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15 November 2019

UiPath RPA가 은행 업무를 효율적으로 만든 6가지 성공 사례

15 November 2019

UiPath RPA가 은행 업무를 효율적으로 만든 6가지 성공 사례

전 세계에 있는 시중은행들(retail banks)*은 서로 다른 고객들을 상대하는 듯 해도 모두가 비슷한 과제를 안고 있다고 볼 수 있는데요. 효율적이면서도 정확하게 계좌, ATM 또는 응용프로그램의 정보를 처리하고 교환해야 하는 것이죠.

 
아주 오래 전부터 금융 데이터는 사람이 처리해왔습니다. 비즈니스가 성장함에 따라 그만큼 정보의 양은 증가하였고, 사람이 처리하는 일이다 보니 결과적으로 정보에 오류가 늘어나고 정보 처리 속도도 느려졌습니다.

 

하지만, UiPath(유아이패스) 기업 RPA 플랫폼을 시행함으로써 선도적인 글로벌 상업은행들(commercial banks)**은 시스템의 효율성을 높이고 처리 오류까지 줄일 수 있었는데요.

 

ATM 데이터 처리부터 사기 탐지와 자동 이체 관리까지. UiPath 플랫폼이 전 세계의 상업은행들이 업무를 더 효율적으로 처리하도록 도움을 줄 수 있었던 6가지 방법을 지금 소개해 드리겠습니다.

 

*시중은행(Retail Bank): 일반적으로 소비자로써 접하는 은행 서비스를 제공하는 곳이 시중은행이다. 소매 소비자에게 제공되는 주요 은행 서비스는 예금 계좌, 당좌 예금, 소비자 대출, 신용 카드, 직불 카드, 모기지, 전자 은행 서비스, 전화 은행 서비스, 보험, 투자, 펀드 관리 등이다.

**상업은행(Commercial Bank): 기업, 기관, 때로는 정부와 같은 기관 고객에게 은행 상품과 서비스를 제공하는 것을 말한다

 

  1. 1. ATM 데이터 교환 개선

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온라인 뱅킹의 인기에도 불구하고, 미국인의 63%적어도 달에 은 ATM 사용하고 있다고 답하였습니다. 소비자의 65%디지털 금융 거래가 가진 보안 문제 때문에 다시 현금거래로 돌아가는 것을 고려해보았다고 답하였죠. ATM을 주 입출금 수단으로 사용하면 (혹은 가끔이라도 사용하면) ATM 기계와 은행은 상호 엄청난 양의 데이터를 주고받게 됩니다.

 

ATM은 현대 전매채널 뱅킹 산업에서 여전히 중심을 지키고 있습니다. ATM을 설치한 기관들은 고객이 내는 사용 수수료를 통해 수익을 얻으면서 말이죠. ATM을 사용할 때 은행의 고객들은 빠르고 원활한 금융 거래를 기대하기 때문에 기계를 사용하는데, 지연이 발생하면 불편함을 느끼게 됩니다. 그리고 이는 은행과 고객간의 비즈니스 관계에 악영향을 끼칠 수 있죠.

스위스 은행의 사례를 소개 드리겠습니다. UiPath 공식 교육 및 비즈니스 파트너 Roboyo는 은행의ATM 데이터 전송 프로세스를 간소화하기 위해 RPA(Robotic Process Automation, 로봇 프로세스 자동화) 로봇을 구축 및 구현하는 데 도움을 주었습니다. 덕분에 웹 포털과 데스크톱 하나만으로도 은행의 데이터 기록을 추출하고 비교하는 것이 가능해졌죠. RPA 로봇은 이전에 프로세스를 담당했던 두 개의 부서들, 세 개의 데스크톱과 웹 응용프로그램을 훌륭히 대체해냈습니다.

 

UiPath RPA 솔루션으로 은행은 하루에 200 개의 데이터 기록 처리를 자동화하고 기록 당 평균 처리 시간을 10초 줄일 수 있었습니다. 자동으로 수집된 데이터를 Excel로 정리된 형태로 받으면서 직원들이 처리하는 데이터의 양은 엄청나게 줄어들었죠.  

RPA 적용 후의 성공적인 ROI 달성

UiPath 로봇을 성공적으로 적용한 이후, 은행에서 발생하는 오류는 줄어들었으며, 처리 속도는 빨라졌습니다. 이 덕분에 내부에서는 좀 더 빠르게 고객 응대하는 것이 가능해졌습니다. 그 중 가장 큰 이점들은 아래와 같습니다.

