'금융 영업점'으로 확산되는 로봇자동화, 무엇에 주목하나 [기획/2022 금융IT- RPA⑤]

박기록 2022.06.30 15:02:37

* 본 기사는 <디지털데일리>가 7월초 발간할 예정인 [2022년 디지털금융 혁신과 도전]에 게재된 내용을 재편집한 것으로, 편집사정상 책의 내용과 일부 다를 수 있습니다. 
2022년 금융권의 RPA(로봇프로세스자동화)는 본점내 자동화업무에서 '영업점' 업무 자동화 중심으로 무게중심이 이동했다. 

이 과정에서 1인1봇(개인봇)의 필요성이 더욱 증대됐고 RDA(Robotic Desktop Automation), AI-OCR, 또한 보안과 관리의 효율성을 확보하기위한 CoE(통합관제), 직원 업무 생산성 향상을 위한 '프로세스 마이닝' 등 보다 진화된 개념의 RPA 혁신 기술들이 필연적으로 부각되고 있다. 

'영업점 RPA'는 기존 본점내 업무의 자동화와는 질적으로 다른 상황과 관점이 요구된다는게 RPA 전문가들의 조언이다. '완벽한 자동화'에 대한 강박보다는 RPA가 보조적으로 직원의 생산성 증진에 활용되는 것에 초점을 맞춰야한다는 주문이다. 즉, 직원을 대체하는 개념으로 RPA에 접근해서는 여전히 현실적인 괴리에 봉착할 수 있다는 얘기다.    

앞서 국민은행은 지난 4월, RPA를 통한 영업점 업무자동화를 ‘자동이’(RPA) 업무로 부르고 이 ‘자동이’업무가 이제는 ‘영업점 디지털 도구화 정착’ 및 본부직원 스스로 개발하는 단계로 전환했다고 밝힌 바 있다. 

국민은행에 따르면, 4월말 기준 총 240개 업무에 RPA기반의 업무자동화를 구현했으며 이중 영업점 적용 업무는 총 61개다. 특히 61개 업무 중 직원이 의뢰하지 않고도 특정 조건하에서 자동으로 업무를 수행하는‘자동이(RPA)’만 36개에 이른다. 아울러 국민은행 본부 부서 또한  ‘RPA퍼스널봇’을 통해 직원 스스로 RPA를 발굴 및 개발할 수 있는 토대를 마련했다. 

IBK기업은행은 올해 총 3단계로 예정된 RPA 고도화사업중 올해 2단계 사업을 진행하고 있다. RPA 2단계 사업을 통해 데이터기반 본점 및 영업점 업무프로세스 자동화에 나설 계획이다. 올해 200개 이상 업무를 자동화해 연간 200만 시간으로 인력 업무 시간 단축을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 보고 있다. 앞서 기업은행은 효율적인 자동화 업무 산출을 위해 본부부서와 영업점의 업무분해 및 현황작성을 통해 본점과 영업점의 업무프로세스를 철저하게 분석했다. 
우리은행은 올해 4월, 고객 상담용 RPA프로그램인 '상담 도우미'를 고도화해 확대 운영에 들어갔다. ‘상담 도우미’는 지점 직원이 고객을 상담하면서 필요한 부동산 등기부등본 출력과 같이 단순·반복적인 각종 업무를 자동화한 프로그램이다. 이번 고도화로 직원들은 매일 반복되는 업무를 사전 설정해 PC를 켜자마자 자동실행할 수 있고 매일 꼭 해야 하는 업무도 잊지 않도록 원하는 시간에 자동 알림 기능도 추가했다. ​특히 여러 단계의 복잡한 업무도 '상담 도우미'의 검색창에 입력만 하면 키워드를 분석해 한 번에 처리할 수 있도록 했다. 앞서 우리은행은 지난해 8월부터 RPA 고도화 3단계 사업에 착수한 바 있다. 

신한은행은 지난해말 영업점별 맞춤형 업무 자동화 RPA 시스템인 ‘지점봇(Bot)’ 시범사업을 구현했다. ‘지점봇’은 신한은행이 선정한 핵심 RPA 고도화 사업으로 국민주택채권 대량 발행과 같이 특정 영업점에서 반복적으로 발생하는 업무를 RPA 기술로 영업점별 맞춤형 자동화를 구현하는 사업이다. 지점봇을 통해 특정 영업점의 업무 효율성을 확보하여 영업점 직원들은 고객 상담에 더욱 집중할 수 있도록 했다. 

