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메타넷은 Workday Elevate Seoul 2026에서 AX 시대 페이롤 거버넌스 전환 전략을 제시했습니다.고정우 Growth Strategy 상무는 [한국 HR이 마주할 거버넌스 전환: Payroll은 더 이상 운영이 아니다]를 주제로 강연했습니다. Payroll의 역할은 어떻게 변화하고 있는가 과거의 급여 업무는 단순히 금액을 계산하고, 데이터를 전송하며, 기한에 맞춰 마감하는 운영 중심의 업무였습니다. 하지만 현재의 급여 관리는 이러한 단순 지원 역할을 넘어, 지급 기준을 정의하고, 시스템 내 변경 사항을 추적하며, 산출된 결과를 설명하고 나아가 감사와 규제에 대응하는 '책임(Accountability) 시스템'으로 그 역할이 완전히 이동하고 있습니다. 이제 급여 시스템의 핵심은 단순한 계산의 영역이 아니라, 왜 그러한 결과가 도출되었는지 명확히 증명할 수 있는 '설명 가능성'에 있습니다. Payroll의 역할이 바뀐 배경은 무엇인가 Payroll의 역할이 바뀐 배경에는 통상임금 변화, K-SOX 강화, 사람 중심 운영 구조의 한계, 개인정보보호 규제의 강화가 있습니다. 첫째, 통상임금 기준의 변화예전에는 '얼마를 지급했는가'가 중심이었다면, 이제는 '왜 그렇게 지급했는가'가 중요해졌습니다. 하나의 기준 변화가 연장근로, 퇴직금, 보험까지 연쇄적으로 흔들기 때문에, 이는 단순 계산이 아닌 기준 책임의 문제로 이동하고 있습니다. 둘째, K-SOX의 강화급여는 재무제표와 직결되는 항목이며, 이제는 감사 시점에 누가 승인했고 무엇이 변경되었는지를 즉시 설명할 수 있어야 합니다. 셋째, 사람 중심 운영 구조의 한계법령은 계속해서 빠르게 바뀌고 있으며 그 복잡성도 가속화되고 있습니다. 경험 많은 담당자의 야근으로 버티던 운영 구조는 이미 한계에 도달했으며, 실수가 용납되지 않는 시대가 되었습니다. 넷째, 개인정보보호 규제의 강화급여 시스템에는 주민등록번호, 소득, 계좌, 가족 정보까지 기업에서 가장 민감한 데이터가 집중되어 있으며, Payroll 사고는 이제 단순 운영 실수가 아니라 경영 리스크로 직결됩니다 Payroll Governance Layer의 핵심은 무엇인가 이렇게 Payroll은 Local Payroll을 넘어 HCM Governance Layer로 이동하고 있습니다. - Single Source: 급여 기준과 데이터가 여러 파일과 시스템에 흩어지지 않고 하나의 기준으로 관리됩니다.- Policy-Driven 구조: 법과 단협, 회사 규정을 담당자 경험이 아니라 시스템의 Rule로 운영합니다.- Traceability: 누가 승인하고 무엇을 변경했으며 왜 그런 결과가 나왔는지를 추적할 수 있습니다.- Compliance Built-in: 컴플라이언스를 사후 점검이 아니라 시스템 설계 단계부터 기본값으로 내재화합니다. 결국 Payroll Governance의 본질은 사람의 기억과 엑셀에 있던 책임 구조를 시스템 안으로 옮기는 데 있습니다. 결과만 맞추는 것이 아니라, 그 결과가 어떤 기준과 절차를 거쳐 만들어졌는지 설명할 수 있어야 하는 시대가 된 것입니다. 기업은 Payroll Governance를 어떻게 구현해야 하는가 기업이 해야 할 일은 Payroll을 HR Transformation의 마지막 단계에서 붙이는 인터페이스로 보는 것이 아니라, 초기 단계부터 책임 구조의 관점에서 설계하는 것입니다. 규제와 정책이 바뀔 때마다 로직 수정, 검증, 테스트, 운영을 반복하는 방식으로는 운영 복잡성과 사람 의존도가 계속 커질 수밖에 없습니다. 기업은 법 개정, 계산 공식, 권한, 승인, 변경 이력, 감사 증적을 시스템 안의 기본값으로 설계해야 합니다. 자동화 역시 단순히 업무 시간을 줄이는 수단에 그쳐서는 안 됩니다. RPA, OCR, AI Agent 등을 통해 반복 입력, 신고, 문서 처리, 문의 대응, 이상징후 탐지를 자동화하되, 그 목적은 사람이 반복적으로 개입해야 하는 구조를 줄이고 오류의 시작점을 제거하는 데 있어야 합니다. AX 시대에는 AI가 업무를 자동화할수록 오히려 책임과 통제 구조가 더 중요해지므로, 기업은 자동화 수준보다 설명 가능한 운영 구조를 먼저 설계해야 합니다. Payroll Governance를 실제 운영으로 구현한 사례: MetaPay 메타넷사스의 페이롤 솔루션 ‘메타페이(MetaPay)’는 현재 300개 기업, 30만 명, 7.2조 원 규모의 Payroll을 운영하고 있습니다. 중요한 것은 그 숫자 자체가 아닙니다. 복잡한 인력 구조를 가진 기업, 빠르게 변하는 규제 환경에 놓인 기업의 책임 구조를 하나의 시스템 안에서 안정적으로 운영하고 있다는 점입니다. MetaPay는 데이터 기준을 하나로 관리하고, 정책을 Rule 기반으로 운영하며, 반복 업무를 자동화하고, Compliance를 기본값으로 내재화하여 실제 운영까지 연결하는 구조를 갖추고 있습니다. Payroll의 경쟁력은 기능의 수가 아니라, 복잡한 책임 구조를 얼마나 안정적으로 운영할 수 있는가에서 결정됩니다. AX 시대의 경쟁력은 자동화 수준이 아니라, 설명 가능한 운영 구조에서 비롯됩니다.
