뱅킹 자동화란 무엇이며, 은행은 이를 어떻게 활용할까요?

뱅킹과 금융 비즈니스 프로세스에는 과도한 반복 작업이 포함되므로, 뱅킹 자동화 기술에 이상적입니다. 그리고 뱅킹 업계는 데이터 입력 및 문서 처리와 같은 반복적인 프로세스를 자동화하기 위해 RPA(로보틱 프로세스 자동화) 및 IDP(지능형 문서 처리)와 같은 로우코드/노코드 자동화 기술을 도입하는 데 있어 확실히 선두주자였습니다.

이제 AI와 자동화 기술이 발전하면서 뱅킹 자동화는 비정형 데이터 분석, 패턴 감지, 실시간 의사 결정과 같은 복잡한 프로세스로 확장되어 전통적인 은행 업무 프로세스를 혁신하고 있습니다.

특히, APA(에이전트 프로세스 자동화)의 도입으로 은행이 사기 감지, 위험 관리, 고객 서비스와 같이 적응성과 정확성이 모두 중요한 동적 워크플로를 자동화할 수 있게 되었습니다. APA를 통해 은행은 고객 데이터를 통합하여 일관되고 가치 중심적이며 개인화된 서비스를 제공함으로써 경쟁력을 강화할 수 있습니다.

에이전트 AI를 뱅킹 자동화에 도입하는 것은 단순한 기술 업그레이드가 아니라, 은행 운영 방식의 패러다임 전환입니다. 에이전트 자동화 도구 및 솔루션을 통해 은행과 신용 조합은 운영 효율성을 높이고, 규제 준수를 보장하며, 증가하는 셀프 서비스 및 디지털 혁신에 대한 수요를 충족할 수 있습니다.

뱅킹을 자동화하는 방식.

뱅킹 자동화에는 각 작업, 워크플로 또는 뱅킹 프로세스에 RPA, AI, ML, NLP, API 통합을 비롯한 적절한 기술 세트를 적용하는 것이 포함됩니다. 목표는 프로세스 시작부터 완료까지 다양한 작업과 시스템을 연결하여 전체 워크플로를 자동화하는 것입니다.

뱅킹에서 이는 프런트 오피스 기능(예: 고객 서비스, 영업)과 백 오피스 운영(예: 규정 준수, 위험 관리) 간에 원활하게 연결하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 고객이 대출을 신청할 경우 자동화를 통해 RPA, AI, API를 통합하여 신청서 제출, 신용 점수부터 승인, 지급에 이르는 전체 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

은행과 금융 기관은 APA(에이전트 프로세스 자동화)의 도입을 통해 에이전트 AI 시스템을 활용하여 부서 및 애플리케이션 전반에 걸쳐 워크플로를 동적으로 실행하고 작업을 오케스트레이션하고 있습니다.

뱅킹 자동화를 지원하는 기술

뱅킹 자동화의 과제 및 위험.

뱅킹 자동화의 이점을 실현하는 여정이 항상 간단한 것은 아닙니다. 금융 기관은 성공적인 도입과 장기적인 지속 가능성을 보장하기 위해 장애물을 극복해야 합니다. 그러나 위험과 일반적인 차질을 파악하면 자동화에 전략적으로 접근하고 자동화 기술의 가치를 극대화하는 여정을 원활하게 진행할 수 있습니다.

뱅킹 자동화를 도입하는 데 있어 주요 장벽 중 하나는 사전 투자 비용이 높다는 것입니다. RPA나 AI 기반 솔루션과 같은 자동화 도구를 배포하려면 상당한 재정 자원이 필요합니다. 비용에는 소프트웨어 구매, 기존 시스템과의 통합, 직원 교육이 포함됩니다.

규모가 작은 기관의 경우, 구현 비용의 규모로 인해 운영 전반에 걸쳐 자동화를 완전히 도입하는 데 지연이 발생할 수 있으며, 이는 더 큰 시장 참여자와의 경쟁 능력을 저하시킬 가능성이 있습니다.

여전히 뱅킹에 흔히 사용되는 레거시 시스템은 또 다른 과제를 제기할 수 있습니다.

APA와 같은 UI 기반 및 적응형 자동화 솔루션은 모든 시스템에서 작동할 수 있지만, 많은 자동화 솔루션은 통합의 간편성을 염두에 두고 설계되지 않았습니다. 즉, 금융 기관은 호환성 문제에 직면할 수 있으며, 오래된 인프라 간의 격차를 메우기 위해 맞춤형 개발이나 미들웨어가 필요할 수 있습니다. 이러한 과정으로 인해 지연, 비용 증가, 운영 중단이 발생할 수 있습니다.

자동화 시스템은 개인 식별 정보 및 금융 기록과 같은 민감한 고객 데이터를 처리하므로 해커의 흥미를 돋우는 표적이 됩니다. 이러한 데이터를 보호하고 책임감 있게 사용하는 것이 가장 중요합니다. 은행은 고객 신뢰를 유지하기 위해 엄격한 데이터 거버넌스 정책을 구현하고 개인정보 보호 규정을 준수해야 합니다. 이러한 시스템에 침해가 발생하면 상당한 재정적 손실, 평판 손상, 규정 위반으로 이어질 수 있습니다.