신한은행은 지난 2019년부터 본점 중심의 약 170여개 업무 프로세스 자동화를 적용했고, 2021년 RPA 고도화 사업을 통해 전국 800여개 영업점을 대상으로 한 알파봇(RPA Bot)을 전면 시행한 바 있다. 신한은행은 ‘알파봇’ 서비스의 경우, 직원용 챗봇인 ‘AI 몰리’에도 함께 구현돼 외근중에도 모바일을 통해 당일 이자 납부 안내, 신용평가 정보 자동입력 등의 업무처리도 가능하도록 했다. 

BNK경남은행은 지난해 11월, RPA시스템사업 중 3단계를 완료했다. 이를통해 본부 부서와 영업점 업무 가운데 ▲영업점 일괄입금 ▲영업점 결재서류 페이퍼리스▲퇴직연금 과세이연 등 영업점 업무에 집중해 자동화가 이뤄졌다. 특히 영업점 일괄입금의 경우 고객으로부터 각종 이체 자료를 입수하고 시스템에 등록하는 절차를 자동화했다. 이를 통해 영업점 직원들은 자료 검증과 최종 이체만 수행하게돼 자료 입수·등록 절차에 대한 번거로움이 해소됐다. BNK경남은행은 3단계 완료로 연간 2만4000시간의 업무량이 감축될 것으로 보고 있다.

KDB산업은행은 올해 하반기부터 RPA 2차 사업에 착수한다. 지난해 1차 사업을 통해 40여개 업무를 자동화한 산업은행은 2차 사업을 통해 20여개 업무를 추가로 자동화할 계획이다. 수출입은행은 올해 4월부터, 비대면 ‘기업금융 전용 디지털플랫폼’의 본격 가동에 들어갔다. 이를통해 여신 신청, 약정체결, 각종 증명서 발급에 이르는 기업금융 전반의 절차가 전면 비대면으로 가능해졌다. RPA·OCR 등을 활용한 내부업무 디지털화에 따른 성과다.

2금융권에서는 보험업계를 중심으로 RPA의 고도화가 여전히 활발하다. 지난 2019년에 상당수의 보험사들이 1단계 RPA사업을 진행했으며 이후 각 사별 업무 특성에 맞는 고도화 과정에 돌입할 상태다. 

롯데손해보험은 지난해 3월부터 18개 부서, 30개 업무에 대한 RPA 2차 도입에 착수해 올해 5월 안정화 작업까지 마쳤다. 이번 2차 사업을 통해 고객이 이메일로 접수한 장기보험 청구서류를 RPA를 통해 자동 등록하도록 함으로써 처리 시간과 오류를 줄이고 주말에도 자동 처리가 가능해졌다. 롯데손보는 향후 RPA 도입을 원하는 업무·부서에 대한 상시 개발 체계를 도입하고, AI·챗봇 등 채널시스템과의 연계도 추진할 계획이다. 

앞서 롯데손보는 해외직구 가전제품 수리비로 범위를 넓힌 ‘렛:세이프(let:safe)’ 제품보증연장보험을 출시한 바 있다. 아울러 롯데손보는 전종목 모바일 보험금 청구시스템과 질병 인수심사(U/W)업무에 대한 자동화도 구현했다. 

NH농협생명은 지난해 5월부터 6개월간의 일정으로 2단계 RPA 고도화 업무에 RPA를 적용하고 올해 1월부터 본격적인 가동에 들어갔으며, DGB금융그룹 계열의 보험사인 DGB생명은 최종적으로 9개 부문의 업무에 RPA를 구현하고 올해부터 본격적인 자동화 업무를 구현했다.

증권 및 금융투자업계에선, 현대차증권이 올해 1월 RPA프로젝트를 통해 13개 부서, 35개 업무로 자동화대상 업무 범위를 확대했다. 현대차증권은 지난해부터 진행된 고도화 프로젝트를 통해 기존 유인봇(사람이 PC에서 직접 실행) 체계 시스템을 무인봇 시스템으로 업그레이드했다. 로봇 팀장 등의 신규 기능 등을 통해 효율성을 높이는데 더욱 주력했다. 펀드, 퇴직연금 등의 업무 자동화 외에도 보안영역까지 자동화를 확대 적용, 점검 및 업데이트 등을 자동화함으로써 보안 부문도 강화했다.