2026.05.18
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매경AX클럽은 단순한 기술 트렌드 소개를 넘어, C레벨의 경영 판단을 지원하는 Executive 프로그램입니다. 메타넷은 다양한 산업에서 AX를 설계·구축·운영해오며 축적한 실행 경험을 바탕으로, 매경미디어와 함께 〈매경AX클럽〉을 공동 기획·운영하고 있습니다. 많은 기업이 AI 기술을 도입하고 있으나, 이를 실질적인 운영 혁신으로 연결하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 단순한 기술의 결합만으로는 기존의 운영 방식이나 경직된 비용 구조를 근본적으로 변화시키기에 한계가 있기 때문입니다. 경영진이 AX를 통해 확인하고자 하는 지점은 명확합니다. 실제 비용 절감이 가능한지, 운영 속도와 품질이 개선되는지, 그리고 사람 의존적인 구조를 변화시킬 수 있는지입니다. 최근 진행된 매경 AX 클럽 필드 트립(Field Trip)은 이러한 의문에 대한 실무적인 해답을 제시하기 위해 마련되었습니다. 메타넷은 국내 주요 기업들과 수행한 프로젝트 사례를 바탕으로, AX가 실제 운영 현장에 어떻게 적용되어 비용과 속도, 리스크 측면에서 어떠한 구조적 변화를 이끌어냈는지 공유했습니다. AX의 본질: 운영 모델의 전략적 재설계 많은 기업이 이미 AI PoC를 경험했거나 진행 중이지만, 경영진의 관심은 결국 “그래서 무엇이 달라졌는가”라는 질문으로 수렴됩니다. Operations AX는 기존 프로세스에 AI를 단순히 추가하는 접근이 아니라, 운영 전반을 AI 중심으로 재구성하는 전략입니다. 비용 절감이나 품질 개선을 넘어, 사람의 경험과 판단에 의존하던 불투명한 업무를 시스템화하고, 조직의 통제 가능성을 높이는 것이 핵심입니다. 이를 위해 업무 단계를 논리적으로 분해하고 AI 에이전트가 실행 가능한 구조로 재설계하는 과정이 선행되어야 합니다. 이러한 전환을 통해 인건비 중심의 고정비 모델은 업무량에 따라 유연하게 대응할 수 있는 변동비 구조로 변화하며, 기업은 보다 효율적인 재무 구조를 확보하게 됩니다. 메타넷글로벌은 ITO 운영 이전부터 애플리케이션 전환, 실제 실행 운영에 이르는 전체 사이클에 AI를 적용하여 가시적인 성과를 거두고 있습니다. AI 코드 어시스트를 통해 개인의 경험과 기억에 의존하던 운영 방식을, 검증 가능하고 재현 가능한 지식 기반 체계로 전환했습니다. 또한 반복적인 문의 대응, 표준 요청 처리, 장애 초기 분류와 같은 업무를 AI 기반 운영 플랫폼 ‘MetaAIOps’로 자동화했습니다. 그 결과, 기존에는 투입 인력에 비례해 증가하던 운영 비용 구조가 업무량 기반으로 전환되었습니다. 실제로 전체 운영 비용은 30% 이상 절감되었고, 반복 업무는 약 50% 감소했습니다. HR 영역의 리스크 관리 및 생산성 극대화 급여와 세무 업무처럼 복잡도가 높고 특정 시기에 업무가 집중되는 영역은 AI 도입의 투자 대비 효과(ROI)가 가장 신속하게 나타나는 분야입니다. 메타넷사스의 페이롤 솔루션 메타페이(MetaPay)는 급여 계산, 연말정산, 4대 보험 신고 등 핵심 업무에 AI 에이전트를 투입하여 ‘AI가 실행하고 전문 인력이 검증하는’ 고도화된 운영 체계를 구축했습니다. 연말정산은 챗봇 기반으로 약 30초 내 처리되며, 반복 문의 역시 AI가 대응합니다. 이에 따라 처리 효율은 기존 대비 약 3.8배 향상되었습니다. 또한 4대 보험 신고 업무는 자동화 체계로 전환되면서 전체 업무량의 약 20~30%가 절감되었습니다. 이러한 변화는 단순한 자동화를 넘어, 운영 리스크를 낮추고 인력을 보다 전략적인 업무에 집중시킬 수 있는 기반을 마련합니다. 이번 Field Trip에서 소개된 사례들은 단순히 AI를 도입한 수준을 넘어, 실제 운영 환경에서 검증된 변화라는 점에서 의미가 있습니다. 기업들은 반복 업무를 자동화하고, 운영 속도와 품질을 동시에 개선했으며, 비용 구조를 보다 유연하게 전환했습니다. 또한 24시간 운영 체계를 구축하고, 안정적인 품질 통제를 가능하게 했습니다. 이는 곧 운영 리스크를 낮추고, 조직의 역량을 보다 가치 있는 영역에 집중시키는 결과로 이어집니다. 결국 AX의 핵심은 기술이 아니라 운영입니다. 운영 리스크를 줄이고, 사람을 보다 전략적인 업무에 재배치하며, 조직 전체의 실행 역량을 체계적으로 끌어올리는 것, 그것이 Operations AX가 만들어내는 본질적인 변화입니다. 매경AX클럽은 앞으로도 AX 전환을 앞둔 기업의 경영진이 마주하는 현실적인 의사결정 과제에 대해, 실행 가능한 기준과 인사이트를 지속적으로 제시하겠습니다.
