Credem은 백오피스 프로세스 및 신용 확인과 같은 중요한 고객 서비스 관련 프로세스를 포함한 내부 프로세스를 분석하고 자동화하기 위해 IBM® Process Mining* 및 IBM Cloud Pak® for BusinessAutomation 솔루션을 선택했습니다. 목표는 모니터링 및 제어를 가능하게 하는 동시에 가치를 창출하고 비용을 절감하며 효율성을 높이는 것이었습니다. 두 솔루션은 독립적으로 선택되었지만 처음부터 상호 보완적이었습니다. 실제로 오늘날 IBM Process Mining은 IBM Cloud Pak for Business Automation의 기본 기능으로 포함되어 있습니다.

탁월한 고객 및 직원 경험을 제공한다는 비전을 실현하기 위해 Credem은 프로세스 및 자동화를 전문으로 하는 IT 플랫폼과 자동화 센터라는 우수 센터에서 협업하기 위해 IT 및 비IT 전문가로 구성된 그룹을 설립했습니다. 이 센터는 기술, 프로세스 및 뱅킹 전문 지식을 결합하여 주요 자동화 기술을 기반으로 통합 솔루션을 개발하며, IBM 자동화 솔루션을 선택하고 구현하는 데 중요한 역할을 담당했습니다.

IBM Process Mining을 통해 Credem은 기존 데이터를 사용하여 프로세스의 병목 현상을 식별하며 자동화를 통해 가장 시간 및 비용 효율적인 개선을 제공할 수 있는 영역을 식별할 수 있습니다. 또한 Credem은 이 솔루션을 사용하여 IBM Cloud Pak for Business Automation 또는 로보틱 프로세스 자동화(RPA)와 같은 자동화 도구를 사용할 때 예상되는 투자 수익을 계산할 수 있습니다.

Credem은 IBM Cloud Pak for Automation의 비즈니스 자동화 워크플로우 기능을 적용하여 여러 시스템 또는 레거시 애플리케이션에서 실행되는 비즈니스 프로세스를 현대화하고 관리할 수 있습니다. 또한, 은행의 다양한 시스템에서 비즈니스 규칙을 식별하고 단일 콘솔에서 해당 시스템 전반의 규칙을 중앙 집중식으로 관리하기 위해 IBM Cloud Pak for Business Automation의 운영 의사 결정 관리 기능을 활용하고 있습니다.

예를 들어, Credem은 IBM Process Mining을 사용하여 소매 고객에 대한 신용카드 확인 및 승인 프로세스에서 자동화할 수 있는 영역을 파악한 다음, IBM Cloud Pak for Business Automation의 비즈니스 자동화 워크플로우 기능을 적용하여 승인 시간을 4일에서 1일로 단축하고 연간 약 50만 유로를 절감했습니다.

“우리의 단기 목표는 종이 기반의 수동 프로세스를 자동화하고 모든 활동을 추적하며 필요에 따라 RPA를 적용하는 데 집중하는 것입니다. 목표는 직원들이 반복적인 작업에서 벗어나 더 가치 있는 활동에 집중할 수 있도록 가치를 창출하는 것입니다.” 라고 Credem의 자동화 센터 자동화 개발자인 Francesco Ferrara는 말합니다.

"장기적으로는 완전한 디지털 프로세스를 대폭 늘려 은행 아키텍처 및 IT 절차와 통합하고자 합니다."라고 Credem의 IT 프로세스 및 자동화 플랫폼 매니저인 Luca Bonfatti는 덧붙입니다. "이를 통해 인공 지능과 같은 다른 툴과 기능에 연결하여 IBM Cloud Pak for Business Automation의 비즈니스 자동화 워크플로우 기능을 활용할 수 있습니다. 비즈니스 프로세스를 은행 아키텍처와 완전히 통합하면 프로세스 마이닝 기능의 지원을 받아 빅데이터를 관리하고 점점 더 효과적인 분석을 활용할 수 있습니다."

이 솔루션은 2020년에 테스트되었으며 이때 Credem은 대출 신청이 400% 유입되는 경험을 했습니다. 증가된 업무량을 처리하기 위해 Credem은 대출 신청 프로세스에 대한 깊은 이해가 필요했습니다. 이 회사는 IBM Process Mining을 사용하여 대출 프로세스를 자동으로 매핑하고, 단일 프로세스 내에서 중복된 고객 문서 요청이나 시간에 민감한 승인 획득 지연과 같은 병목 현상을 식별하고 프로세스 성과를 모니터링하며 사례 리드 타임과 비용을 예측할 수 있었습니다.

