애자일 혁신: 전통적 은행의 성공적 디지털 트랜스포메이션

2014년 싱가폴 DBS회장인 피유시 굽타(Piyush Gupta) 는 핀테크 스타트업처럼 생각하고 성공하기 위한 디지털 역량을 갖추라고 임직원에게 요청했습니다.

미국과 유럽에 있는 큰 은행들이 지난 10년 동안 어떻게 하면 디지털 비즈니스로 성공적으로 전환할 수 있을지에 대해서 접전을 벌이는 동안, 아시아의 보통 규모인 DBS 은행(자산규모 한화 약400조원, 2018년 9월기준)은 해결책을 찾지 못했습니다.

“디지털 기능들을 어떻게 갖출지만 생각하지 말고, 핀테크 기업처럼 생각하고 비즈니스를 완전히 바꾸어야 한다.”

전략은 성공적이었습니다.

2014년부터 변화가 시작된 2017년까지의 은행 순이익은 연평균 2.7%로 성장하였으나, 2018년 첫 9개월의 순이익은 전년대비 36% 까지 치솟았습니다.

디지털 전략 디자이너인 피유시 굽타는 2009년 싱가폴 본사 DBS은행의 대표가 되기 전, 아시아 씨티은행(Citi bank)에서 수십 년간 일 해온 인도인입니다.

굽타가 부임할 당시, 1968년 새로운 수도의 산업 발전에 투자하기 위해 정부에 의해 설립된 DBS은행은 느리고, 관료주의적이며 낡은 시스템과 구식의 테크놀로지를 사용하고 있었습니다. 어떤 지점에서 이익을 내는지 손해를 내는지 보여주는 중앙에서 집계하는 데이터 조차 없었습니다.

굽타는 중국의 가장 큰 e-commerce 기업들인 알리바바와 텐센트가 디지털 결제수단을 이용해 디지털 은행으로 얼마나 빠르게 움직이는지 관찰하는데 시간을 보냈습니다. 그는 은행이 테크놀로지 컴퍼니보다 규제상의 책임 부담이 아주 많다는 것으로 인해 다른 은행들을 인수합병하여 성장하는 것은 바람직하지 않다는 것을 깨달았습니다. 굽타는 DBS가 핀테크의 정신, 즉 민첩성과 풍부한 창의성이 필요하다고 판단했습니다. '은행은 어제의 역사이다.' 굽타는 최근 Financial Times 와 인터뷰를 했습니다.

굽타가 세운 변화 시스템은 그 어떤 은행보다 큰 영향력을 내었고, 업계로부터 높은 평가를 받았습니다. 내부적으로, DBS는 26,000명의 직원들이 쉽고 용이한 서비스를 개발하고 제공할 수 있는 스타트업 마인드를 심어주었습니다. 이를 통해 고객들이 최근의 브랜드 캠페인 ”live more, bank less” 을 가능케 했습니다. 상품 아이디어들을 자극하기 위해서 해커톤을 사용하고, 수익에 대한 디지털의 영향을 측정하는 디지털 가치창출(Digital Value Creation) 측정 방법론을 개발한 세계 첫 은행이 되었습니다. 굽타는 또한 외부에서 기술을 확보하였으며, 2016년 DBS는 뉴욕에 본사를 둔 뱅킹 챗봇과 인공지능 스타트업인 카시스토(Kasisto)를 인수했습니다.

DBS 주로 아시아의 3가지 핵심 “성장의 축”를 운영합니다: 대중화권과 남아시아 - 첫 온라인 전문 인도은행 ‘디지뱅크’, 그리고 자산규모로 넘버원 뱅킹 포지션인 동남아시아입니다.

2018년 10월 우리는 굽타와 함께 싱가폴의 바쁜 항구를 내려다보는 DBS 본사에 마주 앉았습니다. DBS가 후원하는 싱가폴 핀테크 페스티벌 - 이 행사는 겨우 3년째이지만, 이미 세계에서 가장 큰 모임 중 하나 - 이 열리기 몇 주전 인터뷰를 진행했습니다. 굽타는 50주년을 맞이한 DBS는 디지털 혁명 덕분에 은행 또한 기로에 서 있을거라고 믿고 있습니다.

