＃09. 산업을 바꾸는 프로세스 마이닝의 힘
산업을 꿰뚫는 통찰
변화는 흐름에서 시작된다
과거에는 새로운 전략이 필요하면 회의부터 시작했습니다. 하지만 지금은 데이터부터 보고 이를 기반으로 회의를 진행합니다.
이제 기업의 변화는 ‘감’이 아니라 ‘흐름’을 분석하는 것에서 시작됩니다.
프로세스 마이닝은 다양한 산업 분야에서 단순한 데이터 분석을 넘어, 실제 전환과 혁신을 이끄는 전략적 도구로 자리 잡았습니다.
금융, 유통, 제조—모두 다른 업종이지만 공통점이 있습니다.
눈에 보이지 않던 흐름 속 작은 어긋남이 비효율을 만들고, 그 어긋남을 찾아 정비하는 순간, 변화가 시작된다는 점입니다.
금융 산업
낡은 심사 흐름을 걷어내고, 리스크 예측 기반 자동화의 길을 열다
한 국내 은행은 비대면 대출 수요 증가에 따라 심사 속도는 높이면서도 정확성을 유지해야 하는 과제에 직면했습니다.
과거의 대출 프로세스를 프로세스 마이닝으로 분석한 결과, 서류 보완 요청이 반복되고,
승인 절차 중복과 병목으로 인한 지연이 빈번했습니다.
이 데이터를 기반으로 은행은 AI 기반 자동 심사 시스템을 도입해 반복적인 검토 과정을 자동화하고,
심사 워크플로우를 최적화했습니다.
그 결과, 심사 소요 시간은 40% 단축되었고, 부실 대출률은 20% 감소했으며, 심사의 일관성과 객관성도 개선되었습니다.
결정적인 전환은, 흐름을 제대로 들여다보는 것에서 시작되었습니다.
유통 산업
고객 이탈의 숨겨진 패턴을 읽고, 불편 없는 쇼핑 여정을 설계하다
한 이커머스 기업은 구매 전환율이 낮은 이유를 막연히 마케팅 부족 탓으로 여겼습니다.
하지만 고객의 웹사이트 행동 로그를 프로세스 마이닝으로 분석하자,
할인 코드 적용 오류, 복잡한 결제 페이지 흐름, 상품 탐색 후 이탈까지의 반복 경로가 주요 원인임이 드러났습니다.
이에 따라 기업은 UI/UX 전면 개편으로 결제 흐름을 최적화하고,
할인 적용 단계를 간소화했으며, 개인화 상품 추천 알고리즘을 도입했습니다.
그 결과, 고객 이탈률은 10% 감소했고, 상품 클릭률과 구매 전환율은 5% 이상 상승했으며,
고객 체류 시간도 15% 증가했습니다.
이전엔 감에 의존했던 판단이, 이제는 ‘데이터로 설계한 고객 여정’이 되었습니다.
제조 산업
생산 흐름의 디지털 트윈으로, 예측 기반의 스마트 팩토리를 현실로
한 글로벌 자동차 부품사는 생산 공정의 실시간 최적화와 불량률 감소를 위해 프로세스 마이닝과 디지털 트윈 기술을 결합했습니다.
생산 설비의 센서 로그, 품질 검사 데이터, 작업자 활동 데이터를 분석하자,
특정 설비에서 반복되는 작동 오류, 고장 전 나타나는 미세한 이상 징후,
품질 저하가 자주 발생하는 구간이 드러났습니다.
이를 바탕으로 기업은 설비 예지 보전 시스템을 도입해 고장률을 줄이고,
AI 기반 품질 제어 시스템으로 불량 발생 가능성이 높은 구간을 집중적으로 관리했습니다.
그 결과, 생산 불량률은 30% 감소하고, 설비 가동률은 15% 향상되었으며,
에너지 소비 효율과 생산 리드 타임도 눈에 띄게 개선되었습니다.
지금의 스마트 팩토리는 데이터로부터 시작된 것입니다.
산업이 달라도, 흐름은 말해준다
금융, 유통, 제조 산업마다 과제는 다릅니다.
하지만 공통된 사실은 있습니다.
문제는 보통 단일 부서가 아닌, 서로 연결된 흐름 속에서 반복되는 작은 어긋남들이 누적되어 생긴다는 점이죠.
프로세스 마이닝은 그 어긋남을 ‘보이게’ 만듭니다.
그래서 기업은 이제 감이 아닌 데이터로 결정하고, 과거가 아닌 흐름으로 미래를 준비합니다.
다음 글 예고: 프로세스 마이닝과 자동화, RPA와 연결될 때 혁신이 완성된다
지금까지는 ‘무엇을 바꿔야 할까?’를 이야기했습니다.
다음 편에서는 ‘어떻게 바꿀까?’에 집중해봅니다.
프로세스 마이닝이 흐름을 설계했다면, 이제 RPA(Robotic Process Automation)와 함께 그 설계를 자동으로 실행해볼 시간입니다.
자동화는 단순 반복을 줄이는 것을 넘어, 전략적으로 흐름을 재구성하고 실행 속도를 높이는 강력한 수단입니다. 그 시너지를 구체적으로 살펴보겠습니다.
Point! 자동화는 실행이고, 프로세스 마이닝은 설계입니다.
