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대부분의 기업은 상품과 서비스를 구매할 때 주문부터 대금 지불까지 보이지 않는 프로세스에 대해 잘 알지 못합니다.
Deloitte의 2018년 글로벌 최고 조달 책임자 설문 조사 에 따르면, 조달 책임자 중 65%는 티어 1 공급업체의 P2P 프로세스에 대해 거의 알지 못하거나 전혀 모르고 있었습니다. Deloitte는 연간 매출의 합이 5.5조 달러에 달하는 39개국 회사들을 대표하는 조달 책임자 500명 이상을 대상으로 설문 조사를 진행했습니다. 그 중 6%만이 공급망 전반에 대한 투명성을 확보하고 있었습니다.
P2P 프로세스에 대해 잘 알지 못하는 경우 다음과 같은 6가지 큰 문제에 직면하게 됩니다.
- 공급망 문제: P2P 프로세스에 대해 제대로 파악하고 있지 않으면 기업은 업무상 발생하는 비효율성과 문제를 신속하게 파악하고 해결하기가 매우 어려워집니다. P2P 문제가 제대로 해결되지 않은 상태에서는 상품과 서비스 구매 비용이 높아지고, 구매 과정에 실수가 발생하거나, 납품이 지연되고, 주요 공급망에 문제가 발생할 가능성이 커집니다.
- 운영 비효율성: P2P 정보가 투명하지 않으면 조달 부서가 운영 성과를 효과적으로 추적하거나 향후 니즈를 예측하여 충족시키는 것이 어렵습니다. 확실히 해결되지 않은 상태로 조달 업무를 계속 운영한다면 일상적인 업무를 전체적으로 파악하거나 경제 또는 규제 환경의 변화에 대처하는 것이 힘들게 됩니다. Deloitte의 2018년 글로벌 최고 조달 책임자 설문 조사에 참여한 조달 책임자 중 78%는 최우선 순위 중 하나로 비용 절감을 선택했습니다.
- 직원의 시간 낭비: 수동이나 반자동으로 운영되는 P2P 환경에서, 여러 부서의 관계자들이 동일한 프로젝트에 참여하게 되면 공급업체 계약, 구매에 필요한 정보, 구매 주문서, 송장 및 납품 확인 영수증 등 중요한 정보에 쉽게 액세스할 수 없습니다. 결과적으로 직원은 데이터를 검색하고, 문서의 복사본을 만들고, 데이터를 다시 입력하고 잘라낸 후 붙여넣는 비생산적일에 많은 시간을 낭비하게 됩니다.
- 예산 초과 지출: 예산 초과 지출은 수동 또는 반자동 환경에서 운영되는 구매 부서에게 큰 골치거리가 됩니다. 구매자는 자신이 구매하려는 상품과 서비스 비용을 감당할 수 있는 충분한 예산이 있는지에 대한 확신이 없습니다. 또한, P2P 프로세스가 세분화되어 있어 정확하게 파악하기 쉽지 않은 상태에서는 승인되지 않거나 독자적으로 결정한 지출을 관리자가 신속하게 식별하기가 어렵습니다.
- 이해 관계자와의 열악한 협력 관계: 조달 부서는 과거 전술적인 백오피스 역할에서 기업 전체 부서에게 전략적 소싱에 대한 자문단 역할로 진화하고 있습니다. 조달 부서의 역할이 확대됨에 따라, 조달 부서는 타부서의 구매 결정을 가이드하고, 오류나 납품 문제를 방지하고, 공급업체와의 좋지 않은 관계가 발생하지 않도록 조직의 전체 P2P 프로세스에 대한 정보(예: 재고)에 쉽게 액세스할 수 있어야 합니다.
