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고객 성공 사례

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성공 사례

 

교차 판매 능력 강화

HDFC Bank의 신용카드 상품 거래의 70% 이상이 교차 판매를 통해 이루어집니다

인도 최대의 금융 기관인 HDFC Bank. 이 회사는 펌뱅킹(corporate banking)의 이미지를 벗어나 세계적 수준의 도매/소매 금융 서비스 업체로 발돋움하기 위해 첨단 정보 기술을 도입했습니다. SAS는 HDFC Bank의 신용 평가, 교차/상향 판매 마케팅 강화 및 관련 법규 준수 등을 지원하기 위해 광범위한 분석 기법을 제공합니다.

HDFC(Housing Development Finance Corporation Limited)는 1990년대 중반 금융 산업 자유화의 일환으로 인도 준비 은행(RBI: Reserve Bank of India)이 민간 은행 설립을 위해 공식 승인한 최초의 금융 기관 중 하나입니다. 뭄바이에 본사를 두고 있는 HDFC Bank는 수 년 전부터 상업 은행의 이미지를 벗어 던지고 소매 금융 서비스 분야로 활동 영역을 넓혀 전국을 대상으로 광범위한 금융 상품/서비스를 취급하기 시작했습니다.

세계적 수준의 기술 인프라를 구축하기 위한 부단한 노력 덕분에, 이제 1,800만 이상의 고객들은 1,700여 곳 이상의 은행점포(수백 개의 도시를 네트워크로 연결한)를 방문해 수천 대의 ATM기는 물론 온라인/폰뱅킹까지 이용할 수 있게 되었습니다. 이 같은 과감한 IT 투자는 거래 처리 업무의 효율성 개선 그 이상의 엄청난 가치를 제공합니다. 현재, 대규모 데이터 웨어하우스 환경에서 방대한 데이터를 관리하는 HDFC Bank는 SAS의 정교한 솔루션을 이용해 고객 관계 관리, 규제 준수, 신용 평가 등의 영역에서 완전히 새로운 클래스의 분석과 인사이트를 생성하고 있습니다.

360도 뷰 확보

부사장 겸 기술 솔루션 부장인 Munish Mittal은 "HDFC Bank는 기존 고객들을 대상으로 한 교차 판매를 중요한 성장 전략으로 보고 있다"고 말합니다. "우리 데이터 웨어하우스의 가장 중요한 기능 중 하나는 은행이 각 고객과 맺고 있는 관계에 대한 통합된 뷰를 확보하는 것입니다. 즉, 우리는 신용 카드 계정, 정기 예금, 자산 계정 등 고객 관계의 전반을 보여주는 360도 뷰를 원합니다. 그렇게 되면 수익성이 가장 높은 고객을 분류하여 보다 매력적인 금융 상품과 서비스, 그리고 가격을 제공함으로써 고객과의 관계를 전반적으로 개선할 수 있습니다."

SAS 솔루션은 HDFC Bank의 CRM 솔루션과 결합하여 고객 데이터를 모델링하고, 구매, 지출 및 (신용/직불 카드의) 사용 성향을 파악하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라, 통신 판매 대상 고객을 표적화함으로써 각 고객이 불필요하게 받는 통화 수를 줄이는 데도 도움을 줍니다. 나아가, 은행은 사용 실적과 마진이 가장 높은 고객 층("임페리움Imperia" 고객)을 대상으로 매력적인 가격과 다양한 교차 판매 전략을 공격적으로 구사함으로써 컨시어지(concierge)와 유사한 양질의 서비스를 경험할 수 있게 합니다. Mittal는 이렇게 얘기합니다. "어떤 고객이 가치 사슬에서 높은 위치에 있다면 그만큼 더 높은 레벨의 수익성이 존재한다고 볼 수 있습니다. 그리고 이 정보를 통해 우리는 최소의 비용으로 더 많은 고수익 고객들에게 접근할 수 있습니다."

또한 고객 프로파일, 연령대, 행동 패턴 등을 토대로 교차 판매 프로모션에 적합한 상품을 파악할 수 있습니다. 이 같은 분석 예측 능력에 고무된 은행은 SAS를 인바운드 채널에까지 확대하기로 결정했습니다. 그 결과 고객과의 유익한 상호작용을 저해하지 않으면서 불필요한 통화 수를 더욱 줄일 수 있었습니다.

현재, HDFC Bank의 신용카드 상품 거래의 70% 이상이 보통 예금 및 급여 통장 같은 표준 상품 보유 고객에 대한 교차 판매를 통해 이루어지고 있습니다.

