(시사캐스트, SISACAST= 이산하 기자)

 

최근 글로벌 기업 사이에서 '하이퍼오토메이션(Hyperautomation)'에 대한 관심이 증가하면서 금융권의 활용방안에도 관심이 집중되고 있다. 

하이퍼오토메이션은 로봇프로세스자동화(RPA), 인공지능(AI) 기술 등을 결합해 업무 프로세스를 자동화하는 전략 기술이다. 글로벌 정보기술(IT) 리서치 기관인 가트너(Gartner)는 하이퍼오토메이션을 '앞으로 주목할 전략 기술 트렌드'로 선정하면서 '비즈니스 자체를 사고의 중심에 두고 최대한 많은 비즈니스 및 정보기술(IT) 프로세스를 신속하게 식별·검증·자동화하는데 집중하는 접근 방식'이라고 지칭했다.

KB금융지주 KB경영연구소는 최근 보고서(하이퍼오토메이션을 활용한 국내와 사례와 금융권 시사점)에서 금융권이 하이퍼오토메이션을 활용해 ▲생산성과 효율성 향상 ▲고객 및 직원 경험 개선 ▲보안과 리스크 관리 강화 등을 모색할 수 있을 것이라고 기대했다.

고부가가치 업무에 집중함으로써 업무 생산성과 효율성을 높일 수 있다는 분석이다. 또 신속하고 정확한 고객 서비스, 초개인화된 맞춤서비스 제공과 직원 경험을 개선할 수 있다는 것. 여기에 잠재적인 위험을 관리하고, 고객 자산 보호를 위한 리스크 관리에도 활용할 수 있다는 분석이다.

하이퍼오토메이션은 IT 비전문가도 AI와 심층 데이터, 로우코드(Low-code·코드를 최소화하는 개발 방법) 및 노코드(No-code·아예 코드 없이 앱을 개발하는 방법) 플랫폼 등을 활용해 손쉽게 업무 자동화를 구축하고 업무 프로세스를 유기적으로 통합할 수 있다. 또 비정형 데이터도 다뤄 비즈니스 혁신도 가능하다는 분석이다.

◆ 활용 사례와 금융권 시사점

보고서에 따르면 코로나19 발생 이후 글로벌 생산·유통·판매 과정 등 공급망의 취약성이 부각되면서 AI기반의 의사결정 시스템인 하이퍼오토메이션의 중요성이 커졌다.

매출 감소, 원자재 가격 및 인건비 상승 등 경제적 불확실성이 높은 시기일수록 자동화된 비즈니스를 구현해야 미래 경쟁력을 확보할 수 있다는 판단 때문이다.

기업이 하이퍼오토메이션을 도입할 경우 ▲생산성 증가 ▲비용 절감 ▲정확성 향상 ▲고객 및 직원 경험 개선 등을 꾀할 수 있다는 분석이다. 가트너는 오는 2024년까지 하이퍼오토메이션 도입과 비즈니스 프로세스 재설계를 통해 기업이 운용비용 30%를 절감할 수 있을 것이라고 예측했다.

딜로이트는 '지능화를 갖춘 자동화' 보고서를 통해 하이퍼오토메이션 도입으로 직원 역량을 27%까지 향상할 수 있을 것이라고 전망했다.

KB경영연구소는 하이퍼오토메이션의 주요 성공 요인에는 ▲통합 프로세스 구축 ▲명확한 목표 수립 ▲이해관계자의 이해와 공감 ▲인재 양성과 다양한 교육 프로그램 제공 등이 있다고 분석했다.

◆ 하이퍼오토메이션의 해외 사례

미국의 대형 은행인 웰스파고는 올 2월 WM(자산관리) 고객에게 재무 목표 설정과 투자 현황 분석, 전문가용 콘텐츠 등을 제공하는 디지털 재무 플랜 플랫폼인 '라이프싱크'를 선보였다.

고객에게 순자산, 시장지수, 신용등급, 신용카드 리워드 혜택, 포트폴리오 수익률 등 다양한 심층 데이터와 고객의 재무 목표 콘텐츠를 제공한다.

