국내 금융기관의 프로세스 마이닝 도입을 위한 제언 : Rabobank 사례를 중심으로
  • 작성일2021/12/29 15:58
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2000년대 이후 국내외 금융 산업의 중요한 변화를 대변하는 화두로 ‘디지털 금융’, ‘글로벌 금융 위기’, ‘빅데이터’를 꼽을 수 있을 것이다 [1, 2, 3]. 디지털 금융은 디지털 기술을 응용한 금융상품 또는 서비스라는 의미로 전자화폐, 전자지급 결제, 인터넷 뱅킹, 온라인 주식거래 등 다양한 형태로 이루어지고 있다. 디지털 기술과 인터넷의 폭발적인 발전으로 금융기관은 적은 비용으로 기존의 서비스를 뛰어넘어 전혀 새로운 가치를 전달하는 금융 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 그러나 이에 따라 새로운 경쟁자들의 진입도 거세지고 있다. 예를 들어, 정보통신업체인 삼성, 애플, 구글, 카카오가 모바일 결제시장 선점을 위한 치열한 경쟁을 펼치고 있다. 한편, 세계적 수준의 경제적 혼란을 초래한 2007-08년 글로벌 금융 위기로 (전략적) 비용절감 방안을 찾는 것도 국내외 금융기관의 중요한 도전과제가 되었다 [4].

 

디지털 금융 시대에 금융기관이 (전략적) 비용절감 방안을 찾고, 전례 없는 고객가치를 전달함으로써 새로운 경쟁우위를 확보할 수 있는 방안이 무엇일까?

 

국내외 금융기관은 디지털 금융의 도래로 조직 내에 방대하게 축적되고 있는 (빅)데이터의 활용에 주목하고 있다. 이런 이유로 국내에서도 금융권, 특히 신용카드사들이 빅데이터 활용에 가장 적극적인 것으로 조사되었다 [5].

예를 들어, 신한카드와 삼성카드는 빅데이터를 전담하는 조직을 신설하거나 기존 조직을 확대 개편하고, 고객관련 빅데이터 분석을 기반으로 회원에게 할인 및 포인트 적립 등 맞춤형 혜택을 제공하는 CLO(Card Linked Offer) 서비스를 출시하고 있다. 한편, 2014년 7월 대한상공회의소가 국내 기업 500개사를 대상으로 빅데이터 활용 현황을 조사한 결과, 대부분의 국내 기업들은 빅데이터를 기업경영에 적극적으로 활용하지 않고 있는 것으로 파악되었다.

 

그러나 국내 금융기관은 빅데이터 분석 기술들 중에서 data mining이나 BI(Business Intelligence)와 같은 데이터 중심의 분석에만 초점을 맞추고 있다. 이에 반해, ING Bank와 Rabobank와 같은 유럽의 선도적인 금융기관들은 data mining, machine learning, text mining과 같은 데이터 중심의 분석과 함께 프로세스 중심의 분석에 초점을 맞춘 프로세스 마이닝을 적극적으로 활용하고 있다. 특히, Rabobank는 다수의 프로세스 마이닝 프로젝트를 수행하여 수백만 유로의 비용을 절감하고 있다. Rabobank가 프로세스 마이닝을 조직에 성공적으로 도입한 과정과 프로세스 마이닝 프로젝트들을 효과적으로 수행하는 방안에 대한 이해는 (빅)데이터 분석과 활용으로 (전략적) 비용절감 방안을 찾고, 새로운 고객가치를 전달하려는 국내 금융기관에게 많은 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

 

프로세스 마이닝의 개념

 

디지털 금융 시대의 도래로 어떤 활동들이 언제 누구에 의해서 수행되었는가에 대한 구체적인 정보를 담고 있는 많은 데이터가 IT 시스템(예, ERP, CRM, 워크플로우, PDM, IT Service Management, 레거시 시스템, 데이터웨어하우스, 엑셀 등)에서 획득 가능하다. 이러한 환경에서 기저가 되는 프로세스를 이해하고, 의사결정을 통한 조치를 취하기 위해서는 IT 시스템의 데이터에서 프로세스 관점의 통찰력을 빠르게 확보할 수 있는 방안이 요구된다.

