금융 서비스에 자동화를 도입하는 문제 해결

금융 서비스 부문은 복잡하고 틈새 전문 분야로 가득 차 있습니다. 기업은 수많은 시장 요구 사항을 배경으로 하는 복잡하고 민감한 환경에 대처하기 위해 다양한 도구와 워크플로우를 통합해야 했습니다.

각각의 도구와 워크플로는 특정 시장에서 경쟁 우위를 제공하지만 투자 수익 증가에서 신규 고객 확보에 이르기까지 종합적으로 관리하기 어려워집니다. 서로 다른 소프트웨어 시스템과 프로세스 사이에 격차가 생기고, 데이터가 사일로화되고, 수동 개입 및 관련 인적 오류가 급증하고, 작업을 완료하는 데 시간이 더 오래 걸립니다.

이 문제에 대처하기 위해 기업은 자동화로 눈을 돌리고 있습니다. 그러나 기술 부채에 시달리는 레거시 시스템에 대한 의존과 결합된 자산 등급, 지역 및 기능 전반에 걸친 집중적인 전문화는 불필요하게 전환을 지연시키고 있습니다.

가장 신중하게 계획된 자동화 이니셔티브도 종종 수동 입력이나 일시적인 빠른 수정 솔루션에 크게 의존하는 차선의 프로세스로 이어집니다. 리소스 부족, 내부 개발 제약 및 새로운 소프트웨어 시스템 구현에 대한 명확한 투자 수익(ROI) 부재로 인해 많은 사람들이 진정한 전체론적 자동화를 실현할 수 없었습니다.

레거시 시스템 보급 문제

레거시 시스템의 보급으로 인해 기업은 맞춤형 인터페이스를 구축하고 비산업별 통합에 의존하여 이를 결합해야 했습니다. 수익 창출에 직접적으로 책임이 없는 중간 및 백오피스 기능의 경우 특히 그렇습니다. 그것은 해결하는 만큼 많은 문제를 야기한다는 것을 입증하는 접근 방식입니다.

대부분의 레거시 시스템은 변경할 수 없는 사용자 지정 데이터 모델 및 스키마를 사용하며 모든 통합은 일반적으로 파일 기반이므로 프로그래밍 방식도 API 기반도 아닙니다. 또한 기존 보고 및 워크플로를 업데이트하거나 수정하는 데 필요한 심층적인 타당성 지식으로 인해 IT 팀에 대한 의존도가 높아지고 새로운 보고서 및 데이터 흐름을 생성하는 벤더에 대한 의존도도 높아집니다.

이러한 다양한 경직성이 충돌한 결과 금융 서비스 회사는 구식 시스템에 갇혀 기술자의 전문 지식에 의존하게 되었습니다.

데이터 자동화 플랫폼이 열쇠를 쥐고 있습니다

데이터 자동화 플랫폼은 레거시 시스템이 제기하는 통합 문제에 대한 현재까지 가장 강력한 솔루션으로 부상했습니다.

RPA(Robotic Process Automation) 또는 아웃소싱 솔루션과 같은 다른 옵션은 인간 대신 작업을 완료하도록 봇을 프로그래밍하거나 통합 활동을 수행하기 위해 더 많은 실제 인간에게 작업을 할당하여 용량을 늘려 레거시 시스템 문제를 해결합니다.

그러나 단순히 용량을 늘리는 것만으로는 근본적인 문제를 해결할 수 없습니다. 대신 프로세스는 이전과 동일한 방식으로 수행되도록 다른 솔루션으로 마이그레이션됩니다. 다만, 더 빨리, 더 빨리 이루어지기를 바랍니다.

또는 데이터 리엔지니어링에 기반한 접근 방식은 프로세스를 최적화하고 추가 용량(인간 또는 봇) 없이 시스템을 통합하는 공통 프레임워크를 통해 작동합니다. 또한 직원들은 더 높은 가치의 노력에 작업 부하를 재할당할 수 있습니다.

금융 서비스 회사가 자동화를 달성함으로써 활용할 수 있는 여러 가지 유익한 결과가 있지만 세 가지가 두드러집니다.

데이터 자동화 달성의 세 가지 핵심 결과

상호 운용성

시스템 상호 운용성은 모든 금융 서비스 회사의 핵심 목표입니다. 그것이 달성되면 일관되고 중요한 데이터는 레거시 시스템이 결코 따라올 수 없는 방식으로 프론트, 미들 및 백오피스 프로세스 간에 원활하게 이동할 수 있습니다.

선도적인 플랫폼은 레거시 시스템을 수용하고 금융 서비스 회사가 자체 데이터 스키마를 생성, 구축 또는 연결할 수 있도록 함으로써 더욱 심화된 상호 운용성을 지원합니다. 이는 회사가 모든 시스템 추출 또는 보고서에서 표준 스키마에 매핑되는 특정 프로세스 또는 데이터 유형에 대한 스키마를 생성할 수 있음을 의미합니다.

