ERP(Enterprise Resource Planning)는 재무(Finance), 공급사슬 관리(Supply Chain), 고객관리(CRM) 등 회사의 데이터를 전사적으로 통합 및 관리하여 업무 프로세스 생산성을 높이는 통합 관리 소프트웨어(SW)로 ‘기업 애플리케이션의 처음과 끝’이라고 불리기도 합니다. 이처럼 기업 IT시스템의 핵심이라고 할 수 있는 ERP가 최근 눈부신 발전을 이루고 있는 인공지능 기술과 만나 새로운 전성기를 맞고 있습니다.

출처: Fact&Factors

  시장 조사기관 Facts&Factors에 따르면 글로벌 ERP 소프트웨어 시장 규모는 2022년 기준 537.7억 달러(약 72조원)으로 평가되었으며, 2023년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 11.1%로 확대될 것으로 예상됩니다. 국내 역시 ERP 소프트웨어의 도입이 활발한데 2019년 기준 국내 기업의 약 12%가 SAP, Oracle 등 대표적인 벤더사의 ERP 시스템을 도입했을 정도로 이미 많은 기업이 활용하고 있습니다.

  이처럼 큰 시장 규모에도 여전히 가파른 ERP 시스템의 성장세는 인공지능과도 무관하지 않습니다. 최근 생성형 AI를 비롯한 인공지능 기술들이 급격히 발전하면서 이러한 ERP 시스템이 다시 각광받고 있기 때문입니다. ERP는 기업의 다양한 부서를 초월한 데이터의 원천으로서 AI의 원료와도 같은 데이터를 제공해 줄 수 있을 뿐만 아니라 RPA와 머신러닝 그리고 초거대언어모델(LLM)등 다양한 AI 기술의 접목으로 ERP는 새로운 차원의 가치를 창출합니다.

  예를 들어, 사용자들은 RPA를 통해 ERP의 단순 반복 업무를 자동화하는 것을 넘어 머신러닝으로 패턴화된 데이터 분석을 통해 더 나은 의사결정에 활용하고, 초거대언어모델(LLM)에 기반한 채팅 인터페이스를 통해 자연어를 활용한 편리하고 유연한 제어까지 가능합니다.

 

1. 생성형 AI와 RPA의 만남

  전표 입출력과 같은 단순 반복 작업이 높은 비율을 차지하는 ERP 업무 자동화에는 전통적으로 RPA(Robotic Process Automation) 기술이 적용되어 왔습니다. RPA는 정해진 업무 플로우(flow)상에서 패턴화된 로직을 바탕으로 시나리오에 기반해 기계가 처리하는 방식으로 작동합니다.

  RPA는 반복적인 작업과 일상적인 프로세스를 자동화하여 단순 반복 작업을 수동으로 작업할 시 발생할 수 있는 오류를 줄이고 직원들이 더 창의적이고 가치 있는 일에 집중할 수 있게 도와준다는 점에서 커다란 부가가치를 창출해 줍니다.

  그러나 기존의 RPA 기술은 정형화된 시나리오에서 벗어나는 복잡한 예외 상황을 유연하게 처리하기 어렵다는 치명적인 단점이 있었습니다. 뿐만 아니라 복잡한 코드와 로직을 바탕으로 작동하는 RPA 솔루션들은 일반 사용자들이 활용하기 어려웠습니다. 이러한 기술적 한계 때문에 RPA 기술은 일부 제한된 영역에서만 활용되어 왔으며, RPA 기술 자체에 대한 회의론이 고개를 들기도 시작했습니다.

  하지만 최근 널리 도입되고 있는 생성형 AI는 방대한 양의 사전학습 데이터를 기반으로 한 패턴분석 능력을 바탕으로 이러한 RPA의 한계점을 보완하고 진정한 의미에서 RPA 업무 자동화를 실현하고 있습니다.

 

지능형 RPA 출처: Dawn Capital Team

  생성형 AI와 RPA를 결합한 형태보다 스마트한 솔루션을 ERP 시스템에 적용하면, 생성형 AI가 다양한 상황에서 스스로 판단을 내리고 사용자 및 개발자가 RPA 및 생성형AI와 함께 업무를 협업해 전체적인 업무 프로세스를 쉽고 빠르게 개선할 수 있도록 도울 수 있기 때문입니다.

