당장 수익 안 나도...카드사, AI·빅데이터 적용 ‘필수’
당장 수익 안 나도...카드사, AI·빅데이터 적용 ‘필수’
  • 장하은 기자
  • 승인 2020.01.15 16:11
  • 댓글 0
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신한카드, 2020년 소비 트렌드로 '인사이드' 제시
전업카드사, AI·빅데이터 기반 기술 업무 적용↑...수익창출 기대는 ‘유보’
신한카드는가 올해 국내 소비트렌드 키워드로 ‘인사이드(INSIDE)’를 제시했다. (사진=신한카드)
신한카드는가 올해 국내 소비트렌드 키워드로 ‘인사이드(INSIDE)’를 제시했다. (사진=신한카드)

[화이트페이퍼=장하은기자] 카드사들이 최근 몇 년간 인공지능(AI)과 빅데이터를 기반으로 한 서비스에 더욱 주력하고 있다. 반복적이거나 간단한 업무를 로봇 소프트웨어를 통한 자동화 솔루션으로 인건비 등 비용을 줄이기 위함이다.

앞으로 카드사들은 주 52시간 상한 근무제가 본격 시작되면서 전 사회적으로 일하는 방식의 중요성이 대두되면서 더욱 확대한다는 계획이다. 다만, 이를 통한 가시적인 수익창출을 기대하까지는 인내가 필요하다는 진단이다.

신한카드, 2020년 소비 트렌드로 '인사이드' 제시

15일 신한카드는 올해 국내 소비트렌드 키워드로 ‘인사이드(INSIDE)’를 제시했다. '인사이드'란 ▲귀차니즘 소비(Influence of Annoyingness) ▲큐레이션 마이 라이프(Necessity of Curating My Life) ▲마이데이터 수집가(Special and Worthful My Data) ▲팝업 경제(Into the Artful Pop-up Economy) ▲디지털 힐링(Digital Healing) ▲젊은 취향의 라이블리 시니어(Especially Lively Senior, Senively)에 이르는 소비 현상의 알파벳 앞글자를 딴 말이다.

우선 신한카드는 기술이 주는 혜택을 이용해 편리함과 시간 효율을 추구하는 소비에 주목했다. 이로 인해 노동을 줄여주는 가사 대행 서비스 및 심부름 서비스, 시간을 절약해주는 밀키트(Meal Kit)·드라이브 스루(Drive Thru) 등 귀찮음이 많은 이들을 위한 서비스가 활성화될 것으로 내다봤다. 또 신한카드는 본인의 생활 전체를 큐레이팅해 개성을 표현하는 현상에도 집중했다. 맞춤 영양제 정기배송 서비스, 방문 홈트레이닝 서비스 등 고객 개개인의 취향과 소비시간, 장소, 상황까지 정밀화할 수 있는 초개인화 서비스가 생겨나고 있다는 분석이다. 이어 전문가·인공지능 기술 등을 활용한 추천 서비스가 더욱 성장할 것으로 전망했다.

신한카드의 이같은 분석과 전망은 그동안 축적된 신한카드만의 방대한 빅데이터라는 재료가 있기에 가능한 일이다. 신한카드를 비롯한 전업카드사들 모두 AI 및 빅데이터를 상품설계부터 운영단계 등 다양한 업무에서 활용하고 있다.

지난해 기준 카드사 디지털 전담 부서의 평균 인력 수는 107명으로 은행·보험·증권을 포함한 4개 금융권 중 가장 많다. (사진=금융감독원)
지난해 기준 카드사 디지털 전담 부서의 평균 인력 수는 107명으로 은행·보험·증권을 포함한 4개 금융권 중 가장 많다. (사진=금융감독원)

전업카드사, AI·빅데이터 기반 기술 업무 적용↑...수익창출 기대는 ‘유보’

금융감독원의 ‘금융회사의 디지털전환 추진 현황’ 자료를 보면 지난해 기준 카드사 디지털 전담 부서의 평균 인력 수는 107명으로 은행·보험·증권을 포함한 4개 금융권 중 가장 많았다. 특히 주로 인공지능(AI)을 활용한 서비스와 빅데이터 플랫폼 구축 사업 추진이 가장 활발한 것으로 나타났다.