- 계약 문제: P2P 프로세스에 대한 적절한 가시성을 확보하지 못하면, 기업 입장에서 선호하는 공급업체로부터 협상된 조건에 맞게 상품과 서비스를 구매하고 있는지 확인하거나, 공급업체 계약을 엄격하게 관리하기가 어려워집니다. 대부분의 기업에서 구매자는 계약 세부 정보에 쉽게 액세스할 수 없거나, 체결된 구매를 공급업체 계약을 확인하면서 모니터링할 수 없습니다. Deloitte의 2018년 글로벌 최고 조달 책임자 설문 조사에 참여한 조달 책임자 중 54%는 최우선 순위 중 하나로 위험 관리 개선을 선택했습니다.
Deloitte의 2018년 글로벌 최고 조달 책임자 설문 조사에 따르면 이러한 문제의 근본 원인은 구매 부서의 1/3만이 고급 디지털 기술을 사용하고 있기 때문입니다. 수동 및 반자동 구매 프로세스에 의존함에 따라 중요한 조달 정보가 제대로 수집되지 않고, 데이터가 불완전하거나 부정확하며, 정보를 적시에 제공하지 못하고, 시스템이 세분화되어 있어 조달 책임자는 정보에 입각한 결정을 내리는데 필요한 변수들을 쉽게 파악할 수 없습니다.
인지 자동화 기술이 도입된 RPA, P2P의 투명성 개선에 기여
로보틱 프로세스 자동화(RPA)에 인지 자동화 기술을 도입하면 이 문제를 해결할 수 있습니다.
인지 기능을 갖춘 RPA 솔루션에는 업무 분야별 전문지식이 내장되어 있어 구매 프로세스와 같이 고도로 전문화된 프로세스에 필요한 특정 데이터를 찾아낼 수 있습니다. 컴퓨터 비전, 광학 문자 인식(OCR) 기술 및 퍼지 로직이 결합되어 자동으로 데이터를 추출하고 보강하면서, 머신 러닝은 캡처된 데이터의 정확성을 향상시킵니다. 모든 비정형 데이터가 인지 자동화를 통해 추출됩니다.
문서에서 데이터가 캡처되고 해석되고 나면 RPA 봇이 데이터를 사용하여 규칙 기반 자동화를 구현함으로써, 사람은 간단하고 반복적인 작업을 수행하지 않아도 됩니다.
인지 자동화 기술이 결합된 RPA는 문서 중심의 프로세스에 탁월한 성능을 보이지만, 송장 상태 문의와 같은 이메일 및 메시지 요청도 이해하고 처리할 수 있습니다.
또한 시간이 지남에 따라 기술이 스스로 학습을 한다는 아주 특별한 장점이 있습니다. 인지 자동화 솔루션은 새로운 데이터를 수신하면, 상호 연결성을 찾고, 정보를 처리하는 방법을 학습합니다. 즉, 인지 자동화 기능이 구현된 RPA는 송장 데이터 캡처와 같은 기본적인 작업을 자동화하는 것부터 규정 준수, 감사 및 보고상의 복잡한 프로세스를 수행하는 것으로 발전할 수 있습니다. 소프트웨어 봇이 "어려운 업무"를 더 많이 수행하게 되면 사람이 구매 프로세스에서 단계적으로 빠지면서 부가가치가 높은 활동에 집중할 수 있게 됩니다.
인지 자동화가 구현된 RPA는 비즈니스 통찰력을 제공하는 기술 분석, 예측 분석, 실시간 분석, 데이터 시각화 및 대시보드를 통해 공급망의 투명성을 개선합니다.
조달 부문는 글로벌 경제가 지속적으로 개선됨에 따라 비즈니스의 기회를 극대화하고 경쟁 우위를 확보하는데 큰 역할을 할 수 있습니다. 그러나 제품과 서비스 구매를 수동 및 반자동 프로세스에 의존하는 기업은 그 어느 것도 이룰 수 없습니다.
인지 자동화가 구현된 RPA로 실현되는 투명성은 조달 책임자가 더 나은 비즈니스 성과를 달성하고, 더 큰 가치를 제공하며, 잠재적인 큰 위험을 피할 수 있도록 역량을 키웁니다.
여러분의 비즈니스에 구매 프로세스 정보의 가치를 적극적으로 활용해보시길 바랍니다.
