은행 및 금융 분야의 로보틱 프로세스 자동화는 자동화 기술의 가장 강력하고 강력한 사용 사례 중 하나입니다. 트레이딩 자동화는 1970년대와 1980년대부터 널리 보급되었지만, RPA는 비용 절감과 소비자 경험 개선에 더 중점을 두고 다른 유형의 기계화를 열어가고 있습니다.
또한 뱅킹 RPA를 통해 기업은 금융 자동화 레그테크 솔루션의 역할을 수행함으로써 끊임없이 변화하는 규제 환경에 대응할 수 있습니다. 하지만 거래 처리, 대출 승인, 사이버 보안 강화 등 금융 분야에서 RPA를 활용하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
이 글에서는 금융 및 은행업에서 로보틱 프로세스 자동화의 이점, 사례 연구, 사용 사례, 트렌드 및 도전 과제에 대해 살펴봅니다.
로보틱 프로세스 자동화
금융 및 은행 시장 규모
2023년 전 세계 은행 및 금융 분야 로봇 프로세스 자동화(RPA) 시장 규모는 약 8억 6,075만 달러였습니다. 분석가들은 연평균 성장률(CAGR)이 40%에 달하는 이 분야가 2030년까지 약 90억 달러 규모로 성장할 것으로 예상합니다.
북미(45%)와 유럽(30%)이 시장의 대부분을 차지합니다. 그러나 아시아 태평양 지역은 향후 10년간 성장 가능성이 가장 높은 지역으로 꼽히고 있습니다.
뱅킹에 영향을 미치는 요인 및
재무 프로세스 자동화
은행 및 금융 시장은 소프트웨어 테스트 자동화 도구와 RPA 기술을 가장 먼저 도입한 시장입니다. 금융 거래와 같이 반복적이고 규칙에 기반한 대량의 작업을 처리하는 분야이기 때문에 여러모로 이 기술을 적용하기에 이상적인 분야였습니다. 하지만 그 외에도 다양한 이유로 채택이 증가하고 있습니다. 다음은 가장 중요한 몇 가지 사항입니다.
1. 비용 절감
오랫동안 은행과 금융 서비스 회사는 저금리 또는 마이너스 금리의 시대에 존재해 왔기 때문에 비용 절감을 최우선 과제로 삼았습니다. 최근 몇 년 동안 만연한 인플레이션으로 인해 많은 중앙은행이 이자율을 약 5%로 인상하면서 상황이 달라졌을 수 있습니다. 하지만 금융 기업이 극복해야 할 다른 역풍도 있습니다.
네오뱅크와 혁신적인 핀테크 비즈니스의 등장으로 금융 환경에 심각한 경쟁이 더해졌습니다. 소비자 기대치의 뚜렷한 변화와 함께 금융 기관은 경쟁력을 유지하기 위해 비용을 절감해야 합니다. RPA는 팀이 서비스를 운영하는 데 드는 일상적인 비용을 절감하는 동시에 소비자에게 혁신적인 제품을 제공할 수 있도록 도와줍니다.
2. 규제 및 관리 부담 증가
지난 몇 년 동안 금융 규제 기준이 강화되면서 금융 비즈니스에 큰 문제가 되었습니다. 고객알기제도(KYC) 및 자금세탁방지(AML) 의무는 금융 서비스 기업의 수익에 도움이 되지 않으면서도 큰 관리 부담을 안겨주었습니다. 수동 규정 준수는 비용이 많이 들고 반복적이며 사람의 실수가 발생하기 쉽습니다.
광학 문자 인식(OCR) 및 기타 AI 지원 도구가 포함된 RPA 도구는 은행의 이러한 부담을 덜어주고 인적 자본과 같은 규정 준수 유지에 드는 비용을 절감할 수 있습니다.
3. 고객 셀프 서비스
지난 10년 동안 고객의 기대치는 크게 변화했습니다. 이제 소비자들은 일을 즉시 처리하기를 기대하며, 9시에서 5시 사이에만 도움을 줄 수 있는 비즈니스에 시간을 할애하지 않습니다. 물론 고객의 서비스 기대치가 높아진 것만은 아닙니다. 소비자들은 또한 대출 및 계좌 신청에 대한 빠른 결정을 원합니다.