DBS가 제공하는 뱅킹 서비스 제공 방법과 이 비즈니스 모델을 바꿔야 한다는 '유레카' 의 순간을 어디에서 어떻게 얻게 되었습니까? 

굽타: 여정을 시작한 2014년 사회적 통념은 “전통적인 방식을 이어 내려온 기업이 변화하기는 어렵다. 그리고 스타트업 기업은 항상 이긴다. 왜냐하면 그들은 다른 종자이기 때문이다.” 였습니다. 2014년 3가지의 일들이 일어났습니다.

첫째, 알리바바를 유심히 살펴보기 시작했습니다. 그들이 뱅킹을 상당히 다른 방식으로 재정립할 것이 저에게는 명확히 보였습니다. 그리고 이것은 미미한 연습에 불과한 것이 아닙니다. 이것이 회사의 핵심이 되는 것이고, 그래서 우리는 핵심을 변화시키려 했습니다.

두번째 통찰은 저의 씨티은행에서 경험으로부터 비롯되었습니다. 1990년대 후반, 씨티은행의 전 대표 CEO인 존 리드(John Reed)는 “e-Citi”를 셋업 했습니다. 그는 VIACOM에서 Ed Horowitz라는 사람을 데려왔습니다. 3~4년 그리고 $30~$40억 전후로 그들은 사업을 접었습니다. 내 통찰은 여기서 시작했습니다. 만약 당신이 “메인스트림” 을 바꾸지 않으면, 회사의 핵심은 이것을 항상 폐쇄하려고 합니다. 주변에서만 이렇게 하는 것은 스마트한 아이디어가 아닙니다.

저의 세번째 통찰은 개인적인 것입니다. 2013년 말 저는 델리로 돌아가 80대 중반인 아버지를 뵈었을 때는 아버지가 살아가는 방식이 완전히 달라진 것을 보았습니다. 아버지는 온라인을 통해 세금을 내고 결제를 했습니다. 어머니를 위한 것들도 온라인으로 주문했습니다. 그리고 생각했습니다. 80대 중반인 사람이 자신의 인생을 바꿀 수 있는데, 30대 40대 50대들이 업무환경을 무엇 때문에 바꿀 수 없다고 생각하는 것일까요? 인간의 뇌는 같고 모두가 변하고 있습니다: 우리는 우버를 타고 스카이프를 합니다.

문제는 개개인이 아니라 환경에 있습니다. 환경을 고치기 위해서, 큰 2가지가 필요합니다.

첫째, 사람들을 가르치고 실질적으로 직접 경험함으로서 배우는 환경을 만들어야 합니다. 실험해보세요.

두번째는 위험에 대한 두려움입니다. 전문적인 환경에서 위험은 엄청나게 높습니다. 사용자들이 집에서 겪을 수 있는 최악의 경우는 어떤 어플리케이션이 작동 되지 않아 좌절하게 되는 것입니다. 은행에서는 실직할 수도 있고 보너스를 잃을 수도 있습니다. 그러니 실질적으로 경험하고 실패해도 괜찮은 방법을 마련하면 위험을 감수해도 되는 것입니다.

그렇다면, 어떻게 이러한 문화를 변화시키고 스타트업처럼 할 수 있을까요? 위험이 거의 없는 환경에서 다른 사람들과 일할 수 있는 실험의 문화를 만드는 팀이 있습니다. 처음 몇 해 동안 큰 동력을 가질 수 있어서 저는 정말 놀랐습니다. 그리고 인사팀, 마케팅, 커뮤니케이션을 포함한 모든 부분에서 이러한 일들이 가능하게 되었습니다.

이러한 부문별 이니셔티브에 따라, 사람들을 외부채용 했습니까? 어떻게 작동했습니까?

