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슬기로운생활

사무직 노동자의 종말, RPA와 AI의 만남

RPA(Robotic Process Automation)는 사람이 컴퓨터로 하는 작업을 자동화하는 소프트웨어를 말한다. 사람이 컴퓨터로 하는 작업을 일정한 규칙(Rule Set)으로 만들어 순서대로 실행하는 프로그램으로 만든 것을 RPA라고 한다. 다음 영상을 보면 RPA를 좀 더 쉽게 이해할 수 있다.

예를들어 부동산 웹사이트에 들어가서 지난 주 서울 전세 매매 데이터를 조회하고 엑셀로 다운로드 받아 이메일로 전송하는 일을 생각해보자. RPA에서는 각각의 일들을 규칙으로 정하고 프로그램은 규칙대로 하나씩 정해진 일을 진행한다. 웹사이트에 접속(Chrome)하고, 전세 매매 데이터 조회 화면으로 들어가서(HTML을 파싱하고 정해진 태그를 클릭) 조건으로 서울(지역), 지난주(기간)를 입력한 후 조회 버튼을 클릭한다. 결과 화면에서 엑셀 다운로드 버튼을 클릭하여 응답 데이터를 파일로 저장한 후에 이메일 프로그램(Outlook)을 열어 수신자를 입력한 후 엑셀 파일을 첨부하고 이메일을 전송한다.
위의 예를 보면 RPA로 업무를 자동화하는 일은 프로그래만 잘만들면 크게 어려운 일아 아닌 것처럼 보인다. 하지만, 아직까지 현장에서는 RPA가 많이 사용되고 있지 않다. 대부분의 사무직이 하는 일이 프로그램이 해석할 수 있는 정형데이터(데이터베이스에 저장되어 컴퓨터가 쉽게 해석할 수 있는 형태의 자료)만을 다루지 않고 단순반복적인 일뿐만 아니라 판단이 필요한 일을 하고있기 때문이다.

회계에서 지출 업무를 처리를 하는 사람은 한글, pdf, 스캔된 이미지로 저장된 영수증을 확인하고 시스템에 자료를 입력하는 일이 빈번하다. 또한 지출을 해야하는지 말아야 하는지 자신의 경험으로 판단해야한다. 회계 지출 업무에서 RPA가 사용되지 못하는 두 가지 이유가 있다. 하나는 비정형 데이터 인식이고 다른 하나는 경험으로 판단해야 한다는 것이이다. 

하지만 AI 기술이 급속도로 발절하는 최근에는 양상이 많이 달라졌다. 프로그램이 딥러닝 기술을 사용해서 이미지를 구분하기 시작한 것이다. 일반적인 폰트로 만들어진 이미지화된 글자는 프로그램이 쉽게 인식할 수 있다. 명함인식, 자동차 번호판 인식과 같은 분야에서는 인공지능(혹은 알고리즘)이 놀라운 성능을 발휘하고 있다. 다만 문제가 되는 것은 사람이 손으로 쓰여진 글자와 특이한 형태의 글자들이다. 하지만 인공지능의 발달 속도를 보면 조만간 기술이 이 문제를 해결할 수 있을 것이다.

RPA가 해결하는 없는 사람이 판단하는 업무를 대체할 수 있는 기술이 바로 강화학습니다. 강화학습은 사람의 경험을 보상 시스템을 통해 인공지능 모델로 만드는 기술이다. 에이전트가 수행하는 다양한 행동을 보상을 통해 올바른 행동인지 아닌지 알려주면, 에이전트는 결국에 올바른 행동을 하게 된다는 이론이다. 강화학습을 개념을 한마디로 쉽게 설명할 순 없지만 다음 동영상을 보면 어느 정도 이해할 수 있을 것이다.

이렇게 딥러닝, 강화학습과 같은 인공지능 기술이 RPA와 결합하면 사무실에 앉아서 컴퓨터로하는 일들은 조만간 많이 사라질 것이다. 다만 아직까지 인공지능이 쉽게 해결하지 못하는 분야가 있다. 바로 언어를 이해하는 것이다. 사람과 대화하고 그 속에서 의미를 찾아서 사람이 판단하는 일은 프로그램으로 쉽게 대체될 수 없을 것이다. 10년 후에 우리 주위에 어떤 직업이 남아있을 지 한번 생각해보고 우리 자녀의 미래를 걱정해야하지 않을까? 과연 공부만 열심히하는 것이 옳은 일인가하는 생각이 든다.