  • - 프로세스의 90% 자동화
  • - 시행 첫 두 달 만에 ROI 달성
  • - 0% 의 오류 발생
  • - 0% 의 수동 작업 요구
  • - 처리시간 70% 절감

 

 

  1. 2. 대출 고객을 위한 계좌 생성 간소화

 

은행은 대출을 받고자 하는 고객의 은행 계좌를 개설하는 단계부터 많은 시간과 인력이 투입해야 하는데요. 이에 지친 독일의 한 은행은 백 오피스 프로세스 중 하나를 자동화하기 위해 RoboyoUiPath에게 의뢰해왔습니다.

은행은 매월 수 백 개의 새로운 계좌를 생성하는데, 각 계좌를 처리하는 데에는 평균적으로 300 초의 시간을 투자해야 합니다. 한 달을 기준으로 보았을 때에는 계좌 처리와 생성에만 매달 40시간 이상을 빼앗긴다고 볼 수 있는 것이죠. 이를 직원 한 명의 근무시간으로 환산하여 따져보면 일주일과 같은 시간입니다. 단순 업무를 처리하는 데에 일주일을 보내게 되면서 부가 가치를 낼 수 있는 업무에 시간을 할애하는 것은 엄두도 내지 못하게 되는 것입니다.

 

대출 계좌 생성처리는 3개의 부서, 2개의 데스크톱 그리고 웹 응용 프로그램이 맡았었는데요. 기존 또는 신규 고객인지에 따라 적용되는 조건도 다르고, 대출 기한, 신용등급 그리고 이 외에도 많은 가변 데이터들을 고려해야 하기 때문에 직원들에게 해당 프로세스는 엄청난 부담이었습니다.


처리시간을 단축하기 위해 Roboyo는 은행에서 4주 내에 작업을 자동화 할 수 있도록 UiPath 로봇 구현을 지원했는데요. 구현을 위해 신용 정보 웹 포털 그리고 은행의 중앙 시스템에도 접속했습니다.

 

RPA 적용 후의 성공적인 ROI 달성

UiPath 로봇을 적용한 이후 은행은 점차 비용이 절감하고 오류가 줄어들고, 처리 속도가 빨라지는 현상을 관찰할 수 있었는데요. 수치상으로는 아래와 같습니다:

  • - 작업 100% 자동화
  • - 시행 첫 3개월 만에 ROI 달성
  • - 비용의 70% 절감
  • - 0% 의 오류 발생
  • - 5% 만의 수동 작업 요구
  • - 처리 속도 75% 가속화

 

 

  1. 3. 금융 범죄 추적

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은행은 사기를 예방하고 사기꾼들을 잡기 위해 수천 건의 거래들을 정기적으로 그리고 신속하게 모니터링하면서 의심스러운 움직임이 있는지 샅샅이 파악해야 합니다.

 
하지만 금융 사기 기술이 발전함에 따라 구시대적인 방식으로는 실시간으로 금융 위험 예방하는 것이 거의 불가능하죠.

 

미국 은행 연합(American Banking Association, ABA)에 의하면 상업은행들은 예금 계좌 사기로 인해 매년 22억 달러의 손실을 입고 있다고 하는데요. 이 금액은 범죄로 인해 나빠진 고객 관계와 대중의 평판으로 인해 입은 피해 금액을 제외한 금액에 불과합니다

 

발전된 기술을 활용한 악성 사기를 막기 위해 은행은 거래내역, 클러스터, 고객 프로필, 유출된 정보에 관한 공개 데이터베이스 그리고 내부 감사 등 수많은 데이터를 조사해야 합니다. 여기서 RPA는 정보가 서로 일치하는 지 확인하는 작업을 자동화하여 쉽고 빠르게 식별할 수 있도록 도움을 줍니다. 만약 해커가 은행의 가장 높은 고객 중 한 명인 척하고 인출을 시도한다면 RPA시스템은 자동으로 사기를 막을 수 있는 것입니다.

 

유럽에 본사를 둔 한 글로벌 소매 은행에서는 사기의 발생을 줄이기 위해 UiPath를 통해 총 15개의 내ž외부 애플리케이션에 접속할 수 있는 로봇을 구축하였는데요. 로봇은 여러 데이터베이스들을 검사하며 의심스러운 활동의 조짐을 살펴보고, 사기 예방을 위해 데이터 분석을 담당하는 사람에게 쉽고 빠르게 검토 가능한 리포트를 전달합니다.