이 중 특히 신한·삼성카드 등 전체 8개 전업카드사는 주요 업무 영역에서 RPA(로봇프로세스자동화)를 적용하고 있다. RPA는 반복적으로 처리하는 단순 업무를 자동화해서 빠르고 정밀하게 수행하는 프로그램으로, 시스템에 접속해 데이터를 취합하거나 계산을 반복하는 등 정형화되고 반복적인 업무에 주로 적용해 왔다. 최근에는 AI와 접목해 더욱 정교해지고 있다. 특히 업무 처리 속도가 사람보다 빠를 뿐만 아니라 심야 시간 등 사람이 없는 시간대에도 처리가 가능해 24시간 365일 고객들에게 서비스를 제공하기 편리하다.

카드사들은 RPA도입으로 ▲고객정보수집 및 신분증 진위확인 및 자격확인 등을 통한 카드 발급 ▲온라인을 통한 민원 신청 해결 ▲실적 정리 ▲매출전표 및 매입관리 ▲채권 서류 관리 등 사무 업무에 적용하고 있다. 뿐만 아니라 최신 트렌드 및 디지털 경쟁력 확보를 위한 정보수집 업무까지 영역을 확대시켰다.

카드사 최초로 RPA를 도입한 삼성카드는 총 47개 업무에 적용해 연간 2만5000시간의 업무 시간을 단축시켰다. 신한카드는 지난 2018년 1월 30일 첫 도입 후 현재 56개 업무에 RPA 적용하고 있다. RPA가 처리하는 업무량은 월 약 4,200시간으로 연간 5만400시간에 달한다. 이외 우리·KB국민·현대·비씨·롯데·하나카드 등도 적게는 60~120개 업무에 RPA를 도입하고 있다.

AI 기술로 도입된 또 다른 대표적인 서비스는 ‘AI상담원’ 챗봇이다. 챗봇은 카드 신청부터 발급은 물론 맞춤 카드 추천, 결제금액 조회, 입출금 한도 상향 등을 할 수 있다. 이 서비스는 비대면 거래가 늘면서 실시간 상담 수요도 함께 급증하며 발전했다. 주요 전업 카드사 8곳 중 신한(파니)·삼성(챗봇샘)·국민(큐디)·현대(버디)·롯데(로카)·우리카드(답) 등 6곳이 챗봇 서비스를 운영하고 있다. 하나·비씨 카드는 챗봇 서비스 출시를 검토하고 있다.

한 카드사 관계자는 “RPA를 통한 효과 중 가장 큰 장점은 시간이 오래 걸리고 피로한 작업들을 자동화해 병목 현상을 제거함으로써 직원들은 창의적이고 전문성이 필요한 일에 전념할 수 있는 것”이라며 “앞으로 업계 전체가 제한된 업무 시간 내에서도 더 나은 성과를 창출하기 위해 업무에 RPA를 적용할 수 있는 부분을 지속적으로 발굴할 것”이라고 예상했다.

다만, AI를 통한 자동화 기술 및 빅데이터를 원유로 한 상품 설계 등으로 인한 수익창출까지는 아직 인내가 필요하다는 진단이다. 실제로 챗봇의 경우 이를 이용하기보단 음성을 통한 상담 비율이 월등히 높다. 그럼에도 앞으로 이를 통한 상품 설계, 업무 등 다방면에서 확대 움직임은 더욱 치열해 질 것으로 보인다.

카드업계 한 관계자는 “마이데이터 산업의 주재료는 빅데이터다. 이를 기반으로 한 업무 적용, 상품 개발 등은 최근 몇 년간 보다 앞으로 더 확대될 것”이라면서도 “이를 통한 수익창출까지 가려면 수년이 걸릴 것 같다. 인내가 필요한 투자”라고 말했다.

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