디지털 전환 시대에서 자동화는 더 이상 선택이 아닙니다. 이제 단순한 RPA나 워크플로 자동화를 넘어, 하이퍼오토메이션(Hyperautomation) 개념이 등장했습니다. 이는 인공지능(AI), 로보틱 프로세스 자동화(RPA), 머신러닝(ML) 등 다양한 첨단 기술을 결합한 혁신적인 진화 단계입니다.
본 글에서는 하이퍼오토메이션의 개념을 명확히 설명하고, 그 활용 가능성을 분석하며, 특히 BAP Software의 실제 구현 관점에서 대표적인 사례들을 소개합니다.
Hyperautomation là bước tiến vượt bậc của công nghệ số. Nguồn: Akabot
1. 하이퍼오토메이션(Hyperautomation)이란?
1.1. Gartner의 공식 정의
Gartner에 따르면,
“하이퍼오토메이션은 인공지능(AI), 로보틱 프로세스 자동화(RPA), 머신러닝(ML) 등과 같은 첨단 기술의 조합을 활용하여 기존 자동화의 한계를 넘어 비즈니스 프로세스 자동화를 강화하는 것을 의미한다.”
즉, 단순히 반복적인 작업을 로봇으로 처리하는 수준을 넘어서, 하이퍼오토메이션은 복잡하고 부서 간 연계된 프로세스까지 포함한 전사적 자동화를 목표로 하며, 실시간으로 적응하고 의사결정을 수행할 수 있는 지능형 시스템을 지향한다.
1.2. 비교: 전통적 자동화 vs 하이퍼오토메이션
| 구분 기준 | 전통적 자동화 (Automation) | 하이퍼오토메이션 (Hyperautomation) |
|---|---|---|
| 사용 기술 | 주로 RPA | RPA + AI + ML + NLP + iPaaS 등 |
| 적용 범위 | 단일, 고정된 업무 프로세스 | 부서 간, 시스템 간 통합 프로세스 전체 |
| 의사결정 능력 | 사전에 정의된 규칙 기반 | 스스로 학습 및 상황에 따른 자동 조정 |
| 확장성 | 제한적 | 높음 – 자동으로 범위를 확장 가능 |
| 예시 | 엑셀 데이터를 CRM에 입력하는 로봇 | 고객 행동을 분석하여 개인 맞춤형 마케팅 전략을 자동 제안하는 시스템 |
전통적인 자동화가 반복 작업 제거에 초점을 맞춘다면, 하이퍼오토메이션은 “디지털 신경망(digital nervous system)”을 구축하여 기업이 분석–행동–개선의 선순환을 지속적으로 수행할 수 있도록 지원하며, 장기적인 전략적 가치를 창출한다.
1.3. 하이퍼오토메이션을 구성하는 핵심 기술
하이퍼오토메이션은 여러 첨단 기술이 융합되어 완전한 자동화 시스템을 구축하는 형태로 구성됩니다:
RPA (Robotic Process Automation): 반복적인 업무(데이터 입력, 정보 추출, 시스템 업데이트 등)를 자동 수행.
AI (Artificial Intelligence): 문맥 이해, 자연어 및 이미지 처리, 데이터 기반 의사결정을 수행.
ML (Machine Learning): 데이터를 기반으로 지속적인 학습과 최적화를 수행.
Process Mining: ERP, CRM 등 시스템 로그 데이터를 분석하여 실제 업무 프로세스를 탐색 및 최적화.
iPaaS (Integration Platform as a Service): CRM, ERP, 챗봇, 이메일 등 다양한 시스템을 통합하여 하나의 자동화 흐름을 구축.
Low-code / No-code 플랫폼: 복잡한 코딩 없이 빠르게 자동화 워크플로를 구축 및 커스터마이징 가능.
NLP (Natural Language Processing): 텍스트나 음성을 통해 사용자와 상호작용.
이러한 기술들의 결합을 통해 기업은 복잡한 프로세스 전체를 처음부터 끝까지 자동화할 수 있으며, 기존 시스템보다 훨씬 효율적이고 지능적인 운영이 가능해진다.
