뱅킹과 금융 비즈니스 프로세스에는 과도한 반복 작업이 포함되므로, 뱅킹 자동화 기술에 이상적입니다. 그리고 이러한 디지털 전환의 일부에는 투자와 사기 탐지 시스템을 위한 복잡한 자동화 도구의 개발이 포함되지만, 가장 중요한 이점 중 일부는 이러한 기관 내에서 더욱 광범위하게 발견되는 더 작고 사소한 작업을 자동화하는 데에서 비롯되었습니다. 자동화 전환을 통해 은행은 데이터를 활용하여 현재 상품과 서비스 제공을 확장할 수 있습니다. 고객을 더 잘 알게 된다면 무엇을 할 수 있을까요?

뱅킹 업계는 특히 로보틱 프로세스 자동화(RPA), 문서 인공지능(AI) 같은 로우코드와 노코드 기술을 도입했습니다. 왜일까요? 이러한 기술은 투자가 거의 필요 없고 중단을 최소화하면서 도입할 수 있으며 일단 배포되면 사람의 개입이 필요하지 않고 최고 경영진에서 고객 서비스에 이르기까지 조직 전체에 유용합니다. 또한 기술이 금융과 소비자 생태계를 근본적으로 변화시키고 있는 지금이야말로 디지털 가속화의 다음 단계로 나아갈 절호의 기회입니다.

뱅킹 자동화의 이점

은행과 금융 기관이 제공하는 대부분의 상품과 서비스는 자동화와 관련이 있거나 그 혜택을 누리고 있습니다. 뱅킹 자동화 기술은 응답 시간을 획기적으로 단축하는 동시에 각 업무 시간의 가치를 높여줍니다. 그 외 뱅킹 자동화 이점은 다음과 같습니다.

신뢰도 향상신뢰도 향상

고객은 짧은 시간에 더 많은 업무를 처리하고 금융 기관과 상호작용을 통해 혜택을 받고 싶어 합니다. 온라인 뱅킹 서비스와 AI 지원 예산 도구와 같은 더 빠른 프런트엔드 소비자 애플리케이션은 이러한 필요를 훌륭하게 충족시킵니다. 백엔드의 뱅킹 자동화는 돈세탁 방지 노력을 개선하는 동시에 직원들이 새로운 비즈니스를 유치하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 했습니다. 그 결과 보다 개인적인 소통과 신뢰 수준이 높아졌습니다.

높은 정확도높은 정확도

뱅킹 자동화는 인적 오류와 이러한 작업을 완료하는 데 필요한 시간을 줄여서 비용 절감을 극대화합니다. 그 결과, 비즈니스 성과가 향상되고 운영 비용이 절감됩니다.

효율성효율성

뱅킹 자동화는 문서 처리와 같은 백엔드 프로세스를 단순화하는 접근 가능성이 가장 높고 경제적인 방법 중 하나가 되었습니다. 이러한 자동화 솔루션은 시간이 많이 소요되는 작업을 간소화하고 다운스트림 IT 시스템과 통합하여 운영 효율성을 극대화합니다. 또한 뱅킹 자동화를 통해 금융 기관은 데이터를 더욱 효과적으로 관리하고, 면밀하고 종합적으로 분석하여 새로운 효율성 기회를 파악할 수 있습니다.

확장성확장성

기존 소프트웨어 프로그램에는 종종 몇 가지 제한이 있어서 비즈니스 성장에 따라 확장하고 적용하기가 어렵습니다. 예를 들어, 한때 전문가들은 시장 동향을 파악하는 데 필요한 문서를 소싱하고 스캔하는 데 많은 시간을 보냈습니다. 결과적으로, 직원의 가용한 근무 시간이 성장을 제한했습니다. 오늘날 여러 사용 사례에서 뱅킹 자동화와 문서 AI가 이러한 장벽을 제거하는 방법을 보여 주었습니다.

더 나은 투자더 나은 투자

은행과 금융 서비스 산업은 이제 다양한 구조, 데이터 모델, 소스를 사용하여 대규모 데이터베이스를 유지관리할 수 있습니다. 그 결과, 투자 기회를 더 잘 식별하고 부실 투자를 조기에 발견하고 그 어느 때보다 빠르게 특정 고객과 투자를 매칭할 수 있습니다.

서비스 유연성서비스 유연성

은행 부문은 한때 금융 서비스 제공에만 집중했습니다. 오늘날, 이와 같은 기관 중 상다수가 새로 발견된 역량을 활용하여 금융 지식, 경제 교육, 재정 복지를 제공하고 있습니다. 이러한 새로운 뱅킹 프로세스에는 대중에게 저축, 투자 소프트웨어, 은퇴 정보를 지원하는 예산 책정 애플리케이션이 포함되는 경우가 많습니다.

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뱅킹 자동화의 사용 사례

금융과 은행 업계는 자동화에 이상적인 다양한 비즈니스 프로세스를 이용하고 있습니다. 많은 전문가들이 이미 RPA와 기타 자동화를 통합하여 워크로드를 줄이고 정확도를 높였습니다. 그러나 뱅킹 자동화는 이러한 프로세스 이상으로 확장되어 규정 준수, 보안, 조직 전체의 직원과 고객과의 관계를 개선할 수 있습니다.

대출 절차대출 절차

대출 기관은 뱅킹 자동화를 통해 대출 개시와 업무 할당 등 프로세스 전반에 걸쳐 효율성을 높입니다.

규제 준수규제 준수

뱅킹 자동화는 규제 요건을 충족하기 위해 신뢰할 수 있는 맞춤형 워크플로를 설계하는 데 도움이 됩니다. 또한 직원은 감사 추적을 사용하여 다양한 절차와 요청을 추적할 수 있습니다.

