RPA는 어떻게 작동하는걸까?

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• RPA는 사람의 UI 조작을 모방하는 소프트웨어 봇으로, Bot Recorder가 마우스/키보드 동작을 기록해 스크립트화함

핵심 구성요소 7가지

• Bot Recorder(녹화)

• Workflow Designer(설계)

• UI Interaction(화면제어)

• Screen Scraping/OCR(데이터추출)

• Orchestrator(관리)

• Exception Handler(예외처리)

• API Connector(연계)

너무나 자연스러워진 “이것도 자동화할 수 있지 않을까요?”

"AI나 RPA를 도입하면 업무가 자동화된다"는 말은 이제 너무 익숙하다. 하지만 정작 그 자동화가 어떻게 이루어지는지 제대로 아는 사람은 많지 않다.

2024년 기준 글로벌 RPA 시장은 연평균 30-40% 성장세를 보이며, 금융·제조·의료·공공기관 등 거의 모든 산업에서 자동화 도입이 가속화되고 있다. 그럼에도 왜 일부 기업은 RPA 도입에 성공하고, 또 일부는 실패할까?

Ernst & Young 조사에 따르면 초기 RPA 프로젝트의 최대 50%가 계획 및 구현 문제로 실패한다. 이 격차는 단순히 "자동화 툴을 샀느냐"의 문제가 아니라, RPA의 동작원리와 기술 스택을 얼마나 정확히 이해했느냐에서 비롯된다.

AI나 RPA가 '마법'이 아니라 매우 구체적인 엔지니어링 산물이라는 걸 알게 되면, 도입 실패율을 대폭 낮출 수 있다는 뜻이다.

RPA는 어떻게 사람처럼 일할까? 핵심 동작원리 해부

RPA : Robotic Process Automation

RPA의 핵심은 소프트웨어 로봇이 사람과 동일한 방식으로 컴퓨터 인터페이스를 조작한다는 점이다. 기존 시스템을 변경하지 않고도 GUI(Graphical User Interface) 레벨에서 작동하기 때문에 "비침투적(Non-invasive)" 기술로 불린다. 이는 API가 없는 레거시 시스템에서도 자동화가 가능하다는 의미다.

💡 Key Terms Explained

• 침투적 기술: 시스템 내부(코드, DB, API 등)에 직접 접근해 수정하거나 통합해야 하는 방식

• 비침투적 기술: 시스템 외부에서 사용자처럼 조작하여 자동화하는 방식

1단계: 사용자 행동을 관찰하고 기록한다

• Bot Recorder(레코더)는 RPA 개발의 시작점이다. 사용자가 마우스를 클릭하고, 키보드를 입력하고, 파일을 열고, 데이터를 복사-붙여넣기하는 모든 동작을 실시간으로 관찰하여 스크립트로 변환한다. 마치 Excel의 매크로 레코더처럼 작동하지만, 단일 애플리케이션이 아니라 여러 프로그램을 넘나드는 복잡한 프로세스도 녹화할 수 있다는 점이 다르다.

UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism 같은 주요 RPA 플랫폼은 모두 이 레코딩 기능을 제공하며, 화면에 표시되는 내용을 이해하고 적절한 키를 입력하며 시스템을 탐색하는 능력까지 갖춘다. 예를 들어, 한 회계 담당자가 매일 아침 ERP 시스템에 로그인해 특정 메뉴를 클릭하고 엑셀 파일을 다운받아 이메일로 전송하는 작업을 수행한다면, 레코더는 이 전체 과정을 단계별로 캡처한다.

2단계: 워크플로를 설계하고 로직을 구성한다

녹화된 스크립트는 Workflow Designer(워크플로 디자이너)에서 편집 및 최적화된다. 대부분의 서비스들이 드래그앤드롭 방식의 비주얼 인터페이스를 제공하여, 프로그래밍 지식이 없는 비즈니스 사용자도 봇을 개발할 수 있게 한다. 각 액티비티(Activity)는 "파일 열기", "데이터 추출", "조건 판단", "루프 실행" 같은 작업 단위를 나타내며, 이들을 연결해 복잡한 비즈니스 로직을 구현한다. 이 과정에서 의사결정 로직(if-else), 반복문(for-loop), 예외처리(try-catch) 같은 프로그래밍 구조가 시각적으로 표현되어, 실행 흐름을 직관적으로 파악할 수 있다.

💡 Key Terms Explained

• If-else : 비가 오면 우산을 챙기고, 아니라면 모자를 쓴다.

• for-loop : 출석부를 읽고 한명씩 이름을 불러라.