#[2022년 RPA 현장] 부산은행 “올해는 영업점 업무자동화 혁신에 중점”

BNK금융그룹의 핵심 계열사인 부산은행은 지난 2018년부터 RPA에 기반한 업무프로세스 혁신을 선도적으로 진행해왔다. 

지난 4년간의 RPA를 통한 업무 혁신의 성과를 통해 부산은행 직원들을 단순 반복업무에서 해방시켜 보다 생산적인 일에 집중할 수 있게 만들었고, 전체적으로 은행의 생산력 증대와 함께 궁극적으로 대고객 편의성 증대로 나타나는 결과로 이어졌다.

부산은행은 현재 국내 금융권이 직면하고 있는 RPA기반의 업무자동화, 그리고 ‘초자동화’를 위한 여정을 밟고 있다. 지난 2018년부터 단계적으로 확장되기 시작한 RPA 자동화 혁신 결과, 부산은행은 2021년에는 연간 96개 업무, 18만1000시간(누적기준)절감을 달성했다. 

올해는 ‘영업점 업무 간편화’ 확대를 중심으로 프로세스 혁신에 집중할 계획이다. 업무 프로세스의 혁신의 대상이 그동안의 후선업무 중심에서 이제는 창구업무 중심으로 확대되는 것인데, 이는 부산은행의 RPA 로드맵이 예정된 수순으로 전개되고 있음을 의미한다. 

한편으론 부산은행은 지난 4년간 RPA 기반의 업무 프로세스 혁신 과정에서 나타났던 기술적, 운영상의 문제점들을 개선하는데도 적극적으로 주력할 방침이다. 이는 부산은행 뿐만 아니라 RPA 기반의 업무 프로세스 혁신을 시도하고 있는 국내 대부분의 금융회사들도 동일하게 직면하고 있는 고민이다.

부산은행이 ‘2022년판 디지털금융 혁신과 도전’ 출간에 맞춰, <디지털데일리>가 질의한 RPA 혁신 성과에 대해 밝힌 내용을 중심으로, 주요 현안에 대한 부산은행의 전략을 다음과 같이 정리한다.(*편집사정상 책에 게재된 <표>는 생략합니다.)
◆부산은행이 지향하는 ‘디지털전환’전략에 있어, 2022년 프로세스 혁신(PI)의 지향점은?
  
= 영업점의 비효율 및 불편을 제거 고객께 편익를 제공할 수 있는 영업점 디지털 전환에 지향점을 두고 있다.  관련된 사업으로 영업점 페이퍼리스(Paperless) 전영업점 확산을 통한 내부 업무의 효율성을 높일 뿐만 아니라, 고객에게도 영업점 창구에서 편리한 디지털 금융 경험을 제공할 계획이다. 또한 RPA를 통한 영업점 업무 자동화 영역을 확대해 영업점 직원의 업무량을 경감하고 조금 더 고객에게 다가 갈수 있는 친숙한 은행으로 변화할 수 있도록 노력할 것이다. 이와함께 이같은 영업점 업무 혁신을 통해 금융 소외계층의 금융 접근성을 높이고, 은행 영업점이 없거나 부족한 지역에 ‘디지털데스크’를 배치해 지역은행으로서 충실한 역할을 수행할 계획이다.

◆올해 RPA 고도화 사업은 무엇이며, 이를 포함한 중점 프로세스 혁신 대상 업무는?

= 2021년12월 RPA 운영실을 확대 이전하고 인원을 충원했다. 아울러 RPA 적용 업무 발굴하는 기획과 개발(운영 포함)업무를 분리해 보다 효율적 운영 조직과 인프라를 개선했다. 지금까지는 기존 단순, 반복적인 고객과 직접적인 관계가 없는 본부 업무와 영업점 업무 중 보조적 업무의 자동화 업무였다면, 올해는 영업점 본연의 업무에 대한 프로세스 혁신에 본격적으로 나서고 있다.

즉, 영업점 대고객 업무와 직접 관계가 있는 영업점 여신업무 중 여신품의, 기한연기업무 등을 자동화함으로써 실질적인 영업점 직원의 업무 경감을 체감할 수 있도록 할 예정이다. 또한가상화 서버에서 물리적 서버로 이전하여 RPA 운영의 안정성도 동시에 확보할 계획이다. 이를 통해 영업점 직원의 일하는 방식을 혁신적으로 개선할 수 있는 계기가 될 수 있을 것으로 기대하고 있다.