고객 서비스고객 서비스

디지털 혁신과 뱅킹 자동화는 고객 경험을 개선하는 데 필수적이었습니다. 예를 들어, 가장 큰 이점 중 일부는 고객 온보딩, 계좌 개설, 이체를 자동화함으로써 얻을 수 있었습니다. 챗봇과 기타 지능형 커뮤니케이션도 인기를 얻고 있습니다.

정보 보안정보 보안

InfoSec 전문가는 최소한의 수동 처리로 보안 문제를 관리하기 위해 정기적으로 뱅킹 자동화를 채택합니다. 이러한 시간에 민감한 애플리케이션은 위협에 대한 탐지와 대응력을 높이기 위해 자동화된 프로세스가 발생하는 속도에 의해 크게 향상됩니다.

인사인사

타임시트, 휴가 요청, 교육, 신입 직원 온보딩, 다양한 HR 프로세스가 이제 일반적으로 뱅킹 스크립트, 알고리즘, 애플리케이션을 통해 자동화됩니다.

부가 서비스부가 서비스

뱅킹 자동화는 금융 기관이 실시간으로 사람이 필요 없는 서비스를 더 많이 제공하려는 욕구를 촉진했습니다. 이러한 추가 서비스에는 여행 보험, 해외 현금 주문, 선불 신용 카드, 금/은 구매, 글로벌 송금이 포함됩니다.

뱅킹 자동화에 대해 자주 묻는 질문

새로운 금융 자동화 애플리케이션을 구현하기 위한 가장 가치 있는 방법은 세부 계획을 수립하는 데 생각보다 많은 시간을 할애하는 것입니다. 이 계획에는 다음 사항이 포함되어야 합니다.

  • 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업 목록을 통해 자동화 투자에 대한 가능한 최고의 수익을 얻을 수 있습니다.

  • 기술을 테스트하기 위해 소규모 프로세스를 자동화하기로 선택한 경우 배포 후 계획을 세우십시오. 관련된 모든 사람은 이 기술의 한계를 이해해야 합니다. 또한 성공할 경우 확장도 해야 합니다.

  • 자동화 작업이 모든 법률과 규정 준수를 충족하는지 확인하십시오.

  • 시작하기 전에 기술 구현에 대한 전체 승인을 받으십시오.

  • 기술을 완전히 구현하는 데 필요한 기술, 인프라, 전문 지식을 이용할 수 있는지 확인하십시오.

은행과 금융 업계는 디지털 가속화를 관리하기 위해 조직 전체에 대해 잘 알고 있는 경험 많은 개인으로 구성된 팀을 만드는 경우가 많습니다. COE(Center of Excellence)라고도 하는 이 팀은 지능형 자동화 기회와 비즈니스 프로세스를 혁신하는 새로운 방법을 모색합니다. 이들은 프로세스에 관련된 공급업체를 관리하고 인프라 투자를 감독하며 직원, 부서, 경영진 간의 연락을 담당합니다.

RPA와 기타 자동화 소프트웨어가 비즈니스 프로세스를 개선함에 따라 직무 역할이 변경됩니다. 결과적으로, 회사는 워크플로와 직무 설명을 모니터링하고 조정해야 합니다. 직원들은 불가피하게 추가 교육을 받아야 하며, 일부는 다른 곳에 재배치해야 합니다. 문서화도 변경될 것입니다.

비즈니스 프로세스 디지털화 이니셔티브의 시간과 위치에 따라 전체 디지털 트랜스포메이션 구현 계획이 결정되거나 중단될 수 있습니다. 관련된 위험을 줄이려면 기술을 배포할 최적의 시간을 신중하게 선택하십시오. 예를 들어, 금요일 오후 4시는 팀의 기술 전문가가 오후 5시에 퇴근한다면 비즈니스 프로세스를 변경하기에 위험한 시간이 될 것입니다. 숙련된 직원이 언제 새로운 기술을 배우고 오류를 찾고 다른 직원이 변화를 수용할 수 있도록 지원할 수 있는지 파악하십시오.

또한 프로세스를 디지털화할 위치를 신중하게 선택해야 합니다. 최고의 성공 기회를 얻으려면 변화에 덜 불리한 영역에서 기술 전환을 시작하십시오. 이 분야의 직원들은 변화를 열망하거나 최소한 열린 마음을 가져야 합니다. 또한 기술을 철저히 테스트하고 롤아웃하거나 사용을 확장하기로 결정할 때까지는 고객 대면 프로세스를 피할 수 있습니다.

새로운 자동화 서비스를 성공적으로 구현했다면 전체 구현을 평가하는 것이 필수적입니다. 무엇이 잘 되었는지, 어떤 아이디어가 기대만큼 잘 수행되지 않았는지 판단하고 미래의 뱅킹 자동화 구현 전략을 개선할 방법을 찾으십시오.

뱅킹 자동화의 미래가 어떻게 될지는 아무도 모르지만 일반적인 추측은 할 수 있습니다. 예를 들어 AI, 자연어 처리(NLP)와 머신 러닝은 뱅킹과 금융 산업에서 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 미래에 이러한 기술은 사람 없이도 고객에게 더욱 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 은행, 대출 기관, 기타 금융 기관은 상품과 서비스의 범위를 확장하기 위해 다양한 업계와 협력할 수 있습니다.

뱅킹 자동화 사용을 시작하는 방법

디지털 혁신이 복잡하고 압도적일 필요는 없습니다. 뱅킹 자동화를 최대한 활용하려면 세부 계획부터 시작하여, 간단하지만 적절하고 사용자 친화적인 기술을 채택하고, 시간을 내어 결과를 평가하십시오. 자동화 기술은 이제껏 투자한 것 중 가장 경제적이면서도 수익성 있는 투자가 될 수 있습니다.

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