신한은행은 최근 ‘프로세스 마이닝(Process Mining)’이라는 기술을 도입했다. 프로세스 마이닝이란, 시스템 이용자의 로그 데이터를 분석해 그들이 어떤 프로세스로 움직이고 있는지 자동으로 분석해서 한눈에 보여주는 기술이다.

신한은행은 지난해 말부터 올해 1월까지 개념검증(POC)을 진행하고 올 4월 프로세스 마이닝 기술을 본격적으로 도입했다. 주로 신한은행 빅데이터센터에서 활용하고 있다.

신한은행이 프로세스 마이닝을 도입한 이유

신한은행이 이 기술을 도입하기 전까지는 세 가지의 고민이 있었다.

먼저 영업점 직원들의 야근 문제다. 영업점 고객 서비스는 오후 4시에 끝나지만, 이후 직원들이 해야 할 서류작업은 방대하다. 신한은행은 영업점 직원들의 야근이 어떤 요인 때문에 잦아지는지 파악하기로 했다. 이를 위해 점포, 창구별 발생 업무량을 파악하고 업무 프로세스를 도식화할 필요성을 느꼈다.

두 번째는 모바일 뱅킹 ‘솔(SOL)’에 대한 사용자들의 행태 파악이다. 신한은행이 솔에 신규 상품을 출시했을 때, 모바일뱅킹에 익숙하지 않은 4050세대가 얼마나 접할 수 있는지 알아보기 위해서다. 이를 파악하기 위해선 기존에는 주로 ‘고객 깔때기 분석(Funnel Analysis)’을 활용했다. 그러나 이는 ‘어떤 사용자가 어느 화면에서 이탈했는지’ 정도만 파악할 수 있었다.  앱 내에서 고객들이 구체적으로 어떻게 움직이고 있는지(프로세스) 보기는 어려웠다.

세 번째는 사용자들의 세분화다. 사용자들이 모바일 뱅킹을 사용하면서 보이는 패턴은 다양하다. 프로세스 마이닝을 통해 모바일 뱅킹을 통해 주로 계좌이체만 이용하는 고객은 누구인지, 간편 결제를 선호하는 고객은 누구인지를 알아낼 수 있다. 심지어 KBO리그를 좋아하는 고객을 분석할 수도 있다.(신한은행은 KBO 리그의 메인스폰서다). 이렇게  고객을 세분화하면 맞춤형 상품추천이 가능해진다.

은행 영업점 직원들 야근 문제 파악부터 해결까지 

고민해결을 위해 신한은행은 프로세스 마이닝 기술의 개념검증(POC)을 진행했다.

신한은행은 ‘은행 창구 업무 프로세스 분석’을 통해 영업점 직원들의 야근 문제 개선에 나섰다. 먼저 각 지점, 창구, 직급별 거래건수와 소요시간 과다업무와 점유형별 오후 6시 이후 업무량 상위지점과 2개월간 오후 4시 이후 실무자 업무 로그를 파악했다. 행원, 대리, 과장, 차장 등 직급의 계정계, 단위시스템 업무로그 약 100만 건을 프로세스 마이닝을 통해 분석했다. 창구별 업무 선·후 프로세스, 시간대별 근무 비율 분석을 통해 반복업무, 업무별 초과 근무 현황을 파악했다.

신한은행은 프로세스 마이닝을 통해 업무별 프로세스를 도식화했다. 결과적으로 영업점 직원들의 개인업무가 타 업무와 비교했을 때 두 배 이상의 작업시간이 소요되고, 업무의 33%가 반복작업인 것으로 나타났다. 동시에 은행은 영업점 직원들의 초과근무 시 업무 개별처리를 하고, 업무 처리를 위한 수수료를 별도로 조회해야 하는 부담이 있다는 것도 알게 됐다.

신한은행은 직원들의 업무 패턴을 발굴하고 필요한 부분은 자동화했다. 업무가 오래 걸리는 구간을 파악하고 개선했다. 신한은행 관계자는 “영업점 직원들은 화면 개수, 반복 작업, 작업 시간을 감축했고, 은행은 필요한 업무지원, 수수료 정보 과거이력조회 자동화를 연계해 업무 효율화를 이뤘다”고 전했다.

조기상환 앞둔 고객들 잡아라  

신한은행은 예정된 상환일보다 대출원금을 미리 갚는 조기상환 고객들을 대상으로 실험을 진행했다. 영업점 직원의 조기상환 안내 여부, 안내 횟수, 안내채널 공지와 고객들의 재예치율 상관관계를 분석했다.

