현대화된 데이터 인프라로 더욱 개인화된 뱅킹 서비스 제공
Capital Bank of Jordan, 통합 데이터 허브와 강력한 분석으로 빠른 성장에 대비
2020년 이후 Capital Bank of Jordan은 연승 행진을 이어가고 있습니다. 두 차례의 성공적인 인수를 통해 이 은행은 6개의 경쟁사를 제치고 요르단 3대 은행이자 이 지역에서 더욱 강력한 기업으로 도약했습니다. 수익은 약 두 배로 증가했으며, 2022년에는 모바일 뱅킹의 편리함을 갈망하는 소외된 시장에 새로운 디지털 은행인 Blink를 출시했습니다. 또한 Capital Bank는 최근 영국에 본사를 둔 금융 기술 전문지인 Capital Finance International이 선정한 '가장 혁신적인 디지털 은행'과 '요르단 최우수 은행'이라는 두 가지 영예를 안았습니다.

이러한 성공의 이면에 있는 사람들에게 Capital Bank의 성장 모멘텀은 친성장 시장 전략의 유효성을 입증하는 것이며, 그 못지않게 이러한 전략을 실행할 수 있는 기술적인 준비를 하는 것의 가치를 입증하는 것입니다. 2020년 거의 모든 조직이 그랬던 것처럼 Capital Bank의 최고 경영진은 팬데믹으로 인한 문제를 이해하고 이에 적응하는 데 많은 리소스를 집중하고 있었습니다. 그러나 동시에 그들은 은행의 장기적인 성장 전망과 이를 개선할 방법에 대해 상당한 고민을 하고 있었습니다.

그때까지 Capital Bank는 주로 대기업 시장, 최근에는 중소기업 시장에 서비스를 제공하는 데 주력하는 탄탄한 지역 기업이었습니다. 은행의 최고 의사 결정자들에게 요르단과 주변 지역의 소매 금융 시장은 특히 디지털 측면에서 아직 개척되지 않은 엄청난 기회를 의미했습니다. 예를 들어 요르단 국민 1,000만 명 중 약 80%가 휴대폰 사용자로, 대부분의 국민이 디지털 뱅킹 서비스를 이용할 수 있는 시장에 속해 있습니다. 반면, 여성 인구의 4분의 1 이상, 남성 인구의 약 절반만이 실제로 은행 계좌를 보유하고 있었습니다. 이러한 엄청난 격차 속에서 Capital Bank는 소매 사업을 확장하여 수익 기반을 늘릴 수 있는 기회를 인식했습니다.

은행은 두 가지 주요 경로를 확인했습니다. Blink라는 디지털 은행을 설립하는 것 외에도 Capital Bank는 소매 및 기업 금융 영역을 확대하기 위한 방법으로 다른 은행의 전략적 인수를 검토했습니다. 둘 다 Capital Bank가 광범위한 서비스를 제공할 수 있는 새로운 소매 및 기업 고객을 추가할 수 있는 잠재력을 갖고 있었습니다. 그러나 그룹 최고운영책임자(COO)인 Izzidin Abusalameh와 같은 은행의 고위 경영진도 이 비전을 완전히 실현하려면 Capital Bank가 이를 제대로 실행해야 한다는 사실을 알고 있었습니다. "우리에게 실행이란 인수를 신속하고 원활하게 통합하고, 그 이상으로 모든 고객에게 고품질의 개인화된 경험을 제공하는 것을 의미합니다."라고 그는 말합니다. "우리는 통합 데이터 관리가 이러한 기능의 기초라고 생각합니다."

테스트 관리가 중요한 이유는 무엇일까요? Abusalameh는 궁극적으로 고객을 아는 것이 중요하다고 설명합니다. "우리의 소매 및 기업 전략의 핵심은 고객에 대한 깊은 이해를 바탕으로 그 지식을 활용하여 고객과의 관계를 발전시키고 강화하는 데 있습니다."라고 그는 말합니다. "그런 의미에서 데이터를 수집, 구성, 분석하기 위한 올바른 데이터 인프라를 갖추는 것이 우리 전략 성공의 기본입니다."