2026.04.24
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글로벌 AI 기업들이 앞다투어 B2C 시장에서 B2B 시장으로 확장하고 있습니다. OpenAI는 이달 초 GPT-5를 공개하며 단순 소비자용 챗봇을 넘어 기업용 AI 에이전트 기능을을 선보였습니다. 현재 코딩 분야에서 점유율 42%를 확보하며 오픈AI를 제치고 B2B LLM 시장 1위에 올라있는 앤트로픽은, 코딩과 추론에 특화된 클로드 오푸스 4.1을 출시하며 경쟁력을 공고히 했습니다. MS의 코파일럿은 포춘 500대 기업의 85%가 마이크로소프트 AI를 도입했다고 발표하면서 영향력을 과시했으며, 캐나다의 코히어(Cohere) 역시 기업 맞춤형 AI 에이전트 구축을 지원하는 추론 모델을 공개했습니다. 이들 기업의 공통된 목표는 명확합니다. 기업의 민감한 데이터와 보안을 철저히 보호하면서, 기존의 업무 프로세스를 근본적으로 혁신할 수 있는 AI 에이전트와 워크플로우 자동화 솔루션을 제공하는 것입니다. 이러한 급격한 기술 발전 속에서, 일각에서는 "AI 에이전트가 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS)의 종말을 불러올 것"이라는 대담한 예측을 내놓고 있습니다. ‘SaaS의 종말’ vs ‘대체 불가능한 가치’: 팽팽한 논쟁 마이크로소프트의 한 임원은 "2030년이면 AI 기반 비즈니스 에이전트가 주류가 되고, 기존 SaaS 애플리케이션은 구시대의 유물이 될 것"이라고 전망하기도 했습니다. 이같은 ‘AI 에이전트가 SaaS를 대체할 것’이라는 예측은 다음과 같은 내용을 포함합니다. 첫째, 기존 SaaS는 다수의 고객을 위한 범용 제품이기에 개별 기업의 특수한 요구를 완벽히 충족시키지 못하지만, AI 에이전트는 사용자의 고유한 워크플로우에 맞춰 '초개인화된 소프트웨어'를 즉시 생성할 수 있습니다. 둘째, 사용자 경험의 패러다임이 바뀔 것이라는 전망입니다. 복잡한 UI(사용자 인터페이스)를 학습하는 대신, 자연어로 AI 에이전트에게 원하는 작업을 지시하는 방식이 훨씬 직관적이고 효율적이므로, 정교하게 설계된 전통적인 SaaS의 UI 가치가 퇴색될 것이라는 예측입니다. 마지막으로 비용 구조의 문제입니다. 사용자 수나 데이터 처리량에 따라 과금되는 SaaS와 달리, AI 에이전트는 더 적은 인원으로 더 많은 업무를 처리하고 고객 지원 티켓 수를 획기적으로 줄여줍니다. 결국, 기업 고객은 비싼 SaaS 라이선스 비용을 지불하는 대신 더 효율적인 AI 에이전트를 선택하게 될 것이라는 논리입니다. 하지만 이러한 주장이 과장되었다는 반론도 만만치 않습니다. AI가 SaaS의 '인터페이스'나 '기능 구현' 방식을 혁신할 수는 있어도, SaaS가 제공하는 신뢰성, 전문성, 책임, 표준화, 그리고 잘 설계된 경험이라는 핵심 가치까지 대체하기는 어렵다는 것입니다. 설령 AI가 코드를 무한히 생성한다 해도, 모든 고객이 만족하는 소프트웨어를 효과적으로 설계하고 운영하는 것은 전혀 다른 차원의 문제입니다. 고객이 SaaS에 비용을 지불하는 이유는 단순히 기능 때문만이 아니라, 수많은 사용자 피드백을 통해 정교하게 다듬어진 인터페이스와 데이터 모델, 그리고 그 안에 축적된 산업별 전문 지식과 커뮤니케이션 생태계 때문입니다. 또한 인사, 재무와 같이 규제가 엄격하고 복잡성이 높은 엔터프라이즈 시스템을 AI가 단번에 대체하기는 어렵습니다. 모든 업무가 대화형 UI만으로 해결되지 않는다는 현실적인 문제도 있습니다. AI 에이전트의 대화형 인터페이스가 특정 작업에는 탁월하지만, 복잡하고 시각적인 데이터 분석이나 설계 업무는 여전히 잘 만들어진 시각적 인터페이스가 필수적입니다. 마지막으로, AI가 생성했든 자체적으로 구축했든 모든 소프트웨어는 지속적인 업데이트, 보안 패치, 규제 변화에 대한 적응이 필요합니다. SaaS 제공업체는 이러한 복잡한 유지보수 업무를 대신 처리하며 고객에게 안정성과 예측 가능성을 보장합니다. 종말이 아닌 진화: 'AI 네이티브 SaaS'의 부상 결론적으로, 붕괴하는 것은 SaaS 기업 자체가 아니라 '우리가 알던 비즈니스 애플리케이션의 개념'일 수 있습니다. 