암호화, 다중 인증, 지속적인 모니터링과 같은 강력한 사이버보안 조치를 보장하는 것은 자동화된 뱅킹 워크플로를 보호하는 데 중요합니다.

규정 준수는 중요한 또 다른 측면입니다. 금융 서비스 업계는 엄격한 규제 프레임워크에 따라 운영하고, 자동화는 이러한 요구 사항에 맞춰야 합니다. KYC 표준, AML 규정, 기타 의무 사항을 준수하는 자동화 솔루션을 구현하는 것은 어려울 수 있습니다. 규정을 준수하지 않을 경우 벌금이나 법적 책임을 지게 될 수 있습니다.

금융 기관은 자동화 서비스 제공업체와 긴밀히 협력하여 솔루션이 규제 기준을 충족하고 변화하는 규정 준수 요구 사항에 적응할 수 있도록 해야 합니다.

그리고 이러한 모든 과제에 영향을 미치는 것은 조직의 도입 문제입니다. 직원들은 새로운 기술에 대해 불안감을 느낄 수 있으며, 일자리 상실을 두려워하거나 새로운 기술을 습득해야 할 필요성을 느낄 수 있습니다. 이러한 저항은 자동화가 그들의 역할과 책임에 어떤 영향을 미칠지 확신하지 못하는 중간 관리자와 일선 직원들 사이에서 특히 두드러질 수 있습니다. 게다가 기존 워크플로와 레거시 시스템의 복잡성으로 인해 구현에 상당한 장벽이 생길 수 있습니다. 직원들이 기존 프로세스에 익숙해져 있고 새로운 프로세스를 도입하는 데 주저할 수 있기 때문입니다.

동시에 고위 경영진은 자동화 이니셔티브를 전략적 목표에 맞춰 조정하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이로 인해 변화에 대한 명확한 방향과 지원이 부족해질 수 있습니다. 리더의 강력한 지지 없이는 직원들 사이에 혁신과 수용의 문화를 조성하기 어렵습니다.

궁극적으로, 모든 계층의 직원에게는 포괄적인 교육, 기술 향상, 지속적인 지원이 필요합니다.

마지막으로, 자동화 시스템에는 견고한 거버넌스와 감독이 필요합니다. 자동화는 인적 오류를 줄이고 효율성을 높이지만, 이러한 기술에 과도하게 의존하면 위험을 초래할 수 있습니다. 자동화 시스템은 인간의 판단이 필요한 예상치 못한 상황에 적응하지 못할 수도 있습니다.

알고리즘 편향의 위험도 있습니다. 자동화에 사용되는 AI 시스템은 의도치 않게 훈련 데이터에 존재하는 편향을 영구화할 수 있습니다. 이로 인해 대출 승인이나 사기 감지와 같은 분야에서 불공정한 결과가 발생할 수 있습니다. 금융 기관은 공정성과 투명성을 보장하기 위해 알고리즘을 정기적으로 감사하고 조정해야 합니다.

자동화와 인간 개입 간의 균형을 유지하는 것은 복잡한 프로세스에서 정확성, 적응성, 책임을 보장하는 데 필수적입니다.

뱅킹 자동화를 위한 플랫폼 솔루션.

통합 자동화 솔루션은 자동화 도구와 기술을 통합하여 데이터 사일로와 비효율성을 초래할 수 있는 분산된 여러 시스템을 관리하는 데 따른 복잡성을 제거합니다.

개별 도구 대신 통합된 플랫폼을 사용하면 구현, 배포, 유지관리, 지원이 간소화되어 총 소유 비용이 절감되고 업데이트와 새로운 기능을 더 쉽게 활용할 수 있습니다.

APA(에이전트 프로세스 자동화) 시스템은 뱅킹 자동화에 특히 가치가 있는 것으로 나타났습니다. APA 시스템은 프로세스 관리에서 보다 높은 수준의 정교함을 제공함으로써 통합 플랫폼을 보완합니다. 은행은 APA를 사용하여 동적인 의사 결정과 맥락적 이해가 필요한 복잡한 워크플로를 자동화할 수 있습니다.

은행은 포괄적인 자동화 솔루션을 도입함으로써 운영을 간소화하고, 부서 간 협업을 강화하며, 모든 자동화 노력이 조직 목표에 맞춰 조율되고 조정되도록 할 수 있습니다.

통합 자동화 플랫폼의 주요 기능

• 포괄적인 프로세스 자동화 기능: 포괄적인 자동화 플랫폼은 고객 온보딩부터 대출 처리 및 규정 준수 확인까지 전체 워크플로를 자동화할 수 있도록 은행을 지원합니다. 이러한 포괄적인 기능을 통해 프로세스가 효율적으로 일관되게 실행되어 수동 개입과 오류 위험이 줄어듭니다.
  
