지자체 RPA 업무, 무엇부터 자동화해야 할까? 5가지 선정 기준

지자체에서 반복적으로 처리하는 행정업무는 생각보다 다양합니다. 출장여비를 정산하거나 초과근무 내역을 취합하고, 지원금 신청 대상자를 확인하거나 여러 시스템에서 자료를 내려받아 보고서를 작성하는 일도 있습니다. 업무마다 처리하는 데이터와 사용하는 시스템은 다르지만, 담당자가 비슷한 절차를 반복한다는 공통점이 있습니다.

이러한 업무를 줄이기 위해 RPA(Robotic Process Automation) 도입을 검토하다 보면 한 가지 고민이 생깁니다. 자동화할 수 있을 것 같은 업무는 많은데, 어떤 업무부터 시작해야 할까요?

반복 업무라고 해서 모두 자동화하기 쉬운 것은 아닙니다. 처리 순서가 일정한 데이터 입력 업무와 담당자의 판단이 필요한 신청서 검토 업무는 자동화 난도와 운영 조건이 다릅니다. 따라서 지자체 RPA 도입을 검토할 때는 업무의 반복성뿐 아니라 처리 규칙, 예외 상황, 기존 시스템과의 연결 가능성을 함께 살펴봐야 합니다.

반복 업무라고 모두 RPA 자동화에 적합한 것은 아닙니다

RPA는 사람이 컴퓨터에서 수행하는 정형화된 작업을 소프트웨어 로봇이 대신 실행하는 기술입니다. 정해진 시스템에 접속해 데이터를 조회하거나, 엑셀 파일을 가공하고, 다른 시스템에 정보를 입력하는 업무에 활용할 수 있습니다.

예를 들어 매월 초과근무 내역을 정리하는 업무를 생각해 보겠습니다. 담당자가 근무 데이터를 내려받고, 정해진 기준에 따라 자료를 정리한 뒤 지급조서를 작성한다면 상당 부분은 반복적인 작업에 해당합니다.

반면 지원금 신청자의 자격을 검토하는 업무는 상황이 다릅니다. 신청서와 증빙자료의 정보를 확인하는 작업은 자동화할 수 있더라도, 개별 신청자의 예외 사유를 해석하거나 최종 지급 여부를 판단하는 과정에는 담당자의 검토가 필요할 수 있습니다.

두 업무 모두 반복적으로 발생하지만 자동화할 수 있는 범위는 다릅니다.

OECD가 2025년 발표한 Governing with Artificial Intelligence 보고서에서도 공공부문 AI 도입의 주요 제약으로 기존 정보시스템, 데이터 가용성, 인력 역량, 개인정보 보호와 책임성 등을 지적합니다. 이는 지자체가 자동화 기술을 선택하기 전에 실제 업무 환경과 운영 조건을 충분히 검토해야 한다는 점을 시사합니다.

따라서 자동화 후보 업무를 선정할 때는 단순히 업무량이 많은 순서로 나열하기보다, 현재 업무를 구성하는 각 단계를 살펴보고 어느 부분까지 안정적으로 자동화할 수 있는지 확인하는 것이 좋습니다.

지자체 RPA 자동화 대상을 선정하는 5가지 기준

지자체 RPA 자동화 대상 업무를 검토할 때는 다음 다섯 가지 기준을 활용할 수 있습니다.

① 반복 횟수뿐 아니라 실제 투입 시간을 확인합니다

매일 처리하는 업무가 반드시 가장 높은 우선순위를 가져야 하는 것은 아닙니다. 하루에 여러 번 발생하더라도 처리 시간이 짧은 업무보다, 매월 한 번 수행하지만 여러 담당자가 상당한 시간을 투입하는 업무의 자동화 효과가 더 클 수 있습니다.

따라서 발생 주기와 처리 건수뿐 아니라 건당 소요 시간, 참여 인원, 재작업에 드는 시간까지 함께 파악하는 것이 좋습니다.

② 처리 절차와 판단 기준이 명확한지 확인합니다

업무 순서가 일정하고 입력값과 처리 결과를 정의할 수 있다면 RPA 적용을 검토하기 좋습니다. 예를 들어 정해진 조건으로 데이터를 조회해 파일을 다운로드하고, 지정된 양식에 맞춰 결과를 작성하는 작업이 그렇습니다.

반대로 담당자마다 처리 방식이 다르거나 판단 기준이 문서로 정리되어 있지 않다면 자동화에 앞서 업무 절차를 표준화해야 할 수 있습니다.

③ 예외 상황과 오류의 영향을 함께 평가합니다

평소에는 동일한 절차로 처리되더라도 특정 조건에서는 추가 확인이나 별도 조치가 필요한 업무가 있습니다.

이때 중요한 것은 예외가 존재한다는 이유만으로 자동화를 포기하지 않는 것입니다. 정상적인 처리 절차와 예외 상황을 구분하고, 담당자가 확인해야 하는 지점을 정하면 일부 단계부터 자동화할 수 있습니다.