정해진 UI를 통해 데이터를 입력하고 고정된 워크플로우를 따르던 방식에서, 자연어로 AI 에이전트와 상호작용하며 동적으로 업무를 처리하는 방식으로 패러다임이 전환되는 것입니다. SaaS 기업들은 최근 AI를 적극적으로 도입하며 'AI 네이티브' 기업으로 진화하고 있습니다. 그들이 수십 년간 쌓아온 데이터, 고객과의 신뢰, 산업별 전문 지식은 AI 시대에 무엇보다 강력한 경쟁 우위로 작용할 것입니다. 고객은 단순히 코드를 구매하는 것이 아니라, 신중하게 설계된 경험, 도메인 전문성, 그리고 신뢰할 수 있는 생태계를 구매하기 때문입니다. 궁극적으로 SaaS는 사라지지 않지만, AI를 중심으로 비즈니스 로직과 사용자 경험이 재편되는 'AI 네이티브' 구조로 진화할 것입니다. 이러한 관점에서 경영진이 취해야 할 전략은 '대체'가 아닌 '융합'과 '진화'에 초점을 맞춰야 합니다. 기존 SaaS 투자를 보호하고 활용하면서 AI 에이전트의 강점을 결합하여 시너지를 창출하는 하이브리드 전략이 필요합니다. 변화의 기로에 선 리더를 위한 AI 에이전트 도입 전략 1. 비용 관점: "SaaS 비용을 절감할 기회인가, 이중 지출의 시작인가?" 기업들은 이미 다양한 SaaS에 막대한 비용을 투자하고 있으며, AI 에이전트가 이 비용을 대체하거나 유의미하게 절감시킬 수 있을지에 대한 기대가 높습니다. 하지만 단기적으로는 기존 SaaS 비용에 AI 에이전트 도입 비용이 더해지는 '이중 지출'의 위험도 존재합니다. 이달 발표된 MIT 보고서에 따르면, 생성형 AI를 도입한 기업 중 실제 매출 성장으로 이어진 사례는 5%에 불과하며, 이는 AI 도입의 투자수익률(ROI) 달성이 결코 간단한 과제가 아님을 시사합니다. 따라서 신규 SaaS 도입이나 계약 갱신 시, AI 에이전트와의 통합 가능성 및 유연성을 핵심 평가 기준으로 삼아야 합니다. 경직된 장기 계약보다는 유연한 단기 계약을 고려하고, 전사적 도입에 앞서 백오피스 업무 자동화처럼 명확한 ROI가 기대되는 영역에 AI 에이전트를 우선 시범 도입하여 성공 사례를 축적하는 전략이 필요합니다.2. 운영 관점: "누가 이 복잡성을 관리하고 책임지는가?" AI 에이전트는 '보이지 않는 직원'이지만, 그 운영 안정성과 관리 가능성은 리더들의 가장 큰 우려 사항입니다. 기존 SaaS 시스템과의 원활한 통합은 그 자체로 복잡한 과제이며, 이를 관리할 새로운 기술 조직과 전문가가 필요할 수 있습니다. 특히 여러 SaaS를 통합하는 단일 인터페이스 역할을 AI 에이전트가 수행하게 되면, 특정 AI 벤더에 대한 종속성(Lock-in) 심화라는 새로운 위험이 발생합니다. 이를 위해 도입 초기부터 데이터 보안, 윤리적 기준, 투명한 의사결정 구조를 포함하는 'AI 거버넌스' 체계를 수립해야 합니다. AI의 환각 현상을 제어하고, AI 에이전트를 실제 업무에 쉽게 적용하도록 돕는 통합 플랫폼을 활용하여 복잡성을 줄이고 안정적인 운영 기반을 마련하는 것이 중요합니다. 3. 인력 관점: "우리 직원들은 무엇을 준비해야 하는가?" 기술의 변화는 궁극적으로 사람과 조직의 변화를 요구합니다. AI 시대의 핵심 인재는 특정 SaaS 툴 사용에 능숙한 사람보다 'AI 에이전트에게 정확하게 일을 지시하고 결과를 검증하는 능력'을 갖춘 사람입니다. 이는 기존 직원의 재교육과 새로운 인재상 정립이라는 과제를 안겨줍니다. 중요한 것은 AI를 완전한 자율 에이전트가 아닌, 인간의 판단과 결정을 보조하는 'AI 동반자(Co-pilot)'로 포지셔닝하는 것입니다. 사용자가 최종 통제권을 유지하며 생산성을 극대화하는 협업 모델을 지향함으로써, 직원들이 단순 반복 업무에서 벗어나 더 창의적이고 가치 있는 일에 집중하도록 지원해야 합니다. 대체가 아닌 융합, 새로운 가치 창출의 길AI 에이전트와 SaaS의 관계는 '제로섬 게임'이 아닌, 새로운 비즈니스 가치를 창출하는 '상호 보완적 진화'의 과정입니다. SaaS가 제공하는 안정적인 시스템과 데이터 기반 위에 AI 에이전트라는 역동적인 인터페이스와 자동화 엔진이 결합될 때, 기업은 진정한 운영 효율성과 혁신을 달성할 수 있습니다.