  예를 들어, 플랫폼은 문서 수집 및 검증부터 신용 위험 평가 및 최종 승인까지의 전체 대출 신청 프로세스를 자동화하여 처리 시간을 단축하고 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
• 기본 제공 AI 및 ML: 고급 자동화 플랫폼에는 AI(인공지능)와 ML(머신러닝) 기능이 내장되어 있습니다. 이러한 기능을 통해 은행은 예측 모델링, 사기 감지, 고객 세분화를 위한 데이터 분석을 활용할 수 있어, 더 나은 의사 결정을 하고 향상된 서비스를 제공할 수 있습니다.
• AI 에이전트: 자동화 플랫폼 내에 AI 에이전트를 통합하면 주식 시장의 움직임이나 고객 상호작용과 같은 역동적 환경에서 지능적으로 의사 결정을 하고 실시간으로 응답할 수 있습니다. AI 에이전트는 복잡한 작업을 자율적으로 관리하고 데이터를 분석하며 인사이트를 제공하고 조치를 취할 수 있어, 뱅킹 프로세스를 더욱 가속화하고 고객 상호작용을 개선할 수 있습니다.
• 로우코드/노코드 개발: 많은 자동화 플랫폼은 로우코드 또는 노코드 개발 환경을 제공하므로, 비즈니스 유저가 광범위한 프로그래밍 지식 없이도 워크플로를 생성하고 수정할 수 있습니다. 이를 통해 자동화가 대중화되어 조직 전반의 팀이 프로세스 개선에 기여하고 변화하는 비즈니스 요구 사항에 신속하게 적응할 수 있습니다.
• 뱅킹 프로세스를 위한 사전 구축된 템플릿 및 커넥터: 자동화 플랫폼에는 계좌 관리, 거래 처리, 규정 준수 보고와 같은 일반적인 뱅킹 시스템 및 프로세스를 위해 특별히 설계된 미리 빌드된 템플릿 및 커넥터가 포함되어 있는 경우가 많습니다. 이러한 리소스를 사용하면 구현 속도가 빨라지고 자동화 솔루션을 배포하는 데 필요한 시간이 단축됩니다.
• 강력한 보안 및 규정 준수 기능: 자동화 플랫폼은 민감한 금융 데이터의 특성을 감안하여 보안과 규정 준수를 우선시합니다. 자동화 플랫폼은 데이터 암호화, 접근 제어, 감사 추적, GDPR 및 PCI DSS와 같은 규제 표준 준수를 비롯한 강력한 보안 기능을 제공하여 은행이 규제 요구 사항을 충족하면서 고객 정보를 보호할 수 있도록 보장합니다.

하이퍼오토메이션의 철학은 이러한 솔루션들을 뒷받침하며, 다양한 자동화 기술을 결합해 통합적이고 지능적인 시스템을 구현하는 데 중점을 둡니다. 초자동화는 개별 작업을 자동화하는 것을 넘어서, 전체 비즈니스 프로세스를 자동화하고 AI와 ML을 활용하여 지속적으로 개선하고 적응하는 데 중점을 둡니다. 은행의 경우, 이는 운영 효율성을 달성하고 혁신과 성장을 위한 새로운 기회를 창출하는 것을 의미합니다.

Automation Anywhere를 통한 뱅킹 자동화의 잠재력 실현.

은행은 자동화를 비롯하여 가장 최근에는 에이전트 자동화로 인한 놀라운 변화를 겪고 있습니다. 금융 기관들이 AI 기반 자동화 및 에이전트 기술을 도입함에 따라 운영을 간소화하고, 위험을 완화하며, 맞춤형 서비스를 제공하는 새로운 방법을 찾고 있습니다.

에이전트 프로세스 자동화 기술의 발전을 선도하는 Automaton Anywhere는 KeyBank 및 Bancolombia와 같은 은행이 운영 전반의 프로세스를 원활하게 자동화하여 수백만 달러의 비용 절감과 1,300%의 ROI(투자 수익률)를 달성하도록 지원한 입증된 실적을 보유하고 있습니다.

Automation Anywhere의 에이전트 프로세스 자동화 시스템은 엄격한 보안 및 규정 준수 기준을 유지하면서 복잡한 뱅킹 프로세스의 포괄적인 자동화를 지원합니다. Automation Anywhere는 RPA부터 AI 에이전트까지 폭넓은 도구를 하나로 결합한 클라우드 네이티브 플랫폼을 기반으로, 민첩성과 확장성은 물론 엄격한 보안과 규정 준수까지 충족하며 은행이 자동화 범위를 확장하도록 지원합니다.

새로운 수준의 확장성, 민첩성, 비용 절감을 실현하고, 지능적이고 고객 중심적인 뱅킹으로 정의되는 미래를 위한 기반을 마련해 보세요. 에이전트 자동화가 비즈니스를 위해 무엇을 할 수 있는지 알아보세요. 지금 데모를 요청하세요.