프로세스 마이닝은 자동으로 프로세스 수행 데이터를 분석하고, 발생했던 실제 프로세스 흐름을 시각화함으로써 비즈니스 프로세스의 전체적인 모습을 빠르고 객관적으로 파악하도록 도와주는 새롭고 흥미로운 기술이다. 전 세계 수백 개의 조직들이 프로세스 마이닝의 도입을 통한 비용절감, 낭비 제거, 가치혁신 등의 효과를 얻고 있다 [6].

 

Rabobank 소개

 

Rabobank는 네덜란드 위트레흐트(Utrecht)에 본사를 두고, 은행업무와 금융 서비스를 제공하는 다국적 기업이다. Rabobank는 식량 농업 금융(Food and Agriculture Financing) 분야의 글로벌 리더이며 약 56,000명 이상의 종업원을 고용하고 있다. 뱅커지(The Banker) 기준 2013년 글로벌 29위의 은행으로 선정되었고, Global Finance의 “the world’s safest banks” 조사에서는 10위를 차지했다.

 

Rabobank의 비용절감

 

재작업은 기업에게 업무량과 비용을 가중시키고, 고객을 위한 프로세스 완료 시간을 지연시키고, 추가 작업으로 이후 업무들의 완료시간을 연속적으로 지연시키게 된다. 이러한 이유로 Rabobank는 프로세스 마이닝을 통해서 재작업의 발견과 제거를 위해서 노력했다. 아래의 그림과 같이, 보증 계약(warranty contract)에 따라서 고장 난 하드웨어에 대한 수리 요청(인시던트)들이 공급업체에게 전달되었다. 그러나 Rabobank는 프로세스 마이닝 분석을 통해서 이러한 요청들이 IT Help Desk로 빈번하게 되돌아옴을 발견했다. 그 이유는 고장 난 하드웨어의 문제를 확인할 수 있는 충분한 정보가 공급업체에게 제공되지 않았기 때문이다.

 

 

대상 프로세스에서 일하고 있는 직원들은 수리 요청 케이스들이 이렇게 빈번하게 되돌아오는 것을 알지 못했다. 개별 직원은 몇 개의 그러한 케이스들만을 다루었다. 개인 수준에서는 몇 개의 추가 작업일 수 있으나, 회사 수준에서는 상당한 낭비가 되었다. 비즈니스 분석가와 프로세스 이해관계자들은 프로세스 마이닝을 이용해서 상호작용 워크숍 세션에서 대상 프로세스를 분석하고, 해결책을 논의했다. 발견된 문제점에 대한 해결책으로, 하드웨어 부품들에 바코드 스티커를 부착하는 것이 제안되었다. 이를 통해서 재작업 비율이 급감하여 고장 난 하드웨어에 대한 수리 요청(인시던트)들의 관리가 크게 향상되었다.

 

Rabobank의 프로세스 마이닝

 

1) 프로세스 마이닝은 Rabobank에 어떻게 소개되었나?

 

빅데이터가 금융 분야의 중요한 흐름이 되면서 Rabobank도 빅데이터의 장점을 활용하여 자신의 비즈니스를 개선할 수 있는 방안에 많은 관심을 가졌고, 구체적인 빅데이터 추진계획을 수립하였다. 또한 빅데이터 추진을 전담할 ‘Advanced Data Analytics’라는 부서가 설립되었고, 이 부서의 비즈니스 컨설턴트인 Frank van Geffen이 처음으로 프로세스 마이닝을 Rabobank에 소개하였다. 이 부서는 현재 빅데이터라는 큰 범주 하에서 data analysis, advanced analysis, machine learning, text mining, process mining을 포함한 심층적 분석을 수행하고 있다.

 

2) POC(Proof of Concept) 프로젝트가 수행될 수 있도록 조직을 어떻게 설득했나?

