금융 분야의 가장 큰 하이퍼오토메이션 트렌드

초자동화를 통해 금융 기관은 효율성을 높이고 비용을 절감하며 사기를 줄일 수 있습니다.

금융 서비스 산업은 고객, 구매자, 거래자, 규제 기관 및 기타 이해 관계자를 연결하는 복잡한 프로세스, 거래 및 지불로 가득합니다. 풍부한 레거시 시스템은 종종 높은 수준의 사람에 의존하는 프로세스 관리를 남겨두고 자동화를 원활한 고객 경험을 제공하는 데 중요하게 만듭니다. 특히 초자동화는 효율성 향상을 위한 효과적인 도구로 부상했으며 이 기사에서는 오늘날 금융 분야에서 이 기술과 관련된 가장 큰 추세를 살펴봅니다.

실행 가능한 통합 데이터

금융 분야의 대부분은 종종 고립된 사일로에 데이터를 분산하지만 기업은 실행 가능한 데이터를 초자동화가 번창할 수 있고 고객에 대한 단일 보기를 실현할 수 있는 한 곳으로 통합하기 시작했습니다. 이를 통해 재무 조직은 변화하는 요구 사항에 따라 프로세스를 실시간으로 모니터링하고 조정할 수 있습니다.

“초자동화는 머신 러닝, 프로세스 마이닝, RPA, API 통합 및 지능형 워크플로 오케스트레이션을 포함한 기능을 효과적으로 통합하여 높은 수준의 복잡성을 고객에 대한 서비스 제공의 80% 이상 자동화로 대체하는 것입니다. 성공의 열쇠는 실행 가능한 통합 데이터입니다.”라고 ServiceNow의 금융 서비스 글로벌 책임자인 Keith Pearson은 설명했습니다.

"조각화된 데이터와 격리된 시스템은 초자동화의 적이며 데이터 레이크 기술은 워크플로에서 직원의 손에 데이터를 넘겨주지 않습니다. 최신 시스템과 기존 시스템에 신속하게 통합하고 지능형 자동화 기술을 효과적으로 적용할 수 있는 한 곳으로 프로세스 관련 데이터를 통합하는 능력은 실행 가능한 자동화된 워크플로와 성공적인 결과를 제공하는 열쇠입니다.

"너무 많은 금융 서비스 조직이 자동화 목표를 달성하기 위해 '고정 석고, 하이브리드 기술 접근 ​​방식'을 계속 배포하여 의도치 않게 더 많은 기술 부채와 데이터 섬을 생성합니다."

문서 스캔

금융 부문의 주요 작업은 신원 세부 정보 및 은행 거래 내역을 포함한 고객 문서를 스캔하는 것입니다. 결과적으로 해당 공간에서 조직이 처리할 수 있는 데이터의 양이 늘어나고 비용이 많이 들 수 있지만 초자동화는 비용을 최소화하면서 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

Appian의 EMEA 및 APAC 수석 부사장인 Paul Maguire는 "금융 서비스(FS)는 문서 기반 거래를 위해 처리 및 분석해야 할 엄청난 양의 고객 데이터가 있는 세계 경제에서 가장 데이터 집약적인 부문 중 하나입니다.

"광학 문자 인식(OCR)으로 문서를 스캔하는 인기 있는 수단은 매우 비쌀 수 있으며 2025년까지 126억 달러 규모의 산업이 될 것으로 예상됩니다. 그러나 설정하는 데 엄청난 시간과 사람이 문제를 해결해야 합니다. 양식이 변경될 때마다.

“초자동화는 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 사용하여 다른 소스의 문서를 동일한 워크플로로 가져오고 AI를 사용하여 확인란 및 필기 메모와 같은 정보를 분류 및 추출하는 등 보다 효율적인 방식으로 동일한 문제에 접근합니다. AI가 오류를 감지하면 검증 또는 수정을 위해 사람에게 자동으로 제공될 수 있으며, 시간이 지남에 따라 이러한 상호 작용을 통해 스스로 학습할 수도 있습니다.”

