TOSS가 AI 기반 UI 테스트 자동화로 세금 환급의 복잡성을 해결한 방법

[!요약정보]

TOSS는 AI 기반 UI 테스트 자동화를 통해 세금 환급 서비스의 복잡성을 해결하고 품질을 혁신했다.
소프트웨어 개발 속도 증가와 복잡성 증대로 인해 AI 기반 UI 테스트 자동화가 필수가 되고 있다.
AI 기반 UI 테스트 자동화의 필요성
AI Driven UI 테스트 자동화의 핵심 원리 및 기술
기존 테스트 자동화의 한계
AI 기반 테스트 자동화 도입 시 얻을 수 있는 이점
AI 기반 테스트 자동화 도입 시 고려사항 및 성공 전략
AI 테스트 자동화의 미래 전망
AI 기반 UI 테스트 자동화는 혁신을 넘어 표준으로 자리 잡고 있으며, 기업 경쟁력을 좌우할 수 있는 강력한 도구다.

최근 소프트웨어 개발은 그야말로 '속도전'입니다. 애자일(Agile)과 데브옵스(DevOps)가 표준이 되면서 새로운 기능을 빠르게 출시하고, 사용자의 피드백을 즉시 반영하는 것이 기업 경쟁력의 핵심이 되었죠. 하지만 속도만큼 중요한 것이 바로 품질입니다. 아무리 빨리 만들어도 버그가 많거나 사용성이 떨어지면 외면받기 마련이죠. 특히 금융 서비스처럼 신뢰가 생명인 분야에서는 더욱 그렇습니다. 이런 환경에서 AI 기반 UI 테스트 자동화는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되고 있습니다. 오늘은 TOSS(토스)가 어떻게 AI Driven 테스트 자동화를 활용해 세금 환급 서비스의 복잡성을 해결하고 품질을 혁신했는지, 그 생생한 사례와 핵심 기술을 함께 살펴보겠습니다.

1. AI 기반 UI 테스트 자동화, 왜 지금 주목해야 하는가?

생각해 보십시오. 매일 수많은 소프트웨어가 쏟아져 나오고, 그 복잡성은 나날이 증가하고 있습니다. 스마트폰 앱 하나만 해도 수많은 디바이스, 운영체제 버전, 네트워크 환경 등 고려해야 할 변수가 셀 수 없이 많죠. 이런 환경에서 기존의 수동 테스트나 전통적인 스크립트 기반 자동화 방식만으로는 빠르게 변화하는 요구사항을 따라잡기 어렵습니다.

• 증가하는 복잡성: 서비스 규모가 커지고 기능이 많아질수록 테스트해야 할 시나리오가 기하급수적으로 늘어납니다.
• 빠른 출시 주기: 주 단위, 심지어 일 단위로 배포되는 요즘 개발 문화에서는 긴 테스트 기간은 곧 시장 경쟁력 상실을 의미합니다.
• 휴먼 에러: 아무리 숙련된 테스터라도 반복적이고 지루한 작업 속에서 실수를 저지를 수밖에 없습니다. 이는 치명적인 버그로 이어질 수 있죠.

이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 AI 기반 UI 테스트 자동화입니다. AI는 단순히 정해진 스크립트를 실행하는 것을 넘어, 스스로 학습하고, 패턴을 분석하며, 심지어는 새로운 테스트 시나리오까지 제안하는 등 지능적인 테스트 수행을 가능하게 합니다. 이는 곧 더 빠르고, 더 정확하며, 더 넓은 범위의 테스트 커버리지를 의미합니다.

2. TOSS의 혁신: 세금 환급 자동화, AI로 날개를 달다

TOSS는 국내 대표 핀테크 기업으로, 수많은 사용자가 다양한 금융 서비스를 이용하고 있습니다. 특히 '내게 맞는 세금 환급'과 같은 서비스는 사용자마다 각기 다른 정보와 상황을 가지고 있어, 테스트해야 할 경우의 수가 매우 복잡하죠. 여기에 정부 정책이나 세법 변경에 따라 UI/UX가 자주 변경될 수도 있습니다. 이런 환경에서 안정적인 서비스 품질을 유지하는 것은 엄청난 도전입니다.