굽타: 사람들에게 권한을 주고, 교육을 제공하고 나면 이것을 위해 엄청난 에너지를 불러 일으킨다는 것을 알아냈습니다. 대부분의 그룹들은 젊은 사람들을 채용했습니다. 커뮤니케이션 팀에서는 데이터 분석 전문가 한 두명을 고용했습니다. 인사팀은 데이터 과학자들을 고용했습니다. 세심하게 조직한게 아니었습니다. 그래서 사람들은 같이 일하는 사람들과 함께 실험해보고 시도할 수 있도록 자유도를 주었습니다.

참 흥미롭네요. 런던비즈니스스쿨의 조직행동 교수 댄 케이블(Dan Cable)이 개발한 직원들에게 도전의 자유를 주는 이론이 있습니다. 근본적으로 직원들의 창의력을 폭발시키는 겁니다.

굽타: 맞습니다. 전 실제로 발견했습니다. DBS에서 이러한 일들이 일어나는 것들로 봤을 때, 이것이 정말 우리 시스템에 강한 견인력이 되는 것에 정말로 놀랐습니다. 첫 두어 해는 프로젝트를 상의하달식으로 운영했습니다. 최근 두어 해는 제가 필요 없어질 정도 였습니다. 각자가 회사의 각 부문에서 이러한 변화를 이끌고 있습니다.

4년전 DBS에서 디지털 전환(Digital Transformation) 에 대해 말씀하셨습니다. 그 이후로 무슨 일이 일어났습니까?

굽타: 모든게 순서대로 일어난 게 아니었습니다. 어떤 것들은 휘청거렸습니다. 우리는 기본적으로 5가지 역량을 만들려 노력했습니다.

첫번째 역량은 어떻게 차별적으로 고객을 확보할지에 대한 것이었습니다. 왜냐하면 아마존과 페이스북이 고객들을 끌어들일 때, 그들은 지점이나 거리의 오프라인 점포들이 있지 않았던 것처럼, 우리는 고객확보 패러다임을 바꾸었습니다.

두번째 역량은 우리의 거래 모델을 다시 재정립 하는 것이었습니다. 거래에 대한 우리의 모든 생각은 아침에 발생하는 거래와 영업 종료후 당일 오후 결산에 의존해 왔습니다. 당신은 구글을 이용할 때, 아침에 무언가를 입력하고, 저녁에 응답을 받는 것을 상상할 수 있습니까? 그러니 “거래에 대한 생각” 을 즉각적으로 바꾸어야 했습니다. 즉각적인 거래지원은 지류(紙類)작업을 없애는 당신의 만트라(Mantra) 이여야 합니다.

세번째 역량은 교차판매에서 교차구매로의 전환입니다. 교차판매(Cross-sell) 의 아이디어는 고객을 한번 잡으면 값비싼 제안을 하고, 같은 고객에게 지속적으로 더 보내는 것입니다. 하지만 아마존은 구매조건을 만들어 내고 데이터를 분석하여 고객에게 더 많은 선택권을 주고 있습니다. 우리는 고객의 데이터를 사용해서 고객이 더 많은 옵션으로 선택하게 할 수 있는 고객 관여 모델을 만들어 내는데 집중했습니다.

네번째 역량은 파이프라인에서 플랫폼으로 어떻게 효과적으로 이동하는 것인가 입니다. 은행으로서 우리는 항상 고객에게 직접 응대해 왔고, 파트너십을 통해 일해 본 적이 전혀 없습니다. 반면 모든 거대 테크 기업들은 파트너십을 통해 일해 왔습니다. 우리는 모든 마인드셋을 바꿨습니다.

다섯번째 역량은 데이터입니다. 우리는 어떻게 하면 데이터 중심 기업 (Data first company)이 될 수 있는 가에 대해서 알아내려고 했습니다.