데이터를 정규화하면 다운스트림 시스템으로 쉽게 전송할 수 있습니다.

EUC 교정

EUC(End-User-Computers)는 관련 오류로 인해 업계에서 매년 수백만 달러의 비용이 발생하는 회사에 상당한 제어 위험을 초래합니다.

그러나 EUC는 수동 프로세스를 처리할 때 유연성과 빠른 시장 출시 시간을 제공하므로 계속 보급되고 있습니다. 여기에서 선도적인 데이터 자동화 플랫폼은 모든 비즈니스 논리가 문서화되고 감사되며 버전이 제어되는 플랫폼으로 EUC를 마이그레이션하여 기존 EUC를 수정하는 회사와 함께 두 세계의 장점을 모두 지원합니다.

특정 플랫폼 내의 변환 엔진은 사용자에게 익숙한 스프레드시트 기반 기능과의 유사성을 고려할 때 모든 Excel 및 매크로 기반 기능을 사용자가 빠르게 적응할 수 있는 환경으로 마이그레이션할 수 있는 유연성을 계속 제공합니다.

수동 프로세스를 STP(Straight-Through-Processing)로 전환

수작업 프로세스를 STP로 전환하는 것은 금융 서비스 전반에서 자동화를 강화하는 데 매우 중요합니다. 그럼에도 불구하고 수동 프로세스에서 마이그레이션하는 것은 고객 및 상대방 특정 요청 또는 형식, 표준 형식을 받거나 생성할 수 없는 레거시 시스템, 반정형 또는 비정형 데이터 수신과 같은 다양한 요인으로 인해 방해를 받습니다.

이러한 경우 STP를 생성하려면 유연하고 지능적인 자동화 도구가 필요합니다. 예를 들어 회계 시스템이나 포트폴리오 관리 시스템에서 .txt 파일과 같은 특정 형식의 외부 상대방 데이터가 필요하지만 상대방 데이터가 PDF로 전송되는 경우 데이터 자동화 플랫폼은 자동으로 변환을 완료합니다.

운영 사용자가 데이터를 새 .txt 파일에 수동으로 입력해야 했던 경우 프로세스가 STP 흐름으로 마이그레이션되어 상당한 시간을 절약하고 인적 오류를 제거합니다.

올바른 데이터 자동화 플랫폼 선택

모든 기술과 마찬가지로 모든 데이터 자동화 플랫폼이 동일한 것은 아닙니다. 회사가 혁신의 여정에서 지금까지 도달했지만 중요한 영역에서 수행되지 않는 솔루션에 투자했다는 사실을 깨닫는 것은 매우 실망스러운 경험입니다.

구현하는 데이터 솔루션은 유연성을 극대화하고 수동 개입이나 추가 솔루션에 대한 투자의 필요성을 없애기 위해 자산 클래스, 시스템 및 데이터 소스에 구애받지 않아야 합니다.

SWIFT 메시지, 일과 종료 Excel 및 CSV 일괄 보고에서 Capital Calls, PDF의 대출 통지 또는 심지어 비디지털 형식과 같은 대체 문서에 이르기까지 모든 형식의 데이터를 수신할 수 있어야 합니다. 또한, 다음을 수행할 수 있어야 합니다.
만들 모든 형식의 데이터.

채널도 중요합니다. 귀하의 플랫폼은 IBOR, ABOR 또는 문서 저장소와 같은 모든 기록 채널 및 시스템을 통해 데이터를 수신하고 규제 거래 및 문서 저장소에서 내부 데이터 레이크 또는 창고에 이르기까지 모든 채널로 데이터를 푸시할 수 있어야 합니다.

마지막으로 플랫폼은 레거시 시스템 및 프로세스의 특성을 수용하고 복잡한 데이터 및 시스템 워크플로우를 편안하게 처리해야 합니다.

최종 생각

금융 서비스 내에서 사용되는 레거시 시스템이 현대화될 때까지 회사는 파일 기반이 아닌 실시간 통합을 구축하는 데 어려움을 겪을 것입니다.

이러한 어려움이 지속되는 경우 기업은 시스템과 프로세스를 연결하기 위해 EUC 및 수동 프로세스와 같은 임시 솔루션에 의존하는 것 외에는 선택의 여지가 거의 없습니다. 그러나 레거시 시스템은 종종 핵심 프로세스에 너무 확고하게 자리 잡고 있어 이를 모두 제거하는 것이 불가능하므로 기업이 이를 수용하는 데이터 및 프로세스 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다.

올바른 데이터 솔루션은 레거시 시스템 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 시스템 내 데이터 품질도 향상시킵니다. 레거시 시스템 및 프로세스에서 데이터를 정확하게 캡처하고 다운스트림 레코드 시스템이 수용할 수 있는 구조 또는 케이던스로 데이터를 제공하면서 비즈니스 규칙이 유지되고 검증된다는 확신을 제공합니다. 

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• 출처: https://www.finextra.com/blogposting/24184/solving-the-challenge-of-bringing-automation-into-financial-services?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs