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"RPA로 '생성형AI' 기반 초자동화, 효과적 대응"… 시메이션 '금융 초자동화' 혁신 컨퍼런스 성황리 개최

박기록 기자
2024.7.4 시메이션과 디지털데일리가 서울 여의도 전경련회관에서 공동으로 진행한 '체크메이트의 초자동화 전략과 성공사례' 컨퍼런스.
2024.7.4 시메이션과 디지털데일리가 서울 여의도 전경련회관에서 공동으로 진행한 '체크메이트의 초자동화 전략과 성공사례' 컨퍼런스.

[디지털데일리 박기록기자] '생성형 AI' 출현이후, 국내 금융권의 초자동화(Hyper Automation) 전략도 급속하게 진화중인 가운데 기존 RPA(로봇프로세스자동화)와 AI-OCR, RAG를 고려한 미래형 초자동화 전략이 제시됐다.

국산 초자동화솔루션 대표기업인 시메이션(대표 김용준)과 디지털데일리가 4일 서울 여의도 전경련회관에서 개최한 '체크메이트의 초자동화 전략과 성공사례'를 주제로 진행한 컨퍼런스에서는 국내 금융권이 직면하고 있는 'AI기반의 초자동화 구현'과 관련해 실제 현장에서 직면하고 있는 다양한 형태의 과제들과 대응 해법이 참석자들의 이목을 집중시켰다.

금융권 초자동화 및 프로세스 혁신부서 관련 담당자 등 250여명이 참석한 이날 행사에서, 참석자들은 적용 범위를 크게 넓혀가고 있는 AI-OCR, 최근 화두로 떠오른 LLM(Large Language Model) 및 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 대응 전략, RPA를 통한 테스트 자동화 혁신에 많은 관심을 보였다.

이날 행사는 1, 2부로 나눠 진행됐다. '체크메이트 초자동화솔루션과 미래전략'을 주제로 김용준 시메이션 대표의 기조 발표를 시작으로 ▲대출기한 연장과 창구업무자동화 혁신 사례, ▲RPA. AI-OCR과 연계한 초자동화 혁신 사례가 차례로 공개됐다.

이어 ▲체크메이트 통합 테스트자동화 솔루션과 시장전략, ▲테스트 공정관리솔루션(DefectMATE) 및 생성형 AI문서관리, 금융업무시스템, 서비스 모니터링 성공사례, ▲금융IT안정성 강화를 위한 시스템 성능관리전략을 주제로, 현장 경험이 풍부한 업계 전문가들이 발표를 진행했다.

먼저, 김용준 시메이션 대표는 기조 발표에서, 금융권 초자동화의 핵심 과제인 AI OCR의 효과적인 활용과 관련해 "금융권을 포함해 주요 산업군에서 상당히 역동적으로 AI OCR를 통한 초자동화를 시도되고 있다"며 "생성형AI 출현이후 이같은 추세는 더욱 강화될 것"이라고 밝혔다.

김 대표는 AI OCR의 효과적인 활용 방안에 대해 ▲문서의 종류와 영역을 비전(Vision) 엔진으로 자동 인식해 추출, ▲자동 AI학습을 통해 개인정보 등 민감정보는 마스킹 처리, ▲자동 보정으로 원활한 인식률 제공, ▲학습기 제공을 통해 손쉽게 내재화 학습 가능, ▲최소 수량으로 선 학습 후 자동 라벨링의 방안을 제시했다.

이어 '행동기반 통계'로 상세한 RPA 대상 업무을 선정하고, 운영중인 RPA 적용 업무의 개선기회를 도출하기위한 체크메이트 RPA솔루션의 테스크 마이닝(Task Mining)전략을 설명했다.

이와함께 프로세스 마이닝(Process Mining)을 통해선 RPA가 일부 적용된 전체프로세스를 지속적으로 모니터링하여 추가적인 개선기회를 도출하고, 이를 통해 RPA적용 프로세스 결정과 업무의 우선순위를 정하는데 정확한 정보를 제공하며, RPA 도입 전후의 데이터 기반 비교 분석으로 개선을 위한 정확한 데이터를 제공하게 된다고 소개했다.

시메이션 김용준 대표가 4일 서울 여의도 전경련회관에서 열린 '체크메이트의 초자동화 전략과 성공사례'에서 기조 발표를 하고 있다.
시메이션 김용준 대표가 4일 서울 여의도 전경련회관에서 열린 '체크메이트의 초자동화 전략과 성공사례'에서 기조 발표를 하고 있다.

김 대표는 AI 기반의 업무 초자동화를 위한 'AI 에이전트'를 효과적으로 구현하기위해선 "RAG 성능을 높이기 위해 신뢰할 수 있는 최신 데이터 소스 선택, LLM이 생성한 텍스트의 정확성 검증과 RAG가 반환하는 정보의 신뢰성을 평가하는 메커니즘 마련 등 아키텍처 설계와 데이터관리가 중요하다"고 강조했다.

"이어 LLM의 텍스트 생성 속도, RAG의 검색 속도, RPA의 처리 속도를 최적화, 에러핸들링 설정, LLM이 생성한 텍스트의 정확성 검증과 RAG가 반환하는 정보의 신뢰성을 평가하는 메커니즘이 체계적으로 마련돼야한다"는 설명이다.

관련하여 김 대표는 이를 통한 AI 기반의 보고서 작성 업무 혁신 사례를 제시했다.

이에 따르면 1단계에서 RPA를 통해 내부 데이터(월간 거래, 손익 계산서, 대차 대조표)와 외부 소스(최신 시장 동향, 경제 지표 등)를 수집하고, 2단계에선 이를 바탕으로 RAG을 통한 추가 정보(최신 뉴스, 분석 보고서, 경쟁사 동향, 키워드와 관련된 최신 보고서 및 연구 자료 검색 등)를 강화한다.

3단계 LLM에선 RPA와 RAG에서 제공한 데이터를 분석해 보고서를 생성한뒤 4단계에선 RPA를 통해 보고서 자동 형식화 변환 및 보고서 배포를 진행한다. 즉, PDF 및 내부 형식 변환, 메신저 및 이메일 등 관련부서 및 경영진에게 자동 배포 발송하는 프로세스를 구현한다.

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