고객 및 규제 요건이 강화되면서 금융 기관들은 더욱 디지털화하기 위해 치열하게 경쟁하고 있습니다. 그러나 디지털 전환은 종종 벅찬 과정으로 보일 수 있으며, 다수 그룹이 계획 부족이나 준비 부족으로 인해 실패합니다. 완전한 디지털 전환이란 적응력이 있고 개선 가능한 임베드된 인프라를 구축하는 것을 의미합니다.

은행 기관들은 새로운 경쟁자의 등장으로 인해 수익 확대 압박을 받고 있으며, 고객이 금융과 상호 작용하는 방식에서 기술의 중요성은 점점 더 고조되고 있습니다. 바로 이 부분에서 금융 산업은 보다 손쉬운 트랜잭션 처리뿐만 아니라 고객 만족도를 향상하도록 적응해야 합니다. 궁극적으로 고객이 없는 은행 산업은 존재할 수 없습니다.

이 기사에서는 핵심 뱅킹 운영, 고객 서비스, 지원, 재무·회계 업무의 다양한 자동화 사용 사례와 이점에 대해 자세히 살펴봅니다.

금융 및 은행 산업에서의 RPA란 무엇입니까?

엄격히 규제되고 복잡한 프로세스에, 너무 많은 리소스가 요구되는 은행 산업의 특성상, 은행 산업에서는 로봇 프로세스 자동화(RPA)가 점점 더 인기를 얻고 있습니다.

RPA는 병목 현상과 단조로운 태스크를 빠르게 효율적으로 해결하는 솔루션이므로 금융 섹터를 포함한 여러 섹터에서 다양한 사용 사례가 있습니다. RPA는 봇을 배포하여 마우스 클릭, 키 입력 등의 인간 행동을 모방하여 단순하거나, 규칙을 따르거나, 따분한 태스크를 대신 처리할 수 있습니다. 이 기술을 사용하면 느리고 오류가 발생하기 쉬운 수기 프로세스 부담을 직원으로부터 줄여줌으로써 직원의 역량을 다른 업무에 재배정할 수 있습니다.

은행 섹터에서 RPA를 사용하면 소프트웨어 봇을 배포하여 고객 온보딩이나 규정 준수 체크포인트 실행과 같은 시간 소모적인 프로세스를 처리하게 하여, 직원이 고객 불만에 대응하여 고객 충성도를 유지하는 업무 등, 보다 높은 가치 태스크에 집중할 수 있습니다.

RPA는 핵심 뱅킹 프로세스, 특히 백엔드 프로세스에 종종 사용됩니다. 그러나 여기에 그치지 않고, 엔터프라이즈 전반에 걸쳐 업무를 조율하기 위해 더 큰 규모로 전체 비즈니스 프로세스를 아우르도록 자동화를 확대 적용할 수 있습니다.

지능형 자동화는 앞으로 어떤 형태로 더 발전할 수 있을까요? 

IA(지능형 자동화)를 사용하면 RPA가 머신 러닝과 같은 다른 AI(인공 지능) 기술과 결합하여 프로세스 워크플로에 완전히 통합되고, 디지털 워크포스를 사용해 보다 나은 경로를 최적화하고, 학습하여 구현합니다. 그리고 이러한 디지털 워커는 보다 균일하고 일관된 워크포스를 가동하는 과정에서 귀사 팀과 협력합니다.

금융 서비스 업계에서 사용되는 지능형 자동화는 전체 뱅킹 운영 방식을 조율하고 실행 중인 자동화 기술을 모니터링하고 개선하여, 최고의 효율성, 비용 절감 및 가치 대비 시간 효과를 보장합니다. IA는 운영 비용을 절감하는 데도 도움이 되지만, 인적 오류로 인해 발생하는 운영 리스크도 종종 줄여주는 효과가 있습니다.

이제 금융 및 은행 산업에서 RPA와 IA가 완벽하게 조화를 이루는 부분에 대해 설명하겠습니다. RPA와 IA를 효과적으로 적용하여 재무 운영 개선 효과를 얻을 수 있는 방법을 살펴보기 위해 RPA와 IA가 제시하는 이점에 대해 논의하겠습니다.

은행·금융 서비스에서 RPA와 IA가 제시하는 5가지 이점

다수 금융 기관에서는 빠르게 성공을 거둘 수 있는 솔루션으로 RPA 프로그램을 이미 실행하고 있습니다. 그러나 RPA와 ML에 인공 지능을 결합한 기술인 IA를 도입하면 그 이점을 10배 증대할 수 있습니다.