규정 준수 강화

전 세계 금융 기관들이 자금 세탁 방지법으로 상당한 부담을 느끼고 있는데, 인도 역시 예외는 아닙니다. HDFC Bank는 보다 엄격하게 그리고 집중적으로 사기성 거래를 감시·파악하기 위해 SAS를 활용하고 있습니다. 실제로, SAS는 자금의 복수 계좌 분산이나 이동, 고액 현금의 일일 예금 발견, 단기간 복수 계좌 개설, 갑작스런 장기 휴면 계좌의 사용 등, 의심스러운 금융 활동을 파악하는 데 결정적 도움을 줍니다.

Mittal은 이렇게 설명합니다. "자금 세탁 방지법은 금융기관의 고객 인지 의무(KYC: Know Your Customer)를 매우 중요시 합니다. 따라서 우리는 신규 고객 유치 시 특정 프로파일을 통해 해당 고객을 조사해서 요주의 고객 명단과 대조·확인합니다. 이렇게 고객을 식별하고 우량/불량 고객 명단과 대조·확인하기 위해서는 매우 정밀한 데이터가 필요한데, 이 때 SAS가 데이터를 보강·정제하여 KYC 기준을 엄격히 준수할 수 있도록 도와줍니다."

HDFC Bank의 감사/준법 담당 부사장인 V. Chakrapani의 설명을 들어보겠습니다. "SAS의 포괄적인 시나리오 모델링은 자금 세탁 방지 측면에서 질적으로 풍부하며, 신뢰할 수 있는 거래 감시 시스템을 가능하게 해줍니다. 동시에 은행은 의심스러운 거래를 발견하면 관련 보고서를 금융 정보 분석원(Financial Intelligence Unit) 측에 신속하게 제출할 수 있습니다."

신용 리스크의 감소

소매 은행들이 해결해야 할 가장 큰 과제 중 하나는 안정된 신용 평가 정책을 운영하는 것입니다. HDFC Bank의 경우, 하루에만 수천 건의 신용 평가 업무를 처리해야 합니다. Mittal은 이렇게 말합니다 "우리는 대출을 심사하고 승인하는 수백 명의 신용 평가 전문가를 보유하고 있습니다. 우리는 매일같이 시간당 1,000건이 넘는 대출 신청을 처리해야 하는데, 신속한 대출 승인을 요하는 경우가 대부분입니다. 예를 들어, 고객이 자전거 판매점에서 구매한 물건을 바로 가져가고 싶어 하는 경우를 들 수 있습니다. 우리는 대출 심사 및 평가 솔루션을 SAS 솔루션과 연동시켜 즉시 대출 관련 의사결정을 내림으로써 고객을 만족시킵니다."

HDFC Bank는 SAS를 이용해 신용 평가 기관 보고 자료에 접속해서 고객의 신원을 조회한 다음, 채무불이행 성향과 같은 다양한 모델을 통해 대출서류를 심사합니다. 그 결과, HDFC Bank는 불과 수 분 내에 관련 정보를 고객에게 온라인으로 전달할 수 있게 됩니다. Mittal은 이렇게 말합니다. "이런 상황에서 SAS는 탁월한 수준의 성능과 안정성을 제공합니다."

사회보장 번호와 같은 고유 식별 번호가 없는 경우에도 SAS 솔루션은 그룹 및 고객 레벨에서 부채 불안 요인을 파악할 수 있게 해줍니다. 이 기능은 아래와 같이 다방면에서 은행에 큰 도움을 줍니다.

  • 신용 평가 담당자는 은행에서 이루어지는 모든 대출에 대해 고객 레벨의 부채 불안 요인을 확인할 수 있습니다.
  • 은행은 타 대출에서 상환 실적이 저조한 고객을 승인 거절할 수 있습니다. 실제로, 은행은 상환 실적을 근거로 매달 평균 2%의 대출 신청을 거절합니다. 부도율(probability of default)과 부도 시 손실률(loss given default)을 50%라고 가정한다면, HDFC Bank는 잠재적 신용대출위험손실에서만 연간 지출 총액의 1% 가량을 절약하고 있는 셈입니다.
  • SAS는 규제 지침에 따라 채무불이행 고객을 파악하여 은행이 적절한 예방 조치를 취하고 대책을 강구할 수 있도록 도와줍니다. HDFC Bank의 전체 미지급 계좌(NPA) 가운데 평균 8~10%가 연관 NPA입니다(해당 고객이 다른 채무불이행 기록을 가지고 있음을 의미).