 

몇 년 전에 Frank van Geffen이 프로세스 마이닝을 Rabobank에 처음 소개했을 때 이 기술은 매우 생소한 것이었다. 그는 프로세스 마이닝으로 혜택을 얻을 수 있는 프로젝트와 프로세스에 관여하고 있는 실무자들에게 이 기술을 소개했다. 동시에 그는 경영자들을 모아서 그들의 핵심 비즈니스 이슈(critical business issue)에 대해서 토론했다. 이때에는 글로벌 금융 위기가 한창이었기 때문에 비용절감이 POC 프로젝트 추진을 위한 핵심 동인으로 선정되었다. 결국 프로세스 마이닝 POC 프로젝트는 빅데이터 POC 프로젝트 범주에 포함되어 1년 동안 수행되었다. 많은 빅데이터 기술들 중에서 프로세스 마이닝은 프로세스를 바라보는 새로운 방식을 제공해 주기 때문에 매우 가치 있는 것으로 판명되었다.

 

3) POC(Proof of Concept) 프로젝트 수행을 위한 팀 구성은 어떻게 이루어졌나?

 

프로세스 마이닝 POC 프로젝트를 포함한 빅데이터 POC 프로젝트들의 수행을 위해서 조직에서 기꺼이 시간을 투자할 수 있는 ‘열광적인 전도자들(enthusiastic evangelists)’로 구성된 작은 팀이 만들어졌다. 이들은 빅데이터 활용에 매우 큰 관심을 가지고 있었고, 프로세스와 데이터 분석이 조직의 비즈니스를 크게 개선할 수 있다고 믿고 있었다. 이들은 결국 POC 프로젝트의 성공에 크게 기여했다. POC 프로젝트 수행역량을 갖춘 작은 팀을 만들고, 확산될 때까지는 시간이 필요하다는 것을 인식하는 것이 필요하다.

 

4) 프로세스 마이닝 프로젝트를 시작할 때의 핵심 동인은 무엇인가?

 

Rabobank가 고급 데이터 분석과 프로세스 마이닝을 시작할 때의 명확한 목표는 ‘진정한 가치를 뽑아내고 만들어 내는 것’이었다. 앞에서 언급한 것처럼, 글로벌 금융 위기가 한창인 때에 이러한 노력들이 이루어졌다. 그러므로 정해진 목표의 달성에 기여할 수 있는 프로세스 마이닝 프로젝트 시작을 위한 하나의 핵심 동인은 ‘비용절감’이다. 이것은 현재 수행되고 있는 프로세스 마이닝 프로젝트에도 그대로 적용되고 있다. 두 번째 핵심 동인은 프로세스를 파악하고, 고객이 실제로 무엇을 하는가를 이해해서 고객을 위한 새로운 가치를 전달하는 것이다.

 

5) 핵심 동인 중 하나인 새로운 고객가치 전달 사례를 소개해 준다면?

 

Rabobank의 대출 프로세스(mortgage process)를 분석하고 개선하는 것이 이에 해당된다. 프로젝트 팀은 대출 프로세스(특히 프로세스 상에서 고객들이 무슨 일을 하는지)를 이해하기 위해서 프로세스 마이닝을 사용했다. 이 팀은 대상 프로세스의 핵심성과지표들(KPIs) 을 이미 알고 있었다. 프로세스 마이닝 분석을 통해서 몇몇 핵심성과지표들의 유효성을 증명할 수 있었다. 그러나 프로세스 마이닝 분석으로 고객의 행동을 이해하게 됨에 따라서 일부 핵심성과지표들은 고객을 위한 가치 전달을 저해하고 있음을 발견했다. 그래서 이러한 핵심성과지표들에 대한 조정이 이루어졌다.

 

6) 프로세스 마이닝은 Rabobank에서 어떤 용도로 사용되고 있고, 어떤 프로세스들이 분석되고 개선되었나?

