금융분야
금융 분야 관련 프로세스 마이닝 활용 사례와 효과는 다음과 같습니다.
- 국내 금융기관의 도전과제
- 2000년대 이후 국내외 금융산업의 중요한 변화를 대변하는 화두로 디지털 금융, 글로벌 금융 위기, 빅데이터, 핀테크(FinTech)를 꼽을 수 있습니다. 오늘날 금융기관은 모바일, SNS, 빅데이터 등을 활용하여 적은 비용으로 기존의 서비스를 뛰어넘어 전혀 새로운 가치를 전달하는 금융서비스를 제공할 수 있게 되었습니다. 그러나 이에 따라 새로운 경쟁자들의 진입도 거세어지고 있습니다. 예를 들어, 정보통신업체인 삼성, 애플, 구글, 카카오가 모바일 결제시장 선점을 위한 치열한 경쟁을 펼치고 있습니다. 한편, 세계적 수준의 경제적 혼란을 초래한 2007~2008년 글로벌 금융 위기로 (전략적) 비용절감 방안을 찾는 것도 국내 금융기관의 중요한 도전과제가 되었습니다.
- 디지털 금융과 핀테크 시대에 금융기관이 (전략적) 비용절감 방안을 찾고, 수익감소를 방지하며, 새로운 수익증대 방안을 발견하고, 전례 없는 고객가치를 전달함으로써 새로운 경쟁우위를 확보할 수 있는 방안은 무엇일까요? 국내외 선도 금융기관은 디지털 금융의 도래로 조직 내에 방대하게 축적되고 있는 (빅)데이터 기반의 경영혁신과 프로세스 기반의 경영혁신을 추진해 왔습니다.
- 프로세스 마이닝을 통한 금융기관의 프로세스 기반 경영혁신
- 1990년대 이후 국내 금융기관은 BPR, PI, 6시그마, 린을 본격적으로 수행하고, CRM, ERP, 차세대 시스템을 도입∙구축하고 있습니다. 이러한 프로세스 기반 경영혁신은 제조분야에 적용된 검증된 접근법(예, 6시그마, 린)을 활용하고, 종단간(end-to-end) 프로세스 개선을 목표로 한다는 강점을 가지고 있습니다. 그러나 인터뷰와 워크숍 등에 의존하는 전통적인 비즈니스 프로세스 분석(Business Process Analysis: BPA)에서 도출된 분석 결과가 주관적이며 불완전하여 관련 프로젝트들의 실패 확률이 높다는 약점을 가지고 있습니다. 이에 따라, 경영자들의 프로세스 기반 경영혁신에 대한 신뢰가 약화되고 있습니다. 또한, 금융 프로세스와 정보시스템의 복잡성이 증가함에 따라서 국내 금융기관은 전통적인 방식으로 프로세스 기반 경영혁신을 추진하는 것에 더욱 큰 어려움을 겪고 있습니다.
- 프로세스 마이닝은 금융기관이 프로세스 기반 경영혁신을 추진하는 패러다임을 변화시키고 있습니다. 예를 들어, 방대한 프로세스 수행 데이터 분석을 통한 객관적인 결과 도출은 관련 접근법들의 높은 실패 확률 극복과 이러한 종류의 혁신 노력에 대한 경영자의 신뢰 회복에 기여할 수 있습니다. 또한 프로세스 마이닝은 검증된 접근법(린, 6시그마 등)과의 시너지를 통해서 금융기관의 경쟁우위 강화에 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 유럽의 금융기관인 Rabobank는 프로세스 마이닝을 린 6시그마 방법론에 적용하여 DMAIC(Define, Measure, Analyze, Improve, Control) 사이클의 수행기간을 9~12주에서 4~6주로 50~60% 절감할 수 있었습니다.
- 프로세스 마이닝을 통한 금융기관의 데이터 기반 경영혁신
- IDC와 McKinsey에 따르면 금융기관은 보유 데이터가 많고, 데이터 활용의 잠재가치가 높은 것으로 조사되었습니다. 이에 따라 국내 금융기관도 2011년부터 데이터 기반 경영혁신의 추진에 많은 관심을 가졌습니다. 그러나 대부분의 활용 사례가 핵심 프로세스의 특정 영역(예, 상품 개발과 마케팅의 보조 수단)에 국한되어 있고, 종단간 프로세스의 개선에 대한 고려가 부족한 상황입니다. 또한 데이터 수집과 정확한 분석, 적절한 활용을 위해서 데이터 기반 경영혁신은 전문 인력(데이터 과학자 등)과 전담 조직, 전문 시스템에 대한 대규모 투자를 요구하고 있습니다.
- 프로세스 마이닝은 고급 통계, 데이터 마이닝, 텍스트 마이닝에서 발견될 수 없는 프로세스 관점의 새로운 가치 발견을 지원할 수 있습니다. 또한 프로세스 마이닝은 정보시스템에 기록된 데이터를 활용하기 때문에 데이터 수집을 위한 대규모 투자가 요구되지 않고, 데이터 중심의 분석 기술을 보완하여 핵심 프로세스뿐만 아니라 지원과 아웃소싱 프로세스의 개선에도 적용될 수 있습니다. 이와 같이, 프로세스 마이닝은 상대적으로 적은 투자로도 높은 투자수익률 달성에 기여할 수 있습니다.
대표 적용사례와 효과
국내 대표 적용 사례 요약
| 대상 기업 | 분석 프로세스 (대상 시스템) | 분석 목표 (또는 분석 내용) | 달성 성과와 분석 결과 |
|---|---|---|---|
| 우리은행 |
|
|
|
|
|
해외 대표 적용 사례 요약
| 대상 기업 | 분석 프로세스 (대상 시스템) | 분석 목표 (또는 분석 내용) | 달성 성과와 분석 결과 |
|---|---|---|---|
| Deutsche Bank |
|
|
|
| Rabobank |
|
|
|
|
|
|
|
| Suncorp |
|
|
|
- ([참고] 국내외 금융기관들은 핵심 프로세스뿐만 아니라 지원과 아웃소싱 프로세스의 분석과 개선에도 프로세스 마이닝을 적용하고 있습니다.)
- 대출 신청 프로세스 : Rabobank
- 주문 프로세스 : 영국 금융 서비스 조직
- 고객 여정(Customer Journey) : 우리은행, ING Direct, Rabobank
- 구매 프로세스 : Rabobank, 다른 유럽 은행
- IT Service Management 프로세스 : MLP(독일 금융기관), Rabobank
- HR 프로세스(직원들의 여행 경비 상환 프로세스) : Rabobank