Sự khác nhau giữa Hyperautomation và Automation. Nguồn: Paraminfo
2. 하이퍼오토메이션이 트렌드가 된 이유
비즈니스 환경이 빠르게 변화하고 경쟁이 치열해지는 가운데, **하이퍼오토메이션(Hyperautomation)**은 더 이상 “선택 사항”이 아니라 기업이 운영 효율성을 높이고 경쟁 우위를 유지하기 위한 필수 전략으로 자리 잡았습니다.
2.1. 운영 최적화 및 비용 절감 압박
오늘날 기업들은 다음과 같은 과제에 직면해 있습니다:
제한된 자원으로 더 많은 성과를 내야 함
COVID-19 이후 인력 부족 속에서도 효율성 유지
현금 흐름을 최적화하고 불필요한 비용 최소화
하이퍼오토메이션은 단순한 수작업 자동화를 넘어, 부서 간 복잡한 비즈니스 프로세스 전체를 자동화합니다. 이를 통해:
반복 업무에 소요되는 인건비 절감
다층 로직 및 검증 자동화를 통한 오류 최소화
전략적 업무에 집중할 수 있도록 인적 자원 확보
Gartner에 따르면, 하이퍼오토메이션을 도입한 조직은 2~3년 내에 내부 운영 비용을 20~30% 절감할 수 있습니다.
2.2. 방대한 데이터와 복잡한 프로세스 처리 능력
데이터 중심 시대에서 기업들은 다음과 같은 다양한 소스에서 테라바이트~페타바이트급 데이터를 관리해야 합니다:
ERP, CRM 시스템, 웹사이트, 소셜 미디어
IoT 센서 및 스마트 디바이스
다채널 고객 상호작용
하이퍼오토메이션은 단순히 데이터를 빠르게 처리하는 것을 넘어, 분석–학습–업무흐름 최적화를 수행합니다. 이를 통해:
프로세스 병목(bottleneck) 자동 탐지
실시간으로 업무 효율 최적화
데이터 기반의 지능형 의사결정 수행
그 결과, 기업은 더 스마트하고 유연하며 빠르게 적응하는 운영 체계를 구축할 수 있습니다.
2.3. 고객 및 시장 요구: 속도와 개인화
현대 고객은 느리고 비개인화된 서비스를 더 이상 받아들이지 않습니다. 기업이 고객을 유지하기 위해서는:
즉각적인 대응
적시에 정확한 맞춤형 제안 제공
오류 및 대기 시간 최소화
하이퍼오토메이션은 다음과 같은 방식으로 이러한 기대를 충족합니다:
고객 요청을 24/7 자동 분류·처리·응답
행동 데이터를 분석하여 개인화된 경험 제공 (추천 엔진, 이메일 마케팅 등)
요청 접수에서 실행까지의 시간을 단축
예시:
한 보험사는 하이퍼오토메이션을 활용해 보험금 청구 프로세스를 자동화했습니다. 고객이 손상된 사진이나 영상을 업로드하면 시스템이 자동으로 인식–평가–보상안을 제시하여, 며칠이 걸리던 절차를 수시간 내에 완료할 수 있습니다.
Những lý do Hyperautomation trở thành xu hướng. Nguồn: Iamgloria
3. 하이퍼오토메이션의 비즈니스 이점
전통적인 자동화가 개별 작업에 초점을 맞춘다면, **하이퍼오토메이션(Hyperautomation)**은 지능적이고 유연한 자동화 생태계를 구축하여 기업이 **디지털 전환(Digital Transformation)**을 가속화하고, 운영 효율을 극대화하며, 변화하는 시장에서 경쟁력을 유지하도록 돕습니다.
