-
Tech Blog
지난 6월 10일 메타넷 그룹은 메타넷 테크 웨비나 시리즈의 메타페이 편 <Payroll Governance 시대, 급여관리의 새로운 기준>을 공개하고, 최신 페이롤 트렌드와 AI 기반 페이롤 운영 전략에 대한 인사이트를 공유했습니다. Session 2에서는 메타페이가 AI 자동화를 실제 업무에 어떻게 적용하고 있는지, 연말정산 시스템과 통합 인사·급여 인사이트 대시보드 데모를 통해 직접 소개했습니다. LLM·RPA·머신러닝 기반 AI가 각자의 역할에 맞게 작동하는 구조와 함께, 페이롤 데이터가 단순 보관용 자료를 넘어 HR 인사이트를 만들어내는 핵심 자산으로 확장되는 과정을 살펴보았습니다. Webinar Agenda | Session 2 ▶ AI·RPA 기반 4대보험·세무 신고 자동화 운영 체계▶ 한국 도메인 특화 LLM 기반 연말정산 상담 자동화▶ 머신러닝 기반 페이롤 인사이트 분석과 데이터 활용 전략▶ 실제 구축 사례 기반 단계적 전환 및 운영 고도화 방안 Webinar Preview | Session 2 Q. 메타페이의 시스템 구조는 어떻게 구성되어 있나요? 메타페이의 핵심 설계 원칙은 '발령 기반 연산'입니다. 한국형 HR 시스템부터 Workday, SuccessFactors와 같은 글로벌 HCM까지 다양한 환경과 유연하게 연동할 수 있는 모듈형 구조를 갖추고 있으며, HR 시스템에서 들어온 발령 정보를 기반으로 급여를 연산합니다. 이러한 구조는 글로벌 HCM 솔루션들이 권장하는 표준 아키텍처이기도 합니다. 실제로 Workday는 일부 국가를 제외한 지역에서는 인증된 로컬 페이롤 파트너와 연동하는 전략을 채택하고 있으며, 한국과 아시아 지역에서는 메타페이가 그 역할을 수행하고 있습니다. Q. 메타페이의 AI 기반 연말정산 시스템은 기존 방식과 어떤 차별점을 가지고 있나요? 직원은 홈택스 자료를 업로드하기만 하면 이후 과정이 대부분 자동으로 진행됩니다. 메타페이의 차별점은 단순한 계산 자동화를 넘어 AI가 적용 가능한 공제 항목을 판단하고, 계산부터 최종 반영까지 지원한다는 점입니다. 실제 적용 결과 연말정산 처리 효율은 약 3.8배 향상됐고, 임직원 문의는 약 70% 감소했습니다. 또한 LLM이 반복적인 문의를 1차 응대하면서 HR 담당자는 보다 복잡한 예외 사례에 집중할 수 있게 됩니다. Q. 메타페이가 보유한 실제 사용자 질문 데이터는 어떤 차별성을 만들어내고 있나요? 메타페이는 지난 3년간 세 차례의 연말정산 시즌을 운영하며 한국 근로자들의 실제 질문 약 100만 건을 축적해왔습니다. 이를 기반으로 AI를 지속적으로 학습시켜 의료비 공제, 부양가족 등록, 월세 세액공제 등 한국 근로자들이 실제로 궁금해하는 맥락을 이해하는 LLM을 구현했습니다. 이러한 데이터 경쟁력은 글로벌 솔루션이 쉽게 구현하기 어려운 영역입니다. 메타페이는 연말정산이 한국형 페이롤 환경에서 LLM의 가치가 가장 크게 발휘되는 분야라고 보고 있으며, 현재 제공되는 기능 역시 세 차례의 연말정산 시즌을 거치며 검증된 완성형 서비스로 자리잡고 있습니다. Q. 4대보험과 세무 신고 업무는 HR 담당자들의 부담이 큰 영역으로 알려져 있습니다. 메타페이는 이를 어떻게 자동화하고 있나요? 4대보험과 세무 신고 업무는 일반적으로 전체 페이롤 업무의 30~40%를 차지하며, 입·퇴사가 잦은 기업에서는 최대 60% 수준까지 비중이 높아집니다. 여러 기관과 시스템을 오가며 반복적으로 신고해야 하기 때문에 업무 부담이 큰 영역입니다. 메타페이는 이러한 업무에 RPA 기반 에이전트를 적용해, 사회보험 신고는 물론 홈택스 원천세 신고와 위택스 지방세 신고까지 자동화하고 있습니다. 