투자상품 조기상환이 확정된 개인고객 약 5만명을 대상으로, 조기상환일 전후로 30일간의 영업접 접촉, 모바일 인터넷 뱅킹 조회, 콜센터 상담, 고객거래 약 60만건 등의 로그를 분석했다. 분석에 따라 나눠진 고객군 별로, 영업점 직원의 조기상환 안내 여부, 횟수, 채널 등을 다르게 해 실험했다.

결과적으로 영업점 직원이 조기상환 안내를 하는 것과 하지 않는 것에 대한 유지율 차이는 13.2%로 나타났다. 2회 이상 조기상환 안내를 할 경우 고객들의 재예치율은 19.8%로 나타났다.

신한은행은 투자상품 이탈방어 최적경로, 중요시점 등을 활용해 고객관리 규칙을 만들었다. 1단계로 자동해지 며칠 전 안내전화를 하고, 고객이 자동해지를 한 후 수일 내 추가 안내 전화를 하는 것으로, 이 경우 해지한 고객이 수 일내 영업점을 방문해 새로운 투자상품에 가입할 확률이 높다는 분석이 나왔다.

마케팅도 프로세스 마이닝 

신한은행은 PoC를 진행한 후, 올 4월부터 마케팅에 프로세스 마이닝을 접목했다. 프로세스 마이닝을 통해 파악된 다양한 앱 사용 행태에 따라 사용자들을 분류하고, 적당한 시간에 앱 푸쉬(App Push)를 보내도록 했다.

예를 들어, A라는 앱 사용 행태를 가진 사용자에게는 앱 종료 후 약 7~8분 후 앱 푸쉬를 보내는 것이 적당하다. B 앱 사용 행태를 가진 사용자는 다음날 오후 12시에 앱 푸쉬를 보내면 추천 상품에 가입할 가능성이 높다.

신한은행에 따르면, 앱 푸쉬를 통한 열람율은 기존 대비 두 배 이상 증가했다. 그 중 신규상품에 가입하는 성공률은 세배 이상 늘었다. 예를 들어, 앱푸쉬를 기존에는 5명이 봤다면, 프로세스 마이닝 분석 후에는 10명이 확인했다. 이 중 5명은 앱푸쉬를 통해 신규상품을 가입했다.

신한은행 관계자는 “기존 보다 의미있는 성과를 보고 있다”고 전했다.

도입 전 ‘데이터 전처리’는 필수

프로세스 마이닝 솔루션을 도입하기 전 가장 기본적인 작업은 ‘데이터 전처리’다. 신한은행의 모바일 뱅킹 앱인 솔에서 발생하는 앱 로그만 하루에 1억2000건에 달한다. 데이터의 출처가 다양한 만큼, 정형화되어 있지 않기 때문이다. 어떤 데이터에는 분이나 초 단위가 없거나, 고객번호나 영업점 직원 번호가 없는 등 형식이 통일되어 있지 않다.

또 수많은 데이터들을 일정 카테고리로 묶고 분류해야 한다. 예를 들어 상담, 업무문의, 대출승인 등의 데이터 카테고리를 만들어야 한다. 어떤 목적에 따라 데이터를 활용할 것인지에 따라 데이터 전처리는 은행마다 다르다.

이 관계자는 “고객의 거래, 앱 사용 행태를 분석하기 위해서는 통일된 관점이 필요한데, 이를 위해 반드시 이뤄져야 하는 것이 데이터 전처리 과정”이라며 “프로세스 마이닝을 하기 위해 꼭 필요한 과정이자 가장 어려운 과정으로, 사전준비가 철저해야 한다”고 전했다.

한편, 신한은행은 최근 논란이 되고 있는 투자상품에 대한 불완전 판매, 직원들의 컴플라이언스 등에도 프로세스 마이닝 기술을 도입할 계획이다.

신한은행 관계자는 “프로세스 마이닝을 통해 영업점은 자산설계에 집중하고, IT부서는 분석을 통해 마케팅, 영업 고도화를 위한 인사이트를 도출할 수 있다”며 “결과적으로 디지털 트랜스포메이션(DT)의 일환으로 볼 수 있다”고 밝혔다.

글. 바이라인네트워크
<홍하나 기자>0626hhn@byline.network


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