스트레이트 스루 처리란 무엇인가요?

STP는 시작, 검증, 강화, 라우팅, 주문 이행 및 정산을 포함한 여러 자동화 단계 중 일부 또는 전체를 포괄할 수 있습니다. 그러나 STP는 '모 아니면 도'를 제안하는 것이 아닙니다. STP는 종종 STP 비율 또는 자동화된 프로세스의 비율로 논의됩니다. STP 방법론을 도입하면 처리 시간을 단축할 수 있으며, 이를 통해 운영 작업을 간소화하고 확장성을 높이며 명확하고 감사 가능한 문서 추적을 생성할 수 있습니다. 

STP는 금융 서비스, 특히 증권 거래, 결제 및 은행 운영에서 일반적으로 사용됩니다. 예를 들어, 증권 거래에서는 매일 수백만 건의 거래가 사람의 개입 없이 분석, 청산, 체결됩니다. 

STP 트랜잭션의 세부 사항은 다를 수 있으며 모든 애플리케이션에 모든 단계가 포함되는 것은 아닙니다. 라이프사이클 STP를 달성하기 위해 토마토 공급업체에 주문하는 소매 식료품 체인의 예를 살펴보겠습니다.

이 식료품 체인에는 토마토 공급이 부족하다는 것을 알려주는 자동화된 시스템이 있습니다. 식료품 체인의 재고 시스템은 판매율과 재고를 기반으로 매장에 25파운드 토마토 상자 10개가 필요하다고 결정합니다.

시스템은 자동으로(그리고 실시간으로) 주문을 생성하고 토마토 공급업체에 주문을 보냅니다. 이 주문은 전자 데이터 인터페이스(EDI)와 같은 표준화된 비즈니스 문서 전송 프로토콜을 사용하여 전송할 수 있습니다.

토마토 공급업체는 주문을 받고 자동으로 정보를 검증합니다. 가격이 올바른가? 공급업체가 자체 재고와 배송 능력을 충분히 보유하고 있는가? 식료품 체인의 결제 내역은 최신 상태인가? 정확성과 중요도를 확인해야 하는 기존 계약이 있는가? 배송 주소가 공급업체가 이미 등록한 주소와 일치하는가? 

STP의 목표는 이러한 각 질문에 자동으로 즉각적으로 답변하는 것입니다. 

식료품 체인에는 토마토 공급업체가 주문을 완료하는 데 필요한 모든 정보가 포함되어 있지 않을 수 있습니다. 단순히 수량, 품목 SKU(Stock Keeping Unit) 및 배송 주소를 포함할 수 있습니다. 그런 다음, 토마토 공급업체는 더 많은 정보로 기본 주문을 '보강'해야 합니다. 여기에는 중량이나 온도 요구 사항과 같은 배송 관련 고려 사항, 토마토가 보관되는 창고 위치, 해당 공급업체가 이 특정 고객을 위해 토마토를 조달하는 공급처 등 다양한 정보가 포함될 수 있습니다. 

이 데이터는 식료품 체인에는 필요하지 않지만, 토마토 공급업체의 감사 추적에는 필수적입니다. 

라우팅은 적절한 청산 채널 또는 결제 처리 네트워크를 통해 금융 거래를 안내하는 프로세스를 말합니다. 기본적으로 어떤 결제 방법을 사용할지, 결제는 어떻게 전달할지를 결정합니다.

STP 시스템의 전자 결제 방법에는 미국의 ACH(Automated Clearing House소) 또는 유럽의 SEPA(Single Euro Payments Area)와 같은 전자 자금 이체가 포함됩니다. 이는 일반적으로 은행과 기타 금융 기관 간의 거래뿐만 아니라 기업, 소비자 및 정부 기관 간에 돈을 이동하는 데 사용됩니다. 파일 또는 API 호출을 자동으로 검증, 라우팅, 처리 및 정산할 수 있기 때문에 이는 급여 및 공급업체 지불 등에 사용되는 고전적인 STP 방법입니다.

다른 방법으로는 카드 기반 결제, Real-Time Payments(RTP) 및 FedNow와 같은 즉시 결제 레일, 전신 송금 등이 있습니다.

이제 토마토 공급업체는 창고 재고 및 배송 옵션을 확인하고 식료품 체인에 이러한 업데이트를 알릴 수 있습니다. 100% 스트레이트 스루를 달성하기 위해 자동 로봇 이행 시스템을 사용하여 토마토를 수집, 포장 및 배송할 수 있습니다. 그러나 수동 단계와 자동화된 단계를 혼합하는 것도 일반적입니다. 예를 들어, 공급업체는 자체 창고 직원에게 토마토 상자를 포장하여 적절한 트럭에 싣도록 지시할 수 있습니다.

다른 STP 거래의 경우 단순히 결제가 필요할 수 있습니다. 보험 청구, 모기지 납부 및 주식 거래와 같은 금융 거래는 모두 STP의 혜택을 받을 수 있지만, 물리적 항목이 없기 때문에 물리적 주문 이행 단계가 필요하지 않습니다.

