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작성일 20-01-02 조회수 1535
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분석, 보안, 재무∙자산관리 등 열일하는 RPA··· CIO 우선순위로

분석, 보안, 재무∙자산관리 등 열일하는 RPA··· CIO 우선순위로

피터 B. 니콜 | CIO

<주요 내용 요약>

RPA는 차세대 CIO를 위한 대단히 흥미로운 애플리케이션이 있다.

고급 분석을 위한 RPA
데이터 레이크를 구축하는가? RPA가 도움이 될 수 있다. 데이터 지원 계획을 시작하는가? RPA가 도움이 될 수 있다. RPA는 시간이 소요되고 양이 많으며 반복적인 활동을 간소화하고 자동화한다. 빅 데이터는 데이터 수집, 조정, 정제, 정규화, 데이터 랭글링(data wrangling), 메타데이터 태깅이 필요하다.

RPA는 고급 분석을 위한 놀라운 이점을 제공한다.

• 데이터 세트를 키보드를 사용해 반복적으로 다시 입력해야 할 필요가 없음
• 데이터 마이그레이션
• 데이터 확인
• 데이터로부터 정확한 보고서 생성
• 액션 프레임워크의 기반: ‘알면 좋은 것’(허용 오차 이내), ‘흥미로운 것’(예상보다 좋음) 또는 ‘조치 필요’(조치 필요)
• 실제 프로세스를 시각화하기 위한 프로세스 마이닝 기술
• 획득한 소스로부터 획득
• 정확성, 일관성, 타당성, 시의적절성, 접근성을 위한 데이터 규칙
• 데이터 중복 제거
• 벤더 마스터 파일 업데이트 수행
• 데이터 추출
• 고급 처리 알고리즘
• 서식 설정

RPA는 가장 복잡한 환경도 처리할 수 있다. 활동을 기록하고 수행할 수 있다면 RPA는 운영을 개선할 수 있다.

비즈니스 프로세스 낭비 제거를 위한 RPA
데이터 통합은 절대로 끝나지 않는 계획이다. 이런 시스템의 통합을 완전 자동화하기 위한 마지막 단계에서는 예산이 없거나 관심이 없어진다. RPA는 이 마지막 단계를 선택하고 연결하여 프로세스 낭비를 없앨 수 있다. RPA는 생산성 향상의 새로운 바람을 주도할 것이며 8가지 주요 거래 처리 낭비 유형을 해결할 수 있다.

• 결함: 놓친 기한 또는 초과 지출 강조 등
• 과잉 생산: 심각도에 기초하여 보고 확장 등
• 대기: 승인 대기 등
• 미활용 인재: 이벤트에 기초하여 필요 시 직원에게 교육 제공 및 태깅 등
• 운송: 승인 시스템이 PO 및 계산서 발행 시스템과 통신하지 않을 때 등 기능들 사이의 핸드오프 용이화 등
• 인벤토리: 대규모 시스템에 입력할 데이터 처리 등
• 동작: 애플리케이션 전환 시 반복적인 키 누름 제거 등
• 추가 처리: 보고서 서식 설정, 세부사항 추가 등.

RPA는 디지털 전환과 운영 우수성을 붕괴시키고 있다. 자동화에 대한 RPA의 빠르고 저렴한 접근방식은 노동력을 절감하고 수용력을 개선하며 속도와 정확도를 높여준다.

프로젝트, 프로그램, 포트폴리오 관리를 위한 RPA
RPA와 프로젝트 관리를 함께 언급하는 것을 들어 본 적이 없는가? 뉴스는 별것 아니다. RPA는 프로젝트 관리를 위한 인간적 필요를 대체하지 않을 것이다.
프로젝트 예산 관리, 위험 모니터링, 자원 용량 균형 유지는 모두 프로그램 및 프로젝트 관리자의 역할의 핵심이다. RPA는 IT 포트폴리오 관리와 관련하여 “좋은 것”으로 여겨지는 것에 대한 기준을 새롭게 정의할 수 있다. 자동화가 위험을 낮추고 포트폴리오 관리 활동을 간소화할 수 있는 다양한 방법이 있다. 주된 기능은 다음과 같다.