TOSS는 이 복잡한 문제를 해결하기 위해 AI Driven 테스트 자동화라는 혁신적인 접근 방식을 도입했습니다. (참고 자료: https://toss.tech/article/ai-driven-ui-test-automation)

핵심은 이겁니다. AI가 사람의 눈으로 보는 것처럼 UI를 인식하고, 정상적인 사용자 흐름을 학습하며, 예상치 못한 변화나 버그를 스스로 감지하도록 만든 것이죠. 예를 들어, 세금 환급 과정에서 특정 버튼의 위치가 바뀌거나, 텍스트 입력 필드의 유효성 검사가 예상과 다르게 동작할 때, AI는 이를 시각적으로 감지하고 문제점을 보고합니다. 이는 기존의 셀렉터 기반 자동화가 UI 변경에 취약했던 점을 보완하는 결정적인 역할인 셈이죠.

TOSS는 이 시스템을 통해 세금 환급 과정의 다양한 시나리오를 빠르고 정확하게 테스트할 수 있었고, 이는 곧 사용자들에게 더욱 신뢰할 수 있는 서비스를 제공하는 기반이 되었습니다. 핀테크 서비스의 특성상 단 하나의 오류도 용납되지 않는 환경에서 AI는 TOSS의 품질 보증(QA) 역량을 한 단계 끌어올린 주역이라 할 수 있습니다.

3. AI Driven UI 테스트 자동화의 핵심 원리 및 기술

그렇다면 AI는 어떻게 이런 '똑똑한' 테스트를 수행할 수 있을까요? 몇 가지 핵심 기술 원리를 살펴보겠습니다.

3.1. 이미지 인식 및 패턴 분석 (Computer Vision)

AI는 단순히 화면의 좌표나 HTML 요소 ID를 기반으로 동작하는 것이 아닙니다. 마치 사람이 화면을 눈으로 보듯이, 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 UI 요소를 인식합니다. 예를 들어, '확인' 버튼을 찾을 때, 그 버튼의 색상, 모양, 텍스트 내용 등을 종합적으로 분석하여 찾아냅니다. 덕분에 버튼의 위치가 조금 바뀌거나, 개발자가 ID를 변경하더라도 AI는 유연하게 대응할 수 있습니다.

3.2. 머신러닝 기반 이상 탐지

AI는 정상적인 UI/UX의 흐름과 시각적 패턴을 머신러닝 알고리즘을 통해 학습합니다. 수많은 정상적인 테스트 케이스를 학습한 후, 새로운 테스트를 수행할 때 과거의 학습 데이터와 다른 비정상적인 동작이나 시각적 결함이 발생하면 이를 이상으로 탐지하고 보고하는 방식입니다. 예를 들어, 텍스트가 잘려 보이거나, 이미지가 깨지는 등의 시각적 회귀(Visual Regression) 문제를 효과적으로 찾아낼 수 있습니다.

3.3. 자율 학습 및 테스트 스크립트 생성

여기서 AI의 진정한 힘이 발휘됩니다. 일부 진보된 AI 시스템은 과거 테스트 결과, 사용자 행동 데이터, 심지어는 개발자의 코드 변경 내역까지 분석하여 새로운 테스트 케이스를 스스로 제안하거나 기존 테스트 스크립트를 업데이트할 수 있습니다. 마치 똑똑한 주니어 테스터가 계속해서 학습하고 성장하는 것과 같죠. 강화 학습(Reinforcement Learning)과 같은 기술을 통해 AI는 테스트 환경과 상호작용하며 최적의 테스트 경로를 찾아내고, 잠재적인 버그를 더 효율적으로 발견하도록 진화합니다.

4. 기존 테스트 자동화의 한계와 AI의 돌파구

기존 테스트 자동화는 분명 생산성 향상에 기여했지만, 여전히 몇 가지 한계를 가지고 있었습니다. AI는 이러한 한계를 극복하는 강력한 돌파구를 제공합니다.

• 잦은 UI 변경에 대한 취약성: 기존 스크립트 기반 자동화는 웹 요소의 셀렉터(ID, XPath 등)에 의존합니다. UI가 조금만 변경되어도 스크립트를 수정해야 했고, 이는 곧 높은 유지보수 비용으로 이어졌습니다. AI는 시각적 인식을 통해 UI 변경에 훨씬 유연하게 대응합니다.
• 초기 구축 및 유지보수 비용: 테스트 자동화 스크립트를 처음부터 작성하고 관리하는 것은 상당한 시간과 노력이 필요했습니다. AI는 자율 학습 및 스크립트 생성 기능을 통해 이 부담을 크게 줄여줍니다.
• 테스트 커버리지의 한계: 수동으로 모든 엣지 케이스(edge case)를 상상하고 스크립트로 구현하는 것은 거의 불가능합니다. AI는 탐색적 테스트(Exploratory Testing) 능력을 통해 사람이 미처 생각하지 못한 다양한 경로와 상황을 테스트하여 더 넓은 커버리지를 제공합니다.
• 사람의 개입: 여전히 테스트 환경 설정, 복잡한 데이터 입력, 테스트 결과 분석 등 사람의 개입이 필요한 부분이 많았습니다. AI는 이러한 반복적이고 번거로운 작업들을 자동화하여 QA 전문가들이 더 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다.