• try-catch : 문서를 열다가 파일이 없으면, 없다고 알려줘.

3단계: 화면 요소를 식별하고 조작한다

RPA 봇이 실제로 화면의 버튼을 클릭하고 텍스트 필드에 데이터를 입력하려면, 먼저 해당 UI 요소를 정확히 식별해야 한다. 이를 위해 Selector, XPath, Computer Vision(CV) 같은 기술이 사용된다. Selector는 UI 요소의 속성(이름, 클래스, ID 등)을 기반으로 특정 컨트롤을 찾아내는 방법이고, XPath는 XML 구조의 웹 페이지에서 요소를 탐색하는 경로 언어다. 최근에는 화면 이미지 자체를 인식하는 Computer Vision 기술도 도입되어, 가상 데스크톱 환경처럼 전통적인 방법으로는 UI 요소를 식별하기 어려운 환경에서도 자동화가 가능해졌다.

RPA는 마우스 이동과 클릭을 시뮬레이션하고, 키보드 입력을 전송하며, 드롭다운 메뉴를 선택하고, 체크박스를 클릭하는 등 사람의 모든 상호작용을 재현한다. 이 과정에서 봇은 화면에 표시되는 내용을 "보고", 적절한 행동을 "결정"하며, 시스템 간 탐색을 "수행"한다.

(화면이 조금만 바뀌어도 봇이 멈출 수 있다는 게 RPA의 아킬레스건이지만, 최근 AI 기반 적응형 셀렉터가 이 문제를 완화하고 있다)

💡 Key Terms Explained

• Selector → 화면 요소의 이름(ID·클래스 등)을 보고 버튼이나 입력창을 찾는 방법

• XPath → 웹페이지 구조 안에서 경로를 따라 특정 요소를 찾는 방법

• Computer Vision(CV) → 화면 이미지를 직접 보고 버튼이나 글자를 인식하는 방법

4단계: 데이터를 추출하고 변환한다

많은 업무에서 RPA는 단순히 버튼을 클릭하는 데 그치지 않고, 화면에서 데이터를 읽어내야 한다. Screen Scraping(화면 스크래핑)과 OCR(Optical Character Recognition, 광학 문자 인식) 기술이 이를 가능하게 한다. 텍스트 기반 스크래핑은 HTML이나 애플리케이션 내부 구조에서 구조화된 데이터를 추출하고, 이미지 기반 스크래핑은 PDF, 스캔 문서, 스크린샷에서 OCR을 통해 텍스트를 인식한다. 최근 AI/ML(머신러닝) 기술이 결합되면서 OCR의 정확도가 크게 향상되었다.

5단계: 시스템 간 연계 및 API 통합

RPA는 UI 레벨에서만 작동하는 게 아니다. API Connector를 통해 백엔드 시스템과 직접 통신할 수도 있다. REST/SOAP API, 데이터베이스 쿼리, 웹서비스 호출 등을 워크플로에 포함시켜, 더 빠르고 안정적인 데이터 교환을 구현한다. SQL Server, Oracle, MySQL, PostgreSQL 같은 DBMS와 직접 연결해 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 작업을 수행할 수 있다.

레거시 시스템과의 연계는 RPA의 강력한 장점이다. API가 없는 오래된 메인프레임이나 ERP 시스템도 GUI를 통해 자동화할 수 있고, 필요하다면 미들웨어(MuleSoft, Dell Boomi 등)를 통해 통합할 수도 있다.

봇의 종류와 실행 방식 : 유인(Attended)과 무인(Unattended)의 차이

RPA 봇은 유인(Attended) 봇과 무인(Unattended) 봇 두 가지로 나뉜다.

유인 봇은 사용자의 데스크톱에서 실행되며, 사람의 트리거나 특정 이벤트에 반응한다. 예를 들어, 콜센터 상담사가 버튼을 클릭하면 봇이 시스템에서 고객 기록을 검색해 화면에 표시하는 식이다. 이는 프론트오피스 업무 보조에 적합하며, 사용자와 협업하며 작동한다.

무인 봇은 서버나 가상머신에서 독립적으로 실행되며, 일정(스케줄)이나 시스템 이벤트에 따라 자동 작동한다. 예컨대 매일 새벽 2시에 전날의 모든 온라인 주문을 처리하고 판매 보고서를 생성하는 봇은 무인 방식이다. 이는 백오피스의 대량 데이터 처리, 야간 배치 작업 등에 사용된다.