◆기존 RPA 도입 과정에서 나타났었던 예상치 못했던 어려움이 있었다면 무엇이며 극복 방안은? 

= 지난 2018년 시범사업을 시작으로 고객과 직접적인 관계가 없는 후선업무 중 단순 반복적인 업무부터 시작해, AI OCR 활용 자동화 영역을 확장했다. 올해 4월말 기준으로 약 32만시간을 절감했다.

다만 그동안 RPA 도입과정에서 나타난 문제점도 있다. 크게 개발측면과 운영측면 2가로 구분할 수 있는데 먼저 개발 측면을 보면, RPA의 현실적인 기술적 한계를 감안하지 않은데 따른 보완이 필요했다. 잦은 오류 등으로 현업 담당자의 지속적인 개입을 요구하게 되는 경우가 있었다. 초창기 OCR의 낮은 텍스트 인식률 등이 대표적이다. 결국 AI OCR를 도입하여 문제를 해결 할 수 있었다.
운영 측면에서보면, 기존 시스템의 잦은 변경에 대한 통제가 되지 않아 오류가 발생한 사례가 많았다. 이를 해결하기 위해 일부 프로세스를 커맨드(COMMAND)방식으로 변경해 잦은 오류를 극복할 수 있었다.

◆국내 금융권은 이제 RPA 범용화에 따른 ‘통합 관제’의 문제, 1인1로봇, 영업점 로봇의 확산, 챗봇 고도화 등 새로운 혁신 과제에 대한 부산은행의 대응 전략은 무엇인가.

= 현재 부산은행은 111개 업무를 RPA 로봇이 수행하고 있다. RPA의 효율적인 운영 관리를 위한 ‘통합 관제 시스템’ 구축을 최우선적 과제로 검토 중에 있으며 이후 사용 편의성, 정보의 공유, 통계/모니터 등을 용이하게 할 수 있는 RPA 포털 시스템을 검토할 예정이다.

◆BNK금융그룹 RPA전략이 기존처럼 계열사별로 진행될 것인지, 아니면 일종의 표준 플랫폼화를 통해 그룹 계열사들이 공유하는 모델로 갈 것인지 예상한다면?  

= 현재는 각 계열사별로 RPA 기반의 프로세스 혁신 상버을(사업을?) 진행하고 있으며, 그룹의 이상적인 모델이 선정되면 통합을 검토 할 수 있다.

◆‘업무 자동화의 불연속’적인 부분을 고려해 기존 RPA솔루션이 보완해야할 기능상의 요구사항 또는 인력을 통한 보완 전략은 무엇인가.

= 대부분의 RPA 프로세스는 규칙에 의해 정해진 틀에 따라 반복 업무를 수행하는 형태이지만 조금의 규칙 변경이 있거나 하게 되면 오류가 발생하는 등 완전한 무인 대체가 어려운 것이 현실이다. 
최근에는 이런 문제점을 해소하기 위해 인지기반(자동 자료 분석, 얼굴인식, 자동 번역 등)의 봇을 도입해야 된다는 지적이 나오고 있다. 

그러나 금융권의 경우 조금의 오류처리에도 금융사고 우려 등 다소 한계가 있는 것도 사실이다. 따라서 이러한 인지기반의 솔루션 도입보다는 데이터와 RPA기술, 보안기술을 융합하여 데이터를 중심으로 하는 RPA 처리방식이 효율적일 것이라고 판단하고 있다. 즉, 기존의 백오피스 프로세스(계정단말, 정보단말, 의사소통시스템, 재무관리시스템 등 기타 UI기반 시스템)에 완전히 의존하기보다 데이터(DB 등)와 직접적으로 연계해 기존 백오피스 상의 내용 인식과 판단을 줄이는 것이다. 

반면 기존의 지능형 시스템 (챗봇 등), 사람, 백오피스와 함께 계정계DB, 정보계DB 등 모든 기능 블록들을 하나로 묶어주는 접착제처럼 RPA를 활용하는 것이 효율적일 것으로 보고 있다. 이는 현 시점 레거시 개발을 위한 IT인력 부족현상 등에도 유용하다고 판단하고 있다. 한편 인력 부분에서도 이제는 초보적인 단순 기술인력 보다는 기술과 프로세스를 이해할 수 있는 프로세스 분석가가 필요하다고 판단하고 있다.