3.1. 프로세스 속도 향상 – 인력 의존도 감소
하이퍼오토메이션의 가장 큰 장점 중 하나는 엔드투엔드(End-to-End) 자동화 기능입니다. 이를 통해 기업은:
업무 처리 시간을 수시간에서 몇 분 또는 몇 초로 단축
인간의 휴가나 실수로 인한 중단 없이 연속성 보장
인력을 추가하지 않고 고객 및 파트너 요청에 신속하게 대응
예시: 금융 업계에서는 하이퍼오토메이션을 통해 대출 승인이나 신용카드 발급을 5~10분 내에 처리할 수 있습니다.
3.2. 정확도 향상 및 운영 오류 감소
데이터 입력, 승인 또는 계산 과정에서의 작은 오류도 큰 손실을 초래할 수 있습니다. 하이퍼오토메이션은 다음과 같이 이를 방지합니다:
데이터 검증 및 확인 절차를 자동화
AI를 통해 실시간 이상 탐지 및 경고 제공
데이터 기반 논리와 머신러닝으로 감정적 판단 제거
이를 통해 기업은 운영 리스크를 최소화하고 정확도와 신뢰성을 높일 수 있습니다.
3.3. 디지털 프로세스 확장 용이
기업이 성장함에 따라 프로세스 수와 복잡성이 증가합니다. 하이퍼오토메이션은 다음을 가능하게 합니다:
재무, 인사, 운영, 마케팅 등 다양한 부서로 자동화 확장
기존 시스템을 변경하지 않고 새로운 프로세스 신속 구축
ERP, CRM, 회계 시스템, 이메일, 챗봇 등 기존 플랫폼과 유연한 연동
**iPaaS(Integration Platform as a Service)**를 활용하면 기업은 중단 없는 디지털 확장을 실현할 수 있습니다.
3.4. 시장 변화에 대한 대응력 강화
급변하는 시장에서 민첩성과 대응력은 경쟁력의 핵심입니다. 하이퍼오토메이션은 다음을 제공합니다:
실시간 데이터 분석을 통한 트렌드 조기 감지
공급망 문제 시 자동 프로세스 조정 기능
AI 기반 의사결정으로 신속한 전략 전환
결과적으로 기업은 시장 변화에 민첩하게 대응하고 지속 가능한 성장을 유지할 수 있습니다.
Các bước triển khai Hyperautomation cho doanh nghiệp. Nguồn: Licdn
4. 하이퍼오토메이션 효과적인 구현 절차
**하이퍼오토메이션(Hyperautomation)**은 단순히 기존 프로세스에 기술을 추가하는 것이 아닙니다. 성공적인 도입을 위해서는 업무 이해 → 기술 선택 → 지속적인 최적화에 이르는 체계적인 접근 방식이 필요합니다. 다음은 효과적인 하이퍼오토메이션 구축을 위한 4단계입니다.
1단계: 프로세스 분석 (Process Discovery / Mining)
자동화를 시작하기 전에, 현재 프로세스가 어떻게 작동하는지 명확히 이해해야 합니다.
Process Discovery: 직원, 운영 문서, 시스템 데이터를 통해 실제 업무 흐름을 파악.
Process Mining: Celonis, UiPath Process Mining 등의 툴을 사용해 로그 데이터를 분석하고 병목현상, 오류, 반복 작업을 식별.
목표: 반복적이고 시간이 많이 소요되며 오류 발생 가능성이 높은 프로세스를 찾아 자동화 가능성을 평가합니다.
2단계: 자동화 대상 우선순위 설정
모든 프로세스를 한 번에 자동화할 필요는 없습니다. 기업은 다음 기준에 따라 우선순위를 정해야 합니다:
사용 빈도가 높은 프로세스 → 예: 송장 처리, 데이터 입력, 주문 승인.
성과에 큰 영향을 미치는 프로세스
자동화가 용이한 프로세스 → 변동성이 낮은 프로세스로 시범 적용.
이 접근 방식은 불필요한 기술 투자(과잉지출)를 방지하고 ROI가 높은 핵심 프로세스에 집중하도록 돕습니다.
3단계: 기술 통합 (RPA, AI, OCR, Chatbot 등)
이 단계는 본격적인 자동화 시스템 구축 단계로, 다양한 기술을 선택 및 결합하여 통합합니다.
RPA (Robotic Process Automation): UiPath, Automation Anywhere, Power Automate 등으로 반복 업무 자동화.
AI/ML: 데이터 분석, 예측, 의사결정 자동화에 활용.
OCR (Optical Character Recognition): 문서, 송장, 양식에서 데이터 인식 및 추출.
Chatbot / AI Agent: 고객 및 직원과의 대화를 통해 업무 처리.
iPaaS: 시스템 간 빠른 연동과 데이터 동기화 지원.
전문 기술팀이 필요하며, 안정성·보안성·확장성을 확보하는 것이 핵심입니다.
4단계: 성과 측정, 최적화 및 확장
하이퍼오토메이션은 ‘작동하는 것’에서 끝나지 않습니다. 지속적인 개선이 필수입니다.
성과 측정: 처리 시간, 오류율 감소, 사용자 만족도, ROI 등.
프로세스 최적화: 불필요한 단계를 제거하고 UX 개선.
확장: 인사, 재무, 물류, 고객 서비스 등 다른 부서로 자동화 확대.
또한, 기업은 지속적 하이퍼오토메이션 전략을 유지하기 위해 AI 모델 재훈련, API 업데이트, 시장 변화에 따른 실시간 대응을 수행해야 합니다.
Các bước triển khai Hyperautomation cho doanh nghiệp. Nguồn: Licdn
5. 하이퍼오토메이션에서 사용되는 주요 기술
하이퍼오토메이션은 단일 기술이 아닌, 다양한 자동화 도구·인공지능·통합 플랫폼을 지능적으로 결합한 개념입니다. 다음은 주요하게 활용되는 핵심 기술들입니다.
5.1. RPA 도구 (Robotic Process Automation)
RPA는 모든 하이퍼오토메이션 시스템의 기반 기술로, 사람이 수행하는 반복 작업을 소프트웨어 상에서 자동으로 처리합니다.
주요 도구:
UiPath: 설계부터 배포, 관리까지 지원하는 대표적인 RPA 플랫폼.
Automation Anywhere: AI 분석과 복잡한 자동화를 지원.
Microsoft Power Automate: Microsoft 생태계(Outlook, SharePoint, Teams 등)와 손쉽게 통합 가능.
활용 사례: 이메일 처리, 데이터 입력, 승인 절차, 시스템 동기화 자동화 등.
5.2. AI/ML (인공지능 및 머신러닝)
하이퍼오토메이션은 단순한 자동화 단계를 넘어, AI/ML을 통해 지능형 의사결정을 가능하게 합니다.
대표 플랫폼:
Azure Machine Learning: 머신러닝 모델을 손쉽게 생성 및 배포.
Google AutoML: 코딩 지식이 거의 없어도 AI 모델 학습 가능.
OpenAI API (GPT-4, Whisper): 텍스트 생성, 의미 분석, 자연어 처리(NLP) 기능 제공.
활용: 수요 예측, 자동 보고서 생성, 감정 분석, 상품 추천 등.
5.3. 프로세스 마이닝 도구
시스템 로그 데이터를 분석하여 실제 업무 흐름을 시각화하고 병목 현상이나 비효율 구간을 찾아냅니다.
대표 도구:
Celonis: AI 기반 프로세스 최적화 제안 기능.
IBM Process Mining: ERP, CRM 등 대규모 시스템과의 강력한 통합 지원.
활용: 프로세스 탐색 및 자동화 우선순위 선정.
5.4. 로우코드 / 노코드 플랫폼
복잡한 코딩 없이 시각적으로 자동화 워크플로우를 설계하고 확장할 수 있습니다.
대표 도구:
Mendix, OutSystems: 빠르게 자동화 앱과 워크플로우 개발.
Microsoft Power Platform: Power Apps + Power Automate로 앱, 챗봇, 워크플로우 생성.
활용: 내부 결재 프로세스 자동화, 행정 업무 디지털화 등.
5.5. 보조 기술: 챗봇, OCR, NLP 등
Chatbot / AI Agent: 사용자와 대화하며 정보 수집, 문의 응답, 자동화된 절차 수행 (OpenAI GPT, Dialogflow, Rasa 등).
OCR: 스캔된 문서나 영수증에서 데이터 추출.
NLP: 인간 언어를 이해하고 처리하여 텍스트·대화 자동화 지원.
활용 예시: 고객 요청 자동 처리, 문서 분석, 고객 피드백 분류.
Các công cụ thường dùng trong Hyperautomation. Nguồn: Licdn
6. 실제 기업의 하이퍼오토메이션 사례
하이퍼오토메이션은 더 이상 이론적인 개념이 아니라, 금융·유통·제조·물류 등 다양한 산업에서 전략적 핵심 솔루션으로 자리 잡았습니다. 다음은 하이퍼오토메이션의 실제 효과와 비즈니스 가치를 보여주는 사례들입니다.
6.1. 디지털 뱅킹 – 대출 심사 및 고객 신원 확인 자동화
문제:
온라인 대출 신청 시 문서 검증과 신원 확인에 시간이 많이 소요되어 승인 지연이 발생.
해결책:
RPA가 OCR을 통해 신청서 데이터를 자동 수집 및 추출.
AI가 신용 데이터베이스와 정보 대조 후 유효성 검사.
NLP 기반 챗봇이 고객 문의 응답 및 절차 안내 수행.
성과:
대출 승인 시간 48시간 → 5분으로 단축.
입력 오류 60% 감소, 운영비용 40% 절감.
6.2. 리테일 – 주문·재고 관리 및 고객 응대 자동화
문제:
전자상거래 기업이 주문량 증가, 재고 관리 및 고객 서비스 품질 유지에 어려움.
해결책:
RPA로 전자상거래 플랫폼과 ERP 시스템을 통합해 주문·재고 자동 동기화.
AI가 구매 이력을 분석해 개인화된 상품 추천 제공.
챗봇이 웹·페이스북·Zalo 등 다양한 채널에서 24시간 고객 응대.
성과:
고객 응대 비용 50% 절감, 재구매율 25% 향상.
재고 불일치 및 오배송 오류 감소.
6.3. 제조업 – 예지 정비 및 공급망 최적화
문제:
예상치 못한 설비 고장이 생산 차질과 유지보수 비용 증가를 초래.
해결책:
IoT 센서로 실시간 설비 상태 모니터링.
AI가 데이터를 분석하여 고장 가능성을 예측 (예지정비).
RPA가 자동으로 정비 티켓 생성 및 ERP 시스템 업데이트.
성과:
설비 가동률 99% 달성, 비계획적 다운타임 30% 감소.
공급망 예측 정확도 향상.
6.4. 물류 – 다채널 배송 추적 및 고객 요청 자동 처리
문제:
고객의 배송 문의를 수동으로 처리하느라 응답 지연 발생.
해결책:
챗봇 + AI Agent가 운송장 번호로 배송 상태 자동 안내.
RPA가 TMS/WMS에서 실시간 운송 데이터를 가져와 업데이트.
NLP가 고객 메시지를 분석해 요청을 자동 분류 및 전달.
성과:
고객센터 업무량 80% 감소.
정확하고 신속한 응답으로 고객 만족도 90% 이상 달성.
6.5. 일본 기업 – 운영비용 30% 절감
Case study sử dụng Hyperautomation thực tế cho doanh nghiệp. Nguồn: FPT Software
배경:
일본의 한 대형 전자 제조 기업은 장비 점검부터 주문 처리, 재무 보고까지 내부 운영 프로세스를 디지털화하고자 했습니다.
BAP의 솔루션:
RPA를 활용하여 80개 이상의 정기 보고서를 자동화하고 내부 데이터를 동기화.
AI Vision으로 카메라 영상을 분석해 장비 오류를 감지하고 자동으로 유지보수 요청 생성.
