LLM을 활용한 자동화 시스템 구축: RPA + LLM 사례

LLM을 활용한 자동화 시스템 구축: RPA + LLM 사례

1. 서론

최근 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 급속도로 발전하면서, 기업들은 RPA(Robotic Process Automation)와 LLM을 결합한 자동화 시스템 구축에 주목하고 있다. 기존의 RPA 시스템은 반복적인 업무 자동화에 초점을 맞추었지만, LLM을 결합함으로써 비정형 데이터 처리, 자연어 기반 의사결정, 고객 대응 자동화 등 더욱 복잡한 업무도 자동화할 수 있게 되었다.

본 글에서는 RPA와 LLM을 결합한 자동화 사례, 적용 가능한 산업군, 기술적 구현 방법을 심층 분석하여, 기업이 LLM 기반 RPA를 효과적으로 도입할 수 있도록 가이드한다.

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2. RPA와 LLM의 개념 및 역할

2.1 RPA(Robotic Process Automation)란?

RPA는 반복적인 비즈니스 프로세스를 자동화하는 소프트웨어 기술로, 사용자의 행동을 모방하여 수작업을 줄이는 데 사용된다.

✅ RPA의 주요 특징:

• 구조화된 데이터 처리 (예: 엑셀 자동화, ERP 시스템 입력)
• 반복적이고 규칙 기반의 업무 수행
• 고정된 규칙(rule-based)에 따라 프로세스 실행

2.2 LLM(Large Language Model)의 역할

LLM은 비정형 데이터 처리와 자연어 이해(NLP, Natural Language Processing)를 담당하며, 기존 RPA가 해결하지 못했던 고차원적 업무를 지원한다.

✅ LLM의 주요 특징:

• 자연어를 이해하고 텍스트 생성 가능 (예: 이메일 응답, 고객 문의 처리)
• 문맥을 분석하여 복잡한 의사결정 수행
• 비정형 데이터(문서, PDF, 음성 텍스트 변환 등) 분석 가능

2.3 RPA + LLM 결합의 시너지 효과

기존 RPA LLM 기반 RPA

단순 반복 업무 자동화	비정형 데이터 처리 및 의사결정 가능
고정된 규칙 기반	AI 기반 학습 및 최적화 가능
정형 데이터(숫자, 코드) 처리	문서, 음성, 자연어 데이터 처리 가능
운영 효율성 개선	고객 경험 향상 및 자동화 범위 확대

RPA와 LLM을 결합하면, 반복적인 업무뿐만 아니라 자연어 이해가 필요한 업무까지 자동화 가능해지며, 기업의 업무 프로세스가 더욱 효율화될 수 있다.

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3. RPA + LLM 적용 사례

3.1 고객 서비스 자동화

📌 사례: AI 기반 고객 상담 봇

• 기존 RPA는 고객 요청을 접수하고 FAQ를 자동으로 응답하는 수준이었음.
• LLM을 결합하면 고객 문의를 자연어로 분석하여 더욱 정밀한 답변 제공 가능.
• 실제 적용 사례:
  • 은행 및 금융권의 AI 콜센터 (예: 챗봇이 대출 한도 및 금리를 실시간 계산하여 응답)
  • e커머스 고객 지원 봇 (예: 환불 정책, 주문 내역 자동 안내)

3.2 법률 및 계약서 분석

📌 사례: 계약 검토 자동화 시스템

• 기존 RPA는 계약서 서명 및 관리 자동화까지만 가능했음.
• LLM을 결합하면 계약서 내용을 분석하여 주요 조항 요약 및 리스크 식별 가능.
• 실제 적용 사례:
  • 기업 법무팀이 AI를 활용하여 계약서 리스크 자동 감지
  • 보험사에서 AI로 클레임 문서를 분석하여 지급 여부 자동 평가

3.3 재무 및 회계 자동화

📌 사례: AI 기반 회계 보고 시스템

• 기존 RPA는 송장 처리 및 정산 자동화만 가능했음.
• LLM을 결합하면 재무 보고서를 자동 생성하고, 부정 거래 탐지까지 가능.
• 실제 적용 사례:
  • AI가 이메일 기반 송장 데이터를 자동 분류하여 ERP에 입력
  • AI가 회계 데이터를 분석하여 비정상적인 거래 감지 및 보고

3.4 HR 및 채용 자동화

📌 사례: AI 기반 이력서 분석 및 면접 질문 생성

• 기존 RPA는 이력서 수집 및 후보자 정보 정리만 가능했음.
• LLM을 결합하면 지원자의 이력서를 분석하여 자동으로 면접 질문 생성 가능.
• 실제 적용 사례:
  • 채용 담당자가 AI 추천을 기반으로 적합한 후보자를 빠르게 필터링
  • AI가 지원자의 강점과 약점을 분석하여 맞춤형 면접 질문 생성

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4. RPA + LLM 시스템 구축 방법

4.1 기술 스택 및 인프라

구성 요소 주요 기술

RPA 솔루션	UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism
LLM API	OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, Google Gemini
데이터 저장소	PostgreSQL, MongoDB, AWS S3
AI 모델 배포	Hugging Face, Azure AI, AWS SageMaker
연동 방식	API, Webhook, 클라우드 서버 (Lambda, Kubernetes)

4.2 단계별 구축 프로세스

① 업무 분석 및 자동화 후보 선정

• RPA로 처리 가능한 업무와 LLM이 필요한 비정형 업무 식별

② RPA 프로세스 구축

• 기존 RPA 프로세스를 설계하고, LLM이 필요한 부분을 분리

③ LLM 통합 및 테스트

• LLM API를 연동하여 자연어 이해 및 응답 생성
• 지속적인 모델 튜닝을 통해 정확도 향상

④ 운영 및 최적화

• 실제 운영 환경에서 AI 피드백 학습을 통해 최적화
• 지속적인 AI 모델 업데이트를 통한 성능 개선

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5. 결론

LLM과 RPA의 결합은 기존 자동화 시스템의 한계를 뛰어넘어 고급 자연어 처리와 의사결정을 지원하는 새로운 자동화 방식을 제공한다.

 

✔ 고객 서비스, 법률 검토, 재무 분석, HR 채용 등 다양한 산업에서 LLM 기반 RPA 활용 가능

✔ RPA의 강점(반복 업무 자동화)과 LLM의 강점(자연어 이해 및 생성)이 결합될 때 최고의 시너지 창출

✔ 기업이 LLM 기반 RPA를 도입하면 업무 효율성 증대 및 비용 절감 효과 기대

 

향후 AI가 더욱 발전함에 따라, RPA + LLM 기반 자동화 시스템이 기업의 필수 솔루션으로 자리 잡을 것이며, 지금이야말로 AI 기반 자동화 시스템을 도입해야 할 최적의 시기다.