5. AI 기반 테스트 자동화 도입 시 얻을 수 있는 실질적 이점

AI 기반 테스트 자동화는 단순한 기술 도입을 넘어, 기업의 개발 문화와 비즈니스 성과 전반에 긍정적인 영향을 미칩니다.

5.1. 테스트 효율성 및 속도 향상

AI는 24시간 내내 지치지 않고 테스트를 수행할 수 있습니다. TOSS의 사례에서 보듯이, 수십 배 빠른 테스트 실행은 출시 주기를 단축하고, 개발자들이 버그를 더 빨리 발견하고 수정할 수 있게 합니다. 이는 곧 개발 프로세스의 전체적인 효율성을 극대화합니다.

5.2. 휴먼 에러 감소 및 품질 향상

반복적인 작업에서 발생하는 사람의 실수를 원천적으로 제거하여 테스트의 정확도를 극대화합니다. AI는 지루함이나 피로를 느끼지 않으므로, 항상 일관되고 높은 품질의 테스트 결과를 보장할 수 있습니다. 결과적으로 사용자에게 전달되는 제품의 품질 향상으로 이어집니다.

5.3. 개발 생산성 및 시장 출시 시간 단축

테스트 시간이 단축되면 개발 팀은 더 많은 기능을 개발하고, 더 자주 배포할 수 있습니다. 이는 곧 시장에 제품을 출시하는 시간을 단축시켜 기업이 빠르게 변화하는 시장 환경에 유연하게 대응하고, 경쟁 우위를 확보하는 데 결정적인 역할을 합니다.

5.4. 비용 절감 효과

초기 투자 비용은 발생할 수 있지만, 장기적으로는 테스트 인력에 대한 의존도를 줄이고, 반복적인 수동 테스트에 드는 시간과 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 또한, 버그를 개발 초기에 발견함으로써 수정 비용을 최소화하는 효과도 있습니다. 글로벌 AI in Testing 시장은 연평균 성장률(CAGR) 20% 이상으로 빠르게 성장하고 있으며, 이는 기업들이 AI 기반 테스트 자동화에서 얻는 ROI를 높게 평가하고 있다는 방증입니다.

5.5. 사용자 경험 개선

결함이 적고 안정적인 소프트웨어는 사용자들에게 매우 긍정적인 경험을 제공합니다. 이는 곧 사용자 만족도 향상, 브랜드 충성도 강화, 그리고 더 나아가 비즈니스 성과 증대로 이어지는 선순환 구조를 만듭니다.

6. 도입 시 고려사항 및 성공적인 전략

AI 기반 테스트 자동화는 만능 해결책은 아닙니다. 성공적인 도입을 위해서는 몇 가지 핵심적인 고려사항이 있습니다.

• 데이터 준비 및 학습: AI 모델은 양질의 데이터로 학습해야만 좋은 성능을 냅니다. 충분하고 정확한 테스트 데이터 확보가 선행되어야 합니다.
• 전문 인력 확보: AI 시스템을 구축하고 관리하며, 테스트 결과를 분석하기 위한 AI/ML 전문가와 숙련된 QA 엔지니어가 필요합니다. 기존 QA 인력의 AI 관련 역량 강화 교육도 중요합니다.
• 점진적 도입: 모든 것을 한 번에 바꾸려 하기보다는, 핵심적인 기능이나 반복적인 회귀 테스트 영역부터 AI 기반 자동화를 도입하여 효과를 검증하고 점진적으로 확대하는 전략이 현명합니다.
• 기존 시스템과의 통합: CI/CD 파이프라인, 테스트 관리 도구 등 기존 개발 및 QA 시스템과의 원활한 연동은 필수적입니다.
• 기대치 관리: AI는 강력한 도구이지만, 여전히 사람의 감독과 판단이 중요합니다. AI는 반복적이고 예측 가능한 작업을 효율적으로 처리하고, 사람은 복잡한 비즈니스 로직 검증, 창의적인 탐색적 테스트 등 고차원적인 역할에 집중해야 합니다.

7. 미래 전망: AI 테스트 자동화, 어디까지 진화할 것인가?