또한 정부 기관 시스템이 변경되더라도, 지속적인 모니터링과 RPA 시나리오 업데이트를 통해 자동화 기능을 안정적으로 유지하고 있습니다. 고객사는 별도의 대응 없이 이를 그대로 활용할 수 있습니다. Q. 급여 데이터는 민감한 개인정보인 만큼, 보안이 매우 중요할 것 같습니다. 메타페이는 이를 어떤 방식으로 관리하고 있나요? 급여 데이터는 직원 개인의 민감한 정보인 만큼, 메타페이는 보안을 시스템 전반의 핵심 원칙으로 관리하고 있습니다. 보안은 크게 세 가지 영역에서 작동합니다. 첫째는 기술적 보안입니다. 데이터베이스와 통신 구간 암호화는 물론, API 연결과 파라미터 생성 규칙 등 데이터가 흐르는 모든 구간에서 보안 표준을 적용하고 있습니다. 둘째는 국제 표준 인증입니다. 메타페이는 정보보안(ISO 27001), 클라우드 보안(ISO 27017·27018), 개인정보 보호(ISO 27701), AI 보안(ISO 42001) 등 총 다섯 개의 ISO 인증을 보유하고 있습니다. 마지막은 운영 단계의 보안 관리입니다. 웹 취약점 분석과 접근 로그 관리, 권한 통제 등 운영 과정 전반에 대한 지속적인 모니터링을 수행하고 있습니다. 본 내용은 웨비나 질의응답 중 일부 질문을 중심으로 정리한 내용입니다. 최신 페이롤 트렌드와 AI 기반 페이롤 운영 전략은 물론, 메타페이의 실제 데모 화면까지 공개된 웨비나 다시보기 풀영상을 지금 바로 확인해보세요. ▶ 웨비나 무료 다시보기: https://www.youtube.com/watch?v=tFUr9X5hwQk▶ 메타페이 도입 문의: https://metanetglobal.com/bbs/qna_write.php?bo_table=qna_ko▶ 메타페이 홈페이지: https://metapay.co.kr/
2026.06.19
-
Tech Blog
지난 6월 10일 메타넷 그룹은 메타넷 테크 웨비나 시리즈의 메타페이 편 <Payroll Governance 시대, 급여관리의 새로운 기준>을 공개하고, 최신 페이롤 트렌드와 AI 기반 페이롤 운영 전략에 대한 인사이트를 공유했습니다. Session 1에서는 급변하는 노동·노무 환경과 규제 변화 속에서 기업이 직면하고 있는 페이롤 운영의 과제를 짚어보고, AI 시대에 요구되는 차세대 페이롤 아키텍처와 운영 전략을 소개했습니다. Webinar Agenda | Session 1 ▶ 페이롤 정의와 진화, 시장 변화▶ 페이롤 트렌드: 노란봉투법, 플랫폼 노동자 및 유연근무 확산 등▶ AI 기반 차세대 페이롤 아키텍처와 글로벌 HCM 연계 전략▶ SaaS 기반 페이롤 전환과 운영 고도화 방향 Webinar Preview | Session 1 Q. 최근 노동법과 정책 변화로 HR 환경도 빠르게 바뀌고 있습니다. 기업이 지금 가장 중요하게 생각해야 할 것은 무엇일까요? 한마디로 요약하면 '속도와 유연성'입니다. 지금처럼 정책과 제도가 빠르게 변화하는 환경에서는 아무리 좋은 HR 전략을 세워도 시스템이 이를 따라가지 못하면 실행 자체가 어려워집니다. 결국 중요한 것은 "우리 회사의 시스템이 새로운 제도 변화를 얼마나 빠르게 수용할 수 있는가"입니다. 그리고 그 해답은 IT를 어떤 구조로 설계하느냐에 달려 있습니다. Q. 많은 HR 담당자들이 "시스템도 도입했고 자동화도 했는데 왜 일이 줄지 않을까?"라는 고민을 하고 있습니다. 현장에서는 어떻게 보고 계신가요? 단순히 일이 많아진 것이 아니라, 운영 환경 자체가 바뀌고 있다고 보는 것이 더 정확합니다. 한마디로 표현하면 '다양성의 공존'입니다. 과거에는 정규직 중심의 고정 근무시간과 연공형 급여 구조처럼 비교적 단순한 환경에서 운영이 가능했습니다. 