• 업무 명세서에 대한 다중 디지털 승인 생성
• 기업의 ‘최적 표준’을 이용하여 계약서 작성
• 포트폴리오 보고서 생성 및 배포 자동화
• 문서 생성
• 프로젝트 변화에 관한 알림 제공
• 자원 균형 유지: 활용도 보고 및 자원 재할당
• 정보 관리를 위한 스프레드시트 의존도 감소
• 질문에 대한 응답. 제대로 진행되고 있는가?
• 프로젝트별 정보 수집 및 전파
• 채용 과정에서 후보자 검증, 선별, 추적
• 한계값에 기초하여 재무 시나리오 모델링 생성
• 대시보드를 위한 데이터 획득 자동화: 파워 BI나 클래러티 PPM 등
• 지속적인 진행 상황 확인 및 제공된 가치 획득을 위한 센서 제공
• 이력 데이터에 기초한 전망
• PMO 정책 준수 확보: 프로세스 문서화 및 프로젝트 감사 등
• 프로젝트 및 프로그램 SDLC 프로세스 단계 진행 자동화

RPA는 IT 포트폴리오 생태계에서 중요한 역할을 할 수 있다. 짧은 기간(1~2개월)과 낮은 투자 비용(50,000~100,000달러) 덕분에 조직은 RPA를 손쉽게 시범 운영할 수 있다. RPA를 통해 개선점 정량화가 쉬워진다. 이 지표 주도적인 접근방식은 결과가 즉각적이고 가시적일 때 비즈니스-파트너 논의를 간소화한다. 

IT 자산 관리를 위한 RPA
라이선스 갱신일이 언제인지 알고 있는가?  RPA와 AI는 IT 자산 관리(ITAM)를 전환할 것이다. IT 자산 관리의 속성은 반복적이며 일반적이다. 이는 RPA의 이점과 직접적으로 관련되어 있다. IT 자산 관리 안에는 RPA를 위한 다양한 애플리케이션이 존재한다. 영향력이 가장 큰 것은 다음과 같다.

• 소프트웨어 감사 자동화
• 구매한 라이선스와 계약한 라이선스 비교
• 소스 코드 관리
• 벤더 및 자원 온보딩 및 오프보딩 감독: 도메인 사용자 삭제 또는 배포 목록 수정
• 보고 및 분석 제공
• 사건 해결 관리: 서버 재시작, 비밀번호 재설정 등
• 자체 치유: 시스템 건전성 확인, 백업 자동화, 이벤트 모니터링 등
• 충족 프로세스 자동화: IT 자산 요청 등

RPA는 망가진 워크플로를 고치지 않지만 이를 자동화하여 인간 오류를 없애고 프로세스 사이클 시간을 줄이는 데 도움이 될 수 있다. 여전히 프로세스 공백을 해결하는 데 시간을 소요해야 하지만 IA(Intelligent Automation)는 별도의 데이터 시스템으로부터 얻은 데이터를 극단적으로 잘 통합할 수 있다.

재무 관리를 위한 RPA(조달-결제)
재무 프로세스는 검색, 이전, 정리, 복사, 붙여넣기, 정렬, 필터링 등으로 구성된다. 재무 프로세스 자동화는 공급자 및 내부 파트너와의 관계를 개선할 뿐 아니라 재무 부서 내부의 효율성을 개선할 것이다. RPA를 사용하여 송장 대비 계약 조건을 검증하고 주소와 청구 정보 등의 표준 데이터가 최근 송장에서 변경되지 않았는지 검증할 수 있다.

가장 확실한 이점은 재무 위험 및 관리에 관한 것이지만 수동 프로세스를 줄이면 조직에 더 큰 긍정적인 효과가 발생하는 경우가 많다. 업무 및 생산 과잉 재무 리더들을 자유롭게 해주면 사기가 개선될 수 있다. 일상적이고 전략적인 활동에서 분석 및 예측 모델링 수행 등의 전략적인 고부가가치 활동으로 자원을 이동함으로써 RPA는 재무 관리팀의 전력 승수가 될 수 있다.  재무 관리를 위한 RPA의 여러 사용례 중 몇 가지를 살펴보자.