AI 기술의 발전은 테스트 자동화의 미래를 끊임없이 변화시키고 있습니다. 앞으로 우리는 다음과 같은 더욱 진화된 AI 테스트 자동화를 만나게 될 것입니다.

• Self-healing 테스트: AI가 스스로 깨진 테스트 스크립트를 분석하고 수정하여 유지보수 부담을 더욱 줄여줍니다.
• Predictive testing: 과거의 개발 및 테스트 데이터를 기반으로 잠재적인 결함을 예측하고, 개발 단계에서 미리 경고를 줌으로써 버그 발생 가능성을 낮춥니다.
• Context-aware testing: 사용자 행동 패턴, 디바이스 환경, 네트워크 상태 등 다양한 맥락을 이해하고, 이에 최적화된 테스트 시나리오를 자동으로 생성하고 실행합니다.
• Generative AI 활용: GPT와 같은 생성형 AI가 테스트 케이스를 자동으로 생성하거나, 복잡한 테스트 데이터를 만들어내는 시대가 올 것입니다.

이러한 변화 속에서 QA 엔지니어의 역할은 단순한 테스트 실행을 넘어 AI 시스템의 설계 및 관리, 테스트 전략 수립, 복잡한 결함 분석 및 리스크 평가 등 더욱 고도화된 영역으로 확장될 것입니다. AI는 QA 전문가의 역량을 더욱 빛나게 하는 조력자가 될 것입니다.

결론: 혁신을 넘어 표준으로

TOSS의 사례는 AI 기반 UI 테스트 자동화가 복잡한 핀테크 서비스의 품질을 어떻게 혁신할 수 있는지 명확하게 보여줍니다. 이는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니라, 지금 당장 우리 기업의 경쟁력을 좌우할 수 있는 강력한 도구입니다. AI는 테스트의 효율성을 극대화하고, 품질을 향상시키며, 궁극적으로는 더 빠르고 안정적인 제품을 시장에 출시할 수 있도록 돕습니다.

이제는 AI 기반 테스트 자동화를 적극적으로 탐색하고 도입할 때입니다. 이 혁신적인 기술이 여러분의 비즈니스를 한 단계 더 성장시키는 중요한 계기가 될 것이라고 확신합니다. 변화를 두려워하지 말고, AI와 함께 더 나은 품질의 소프트웨어를 만들어가는 여정에 동참하시길 바랍니다.

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FAQ: 자주 묻는 질문

• Q: AI 기반 테스트 자동화는 수동 테스터의 일자리를 완전히 대체하나요?
  • A: 아닙니다. AI는 반복적이고 정형화된 테스트 작업을 효율적으로 처리하여 QA 전문가들이 더 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 복잡한 시나리오 설계, AI 시스템 관리, 테스트 결과 분석 및 개선 방향 도출 등 고차원적인 역할이 더욱 중요해질 것입니다.
• Q: AI 테스트 자동화 도입 시 초기 비용은 어느 정도 발생하나요?
  • A: 초기 투자 비용은 솔루션의 종류, 시스템의 복잡성, 그리고 데이터 준비 및 인력 교육에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 하지만 장기적으로는 테스트 인력 및 시간 절감, 버그 조기 발견으로 인한 수정 비용 감소 등으로 높은 투자수익률(ROI)을 기대할 수 있습니다. 파일럿 프로젝트를 통해 점진적으로 도입하는 것이 일반적입니다.
• Q: 모든 종류의 테스트에 AI를 적용할 수 있나요?
  • A: AI는 특히 시각적 회귀 테스트, 반복적인 기능 테스트, 탐색적 테스트 등 UI 중심의 테스트에 강점을 보입니다. 하지만 성능 테스트, 보안 테스트, 그리고 특정 비즈니스 로직에 대한 심층적인 검증 등은 여전히 전문적인 도구와 사람의 지식이 중요합니다. AI는 이러한 다양한 테스트 영역에서 사람의 역량을 보완하고 강화하는 역할을 합니다.
• Q: AI 기반 테스트 자동화를 도입하면 테스트 커버리지가 얼마나 증가하나요?
  • A: AI는 기존 스크립트 기반 자동화로는 도달하기 어려웠던 수많은 경로와 엣지 케이스를 탐색함으로써 테스트 커버리지를 획기적으로 높일 수 있습니다. 특히 사용자 행동 패턴을 학습하여 실제 사용 환경과 유사한 방식으로 테스트를 수행함으로써, 사람이 놓칠 수 있는 잠재적 결함까지 발견하는 데 기여합니다. 정확한 수치는 시스템과 서비스의 복잡성에 따라 달라지지만, 상당한 개선을 기대할 수 있습니다.