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‘대출 심사도 로봇이’…은행권 RPA 고부가가치 업무로 확대한다

‘대출 심사도 로봇이’…은행권 RPA 고부가가치 업무로 확대한다

기사승인 2021. 07. 28. 06:00
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신한·하나·우리銀 사후 여신 관리에 도입
기업은행 중기 금융 지원 업무에 활용
국민銀, 직원 개발 역량 키우는 데 집중
농협은행은 신기술 RPA 연계에 중점
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출처=게티이미지뱅크
앞으로 은행원들이 직접 하던 대출 심사나 고객 발굴 업무도 로봇이 대체할 수 있을 것으로 보인다. 시중은행들이 단순 반복 업무에 적용되던 RPA(Robotic Process Automation) 영역을 고부가가치 업무까지 확대하고 있기 때문이다. 게다가 은행원들이 자동화 시스템을 직접 만들 수 있도록 교육하는 데에도 집중하는 모습이다.

RPA는 사람이 PC로 수행하는 정형화된 업무를 로봇이 모방해 대신 수행할 수 있도록 자동화하는 기술을 말한다. 이를 통해 업무 효율성을 높이고, 복잡한 업무를 도와 직원들의 생산성을 제고할 수 있다는 장점이 있다. 연간 수십만 시간의 업무부담을 줄이고, 그만큼 인건비도 절약할 수 있다.

신한·하나·우리은행 등은 사후 여신 관리에 RPA 적용을 집중하고 있다. 기업은행은 중소기업을 지원하는 업무에 활용할 수 있도록 개발하고 있으며, 국민은행은 이에 그치지 않고 현업 직원이 직접 RPA를 개발할 수 있도록 역량을 키우는 데 중점을 두고 있다. 농협은행은 빅데이터 등 신기술과 RPA를 접목해 고도화할 계획이다.

27일 금융권에 따르면 신한은행은 올해 안으로 100여개 업무에 RPA를 도입할 계획이다. 현재는 가계여신 자동연장, 기존 근저당권 말소 처리 등 단순 업무를 포함한 89개 업무에 도입한 상태다. 하반기 추가되는 업무는 국세청에서의 사업자 휴·폐업 조회, 선제적 연체 관리 차원의 당일 미납이자 고객 통지 안내, 버팀목 전세 대출의 중소기업 대상 여부 확인 등이다.

하나·우리은행도 올해 대출 담보물 관리 등 여신 분야의 업무를 지원하고, 잠재 고객을 발굴하는 마케팅 업무까지 RPA 적용 업무를 확대한다는 입장이다. 특히 기업은행은 올해 본부부서에서 수행하는 기술금융 실적집계나 신용감리 자료 취합 등 중소기업 금융을 강화하는 데에 초점을 맞췄다.

국민은행은 RPA를 도입하는 것 외에도 은행원이 직접 RPA 시스템을 개발, 운영하는 것을 목표로 하고 있다. 이달 기준으로 150여개의 업무에 RPA를 도입했지만, 이에 그치지 않고 직원들의 개발 역량으로 내재화하겠다는 의도다

이를 위해 다음 달 임직원을 대상으로 한 ‘보다 다루기 쉬운 범용 RPA 소프트웨어 교육’을 시행할 예정이다. 교육 이후에는 단계적인 고급 과정을 추진할 계획이다. 또한 직원 간 개발 내역을 공유·응용할 수 있도록 실천공동체(CoP, community of practice)를 마련한다. 국민은행 관계자는 “교육받은 직원들을 대상으로 한 ‘KB RPA 개발 경진대회’를 오는 9~11월 사이 개최할 계획”이라고 설명했다.

농협은행은 신기술과의 연계에 중점을 두고 있다. 지난해까지는 인공지능(AI)와 연계해 불완전판매를 점검하고 고객 확인 의무를 모니터링하는 수준까지 RPA를 구현해냈다. 올해는 텍스트 인식이나 문서 분류 등 기술을 접목한 지능형 RPA를 지속적으로 추진하겠다는 입장이다.

특히 오는 11월 시행 예정인 ‘챗핏’ 서비스에도 RPA를 접목할 계획이다. 챗핏은 빅데이터 기술 등을 바탕으로 업무 맞춤 공지사항이나 FAQ 등을 제공해, 영업점 직원이 업무 관련 문의를 위해 담당 부서에 전화하는 의존적인 행태에서 탈피하도록 지원한다.

이처럼 시중은행들이 자동화 시스템을 확대하는 데에는 직원들의 생산성을 높이려는 목적이 있다. 단순 반복 업무를 대신 수행해줄 뿐 아니라 고부가가치 업무를 돕는 ‘비서’ 역할로도 활용하며 업무 효율성을 제고할 수 있기 때문이다. 실제로 국민은행은 올해에만 170만시간의 업무량을 단축했다.

금융권 관계자는 “도입 분야가 확대될수록 업무량이 단축되고, 직원들은 시간을 아낀 만큼 전문성 있는 일에 집중할 수 있다”며 “인건비도 절약할 수 있는 만큼 시중은행들의 RPA 고도화는 앞으로도 지속될 것”이라고 설명했다.
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