2022 RPA 한국 시장 현황 및 전망(2022.03.04)

올해도 RPA 전망을 써보려고 한다.

올해의 가장 큰 특징은 '본격적인 AI기술 도입에 대한 수요 급상승 예정'이다.

1. 한국 시장의 현황

- 한국 시장은 내부 관리자가 RPA를 주도하지 않는 이상, 하청업체에서의 SI는 완전히 영업을 잘못하는 경우가 많다. 실제 과제와 요구사항에 대한 분석없이 기간과 맨먼스로 판매하면서 개발자의 몸값은 Discount하며 경쟁하고 있다.

- 따라서 ROI는 여전히 나오지만 RPA SI 하청업체 입장에선 부가가치가 크지 않다. 몸값은 낮춰놨는데 맨먼스 계약을 하기 때문에 개발자는 그 기간동안 배치를 해야되고, 개발자도 빨리 개발을 마치고 나올 유인이 없다. 영업은 최대한 고객이 만족할만한 기간동안 과제 개수를 많이 채워준다고 하고 계약한다.

- 문제는 고객사 입장에서는 퀄리티를 판단하기 어려우므로 싼 업체를 선택하고, 교육받지 않고 체계적이지 않은 업체들이 들어와 기간만 보내다 철수한다. 이 경우 RPA에 대한 긍정적인 경험을 갖지 못해 후속 프로젝트를 진행하지 않는 경우가 많다. (다른 IT 분야에 비해 이런 경우가 더 잦은 이유는 환경변화에 민감하기 때문이다.)

- 결국 RPA는 앞단에서 제대로 컨설팅되고 PI가 제대로 진행되어야 큰 힘을 발휘할 수 있는데 IT영업단에서는 치킨게임을 하기로 결정한 모양새다. 궁극적으론 빠른 컨설팅 이후 예산에 따라 프로젝트 규모를 제안하는 형태로 계약 프로세스가 바뀌어야 한다고 본다. 이를 위해선 공수, 난이도 관련 기준이 명확해져야 한다.

- 드물게도 전문적인 내부 관리자가 RPA를 주도하는 경우, 과제 개발 속도를 맞추기 위해서만 하청업체를 선택하는 편이다. 진행의 실제 성과가 내부 관리자의 성과가 되기 때문에 PDD나 요구사항이 제대로 갖춰지지 않은 경우, RPA에 적합하지 않은 과제인 경우 필터링하여 진행한다. 다른 사이트는 이런 필터링이 전혀 없이 개수와 맨먼스만 언급된 계약이므로 필터링할 이유가 없고 실제 개발 과정에서 지연 사유가 된다.(이는 하청업체 입장에서 더더욱 RPA의 부가가치가 안 된다 판단할만한 사항이다.)

- 작년 중반부터 나름 대기업, 중견기업들의 DU수요가 있었고 프로젝트도 진행되었다. 다만 아직까지도 '그 과제가 전사 입장에서 진짜 DU가 필요한 과제였나'에 대해선 개인적으로 PI가 부족했다고 느끼고 있다. AI 도입이라는 사내 성과를 얻기 위한 도입 수요가 많은 게 아직까지의 현황이다. ['꼭 DU가 필요한 과제'에 관해선 추후 정리 예정]

2. 전망(한국 시장 및 기타 기술 동향)

- 현재 MS, SAP, IBM 등이 공격적으로 RPA 시장에 뛰어들고 있다. 결국 RPA가 IA측면에 녹아들어야 하는데 지금 뛰어든 업체들은 그런 부분에서 강점이 있는 편이다. AA와 Uipath는 2025년까지 꽤 치열하게 주도권 방어를 해야하지 않을까 싶다. (한국에서는 AA가 많이 밀린 상황으로 보인다. 현재 AA는 독자노선으로 툴을 Web Base[Java기반]으로 변경하며 User Friendly로 노선을 잡고 있는데, 국내에서는 아직 느리고 이슈가 많다고 판단하고 있다.)

- Global Main업체인 AA, Uipath, Blue Prism은 각각 AI기능, 클라우딩 기술 관련 기능, 과제 발굴 및 정의 통합 패키지를 주로 신경쓰면서 Product를 내놓고 있는 중이다.

- 중국쪽 RPA시장이 커지고 있다고 한다. 특이한 것은 중국의 경우 RPA를 먼저 도입하고 AI를 도입하는 게 아니라, AI를 도입하다가 RPA를 도입하는 경향이 있다.

Forrest에서 본 2023 market share rate 전망. Alpha는 Uipath,AA,Blue Prism을 의미함.

- 작년의 전망글에 App과의 Integration을 묻는 댓글이 있었는데, 기존 지배적 지위를 누리던 소프트웨어의 개발사들이 RPA시장으로 뛰어들면서 그런 류의 통합이 꾸준히 일어날 수도 있는 환경이 되고 있다.

- Document Understanding(DU)이 2021년 10월 기준으로 stable하지 않나 판단하고 있다. 다만 아직까지 과제 적합성 판단, 가격, 이를 운용하기 위한 서버 스펙 등이 진입장벽으로 작용하고 있다. 웬만하면 2022.4부터는 기술적인 문제는 많이 해결될 예정이므로 2022~23년에는 본격적으로 대기업들이 DU를 도입하지 않을까 생각한다. 꼭 DU가 아니더라도 RPA가 머신러닝 모델링을 위한 데이터 수집 및 전처리를 위해 쓰일 가능성도 있다.

- 공공기관, 공기업에서는 Brity Works 도입에 한창 열을 올리고 있다. RPA를 도입하긴 해야되는데 국산툴을 찾다보니 나오는 결과다.(삼성SDS, KT DS, 그리드원 정도의 삼파전인데 아무래도 삼성이 유리하다.) 삼성그룹 내부 계열사에도 Brity Works 단가를 낮춰 배포에 열을 올리고 있지만, 아직 툴이 상대적으로 불안정하고 커뮤니티가 좁아 불편을 느끼고 있는 것으로 알고 있다. (개발자 입장에선 내부 flowchart내 sequence를 자유자재로 바꿀 수 없고, 복잡한 얼개를 짤 때 구조 파악이 힘들면서, 사용할 수 있는 라이브러리 풀도 좁다는 게 가장 큰 불편함이다.) 이외 금융권이든 제조업이든 무관하게 사기업쪽에선 Uipath의 비율이 지배적이다.

- RPA 국내 수요 증가는 작년에 비해선 완만해진 분위기다. 그래도 여타 4차 산업혁명 라벨을 붙일 수 있는 산업중에선 가격이 싼 편이기 때문에, 중소기업에서도 꾸준히 문의가 들어오는 것으로 보인다.