자동화 소프트웨어가 충분히 안전한지 점검할 수 있고, 소프트웨어 로봇이 민감한 정보를 외부에 노출하지 않도록 프로그램 접근 권한을 정하는 규칙을 개발할 수 있으며, 소프트웨어 로봇들을 완벽히 백업된 인프라 시설 안에서 안전하게 관리할 수 있다. 이런 사실들을 통해 필자들은 IT 부서를 조기에 투입할 때 얻는 긍정적 효과가 부정적 효과보다 훨씬 더 크다는 것을 확인했다. 한 서비스 제공사의 임원은 이렇게 강조했다. “사업 담당자들과 일할 때 보통 우리는 IT 담당자들과도 얘기하고 싶다고 요청합니다. IT 관련자들과 말하면 우리가 기획한 제품이 안전성과, 확장성, 검사가능성, 변화 관리 측면에서 그들의 필요조건에 부합된다는 사실을 제대로 설명할 수 있거든요.”

자동화의 영향력을 우려하는 직원들이 많다는 사실을 인식하라.
필자들은 연구 사례들을 통해 전반적으로 기업들이 반복적이고 지루한 업무에 서비스 자동화 툴을 활용하고 있음을 목격했다. 해당 기업들의 경우에 프로세스 자동화는 전체가 아닌 일부 직무에 영향을 미쳤다.14 그리고 이런 영향력은 생산성의 향상과 더불어 정규직 직원들의 해고가 아닌 신규 채용인력 및 아웃소싱 인력의 감소를 가져왔다.15 내부 직원들을 보통 다른 직무에 재배치했기 때문이다. 즉, 서비스 자동화는 직원 수를 감축하는 것이 아니라 늘리지 않았을 뿐이다. 사실 필자들이 연구한 기업의 관리자들은 회사 직원들이 자동화가 가져온 변화에 대해 대체로 긍정적이었다고 보고했다. 많은 사람들이 자동화에 의해 위협을 느끼기보다는 반복 업무가 줄고 고객 대면 업무를 더 많이 담당할 기회를 얻게 된 데 가치를 느꼈다.

그럼에도 불구하고 직원들은 일반적으로 자신들의 직무가 자동화될 때 잠재적으로 일어날 수 있는 효과에 대해 불안해 한다. 또한 임원들이 그렇지 않다고 여기는 것도 너무 순진한 생각이다. 이전 연구 결과에 따르면 프로세스 자동화 초기에 직무에 미칠 수 있는 영향력을 직원들에게 충분히 소통하는 것은 매우 중요하다. 정보가 부재한 상황에서 직원들은 결과의 부작용을 과대평가하게 된다. 일부 회사 직원들은 극심한 공포를 느끼고 자동화 계획에 대한 반대 운동을 벌이기도 했다.16

따라서 기업들은 자동화가 가져올 효과를 직원들에게 가능한 미리 투명하게 밝혀야 한다. 비즈니스 프로세스 제공 회사인 엑스체인징은 직원들에게 뉴스레터를 보내거나 정기적으로 프레젠테이션이나 로드쇼를 벌이는 등 내부 소통에 있어 매우 개방적인 태도를 취했다. 이런 활동을 통해 보험사 직원들 모두가 로봇 프로세스 자동화 개발에 대해 재빨리 인식할 수 있었다. 임원진은 운영팀들로 하여금 프로젝트를 확실히 지원하도록 독려했고 서비스 자동화가 6∼12개월 후에 창출 가능한 기회들을 이해시키려 노력했다.



성숙한 서비스 자동화 역량 개발하기

연구에 포함된 많은 회사들은 전사적 자동화 역량을 개발하는 목표를 갖고 있었다. 그들은 컴퓨터와 인터넷이 조직 프로세스에 뿌리를 내린 것처럼 자동화도 사업 구조의 일부가 될 것으로 기대했다. 이런 기대를 이루기 위해서는 조직이 공통 자원으로 활용할 수 있는 중앙 지휘본부가 필요하다. 또 조직은 인재 개발에 대한 관점을 재정립하고 꾸준한 학습 메커니즘을 개발해야 한다.

