'그룹 곳곳의 IT 통합해 성장 기반 마련' 프린시펄 파이낸셜 사례

이 금융 서비스 회사는 전체적인 데이터 및 클라우드 아키텍처를 구축하기 위해 IT 전략을 통합했다. 최종 목표는 고객 경험을 향상하고 AI를 더 잘 활용하는 것이다.

전통적으로 각 사업부가 독립적으로 운영되어 온 기업의 경우, 하나의 전략 하에 IT 운영을 중앙집중화하면 상당한 이점을 얻을 수 있다. 특히 전체적인 고객 경험을 제공하고 최신 기술을 활용하기 위한 통합 데이터 기반을 구축하는 데 유용하다.

2020년 5월, 클라우드에서 AI에 이르는 공격적인 계획을 주도하기 위해 PG&E에서 프린시펄 파이낸셜 그룹에 합류한 부사장 겸 CIO 캐시 케이가 진행한 작업이다.
 

그전까지만 해도 미국 내 3개 사업부, 국제 사업부, 지주 회사에 산재한 그룹의 IT 전문가들은 클라우드 컴퓨팅 및 기타 기술을 파편적으로 구현했다. 따라서 케이와 전체 최고 경영진이 관여한 도전 과제는 차세대 서비스를 구축할 전사적 데이터 기반과 클라우드 아키텍처를 개발하기 위해 프린시펄 파이낸셜의 개별 사업부의 IT 운영을 통합하는 것이었다.

남북전쟁이 끝난 지 약 10년 후 아이오와주 디모인에서 보험사로 출발하여 포춘 500대 기업이 된 이 업체는, 특히 웰스파고의 IRT(기관 퇴직연금 및 신탁) 사업 인수를 비롯한 금융 서비스 포트폴리오 확대로 인해 고객에게 통합된 경험을 제공해야 한다는 압박을 받고 있었다고 케이는 말했다.

그녀는 “예를 들어 고객은 우리로부터 401(k), 보험 혜택, 자산 관리 서비스를 이용하고 있었는데, 각 부서의 경우 해당 고객의 활용 현황을 총체적으로 알 수 없었다. 고객은 기대치와 달랐다”라고 말했다.

이 다국적 기업은 80개국에서 사업을 운영하며 시가총액이 180억 달러에 달하고 약 2만 명의 직원을 고용하고 있다. 전통적으로 아이오와와 샬럿 허브에서 중소기업과 정부 기반 퇴직연금에 서비스를 제공해 왔으며 칠레, 브라질, 홍콩, 말레이시아, 싱가포르, 인도에서도 상당한 규모의 입지를 확보하고 있다.

통합 전략을 추진하기 위해 케이와 그녀의 최고 경영진 동료들은 현대화에 중점을 둔 내부 기술 부서인 엔터프라이즈 비즈니스 솔루션을 설치했다. IDC 애널리스트인 토마스 슈스터는 이와 같은 움직임 덕분에 프린시펄 파이낸셜이 주요 금융 서비스 회사와 경쟁할 수 있는 유리한 위치를 점하게 되었다고 평가했다.

슈스터는 “자산 관리와 연금 사업을 통합하려는 프린시펄의 움직임은 상호 연관성이 높고 더 나은 차별화된 고객 경험을 제공할 수 있다는 점을 감안하면 매우 합리적이다. 그 증거는 성공적인 협업의 구현에서 찾을 수 있다”라며, 웰스파고의 IRT 사업부 인수를 통해 프린시펄이 시장 점유율을 급속하게 확보했던 현실을 언급했다.

그는 “내부 기술 그룹의 설립은 조직 개편 및 비즈니스 인수와 잘 맞아떨어졌다. 엔터프라이즈 데이터 및 기술 전략을 올바르게 수립할 수 있는 좋은 시기다”라고 말했다.

AI의 기반 마련
케이에 따르면, 5개 사업부 전체에 걸쳐 통합된 엔터프라이즈 데이터 기반을 구축함으로써 새로운 수익을 창출할 수 있을 뿐만 아니라 새로운 기술을 활용할 수 있게 됐다. 그는 “회사 전체에서 다양한 분석 기능을 위해 우리는[이러한] 투자를 해야 했다”라고 말했다.

