금융권을 재편하는 하이퍼오토마이션 트렌드: 효율성 증대, 비용 절감, 사기 감소

하이퍼오토마이션은 금융 기관이 효율성을 높이고 비용을 절감하며 사기를 완화할 수 있게 했습니다.

금융 서비스 산업은 고객, 구매자, 거래자, 규제 기관 및 기타 이해관계자를 연결하는 복잡한 프로세스, 트랜잭션, 결제로 가득합니다. 수많은 레거시 시스템으로 인해 높은 수준의 인력 의존적 프로세스 관리가 발생하여, 원활한 고객 경험 제공을 위해 자동화가 필수적입니다. 특히 하이퍼오토마이션은 효율성 개선을 위한 효과적인 도구로 부상했으며, 이 기사에서는 현재 금융권에서 이 기술과 관련된 가장 큰 트렌드를 살펴봅니다.

실행 가능한 통합 데이터

금융 분야의 많은 데이터가 고립된 사일로에 분산되어 있지만, 기업들은 실행 가능한 데이터를 한곳에 통합하기 시작했습니다. 이곳에서 하이퍼오토마이션이 꽃피고, 고객에 대한 단일 뷰를 실현할 수 있습니다. 이를 통해 금융 기관은 진화하는 수요에 맞춰 실시간으로 프로세스를 모니터링하고 조정할 수 있습니다.

"하이퍼오토마이션은 머신러닝, 프로세스 마이닝, RPA, API 통합, 지능형 워크플로 오케스트레이션 등 다양한 역량을 효과적으로 결합하여 높은 복잡성을 고객 서비스 제공의 80% 이상 자동화로 대체하는 것입니다. 성공의 열쇠는 실행 가능한 통합 데이터입니다."라고 ServiceNow의 글로벌 금융 서비스 총괄 Keith Pearson은 설명했습니다.

"단편화된 데이터와 고립된 시스템은 하이퍼오토마이션의 적입니다. 데이터 레이크 기술은 보유한 데이터를 워크플로상에서 직원들의 손에 쥐여주지 않습니다. 현대 및 구형 시스템에 빠르게 통합하여 프로세스 관련 데이터를 한곳에 모아 지능형 자동화 기술을 효과적으로 적용할 수 있는 능력이 실행 가능한 자동화 워크플로와 성공적인 결과를 제공하는 열쇠입니다.

"너무 많은 금융 서비스 조직이 자동화 목표 달성을 위해 '임시방편식 하이브리드 기술 접근법'을 계속 배포함으로써, 의도치 않게 더 많은 기술 부채와 데이터 고립을 초래하고 있습니다."

문서 스캐닝

금융 부문의 핵심 업무 중 하나는 신원 정보와 은행 명세서 등 고객 문서를 스캔하는 것입니다. 그 결과 조직이 처리해야 하는 데이터 양이 엄청나고 비용이 많이 들 수 있지만, 하이퍼오토마이션은 효율성을 높이는 동시에 비용을 최소화하는 데 도움을 줍니다.

"금융 서비스(FS)는 문서 기반 트랜잭션을 위해 처리하고 분석해야 할 엄청난 양의 고객 데이터를 보유한 세계 경제에서 가장 데이터 집약적인 부문 중 하나입니다."라고 Appian의 EMEA 및 APAC 수석 부사장 Paul Maguire는 말했습니다.

"광학 문자 인식(OCR)을 사용한 문서 스캔의 대중적인 방식은 정말 비용이 많이 들며, 2025년까지 126억 달러 규모의 산업이 될 것으로 예측됩니다. 그러나 설정하는 데 엄청난 시간이 걸리고, 양식이 변경될 때마다 인간이 문제를 해결해야 합니다.

"하이퍼오토마이션은 같은 문제에 더 효율적으로 접근합니다. RPA를 사용해 다양한 소스의 문서를 같은 워크플로로 가져오고, AI를 사용해 체크박스, 심지어 손글씨 메모 등에서 정보를 분류하고 추출합니다. AI가 오류를 감지하면 자동으로 인간에게 제시하여 검증하거나 수정하게 하고, 이러한 상호작용에서 학습하여 시간이 지남에 따라 스스로 개선합니다."