 

Rabobank는 Advanced Data Analytics 부서에서 사용하는 중요 기술들 중의 하나인 프로세스 마이닝을 사용하여 많은 일들을 하고 있다. 예를 들어, Rabobank는 프로세스를 자세히 검토하는 새로운 방법으로 프로세스 마이닝 기술을 조사했다. 그 결과 프로세스 마이닝이 보통의 접근법(예, machine learning 또는 manual process analysis)보다 빠른 결과를 도출할 수 있음을 발견했다. 또한 프로세스 마이닝은 예전에는 쉽게 얻을 수 없었던 많은 새로운 통찰력(예, 비효율적인 프로세스에 대한 개관과 프로세스 상의 병목 현상, 비용 낭비의 파악 등)을 제공한다. Rabobank는 프로세스 마이닝을 활용하여 대출(mortgage) 프로세스, HR 프로세스, SAP 구매 프로세스, 인시던트 관리(IT 시스템 장애 처리) 프로세스 등을 포함한 다수의 프로세스들을 분석 및 개선하고 있다.

 

7) 프로세스 마이닝은 다른 개선 기법들과 어떻게 연결되고 있나?

 

프로세스 마이닝이 Lean Six Sigma 프로젝트들과 연결되어 사용될 때 개선 과제들이 사실에 기반을 두고 도출되고, 추진될 수 있다는 장점을 가진다. 이러한 장점으로 Rabobank는 프로세스 마이닝을 Lean Six Sigma와 연결해서 높은 수준의 성과를 달성할 수 있었다. 한편, Lean Six Sigma 프로젝트를 수행할 때는 다양한 인력 구성을 하는 것이 중요함을 발견했다. 최고의 프로젝트 결과는 Lean Six Sigma 컨설턴트들과 프로세스 마이닝 컨설턴트들이 협업할 때 달성되었다. 다시 말해서, 프로세스 마이닝 컨설턴트들만이 독자적으로 Lean Six Sigma 프로젝트를 수행하거나, Lean Six Sigma 컨설턴트들만이 독자적으로 프로세스 마이닝 분석을 수행하는 것은 효과적이지 않았다.

 

8) 프로세스 마이닝 프로젝트를 수행할 때의 걸림돌은?

 

극복해야 하는 많은 걸림돌들이 있지만 가장 큰 걸림돌은 데이터를 얻는 방법이다. 대부분의 프로세스 단계들이 IT 시스템에 이미 기록되어 있다. 그럼에도 불구하고 데이터를 얻는 것은 여전히 힘든 작업이다. 때때로 데이터들이 다양한 포맷으로 존재했고, 일부 속성들이 누락된 데이터도 있었다. IT 시스템에서 의미 있는 프로세스 데이터를 추출하고자 할 때의 방법은 케이스 아이디(Case ID) 를 파악하는 것이다. 그런 다음에 케이스 아이디에 대응하는 액티비티, 타임스탬프, 속성들을 찾는 것을 시도해야 한다.

 

9) 프로세스 마이닝 수행을 위해서 활용하는 도구는 무엇인가?

 

프로세스 마이닝의 수행을 위해서 Rabobank는 유용성 때문에 Disco의 사용을 가장 선호한다. 그런데 탐색적인 용도로 오픈 소스 도구인 ProM도 활용된다. 그러나 ProM은 다루기 힘들고 사용자 편의성이 떨어진다. 일부 BPMS suites은 프로세스 마이닝 기능을 포함하고 있으나, Disco는 독립적인 프로세스 마이닝 도구이다. Rabobank는 프로세스 마이닝 분석을 일상적인 업무에 통합하려고 하기 때문에 독립적인 도구의 사용을 지지하고 있다. 그런데 기술과 도구를 선정할 때의 가장 중요한 기준은 새로운 비즈니스 가치의 도출에 정말로 도움을 줄 수 있느냐의 여부이다.

 

10) 수많은 프로세스 마이닝 프로젝트의 수행에서 얻은 가장 중요한 충고는?