• 분기별 정산 지원
• 실제 계산서가 발행된(그리고 발행되지 않은) 데이터에 기초하여 증가액 계산 및 예측
• 엑셀에서 판독 가능한 보고서로 데이터 이동
• 여러 재무시스템의 거래 데이터 업로드
• 표준 저널 항목 생성
• 이례적인 예외 지출 확인
• 연례 벤더 할인 계산 및 처리
• 벤더에 누락되거나 지연된 계산서 고지
• 청구 정책 및 우수 사례에 대한 벤더 준수성 추적
• 분기별 전망을 재무 기록 시스템에 자동 로딩
• 부서별 카테고리 지출에 관한 실물에 맞추어 전망 조정
• 실물 변화에 맞추어 자본 지출(CapEx) 및 운영 지출(OpEx) 전망 모니터링

운영 재무 및 회계 프로세스는 RPA가 빛을 발할 수 있는 좋은 예다. 이 프로세스는 반복적인 경우가 많으며 일반적으로 일종의 인간 오류가 발생한다. 재무 검토 준비, 부서 간 조정, 재무계획 및 분석은 모두 자동화가 가능하다.

보안을 위한 RPA
조직을 사이버 공격으로부터 보호하는 일은 끝이 없다. 문제는 인간이 잠을 자야 한다는 점이다. RPA는 CISO의 역할 그리고 더욱더 중요한 사이버 보안 관리자의 역할을 인간답게 만들 수 있다. RPA를 활용함으로써 CISO는 프로젝트에서 잘 알아볼 수 있고 조직 관계를 발전시키며 새로운 리더십에 대한 영감을 불어넣어 ‘인간에게 다가가는 기능’을 잘 할 수 있게 된다. 밤새 사이버 위협 방지 및 완화에 자원을 소모한다면 불가능한 일이다. RPA는 보안 운영을 다양한 방식으로 강화 및 간소화할 수 있다.

• 보안 조정, 자동화, 대응을 배치하여 보안 관리 개선
• 무단 접근 차단
• 로봇 보안 및 비밀번호 구성은 암호화되며 회사 직원이 접근 불가
• 제로데이 공격 확인 및 방지
• 사이버 위협 확인, 봇 생성, 위협 정화
• 긍정 오류 위협 걸러내기
• 전사적으로 일관된 자격 증명 발급
• 비밀번호 순환 자동화
• 실시간에 가깝게 액세스 위반 100% 검토
• 데이터 보안 및 감사 개선
• 인공지능을 활용하여 IA 이행: 위협 분석에 기초하여 서비스나우에서 티켓 생성 및 해당 위험 즉시 차단
• 행동 분석에 기초하여 이례적인 사용자 및 기계 행동 확인
• 유출 감지 및 대응 비용 감소
• 신속한 사이버 공격 감지, 분석, 방어
• 인간 활동이 아닐 가능성이 높은 행동 확인

AI 지원 사이버 보안이 점차 필요해지고 있다. 종점 데이터의 용량이 폭발적으로 증가하고 있으며 우리의 예산은 그렇지 못하다. 위협이 보안 분석가를 압도하면서 조직은 RPA로 전향해야 한다. RPA를 적용하여 조직의 사이버 방어 능력을 전환하면 감지, 예측, 대응 모두 개선될 수 있다.

작업 부하를 덜어주는 IA
더 이상 전략적인 활동에 모든 시간을 소요하지 않게 되면 더욱더 전략적이게 되기 시작한다. 매일 지속해서 비즈니스를 운영하는데 이런 전략적인 활동이 필요한 경우 어려운 프로세스이다.

단순히 RPA 전문가 조직(Center of Excellence)을 구축하는 수준을 넘어서야 한다. 그럴려면 우선, 얼리 어답터(신봉자)를 찾자. 이 사람들은 일반적인 것을 거부하고 어제는 일반적이었던 것에 대해 지속적으로 의문을 제기한다. 둘째, 협업하자. 시범 운영에서 대변자가 되도록 교육할 수 있는 교차 기능 리더를 찾자. 셋째, 문제를 확인하자. 구체적인 비즈니스 문제에 집중하고 RPA가 목적에 부합하는 비즈니스 사례를 명확히 표현하자. 2~3주 소요되는 개념 증명(Proof of Concept, PoC)에서 6주가 소요되는 가치 증명(Proof of Value, PoV)으로 신속하게 이동하자.


원문보기:
http://www.ciokorea.com/news/140472#csidxa77a4fb154b9c41964f439bd15e0087  


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