RPA는 사람의 개입을 최소화하면서 규칙 기반 기준에 따라 애플리케이션을 자동화하고 고객 문의를 처리함으로써 이러한 모든 문제를 해결할 수 있습니다.
4. 위험 감소
은행과 금융회사는 필연적으로 많은 리스크를 안고 있습니다. 그러나 이러한 위험을 완화하는 것은 비즈니스를 잘 운영하기 위한 중요한 부분입니다. 실수는 소비자 신뢰 상실과 평판 훼손으로 이어질 수 있으며, 규정 준수 오류는 엄중한 재정적 처벌을 초래합니다.
RPA는 인적 오류를 줄이고, 기관이 규정을 준수하도록 지원하며, 데이터 정확도와 처리를 개선하고, 머신 러닝(ML)으로 보강할 경우 사기 탐지에 사용할 수 있습니다.
5. 비즈니스 연속성
금융 기관은 경제에서 중요한 역할을 담당하고 있으며, 서비스 중단은 평판 손상으로 이어질 수 있습니다. 또한 이러한 기관은 민감한 데이터를 보유하고 있기 때문에 소비자를 보호하고 금융 시스템의 안정성을 보장하는 규제의 적용을 받습니다.
RPA는 견고한 비즈니스 연속성 계획(BCP)의 일부가 될 수 있으며 자연재해, 공중 보건 비상사태, 사이버 보안 공격 등으로 인한 다운타임을 최소화할 수 있습니다.
로보틱 프로세스 자동화의 이점
in 금융 및 은행
금융 서비스 부문에서 RPA 솔루션을 구현하면 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 다음은 가장 중요한 몇 가지 사항입니다.
#1. 비용 절감
향후 몇 년 동안 금융 부문에서 RPA의 사용은 계속 증가할 것으로 예상됩니다. RPA는 금융 부문에서 최대 80%의 작업을 자동화할 수 있으며, 이는 조직이 엄청난 비용을 절감할 수 있는 가능성을 의미합니다.
#2. 업무 만족도 향상
금융 부문은 반복적이고 일상적인 업무로 가득 차 있어 직원들이 영감도 없고 지루하며 자신의 가치를 제대로 인정받지 못한다고 느끼게 합니다. RPA 도구는 이러한 규칙 기반 업무를 대신하여 직원들이 조직의 전반적인 미션에 더욱 몰입하고 창의적인 업무에 집중할 수 있는 기회를 열어줍니다.
직무 만족도가 높아지면 직원 유지율도 높아집니다. RPA는 이러한 전략의 일부가 되어야 합니다.
#3. 규정 준수 충족
금융 서비스 업계는 어떤 분야보다도 가장 엄격한 규제 요건을 가지고 있습니다. 이러한 규칙을 준수하지 않으면 무거운 벌금, 라이선스 상실, 회복하기 어려운 평판 손상을 초래할 수 있습니다. RPA는 팀이 끊임없이 진화하는 표준을 충족할 수 있도록 지원합니다.
#4. 확장성
금융 서비스 스타트업 분야의 네오뱅크와 핀테크 기업은 매력적인 인센티브 덕분에 빠르게 성장하는 경우가 많습니다. 하지만 이러한 성장으로 인해 직원 부족과 같은 문제가 발생할 수 있습니다. RPA는 업무량 증가를 처리할 수 있는 디지털 인력을 통해 이러한 한계를 극복할 수 있도록 지원합니다.
RPA 뱅킹 사용 사례
은행 및 금융 분야에는 훌륭한 RPA 사용 사례가 많이 있습니다. 일부는 핵심적인 은행 업무와 직접적으로 관련이 있고, 다른 일부는 관리 또는 고객 대면 업무를 지원합니다.
은행 및 금융 분야 최고의 로보틱 프로세스 자동화 사용 사례 9가지를 소개합니다.
#1. 고객 온보딩
고객 온보딩은 현대 뱅킹 시대에 가장 적합한 RPA 사용 사례 중 하나입니다. 네오뱅크와 핀테크 기업의 등장으로 디지털 뱅킹의 새로운 시대가 열렸습니다. 새 계정을 설정하기 위해 지점을 방문하는 것은 이제 유행이 되어가고 있습니다. 대신 현대의 소비자들은 앱에서 모든 것을 처리하기를 원합니다.
물론 원격 계좌 개설로 전환하는 데에는 나름의 문제가 따릅니다. 고객은 문서와 서류를 업로드하고 신용 조회를 받아야 합니다. 또한 고객의 정보를 은행의 시스템에 업로드해야 합니다.