 

일단 작은 것부터 시작하라는 것이다. POC 프로젝트를 시작할 때는 프로젝트 팀이 파악할 수 있고 데이터가 쉽게 얻어질 수 있는 범위나 프로세스에 집중하는 것이 좋다. 즉, 프로세스 데이터들이 여러 시스템에 분산되어 있는 프로세스에 대한 분석부터 시작하지 말고, 단일 시스템에서 데이터가 추출될 수 있는 프로세스에 집중할 필요가 있다. 또한 기술에 초점을 맞추지 말고, 얻을 수 있는 비즈니스 가치에 초점을 맞추는 것이 필요하다. 마지막으로, 계속해서 프로세스 마이닝 프로젝트를 수행하고, 얻어진 데이터를 파헤치라는(dig) 것이다. 분명히 많은 걸림돌에 부딪힐 수 있지만 계속 추진하고 밀어붙이다 보면 결과와 보상이 있을 것이다.

 

11) Rabobank가 추구하는 방향은?

 

Rabobank는 프로세스 마이닝을 전사에 더욱 확산시키면서 Simulation, Complex event processing, Predictive modelling, Real-time process control 분야로 확대해 나갈 계획을 가지고 있다 [8].


 

 

국내 금융기관을 위한 제언

 

Rabobank 사례에서 도출될 수 있는 국내 금융기관을 위한 시사점은 다음과 같다.

 

  • 디지털 금융에 많은 투자를 한 국내 금융기관은 새로운 경쟁우위의 확보를 위해서 조직 내부에 축적된 프로세스 수행에 관한 방대한 데이터를 활용할 필요가 있다.

 

  • 빅데이터 활용에 많은 관심을 가지고 있는 국내 금융기관은 프로세스 마이닝의 도입을 통해서 비용절감과 고객을 위한 새로운 가치창출의 효과를 얻을 수 있을 것이다.

 

  • 프로세스 마이닝 POC(Proof of Concept) 프로젝트의 수행을 위해서 ‘열광적인 전도자들’로 팀을 구성하고, 단기간에 성과를 낼 수 있도록 단일 시스템에 기반을 둔 프로세스를 분석해야 한다.

 

  • 조직에서 이미 수행하고 있는 Lean Six Sigma와 같은 다른 개선 기법들과의 연결을 통해서 높은 수준의 성과를 달성할 수 있다. 관련 프로젝트를 수행할 때 다양한 분야의 전문가들(예, 프로세스 마이닝 컨설턴트와 Lean Six Sigma 컨설턴트 등)이 함께 참여할 필요가 있다.

 

  • 기술이나 도구에 초점을 맞추지 말고, 프로세스 마이닝을 통해서 얻을 수 있는 비즈니스 가치에 초점을 맞추는 것이 중요하다. 또한 많은 걸림돌이 있을 수 있지만 지속적으로 관련 프로젝트들을 수행하고 확보된 데이터를 파헤치면(dig) 큰 보상을 얻을 수 있을 것이다.

 

Reference

 

[1] 최희갑∙김경원, “디지털 금융 대혁명”, 삼성경제연구소, 2002

 

[2] 허찬국∙안순권∙김창배, “글로벌 금융위기의 파장과 대응방안”, 한국경제연구원, 2009.02

 

[3] 김지웅∙허준∙김장일, “빅데이터의 금융기관 활용 사례”, 전자공학회지, 2013.08

 

[4] 서정호, “금융그룹의 비용절감을 위한 제도개선 과제”, 한국금융연구원, 2010.04

 

[5] 나성호, “카드사의 빅데이터 활용 추세 및 과제”, 하나금융연구소, 2014.12

 

[6] van der Aalst, W.M.P., “Process Mining: Discovery, Conformance and Enhancement”, Springer, 2011

 

[7] van der Heijden, T.H.C., “Process Mining Project Methodology: Developing a General Approach to Apply Process Mining in Practice”, Eindhoven Master of Science, 2012

 

[8] Frank van Geffen, “The Success of Process Mining at Rabobank”, Process Mining Camp 2014

 

 

Fluxicon제공 | PMIG 번역 ( e-mail: info@pmig.co.kr  website: http://www.pmig.co.kr/ )