이 5가지의 역량을 만들기 위한 노력으로써, 기술 아키텍쳐를 변경하기 위해서 우리는 대단히 중요한 프로그램을 실시했습니다. 우리의 CIO인 David은 구글, 아마존, 넷플릭스, 알파벳, 링크드인, 페이스북에 DBS를 포함한 GANDALF 를 추진했습니다. 이것은 우리의 경쟁 프레임을 바꾸는 것입니다. 우리는 테크 컴퍼니처럼 생각했습니다. 우리의 파워포인트 슬라이드에는 “제프 베조스라면 어떻게 했을까” 라고 쓰게 되었습니다.

대부분의 테크 회사들은 이미 2000년대에 모두 성공적으로 전환했습니다. 우리는 “그들이 할 수 있다면, 우리도 할 수 있어” 라고 말했습니다. 우리는 아마존과 페이스북 같이 클라우드 서비스, 오픈 소스 어플리케이션, 상용 하드웨어를 이용하기 시작했고, 기술 비용을 줄이고 내부 인력조달을 많이 했습니다. 우리는 85%를 아웃 소싱해 왔으나, 지금은 85%를 인소싱합니다. 우리는 하이데라바드(Hyderabad)에 테크센터를 짓고 디자인, 데이터사이언스 전문가 등 100명의 직원들을 고용했습니다. 하지만 제일 중요한 건, 우리 직원들을 재교육 시켰다는 겁니다.

넷플릭스 대표 리드 헤이스팅스가 인터뷰 하는 것을 보았습니다. “이 기술 전문가들을 어디서 찾았습니까?”라는 질문에 리드는 “당신이 해고한 사람들을 고용했습니다.”라고 답했습니다. 만약 누군가가 직원들에게 스스로를 재발명/재발견 할 수 있는 역량을 주고 교육을 제공한다면, 그들은 해 낼 것입니다. 우리는 새로운 사람들을 일부 고용했지만 기존 인력들에게 새로운 스킬을 교육하고 내부 기술 아키텍쳐를 다시 만들기 위해 이러한 인력들로 핵심 그룹을 만들었습니다.

이 과정을 추진함에 있어서 특정한 로드맵이나 이론을 적용했습니까?

굽타: 하버드 경영대학원 교수인 Clay Christensen 의 “해야 할 일들” 또는 “고객여정기반 생각” 에 집중했습니다. 우리는 이것이 단순히 기술만을 의미하는 것이 아니었습니다. 우버는 기술에 관한 것이 아니라, 고객이 진정으로 원하는 것이 무엇인지 재구상 한 것입니다. 그래서 우리는 우리만의 고객여정 방법론을 만들었습니다. ‘Four Ds’: 발견하다(discover), 정의하다(define), 개발하다(develop), 적용하다(Deploy). 회사 전체를 Four Ds 에 맞춰 교육 했습니다. 사람들에게 목표를 주었습니다. 우리는 은행전체에서 500~ 600개의 서로 다른 고객여정을 시행했습니다. 정도의 방법들을 시행했습니다. HR, 컴플라이언스, 감사, 마케팅 전략, 및 커뮤니케이션에 모두 적용되는 것이었습니다. 그래서 각각의 임직원 모두 어떻게 고객중심적이 되는지 에 대한 이 고객여정을 수용하게 되었습니다.

이것은 모두 문화 변화에 관한 겁니다. 당신은 어떻게 고객 중심적, 데이터 기반, 민첩, 그리고 끊임없이 배우는 조직이 될수 있었나요? 경험 문화를 만들었습니다. 기업의 문화를 바꾸는 프로그램들을 만드는 중앙에 팀이 있었습니다. 우리는 인큐베이터에서 엑셀러레이터까지 그리고 아시아에 첫 해커톤을 시작했습니다. 우리는 회사내 몇 천 개의 실험들에 대한 핵심성과지표(KPI)가 있었고, 이에 따라 우리와 일할 수 있는 스타트업을 위한 프로그램을 만들었습니다. 또한, 스타트업과 같이 일할 수 있도록 직원들을 위한 큰 센터도 지었습니다. 이 모든 것이 임직원들의 태도와 마음가짐을 바꾸는 것에 중점을 두었습니다.

어떠한 예측 데이터를 사용합니까?