과거에는 이러한 유형의 분석을 수행하려면 IT 지원이나 내부 인터뷰가 필요했기 때문에 부정확하고 불완전한 정보가 생성될 가능성이 있었습니다. 그 결과, 리드 타임에 부정적인 영향을 미치는 재작업이 많이 이루어졌으며 그 기저에 불필요한 중복이 확인되었습니다. 궁극적으로 Credem은 직원들이 대출을 처리하는 데 소요되는 시간을 70%까지 줄일 수 있었습니다.

"IBM 프로세스 마이닝 및 자동화 기술 덕분에 2019년부터 2022년 1분기까지 91건의 자동화를 구현하여 약 140만 유로의 내부 및 서비스 비용을 절감했습니다."라고 Credem의 자동화 센터 역량 책임자인 Stefano Bevivino는 말합니다. 직원들은 예측 및 통계 분석을 위해 데이터에 더 쉽게 액세스하고 프로세스를 확인 및 모니터링하며 의사 결정 프로세스를 추적하고 다양한 프로세스의 데이터를 중앙에서 볼 수 있습니다.

은행 고객은 대출 및 신용 카드 승인이 더 빨라지고 프로세스 관련 오류가 줄어들며 모바일 뱅킹에 대한 접근성이 향상되었습니다. 종이 사용이 줄어들고 고객이 이동할 필요성이 줄어 환경에 미치는 영향도 개선됩니다.

실제로 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 예를 들어, 은행은 인터넷 뱅킹 캠페인의 정보 제공 및 판매 기능을 자동화하여 연간 18만 유로를 절감했습니다. 이전에는 영업 조직이 서류를 통해 수동으로 프로세스를 처리했습니다. 현재 이 프로세스는 IBM Cloud Pak for Business Automation이 지원하는 모바일 기술을 사용하여 고객 온보딩 웹 플랫폼에서 실행되어 워크플로우와 RPA를 추적해 레거시 시스템에서 인터넷 뱅킹을 활성화합니다.

이 은행은 고객 신용 등급 검토 프로세스를 자동화하여 고객이 검토 프로세스 전반에 걸쳐 신용 계좌를 지속적으로 이용할 수 있도록 해 연간 14만 유로를 절감했습니다. 또한 Credem은 은행 계좌 해지 프로세스를 간소화하여 처리 시간을 20일에서 10일로 단축했습니다.

이 은행은 자동화 여정을 진행하면서 지식 근로자에게 RPA 기능을 제공하는 IBM Cloud Pak for Business Automation 기능을 더욱 활용하고, 디지털 혁신 비전을 달성하기 위해 AI와 머신 러닝을 모색하고 있습니다.

"우리가 선택한 솔루션을 통해 우리는 기술에 대한 명확한 그림을 얻고 어떤 프로세스가 가장 큰 이점을 가져다주는지 이해하며 올바른 기술로 자동화하고 자동화를 통해 생성된 데이터를 사용하여 보다 명확히 정의된 프로세스를 만들 수 있습니다. 그렇게 하면 보다 정확한 모니터링이 가능해져 신속한 의사 결정을 용이하게 하고 디지털 혁신을 가속화할 수 있습니다."라고 Torelli는 말합니다.

*이 사례 연구에 소개된 고객은 2021년 8월 1일부터 IBM으로 비즈니스를 시작한 myInvenio와 처음에 계약을 체결했습니다. 이 사례 연구에 사용된 myInvenio 제품인 myInvenio Process Mining은 현재 IBM Process Mining으로 알려져 있습니다.

Credem (ibm.com 외부 링크)은 1910년에 설립된 국영 민간 은행으로 이탈리아 레지오 에밀리아에 본사를 두고 있습니다. 100만 명 이상의 고객을 보유한 이 은행은 이탈리아에서 가장 큰 은행입니다. Credem은 전국 19개 지역에 진출해 있으며 6,000명이 넘는 직원을 보유하고 있습니다. 회사는 다중 채널 접근 방식을 사용하여 개인화된 고객 서비스를 제공하는 데 최우선 순위를 두고 있습니다.