
자동화된 183개 업무를 연간 업무시간으로 환산하면 총 125만 시간이 축소된다.
이는 직원 1명당 평균 2천시간의 연간 근로시간을 가정했을 경우 600명 이상이 투입되는 단순 반복 업무를 로봇 소프트웨어를 통해 자동화했다는 의미이다.
본부부서는 약 47만 시간, 영업점은 약 78만시간의 업무량이 경감된다.
본부부서 직원은 핵심 업무에 보다 집중하여 효율성과 생산성이 개선될 것이며, 영업점에서는 단순 업무 시간이 절약되어 고객 상담 시 양질의 서비스를 제공할 수 있을 것으로 보인다.
일례로 기계 학습(Machine Learning) 기술이 적용된‘급여이체 등록 RPA 업무’는 고객으로부터 제공 받는 다양한 형태의 급여이체 서식을 자동으로 내부 시스템에 맞게 편집하여 등록할 수 있으며, 직원은 내용 검증과 최종 이체 거래만 수행하는 형태이다.
KB국민은행 관계자는 “RPA를 통해 직원의 워라밸과 조직 전체의 업무 효율화를 촉진하고 질적 생산성을 향상시켜 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성하겠다”며, “이는 결국 고객에게 수준 높은 상품과 서비스를 제공하는데 기여할 것이며, 앞으로 RPA를 포함해 지속적으로 업무 혁신사업을 확대해 금융환경 변화에 선제적 대응하겠다”고 밝혔다.
장순영 빅데이터뉴스 기자 news@thebigdata.co.kr
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