RPA는 고객 커뮤니케이션, 문서 처리, 신원 확인, 신용 조회, 데이터 입력, 계정 업데이트 등 이러한 모든 프로세스에서 도움을 줍니다. 빠르고 확장 가능하며 비용 효율적이며 셀프 서비스에 대한 소비자의 요구를 충족합니다.
#2. 대출 신청 처리
대출 신청서 처리는 은행 업무에서 RPA의 좋은 예입니다. 이러한 프로세스에서는 손실을 줄이기 위해 서류 작업과 고객 데이터를 면밀히 조사해야 합니다. 하지만 이러한 철저함은 경쟁력을 유지하기 위한 신속한 의사 결정과 상쇄되어야 합니다.
RPA는 광학 문자 인식(OCR)과 지능형 문서 처리 (IDP)를 사용하여 문서를 분석하고, 데이터를 추출하고, 내부 문서와 정보를 비교하여 대출을 승인하거나 거부하는 데 도움을 줍니다. RPA는 소비자들이 디지털 뱅킹에서 기대하는 속도와 정확성의 조화를 제공합니다.
#3. 자동화된 고객 지원
고객 셀프 서비스 트렌드에 따라 은행은 고객에게 상시 멀티채널 지원을 신속하게 제공할 수 있는 방법을 찾아야 합니다. RPA는 여러 가지 방법으로 이 프로세스를 지원할 수 있습니다. 우선, 고객 서비스 봇은 고객에게 상황에 맞는 정교한 조언을 제공할 수 있습니다. 이는 FAQ나 지식창고에 대한 링크처럼 간단한 것부터 본격적인 생성형 AI 지원 대화까지 다양합니다.
또한 RPA 봇은 데이터와 문서를 수집하고, 관련 부서에 티켓을 푸시하고, 문제 발생 시 사용자에게 자동으로 연락하여 고객 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI 및 데이터 분석과 결합된 RPA 도구는 보다 개인화된 서비스를 제공하여 신뢰를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.
#4. 보고서 생성
은행 업무용 RPA는 보고서 생성에 대한 금융 서비스의 요구를 충족하는 데 도움이 됩니다. 직원들은 다양한 데이터베이스 및 스프레드시트와 연결하여 RPA 도구를 사용하여 실시간으로 정보를 추출함으로써 높은 가시성을 제공하는 최신 보고서를 작성할 수 있습니다.
데이터 수집, 정보 취합, 보고서 생성, 최종 결과물 배포를 자동화하여 관련 담당자에게 배포할 수 있도록 지원하는 RPA 도구를 사용하면 전체 보고서 생성 라이프사이클이 더 빨라집니다.
RPA로 생성된 보고서는 더 빠르고, 오류가 없으며, 비용 효율적입니다. 또한 RPA 시스템은 규정 준수를 염두에 두고 구현할 수 있으며, AI 도구와 결합하면 분석 및 의사 결정에도 도움이 될 수 있습니다.
#5. 사기 탐지
RPA가 금융 기업의 사기 탐지에 도움을 줄 수 있는 방법에는 여러 가지가 있습니다. RPA 도구는 데이터를 수집하고 집계하여 패턴 인식을 용이하게 할 수 있습니다. 또한 실시간 모니터링, 알림 전송, 특정 발견 사항이나 조건에 따른 규칙 실행에도 사용할 수 있습니다.
사기 탐지를 위한 RPA의 진정한 힘은 인공 지능, 특히 방대한 양의 데이터를 분석하여 이상 징후를 탐지할 수 있는 머신 러닝 알고리즘과의 통합에 있습니다. 이러한 RPA 봇은 사람이 검토할 사례를 선별하여 은행과 금융 기관이 사기와 관련된 위험과 손실을 줄일 수 있도록 도와줍니다.
#6. 규정 준수
규제 준수는 은행 및 금융 부문에서 매우 시급한 문제이기 때문에 최근 몇 년 동안 이 문제를 해결하기 위한 다양한 기술 분야가 생겨났습니다. 2028년까지 규제 기술(RegTech) 전용 도구 지출이 2,000억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 하지만 RPA는 이러한 문제 중 상당수를 해결할 수 있습니다.
금융 규제 준수를 위한 RPA 도구는 보고서를 위한 데이터 수집에 도움을 줄 수 있으며, 감사 추적을 통해 투명성을 입증하는 데도 완벽합니다. 또한 RPA는 데이터 관리와 익명화, 자격 증명 및 일반적인 사이버 보안에 훌륭한 옵션입니다.
전반적으로 규제 요건을 충족하는 데는 많은 비용과 시간이 소요됩니다. RPA 도구를 사용하면 반복적인 KYC 및 AML 업무를 자동화하여 팀의 부담을 덜어줄 수 있습니다. 천생연분입니다.
#7. 결제 처리
회계 분야의 RPA와 마찬가지로, 금융 서비스 조직은 하루에도 수많은 결제 및 이체 거래를 자동화하여 오류 없이 신속하게 완료할 수 있습니다. RPA는 대량의 반복적인 작업을 자동화하는 데 능숙하며, 결제 처리도 이러한 범주에 속합니다.
RPA 도구는 결제를 시작하고, 결제 처리 소프트웨어에 지시하고, 정산 데이터를 전송하고, 고객 분쟁을 해결할 수도 있습니다. 다시 한 번 강조하지만, 정확성과 효율성, 그리고 인적 오류를 줄이는 것이 중요합니다. 올바른 설정을 통해 결제는 규정 준수 기준을 충족하는 동시에 금융 서비스 비즈니스를 쉽게 확장할 수 있도록 지원합니다.
#8. 자동 계정 해지
어떤 은행이나 금융 기관도 고객이 떠나는 것을 좋아하지 않으며, 그 이유 중 하나는 추가 관리자가 필요하기 때문입니다. 하지만 RPA 도구를 사용하면 프로세스를 보다 효율적이고 비용 효율적이며 규정을 준수할 수 있습니다. 은행은 RPA를 사용하여 다양한 소스에서 고객 정보를 수집하고 잔액, 문서 및 계좌 상태를 확인하여 계좌 확인을 예약할 수 있습니다.
계정을 해지하려면 새로운 목적지로 자금을 이체하고 제3자에게 통지해야 하는 경우가 많습니다. 다시 말하지만, RPA는 이러한 작업을 자동화하는 데 유리한 위치에 있습니다. 마지막으로, 금융 서비스 기업은 관련 문서와 서류를 생성하고 고객 데이터베이스를 업데이트하여 변경 사항을 반영할 수 있습니다.
#9. 직원 관리
비용 관리 자동화부터 직원 온보딩 및 성과 검토에 이르기까지, 금융 서비스 업계에서는 다양한 HR 관련 업무에 RPA 도구를 사용합니다. 금융 기관이 서비스를 간소화하고 비용을 절감해야 한다는 압박을 받고 있는 상황에서 RPA는 직원 관리와 관련된 비용을 절감할 수 있는 훌륭한 솔루션입니다.
RPA는 팀이 급여, 복리후생, 병가 관리를 자동화하는 동시에 필수 기준을 충족하고 직원에게 신속한 셀프 서비스 옵션을 제공할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 직원의 업무 만족도와 충성도를 높이는 데 도움이 되는 직원 경험을 향상시킬 수 있습니다.
금융 서비스 분야의 RPA 사례 연구
물론 금융 및 은행 분야의 RPA 사용 사례에 대해 듣는 것도 중요하지만, 이 기술이 해당 분야에 어떻게 적용되었고 조직에 어떤 실질적인 이점을 가져다주었는지 이해하는 것이 RPA의 영향을 측정할 수 있는 가장 강력한 방법입니다.
사례 연구 #1: 인적 오류 제거
150여 개국에 약 24만 명의 직원을 둔 한 글로벌 금융 서비스 회사는 워크플로우를 간소화하고 수작업과 관련된 인적 오류를 줄여야 할 필요성이 절실했습니다. 이들이 해결해야 했던 한 가지 문제는 감사, 세무 상담, 인사, 사이버 보안, 거래 관리 등 다양한 서비스를 제공해야 한다는 점이었습니다.
하지만 다른 매개변수도 있었습니다. 이 회사는 기존 IT 시스템을 전면 개편하거나 비즈니스 연속성에 지나친 지장을 초래하고 싶지 않았습니다.