다만 지급 금액, 수급 자격, 개인정보 등 오류가 미치는 영향이 큰 업무는 처리 속도보다 검증 기준과 책임 소재를 우선적으로 검토해야 합니다.

④ 기존 행정 시스템과의 연결 가능성을 검토합니다

지자체 업무는 하나의 시스템 안에서 끝나지 않는 경우가 많습니다. 여러 시스템에서 데이터를 확인하고, 파일을 다운로드해 가공한 뒤 다른 시스템에 다시 입력하기도 합니다.

RPA는 이러한 화면 기반 반복 작업을 자동화하는 데 활용할 수 있지만, 실제 도입에서는 접속 권한과 인증 절차, 시스템 화면 변경 가능성, 데이터 반출입 정책 등을 확인해야 합니다.

특히 기술적으로 자동화할 수 있는 작업이라도 기관의 보안 정책이나 접근 권한에 따라 허용되는 범위가 달라질 수 있습니다.

⑤ 다른 부서로 확장할 수 있는지, 효과를 확인할 수 있는지 살펴봅니다

한 부서에서만 사용하는 업무와 여러 부서에서 공통으로 반복하는 업무는 자동화 이후의 활용 범위가 다릅니다.

예를 들어 특정 담당자의 개별 보고서 작성 업무보다 여러 부서에서 동일하게 수행하는 자료 취합이나 정산 업무가 더 넓은 적용 가능성을 가질 수 있습니다.

자동화 이후의 효과도 미리 정의하는 편이 좋습니다. 처리 시간, 수작업 단계, 오류 발생 건수, 담당자 투입 시간 등을 기준으로 실제 변화를 확인할 수 있어야 합니다.

World Bank의 2025년 GovTech Maturity Index 역시 디지털 시스템의 도입 현황뿐 아니라 실제 이용과 활용 수준을 파악하는 체계의 중요성을 강조합니다. 지자체 RPA에서도 구축 자체를 성과로 보는 대신, 실제 업무에 얼마나 활용되고 있는지를 지속해서 확인할 필요가 있습니다.

실제 지자체에서는 어떤 업무를 자동화하고 있을까?

공공기관의 실제 자동화 사례를 살펴보면 대상 업무가 특정 분야에만 한정되지 않는다는 점을 확인할 수 있습니다.

대표적인 업무 유형은 다음과 같습니다.

실제로 광양시청은 출산장려금과 산후조리비 지원 대상 데이터를 조회·정리하고 담당자에게 전달하는 업무에 RPA를 적용했습니다. 반복적으로 수행하던 파일 다운로드와 데이터 가공, 결과 전달 절차를 자동화한 사례입니다.

춘천시청은 전입장려금 대상자 선별 업무를, 춘천시립도서관은 신간도서 구입목록 작성 업무를 자동화했습니다. 광진구청에서는 지문인식 시스템의 초과근무 데이터를 처리·업로드하고, 초과근무수당 지급조서를 작성해 이메일로 전송하는 업무에 자동화를 적용했습니다.

이처럼 행정업무 자동화의 적용 범위는 넓지만, 업무의 성격에 따라 적합한 자동화 방식도 달라집니다. 자료를 취합하고 정해진 양식에 입력하는 작업과 문서 내용을 해석해 분류하는 작업을 동일한 방식으로 설계할 필요는 없습니다.

실제 공공기관은 자동화할 업무의 우선순위를 어떻게 정했을까?

자동화 대상 업무 선정 과정을 잘 보여주는 사례는 울산광역시교육청의 업무자동화 프로젝트입니다.

울산광역시교육청은 자동화 과제를 처음부터 정해두지 않았습니다. 먼저 학교 교직원들을 대상으로 업무자동화 아이디어를 공모했고, 총 31건의 제안 중 우선 추진할 4개 업무를 선정했습니다.

당시 중요하게 고려한 것은 특정 담당자에게 얼마나 편리한 업무인지뿐 아니라 여러 기관에서 공통으로 활용할 수 있는지, 실제 운영 환경에 적용할 수 있는지 등이었습니다.

우선 추진한 업무는 공문서 배부, 보도자료 작성, 관외 여비 정산, 인증서 발급이었습니다.

그중 공문서 배부 업무는 최근 3년간 약 17만 8천 건의 배부 이력을 활용해 문서의 담당 부서를 예측하도록 구성했습니다. 이후 새로 접수된 공문서를 확인해 배부가 명확한 문서는 자동으로 처리하고, 추가 확인이 필요한 문서는 담당자가 검토할 수 있도록 했습니다.

그 결과 본청 기준 하루 총 5시간가량 소요되던 공문서 배부 업무가 평균 5분 수준으로 단축되었습니다.

이 사례에서 주목할 점은 업무시간 단축 성과만이 아닙니다. 처음부터 모든 업무를 자동화하려 하기보다 실제 현장에서 제안된 후보 업무를 검토하고, 적용 범위와 운영 가능성을 고려해 우선순위를 정했다는 점입니다.