95% 감소

 

인수 관련 데이터 마이그레이션 시간을 95% 이상 단축하여 지점 운영을 더 빠르게 통합

10배 증가

 

모바일 경험 문제 탐지 속도가 10배 이상 빨라져고객 만족도 향상

우리의 소매 및 기업 전략은 고객에 대한 깊은 이해를 바탕으로 합니다. 데이터를 수집, 구성, 분석하기 위한 올바른 데이터 인프라를 갖추는 것은 우리 전략 성공의 기본입니다. Izzidin Abusalameh 그룹 최고 운영 책임자 요르단 캐피탈 은행
AI 및 ML로 분석의 수준을 한 단계 끌어올리기

2021년 초까지 Capital Bank는 AI 및 머신 러닝(ML)과 같은 '차세대 고급 데이터 분석을 가능하게 하는 현대화된 데이터 허브 환경'이라는 기술 요구 사항을 정의하고 옵션을 적극적으로 검토했습니다. 이 은행에는 상당한 레거시 솔루션이 있었지만, IBM®과의 20년 가까운 성공적인 관계와 그동안 쌓아온 신뢰와 경험 덕분에 IBM이 확고하게 자리를 잡을 수 있었습니다. Abusalameh가 IBM을 선택한 또 다른 주요 요인은 이전에 다른 은행에서 근무할 때 IBM® Netezza Performance Server 솔루션에 대한 긍정적인 경험이 있었기 때문입니다. IBM 기술 영업 팀, Capital Bank 경영진 및 사내 전문가가 참여한 일련의 집중적인 심층 분석 세션 및 데모를 거친 후, 은행의 의사 결정 팀은 기본 데이터 웨어하우스인 Netezza Performance Server와 함께 IBM® Cloud Pak for Data 플랫폼이 가장 적합하다는 결론을 내렸습니다.

이 은행의 최고 데이터 책임자(CDO)인 Bahaa’ Awartany는 IBM 솔루션의 핵심 '장점'에 대해 묻는 질문에, IBM 솔루션에 내장된 광범위한 통합 기능을 독보적인 장점으로 꼽았습니다. “데이터, AI, 머신 러닝 등 우리 비전의 모든 측면을 지원할 수 있는 솔루션을 확보하는 것이 매우 중요합니다.”라고 그는 말합니다. “IBM은 전체 AI 및 머신 러닝 도구 제품군과 함께 매우 강력한 데이터 웨어하우스의 이점을 제공합니다. 이것이 바로 IBM 솔루션의 진정한 차별점입니다."

IBM 비즈니스 파트너인 Jordan Business Systems(JBS)가 IBM 팀의 외부 지원을 받아 수행한 솔루션 구현은 두 가지 단계로 진행됩니다. 현재 완료된 첫 번째 프로젝트에서 JBS는 Capital Bank 데이터 오피스가 데이터 웨어하우스를 구축할 수 있도록 Netezza Performance Server 유닛을 배포했습니다. 프로젝트가 완료된 후, Capital Bank 데이터 오피스는 핵심 뱅킹 및 15개 이상의 뱅킹 애플리케이션에서 데이터를 수집하여 웨어하우스로 중앙 집중화했습니다.

이 구현 단계의 또 다른 주요 이정표는 최근 인수한 두 은행인 Bank Audi(요르단 및 이라크)와 Société Générale Bank Jordan의 통합이었습니다. 두 경우 모두 JBS는 핵심 뱅킹 데이터뿐만 아니라 HR, 급여 및 기타 엔터프라이즈 애플리케이션 데이터의 마이그레이션을 지원했습니다. 그 시점(대략 2022년 중반)에 Capital Bank는 모든 중요한 데이터를 신뢰할 수 있는 단일 소스로 통합했습니다. 기반이 마련되었고 데이터 과학 및 분석 단계가 시작되었습니다.