이 기업은 조직 내 다양한 이해관계자와 IT 직원을 모아 교차 기능 팀을 구성하여 요구 사항을 수집하고 자동화할 수 있는 워크플로와 비즈니스 프로세스를 파악했습니다. 이들은 인적 오류 발생률이 높은 반복적인 작업을 파악하고 속도, 데이터 품질, 자율성, 제품 영향력 등 프로젝트의 네 가지 KPI를 설정했습니다.
구현하는 데 약 3개월이 걸렸고, 결국 팀은 하루에 세 번씩 수많은 시스템에서 데이터를 교환하는 RPA 봇을 구축했습니다. 이 프로젝트는 인적 오류로 인한 문제를 줄이면서 연간 10만 시간의 업무 시간과 8억 달러의 비용을 절감했습니다.
사례 연구 #2: 대출 처리 가속화
미국의 한 유명 은행에서는 매달 10,000건 이상의 대출 신청이 접수되었습니다. 대출 신청서 검토, 고객 데이터 수집 및 확인, 최종적으로 대출 승인 또는 거절 등의 과정을 거쳐 이 대출을 처리하는 데 50명의 직원이 투입되었습니다. 하지만 은행이 레거시 소프트웨어 시스템에 의존하고 있었기 때문에 처리해야 할 복잡성이 한 층 더 높아졌습니다.
이 은행은 신중한 계획 끝에 RPA를 사용하여 전체 대출 프로세스를 자동화했습니다. RPA 도구는 애플리케이션에서 데이터를 읽고 추출하여 은행의 대출 정책 및 관련 규제 프레임워크와 비교하여 데이터를 검증했습니다. 거기서부터 시스템이 대출의 적합성을 결정할 수 있습니다.
이 은행은 RPA 솔루션을 도입하여 대출 처리의 정확성과 속도를 모두 크게 개선했습니다. 신청서 처리 시간이 80% 단축되었고 인적 오류가 완전히 감소했습니다. 효율성을 높임으로써 은행은 규정을 준수하는 동시에 인력을 70% 절감할 수 있었습니다.
사례 연구 #3: 규제 부담 충족
영국에 본사를 둔 한 다국적 은행은 자사 제품 중 하나를 교체해야 한다는 규제 당국의 압박에 직면했습니다. 이들은 고객에게 포인트와 리워드를 제공하는 기존 신용카드를 보유하고 있었습니다. 하지만 140만 명의 고객이 새로운 제품을 선택해야 하는 새 모델로의 전환은 수작업으로 처리할 수 있는 일이 아니었습니다.
자동화해야 하는 프로세스에는 고객에게 변경 사항에 대한 커뮤니케이션 전송, 고객 의사 결정 처리, 회사 시스템 전반의 세부 정보 업데이트, 감사 요건을 준수하기 위한 변경 사항 기록 등이 포함되었습니다. 하지만 시간과 예산의 제약이 있어 극복해야 할 장애물이 많았습니다.
이 은행은 CRM 시스템용 백엔드 SQL 데이터베이스를 도입하여 의사 결정에 도움이 될 수 있는 모든 시나리오를 포괄할 수 있는 데이터베이스를 구축했습니다. 또한 커뮤니케이션 및 피드백을 포함한 제품 전환 단계를 자동화했습니다. 마지막으로 보고서 검색을 처리할 수 있는 관리자 포털을 구축했습니다.
그 결과 연간 120만 파운드의 비용 절감, 18명의 정규직 직원 채용 비용 절감, 정확도 100% 향상, 규제 요건 충족 등의 성과를 거둘 수 있었습니다.
로보틱 프로세스가 직면한 과제
은행 및 금융 부문의 자동화
은행 및 재무 팀을 위한 자동화를 구현하는 데는 두 부문의 문화와 워크플로로 인해 몇 가지 구체적인 과제가 따릅니다.
#1. 레거시 인프라
금융 분야는 IT 기술에 있어서는 감성적인 것으로 정평이 나 있습니다. 실제로 2020년대 초반에도 미국 대형 금융 기관의 40% 이상이 1959년에 개발된 프로그래밍 언어인 COBOL(Common Business Oriented Language)로 구축된 소프트웨어를 사용하고 있었습니다. 게다가 많은 기업이 여전히 데이터 처리를 위해 메인프레임 컴퓨터를 사용하고 있습니다.