하지만 지금은 유연근무제, 시차 출퇴근, 다양한 형태의 비정규직과 프리랜서 협업이 하나의 조직 안에서 동시에 이루어지고 있습니다. 고용 형태와 근무 방식, 보상 구조까지 세 가지 축이 모두 변화하고 있습니다. 기업은 이제 '정해진 구조'가 아니라 '계속 변화하는 구조'를 관리해야 하는 시대를 맞이하고 있습니다. Q. ‘포괄임금제 오남용 방지 지침’ 시행, 기업 현장에는 어떤 변화가 나타나고 있나요? 크게 세 가지 변화가 있습니다. 첫째, 기본급과 각종 수당을 반드시 분리해 관리해야 합니다. 임금대장과 임금명세서에 기본급과 연장·야간·휴일근로수당 등을 각각 구분해 기재해야 하며, 기존처럼 하나의 금액으로 묶어 표기하는 방식은 허용되지 않습니다. 둘째, 실제 근로시간을 기준으로 수당을 산정·지급해야 합니다. 고정 OT를 약정했더라도 실제 근로시간에 따른 법정수당이 더 많다면 그 차액을 반드시 지급해야 합니다. 셋째, 이를 이행하지 않을 경우 단순 행정지도가 아니라 임금체불로 간주될 수 있습니다. 기업 입장에서는 보다 엄격한 관리 체계를 갖춰야 하는 상황입니다. Q. ‘포괄임금제 오남용 방지 지침’이 급여 운영 측면에서는 어떤 영향을 미치게 될까요? 가장 큰 변화는 급여 항목 구조 자체를 재설계해야 한다는 점입니다. 기존처럼 월 급여를 하나의 덩어리로 관리하는 방식에서 벗어나 기본급과 각종 고정 항목, 연장·야간·휴일근로수당과 같은 실비 정산 항목을 명확히 분리해야 합니다. 또한 실근로시간 측정과 기록 체계 역시 사실상 필수 요소가 되면서, 수기 출결이나 엑셀 관리만으로는 부족해 전자적 근태관리 시스템의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 아울러 통상임금 범위가 달라지면 수당 계산 기준과 전체 인건비 구조에도 영향을 미치기 때문에, 통상임금 산정 기준 역시 함께 재정비해야 합니다. Q. 임금체계 개편과 통상임금 확대가 HR 영역의 화두로 떠오르고 있습니다. 실제 임금 구조는 어떻게 변화하고 있나요? 현재 HR 영역에서 가장 큰 변화가 바로 임금체계 개편과 통상임금 기준 확대입니다. 과거에는 근속연수와 연차 중심의 기본급 구조가 일반적이었다면, 최근에는 직무와 역할, 성과 중심으로 급여 체계가 변화하면서 직무급·성과급·인센티브 등 급여 항목도 점차 세분화되고 있습니다. 여기에 통상임금 기준이 확대되면서 이러한 항목들이 단순 지급 요소를 넘어, 각종 수당 계산의 기준으로 연결될 수 있습니다. 결국 임금체계 개편이 급여 구조를 복잡하게 만든다면, 통상임금 확대는 그 복잡성이 실제 비용과 리스크로 이어지게 만드는 변화라고 볼 수 있습니다. Q. ‘근태’와 ‘급여’는 본질적으로 성격이 다른 영역이라는 이야기가 많습니다. 근태는 근무시간·휴가·유연근무제 등 다양한 제도를 실시간으로 관리해야 하는 영역이고, 급여는 확정된 근무 데이터를 바탕으로 각종 수당·공제·세금 등을 정확하게 계산해 지급하는 영역이죠. 서로 긴밀하게 연결되어 있지만 요구되는 운영 방식은 다릅니다. 메타페이는 근태·급여 관리의 복잡성을 어떤 방식으로 해결하고 있나요? 메타페이의 해답은 구조에 있습니다. 서로 다른 두 영역을 별도의 모듈로 분리하되, 데이터 흐름은 하나로 연결하는 방식입니다. 메타페이는 급여를 담당하는 마더 시스템 역할을 수행하고, 그 위에 근태 전문 모듈인 'MetaTime'을 Add-on 형태로 구성했습니다. HR 시스템에서 발령 정보가 입력되면 메타페이가 이를 받아 ‘MetaTime’으로 전달합니다. ‘MetaTime’은 직원별 근무제도와 근무시간, 보상휴가, 잔여연차, 단축근로 등 근태 데이터를 계산한 뒤 시수 정보를 다시 메타페이로 전달하고, 메타페이는 이를 기반으로 각종 수당과 공제, 세금 등을 반영해 최종 급여를 산출합니다. Q. 