2025.09.01
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BI란? BI(Business Intelligence)란 비즈니스 데이터를 분석하고 실행 가능한 인사이트로 전환하여 조직의 합리적인 의사결정에 사용되는 프로세스 및 툴을 말합니다. BI는 현재와 이력 데이터를 분석하여 이해하기 쉬운 리포트, 대시보드, 차트 등의 형태로 결과를 제공하는데요. 대량으로 수집된 비즈니스 데이터 기반의 의사결정을 수행하고 시장 동향 파악으로 기업 이익 향상에 기여합니다.그렇다면, 이런 BI를 활용하면 어떤 이점이 있을까요? BI 대시보드를 통한 원활한 KPI 모니터링이 가능하고, 목표 대비 진행 상황 추적이 용이합니다. 또한 시장 동향을 빠르게 파악하고 경쟁사 대비 조직의 역량을 평가하여 경쟁 우위를 확보할 수도 있습니다.다음 기업들은 디지털 트랜스포메이션을 위하여 BI를 도입하였으며, SAP Analytics Cloud를 택하였습니다. IKEA는 공급망 관리 영역에서 물동 및 재무 계획 연계를 통한 민첩한 시장 대응에 나섰습니다. SIEMENS는 영업 부문의 계획 및 분석 역량을 강화하였습니다.그렇다면, BI라는 것은 조직이 데이터 기반의 비즈니스 의사결정을 하는 데에 중요한 역할을 하도록 지원하고 있음을 알면서, SaaS 기반 SAP 분석 클라우드 솔루션인 SAP Analytics Cloud에 대해 다루겠습니다.SAP Analytics Cloud(SAC)SAP Analytics Cloud는 Intelligent Enterprise를 위한 차세대 클라우드 분석 솔루션입니다.기존 SAP의 On-Premise Analytics 솔루션이었던 BI, BPC, PA 솔루션들이 담당하고 있던 업무 영역을 Cloud 기반에서 운영할 수 있게 만든 솔루션이며 증강 및 예측 분석과 계획 기능을 단일 클라우드 환경에 결합한 플랫폼입니다.SAC의 특장점으로는 직관적인 UI와 통합된 분석 Capabilities로부터 새로운 인사이트 도출이 가능하다는 점이 있습니다. 또한 데이터 탐색 및 Self Service를 통한 사용자 역량 강화 및 신속한 분석 workflow를 제공하며 최신으로 유지되는 솔루션 및 애플리케이션 확장성이 용이하다는 점 역시 꼽을 수 있겠습니다.주요 기능으로는 데이터 분석 및 탐색, 예측 및 영향 분석, 예산 및 계획 관리를 뽑을 수 있겠습니다. BI 영역에서 스토리 디자인과 시각화를 담당하고 Predictive 영역에서는 머신러닝 기술로 새로운 통찰력을 제공합니다. Planning 영역에서는 시뮬레이션과 조정 기능을 제공하는데요. 이번 글에서는 다른 기능들도 포함할 것이지만, BI에 초점을 맞추어 말씀드리도록 하겠습니다. SAP Analytics Cloud BI 영역에서의 주요 기능우선 다양한 데이터 소스에 접근이 가능한데요. 사용자의 로컬 데이터와 기업 데이터를 브라우저에 통합하고 시각화를 통한 분석이 가능합니다. 또한 SuccessFactors와 Concur 등 클라우드 솔루션의 데이터를 활용할 수 있고, Live Access 기능을 통해 사내의 민감한 데이터는 기업 내부망 안에서 액세스가 가능합니다.다음으로는 셀프 서비스를 제공하는데요. 데이터 뷰 기능을 통해 관심있는 데이터를 클릭하는 간단한 조작으로 데이터를 시각화할 수 있습니다. 또한 자동으로 추천하는 시각화 차트로 결과를 제공합니다. 사용자와의 공유 역시 가능한데요. 채팅 기능을 통해 팀원들과의 간단한 협업이 가능하고, 댓글 기능을 통해 차트와 표에 댓글을 작성하여 팀 내에서 데이터를 기반으로 토론이 가능합니다. SAP Analytics Cloud를 통해 사용자는 단일 플랫폼에서 데이터를 넘어 비즈니스 전반에 인텔리전스를 적용함으로써 통찰력을 얻고, 최신 사용자 경험과 사용성 표준을 준수하며 일관된 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 뿐만 아니라 데이터 접근, 변환 및 거버넌스를 지원 하는 엔드 투 엔드(End-to-End) 데이터 관리 도구 및 분석 기능을 제공합니다.데이터 프라이버시 규범이 전 세계적으로 강화되는 상황에서 이는 전보다 더욱 중요해졌는데요. 이는 기업용 빅데이터 지원 SAP 클라우드 플랫폼에서 실행되며, 변화하는 비즈니스 요구를 충족하기 위한 확장성을 제공할 것입니다. SAP Analytics Cloud 솔루션에 대해 더 자세히 알아보고 싶으시다면, 메타넷글로벌과 상담하세요! <작성: 메타넷글로벌 BI/SAC Team>