 

RPA 적용 후의 성공적인 ROI 달성

UiPath의 사기 예방 로봇을 설치한 이후에, 은행들은 사기 예방 및 이와 관련한 업무 처리 시간이 거의 절반으로 줄어들고, 변수 발생이 거의 없어진 것을 확인할 수 있었는데요. 정확한 결과를 제시하자면 이와 같습니다:

  • - 작업시간 45분에서 20분으로 감소
  • - 대량 처리에서 인간의 관여하는 부분 사라짐
  • - 서비스 수준 계약이 수용가능한 정도로 되돌아감
  • - 프로세스의 95%가 자동화됨
  • - 1시간 동안 해야 할 수동 작업을 자동화하여 5분으로 작업시간을 줄임

 

 

  1. 4. 수익 손실 방지 및 분쟁 해결 개선

 

대부분의 은행들이 자동 이체 관리에 많은 시간과 사람의 손을 거쳐야 하는데요. 이 프로세스는 정확히 처리하지 못했을 시에 큰 문제가 발생하게 됩니다. 고객이 계좌에 있는 금액보다 더 많은 금액을 인출해가는 문제가 발생할 수도 있습니다. 이렇게 되면 은행은 채무 징수 문제를 겪을 수도 있는 것이죠.

 

워낙 위험성이 높기 때문에, 은행의 손실을 막기 위해서는 고객들의 계좌들을 명확하고 일관된 기준을 바탕으로 평가해야만 합니다.

 

평가를 하기 위해서는 종이로 된 보고서를 검토하고, 복잡하고 불명확한 기준을 고려하고, 거부된 자동이체 거래에 대해 일관되지 않은 청구 수수료를 분석하는 등의 과정을 거쳐야 하는데요. 호주에서 가장 큰 상호은행에 따르면 이 과정은 수동으로 수행했을 때 속도가 느리며, 오류가 발생하기 쉬워 매우 힘이 듭니다.

 

결국 호주의 은행은 UiPath에 도움을 요청해왔습니다.

직원들이 매일 오전 4시간 동안 직접 수동으로 800~1,000개의 자동이체 거부 건에 대한 데이터를 확인하지 않아도 되고, 은행 중앙 시스템에 수동으로 데이터를 입력하지 않아도 되길 원했죠.


이를 해결하기 위해 UiPath는 리포트를 캡처 한 후 중앙 시스템의 계좌 정보와 비교가 가능하도록 스프레드시트의 형태로 데이터를 전환해주는 UiPath 로봇을 개발하였습니다. 자동화를 통해 은행은 비즈니스에서 수행되는 규칙과 수수료를 표준화하고, 고객 불만을 감소시키고, 종이로 기록되어있던 고객 기록들을 은행의 중앙 시스템에서도 사용할 수 있게 되었습니다.


그 결과, 표준화된 비즈니스 규칙에 의거하여 데이터를 분석하고 자동이체를 승인하거나 거부할 수 있게 되었죠.

 

RPA 적용 후의 성공적인 ROI 달성

UiPath 로봇은 직원이 오전 8시에 출근하는 시간까지 일일 거래 모두를 처리할 수 있었는데요. 추가적으로 아래와 같은 결과를 가져 주었습니다:

  • - 모든 일별 거래의 95%를 수행
  • - 처리 정확도 향상
  • - 계속 미 청구되어 온 은행 수수료 청구를 통한 은행의 월별 수익을 +AUD 35,000 증가
  • - 두 명 분의 전일 노동력(full-time equivalents, FTEs) 절약
  • - 매일16시간에서 6시간으로 처리 시간 감소
  • - 종이로 기록된 고객 기록들을 CRM 시스템으로 디지털화하여 저장

 

  1. 5. 대출 신청서 확인

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고객이 은행에 대출을 신청하면, 국가나 은행에 따라 차이가 있지만, 대부분은 신용 평가를 통해 대출 신청인 대출을 해주기에 적합한 인물인지 확인을 거칩니다.


고객 식별 과정은 은행 입장에서 매우 힘들고 시간이 많이 소요되는 일이지만, 고객 입장에서는 시간이 많이 소요되면 불만을 제기하고 더 나아가서는 주거래 은행을 바꾸는 원인을 제공하기도 합니다. 여권, 공문서, 법률문서, 그리고 세금 정보와 같은 데이터를 수집하는 사이에 일부 주요 글로벌 은행들은 고객 및 자산 실사에 매년 5 달러를 지출하고 있죠.

 

이 심층적인 프로세스는 2016년에 고객 보딩 시간을 22% 증가시켰습니다.

호주에서 가장 큰 상업은행 중 한 곳은 대출 신청을 수동으로 처리하는 과정에서 속도가 느려지자 업무를 자동화하기 위해 UiPathRPA플랫폼에 대하여 알아보았는데요.

 

자동화 이전에 은행 직원들은 웹 포털, 문서 그리고 주택보증대출 신청서를 모두 일일이 수동으로 확인한 후에야 하나의 파일을 완성할 수 있었습니다. RPA자동화를 활용하자 매주 100개의 대출 신청서를 확인하는데 걸렸던 많은 시간이 줄어들고, 고객들은 더 빨리 답변을 얻을 수 있게 되었죠.

UiPath 로봇은 은행직원이 최종 결정자에게 이메일을 보내기 전에 관련된 웹 포털들을 모두 열어 정보들을 검토할 수 있도록 지원도 해주었습니다.

 

RPA 적용 후의 성공적인 ROI 달성

대출 신청 확인 프로세스를 자동화함으로써 UiPath는 은행이 매주 20시간을 아낄 수 있게 해주었으며, 수동으로 작업을 처리했을 때보다 고객들에게 빠르게 답변을 줄 수 있게 되었습니다.

 

 

 

  1. 6. 대량의 금융 서비스 운영 처리

 

금융 서비스 운영에 있어서 가장 큰 과제는 무엇일까요? 바로 많아도 너무 많은, 그리고 계속해서 많아지는 데이터의 양입니다.


대출 신청 처리부터 시작하여 고객의 투자 관리, 규정 준수 그리고 일상적인 지점 운영에 이르기까지, 고객과 기업의 돈을 현명하고 책임감 있게 관리하는 것은 대량의 운영 데이터를 오류 없이 처리하는 데에 달려있습니다.

 

은행 조직의 최고 조직부터 일상적인 지점의 운영까지 어떤 규모이든지 작업을 수행하는 데에 있어서 수동으로 처리를 하게 되면 작업에 동원되는 직원들의 시간과 비용이 증가하기 때문에 이를 줄이는 것이 은행에게는 하나의 과제가 됩니다.

 

일본의 스미토모 미쓰이 은행(Sumitomo Mitsui Banking Corporation, SMBC)과 스미토모 미쓰이 파이낸셜 그룹(Sumitomo Mitsui Financial Group, SMFG)이 UiPath에게 연락했을 때, 그들은 대량의 금융 서비스 운영을 유지하고 공격적으로 비용을 절감하기 위해 고군분투 중이었습니다. RPA를 적용함으로써 이들은 생산성을 높이고 운영 효율성을 향상시켜 그룹 전체의 비용을 아낄 수 있게 되었는데요.

 

SMBC와 SMFG2020년 말까지 1,000억 엔 절약을 중기 목표로 삼았었습니다. 이 목표를 달성하기 위해 규정 준수 및 위험 예방, 지점 운영, 운영 센터의 일상적인 프로세스 등 일상적으로 돌아가는 대량의 운영 프로세스를 지원할 수 있는 RPA 솔루션이 필요했습니다.

UiPath
플랫폼을 사용하여, 스미토모는 그들의 운영을 자동화할 수 있는 어텐디드, 언어텐디드 플랫폼을 구현했는데요. 영업 및 기획, 지점 운영 그리고 일상적인 운영 프로세스를 개선하기 위해 규정 준수, 위기관리 그리고 정보 수집 프로세스에 초점을 둔 RPA 최고기관(RPA Center of Excellence, CoE)도 설립하였습니다.

 

RPA 적용 후의 성공적인 ROI 달성

UiPath 로봇을 구현함으로써 SMBC와 SMFG는 수천 시간의 업무시간을 아끼고, 비용을 절감하고 회사 전반에서 사용하는 개발 방법을 개선할 수 있었습니다. 구체적인 예시로 RPA가 있죠.

  • - 200개의 기관에 걸쳐 연간 650,000시간 절약
  • - 2020 말까지 백만 시간 절약 예상
  • - 3백만 시간 이상의 업무시간 절약 예상
  • - 2020까지 비용을 약 45천만 달러, 중기적으로는 10억 달러 감소 예상
  • - CoE를 통한 관리, 보안, 개발 방법의 표준화 강화

 

 

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by UiPath Korea

TOPICS: 로보틱프로세스자동화, 자동화, 로봇프로세스자동화, 사무자동화, 유아이패스, 금융RPA, 재무회계, 은행, 은행자동화, 은행RPA

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