은행에서의 RPA: 너무 빨라지기 전에 기차에 올라타십시오.

자동화는 많은 산업의 초점이며 은행업은 확실히 그 중 하나입니다. 은행들은 지루한 작업을 수행할 수 있는 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 적극적으로 구현하고 있습니다. 일일 손익 보고서, 월간 마감 보고서, 사기 거래에 대한 규정 준수 보고서 등 보고서 생성만 자동화하더라도 작업이 얼마나 빠르고 효율적일 수 있는지 상상해 보십시오.

McKinsey의 연구에 따르면 재무 분야에서 현재 기술을 사용하여 자동화할 수 없는 작업은 16%에 불과합니다. 나머지는 안전하게 RPA에 맡길 수 있습니다.

이 기사에서는 이 기술을 구현하면 가장 많은 이점을 얻을 수 있는 은행 부문의 프로세스와 운영을 검토합니다.

비용 절감 이니셔티브의 일부입니까 아니면 은행의 디지털 혁신 전략을 향한 단계입니까? RPA는 어느 쪽이든 당신의 동맹입니다.

본격적인 디지털 혁신을 시작하고 싶지 않더라도 은행 업무에서 로봇 프로세스 자동화를 활용할 수 있습니다. 모든 산업에서 RPA의 주요 이점은 최소 침습적 솔루션이라는 것입니다. 새로운 IT 인프라를 구축하고 비즈니스를 완전히 재구성하여 비용 절감, 생산성 향상, 인적 오류 가능성 제거와 같은 은행 업무에서 RPA의 여러 이점을 활용할 필요가 없습니다.

은행 산업에는 보고 및 감사, 위험 및 규정 준수, 대출 및 모기지 운영, 고객 서비스 등 로봇 프로세스 자동화를 사용할 수 있는 네 가지 주요 영역이 있습니다. 이를 자세히 조사하고 은행에서 RPA 사용 사례를 살펴보겠습니다.

보고 및 감사

정확한 보고가 정보에 입각한 재무 결정을 내리는 데 기본이기 때문에 전체 문서 처리 접근 방식을 간소화하는 것은 은행 업계에 골칫거리입니다. 모든 은행은 CRM, ERP 및 기타 시스템에서 제공되는 수많은 문서에 지속적으로 대처하고 있습니다. 또한 문서가 서로 연관되지 않고 형식이 다를 수 있으며 이러한 문제를 해결함과 동시에 직원은 보안에 주의를 기울여야 합니다. 수동으로 수행할 경우 구조화되지 않은 문서 처리, 다양한 문서 유형 분류, 여러 데이터 요소 검증 등이 직원을 압도합니다. 이 접근 방식을 사용하면 재정적 손실을 초래하는 문서 부정확성을 피하기가 어렵습니다. 평균적으로 은행 부문의 인적 오류는 연간 878,000달러입니다.

은행에서 RPA를 도입하면 무엇을 얻을 수 있습니까? 로봇 프로세스 자동화가 이미 많은 수동 작업을 하고 있는 직원의 부담을 줄이는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.

이 기술은 종단 간 문서 처리를 지원합니다. 다양한 문서에서 데이터를 추출하고 광학 문자 인식(OCR) 기술을 사용하여 해석하는 RPA 봇은 몇 초 만에 문서 세트를 스캔하고 공백과 불일치를 식별할 수 있습니다.

다음과 같습니다.

문서 처리 외에도 법률 및 감사 작업에는 통제 활동이 포함됩니다. Digital Workforce 연구에 따르면 RPA의 도움으로 최대 90%의 작업을 쉽게 자동화할 수 있음에도 불구하고 서로 다른 IT 시스템에서 데이터 추출과 같은 내부 제어의 90% 이상이 여전히 수동으로 수행됩니다.

위험 및 규정 준수

은행은 의료 부문과 함께 가장 규제가 심한 산업 중 하나입니다. 수많은 규정 준수 요구 사항과의 호환성이 이러한 유형의 조직에서 최우선 순위 중 하나라는 것은 놀라운 일이 아닙니다. RPA 구현은 다음과 같은 경우에 유용합니다.

1. KYC(고객알기제도) 및 SAR(의심스러운 활동 보고)

KYC는 자금 세탁과 같은 위협을 방지하기 위해 고객의 신원을 확인하고 활동의 성격을 이해하도록 설계된 은행 부문의 필수 표준입니다. KYC 등록 기관에서 KYC를 승인하는 데 최대 일주일이 소요될 수 있습니다.

위험 완화 프로세스의 또 다른 부분은 각 사례에 대해 30-40분이 필요하고 수동으로 수행할 경우 직원의 시간을 소모하는 AML(자금 세탁 방지) 조사 프로세스입니다. 동시에 이 작업은 규칙을 쉽게 따르고 알고리즘으로 전개되며 RPA로 완료하는 데 3분밖에 걸리지 않습니다. 이 기술은 'if-then' 원칙에 따라 작동합니다. 단기간에 수많은 거래를 하는 등 고객 프로필의 일부 활동이 잠재적 위협으로 보이는 경우 봇은 해당 활동에 플래그를 지정하고 해당 부서에 의심스러운 활동(SAR)으로 보고합니다. 이 접근 방식을 사용하면 은행 직원은 의심스러운 계정을 조사하고 조사하는 데 시간만 투자합니다. 다음은 은행 및 금융 분야에서 RPA를 사용할 때의 이점을 보여주는 시스템입니다.