굽타: 우리는 데이터 활용도를 어떻게 잘 높일 수 있는지에 대해서는 아직 초기단계에 있습니다. 평가기관에서 데이터를 가지고 와서 우리의 데이터가 일관성이 있는지 비교해 봅니다. 어떤 데이터들은 체계가 없습니다. 그래서 제일 하고 싶은 것은 파이낸셜 타임스와 블룸버그에서 모든 데이터를 가져와 마이닝을 하여 질문을 하는 것입니다. “데이터는 이 업계 또는 이 고객에게 무슨 일이 발생할 지에 대해서 무엇이라고 이야기 하는가?”

우리의 프로세스는 아직 거기까지 못 갔습니다. 우리는 이것들을 읽고 이해하기 위해 자연 언어 처리(NLP)와 퍼지 논리에 대해 실험하고 있지만, 여전히 초기에 있습니다.

DBS의 예측 역량이10년전에 비해 눈에 띄게 성장했습니까?

굽타: 그런 것 같습니다. 우리의 데이터를 가지고 향후 2년동안 싱가폴 예금에 무엇이 앞으로 일어날지 예측해 주는 기계학습과 인공지능 도구들이 있습니다. 선행 지표와 거시경제지표를 가지고 예측들을 만들어냅니다. 이것을 기반으로, 대차대조표가 어떻게 나올지 예측 할 수 있습니다. 1년전에는 이렇게 하지도 못했습니다. 이같은 예측도구들은 우리에게 새로운 것들입니다.

이러한 작업을 위한 전문가들을 어디에서 고용합니까?

굽타: 거의 다 내부에서 뽑습니다. 우리는 데이터 사이언티스트들의 내부 역량을 강화해 왔습니다. 전반에 걸쳐, 데이터를 우선적으로 생각하고 어떻게 하면 데이터 기반 기업이 될 수 있을지를 생각하게끔 직원들을 훈련시킵니다. 우리는 몇 백명의 직원들에게 데이터를 어떻게 사용하고 활용하는지에 대한 교육을 제공합니다.

DBS는 인공 지능을 어떤 곳에 사용합니까?

굽타: 매뉴얼리 작업을 하던 모든 것을 자동으로 만들어주는 로봇 프로세스 자동화입니다. 필요한 모든 것들을 자동적으로 만들어주는 시스템입니다. 우리는 우리가 어떤 상품들을 제공해야 할지 알아내고, 언제 제공해 줘야 할지를 알아내기 위해 인공지능도 사용합니다. 몇 개월 전, DBS 자산기획관리 지원자들을 위한 첫 면접을 위해 프론트 엔드 챗봇을 만들었습니다. 우리는 매년 약 8만명의 지원서를 받습니다. 우리는 인공지능을 통해 누가 회사를 그만둘지를 예측합니다. 9개월 안에 판매직에서 그만둘 직원이 있는지에 대해 84%의 정확도를 보입니다.

정말입니까? 시스템이 어떻게 예측합니까? 

굽타: 데이터 사이언스를 이용합니다. 직원의 업무 참여 태도를 다 알 수 있습니다: 몇 시에 출근하는지, 몇 번 이메일을 보는지. 우리는 리스트를 매니저에게 보내면서 “이 사람들은 내년에 회사를 그만둘 것 같다” 라고 합니다. 그러면 매니저는 미리 이 사람들과 이야기할 지에 대해서 선택을 합니다.

그렇게 하는 것은 오웰적(Owellian:인간의 자유를 철저히 통제 감시)이지 않습니까?

굽타: 우리는 데이터의 적절한 사용을 평가하기위한 평의회가 있습니다. 아마 가장 큰 도전 과제 중 하나일 겁니다. 어려운 사회적 관행이고, 이 태도들은 바뀌고 있습니다. 3년전에 적절치 않았던 것들이 지금은 누구나 OK하는 경우들이 있습니다. 역으로 가끔 괜찮은 듯 보이지만, 모두가 “그렇게 하면 아마 안 될 거예요.” 라고 말하기도 합니다.

예시가 있습니까?