주문 이행이 확인되면 공급업체는 자동으로 송장을 생성하여 식료품 체인에 전송합니다. 그러면 식료품 체인은 자동으로 이 송장을 수신하고 허용된 방법(예: ACH)을 통해 미수금에 대한 결제를 제출합니다. 

이 전체 거래에서 사람은 토마토 구매의 물리적 측면인 적재, 배송, 진열대 진열에만 관여했습니다. 나머지 거래는 사람의 개입 없이 완료되었습니다. 

이 예시는 특히 최적화되고 자동화된 사례입니다. 예를 들어, 식료품 체인에는 새로운 토마토 배송의 필요성을 자동으로 인식하는 재고 시스템이 없을 수 있습니다. STP는 이 프로세스를 자동화하는 것을 목표로 합니다. 'STP 비율'은 자동으로 처리되는 거래의 비율을 나타냅니다.

조직이 전체 프로세스를 자동화할 수 없더라도 점진적인 자동화와 스트레이트 스루 처리 시스템 개선의 이점을 누릴 수 있습니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.

자동화는 데이터 입력 및 검증 시 인적 오류의 위험을 크게 줄일 수 있습니다. 공급망 기업의 데이터 입력에 대한 VAO 분석에 따르면 수동 데이터 입력의 경우 오류율이 최대 4%에 달하는 반면, STP 친화적인 자동화된 프로세스의 경우 최대 1%에 불과한 것으로 나타났습니다. 규모에 따라 이는 극적인 감소일 수 있습니다.

STP 워크플로는 비용을 절감할 수 있습니다. 이러한 비용 절감은 인간 노동력 대체, 수표, 우표, 인쇄 소모품과 같은 종이 기반 제품의 필요성 감소, 적시 커뮤니케이션을 통한 고객 서비스 담당자의 부담 감소 등에서 비롯될 수 있습니다. Synovus의 연구에 따르면 수작업으로 송장 한 장을 발행하는 데 드는 평균 비용은 약 10달러인 반면, 자동화 전략을 도입한 기업은 2.81달러만 지출한 것으로 나타났습니다. 

동일한 VAO 연구에 따르면 수동으로 생성된 송장의 평균 처리 시간은 약 10~12분입니다. 하지만 문서 대기열이나 처리량이 급증하는 시기의 제한된 확장성 등 다른 요소들을 고려하면 그 수치는 눈덩이처럼 불어납니다. 수령부터 완료까지 총 주기 시간은 수작업 생성의 경우 14.6일이었습니다. STP 방식을 사용하면 약 3~5일밖에 걸리지 않습니다.

트랜잭션 프로세스의 개별 단계를 자동화하면 특정 단계와 프로세스 전체가 향상되고 가속화됩니다.

수동 개입이 많은 프로세스에서 비즈니스가 성장하려면 새로운 주문량을 처리하기 위해 비례적으로 직원을 늘려야 합니다. STP는 이러한 악순환을 끊을 수 있습니다. 자동화된 서비스는 주문량이 증가함에 따라 더 저렴하고 쉽게 확장할 수 있는 경우가 많습니다. 

STP는 비즈니스 트랜잭션의 많은 문제점을 줄이거나 제거하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 예를 들어, 배송 업데이트와 같은 알림은 보증되는 즉시 자동으로 생성되어 전송됩니다. 이러한 자동화는 처리 시간과 오류를 줄여 보다 긍정적인 고객 경험을 제공합니다.  

STP 목표에 따라 비즈니스 거래 및 결제 시스템을 자동화하면 규정 준수를 보장하고 보안 위험을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 규정 준수는 자동으로 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 주 세법, 지적 재산권법 및 개인 데이터 보호법은 지역에 따라 다르지만 거래와 관련된 비즈니스의 위치에 따라 자동으로 적용될 수 있습니다.  

또한 STP를 사용하면 EDI와 같은 보안 트랜잭션 프로토콜을 구현하고 의심스럽고 잠재적인 사기 행위를 탐지하는 데 도움이 되는 AI 도구를 통합할 수 있습니다. 

STP 비율이 지표로 존재한다는 사실만으로도 조직은 STP의 가치를 목표로 인식하고 있지만, 이를 완전히 구현하는 데는 상당한 장애물과 과제가 있음을 알 수 있습니다.

조직은 특히 최신 시스템과의 통합에 어려움을 겪을 수 있는 레거시 시스템에 의존하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 많은 구형 시스템은 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 통해 통신하도록 설계되지 않았으며, 이러한 비호환성은 데이터 교환 및 통합 워크플로에 장벽이 될 수 있습니다. 맞춤형 API 솔루션은 구축하는 데 시간과 비용이 많이 들 수 있으며, 최신 시스템으로 마이그레이션하는 것도 마찬가지입니다.