하지만 뱅킹 자동화에서 얻는 이점은 무엇입니까? 6대 이점을 살펴보겠습니다.

비용 효율성 

RPA는 반복적인 태스크를 자동화하여 수작업을 줄이고 운영 비용을 절감합니다. 이러한 비용 절감은 점점 복잡해지는 시장에서 은행이 경쟁력을 유지하는 데 도움이 됩니다.

이제 대출 업무와 관련한 AI 기반 로봇 프로세스 자동화를 고려해 보겠습니다.

대출 프로세스를 디지털화하면 품질이나 정확성의 희생 없이도 하루에 처리하는 대출 건수를 늘릴 수 있습니다. 즉, 잘못된 부분을 분석하거나 인적 오류에 따른 실수를 파악하는 데 소요되는 시간을 줄이며, 이러한 검토 절차는 조직에 많은 비용이 소요되는 수기 작업입니다.

아울러 고객의 대출 요청을 더 빠르게 처리할 수 있다는 것을 의미합니다. 또한 자동화에 필요한 간접비를 줄이고 더 많은 사람을 고용하는 대신 기존 직원을 재교육함으로써 ROI(투자 수익률) 수준을 높일 수 있습니다.

금융 기관이 비용 차원에서 IA를 적용할 수 있는 다른 예시:

• 양식 자동 작성
• 고객 식별
• 중복 데이터 필드 제거
• 대출 계약서를 기계가 판독할 수 있는 형식으로 변환

디지털 및 운영적 복원력

복원력은 금융 산업에 필수적입니다. 금융 산업은 보안이 요구되는 업무를 수행하므로 이러한 시스템에 자동화를 구현한다는 것은 언뜻 어려워 보일 수 있습니다.

SS&C Blue Prism이 사전 구축된 자동화 솔루션을 개발한 이유가 바로 여기에 있습니다. 당사 솔루션은 AI 기능을 사용하여 기존 시스템과 쉽게 통합됩니다.

지능형 자동화를 통해 귀사 디지털 워크포스를 확장하면 데이터를 안전하게 처리하고 전체 프로세스를 실행하고 지속적인 변화에 적응하는 새롭고 보다 효율적인 방법을 개발할 수 있습니다.

리스크, 보안 및 규정 준수

사고 관리, 사기 적발 및 리스크 관리는 매우 크리티컬한 업무이며, 시의적절하고 정확한 데이터 분석이 필요합니다. 디지털 워커는 데이터 분석, 사기 행위 감지, 리스크 점수 산출과 같은 태스크를 수행하여 은행이 리스크를 빠르고 효율적으로 감지하여 경감할 수 있게 합니다.

또한, IA는 사기 행위를 나타낼 수 있는 의심스러운 거래나 패턴을 감지하여 잠재적인 자금 세탁 계획을 식별하는 데도 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 규제 기준의 규정 준수를 보장하고 법적 리스크나 평판 리스크를 방지하여 막대한 비용을 절감할 수 있습니다.

또한, 디지털 워커는 머신 러닝 기술을 사용하여 거의 실시간으로 위협 분석과 알림 작업을 수행함으로써 사이버 위협을 줄일 수 있습니다.

규정 준수가 높을수록 리스크는 감소하며, IA는 귀사 직원의 업무 부하를 줄여 이러한 소모적인 태스크로부터 해방시켜 주고, 모든 트랜잭션이 실시간으로 정확하게 보고되도록 보장합니다.

다음은 IA가 금융 기관의 보안 및 규정 준수를 보장하는 방법을 보여주는 몇 가지 예입니다.

• 처리된 모든 대출의 100% 감사 가능성 및 규정 준수
• 규제 기관 벌금 및 저등급 신용도 리스크 감소
• 거액의 정산 오류 발생 위험 감소
• 유동성 및 국채 거래 리스크 관리
• 데이터 품질, 저장 및 분류 개선
• 스크리닝, 알림 및 사고 관리

직원 만족도

IA는 일상 태스크로부터 직원 시간을 확보하여 직원을 전략적이고 더 높은 수익을 창출하고, 고객 중심적인 업무에 재배치할 수 있도록 지원합니다.

디지털 워커는 데이터 입력과 오류가 발생하기 쉬운 기타 작업을 처리하여 작업부하에서 불만스러운 전달 절차, 지연 및 병목 현상을 제거합니다.