굽타: 신용에 대한 것을 예를 들자면, 은행의 모든 업무는 대출을 해 주면 당신이 갚을 수 있을까에 대한 평가를 하는 것 입니다. 그래서 우리는 어떤 정보든 물어봅니다. “당신은 신용도가 있는 고객입니까?” 만약 지금 프로세스를 개선하기 위해서 더 많은 정보를 얻을 수 있다면, 당신의 신용도를 확실하게 알 수 있다면, 이것이 상황을 악화시키는 것은 아닙니다. 똑같은 겁니다. 우리는 성공적인 결과를 바라는 겁니다.

문제는 금융 소외를 일으킬 수 있다는 겁니다. 저한테 가장 명백한 예시는 보험입니다. 생명 보험의 기본은 위험의 사회화입니다. 누가 암에 걸릴지 아무도 모릅니다. 그러니 우리는 보험료를 내며 돈을 모으고 누군가가 죽으면 그 돈은 그 사람한테 지급됩니다. 하지만 데이터를 통해 누가 암에 걸릴지 알게 되는 순간, 무슨 일이 일어날까요? 위험의 사회화를 더 이상 못하겠죠. 그리고 만약 너무 많이 알아서 위험을 사회화 못한다면 보험 산업 자체는 망가질 것입니다. 

이것이 금융 서비스 분야에서 데이터의 적절한 사용을 정의하게 될 것으로 보십니까?

굽타: 네, 이것이 이 시대의 가장 큰 도전 과제 중 하나 입니다. 어떤 단계에서는, 우리 사회는 “좋은 결과를 이끌어 낸다 해도 우리는 알고 싶지 않아요.” 라고 말합니다. 제가 말씀드릴 수 있는 것은 이 이슈는 더 커질 것이라는 겁니다. 그리고 우리는 데이터의 적절한 사용은 무엇인지를 결정하는 것에 대해서 매우 심사숙고해야 합니다.

마지막으로 경제 관련해서, 내년 2019년에 세계 경제 전망을 어떻게 보십니까?

굽타: 전 아직 긍정적으로 보고 있습니다. 세계경제 성장은 아마 1년반 정도 더 지속될 것입니다. 미국이 계속 강하면, 세계경제 성장에 동력을 제공합니다. 중국은 계속해서 느려질 것으로 보이지만, 지금 하강하는 속도가 경제 성장에 악영향을 미칠 정도는 아닙니다. 동남아시아는 이미 수출 엔진을 유지할 수 있는 유연함을 가지고 있다는 것을 2009년 서구로부터 중국으로 시장을 전환하면서 증명하였습니다. 모든 것들이 느려질 것이지만 향후 18개월 동안은 대단한 불경기가 올 것이라고 보지 않습니다.

“돌발 위험”이 생길 수도 있습니다. 가장 명백한 돌발 위험은 중국 관련된 것입니다. 무역이 주된 문제는 아닙니다. 향후 12개월에서 18개월동안 특이한 거래상대방 위험이 가장 큰 잠재 위험이라고 생각합니다. 많은 채권들이 중국에서 발행되었습니다. 불안한 환경과 불확실성에 따라 재금융을 찾는 것이 어렵게 될 것으로 봅니다.

무역 자체는 문제가 아닌 반면, 무역에 관한 심리가 위험이라고 생각합니다. 변덕스러운 환경이 익숙해 지고, 이러한 환경에 영향을 받을 수 있을 것입니다. 미국 연방은행은 고금리를 지속할 것이라는 신호를 보내고 있고, 달러는 시스템에서 밖으로 나오고 있으며, 달러 유동성이 견고합니다. 만약 이 강력한 긴축발작이 몇 분기 동안 지속된다면, 시장을 혼란에 빠뜨릴 수 있습니다.

세번째 위험은 유럽입니다. 브렉시트는 범 유럽의 문제들을 보여주는 증상입니다. 돌발위험이 있겠지만 2019년 경제는 온전할 것입니다.

Source from Jeremy Grant, Strategy+Business