메타페이는 AI를 실제 서비스에 어떻게 접목하고 있나요? 메타페이가 활용하는 AI는 크게 두 가지로 구분됩니다. 첫 번째는 LLM 기반 AI입니다. 사용자가 챗봇과 대화하는 영역에서 활용되며, 자연어 기반 질의응답을 담당합니다. 두 번째는 머신러닝 기반 AI 에이전트입니다. 마감된 페이롤 데이터를 기반으로 패턴을 분석하고 이상치를 탐지하며, 다양한 추세를 분석하는 역할을 수행합니다. LLM이 사용자와의 대화 영역을 담당한다면, 머신러닝 기반 AI는 데이터 분석과 인사이트 도출 영역을 담당한다고 볼 수 있습니다. 메타페이는 목적에 따라 서로 다른 AI 기술을 적용함으로써 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 인사·급여 서비스를 제공하고 있습니다. 본 내용은 웨비나 질의응답 중 일부 질문을 중심으로 정리한 내용입니다. 최신 페이롤 트렌드와 AI 기반 페이롤 운영 전략에 대한 인사이트를 웨비나 다시보기 풀영상을 통해 상세히 확인해보세요. ▶ 웨비나 무료 다시보기: https://www.youtube.com/watch?v=qTUPqDX6HuA ▶ 메타페이 도입 문의: https://metanetglobal.com/bbs/qna_write.php?bo_table=qna_ko▶ 메타페이 홈페이지: https://metapay.co.kr/
2026.06.19
-
Tech Blog
HR의 새로운 패러다임, AI의 부상 지난 몇 년간 인공지능(AI) 기술은 단순 반복 작업을 자동화하는 수준을 넘어, 복잡한 판단과 검토, 질의응답까지 수행할 수 있을 정도로 비약적인 발전을 거듭했습니다. 실제로 전 세계 기업의 78%가 최소 하나 이상의 비즈니스 기능에 AI를 도입했으며, 이를 통해 생산성 및 기업 수익 측면에서 연간 4조 4,000억 달러에 달하는 경제적 효과를 거둘 것으로 기대됩니다. 특히 HR 분야에서는 AI를 도입한 기업의 절반이 이미 가시적인 비용 절감 효과를 경험하고 있습니다. 다양한 HR 기능 중에서도 급여 관리, 즉 페이롤(Payroll)은 AI 도입의 효과를 가장 빠르고 명확하게 체감할 수 있는 전략적 출발점입니다. 페이롤 업무는 본질적으로 노동법 및 세법과 같은 복잡한 규정에 기반하여 매월 반복적으로 수행되며, 사소한 실수조차 법적 분쟁이나 임직원의 불만으로 이어질 수 있는 고위험 영역이기 때문입니다. 이러한 특성으로 인해 자동화에 대한 필요성이 꾸준히 제기되어 왔으며, 이제 AI와 로봇 프로세스 자동화(RPA) 기술의 발전은 그에 대한 현실적인 해결책을 제시하고 있습니다. 성공적인 페이롤 혁신은 기업의 민첩성과 제 준수 역량을 강화하는 결정적인 계기가 될 것입니다. 이 글에서는 AI와 RPA를 통한 페이롤 업무 자동화가 기업에 가져다 주는 정량적·정성적 효과를 짚어보고, 나아가 기업에 가장 적합한 페이롤 솔루션을 선택하기 위해 무엇을 고려해야 하는지 심도 있게 논의하고자 합니다. 페이롤 업무의 Pain Point 해결을 위한 AI 자동화 페이롤 업무는 규칙 기반의 복잡한 계산, 반복적인 작업, 높은 정확도가 필수적인 특성을 지니고 있어 AI와 RPA 기술이 진가를 발휘할 수 있는 대표적인 영역입니다. 페이롤 담당자들은 매월 반복되는 급여 계산, 공제, 신고 작업으로 인해 상당한 업무 부담을 안고 있으며, 특히 연말정산이나 특별 상여금 지급 시기에는 업무량이 폭증하는 어려움을 겪습니다. AI 챗봇은 임직원 문의가 폭주하는 시기에도 24시간 신속하게 대응하여 담당자의 부담을 덜어줍니다. 