IA를 사용하면 디지털 워커가 수많은 포트폴리오를 관리하는 자산 운용 비즈니스 담당 직원 등의 의사결정 속도를 개선하는 형태로 재무 직원을 도울 수 있습니다.

상담원은 디지털 워커를 데이터를 분석하고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 절차를 통해 디지털화된 문서와 대출 처리, 보험 클레임, 자금 조달, 관리 및 모니터링, 채무 불이행 관리 등의 자동화된 태스크를 사용해 대출 프로세스를 단축합니다.

고객 경험

고객 서비스 관련 수기 프로세스를 자동화함으로써 IA는 은행이 보다 빠르고 효율적으로 서비스를 제공하도록 지원할 수 있습니다. 이 과정에서 비용이 많이 소요되는 업무 실수를 방지하고 수익을 개선할 수 있습니다. 또한, 우수한 서비스를 제공함으로써 은행은 고객 참여와 충성도를 확보하여 장기적인 성공을 보장받을 수 있습니다.

또한, IA는 고객에게 유용한 제품과 서비스를 식별하는 데 도움이 될 수 있으므로 개인을 고려하지 않은 제품 홍보 폭격을 받지 않은 채, 본인에게 유의미한 제품 정보만 볼 수 있습니다. 또한, 자동화된 신규 고객의 KYC(Know Your Customer) 검증은 물론, 대출 한도 금액 계산기(affordability calculator)를 통해 몇 분만에 은행 계좌를 개설하고 추가 상품을 신청할 수 있습니다.

다른 AI 기술을 구현함으로써 고객은 응답 시간을 줄이기 위해 챗봇과 상호 작용할 수도 있습니다. 고객 요청이 간단한 경우, 봇이 사람의 개입 없이 쿼리를 처리할 수 있습니다. 해당 사안이 더 미묘한 경우, 챗봇은 단순히 해당 절차를 보고하여 고객 니즈가 무엇인지 직원에게 알립니다.

대출 서비스 관점에서 RPA는 대출 신청 처리와 검토 시간을 며칠에서 몇 시간으로 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 문서를 더 빠르게, 100% 정확도로 처리하여 리스크를 관리하고 고객 이탈을 줄이고 고객 경험을 더욱 향상시킵니다.

RPA와 IA를 함께 사용해 고객 경험 제공을 개선할 수 있는 다른 예:

• 고객 온보딩 시간 단축
• 분실·도난 카드 교체, 클레임 취소, 청구서 또는 카드 차단 지원
• KYC 및 리스크 평가 시간을 10배 빠르게 완료
• 보다 빠르고 상세한 자금세탁방지(AML) 고객 보고
• 고객 계좌 유지·관리, 수수료 문서화, ID 확인, 현금 인출 및 예금, 계좌 폐쇄 프로세스 개선

연결된 에코시스템

마지막으로 IA는 인간과 디지털 워크포스를 통합하여 운영 효율성을 개선하고 시스템과 부서 간 커뮤니케이션을 개선합니다. 즉, 손실되는 정보가 적고 워크플로를 중단시키는 오류가 적어 고객이 마땅히 받아야 할 고품질 서비스를 받을 수 있습니다.

이는 IA가 금융 서비스 산업에 제공할 수 있는 이점 중 일부에 불과합니다.

IA는 은행이 다른 여러 이점 외에도 반복적인 태스크를 제거하고, 효율성을 개선하고, 비용을 절감하고, 고객 서비스를 향상하는 데 도움이 됩니다. 그리고 금융 부문이 발전함에 따라 IA는 은행이 경쟁력을 유지하고 고객의 변화하는 니즈를 충족하는 데 점점 더 중요한 역할을 하게 될 것입니다.

RPA와 IA의 사용 사례

은행 섹터와 모든 금융 서비스에는 정확성, 복원력, 보안 및 품질이 요구되지만, 빠르게 진화하는 기술과 기대의 시대에는 많은 사람이 효율성, 고객 경험, 직원 만족도, 연결성을 개선할 방법을 찾습니다.

금융 서비스 부문에서 RPA와 IA가 제시하는 여러 이점에 대해 설명했습니다. 이제 RPA와 IA를 실제로 구현할 수 있는 방법에 대해 자세히 이야기해 보겠습니다.

계좌 개설 및 온보딩 

이전에 간략히 언급했듯이 수작업으로 새 고객을 시스템에 추가하는 것은 복잡하고 시간이 많이 소요될 수 있습니다.

하지만 RPA를 사용하면 이러한 수작업 뱅킹 프로세스를 자동화하여 신규 고객 온보딩에 소요되는 시간과 리소스를 줄일 수 있습니다. RPA 봇이 데이터 입력, 신원 조회, 문서 확인 등의 일상적인 태스크를 처리하며 프로세스 단계를 진행합니다.

무역 금융

무역 금융에는 여러 국제 당사자 간에 진행되는 상품의 배송 보장과 결제 절차가 개입됩니다. 은행은 여러 다른 문서 중에서도 신용장과 은행 보증서를 사용해 무역 거래 시 회사들과 소통하며, 이 문서들을 처리해야 합니다. 디지털 워커는 무역 금융에 관련된 여러 당사자 간의 원활한 소통을 지원하는 데 필요한 이러한 정보를 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다.

대출 신청서

대출 운영과 신용 운영 모두 상당한 리소스와 전문 지식을 요하는 영역입니다. 그러나 대출 감사 서비스를 수작업을 처리하려면 며칠이 소요될 수 있습니다. 대출 자격을 판단할 때 사용되는 프로세스는 광범위할 수 있으며, 신용 조회, 소득 확인, 자동 출금 취소, 계좌 폐쇄, CHAPS 결제, 해외 결제, 감사 보고서, 인터넷 뱅킹 신청 및 PIN 가져오기 등의 작업이 포함됩니다.

IA를 사용하면 이러한 수동 뱅킹 프로세스를 모두 자동화할 수 있게 되므로 정확도가 향상되고 이러한 작업을 완료하는 데 필요한 리소스와 시간이 줄어듭니다.

자동화의 지원을 받는 대출 운영 적용의 예:

• 온라인: 고객이 제출한 온라인 대출 신청서는 디지털 워커가 완전히 검증한 다음 추가 처리 작업이 필요하면 메인프레임에 전송됩니다.
• 전화 업무: 고객이 전화를 통해 대출 신청을 하면 고객 서비스 상담원이 고객과 대화하면서 전자 양식을 작성할 수 있습니다. 직원의 수작업 개입 없이 이 양식을 처리하기 위해 디지털 워커에게 전송됩니다.

회계

회계 부서는 규정 준수에 요구되는 보고 정확도와 감사 추적을 필요로 합니다. RPA를 사용하면 모든 금융 이벤트와 트랜잭션 기록이 자동화된 시스템을 통해 보관·보고되며 데이터가 안전하게 저장됩니다.

자동화는 외상 매출금 계정 관리에 도움이 될 수 있으며, 정확한 기록과 회계 처리를 통해 적시에 미수금이 수령되도록 지원합니다. 외상 매입금 측면에서 RPA 봇은 분개를 작성하고 벤더 데이터를 관리할 수 있으므로 직원의 업무 부담을 제거합니다.

RPA 봇이 수행할 수 있는 다른 회계 역할은 다음과 같습니다.

• 직원 급여
• 초과 근무
• 유급 휴가
• 연금
• 세금

예측 및 예산 책정

RPA 봇은 데이터베이스와 스프레드시트를 포함한 여러 출처로부터 재무 데이터를 추출·분석하기 위해 단일 보고서 형태로 통합할 수 있습니다. 또한, 재무 상태 관련 통찰력을 제공하고 향후 비용과 수익을 예측할 추세 분석과 시나리오 모델링에 사용할 목적으로 프로그래밍할 수 있습니다.

은행에 RPA와 IA를 구현하는 방법

RPA와 IA는 고객과 직원에게 권한을 부여하고 적응력과 확장력을 통해 수익을 증대할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 이 기술은 계속 발전하고 있으므로 금융 섹터가 계속 발전에 관여하고 엔터프라이즈 전반에 걸쳐 자사의 자동화 역량을 살펴보는 것이 중요합니다.

세상의 디지털 서비스 의존도는 날로 커져 가고 있습니다. 정보 접근성에서 고객 질문에 대한 즉각적인 응답에 이르기까지 모든 업무를 손끝에서 사용할 날이 올 것으로 기대합니다. 그리고 그러한 생각은 변하지 않을 것입니다.

금융 서비스 전반에 걸쳐 RPA와 IA 사용 사례는 많으며, 증가 중입니다. 이러한 자동화 기술을 적용하려면 귀사 조직과 직원의 미래에 대해 전략적·혁신적으로 사고할 의지만 있으면 됩니다.