자동 보고

ELEKS의 클라우드 및 솔루션 설계자인 Volodymyr Marchuk은 규제 보고 프로세스와 관련된 재정을 혼란에 빠뜨리고 있는 또 다른 주요 초자동화 추세가 앞으로 자동화의 이점을 더 자주 누릴 것이라고 믿습니다.

"우리가 이야기하고 있는 많은 은행은 이미 로봇 프로세스 자동화(RPA) 및 인지 지능 기술을 사용하고 있습니다."라고 Marchuk은 말했습니다.

“이는 수동 작업을 사람의 제한된 감독으로 연중무휴로 자동화할 수 있음을 의미합니다. 데이터 품질이 향상되고 인력이 더 높은 가치의 작업에 재배치될 수 있습니다. 그러나 RPA와 같은 기술은 규제 보고를 위한 종단 간 완벽한 솔루션이 아닐 수 있으며, 여기에 초자동화가 도입되지만 시간이 걸릴 수 있습니다.

"완전한 자동화는 복잡한 경우가 많으며 비즈니스 문화의 변화를 요구하는 구현에 몇 년이 걸릴 수 있습니다."

사기 및 오류 완화

Marchuk은 계속해서 초자동화가 사기 및 직원 오류를 완화하는 데 유용한 것으로 입증된 방법에 대해 설명했습니다. “초자동화는 사기, 사고 및 오류로 인한 재정적 손실을 크게 줄일 수 있습니다. Crowe와 포츠머스 대학의 사기 방지 연구 센터(CCFS)의 연구에 따르면 2018년 사기로 인한 전 세계 손실은 5조 달러로 계산되었습니다. 이는 전 세계 GDP의 6%입니다.

“RPA와 머신 러닝을 사용하는 초자동화는 이러한 문제 중 일부를 해결할 수 있습니다. 트랜잭션 처리에 초자동화를 사용하는 것은 효율적이고 투명하며, 생성된 정보(액션 로그)는 예측 패턴 및 추세를 인식하기 위해 머신 러닝에서 사용할 수 있습니다.”

사람 중심

마지막으로 초자동화는 직원의 효과적인 관리 없이는 제대로 성공할 수 없으며 이는 데이터 민주화가 필요함을 의미합니다.

Exasol의 CTO인 Mathias Golombek은 다음과 같이 설명합니다. “아이러니하게도 가장 큰 초자동화 추세 중 하나는 사실 기술보다는 사람에 관한 것입니다. 데이터 기반의 초자동화된 환경에 전념할 때 자연스러운 결과 중 하나는 모든 부서 직원의 데이터 활용 능력이 크게 증가하고 직원들이 점점 더 많이 사용하게 될 데이터의 민주화입니다.

“Revolut은 이곳의 현장 리더 중 하나입니다. 이 회사는 데이터를 의사 결정 및 전략의 더 넓은 기준점으로 사용하기보다는 진정한 디지털 네이티브로 시작했습니다. 최근 몇 년 동안 경험한 초고속 성장 관리의 자연스러운 부분으로 초자동화를 보고 있습니다.

“예를 들어, 조직은 전통적으로 기술적인지 여부에 관계없이 모든 부서에 데이터 과학을 적용했습니다. 예를 들어 HR 팀은 데이터베이스용 SQL을 알고 있어야 합니다. 질문에서 특정 역할의 성공 상관 관계에 이르기까지 인터뷰 프로세스를 분석하고 해당 데이터를 사용하여 매번 프로세스를 개선합니다.

"결과적으로 Revolut은 모든 직급의 직원이 업무에 민감한 데이터에 훨씬 더 쉽게 액세스할 수 있도록 하는 동시에 해당 데이터를 사용하여 성과를 개선할 때 기술 수준을 높이고 있습니다."