또한, 급여 데이터를 입력, 계산, 검증하는 업무나 세금 신고 등 반복적인 업무는 RPA가 가장 효과적으로 처리할 수 있는 전형적인 강점 영역입니다. 또한 급여 업무는 근로기준법, 소득세법, 4대 보험 등 다양한 법령과 규정을 반드시 준수해야 하며, 여러 지역이나 국가에서 비즈니스를 운영하는 경우 각기 다른 세법과 노동법을 모두 파악하고 적용해야 하는 부담이 큽니다. 업종과 직군별로 상이한 근무 형태, 복리후생 체계나 연차 휴가 정산, 초과근무 수당, 성과급 등 급여 계산에 고려할 요소가 다양하며, 매번 정확히 반영되어야 합니다. AI를 도입하면 최신 세법 개정이나 규정 변경 사항을 시스템에 자동으로 학습 및 업데이트하여, 복잡한 규정 준수 부담을 실질적으로 경감할 수 있습니다. 사람의 손으로 방대한 데이터를 처리할 때 항상 발생할 수 있는 휴먼 에러 역시 페이롤 담당자들의 골칫거리입니다. 사소한 실수는 임직원의 신뢰도 하락은 물론 법적 리스크로까지 번질 수 있습니다. 실제로 일반적인 기업의 급여 프로세스 정확도는 약 80%에 불과한 것으로 분석되고 있습니다. AI는 방대한 급여 데이터를 실시간으로 검증하고 교차 확인하여 이상 징후를 즉시 탐지할 수 있습니다. 이러한 자동 검증 시스템은 휴먼 에러로 인한 실수나 누락을 효과적으로 방지하고 컴플라이언스 이슈 관리에도 기여할 수 있습니다. 페이롤 자동화의 효과: 효율의 극대화와 전략적 가치 창출 페이롤 혁신, AI와 RPA로 시작하는 기업 성장의 새로운 동력 페이롤 업무에 AI와 RPA를 도입하는 것은 단순한 자동화를 넘어, 기업 운영의 패러다임을 전환하는 전략적 결정입니다. 이를 통해 기업은 운영 효율성 향상, 정확성 증대, 비용 절감, 컴플라이언스 강화, 그리고 전략적 인사이트 확보라는 다면적 효과를 동시에 달성할 수 있습니다. 속도 및 효율성의 비약적 증대페이롤 업무의 자동화는 HR 부서의 생산성을 크게 향상시킵니다. 급여 계산, 휴가 처리, 각종 신고 등 반복적 업무가 자동화되면서, HR 인력은 단순 수작업에서 벗어나 더 높은 부가가치를 창출하는 전략적 업무에 집중할 수 있게 됩니다. 실제로 AI 도입 시 HR 부서의 행정 업무는 최대 70%까지 감소할 것으로 예측되고 있습니다. 인사이트 도출 및 전략적 의사결정 지원AI는 단순히 급여 계산을 수행하는데 그치는 것이 아니라, 방대한 데이터를 분석하여 유용한 인사이트를 도출합니다. 급여 데이터와 근태, 인력 정보, 성과 데이터를 통합 분석하여 인건비 추이, 부서별 인력 운영 효율, 초과 근무 패턴 등을 한눈에 파악할 수 있는 시각적 인사이트 제공이 가능해집니다. 더 나아가 AI는 과거 데이터 패턴을 학습하여 이상 징후를 사전에 예측하거나, 다양한 시나리오별 인건비 영향을 정밀하게 시뮬레이션함으로써 기업의 전략적 의사결정을 강력하게 지원합니다. 예를 들어, 특정 부서의 이직률 증가 징후를 조기에 감지하거나, 신규 채용 계획이 전체 인건비에 미칠 영향을 사전에 분석할 수 있습니다. 궁극적으로 AI 기반 페이롤 솔루션은 기업의 정교한 HR 전략 수립을 지원하는 인사이트 도출 플랫폼으로 기능할 수 있습니다. 강화된 컴플라이언스와 선제적 리스크 관리AI 페이롤 솔루션은 복잡하고 끊임없이 변화하는 규제 환경에 가장 효과적으로 대응할 수 있는 방법입니다. 최신 세법과 노동법 개정 사항을 신속하게 시스템에 반영하고, 정부 보고와 세금 납부를 기한에 맞춰 자동으로 처리하여 법규 위반 가능성을 최소화합니다. 예를 들어, 세율이 변동되거나 신규 법령이 시행되면 시스템이 즉각 계산식을 수정하고, 신고 기한을 놓치지 않도록 자동 알림 및 전자 신고를 수행하여 기업을 보호합니다. 