IBM은 전체 AI 및 머신 러닝 도구 제품군과 함께 매우 강력한 데이터 웨어하우스의 이점을 제공합니다. 이것이 바로 IBM 솔루션의 진정한 차별점입니다. Bahaa’ Awartany 최고 데이터 책임자 요르단 캐피탈 은행
머신 러닝으로 더 깊은 참여 유도

현재 자체 개발자와 데이터 과학자가 주도하는 Capital Bank는 예측 의사 결정을 위한 인프라를 구축하기 위해 IBM® Cloud Pak for Data 솔루션에 포함된 고급 AI 기능을 사용하고 있습니다. 지금까지 가장 눈에 띄는 사용 사례는 주로 은행의 현재 통합된 데이터 웨어하우스 시스템에서 가져온 대량의 과거 데이터를 기반으로 고객 행동 패턴을 예측하는 것과 관련이 있습니다. 예를 들어, 은행의 데이터 과학자들은 IBM Cloud Pak for Data의 IBM® Watson Studio에 있는 기능인 IBM® Watson Machine Learning 도구를 사용하여 고객 인구 통계 및 행동 매개변수와 은행 상품 수요 간의 상관관계를 분석하고 있습니다.

CDO Awartany의 설명에 따르면, 성향 점수가 가장 높은 고객(제품 수요 점수가 높은 고객)을 식별하면 Capital Bank의 마케터가 특정 교차 판매 오퍼를 더 효과적으로 타기팅하여 전환율을 높이고 궁극적으로 고객당 수익을 높일 수 있습니다. "리테일 부문을 계속 확장하면서 ML과 AI를 통해 얻은 인사이트는 고객의 요구를 예측하고 더 나은 서비스를 제공하는 데 큰 이점을 제공합니다."라고 Awartany는 말합니다. "고객 라이프사이클 관리에 이러한 예측 접근 방식을 적용하여 고객 여정의 모든 단계에서 초개인화된 상품과 서비스를 제공할 수 있게 되어 기대가 큽니다. 또한 이탈 위험이 있는 고객을 식별하고 사전에 접근하여 근본적인 문제를 해결할 수 있습니다.”

그는 고객 이탈 위험을 감지할 수 있는 것과 같은 방식으로 AI로 고객 행동 패턴을 분석하는 Capital Bank의 능력은 다양한 다른 운영 위험과도 분명한 관련이 있다고 덧붙였습니다. "모든 데이터를 신뢰할 수 있는 단일 소스로 통합함으로써 통합 데이터 플랫폼은 모든 고객과 거래에 대한 전체적인 관점을 제공합니다."라고 Awartany는 설명합니다. "의심스러운 거래 패턴을 찾아내는 AI 모델을 구축하고 학습시킴으로써 이 플랫폼은 금융 사기, 자금 세탁, 테러 자금 조달 사건을 탐지하고 예방하는 데 특히 강력한 도구가 될 수 있습니다."

통합 데이터를 통한 민첩성 확보

Capital Bank가 AI 및 데이터 과학 기능을 지속적으로 구축함에 따라 핵심 데이터 웨어하우스는 이미 운영상의 이점에 대한 탄탄한 기록을 쌓아가고 있습니다. COO인 Abusalameh가 보기에 이 솔루션의 뛰어난 성능은 매우 바빴던 한 주말에 입증되었습니다. 최근 인수한 은행 지점을 일요일 아침부터 제대로 가동하기 위해서는 인수한 은행의 모든 데이터를 제시간에 자체 핵심 시스템으로 마이그레이션해야 했기 때문입니다. "Netezza 플랫폼이 없었다면 경험상 마이그레이션에 일주일 이상이 소요되었을 것이라고 예상했습니다."라고 그는 설명합니다. "데이터 품질 점검을 통해 수백만 개의 기록에 해당하는 이 중요한 전환을 약 4시간 만에 완료할 수 있었습니다."

