지능형 자동화로 내일의 디지털 금융 인력 구축하기

지능형 자동화는 디지털과 물리적 작업자 간의 협업이 더 큰 조직 역량과 직원 권한 부여로 이어지는 내일의 디지털 금융 인력을 구축할 수 있습니다.

멀티채널 캡처와 워크플로 기술은 회계 법인과 여러 산업의 재무 부서가 데이터를 비즈니스에 유리하게 활용하는 데 큰 도움을 주었습니다. 하지만 거기까지이며, 이것이 지능형 자동화가 필요한 이유입니다.

재무 프로세스 자동화로 조직은 이제 구매-지급(Purchase-to-Pay), 주문-현금화(Order-to-Cash), 기록-보고(Record-to-Report) 사이클을 어떤 소스에서든 정보를 캡처하고 추출해 자동으로 승인 워크플로로 라우팅하고, 기록 시스템으로 정보를 전송함으로써 간소화하고 가속화할 수 있습니다. 그러나 ERP 시스템이 고객의 재무 운영의 강력한 핵심임에도 불구하고, 그 한계가 있습니다.

대부분의 조직은 여전히 제3자 소스에서 정보를 처리하거나 자사 비즈니스에 고유한 작업을 처리하기 위해 직원을 할당해야 합니다. 따라서 재무 프로세스 자동화가 이미 구현되었더라도, 의사 결정을 약화시키고 궁극적으로 고객 및 공급업체 관계를 긴장시킬 수 있는 상당한 워크플로 공백과 사각지대가 있을 가능성이 높습니다.

재무 프로세스 자동화는 방정식의 일부일 뿐

조직이 재무 프로세스 자동화 기술을 채택하고 아마도 애플리케이션이 함께 작동할 수 있도록 서비스 지향 아키텍처를 구축했다고 가정해 봅시다. 이러한 시스템이 여러 소스에서 데이터를 획득할 수 있다 해도, 정보를 적절히 향상하고 전달하는 데는 상당한 IT 기술이 필요할 수 있습니다. 내부 엔터프라이즈 애플리케이션과 외부 파트너 및 고객 시스템, 웹사이트, 온라인 서비스 등에 걸쳐 프로세스를 자동화할 때 과제는 더욱 복잡해집니다.

결론: 재무 프로세스 자동화 솔루션은 여러 개의 서로 다른 내부 및 외부 소스에 연결해 데이터에 접근하거나 통합하거나, 비즈니스에 고유한 기타 수많은 수동 작업을 처리하도록 설계되지 않았습니다.
비즈니스가 성장함에 따라 더 많은 데이터가 더 많은 복잡성을 가져오며, 문제를 해결하기 위해 더 많은 리소스를 추가하는 것으로 되돌아가기 쉽습니다. 하지만 사람들을 문제에 던지거나, ERP를 우회하려 값비싼 맞춤 개발에 투자하는 것보다 더 나은 방법이 있습니다.

RPA와 지능형 자동화로 프로세스 자동화 공백 메우기

로보틱 프로세스 자동화(RPA)가 등장합니다. 재무 및 회계 프로세스의 자동화 공백을 메우기 위해 목적에 맞게 구축된 강력한 기능입니다.

RPA는 기존 재무 및 회계 자동화 워크플로를 보완하기 위해 설계되었습니다 — 대체가 아닌 보완 — 그리고 모든 규모의 회계 법인이나 조직 재무 부서의 필요에 맞게 확장할 수 있습니다. RPA는 조직의 기존 기술 위에 자리 잡기 때문에 설치된 핵심 시스템과 잘 작동하며, 일상 비즈니스에 대한 운영 중단을 최소화하기 위해 빠르게 구현할 수 있습니다. RPA는 사람이 컴퓨터에서 작업할 때 수행하는 특정 규칙 기반 행동을 모방하는 소프트웨어 로봇을 사용합니다(하지만 100% 정확도로). 역사적으로 자동화하기 어려웠던 워크플로 내 남은 작업을 커버하는 데 이상적입니다.

사용 사례: 송장 처리

글로벌 통신 제공업체는 AP에서 매일 1,000통의 우편물을 받았으며, 대부분 송장 관련이었고, 비효율적인 수동 프로세스에 의존했습니다.

프로세스 자동화 전:

• 송장 처리 평균 14일
• 공급업체 지급 조건 미준수 빈번으로 2-3% 연체료 발생

이제 수십 개의 소프트웨어 로봇이 30개 공급업체 웹사이트에서 월 9,000건의 송장을 검색해 데이터를 재무 시스템으로 전달, 처리 및 지급 준비 완료.