2024.11.11
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2024년에도 버티컬 SaaS는 높은 인기를 끌 것으로 예상됩니다. 업계 전망에 따르면 2025년까지 이 시장 규모는 1570억 달러에 이를 것으로 예측되는데요. 오늘 포스팅에서는 버티컬 SaaS가 무엇인지, 이것이 HR 분야에서 어떻게 활용되는지 알아보겠습니다. 버티컬 SaaS의 정의 버티컬 SaaS란 특정 산업이나 업종에 특화된 클라우드 기반 솔루션을 의미합니다. 이는 해당 산업에 최적화된 서비스를 제공하며, 특정 비즈니스 도메인에 특화된 솔루션입니다. 수평적인(Horizontal) SaaS 솔루션이 다양한 산업에 공통적인 기능을 제공하는 반면, 버티컬 SaaS는 특정 산업의 고유한 요구 사항과 규제를 충족하도록 설계되어 더욱 효율적이고 효과적인 서비스를 제공합니다. 버티컬 SaaS의 장점 버티컬 SaaS는 다양한 장점을 제공합니다. 먼저, 특정 산업에서 발생하는 고유한 문제에 대한 해결책을 제공합니다. 특정 산업에 특화되어 있으며 해당 도메인의 요구에 최적화된 기능과 워크플로우를 제공하여 효율을 극대화합니다. 또한 버티컬 SaaS는 일반적인 수평적 SaaS보다 더 복잡합니다. 이는 해당 산업에 대한 심층적인 이해와 함께 특화된 기능을 제공하기 때문입니다. 이러한 특성은 특정 산업의 요구에 빠르게 적응하고, 변화하는 업계의 요구에 민감하게 반응할 수 있는 장점을 제공합니다. 마지막으로 버티컬 SaaS는 타겟 고객의 구체적인 요구를 충족하기 위해 커스터마이징을 지원합니다. 이는 고객의 니즈에 맞게 솔루션을 조정할 수 있게 해줍니다. HR 부문에서의 버티컬 SaaS의 활용 HR 부문에서도 버티컬 SaaS의 활용이 두드러지고 있습니다. 채용, 급여, 교육, 인사 평가 등의 영역에 맞는 버티컬 SaaS를 활용하여 인사 업무의 효율성을 높이고 있습니다. 특히, 채용과 인사 관리에 기술을 접목하는 HR 테크 시장은 꾸준히 성장하고 있습니다. 예측에 따르면 이 시장은 2025년까지 379억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 최근의 인력시장 트렌드 변화에 따라, 수시채용, 서류전형 생략, 잦은 이직 등의 요구가 증가하고 있습니다. 이에 대응하기 위해 대기업부터 중소기업까지 다양한 기업이 HR SaaS를 적극적으로 활용하고 있습니다. 메타페이: HR 부문의 버티컬 SaaS 메타페이는 HR 부문에서 버티컬 SaaS를 활용한 대표적인 사례 중 하나입니다. 급여, 근태, 복리후생 등 급여 관련 서비스를 한 곳에서 제공하는 페이롤 SaaS 솔루션입니다. 메타페이는 각 기업의 급여 및 직급 체계에 맞게 서비스를 제공합니다. 이는 버티컬 SaaS의 핵심 가치 중 하나로, 기업의 특성을 고려하여 솔루션을 제공함으로써 최적의 결과를 보장합니다. 또한, 모든 기업에 공통적으로 적용되는 세금 및 사회보험 관련 사항은 국내법에 따라 즉시 업데이트됩니다. 무엇보다 HR 트렌드에 맞춰 클라우드형 글로벌 HCM 솔루션인 SAP, 워크데이, 오라클 등과의 연동을 지원합니다. 이에 따라 글로벌 HCM 및 ERP 등을 구축했지만 페이롤만 커스텀이 어려운 기업에게 맞춤형 페이롤 솔루션을 제공합니다. 메타페이는 안정적인 급여 처리와 높은 기술력을 바탕으로 다양한 고객사에게 서비스를 제공하고 있습니다. 현재 쿠팡, 토스, 오리온, 풀무원 등을 포함한 업계 1위 기업들에 대해, 월 평균 24만명의 근로자에게 급여 서비스를 제공하고 있습니다. 버티컬 SaaS는 HR 부문의 미래를 혁신할 핵심 기술입니다. 메타페이는 급여 관리에 특화된 버티컬 SaaS 솔루션으로 기업의 급여 관리 효율성을 높이고 전략적인 HR 운영을 지원합니다. 변화하는 HR 환경 속에서 메타페이는 기업의 경쟁력 강화에 기여하는 중요한 파트너가 될 것입니다. 급여 관리에 특화된 버티컬 SaaS를 만나보고 싶으시다면, 메타넷사스와 상담하세요! <작성: 메타넷사스 BDXGroup>
2024.03.07