최근 은행의 리테일 시장 진출의 핵심인 새로운 모바일 앱을 출시할 때도 Netezza 솔루션의 운영상의 이점이 분명하게 드러났습니다. CDO인 Awartany는 고객 경험에 대한 실행 가능한 대시보드 인사이트를 제공하는 이 솔루션의 기능 덕분에 은행의 IT 팀은 고객의 모바일 경험에 문제가 생겼을 때 신속하게 조치를 취할 수 있었다고 말합니다. "대시보드를 통해 로그인 문제나 경험의 기타 문제와 같은 차단 지점을 몇 분 만에 정확히 찾아낼 수 있었으며, 대시보드가 없었을 때보다 10~15배 더 빠르게 문제를 해결할 수 있었습니다."라고 Awartany는 말합니다. “원활한 경험을 제공하는 데 도움이 된 새로운 데이터 스택은 모바일 출시의 성공에 큰 역할을 했습니다.”

모바일 사례는 데이터 투명성을 실천한 사례이기도 하지만, Awartany는 모바일 사례가 은행의 장기적인 디지털 비전과 잘 부합하는 더 광범위한 변화를 나타내는 것으로 보고 있습니다. "이와 같은 사례 뿐만 아니라 조직의 더 많은 사람들이 이를 주목하고 있는 상황에서, 우리는 이미 의사 결정 문화에 변화의 조짐이 나타나고 있음을 확인했습니다."라고 그는 말합니다. "그리고 AI가 합류하면서 그 모멘텀이 더욱 강해지는 것을 목격하고 있습니다."

    캐피탈 은행 로고
    Capital Bank of Jordan 소개

    요르단 암만에 본사를 둔 Capital Bank(ibm.com 외부 링크)는 요르단, 이라크, UAE, 사우디아라비아의 소매 및 기업 고객에게 상업 및 투자 은행 서비스 및 솔루션을 제공합니다. Capital Bank는 사업 확장을 위해 2021년에 요르단과 이라크에서 Bank Audi의 사업을 인수했으며, 2022년에는 요르단에서 Société Générale Bank의 지점과 운영을 인수하여 요르단 및 지역 은행 시장에서의 입지를 강화했습니다.

    JBS 로고
    Jordan Business Systems(JBS) 소개

    요르단 암만에 본사를 둔 JBS(ibm.com 외부 링크)는 모든 규모의 조직에 비즈니스 중심의 통합 IT 솔루션을 제공하는 IBM 비즈니스 파트너입니다. JBS의 고객은 유연한 규모, 광범위한 솔루션 포트폴리오, 20년 이상의 비즈니스 IT 인사이트를 갖춘 파트너를 신뢰할 수 있습니다.

    다음 항목:
    사례 연구 PDF 보기 홍콩 슈옌 대학교(Shue Yan University)

    학생을 위한 간편한 데이터 분석

    사례 연구 읽기
    Carrefour

    최신 데이터로 더 나은 의사 결정을 내리는 방법

    사례 연구 읽기
    Bic Camera

    비약적인 업그레이드

    사례 연구 읽기
    각주

    © Copyright IBM Corporation 2023. IBM Corporation, New Orchard Road, Armonk, NY 10504

    2023년 3월 미국에서 제작.

    IBM, IBM 로고, IBM Cloud Pak, IBM Watson 및 Netezza는 미국 및/또는 기타 국가에서 사용되는 International Business Machines Corporation의 상표 또는 등록 상표입니다. 기타 제품 및 서비스 이름은 IBM 또는 다른 회사의 상표일 수 있습니다. 최신 IBM 상표 목록은 ibm.com/trademark에서 확인하세요.

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