지자체 역시 부서별 자동화 요구를 수집한 뒤 반복성, 확장성, 시스템 연계 조건 등을 비교하는 방식으로 우선 추진 업무를 선정할 수 있습니다.

RPA만으로 충분할까? 문서와 판단이 필요한 업무는 다릅니다

자동화할 업무를 선정했다면 다음 단계에서는 업무 특성에 맞는 기술을 검토해야 합니다.

처리 순서가 명확하고 데이터 형식이 일정한 업무는 RPA만으로도 충분한 경우가 많습니다. 정해진 시스템에서 데이터를 조회하거나 파일을 취합하고, 동일한 양식에 정보를 입력하는 작업이 대표적입니다.

반면 신청서와 증빙서류에서 필요한 정보를 읽어야 한다면 AI OCR이나 문서 처리 기술을 함께 검토할 수 있습니다. 문서 양식이 다양하거나 표와 비정형 데이터의 구조를 파악해야 하는 경우에는 DocuOps와 같은 문서 이해·구조화 기술의 적용 가능성도 살펴볼 수 있습니다.

업무 지침과 규정을 검색하고, 여러 정보의 맥락을 해석해 다음 작업을 결정해야 한다면 AI Agent를 활용하는 방식도 고려할 수 있습니다. 다만 실제 판단 결과를 행정 시스템에 반영하거나 승인해야 하는 단계에서는 검증 기준과 담당자의 역할을 명확히 해야 합니다.

Worktro는 이러한 업무 특성에 따라 서로 다른 기술을 연결할 수 있도록 제품을 구성하고 있습니다.

• Worktro Automation: 정해진 절차에 따라 시스템 조회·입력·파일 처리 등 반복 작업을 실행하는 RPA 솔루션

• Worktro DocuOps: 문서에서 필요한 데이터를 인식·추출하고 구조화하는 Document Intelligence 플랫폼

• Worktro AgentOps: AI Agent가 지식과 도구를 활용해 업무를 수행하도록 설계·운영하는 플랫폼

이는 모든 지자체가 세 가지 제품을 함께 도입해야 한다는 의미는 아닙니다. 실제 업무에서 어떤 단계가 반복 실행에 해당하고, 어떤 단계에 문서 이해나 정보 해석이 필요한지 구분한 뒤 적절한 기술을 선택하는 것이 중요합니다.

자동화 업무를 선정하기 전에 확인할 질문

RPA 도입을 검토하고 있다면 우선 자동화 후보 업무를 목록으로 정리하고 다음 질문에 답해볼 수 있습니다.

1. 업무량: 얼마나 자주 발생하며, 담당자는 실제로 얼마나 많은 시간을 투입하고 있습니까?

2. 처리 기준: 업무의 실행 순서와 판단 규칙이 명확하게 정의되어 있습니까?

3. 예외 처리: 어떤 상황에서 담당자의 추가 확인이나 승인이 필요합니까?

4. 시스템 환경: 필요한 시스템에 접근하고 데이터를 처리하는 데 기술적·보안적 제약은 없습니까?

5. 기대 효과: 자동화 이후 처리 시간이나 수작업 감소 효과를 측정할 수 있습니까?

이 질문에 대한 답을 정리하면 업무의 자동화 가능성과 예상 효과를 비교하기가 쉬워집니다.

또한 오류 영향이 크거나 처리 기준이 불명확한 업무는 우선순위를 낮추거나 적용 범위를 축소해 검토할 수 있습니다. 필요하다면 자료 수집과 입력처럼 규칙이 명확한 단계부터 자동화하는 것도 방법입니다.

지자체 RPA 도입, 업무 선정부터 시작해야 합니다

지자체의 행정업무는 다양한 시스템과 문서, 담당자의 판단이 연결되어 있습니다. 반복적으로 발생한다는 이유만으로 모든 업무가 동일한 자동화 효과를 얻는 것은 아닙니다.

따라서 RPA 자동화 대상 업무를 선정할 때는 반복성과 처리량, 업무 규칙, 예외 및 오류 위험, 시스템 연계 가능성, 확장성과 효과 측정 기준을 함께 검토해야 합니다. 이미 절차가 명확한 작업은 RPA로 시작하고, 문서 이해나 정보 해석이 필요한 단계에는 AI 기술을 추가하는 방식으로 적용 범위를 설계할 수 있습니다.

Worktro는 다양한 공공기관의 실제 업무자동화 프로젝트를 수행하며 반복적인 행정업무를 줄이고 기존 시스템과 연결하는 방법을 적용해 왔습니다.

우리 기관에서 어떤 업무부터 자동화할 수 있을지 고민하고 계신가요?

현재 수행 중인 행정업무와 개선하고 싶은 과제를 문의를 통해 알려주시면, 업무 특성에 적합한 자동화 방식과 적용 가능 범위를 안내해 드리겠습니다.

References

Governing with Artificial Intelligence: The State of Play and Way Forward in Core Government Functions | OECD | 2025.09.18

2025 GovTech Maturity Index Update | World Bank | 2025.12