  글로벌 RPA 솔루션 오토메이션애니웨어(Automation Anywhere) 이문형 한국 지사장은 자동화 솔루션에 있어서 생성형 AI의 도입은 RPA에 머리를 달아준 격이라고 말합니다. 텍스트나 이미지와 같은 비정형 데이터 처리에 최적화된 생성형 AI가 RPA와 결합되면 RPA가 기존의 정형화된 시나리오를 넘어 사용자의 니즈에 맞게 보다 유연한 자동화가 가능해지기 때문입니다. 예를 들어 ERP 업무를 실행하면서 인공지능이 다음 해야 할 액션에 대해 추천해주고, 이를 바탕으로 보다 간편하고 유연한 업무처리가 가능합니다.

 

자율 Agent Workflow 출처: Dawn Capital Team

  생성형 AI에 기반한 RPA는 사용자 편의성 역시 크게 개선해 줍니다. 최근 각광받고 있는 초거대언어모델(LLM)을 RPA에 적용하면 사용자들은 자연어로 직접 ERP 업무 자동화를 위한 스크립트를 구현하고, 텍스트와 이미지 같은 비정형 문서에서 데이터를 쉽게 추출할 수 있으며, 이를 통한 유의미한 분석까지 가능합니다.

 

2. 인공지능을 활용한 ERP 데이터분석

  머신러닝 및 딥러닝과 같은 인공지능 알고리즘이 ERP 시스템에 통합되면서 데이터 분석 영역에서도 혁신적인 변화가 일어나고 있습니다. 전통적으로 ERP 시스템은 기업의 다양한 부서에서 생성되는 데이터를 통합하여 관리하는 역할을 훌륭히 수행해 왔지만, 고정된 보고서를 생성하고 예측 모델을 구축하는 등 데이터분석 업무에는 한계를 가지고 있습니다.

  하지만 인공지능 기술의 발전으로 ERP 데이터 분석의 가능성은 크게 확장되었습니다. 예를 들어 머신러닝 알고리즘을 통해 ERP 데이터를 분석하면, 시간이 지남에 따라 발생하는 패턴이나 트렌드를 식별하고 예측할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 예측 가능성을 높이고 리스크를 줄이는 데 도움이 되는 의사 결정을 내릴 수 있게 되었습니다.

  또한, ERP와 AI를 통합하여 데이터 분석을 자동화하면 인간이 감지하지 못하는 특이점이나 패턴을 발견할 수도 있습니다. 이는 ERP 데이터를 분석하여 이상 징후를 탐지하고, 예방 조치를 취할 수 있으며 이는 기업의 비용 절감과 생산성 향상에 기여합니다.

  한발 더 나아가, ERP와 AI를 통합하면 실시간 데이터 분석이 가능해집니다. 이는 기업이 신속하게 변화하는 시장 조건에 대응하고 더 빠른 의사 결정을 내릴 수 있게 해줍니다. 따라서 AI와 ERP 데이터 분석의 통합은 기업의 경쟁 우위를 유지하고 성장할 기회를 창출해 줍니다.

출처: SAP Community

  글로벌 ERP의 강자인 SAP에서 개발한 SAP Leonardo의 AI 및 ML 기능은 기업이 프로세스를 자동화하고 예측 통찰력을 얻으며 의사 결정을 향상할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 제조 분야에서 AI 기반 예측 유지 관리는 잠재적인 장비 오류가 발생하기 전에 이를 식별하여 가동 중지 시간을 최소화하고 생산 효율성을 최적화하는 데 도움을 줍니다. 또한 머신러닝 알고리즘을 활용하여 방대한 양의 고객 데이터를 분석하고 더 나은 고객 참여를 위한 마케팅 캠페인을 개인화할 수 있습니다.

출처: SAP Oracle

  Oracle사에서 개발한 자율 운영 데이터베이스 (Autonomous Database) 역시 인공지능을 활용한 기능을 제공하고 있습니다. 자율 운영 데이터베이스는 머신러닝과 자동화 기술을 활용하여 ERP 데이터를 분석하고, 자동으로 최적화된 쿼리를 생성하여 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 머신러닝 및 인공지능 기술을 활용하여 모니터링, 관리 및 분석 역량을 끌어올려 줍니다.

 

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