실제로 RPA 도입 기업의 92%가 컴플라이언스 준수 수준이 개선되었다고 응답한 결과는 자동화가 얼마나 강력한 리스크 관리 도구인지를 증명합니다. 정확성 향상 및 오류 감소AI와 RPA 기반의 자동화 시스템은 실시간 데이터 검증, 이상 징후 탐지, 자동 교차 확인 기능을 통해 사람이 개입했을 때 발생할 수 있는 실수를 원천적으로 차단합니다. 그 결과 수작업으로 인한 오류를 최소화하고 급여 오류 및 실수 발생률을 크게 낮출 수 있습니다. 한편, 페이롤 오류를 수정하는 데 소요되는 비용, 문제 해결을 위해 소모되는 담당자와 직원의 시간, 규제 당국의 제재 가능성과 과태료까지 더하면 한 번의 휴먼 에러로 발생하는 경제적 리스크는 상당하다고 볼 수 있습니다. 결국, 정확성 확보는 단순한 품질 개선을 넘어 기업의 재무적 안정성을 지키는 핵심 요소로 작용합니다. 성공적인 AI 페이롤 솔루션 도입을 위한 고려사항 AI와 RPA를 접목한 페이롤 솔루션을 도입할 때에는, 단순 기능 비교를 넘어 기업의 전략과 보안 요건에 부합하는지를 면밀히 검토해야 합니다. 특히 다음의 세 가지 기준을 통해 최적의 파트너와 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다. 도메인 전문성과 AI 기술력급여는 단순 계산 서비스를 넘어 노무·세무 도메인 지식과 AI 기술력이 융합되어야 하는 복잡한 영역입니다. 따라서 솔루션 제공자가 인사·급여 분야의 깊은 전문성을 갖추고 있고, 동시에 AI 및 RPA 기술에 대한 풍부한 경험과 노하우가 있는지가 핵심 판단 기준이 됩니다. 일부 솔루션은 단순 챗봇이나 매크로 수준에 그치는 반면, 진정한 지능형 솔루션은 LLM(대규모 언어 모델) 활용, 자연어 질의응답, RAG(검색 증강 생성) 기반의 정확한 정보 제공 등 고도화된 기능을 제공합니다. 이러한 차이는 공급 벤더가 보유한 IT 역량과 인공지능 전문성의 깊이에서 비롯되므로, 레퍼런스와 성공 사례, 업계 평가 등을 통해 기술 신뢰도를 철저히 검증해야 합니다. 글로벌 시스템 연동성과 지역 특화 역량다국적 기업이나 대기업의 경우, SAP나 Workday와 같은 글로벌 인사관리시스템을 사용하는 경우가 많습니다. 하지만 이러한 글로벌 솔루션들은 국내의 특수하고 복잡한 급여나 세법 체계를 지원하는 데에 한계가 있습니다. 글로벌 벤더라고 해서 모든 로컬 규정을 완벽하게 커버하는 것은 아니므로, 한국 시장에 특화된 체계를 갖춘 솔루션을 검토하는 것이 바람직합니다. 특히 연말정산 개정사항의 자동 업데이트, 4대 보험, 퇴직금, 각종 수당 및 휴가 제도 등 한국의 복잡한 페이롤 요소를 완벽하게 처리할 수 있는 검증되고 강력한 현지화 엔진을 확보해야 합니다. 더불어, 인터페이스와 데이터가 기존 글로벌 HR 시스템과 원활하게 연동되는 것이 필수적입니다. 즉, 글로벌 표준 플랫폼의 확장성과 효율성을 유지하면서도 로컬 환경에도 유연하게 대응할 수 있는 균형잡힌 솔루션이 필요합니다. 보안 및 개인정보 보호급여 데이터는 주민등록번호, 계좌 정보, 소득 정보 등 기업이 보유한 가장 민감한 개인정보들의 집합체이기 때문에, 데이터 보안과 신뢰성은 절대적인 기준이 되어야 합니다. 솔루션 제공사가 ISO27001과 같은 국제 표준 정보보안 인증을 획득했는지 확인하는 것은 물론, 데이터 암호화, 접근 통제, 침해사고 대응 시스템과 같은 최고 수준의 기술적·관리적 보안 대책이 적용되고 있는지도 반드시 점검해야 합니다. 급여 솔루션 선정에 있어 보안은 타협 불가능한 핵심 요소입니다. 페이롤 혁신을 통한 기업의 미래 경쟁력 확보 AI와 자동화 기술을 페이롤 업무에 적용하는 것은 단순한 비용 절감이나 생산성 향상에 그치지 않습니다. 