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HCM, 성과관리 등과 더불어 페이롤(Payroll; 급여)은 디지털 HR을 추진하는 기업들이 1순위로 검토하는 대상으로 꼽힙니다. 급여는 가장 핵심적인 HR 프로세스로서 데이터 기반의 운영과 관리가 필요한 업무일 뿐만 아니라, 현대 기업이 중시하는 ‘직원 경험’을 높이는 효과적 방법이기 때문입니다. 오늘 포스팅에서는 페이롤 솔루션 도입을 검토하는 기업들이 참고해야 할 주요 트렌드에 대해 알아보겠습니다. 페이롤 솔루션 주요 트렌드 ① HR시스템 연동페이롤과 근태, 휴가 등 HR시스템과 연계 운영하는 흐름이 더욱 확대되고 있습니다. 이들 간의 연동으로 HR 프로세스 간소화, 자료 통합 관리 및 데이터 정확도 향상 등 효과를 얻을 수 있습니다. 이는 다시 데이터 기반의 HR 현황 분석과 의사결정으로 이어져 기업의 경영 능력을 높이는 동력으로 작용하게 됩니다. 메타페이는SAP ERP, 오라클HCM 및 워크데이 등과 손쉽게 연동됩니다. 기업은 메타페이를 통해 급여를 중심으로 인사관리, 성과관리 및 근태 등 업무를 통합 운영함으로써 정보와 데이터의 일관된 관리와 활용을 강화하고 HR팀의 효율과 생산성을 높일 수 있습니다. ② 지능화 확대페이롤 솔루션은 점점 똑똑해지고 있습니다. 챗GPT와 같은 생성형AI, 지능형 챗봇 및 자동화 기술을 이용한 업무 자동화, 자동 오류 검출, 이상 패턴 발견 및 실시간 문의 대응 등으로 투입 인력과 시간을 줄이면서 업무 생산성을 높일 수 있습니다. 메타페이 연말정산 솔루션은 지능형 AI챗봇, OCR 기반 서류 정보 추출, 오류 검증 기능 등으로 직원 문의 실시간 대응, HR 담당자 수작업 최소화 및 업무 정확도 향상을 제공합니다. 지능화는 메타페이가 가장 많은 자원을 투입하는 영역입니다. 향후 모니터링, 업무 패턴 분석과 인사이트 도출 그리고 자동 리포트 생성 등 기능을 단계적으로 확대/적용해 갈 예정입니다. 메타페이 연말정산 내 AI 챗봇의 답변 ③ 모바일 확산재택 및 원격근무 확산, 직원 셀프 처리 업무 증가로 페이롤 시스템의 모바일 요구도 빠르게 늘고 있습니다. 모바일 지원은 사무실 외 다양한 공간에서의 업무 진행, 업무 자유도 증가로 직원 만족도를 높이고 직원의 셀프 서비스로 HR팀 인력 자원을 절약하는 일석이조의 효과를 제공합니다. 메타페이는 이미 오래 전부터 모바일 환경을 지원하고 있습니다. 페이롤 솔루션과 더불어 MetaPay ESS (직원 셀프서비스), MetaPay 연말정산 솔루션 등 제품들도 개발 단계부터 모바일 지원을 기본으로 채택해 HR팀 인력 자원의 보호와 업무 자유도를 제공합니다. ④ 클라우드 전환점점 더 많은 페이롤 솔루션이 클라우드로 전환되고 있습니다. 기업 입장에서 클라우드는 시스템 자체 구축에 따른 위험과 비용을 감소시키고, 뛰어난 접근성과 이용성 그리고 관리 편리성을 제공합니다. 또한, 기술적 측면에서도 사용자 증감에 따른 확장/축소, 기능 추가/개선 및 보안 등에 있어 뛰어납니다. 메타페이는 클라우드 네이티브 솔루션으로 개발되어 클라우드 양대 산맥인 AWS(Amazon Web Service)와 Microsoft Azure 플랫폼에서 모두 운영할 수 있습니다. 따라서 고객은 자사 여건에 적합한 클라우드 플랫폼에서 페이롤 시스템을 운영할 수 있는 선택권을 가질 수 있습니다. 디지털 전환의 확산은 HR업무의 디지털화를 더욱 가속화할 것으로 전망됩니다. 이런 흐름은 IT 기술 혹은 디지털과 큰 관계가 없다고 여겨지던 HR팀의 역할, 업무, 역량과 인력 자원의 폭 넓은 변화를 같이 요구하고 있습니다. 페이롤 솔루션의 도입과 활용 그리고 이를 통합 HR팀의 디지털 역량 확보와 업무 고도화는 디지털 HR을 준비하는 좋은 출발점이라고 할 수 있습니다. 디지털 HR 구현을 위한 페이롤 솔루션 검토 시, 앞서 설명한 내용을 참고하셔서 최적의 선택을 하기를 바랍니다. 페이롤 솔루션 트렌드와 딱 맞는 메타페이에 대해 더 알아보고 싶으시다면, 메타넷사스와 상담하세요! <작성자: 메타넷사스 BDXGroup >
2023.10.25
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최근 기업은 디지털 혁신을 통해 생산성을 높이고, 업무를 효율화하려는 노력을 이어왔습니다. 이전에는 RPA를 통해 단순 반복 업무를 자동화하는 수준이었다면, 최근에는 AI와 빅데이터 등을 활용한 ‘하이퍼오토메이션(Hyperautomation)’이 주목받고 있습니다. 하이퍼오토메이션의 성공적 도입을 위해서는 디지털 워크포스(Digital Workforce)의 적극적인 활용이 필요합니다.이번 포스팅에서는 디지털 워크포스가 무엇이고, 디지털 워크포스를 형성하기 위해서는 어떤 준비를 해야 하는지 알아보겠습니다. 하이퍼오토메이션이란? 디지털 워크포스를 설명하기에 앞서, 하이퍼오토메이션이란 무엇인지 정확히 알아보겠습니다. 