예를 들어 고객이 플랫폼에 새로운 데이터를 입력하거나 재무 목표를 바꾸면 곧바로 담당 재무 전문가에게 알림 메시지가 자동 발송된다. 재무 전문가가 이를 실시간으로 확인하고 신속하게 피드백하면서 고객 상황에 최적화되고, 시의적절한 자문 서비스를 제공하는 것이다.

기존에도 뱅크오브아메리카의 '나의 재무 상황'과 작년 말 출시된 제이피모건의 '웰스 플랜' 등의 재무 플랜 서비스가 있었다. 하지만 고객이 모든 금융정보와 데이터를 직접 입력해야 하는 불편함이 걸림돌이었다.

반면 웰스파고의 '라이프싱크'는 재무 전문가와의 상담 결과 뿐만 아니라 목표 달성 가능성과 재무분석 내용이 자동으로 조회가 가능해 편의성이 향상됐다는 평가다.

보고서에 따르면 인도 'SBI손해보험'은 작년 10월 대화형 AI 플랫폼 기업인 '겁셥(Gupshup)'과 제휴해 '왓츠앱의 대화형 AI 챗봇을 통한 보험 가입' 기능을 제공했다. 보험 가입부터 기존 보험 갱신, 보험금 청구, 보험상품 검색, 계약 문서 열람까지 모든 업무를 처리하는 통합 프로세스를 제공한다.

이번 서비스는 기존 챗봇과 달리 고객 자신이 금융 서비스 니즈가 있는 지, 어떤 보험사를 선택할 지 조차 모르는 상태에서 커뮤니케이션이 시작돼 보다 적극적인 마케팅과 편리한 금융 서비스를 제공한다.

◆ 하이퍼오토메이션의 국내 사례

KB국민은행은 이미지 데이터를 읽고 원하는 항목의 텍스트 데이터를 추출하는 AI-OCR(R(AI-Optical Character Recognition) 기술을 기반으로 많은 문서를 처리하는 자동화된 업무 프로세스를 구현한다. AI를 비롯한 머신러닝, 딥러닝, 심층 데이터를 활용해 기존에 수기로 처리하던 업무를 자동화함으로써 전사적인 업무 생산성과 효율성을 끌어 올렸다.

복잡한 외환 무역 서류의 송금 업무와 신용장의 분석 업무를 자동화함으로써 수기 관리에 투입된 자원을 절약하고, 외환 업무의 효율성을 제고시켰다.

신한은행은 지난 5월 금융권 최초로 신분증, 통장, 비밀번호 등이 없어도 얼굴 인증만으로 출금이 가능한 '창구 얼굴 인증 출금 서비스'를 선보였다.

생체 정보를 활용한 얼굴 인증 서비스는 AI, 러닝머신, 딥러닝 등의 다양한 기술을 기반으로 구동된다. 얼굴 탐지부터 인식한 정보로 신원을 파악해 매칭까지 처리하는 고도화된 '업무 자동화 프로세스'다. 직접 접촉하지 않아도 인식이 가능해 위생적이란 평가다. 또 홍채 인식 처럼 카메라 렌즈에 시선을 고정하지 않아도 이용 가능하다.

◆ 금융권의 향후 과제

보고서는 하이퍼오토메이션 활용 시 ▲규제 도입 ▲고객정보 침해 ▲신뢰성 한계 ▲투명성 문제 등에 대한 대책 마련과 함께 구체적 활용도를 극대화할 필요가 있다고 지적했다.

금융위는 작년 7월 AI활용 시 고려할 원칙 등을 규정한 '금융 분야 AI 가이드라인'을 발표했다.

금융업의 책임성, AI 학습 데이터의 정확성 및 안전성 확보, 금융 서비스의 투명성 및 공정성 담보, 엄격한 금융 소비자 권리 보장 등 4가지 핵심 가치 구현을 표방한다.

KB경영연구소 진영리 연구원은 "고객 정보를 다루는 금융권은 고객 데이터를 비식별화해 오남용을 방지하고 불필요한 고객 정보 처리를 최소화하는 등의 시스템 마련이 필요하다"면서 "다양한 기술을 다루며 자동화하는 과정에서 고객 정보와 내부 정보 유출 우려가 대두됐다"고 지적했다. [시사캐스트]