RPA는 레거시 시스템을 최신 클라우드 기반 애플리케이션 및 API와 통합하는 데 도움이 되는 효과적인 도구입니다. 또한 이러한 오래된 시스템에서 데이터를 마이그레이션하고 레거시 기술과 관련된 유지보수 비용을 절감하는 데에도 사용할 수 있습니다.
#2. 프로세스 표준화
문화, 직원, 회사 아키텍처 내 레거시 시스템의 집중도에 따라 금융 기관은 여러 부서에 걸쳐 고유한 워크플로와 프로세스를 가지고 있는 경우가 많습니다. RPA 솔루션을 구현하려면 부서 간 협업과 프로세스 표준화가 필요합니다.
여러 면에서 프로세스 표준화는 효율성 향상의 일부분일 뿐입니다. 두 부서 또는 팀원이 같은 일을 완전히 다른 방식으로 수행한다면 시간이나 리소스 사용 측면에서 한 부서가 다른 부서보다 효율성이 떨어질 것입니다. 프로세스를 표준화한다는 것은 조직이 RPA 솔루션을 활용할 수 있는 위치에 있다는 것을 의미합니다.
#3. 실버 불릿 신화
딜로이트는 금융 조직이 인지 RPA를 “근본적으로 고장 난 프로세스에 적용하면 저절로 고쳐질 것이라는 기대감으로” ‘ 은총 ‘이 될 것으로 믿는 것은 위험하다고 지적합니다.
실제로 모든 RPA 시스템을 구현하려면 신중한 요구 사항 수집과 계획이 필요합니다. RPA 전문가와 상담하면 이미 복잡한 에코시스템에서 이 기술을 구현하는 것과 관련된 많은 문제를 해결할 수 있습니다.
#4. 규정 준수
금융 서비스는 가장 엄격하게 규제되는 분야 중 하나로, 민감한 데이터 처리 및 위험과 관련된 규칙이 적용됩니다. 따라서 모든 RPA 솔루션은 이러한 제한 사항에 부합하고 규정을 준수해야 합니다.
재무 감사에 필수적인 각 프로세스에 대한 기록이 있기 때문에 RPA는 이러한 시나리오에 적합한 솔루션입니다. 또한 규정이 끊임없이 변화하고 업데이트되는 가운데 RPA는 새로운 규칙에 유연하게 적응할 수 있습니다. 마지막으로, 자동화를 통해 민감한 금융 및 개인 데이터에 사람의 눈이 접근할 수 없도록 하여 보안을 한층 더 강화할 수 있습니다.
#5. 기술 부족
지난 몇 년 동안 금융 서비스 업계는 IT 기술 부족으로 어려움을 겪어 왔습니다. 따라서 IT 전문가의 경험과 전문성 없이는 RPA 솔루션을 구현하기가 어렵습니다.
성공적인 RPA 도입을 위해서는 잠재력과 한계를 포함하여 기술에 대한 깊은 이해가 필요합니다. ZAPTEST Enterprise 사용자는 요구 사항을 이해하고 업계 모범 사례를 기반으로 RPA 솔루션 구현을 지원하기 위해 긴밀히 협력할 수 있는 전담 ZAP 전문가의 도움을 받을 수 있습니다. 이러한 추가 기능은 팀이 상대적으로 부족한 RPA 전문가를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다.
은행 업계 동향에서의 RPA
금융 서비스 업계는 변화하는 소비자 및 규제 요구에 대응하기 위해 빠르게 움직이고 있습니다. 금융 및 은행 분야의 RPA 트렌드에 대해 알아보세요.
#1. 지능형 자동화
지능형 자동화 (IA)는 다른 유형의 인공 지능을 RPA 도구와 함께 사용하는 것을 포함합니다. 여기에는 지능형 문서 처리(IDP) 및 머신 러닝과 같은 기술이 포함됩니다.
이러한 도구를 추가하면 비정형 데이터와 의사 결정 기능을 처리하는 데 있어 RPA의 본질적인 한계를 극복할 수 있습니다. 결과적으로 자동화할 수 있는 업무의 범위가 넓어져 금융 기관이 더 많은 일을 할 수 있게 됩니다.
#2. 클라우드 기반 RPA
초기 RPA 시스템은 일반적으로 온프레미스 방식이었지만, 지난 몇 년 동안 클라우드 기반 도구로의 전환이 두드러졌습니다. 이 스위치에는 분산된 팀을 위한 안전한 원격 액세스를 비롯한 많은 이점이 있습니다.