지휘본부를 설립하라.
중앙화된 지휘본부는 조직 전반적으로 사업부들이 자동화 기회를 발견하고, 프로젝트의 우선순위를 정하고, 솔루션을 개발하며, 소프트웨어 로봇이 수행하는 업무들을 모니터링할 수 있도록 돕는다. 지휘본부는 또한 자동화에 대한 표준과 모범사례를 만들고 서비스 자동화가 가져오는 사업 성과들을 추적 관리한다.

필자들이 연구한 조직 가운데 유럽계 가스·전기 공사는 가장 성숙한 서비스 자동화 역량을 갖고 있었고, 중앙 지휘본부가 어떤 역할을 할 수 있는지에 대한 최선의 예를 제시해줬다. 본부는 (회사는 이를 ‘Center of Excellence’라 불렀다) 고객 변혁 프로그램과 함께 회사의 모든 사업부 운영팀에서 요청하는 많은 자동화 과제들을 관리했다. 사업부들이 자동화가 필요한 프로세스를 제시하면 센터는 해당 프로세스의 자동화 적합성을 측정하고, 괜찮은 성과가 기대될 때에는 비즈니스 사례로 전개해 나갔다. 이후 해당 프로세스의 자동화에 대한 경영진의 승인이 떨어지고 예산을 할당 받으면 센터는 자동화 솔루션을 개발하고 테스트했으며, 소프트웨어 로봇이 실제 데이터를 처리하는 업무에 투입된 이후부터는 진행 상황을 관리했다.

중앙 지휘본부를 만들어야 하는 가장 중요한 이유 중 하나는 본부가 소프트웨어 로봇을 효율적으로 재활용함으로써 규모의 경제를 재빨리 달성하고 개발 비용을 절감할 수 있다는 점이다. 예를 들어 앞서 언급한 가스·전기 공사는 특정 시스템에 로그온 하거나 고객 데이터베이스에서 대량의 e메일을 발송하도록 훈련된 로봇들을 재활용함으로써 개발비를 30∼40%나 절감할 수 있었다. 로봇 프로세스 자동화 소프트웨어를 공급하는 회사의 담당자 한 명은 이렇게 설명했다. “자동화하는 프로세스 수가 많아질수록 당신의 로봇 도서관에 더 많은 자료들이 쌓이게 됩니다. 로봇을 재활용하면 할수록 새로운 프로세스들을 조합하고 자동화하는 경제적도 효과도 증가하는 거죠.”

인재 개발과 전사적 자동화 역량 구축에 필요한 자질을 재고하라.
조직은 자동화 역량을 구축해 나가면서 비즈니스 서비스를 수행하는 데 필요한 역량들을 재고할 필요가 있다. 서비스 자동화의 경우 담당하는 역할에 따라 필요한 역량도 다르기 때문이다. 필자들이 연구한 로봇 프로세스 자동화 프로젝트들을 이행하는 데 있어 기업들은 자동화 솔루션을 개발하는 개발자나 소프트웨어 로봇의 일정을 잡고, 작동시키고, 모니터링하는 로봇 프로세스 자동화 컨트롤러 같은 새로운 직무를 만들었다. 예를 들어 유럽계 가스·전기 공사는 로봇 프로세스 자동화 개발자를 회사 내 사무직 직원들을 대상으로 모집했는데 회사 사업을 가장 잘 이해하고 해당 프로세스를 경험해본 사람 중 시스템 분석 경험이 있는 사람을 선정했다. 회사의 로봇 프로세스 자동화 프로젝트 매니저의 말에 따르면 자동화 개발자에게 가장 중요한 자질은 이질적인 사업 데이터로부터 논리적 구조를 끌어내 알고리즘을 개발하는 능력이라고 했다. IT도 매우 중요하게 고려됐다. 그는 이렇게 강조했다. “저희가 IT 직원은 아니지만 저희에게는 IT 기술을 가진 직원들이 있죠.”

반대로 로봇 프로세스 자동화 컨트롤러가 팀원들을 뽑을 때를 보면 가스·전기 공사는 조직적이고 체계적이고 논리적이며 일에 대해 일관적 태도를 지닌 직원들을 대상으로 담당자를 물색했다. 또한 이슈나 문제가 생겼을 때 해당 사업부 직원들과 효과적으로 소통할 수 있도록 커뮤니케이션 능력도 고려했다. 가스·전기 공사에서 자동화 프로젝트들이 가장 활성화됐을 때에는 200명의 관리자들이 300여 개 소프트웨어 로봇이 수행하는 업무를 조정했다. 로봇들이 관할하는 업무는 한때 600여 명의 직원들이 담당했던 업무량에 버금갔다.