이는 컴플라이언스 강화, 리스크 최소화, HR 조직의 전략적 역할 확대, 데이터 기반 경영 인사이트 확보까지 아우르는 지속가능한 경쟁력 확보의 전환점입니다. AI가 반복적이고 오류 가능성이 높은 작업을 신속하고 정확하게 처리하는 동안, HR 조직은 인재 관리, 조직문화 정비, 전략 수립 등 보다 고부가가치 영역에 집중할 수 있습니다. 동시에 경영진은 자동화된 페이롤 데이터를 기반으로 한 정교한 인사이트와 시뮬레이션 결과를 통해 보다 정밀한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 전환을 성공적으로 이끌기 위해서는 기술력과 도메인 전문성을 겸비한 동시에, 기업의 민감한 정보를 안전하게 보호할 수 있는 검증된 솔루션을 선택하는 것이 필수입니다. 특히 급여, 세무, 노동 규정이 복잡하게 얽혀 있는 국내 환경에서는, 글로벌 HR 시스템과의 연동성과 국내 특화 기능을 모두 갖춘 솔루션이야말로 단기적인 효율을 넘어 장기적인 전략 자산으로 기능할 수 있습니다. AI·RPA 기반 업무 자동화로 HR 조직과 기업에 혁신 동력을 더하십시오.
2025.09.02
-
Tech Blog
많은 기업에서 업무 효율성을 높여 TCO(Total Cost of Ownership, 총소유비용) 절감을 고민하고 있습니다.특히 단순 반복 작업을 도와주는 RPA 도입을 검토해 보신 기업들도 많으실 텐데요, 구체적으로 어떤 업무를 어떻게 자동화해서 업무 생산성을 높일 수 있는지 메타넷글로벌의 실제 사례를 공유합니다.이 프로젝트는 반복적인 수작업으로 인해 높은 공수가 투입 되었던 세금계산서 대사 작업을 RPA 솔루션을 통해 자동화한 사례입니다. A사의 Pain point위수탁 공급업체에서 홈택스를 통해 직접 발행하는 전자세금계산서는 SAP 시스템에 등록되는 전자세금계산서 자료와 별도로 구매 ERP에 수기 등록해야 하는데, 인보이스 대사 작업하는데 너무 많은 시간이 걸립니다. 개선 전 업무 프로세스입니다.1. 담당자가 위수탁 건에 대해서 홈택스 발행 전자세금계산서 파일을 다운로드 합니다2. 담당자가 SAP 전자세금계산서 내역을 다운로드하여 홈텍스 파일과 비교 대사합니다.3. 담당자가 누락된 세금계산서에 대해 확인 및 검증 작업을 진행합니다.4. 담당자가 해당 세금계산서를 구매 ERP에 업로드 합니다. 메타넷글로벌에서는 고객의 Pain points를 해결하기위해 아래의 TO-BE 프로세스를 구상하여 RPA 솔루션으로 구현하였으며 위의 모든 업무를 자동화하였습니다. TO-BE 업무 프로세스입니다.1. 로봇이 홈택스에 세금계산서 파일을 다운로드 합니다.2. 로봇이 해당 세금계산서와 SAP 전자세금계산서 내역을 다운로드하여 대사합니다3. 로봇이 대사한 결과 및 누락된 결과를 담당자에게 이메일 발송합니다.4. 로봇이 누락된 세금계산서를 구매 ERP 업로드 파일 템플리트에 맞게 전환 및 입력하여 자동 업로드 합니다. 이처럼 A 사는 세금계산서 대사 작업 및 구매 ERP 업로드 작업을 자동화하여 구매 및 재무 담당자가 처리해야 하는 단순 반복 업무가 크게 줄어들었습니다.또한 담당자가 다량의 세금계산서를 대사하면서 발생할 수 있는 휴먼 에러가 줄어들어 업무의 정확도가 크게 개선되었습니다.메타넷글로벌은 업무 자동화에 대한 전문 지식과 축적된 데이터를 활용하여 고객사의 업무 효율성을 높이고, TCO를 절감할 수 있도록 지원합니다.SAP ERP 연계 업무 자동화에 대해 상담하고 싶으시다면 메타넷글로벌에 문의해 주세요. * 적용 RPA 솔루션 : 블루프리즘에서 제공하는 엔터프라이즈급 RPA 툴로 기업들이 반복적이고 규칙 기반의 업무를 자동화 할 수 있도록 도와줍니다.