케이가 ‘거대한 세일즈포스 매장’이라고 묘사한 프린시펄은 클라우드 채택의 중간 단계에 있으며 오토메이션 애니웨어를 사용하여 비즈니스 프로세스를 자동화했다. 또한 챗봇을 구현하고, 데이터브릭스를 사용하여 머신러닝 모델을 개발했으며, 생성형 AI에 발을 들여놓고 있다. 

프린시펄이 자산 관리 운영을 위해 생산에 사용하는 머신러닝 모델 중에는 성향 모델, 기회 점수 어드바이저, 영업 점수, 유지율 모델, 아웃바운드 통화 점수뿐만 아니라 일부 정량적 투자 및 차선책도 포함된다고 케이는 설명했다.

또한 프린시펄은 에볼루션 IQ와의 파트너십을 유지하고 있으며, 이를 통해 “보험금 청구 단계와 시간을 대폭 단축한다”라고 케이는 말했다. 케이는 이전에 GM, 코메리카, 선트러스트에서 리더십 역할을 수행한 바 있다. 

생성형 AI 수용 
많은 금융 서비스 회사와 마찬가지로 프린시펄도 생성형 AI가 다양한 비즈니스 부문에 어떻게 도움이 될 수 있는지 조사하고 있다. 이를 위해 이미 하나의 생성형 AI 애플리케이션을 생산 환경에서 사용 중이며, 마이크로소프트의 애저 오픈AI 서비스를 ‘실험’하고 있다.

회사의 생성형 AI 활용처는 제안 요청서(RFP)에 대한 일반적인 응답 프로세스다. 케이는 “마케팅 팀이 외부를 대상으로 하는 콘텐츠를 작성할 때는 규정 준수 관점에서 모든 콘텐츠를 수작업으로 검토하곤 했다. 이제 우리는 데이터를 수집한 다음, 불만이 제기되기 쉬운 상황에서 더 나은 커뮤니케이션 방법을 제안하는 모델을 보유하고 있다”라고 말했다.

회사는 만일에 대비해 직원들에게 최종 제품의 규정 준수 검토를 완료하도록 하고 있지만, 생성형 AI 모델이 “많은 시간을 절약해주고 있다”라고 케이는 전했다.

프린시펄의 엔지니어들은 코드 생성을 위한 깃허브 코파일럿을 사용하고 있기도 하다. 250명의 엔지니어를 대상으로 내부 연구를 수행한 후, 이 업체는 혁신을 극대화하고 새로운 머신러닝 모델과 생성형 AI 모델 개발을 가속화하기 위해 플랫폼을 개방하는 엔터프라이즈 라이선스를 획득했다.

프린시펄 파이낸셜은 클라우드 이전을 완료하지 않았지만 그렇다고 해서 이 회사나 다른 기업이 생성형 AI 모델을 실행하지 못하는 것은 아니라고 IDC 애널리스트인 데이브 맥카시는 설명했다.

맥카시는 “생성형 AI를 최대한 활용하려면 퍼블릭 클라우드를 사용해야 한다는 것이 논리적으로 보일 수 있지만, 개인 정보 보호 및 비용 문제로 인해 하이브리드 접근 방식에 대한 관심이 높아지고 있다”라며, 대규모 AI 모델에는 필요한 리소스로 인해 퍼블릭 클라우드가 필요하지만 모든 기업 AI 모델에 퍼블릭 클라우드가 필요한 것은 아니라고 강조했다.

맥카시는 “이 기술은 아직 초기 단계이기 때문에 CIO는 민감한 데이터를 온프레미스에 보관하여 안전한 접근 방식을 취하고 있다. Dell, HPE, VM웨어와 같은 공급업체는 생성형 AI 워크로드에 적합한 데이터센터 인프라를 개발하여 이러한 요구를 충족시키고 있다”라고 설명했다. ciokr@idg.co.kr