AI + OCR을 통해 비용 승인 및 문서 관리 프로세스를 자동화.
사용 기술:
RPA: UiPath
AI: OpenCV, TensorFlow
시스템: 내부 ERP + Cloud (AWS)
성과:
첫해 운영 비용 30% 절감.
수동 보고 처리 시간 70% 단축, 정확도 87% → 98% 향상.
현재 전 공장으로 Hyperautomation 적용을 확대 중.
7. 하이퍼오토메이션 구현 파트너로 BAP Software를 선택해야 하는 이유
하이퍼오토메이션 여정을 시작할 때, 올바른 구현 파트너 선정은 매우 중요합니다. 실무 경험과 폭넓은 기술 역량을 갖춘 BAP Software는 지능형, 통합적이며 확장 가능한 자동화 솔루션을 찾는 기업에 신뢰할 수 있는 선택입니다.
7.1. 다중 플랫폼 통합 역량
BAP는 단일 도구 제공에 그치지 않고 RPA, AI와 CRM·ERP·WMS·HRM 등 내부 시스템을 결합하여 완전한 자동화 흐름을 구축합니다. BAP의 하이퍼오토메이션 솔루션은 각 기업의 업무 및 데이터에 맞춰 커스터마이즈되어 실효성 있는 실행을 보장합니다.
7.2. 다국가(글로벌) 구축 경험
BAP는 일본, 싱가포르, 베트남 등에서 대기업 제조사부터 기술 스타트업까지 다양한 고객과 협업해왔습니다. 문화·산업·배포 규모의 특성을 이해하고 있어 초기에 적합한 솔루션을 제안하며 실제 구현 중 리스크를 줄일 수 있습니다.
7.3. 다분야 엔지니어팀
RPA 엔지니어: UiPath, Automation Anywhere 인증 보유.
AI/ML 엔지니어: 데이터 처리, OCR, NLP, AI Vision 전문.
통합/백엔드 엔지니어: ERP, CRM, SCM API 연동 경험 다수.
BAP의 강점은 기술 역량뿐 아니라 업무(도메인) 이해도까지 갖춘 팀으로, 고객의 비즈니스 목적에 맞춘 컨설팅·설계·구현을 제공합니다.
7.4. 표준화된 구현 프로세스 및 높은 보안 수준
BAP는 ISO/IEC 27001 등 보안 표준을 엄격히 준수하여 고객의 데이터와 시스템을 보호합니다. 또한 Agile + DevOps 모델을 적용하여 구현 속도를 높이고 변경에 빠르게 대응하며 지속적인 테스트와 최적화를 보장합니다.
Những lý do BAP trở thành đối tác triển khai Hyperautomation. Nguồn: CDN
8. 결론
하이퍼오토메이션은 더 이상 먼 미래의 트렌드가 아니라, 기업이 더 빠르게 적응하고 효율적으로 운영하며 경쟁력을 강화할 수 있도록 하는 전략적 레버입니다.
단일 프로세스 자동화에서 나아가 의사결정이 가능한 지능형 시스템을 구축함으로써, 하이퍼오토메이션은 다음과 같은 가치를 제공합니다:
운영 비용 및 오류 감소
업무 처리 속도 향상
사용자 경험의 개인화
시장 변화에 대한 대응력 강화
시작을 위한 단계:
현재 운영 중인 프로세스를 분석
우선순위가 높은 프로세스 몇 가지를 선정하여 시범 도입
컨설팅부터 기술 구현까지 통합적으로 지원할 수 있는 파트너를 선택
BAP Software는 안전하고 빠르며 효율적인 하이퍼오토메이션 구축을 지원하는 최적의 파트너입니다. 강력한 기술력과 풍부한 실무 경험을 기반으로, 귀사의 비즈니스에 맞는 최적의 전략을 제안합니다. 지금 바로 BAP Software에 문의하여, 귀사에 맞는 하이퍼오토메이션 전략을 상담받으세요.