최근에는 하이브리드 자동화도 등장했다. 사람의 판단이 필요한 부분은 유인 봇이 처리하고, 나머지는 무인 봇이 자동 실행하는 방식이다. 예를 들어 대출 신청서를 봇이 자동 처리하되, 최종 승인 결정은 대출 담당자에게 플래그를 지정해 검토하도록 하는 구조다.

예외처리와 오류 관리 : 봇이 멈추지 않게 만드는 기술

RPA 봇이 실무에 투입되면 다양한 예외 상황에 직면한다. 네트워크 끊김, UI 변경, 예상치 못한 팝업, 데이터 형식 불일치 등이 대표적이다. 이를 대비한 Exception Handler(예외처리기)는 RPA 안정성의 핵심이다.

UiPath는 예외를 Business Exception(비즈니스 예외)과 Application Exception(시스템 예외)으로 구분한다. 비즈니스 예외는 잘못된 데이터나 유효하지 않은 입력으로 발생하며, 보통 사용자에게 알리고 해당 항목을 건너뛴다. 시스템 예외는 네트워크 오류, 메모리 부족 같은 기술적 문제로, 정해진 횟수만큼 재시도(Retry)하여 해결을 시도한다.

(예외처리를 제대로 설계하지 않으면, 봇이 한밤중에 멈춰서 다음 날 아침 업무가 마비되는 일이 생긴다)

관리와 모니터링 — Orchestrator가 수백 개 봇을 제어하는 방법

대규모 RPA 환경에서는 수십, 수백 개의 봇을 동시에 운영한다. Bot Orchestrator(오케스트레이터)는 이들을 중앙에서 배포, 스케줄링, 모니터링, 관리하는 플랫폼이다. UiPath Orchestrator, Automation Anywhere Control Room, Blue Prism Control Room이 대표적이다.

오케스트레이터는 봇을 큐(Queue)에 넣어 작업을 분산 처리하고, 봇의 실행 상태를 실시간 모니터링하며, 로그와 감사 추적(Audit Trail)을 기록해 컴플라이언스를 보장한다. 예를 들어 봇의 사용자 활동, 프로세스 시작/종료, 데이터 접근, 권한 변경 등이 모두 타임스탬프와 함께 저장되어, 나중에 규제 감사 시 증거 자료로 활용된다.

또한 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 통해 사용자별로 봇 개발, 실행, 관리 권한을 세분화하고, 암호화(AES-256)와 안전한 인증(API 키, 토큰)을 적용해 봇이 처리하는 민감 데이터를 보호한다. 정기적인 보안 점검, 취약점 스캔, 침투 테스트를 통해 RPA 인프라의 보안 수준을 유지한다.

실제 사례로 보는 RPA 동작원리 적용

출처 : Zaptest.com

금융: HDFC Bank의 KYC 자동화

인도 최대 민간은행 HDFC는 신규 고객 급증으로 KYC(Know Your Customer) 처리 부담이 커지자 RPA를 도입했다. 봇은 스캔된 문서를 포함한 계좌 신청서에서 데이터를 추출하고(OCR), 전체 KYC 주기를 관리했다. 결과적으로 비용과 작업 시간을 약 50% 절감하고 생산성을 60% 높였으며, 인적 오류를 대폭 줄였다.

금융: UBS의 긴급 대출 처리

스위스 은행 UBS는 코로나19 대응 무이자 대출 신청이 쏟아지자, 10,000건의 백로그를 RPA로 해결했다. 단 6일 만에 자동화 프로세스를 구축하고, 각 대출 처리 시간을 40분에서 5분으로 87.5% 단축했다. 이는 RPA의 신속한 배포 능력을 보여주는 사례다.

회계: 북미 소매업체의 송장 처리

한 대형 소매업체는 하루 최대 700건의 송장을 이메일로 받아 처리했다. OCR로 이메일에서 정보를 추출하고, RPA 봇이 데이터를 회계 시스템에 자동 입력하는 프로세스를 구축했다. 결과적으로 93% 이상의 송장이 수동 개입 없이 처리되고 정확도가 95%까지 향상되었으며, AP(매입채무) 직원의 20%가 더 가치 중심적인 업무에 집중할 수 있게 되었다.

물류: Vodafone의 조달 자동화

Vodafone은 구매 주문 데이터를 수동으로 정리하는 데 10명의 인력이 매달 3~4주를 소비했다. AI 기반 OCR과 RPA를 통합한 공급망 분석 시스템을 도입한 결과, 96%의 완벽한 구매 주문율을 달성하고 보고서 작성 시간을 몇 주에서 실시간으로 단축했다.

