Offcanvas

디지털 트랜스포메이션 / 로봇|자동화

퍼즐데이터 기고ㅣ디지털 트랜스포메이션, 시작은 ‘프로세스 마이닝’이다

2020.12.30 김영일  |  CIO KR
개인이건 기업이건 코로나를 떼어놓고 생각할 수 없는 환경이 되었다. 언택트 소비, 언택트 근무가 일상화됐다. 특히, 온라인 쇼핑과 배달로 대표되는 고객의 언택트 소비는 이미 매년 두 배 이상 늘어나고 있었지만, 더욱 급격하게 성장하고 있다. 이렇듯 고객과 시장이 변하고 있으며 이에 대한 이해와 대응을 빠르게 하는 것이 가장 큰 당면 과제로 부상했다. 즉, 디지털 세상을 향한 본격적인 전환이 나타나고 있다.
 
ⓒGetty Images

‘Digital Business Agility’ 확보가 디지털 트랜스포메이션의 목표
비대면으로 이루어지는 디지털 세상, 비즈니스를 채우는 것은 단연코 디지털 기술이다. 스마트폰, PC, 앱, 웹, 서버, DB 등 수많은 IT 관련 기술이 각각의 역할을 하고 있어서 가능한 것이며, 이들이 요청받고 처리하는 것은 어떤 형태로든 데이터로 존재한다.

이러한 데이터를 연결하게 되면 곧 업무 프로세스 또는 고객 행동 패턴으로 정의할 수 있을 것이고, 이들을 분석하고 인사이트를 발견해 대응한다면 보다 더 나은 업무처리와 매출 증대를 기대할 수 있다.

즉, 여러 상황의 데이터를 수집 및 분석하여 인사이트를 발굴하고, 이를 디지털 프로세스로 빠르게 구현하여 결과를 데이터를 통해 다시 확인하는 과정을 디지털 비즈니스 민첩성(Digital Business Agility)이라 하며, 이를 지속적으로 수행하도록 하는 것이 디지털 트랜스포메이션의 가장 큰 목표이자 이유라고 할 수 있다.

프로세스 마이닝 – 디지털 트랜스포메이션의 필수 도구
프로세스 마이닝이란 업무 처리 흔적(이벤트 로그 데이터)에 기반한 프로세스 모델을 도출하는 알고리즘과 관련된 분석 기술을 말한다.

2004년 발표된 논문(Process Mining: Discovering process models from event logs, Wil van der Aalst, 2004)으로부터 시작된 프로세스 마이닝은 초창기 단순한 그래프 형태의 프로세스 모델 도출 방안이었지만, 꾸준한 연구와 2015년 무렵부터 형성되기 시작된 상용 솔루션의 발전으로 수많은 비즈니스 사례가 만들어지고 있다.
 
프로세스 마이닝을 활용한 지속적인 프로세스 최적화 ⓒPuzzleData

통계적 분석에 기반한 데이터 마이닝과는 달리 프로세스 마이닝은 프로세스 관점에서 접근하고 비효율 제거 및 개선을 목표로 하는 BPM(Business Process Management), PI(Process Innovation)와 관련이 많다. 또한, 데이터에 기반한 인사이트 발굴을 추구한다는 점에서 디지털 비즈니스 민첩성 확보 과정과 거의 일치한다.

가트너도 최근 이를 반영하여 프로세스 마이닝을 디지털 트랜스포메이션의 필수적인 도구라고 지칭하면서, 이에 대한 관심과 함께 권장하고 있다. 특히, 관련 시장에 대한 모니터링을 3년 전부터 지속해 오고 있으며, 2023년 프로세스 마이닝 솔루션 시장이 10억 달러에 이를 것으로 전망하고 있다.

프로세스 마이닝을 통한 국내 은행의 디지털 트랜스포메이션 효과
국내의 한 대형 은행은 프로세스 마이닝을 잘 활용하고 있다. 3개월에 걸친 파일럿 프로젝트를 통해 행원의 계정계 시스템 접속 로그를 바탕으로 업무 프로세스를 분석하여 지연을 일으키는 업무를 확인하고, 개별 승인을 요하는 반복적 업무를 발견해 수행 프로세스와 시스템을 수정함으로써 업무 효율을 증가시킬 수 있었다.