프로세스 자동화 후:

• 송장 처리 1-2일
• 생산성 400% 증가

RPA는 엔터프라이즈 시스템 내에서, 마이크로소프트 엑셀 같은 데스크톱 애플리케이션에서, 웹사이트와 웹 포털 같은 외부 소스에서 작동합니다 — 예를 들어 공급업체 포털에 로그인해 정보를 수집하거나 애플리케이션 간 데이터 복사 및 입력. 전체 재무 및 회계 스펙트럼을 고려하면, 동일한 순서로 반복해서 수행해야 하는 상호 의존적인 규칙 기반 작업이 수백에서 수만 개까지 있을 수 있습니다.

이것이 RPA가 빛을 발하는 곳입니다.

간단히 말해, RPA는 조직이 시간 소모적이고 오류 발생하기 쉬운 수동 작업을 로봇에 위임하고, 직원들을 더 전략적이고 높은 가치의 작업에 집중하도록 격상시킵니다. 특정 조직이나 부서 내에서 RPA가 가장 잘 적용되는 곳은 그 조직의 가장 시급한 현재 우선순위와 장기 목표에 달려 있습니다.

사용 사례: 구매-지급(Procure-to-pay)

최고 수준 운송 제공업체는 고객이 이메일로 픽업을 요청할 수 있게 했으나, CSR(고객 서비스 담당자)이 이메일에서 배송 세부 사항을 수동으로 다시 입력해 내부 스케줄링 애플리케이션과 화주 포털에 입력해야 했습니다.

프로세스 자동화 전:

• 70개 이상 파트너 포털 수동 접근 — 각기 다른 로그인, 네비게이션, 트랜잭션, 리포트
• 비용 금지적: 각 CSR이 간신히 프리미엄 고객 1명 서비스 가능

RPA가 이메일을 자동으로 읽고, 세부 사항을 추출해 스케줄링 애플리케이션에 입력하고, 초기 이메일 수신 후 몇 초 내에 화주 포털에 게시.

프로세스 자동화 후:

• 수동 일상 업무 100% 제거
• 직원 시간 90-95% 고부가가치 업무로 회수
• 비용이 많이 드는 전사 오류 없음

지능형 자동화 — 진정한 엔드투엔드 디지털 트랜스포메이션의 약속 실현

종종 고객들에게 자동화 우선순위를 평가해달라고 요청하면 질문이 생깁니다: RPA로 워크플로의 수동 작업 공백을 메우는 것을 넘어 프로세스를 최적화와 생산성의 다음 단계로 가져가고 싶다면 어떨까요?

소프트웨어 로봇을 디지털 워크포스로 '온보딩'해 중요한 직원 시간과 브레인 파워를 소모하는 반복적이고 규칙 기반 작업을 처리하는 것이 계속해서 가치를 입증하고 있음은 분명합니다. 그러나 많은 조직이 문서와 이메일, 모바일 트랜잭션, 전자 서명, 예외 처리, 생체 인증/검증, 케이스 관리, 고객 커뮤니케이션에서 발견되는 방대한 양의 비정형 데이터로 인해 비즈니스 운영이 점점 더 복잡해지고 있음을 발견하고 있습니다.

이러한 프로세스와 데이터 복잡성을 해결하려면 차세대 통합 지능형 자동화 플랫폼이 필요합니다. 이는 분석과 인지 기술을 RPA와 번들로 제공해 더 많은 엔드투엔드 프로세스를 자동화하면서 더 큰 가치를 창출합니다:

일반적인 재무 및 회계 프로세스를 최적화하는 지능형 자동화 프레임워크의 예를 고려해 보세요:

• 지능형 자동화 전, 직원이 송장이나 판매 주문을 수동으로 입력; 본질적으로 느리고 인간 오류 위험과 상당한 지연 초래.
• 지능형 자동화 프레임워크가 데이터(모든 형식)를 수집; 자동으로 분류하고 데이터 추출; ERP(SAP, 오라클 등)와 정보 통합; 플랫폼 역량 실행 여부뿐만 아니라 송장 또는 판매 주문 프로세스 성과 분석; 실시간 인사이트를 경영진이 재무 및 운영 성과 최적화를 위해 원하는 정확한 형식으로 전달.

한 금융 서비스 기관은 지능형 자동화로 송장 처리 비용을 75% 절감해 연간 130만 달러 운영 비용 절감을 달성했습니다.

최종 결과는 백오피스를 프론트오피스와 연결하는 진정한 자동화 프로세스 워크플로입니다. 고객은 프로세스 자동화 배포의 혜택과 ROI를 측정할 수 있을 뿐만 아니라 확장할 수 있습니다.

거기에 지능형 자동화 플랫폼의 진정한 힘이 있습니다: 디지털과 물리적 작업자 간의 협업이 더 큰 조직 역량과 직원 권한 부여로 이어지는 내일의 디지털 금융 인력 구축.

크리스 허프(Chris Huff)는 코팩스(Kofax)의 CSO입니다. 그는 회사의 글로벌 전략 이니셔티브, 지능형 자동화 사고 리더십, 교차 기능 수평 통합을 개발하고 추진합니다.