#3. 제너레이티브 AI
제너레이티브 AI는 다양한 산업 분야에 영향을 미치고 있으며, 은행 및 금융 업계도 예외는 아닙니다. 챗봇 고객 지원, 콘텐츠 제작, 보고서 생성 등 다양한 사용 사례가 있습니다. 은행과 금융 서비스 업체는 금융 및 개인 데이터 관련 규제를 처리하기 위해 자체적으로 사내 AI를 구축할 수도 있습니다.
#4. 보조 RPA
비보조 RPA가 여전히 비즈니스 세계에서 가장 많이 사용되는 자동화 방식이지만, 보조 RPA의 중요성이 점점 커지고 있습니다. 이러한 도구는 직원의 워크플로 내에서 원활하게 연결됩니다. 예를 들어, 고객 서비스 담당자는 데이터 검색이나 처리 작업을 즉시 자동화하여 생산성을 크게 향상시키고 궁극적으로 소비자의 만족도를 높일 수 있습니다.
은행 업계 자동화의 미래
금융 및 뱅킹 분야의 로보틱 프로세스 자동화는 이미 잘 정립되어 있습니다. 하지만 흥미롭고 혁신적인 방식으로 성장할 수 있는 여지는 충분합니다.
#1. 초자동화
데이터 분석, 인공 지능, 자연어 처리(NLP), RPA가 융합되어 백엔드 프로세스부터 프론트엔드 워크플로까지 가능한 모든 것을 자동화하는 뱅킹 및 금융 시스템을 구축할 것입니다. 이 미래 지향적인 목적지를 하이퍼오토메이션이라고 합니다.
은행 부문에서 초자동화는 여러 가지 방식으로 진행될 수 있습니다. 재무 및 회계 업무의 로봇 프로세스 자동화를 넘어 머신러닝과 분석이 사람의 승인을 위한 의사 결정을 추천하는 등 인간과 컴퓨터의 협업이 더 높은 수준으로 발전할 수 있습니다.
#2. 고도로 개인화된 노코드 애플리케이션 디자인
은행 업계의 애플리케이션 설계는 복잡합니다. 이는 대부분 금융 및 개인 데이터에 적용되는 엄격한 법률과 관련이 있습니다. 그러나 AI와 API를 갖춘 RPA 도구 덕분에 코드가 필요 없는 애플리케이션이 이 분야에 등장할 것입니다. 소프트웨어 테스트 자동화는 이러한 소프트웨어의 무결성과 보안을 모두 보장하는 데 큰 역할을 할 것이며, 이는 개별 워크플로 또는 회사 문화에 맞게 조정할 수 있습니다.
#3. 예측적 사기 탐지
사기 탐지는 금융 기관의 큰 관심사입니다. 영국에서는 사기로 인해 은행이 2022년에 약 12억 파운드의 손실을 입었습니다. 머신러닝 도구는 이미 재무 및 회계 분야에서 RPA를 통해 사용되고 있으며, 사기를 탐지하는 데 능숙합니다. 하지만 앞으로는 충분히 잘 훈련된 머신러닝 알고리즘이 신청 시 또는 특정 단계에 따라 사기 가능성을 예측할 수 있게 될 것입니다. 비용 절감 효과는 엄청납니다.
마지막 생각들
은행 및 금융 분야의 로보틱 프로세스 자동화는 빠르게 변화하는 흥미로운 분야입니다. 금융 서비스 부문의 현대화와 기술 고도화로 인해 뱅킹 RPA는 단순히 있으면 좋은 것이 아니라 경쟁사와 경쟁하는 데 필수적인 요소입니다.
금융 및 뱅킹 분야에서 로보틱 프로세스 자동화의 힘을 활용하면 효율성과 규정 준수 표준 준수를 개선하고 비용을 절감할 수 있습니다. 은행이 고객 중심으로 운영됨에 따라 금융 자동화는 특히 AI 도구와 결합하여 더 나은 고객 경험을 제공하고 개인화를 강화하는 데 도움이 될 것입니다. 간소화된 운영으로 절감된 비용을 사용자에게 전가하고, 혁신적인 신제품을 통해 사용자가 절약하고 예산을 관리하며 삶의 목표를 달성하는 데 도움이 되는 앱에 대한 수요를 충족시킬 수 있습니다.