또한 고객의 특정 금융상품에 대한 재예치 또는 이탈 행동 전후의 대응 프로세스를 분석함으로써 이탈 방지를 위한 최적의 고객 대응 행동 기준을 마련할 수 있었다. 이 은행은 이제 내부에 본격적인 프로세스 마이닝 분석 플랫폼을 구축했으며, 다양한 업무 프로세스를 분석하여 수행 시간을 줄이고 있다.

고객 행동과 관련해서는 온라인에서 예금 상품을 조회한 고객이 실제 가입에 이르는 프로세스를 분석함으로써 가입 권유 메시지 전송을 위한 최적의 시점을 정의할 수 있었다. 시행 결과 다른 캠페인에 비해 가입률이 3배 증가했다.

이외에도 프로세스 마이닝을 통해 분석된 다양한 인사이트를 통해 자동 해지 고객 재가입율 2배, 대출 절차 지속 거래 유도 30배, 개인화 맞춤 메시지 열람률 3배 증대되었으며, 고객 만족도 조사 비용을 대폭 절감시키는 효과를 낳고 있다.

4차 산업혁명, 디지털 트랜스포메이션을 향한 활용 사례
프로세스 마이닝을 이용한 디지털 트랜스포메이션 사례는 국가와 업종, 규모를 막론해 나타나고 있다.

AIG(미국)는 고객서비스 프로세스를 분석해 30%의 생산성 향상을 달성했고, 라보뱅크(네덜란드)는 인시던트 관리 시스템을 분석해 40억 원 이상의 비용 절감을 했다. 선코브(호주)는 보험금 청구 처리시간을 평균 30~60일에서 1~4일로 단축시켰다. 이외에도 BMW, ABB, BAYER, Uber, BOSCH 등 다양한 기업에서 프로세스 마이닝이 활용되고 있다.
 
프로세스 마이닝 적용 분야 ⓒPuzzleData

2021년, 프로세스 마이닝을 넘어 ‘프로세스 인텔리전스 플랫폼’으로의 진화를 시작 2021년 코로나가 종식된다 하더라도 과거로 다시 돌아가지 않을 것이다. 이는 곧 디지털 환경의 가속화이며, 디지털 비즈니스 민첩성을 확보하는 것이 중요하다.

이를 위해 먼저 업무, 고객 행동 데이터에 대해 과할 정도로 민감하게 수집하고 분석하여야 하며(Hyper awareness), 데이터에 기반한 인사이트 발굴과 의사결정이 이뤄지는 것이 필수적이다(Informed Decision-making). 이를 빠르게 적용하고 실행할 수 있는 디지털 프로세스 구현 체계도 갖춰야 한다(Fast Execution).
 
프로세스 마이닝 기반 프로세스 인텔리전스 구현 프레임워크 ⓒPuzzleData

이러한 과정에 있어서 프로세스 마이닝을 통한 데이터 기반 프로세스 분석 및 자산화 시스템을 구축하고, 이를 바탕으로 자동화를 진행, 사후 모니터링을 하는 지속적인 수행 관리 체계를 만든다면 그것이 프로세스 인텔리전스 플랫폼이다. 프로세스 마이닝은 그 시작을 위한 중심적인 기술로서 진화할 것이다.

이러한 과정을 꾸준히 진행하고 성공하기 위해서는 프로세스 자동화 이전에 프로세스 마이닝에 대해 학습하고 현재의 프로세스를 파악하고 분석할 수 있는 역량 확보에 투자해야 한다. 그리고, 프로세스로 정의될 수 있는 이벤트 로그 데이터가 있는 모든 분야에 적용할 수 있기에 다양한 사례를 확보하고 공유하는 것 또한 전방위 디지털 트랜스포메이션을 위한 핵심적인 부분이 될 것이다.

* 저자 김영일은 퍼즐데이터 대표다. ciokr@idg.co.kr
추천 테크라이브러리

회사명:한국IDG 제호: CIO Korea 주소 : 서울시 중구 세종대로 23, 4층 우)04512
등록번호 : 서울 아01641 등록발행일자 : 2011년 05월 27일

발행인 : 박형미 편집인 : 천신응 청소년보호책임자 : 한정규
사업자 등록번호 : 214-87-22467 Tel : 02-558-6950

Copyright © 2024 International Data Group. All rights reserved.