자동화된 보고

금융권을 뒤흔드는 또 다른 주요 하이퍼오토마이션 트렌드는 규제 보고 프로세스입니다. ELEKS의 클라우드 및 솔루션 아키텍트 Volodymyr Marchuk은 이 영역이 앞으로 자동화의 혜택을 더 자주 볼 것이라고 믿습니다.

"우리가 대화하는 많은 은행이 이미 RPA와 인지 지능 기술을 사용하고 있습니다."라고 Marchuk은 말했습니다.

"이는 수작업을 제한된 인간 감독 하에 24/7 자동화할 수 있음을 의미합니다. 데이터 품질 개선과 인력의 고부가가치 업무 재배치 등 개선이 이루어지고 있습니다. 그러나 RPA와 같은 기술이 엔드투엔드 규제 보고의 완전한 해결책은 아닐 수 있으며, 그곳에서 하이퍼오토마이션이 나서겠지만 이는 시간이 걸릴 수 있습니다.

"완전 자동화는 종종 복잡하고 구현하는 데 수년이 걸리며, 비즈니스 문화의 변혁을 필요로 합니다."

사기 및 오류 완화

Marchuk은 하이퍼오토마이션이 사기와 직원 오류 완화에 어떻게 유용한지 설명했습니다: "하이퍼오토마이션은 사기, 사고, 오류로 인한 금융 손실을 크게 줄일 수 있습니다. Crowe와 포츠머스 대학의 CCFS(Centre for Counter Fraud Studies) 연구에 따르면, 2018년 사기로 인한 전 세계 손실은 5조 달러로 계산되었습니다. 이는 세계 GDP의 6%에 해당합니다.

"하이퍼오토마이션은 RPA와 머신러닝을 사용하여 이러한 문제 일부를 해결할 수 있습니다. 트랜잭션 처리에 하이퍼오토마이션을 사용하면 효율적이고 투명하며, 생성된 정보(작업 로그)는 머신러닝이 예측 패턴과 추세를 인식하는 데 사용될 수 있습니다."

사람에 대한 집중

마지막으로, 하이퍼오토마이션은 직원의 효과적인 관리 없이는 제대로 성공할 수 없으며, 이는 데이터 민주화의 필요성을 의미합니다.

Exasol의 CTO Mathias Golombek은 설명했습니다: "아이러니하게도, 가장 큰 하이퍼오토마이션 트렌드 중 하나는 기술이 아니라 사람에 관한 것입니다. 데이터 중심의 하이퍼오토마이션 환경에 전념할 때, 자연스러운 결과 중 하나는 모든 부서 직원의 데이터 리터러시가 급증하고, 그들이 점점 더 많이 다루게 될 데이터가 민주화된다는 것입니다.

"Revolut은 이곳의 선도 기업 중 하나입니다. 이 회사는 진정한 디지털 네이티브로 시작했으며, 데이터를 의사결정과 전략의 단순한 참조점이 아니라 진정으로 데이터 중심으로 활용합니다. 최근 몇 년간 경험한 초고속 성장을 관리하는 자연스러운 일부로 하이퍼오토마이션을 봅니다.

"따라서 이 조직은 전통적으로 기술적인 부서인지 여부와 관계없이 모든 부서에 데이터 사이언스를 적용했습니다. 예를 들어 HR 팀은 데이터베이스를 위한 SQL을 알아야 합니다. 질문부터 특정 역할에서의 성공 상관관계까지 면접 프로세스를 분석하고, 그 데이터를 사용하여 매번 프로세스를 개선합니다.

"결과적으로 Revolut은 업무 민감 데이터를 모든 직급의 직원에게 훨씬 더 접근 가능하게 만들면서, 동시에 그 데이터를 사용하여 성과를 개선하는 데 필요한 기술의 하한선을 높이고 있습니다."