ce역동적으로 변화하는 금융 서비스의 세계에서는 정확성과 효율성이 매우 중요하며, 통계 도구가 도움이 될 수 있습니다. 이러한 도구 중에서도 관리도는 성과를 모니터링하고 프로세스 개선을 위한 복잡한 과정을 탐색하고자 하는 금융 서비스 회사의 리더에게 도움을 줄 수 있습니다.
이번 블로그 게시물에서는 관리도가 어떻게 팀 성과를 개선하고 시간이 오래 소요되는 특정한 프로세스에서 위험을 줄일 수 있는지 보여주는 두 가지 사례에 대해 알아보겠습니다.
사용 사례 #1: 팀 성과 모니터링
Minitab에는 팀의 성과를 모니터링하여 규정 준수 작업 간소화에 도움을 줄 수 있는 몇 가지의 통계 도구가 있습니다.
관리도는 재무 지표나 성과 지표를 모니터링하여 최신 규정 요건을 준수하는데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 관리도는 자기자본비율 또는 유동성비율과 같은 핵심 재무 비율을 추적할 수 있어 이러한 비율이 관리 한계 범위 내에서 유지되도록 관리할 수 있습니다. 또한 오류율에 대한 핵심 인사이트를 제공하여 규정 준수에 도움을 줍니다. 이 NP 차트는 더 많은 맥락을 보여줍니다.
이 금융 기관의 오류에 대한 NP 차트 분석은 31개월이라는 기간 동안 조직의 성과에 대한 중요한 인사이트를 제공합니다. 일반적으로 전신 송금, 이메일 답장, 자금 이동의 모든 과정에서는 사람의 손길이 필요하기 때문에 일부 오류는 불가피하게 발생할 수밖에 없다고 가정할 수 있습니다. 하지만 규정 준수를 위해 이러한 오류는 가능한 한 최소화해야 합니다.
표본 크기(표본 크기는 각 기간 동안 수행된 거래 수 또는 이메일, 자금 이동 또는 송금 등 ‘이벤트’에 따라 달라짐)당 전반적인 오류의 수는 감소하는 추세지만, 1, 10, 16의 특정 실패 지점을 해결하는 것이 중요합니다.
이러한 실패 지점은 예상 패턴에서 벗어난 편차가 있다는 것을 나타내며, 추가 조사가 필요합니다(이 경우, 표본 크기 기준으로 발생했어야 할 오류보다 더 많은 오류가 발생함). 규정을 준수하고 오류율을 지속적으로 개선하려면 이러한 지점에 대한 철저한 조사를 수행하는 과정이 필수적입니다. 이러한 분석에는 근본 원인 조사, 실패에 원인이 되는 잠재적인 프로세스 변화 또는 외부 요인 식별, 적절한 시정 조치 시행이 포함될 수 있습니다. 팀원이 부족하거나 새로운 프로세스를 시행 중이거나 피로가 과도하게 누적되었을 수 있습니다. 이러한 근본적인 요인을 알면 향후 시정 조치(예: 추가 인력, 교육 강화)에 도움을 줄 수 있습니다.
테스트 실패의 근본 원인을 해결하고 사전에 필요한 조치를 취하면 금융 기관은 규정 준수를 위한 노력을 강화하고, 오류를 최소화하고, 시간이 지나도 일관적인 개선 추세를 유지할 수 있습니다.
사용 사례 #2: 대출 승인 위험 관리 및 프로세스 개선
금융 부문에서 위험성을 낮추는 것은 매우 중요합니다. 이에 대한 좋은 예로 대출 승인 소요 시간이 있습니다. 여기에서 관리도는 위험 감소와 프로세스 간소화를 위한 효과적인 솔루션을 제공합니다. 느린 소요 시간은 비즈니스 기회를 위협하고 고객 불만족으로 이어질 수 있습니다.
한 금융 서비스 회사의 리더가 대출 승인 프로세스를 최적화하는 데 집중하고 있다고 생각해 봅시다. 이들의 목표는 두 가지입니다. 하나는 적시에 신청서를 처리하는 것이고, 더 중요한 다른 하나는 규제 요건을 준수하는 것입니다. 이러한 목표를 달성하려면 소요 시간을 모니터링하는데 관리도를 활용해야 합니다.
초기 데이터를 취합하고 관리도를 구성한 다음 팀은 새로운 데이터를 통해 차트를 유지 관리합니다(이 작업은 Minitab Connect로 자동으로 수행할 수 있음). 분석하는 동안 팀은 승인 시간이 지속적으로 관리 상한선을 반복적으로 초과하는 추세를 감지합니다.
앞서 언급한 바와 같이 이러한 신호는 위험합니다. 특정 대출 카테고리 승인의 지속적인 지연으로 인해 고객 불만, 사업 전망의 포기, 규제 기간 위반 가능성이 발생할 수 있습니다.
종합적인 분석을 통해 관리자는 특정 대출 신청 서류에 추가 확인 단계가 필요하며, 이로 인해 상당한 지연이 발생한다는 점을 정확히 파악해냅니다. 또한 처리 담당자들 사이의 작업량 분배가 균일하지 않다는 사실도 알게 됩니다.
이러한 인사이트의 도움을 받아 프로세스 개선을 구현하기로 선택할 수 있습니다. 여기에는 문서 확인 간소화, 작업량 재분배, 대출 처리 담당자에 대한 추가 교육 제공이 포함됩니다.
프로세스를 변경하면 관리 한계도 변경됩니다. 이러한 변경이 이루어진 후, 팀은 업데이트된 관리 한계를 통해 새로운 단계에서 관리 차트의 변경 사항을 지속적으로 추적합니다. 조정이 적용되면 팀은 관리 한계 내에서 대출 승인 시간이 점진적으로 회복되는 것을 관찰하게 됩니다. 이는 효과적인 위험 관리와 운영 효율성 개선에 대한 증거입니다.
결론
두 가지의 영향력 있는 사례를 살펴보면서 관리 차트가 어떻게 팀 성과를 강화하고 위험을 완화하는지 살펴봤습니다. 금융 기관은 데이터 기반 인사이트를 활용하여 규정 준수의 복잡성을 탐색하고, 오류를 최소화하고, 지속적인 개선을 이끌어 최적의 효율성과 회복력을 향한 여정을 지원할 수 있습니다.
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