지휘본부 인력의 자질을 고려하는 것도 중요하지만 기존 인력의 역량을 이해하는 것도 중요하다. 만약 로봇이 모든 반복적이고 구조화된 업무를 맡는다면 인간들은 비구조화된 업무들에 따르는 예기치 못한 상황들을 처리할 수 있도록 좀 더 창의적인 문제해결 능력과 판단력, 감성지능을 발휘해야 한다.

최근 자동화가 인간들이 수행하는 일의 특성에 어떤 영향을 미칠지에 대해 많은 예측이 쏟아졌다. 어떤 학자들은 점점 더 많은 일들이 자동화 기술에 자리를 내줄 것이고, 잔디 깎기나 미용 같은 일 외에 극소수 직무만이 인간을 필요로 할 것으로 예측했다.17 하지만 필자들의 연구는 지식노동의 자동화에 대한 미래를 다른 방식으로 예측한다.18 필자들은 향후 5년간 점점 더 많은 업무 그룹들이 인간과 소프트웨어 로봇으로 구성될 것이며, 이 두 유형의 노동력은 각각 자신에게 가장 적합한 직무를 수행할 것으로 내다본다. 로봇은 인간이 데이터 결과를 측정하고 이에 따라 활동을 개시할 수 있도록 데이터를 빠른 속도로 추출하고 병합하고 재배치할 것이다. 또한 인간은 새롭게 부각되는 사업적 요구사항들을(이 또한 나중에는 소프트웨어 로봇이 학습하겠지만) 다루고, 비구조화된 문제들을 조정 및 해결하고, 고객 서비스를 긍정적으로 구상하며, 고객과 관계를 쌓아나갈 것이다. 우리는 이미 이런 광경들을 목격하고 있지만 자동화 기법들이 더 진화하고 로봇 프로세스 자동화가 클라우드 영역으로 확대되면 앞으로는 지금처럼 로봇에게 세부적 지침을 입력하거나 사전 설정 작업을 할 필요도 없을 것이다.

서비스 자동화 분야는 빠르게 진보하고 있다. 사례 연구에 참여한 많은 사람들이 차기 이슈는 인지 자동화 기법들을 통해 비구조적 데이터를 다루는 분야가 될 것이라고 말했다. 그들은 소프트웨어 로봇이 문자나 e메일처럼 비구조화된 글들을 읽고 해당 데이터가 뜻하는 바를 해석할 수 있기를 원했다. 소프트웨어 로봇은 매우 빠르다. 그들은 방대한 양의 데이터를 처리하고 그 의미를 거의 실시간으로 해석할 수 있다. 이런 능력은 고객 서비스 분야에서 괄목할 만한 진보를 이룰 수 있다. 실제로 전화로 고객을 상대하는 상담 직원은 소프트웨어 로봇에게 방대한 고객 데이터들을 분석하게 함으로써 고객의 문제를 단 몇 초 만에 해결할 수 있다. 서비스 자동화의 현 상황을 본다면 우리는 이미 이런 비전을 향한 길 위에 있는지도 모른다.





번역 |김성아 dazzlingkim@gmail.com

메리 C. 라시티 · 레슬리 P. 윌콕스
메리 C. 라시티(Mary C. Lacity)는 미주리대 세인트루이스 캠퍼스(University of Missouri-St. Louis College of Business Administration)의 경영학부에서 큐레이터 석좌교수(Curator’s Distinguished Professor)로 있다. 레슬리 P. 윌콕스(Leslie P. Willcocks)는 런던정치경제대학(London School of Economics and Political Science)의 경영학과 교수다. 이 기사에 의견이 있는 분은 http://sloanreview.mit.edu/x/58120에 접속해 남겨주시기 바란다. 저자와의 연락을 원하시는 분은 smrfeedback@mit.edu로 e메일을 보내주시기 바란다.
동아비즈니스리뷰 326호 The Rise of Resale 2021년 08월 Issue 1 목차보기