도약을 위한 인텔리전스 도입

HDFC Bank는 비즈니스 분석 영역에서 새로운 인사이트를 확보하려는 야심 찬 계획을 세워놓고 있습니다. Mittal의 설명을 들어보겠습니다. "우리는 비즈니스 인텔리전스 수준을 한 단계 더 향상시키고자 합니다. 우리가 고객 행동을 연구하는 이유는 보다 정확한 예측 능력을 키우는 데 도움이 되기 때문인데, 그러한 예측 모델은 채무 불이행의 위험성을 파악하여 손실을 미연에 방지할 뿐 아니라 구매 또는 상품 전환의 성향을 예측할 수 있게 해줍니다. 앞으로 6~18개월 내에 이 비즈니스 전략을 한 차원 더 강화시켜 줄 솔루션을 배치할 수 있을 것으로 예상됩니다."

그리고 이를 위해, 은행은 지리적 확장, 채널 효율성 평가, 자원 할당 등을 포함한 향후 전략 수립에 분석 도구를 포함시킬 예정입니다. 또한 제품 기반의 포트폴리오 관리 전략에서 고객 기반 전략으로 전환할 계획을 가지고 있습니다. Mittal을 비롯한 은행 경영진은 SAS Analytics야말로 경쟁력 우위 확보에 가장 적합한 솔루션이라고 믿고 있습니다.

Mittal은 이렇게 설명합니다. "분석 기술에 관한 한 SAS는 독보적인 존재입니다. 그리고 특히 품질과 서비스를 중시하고 고객에게 품격 있는 경험을 제공하기 위해 애쓰는 HDFC Bank 같은 조직에는 최고의 첨단 기술이 필요합니다. 분석, 모델링, 사기 적발, 통계 분석 분야에 관한 한 SAS는 타의 추종을 불허합니다."

우리는 매일 SAS 분석을 토대로 신규 고객에게 신용대출제공여부 등 다양한 의사결정을 내립니다. 그리고 부실 자산을 줄이기 위해 우리가 내리는 모든 의사결정은 간접적으로 투자수익률 제고에 영향을 미칩니다. 우리 은행은 SAS를 통해 신뢰할 수 있는 의사결정을 내릴 뿐만 아니라 시스템 성능 또한 획기적으로 개선되었다는 확신을 가지게 되었습니다. SAS가 우리 은행에 큰 도움을 준 것은 자명한 사실입니다."

 

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HDFC Bank

비즈니스 이슈:

소매 대출 신청을 온라인으로 신속하게 심사하기 위한 고확장 신용 승인 시스템을 구축해야 하며, 수익성이 높은 고객을 파악하여 맞춤형 오퍼를 제공할 수 있도록 완벽한 고객 뷰를 확보해야 합니다.

Benefits:

현재 HDFC Bank의 신용카드 상품 거래의 70% 이상이 기존 고객에 대한 교차 판매를 통해 이루어지고 있습니다. 또한 과거에 24시간이 소요되던 소매 대출 신청 승인 시간이 획기적으로 단축되어 80%의 신청자에게 수분 내로 결과를 통보할 수 있게 되었습니다.

상기 예시 결과는 본 기사에 기술된 특정 상황과 비즈니스 모델, 데이터 인풋, 컴퓨팅 환경에 국한하여 도출된 것임을 밝힙니다. SAS 고객들이 체험한 사례는 비즈니스와 기술적 변수에 따라 차이가 있을 수 있으며, 이들의 진술이 반드시 절대적 기준이 될 수는 없습니다. 실제 비용 절감 효과, 결과, 성능 특성 등은 고객 환경의 구성과 조건에 따라 다를 수 있습니다. SAS는 고객에 따라서 다른 결과가 나올 수 있다는 점을 밝혀 두는 바입니다. SAS 제품과 서비스에 대한 유일한 보증은 해당 제품과 서비스 계약서에 포함된 보증 진술 항목에 명시되어 있는 보증 범위로 제한됩니다. 본 기사의 어떤 내용도 추가적 보증의 근거로 해석될 수 없습니다. 고객들은 SAS 소프트웨어를 성공적으로 구현한 후 합의된 계약 조건에 근거하여, 또는 프로젝트 성공담으로서 각자의 성공 사례를 SAS와 공유했음을 알려 드립니다. 기타의 브랜드 및 제품명은 각 해당 회사의 등록 상표입니다.

우리가 고객 행동을 연구하는 이유는 보다 정확한 예측 능력을 키우는 데 도움이 되기 때문입니다. 그러한 예측 모델은 채무 불이행의 위험성을 파악하여 손실을 미연에 방지할 뿐 아니라 구매 또는 상품 전환의 성향을 예측할 수 있게 해줍니다.

Munish Mittal

Technology Solutions Group 부사장

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