2024.08.30
-
Tech Blog
이달 초 미국 라스베이거스에서 개최된 'CES2024'에도 다수 금융사들이 참가해 글로벌 신기술 동향과 신사업 접목 가능성을 살폈습니다. 하나금융지주, 신한은행, 광주은행은 수장이 직접 임직원들과 행사를 참관했고 KB금융그룹, 삼성화재, 현대해상 등은 관계자들이 방문했죠. 금융권은 신기술을 통해 고객에게 새로운 서비스를 선보이는 한편, 내부 임직원들의 업무를 효율화하고 리스크를 감소시키는 노력을 하고 있습니다. 그리고 이러한 노력들이 성과를 거뒀다는 소식도 속속 전해지고 있습니다. IBK기업은행의 경우 영업점과 본부의 202개 업무를 디지털 기술로 자동화해 매년 200만 시간을 절감하고 있습니다. 단순 반복 업무에는 RPA를 적용하고, 서류 검토에 OCR를 활용하는 방식입니다. 향후 기업은행은 개인가트 신규정보 입력 등 12개 서류처리 업무도 자동화할 계획입니다. 또한 조직개편을 통해 데이터 본부를 신설, AI 등 신기술을 통해 데이터를 분석/활용해 나갈 예정입니다. DB손해보험도 RPA를 도입해 2019년부터 130개의 업무를 자동화했습니다. 업계 장기보험 가입정보를 기반으로 한 마케팅리포트를 RPA로 자동 제작해 영업조직에 정기적으로 제공, 고객 맞춤형 컨설팅을 선보이는 등 고부가 가치 업무도 창출해낼 수 있었죠. 향후에도 생성형 AI 등 다양한 신기술을 통해 업무 자동화를 이어갈 계획입니다. NH농협은행은 올해 전행 차원으로 RPA를 확산할 계획입니다. '영업점 모듈형 RPA'를 통해 영업점의 업무를 자동화하고, 생성형 AI를 활용한 업무 매뉴얼 챗봇 등을 마련할 것이라고 밝혔습니다. DGB대구은행도 AI 기술을 통해 자점감사 자동화를 시행하고, 고객의 금융사고 피해 사전 예방에 나섭니다. 대구은행은 현재 자체 AI 융합팀을 운영하고 있으며, 메타의 오픈소스 LLM '라마2'를 활용한 생성형 AI 도구 개발을 진행 중입니다. 이 밖에 다양한 금융사들이 조직개편 등을 통해 신기술의 본격적 도입과 활용에 착수 중입니다. 키움증권은 AI를 통한 전사적 디지털 전환을 추진하는 'AIX팀'을 신설했고, 신한은행은 디지털솔루션 그룹 내 'AI연구소'를 설립했습니다. KB국민은행은 '데이터AI'본부를 'AI데이터혁신본부'로 재편하고 'AI비즈혁신부'를 신설했습니다. 금융 분야 AI의 활용은 이처럼 업무의 효율화와 생산성 향상에 긍정적 영향을 미치고 있으며, 향후 고객 서비스 도입까지 확대될 것으로 전망됩니다. 정부와 금융당국은 망분리 규제 및 데이터 관련 규제들을 완화하여 금융권 AI 활용을 활성화하고자 하고 있습니다. 국내 금융 분야 AI 시장은 2019년 3000억원에서 지난해 6000억원으로 45.8% 증가했으며, 2026년까지 연평균 38.2% 성장해 3조 2000억원 규모를 형성할 것으로 전망됩니다. 작성: 메타넷 홍보그룹
2024.01.31