4. 똑똑한 RPA 플랫폼으로 진화

- RPA를 통한 업무프로세스 혁신 성과 확인 ▶ 전사 업무로 확산
- AI 등 다양한 기술과 결합해 지속적으로 진화 ▶ RPAI(RPA+AI)

 

은행들은 비용절감, 낮은 오류율 확보, 서비스 개선, 업무 소요시간 단축 등 RPA 도입으로 인한 프로세스 혁신의 효과가 가시적으로 확인되자 보다 적극적인 투자와 전사 업무 적용으로 확장을 시도하고 있다. 이를 계기로 RPA를 비롯한 디지털 성숙도를 높여가고 있다.

RPA 성숙도는 단순반복작업을 획기적으로 줄여주는 1단계, 업무의 복잡성을 제거하고 고도화된 업무까지 확장하는 2단계, AI 등 새로운 기술과 결합하여 프로세스 혁신을 완성하는 3단계로 구분할 수 있다. 국내 은행권의 RPA는 이제 1단계를 넘어 2단계~3단계로 진입하고 있다. 2020년에는 AI기반의 보다 고도화된 3단계가 선도적인 은행들로부터 시작될 것으로 예상된다.

AI와 결합한 RPAI(RPA+AI)는 업무 진행 시 데이터를 수집하고 분석하여 행동으로 옮기는 사람의 행동 양식과 유사하다. RPAI는 RPA 기술을 바탕으로 빅데이터 수집과 분석을 통해 비즈니스 프로세스를 개선하고 효율을 높이는데 주도적인 역할을 수행할 것으로 예측된다. RPAI가 대량의 데이터, 반복적이고 정형적인 업무를 진행하도록 하고 사람은 보다 창의적으로 사고하고 새로운 가능성을 열어갈 수 있는 중요한 일에 집중할 수 있는 것이다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5. 은행의 ‘데이터기반 정보회사’로 변모

 

- 데이터를 이용해 새로운 혁신 비즈니스 창출
- 금융데이터 중심 개방형 데이터거래소 출범

 

IDC가 발표한 ‘Semiannual Big Data and Analytics Spending Guide’에 따르면 현재 빅데이터 및 비즈니스 분석 솔루션 분야의 최고 투자자는 은행권인 것으로 나타났다. 은행권은 고객의 신용카드 거래내역, ATM 인출 내역, 신용점수 등 산업 내에서 생성되는 데이터 양이 방대하다. 통찰력을 기반으로 한 비즈니스 의사결정이 가능하도록 수집된 데이터를 효과적으로 분석하는 능력을 갖추는 것은 향후 경쟁력을 확보하는데 중요한 역량으로 작용할 것이다.

스마트폰 기반의 비대면 채널이 일반화되면서 은행에 축적된 데이터의 활용성에 초점을 맞추어 자신들이 가지고 있는 데이터를 적재하고 가공하여 필요한 정보를 얻어내기 위한 분석플랫폼 고도화에 집중하고 있는 상황이었으나, 이른바 데이터3법이 국회를 통과함에 따라 2020년에는 데이터를 기반으로 하는 새로운 금융 서비스 및 시장이 열릴 것으로 예측된다. 데이터의 자유로운 활용이 가능해짐에 따라 데이터를 중심으로 한 디지털 탈바꿈 전략이 본격적으로 추진될 것으로 전망된다.

 

● 마이데이터

신용정보법이 개정됨에 따라 마이데이터 산업이 급속하게 성장할 것으로 예상된다. 마이데이터는 은행, 보험회사, 카드회사 등에 분산되어 있는 개인신용정보를 통합해 맞춤형 금융자문 및 상품을 추천하고 해당 금융사로부터 수수료 수익을 얻는 사업이다. 이를 통해 지급결제 분야뿐만 아니라 데이터 분야로 핀테크 및 오픈뱅킹의 외연을 확장할 수 있게 된다.

마이데이터를 통해 정보주체가 보다 능동적으로 개인정보 자기결정권을 행사할 수 있는 기반과 개인의 정보 이동권이 부여되므로, 데이터의 단순 제공에 그치지 않고 분산되어 있는 데이터를 ‘결합’해 보다 의미 있는 정보와 서비스를 창출해낼 수 있기 때문이다. 마이데이터에 있어 ‘데이터 결합’이 가장 중요한 이유이기도 하다.

 

● 금융 빅데이터 개방시스템

‘금융 빅데이터 개방시스템(CreDB)’은 신용정보원에 집중된 국내 금융권에서 축적된 양질의 데이터를 비식별 조치해 핀테크 기업, 금융회사, 교육기관 등이 활용할 수 있도록 한 것으로 2019년 6월부터 시행에 들어갔다. 2019년에 ‘개인신용DB’와 ‘기업신용DB’ 서비스는 시작되었고 ‘보험신용DB’와 ‘맞춤형DB’ 서비스는 단계적으로 확대 제공 예정이다. 핀테크·스타트업등은 그동안 비즈니스에 활용할 금융데이터가 크게 부족했었는데 이번 ‘금융 빅데이터 개방시스템’의 가동으로 데이터 격차(data divide)를 해소할 수 있게 되었다.

수요자는 ‘원격분석 시스템’을 통해 직접 CreDB를 분석하고 그 결과물을 반출하여 활용할 수 있다. 단, DB자체의 반출은 허용되지 않는다. 핀테크기업·금융회사·연구소 등은 이를 상품과 서비스 개발에 활용할 수 있다. 예컨대 핀테크 업체가 목표 고객군의 대출규모, 연체현황에 대한 DB를 확보한다면 이들을 겨냥한 소액신용대출 상품을 개발할 수 있다. 스타트업 기업은 시장탐색에 드는 시간과 비용을 크게 절감할 수 있게 된다.

 

● 금융 데이터거래소

2020년에는 금융권뿐만 아니라 통신, 유통 등의 데이터를 사고 팔 수 있는 개방형 '데이터 거래소' 출범이 예정되어 있다. 데이터가 많고 보안성이 강한 금융권 데이터를 중심 축에 놓고 이종산업 간 데이터를 융합해 혁신 비즈니스를 창출할 수 있는 길이 열리는 셈이다. 광범위한 데이터 거래의 장이 마련됨에 따라 본격적인 '데이터 시장'이 형성될 전망이다.

데이터 공급과 수요자는 은행·카드·보험·증권·신용평가사 등 금융회사뿐만 아니라 통신사, 유통기업, 공공기업, 학교, 연구소 등 모든 분야를 망라한다. 데이터 거래 방식은 원본 데이터를 직접 파는 것과 데이터를 분석한 결과만 판매하는 방식 두 가지다. 결과 값만 판매하는 경우 원본 데이터 자체 반출은 금지된다.

다양한 데이터 활용은 은행에도 새로운 기회가 될 수 있다. 기존 자체 정보뿐만 아니라 위치정보, 자동차 운행 기록, SNS 정보 등 다양한 데이터를 활용해 상품 개발부터 마케팅, 리스크 관리 등에 적용할 수 있다. 특히 소비자에게는 맞춤형 서비스를 제공할 수 있게 되고, 데이터 컨설팅 등을 활용한 새로운 비즈니스가 전개될 수 있다.

 

- 끝 -

 

* ‘2020년은 디지털 탈바꿈의 새로운 단계가 시작된다 [1부]’의 후속 글입니다.