이민/출입국: ERPA 모델의 신분증 처리

ERPA 연구는 OCR과 LLM을 결합해 신분증 데이터 추출을 최적화했다. UiPath, Automation Anywhere 같은 기존 플랫폼 대비 처리시간을 94% 단축(9.94초 완료)하고 정확도 99%를 달성했다. 이는 RPA에 AI를 통합할 때의 잠재력을 입증한다.

금융: 한국 대기업의 경비 처리

한국의 Company S는 종이 영수증 기반 경비 처리를 자동화하기 위해 IDP(Intelligent Document Processing), OCR, 생성형 AI를 RPA와 결합했다. 처리시간을 80% 이상 단축하고 오류율을 낮췄으며, 컴플라이언스를 향상시켰다. 인간-AI 협업 모델로, 직원은 최종 의사결정에만 집중하고 봇이 일상 거래를 처리하는 구조다.

도입 시 직면하는 리스크와 극복 전략

프로세스 선정 실패

잘못된 프로세스를 자동화하면 리소스가 낭비된다. 해결책은 철저한 프로세스 분석과 이해관계자 참여다. 자동화 효과가 높고 ROI가 빠른 업무(반복적, 규칙 기반, 대량 처리)를 우선 선정해야 한다.

확장성(Scalability) 문제

Forrester 보고서에 따르면 52%의 고객이 RPA 프로그램 확장에 어려움을 겪는다. 해결책은 단계적 확장 전략이다. 초기에는 작은 규모로 시작해 성공을 입증하고, 점차 봇 수를 늘리며, 프로세스 마이닝 도구로 최적화 기회를 발굴한다.

레거시 시스템 통합

많은 조직이 API가 없는 구식 시스템에 의존한다. RPA는 바로 이 문제를 해결하기 위해 설계되었다. 미들웨어 솔루션, 커스텀 커넥터, RPA Desktop을 활용해 레거시 환경과 현대 클라우드 서비스를 연결할 수 있다.

직원 저항

자동화로 인한 일자리 불안은 도입의 큰 장애물이다. 해결책은 투명한 커뮤니케이션과 재교육이다. RPA가 단순 반복 업무를 대신하면 직원은 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있다는 점을 강조하고, 업스킬링 프로그램을 제공해야 한다.

유지보수 부담

UI 변경에 민감한 RPA는 시스템 업데이트마다 봇이 멈출 위험이 있다. 해결책은 컴퓨터 비전 기반 적응형 셀렉터, AI 기반 자가치유(Self-healing) 기능, 체계적인 변경 관리 프로세스 구축이다.

(RPA 도입 실패의 대부분은 기술 자체보다 '사람과 프로세스'의 문제다)

보안과 컴플라이언스 — RPA 거버넌스 프레임워크

RPA 봇은 민감한 데이터를 처리하기 때문에 강력한 보안 및 컴플라이언스 체계가 필수다. GDPR, HIPAA, PCI DSS 같은 상황에 따른 규제를 준수해야 하며, ISO 27001 같은 정보보안 표준을 따르는 것이 권장된다.

RPA의 동작원리를 이해하면 실패를 줄일 수 있다

RPA는 "마법"이 아니다. Bot Recorder가 사용자 행동을 녹화하고, Workflow Designer가 로직을 설계하며, UI Interaction과 Screen Scraping이 화면을 제어하고 데이터를 추출하며, Orchestrator가 봇들을 관리하고, Exception Handler가 오류를 처리하는 구체적이고 체계적인 엔지니어링 시스템이다. 이 원리를 정확히 이해하면, 어떤 프로세스를 자동화할지, 어떤 기술 스택이 필요한지, 어떤 리스크를 관리해야 하는지 명확히 알 수 있다.

HDFC, UBS, Vodafone, 한국 대기업 등의 사례는 RPA가 실무에서 실제로 작동하며 막대한 효과를 낸다는 것을 증명한다. 하지만 Ernst & Young이 지적하듯 초기 프로젝트의 50%가 실패하는 이유는, 기술 자체보다 프로세스 분석, 직원 참여, 변경 관리, 보안 거버넌스를 소홀히 했기 때문이다.

RPA는 이제 단독 기술이 아니라 AI, 생성형 AI, 프로세스 마이닝과 결합된 하이퍼오토메이션 생태계의 핵심 구성요소가 되고 있다. 동작원리를 이해하는 것은 단순히 "어떻게 작동하는가"를 아는 것을 넘어, 지속 가능한 자동화 전략을 설계하는 첫걸음이다.