시스템을 자동화하려면 때때로 직원들이 익숙한 관행을 재작업해야 할 수 있습니다. 예를 들어, 위험을 측정, 이해 및 평가하기 위해 알고리즘에 의존하는 것은 스스로 판단하는 데 익숙한 직원들에게는 무섭거나 위험하게 보일 수 있습니다. 

STP 시스템을 구현하려면 변경하는 데 시간이 많이 걸리고 하드웨어, 소프트웨어 및 인력에 대한 초기 비용이 증가할 수 있습니다. 팀은 데이터를 새로운 플랫폼으로 이동하고, 새 구독을 구매하고, 다양한 데이터 소스와 애플리케이션을 연결하기 위해 사용자 지정 통합을 만들어야 할 수 있습니다. 이러한 작업에는 컨설턴트, 추가 IT 직원 및 프로젝트 관리자를 고용하고 기존 직원에 대한 재교육이 필요할 수 있습니다. 

STP는 많은 현대 기술 발전을 활용할 수 있는 위치에 있습니다. 애플리케이션 통합 및 자동화된 워크플로 생성을 간소화하는 iPaaS 솔루션과 같은 기술은 조직이 스트레이트 스루 처리 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다.

서비스형 통합 플랫폼(iPaaS)은 애플리케이션, 시스템 및 데이터 소스를 통합하는 데 사용되는 셀프 서비스, 클라우드 기반 도구 및 솔루션 제품군을 말합니다.

iPaaS 제품은 갈수록 복잡해지는 IT 환경에서 늘어나는 앱, 데이터 소스 및 서비스 통합 문제에 대한 솔루션을 제공합니다. iPaaS를 통해 기업은 사전 구축된 커넥터, 매핑 및 변환 구성 요소와 같은 도구를 활용하여 통합 흐름을 조정하고 서로 다른 시스템 간의 상호 운용성을 극대화할 수 있습니다.

이러한 중앙 집중화와 간소화된 통합은 iPaaS 솔루션을 STP 목표 달성에 유용한 도구로 만듭니다. 대부분의 경우 데이터 교환의 제한으로 인해 STP를 달성하기 어렵습니다. 프로세스의 한 단계에서 다음 단계로의 시스템 간 데이터 흐름은 STP의 근본적인 필요성입니다. iPaaS 플랫폼은 개발자가 자동화된 스트레이트 스루 처리 시스템을 만드는 데 필요한 통합을 구축할 수 있도록 지원합니다.

인공 지능(AI)은 이미 STP 시스템의 여러 측면에서 사용되고 있습니다. 지능형 문서 처리(IDP)는 AI를 사용하여 손으로 쓴 문서를 읽고 이해하며, 자연어 처리를 사용하여 문서를 이해하고 데이터를 적절한 위치로 라우팅합니다. 

AI 기반 도구는 위험 평가, 보험 청구 평가, 사기 탐지 등에도 사용됩니다. 은행 산업에서는 이미 AI 도구를 사용하여 자금 세탁을 감지하고, 결제 대금과 송장을 대조하고, 감사인을 위한 증거와 문서를 자동으로 생성하고 있습니다.

블록체인은 이미 일부 핀테크 애플리케이션에서 기본 인프라로 사용되고 있으며 'T+0' 정산(즉시 정산 또는 거의 즉시 정산)과 같은 미래 기능에 대한 추가적인 가능성을 제시합니다.

'T+1' 및 'T+2'는 거래에 대한 정산 기간, 즉 거래 후 영업일 기준 며칠 내에 정산이 이루어지는지를 의미합니다. T+0은 거래와 정산 사이의 기간이 0일임을 의미하며, 즉각적인 커뮤니케이션이 가능합니다.

특정 설계에서 블록체인은 ACH 네트워크 및 거래 은행과 같은 기존 중개자에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. 그러나 규제, 규정 준수 및 통합 요구 사항으로 인해 일반적으로 일부 형태의 금융 중개자가 계속 관여하고 있습니다.

로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 완전한 AI가 아닙니다. RPA는 특정 작업을 수행하기 위해 로봇을 사용하는 것에 더 가깝습니다. AI는 비정형 데이터를 가져와 분석하고 패턴에 적응할 수 있는 반면, RPA는 데이터 입력 및 기타 특정 작업에 중점을 둡니다. RPA와 AI는 일종의 '손과 두뇌'의 조합으로 함께 작동하는 경우가 많습니다.

예를 들어, 금융 분야에서는 AI를 사용하여 거래 데이터를 분석하고 사기가 발생하고 있는지 여부를 평가할 수 있습니다. 그런 다음, RPA는 이러한 결론을 내리고 사기성 계정의 거래를 차단할 수 있습니다. 이러한 조합은 지능형 자동화(IA) 라고도 하며, 향후 복잡성, 기능 및 인기가 계속 증가할 것으로 보입니다.