2. 규정 준수

비즈니스 관행을 규정에 맞추고 감사를 위해 기록을 유지 관리할 때 기업 뱅킹의 RPA는 다음과 같은 작업에 유용합니다.

• 규제 기관을 위한 감사 보고서 생성 자동화 . 봇은 데이터 수집을 중앙 집중화하고 필요한 형식으로 보고서를 작성하는 동시에 인적 오류의 영향을 제거합니다. 봇은 1분에 6~7시간의 수동 작업을 수행할 수 있어 직원의 시간을 절약할 수 있습니다.
• 데이터가 규정을 준수하는지 확인합니다. RPA 봇을 활용하여 알림을 교차 비교하여 실시간으로 규제 업데이트를 추적합니다. 이 경우 요구 사항의 변화에 ​​신속하게 대응할 수 있으므로 주머니의 깊이를 시험할 수 있는 불이익을 피할 수 있습니다.

대출 및 모기지 운영

대부분의 모기지 작업은 자동화 가능성이 높습니다. RPA 덕분에 은행은 직원의 부담을 줄이고 사람의 개입 없이는 처리할 수 없는 보다 정교한 작업과 운영을 처리할 수 있습니다.

대출의 경우 은행에서 RPA를 구현하면 대출 순환 시간을 절반으로 줄일 수 있습니다.

대출 절차를 자세히 살펴보겠습니다. 초기 단계 중 하나는 대출 담당자가 만든 대출 문서에서 입력을 추출하는 것입니다. 수동으로 수행할 경우 양식당 5분이 소요됩니다. 그리고 RPA가 이 작업을 처리하도록 하면 10배 더 빠르게 완료됩니다.

더 많은 것이 있습니다. Radius Financial Group의 은행 RPA 사례는 전염병과 같은 불리한 시장 상황에서도 기술 덕분에 긍정적인 결과를 얻을 수 있는 방법을 보여줍니다. RPA를 구현하기 전에 직원들은 파이프라인에서 30개의 대출을 처리할 수 있었고 압도와 스트레스를 느꼈습니다. 이 기술을 도입하여 처리된 대출 건수를 거의 두 배로 늘렸습니다. 직원의 복지에 영향을 미치지 않으면서 50건에 도달하는 동시에 운영 비용을 70%까지 절감할 수 있었습니다.

모기지론은 개설과 폐쇄 측면에서 까다롭습니다. 후자는 은행 직원에게 더 어려운 것으로 보입니다. 평균적으로 모기지론을 마감하는 데 45~60일이 소요됩니다. 신청 승인 전 은행 직원이 고객의 고용, 신용도 등을 확인해야 하기 때문에 상당한 시간이 소요됩니다. 고객 또는 은행 측에서 데이터 제출에 사소한 오타가 있어도 다른 것은 말할 것도 없이 지연될 수 있습니다. 응용 프로그램 처리의 복잡성. RPA를 사용하는 은행은 이와 같은 병목 현상을 제거하고 대출 처리 시간을 80% 단축할 수 있습니다.

고객 서비스

은행 부문에서 성공하려면 고객 중심 접근 방식이 더 이상 바람직할 뿐만 아니라 중요합니다. 결국 디지털 혁신도 기술 우선이 아니라 고객 우선 프로세스입니다.

다음은 고객 서비스를 위한 은행 업무에서 로봇 프로세스 자동화의 두 가지 예입니다.

• 이메일 자동 분류 및 자동 회신 설정. 내용을 열고 복사하여 붙여넣고 60개의 메일을 분석하려면 직원의 90분의 시간이 필요합니다. RPA를 사용하면 이러한 작업을 15배 더 빠르게 완료할 수 있습니다.
• 단일 자동화 인터페이스. 직원이 직접 애플리케이션을 열고 다양한 앱에서 고객 데이터를 잘라내어 붙여넣고 수동으로 기본 계산을 수행할 필요가 없습니다. 금융 서비스의 RPA 사용 사례는 이러한 모든 작업을 기술에 쉽게 위임할 수 있음을 보여줍니다. 또한 봇은 이러한 작업을 인간보다 4~5배 빠르게 완료하여 고객 경험에 긍정적인 영향을 미칩니다.

놀라운 결과를 더 빨리 달성하기 위해 RPA 기술로 직원의 노력을 강화하십시오.

McKinsey에 따르면 은행 산업은 이제 두 번째 자동화 물결을 경험하고 있습니다. 그러나 RPA는 만병통치약이 아니라는 점을 고려하십시오. 처음부터 표준화되지 않았거나 손상된 프로세스를 수정하는 경우에만 유용할 것입니다. 자동화는 직원에게 권한을 부여하고 조직의 생산성과 이익을 높이려면 현명하게 수행해야 합니다. 일부 은행은 장기 계획과 역량 및 리소스에 대한 이해 없이 RPA 구현을 시작합니다. 다른 사람들은 계획을 세웁니다. 그러나 그것은 잘못된 생각으로 드러날 수 있습니다. 그렇기 때문에 은행은 수많은 반복 작업을 자동화해야 하는 수백 개의 봇을 갖게 되지만 통계에 따르면 RPA 프로젝트의 30-50%는 효과적이지 못합니다. 대신 RPA를 올바르게 구현하는 방법이 확실하지 않은 경우 가시적인 결과를 얻는 데 필요한 기술과 프로세스에 능숙한 RPA 전문가에게 문의하는 것이 가장 좋습니다.

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