하이퍼오토메이션이란 RPA, AI, 인텔리전트 워크플로우, 머신 러닝 등 다양한 자동화 기술들을 융합해 전사적 연계된 업무 프로세스를 자동화하는 것을 말합니다. 단순히 반복 작업을 자동화하는 것뿐만 아니라, AI를 활용해 실질적인 의사결정 영역까지 해결할 수 있습니다. 예를 들어 원하는 정보들을 엑셀로 변환해 관련 담당자들에게 이메일을 보내고 싶을 때, 챗봇을 통해 “이 정보들을 OOO에게 보내줘”라고 입력만 하면 AI가 자동으로 정보를 수집해 엑셀로 추출하고, 이메일까지 작성하는 일이 가능합니다. 이렇듯 하이퍼오토메이션을 도입하면 기업 업무가 획기적으로 효율화되고, 비용 절감 효과를 극대화할 수 있게 됩니다. 디지털 워크포스란? 디지털 워크포스는 인공지능, RPA 등의 기술을 이용해 일부 또는 전체 업무 프로세스를 자동화하는 소프트웨어 기반의 가상 인력 집합체입니다.메타넷글로벌은 기존 기업을 구성하던 인력의 생각하는 방식과 일하는 방식을 디지털 워크포스로 전환해 업무 효율성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다. 여기서 주의해야 할 점은, 디지털 워크포스가 기존 인력을 대체하는 것이 아니라 서로 협력 및 보완하여 업무 효율화를 극대화한다는 것입니다. 시간 소모가 큰 반복 업무를 디지털 워크포스에게 맡기고, 기존 인력은 판단과 의사결정에 집중하면서 정확성과 퀄리티를 높일 뿐만 아니라 인건비를 최소화할 수 있습니다. 현재 시장 및 트렌드 디지털 워크포스를 구성하는 주요 기술은 RPA와 AI입니다. 글로벌 비즈니스 데이터 플랫폼인 스태티스타(Statista)에 따르면, RPA 시장 규모는 2023년부터 2030년까지 약 44억 달러(약 5조 8500억 원)에서 약 134억 달러(약 17조 8000억 원)까지 성장할 전망입니다. AI 시장 규모도 같은 기간 약 2000억 달러(약 266조 원)에서 약 1조 8500억 달러(약 2460조 원)까지 성장할 것으로 예상됩니다. 최근 기업들은 로우코드와 노코드를 도입해 RPA와 AI에 대한 진입장벽을 낮추고, 디지털 워크포스를 강화하려는 시도를 하고 있습니다. 글로벌 리서치 사이트인 가트너(Gartner)에 따르면 2024년 로우코드 및 노코드 도구가 전체 앱 개발의 65%를 차지할 전망입니다. 시장 역시 내년 123억 달러(약 16조 3590억 원) 규모로 커질 것으로 예상됩니다. 최근 노코드 앱 개발 플랫폼을 공개한 국내 한 소프트웨어 개발 업체는 사내 앱을 개발하는데 있어 과거엔 개발자 5명이 3개월 이상을 소요해야 했지만, 노코드 플랫폼을 사용하면 1명이 6일 만에 유사 수준의 앱을 만들 수 있었다고 설명했습니다. 하이퍼오토메이션을 위한 준비: 디지털 워크포스 형성 앞서 성공적 하이퍼오토메이션 도입을 위해서는 디지털 워크포스의 적극적 활용이 중요하다고 설명했습니다. 그렇다면 디지털 워크포스를 형성하기 위해 어떤 준비를 해야 할까요? 우선 기업 내 업무 프로세스를 파악하는 것이 매우 중요합니다. 현업 업무가 어떻게 진행되는지, 하이퍼오토메이션이 어떤 부분에서 제일 큰 영향을 끼칠 수 있는지, 팀 내 공통으로 어떤 업무를 초자동화시킬 수 있는지를 알아야만 성공적인 하이퍼오토메이션이 가능합니다. 더불어, 하이퍼오토메이션 관련 현업 사용자 대상 교육이 필요합니다. 결국 하이퍼오토메이션이 내장된 솔루션을 가장 많이 사용하고, 그 효과를 직접적으로 체감하는 것은 현업 사용자들입니다. 이들에게 어떻게 하면 효과적으로 RPA 및 AI를 핸들링할 수 있을지 사전 교육이 필요하며, 하이퍼오토메이션 도입 이후에도 지속적인 관리가 이뤄져야 합니다. 급속도로 성장하는 RPA 시장 및 AI와 더불어, 디지털 워크포스를 통한 하이퍼오토메이션 시장은 향후에도 더욱 커질 것으로 예상됩니다. 글로벌 기업들 역시 이에 발맞춰 하이퍼오토메이션을 신속히 도입하고, 업무 효율성을 높이고 있습니다. 메타넷글로벌은 성공적 디지털 워크포스 도입을 위한 전문 파트너로서 다양한 글로벌 벤더들과 파트너십을 가지고 있습니다. 최근에는 글로벌 대표 RPA 기업 SS&C 블루프리즘과 공식 파트너십을 체결, 메타넷글로벌의 전략적 IT 컨설팅 역량과 블루프리즘의 지능형 자동화 솔루션을 통해 기업들의 성공적인 하이퍼오토메이션을 돕기로 했습니다. 하이퍼오토메이션을 통해 내부 운영 효율화를 꾀하고 새로운 비즈니스 가치를 만들고 싶으시다면, 메타넷글로벌과 상담하세요! <작성자: 메타넷글로벌 SAPBuildTeam>
2023.10.06