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RPA 자동화, 3년 뒤에 벌어지는 일

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업데이트
2026-07-01

세계 4대 회계법인 중 하나인 언스트앤영(EY)에 따르면, 초기 RPA 프로젝트의 30~50%가 실패로 끝난다고 합니다.

도입 3년 무렵부터 개발비만큼 불어나는 유지보수비 때문입니다.

결국 잘 돌던 봇도 사무실 구석 PC 몇 대에 몰아넣은 애물단지가 되고 맙니다.

오늘 아침에도 멈춘 봇을 고치며 하루를 시작하셨다면, 이 풍경이 남 얘기 같지 않으실 겁니다.


RPA 자동화를 도입하면 일이 줄어들 줄 알았는데, 정작 봇을 고치는 게 새 업무가 됐습니다.

왜 이런 일이 반복될까요.

저희 팀리부뜨는 AI를 활용해 사람이 하던 반복 사무를 대신 처리하고 있습니다.

왜 RPA 자동화는 도입할수록 손이 더 갈까?

RPA는 사람이 컴퓨터로 하던 규칙적이고 반복적인 작업을 소프트웨어 로봇이 대신하는 기술입니다.

정해진 화면, 정해진 위치, 정해진 규칙 안에서는 사람보다 빠르고 정확합니다.


문제는 실무 데이터의 대부분이 정형이 아니라는 데 있습니다.

거래처마다 양식이 다른 PO, 인보이스, 메일 본문, 스캔된 문서 같은 비정형 정보가 업무의 절반을 넘습니다.

자동화에 들이는 비용의 80%가, 예상과 다르게 들어오는 20%의 예외 케이스에서 발생한다는 분석도 있습니다.


문제는 담당자의 역량이 아니라, RPA가 '규칙'은 따르지만 '맥락'은 이해하지 못한다는 구조에 있습니다.

RPA는 자동화라기보다 '자동 반복'에 가깝습니다

RPA는 화면의 좌표와 순서를 그대로 따라 합니다.

그래서 거래처가 서식을 바꾸거나, 사내 시스템 UI가 업데이트되면 봇은 그 자리에서 멈춥니다.

멈출 때마다 다시 규칙을 짜고 테스트해야 하니, 유지보수 비용이 계속 쌓입니다.


IT 전문 매체 지디넷코리아에 따르면, RPA 프로젝트를 3년쯤 한 기업은 유지보수에 개발비용에 준하는 비용이 끝없이 들어간다고 합니다.

그래서 초기 유행이 지난 지금, RPA를 전사로 확대한 국내 기업은 거의 없습니다.

RPA가 나쁜 도구라서가 아닙니다.

규칙 기반 자동화가 가진 구조적 한계입니다.

팀리부뜨는 맥락을 이해하는 자동화를 합니다

팀리부뜨는 AI를 활용해 기업의 반복 사무를 혁신하고 있습니다.

특히 RPA로는 번번이 막히던 비정형 업무에 이렇게 활용할 수 있습니다.


[팀리부뜨의 문서 자동화 프로세스]

양식이 제각각인 문서가 메일이나 시스템으로 들어오면, AI가 사람처럼 내용을 읽고 의미를 파악합니다.

품목, 수량, 금액, 결제조건이 어디에 있든 맥락으로 찾아내 정리하고, 기존에 쓰던 ERP나 엑셀에 그대로 입력합니다.

칸 위치가 바뀌어도 멈추지 않고, 처음 보는 거래처 양식도 해석합니다.


중요한 건 기존 시스템을 바꿀 필요가 없다는 점입니다.

쓰던 ERP와 업무 흐름은 그대로 두고, 사람이 하던 반복 입력만 AI가 대신합니다.

실무에서 RPA로는 안 되던 것들

거래처별 양식 자동 매칭

거래처마다 칸 위치와 항목명이 다른 발주서가 들어오면 AI가 한 장씩 읽어 품목, 수량, 단가를 뽑아 ERP에 입력합니다.

담당자는 정리된 항목을 한 번 훑고 승인만 누르면 되기 때문에, 한 건당 20분 걸리던 입력이 1~2분짜리 검토로 줄어듭니다.


스캔 문서와 이미지 처리

RPA가 가장 약했던 영역이 스캔본과 이미지였습니다.

AI는 흐릿한 스캔 인보이스나 사진으로 찍은 거래명세서도 글자를 인식해 숫자와 항목을 추출하므로, 하루 30건이면 150분씩 들던 눈대중 입력이 사라집니다.


메일 본문에서 정보 추출

정형 표가 아니라 메일 본문에 적힌 주문 내용도 AI가 읽어 필요한 값만 골라냅니다.

"지난번 그 모델로 50개 더"처럼 사람 말투로 온 메일도 맥락으로 해석해 주문 항목으로 정리합니다.


예외 상황 자동 분기

수량이 비거나 단가가 평소와 크게 다르면 AI가 이상값으로 표시해 담당자에게 먼저 알려줍니다.

봇이 조용히 멈추는 대신, 사람이 봐야 할 건만 골라 올려주니 누락 사고가 줄어듭니다.

이런 경우라면 도입을 고려해보세요

  • RPA를 도입했지만 봇이 자주 멈춰 유지보수에 더 많은 시간을 쓰고 있는 경우
  • 거래처 양식이 제각각이라 규칙 기반 자동화로는 한계를 느낀 경우
  • 스캔본, 이미지, 메일 본문 같은 비정형 문서 처리가 업무의 큰 비중을 차지하는 경우
  • 기존 ERP나 시스템은 그대로 두고 반복 입력만 줄이고 싶은 경우

다음 단계

RPA 자동화는 정형 업무에는 강하지만, 양식이 바뀌고 예외가 많은 실무 문서 앞에서는 자주 멈춥니다.

맥락을 이해하는 AI는 그 빈틈을 메워, 사람이 하던 반복 입력을 대신하고 검토만 남깁니다.


지금 RPA 봇을 고치는 데 시간을 더 쓰고 있다면,

어디까지 AI로 대체할 수 있는지 팀리부뜨의 사무자동화 전문가와 함께 정리해보세요.

다루는 문서 종류와 거래처 양식 샘플을 공유해주시면 맞춤형 자동화 방안을 제시해드립니다.

상담문의 시 "RPA 자동화 글을 보고 문의했다"고 남겨주시면 보다 원활한 상담이 가능합니다.
지금 기업 맞춤형 AI 도입 상담을 받아보세요.