캐나다 왕립은행(RBC: Royal Bank of Canada)

최신 애널리틱스로 고객을 흡족하게 하는 관련 금융 서비스를 창안하여 1천7백만 고객 관계를 굳게 다집니다.

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고객의 기대가 평범하고 개인적인 인사말과 때때로 상품을 적시에 제공하는 은행보다는 관계를 심화하는 고객 경험과 그 관심사를 우선시하는 은행을 선호하는 세상으로 바뀌고 있습니다.

캐나다 왕립 은행(RBC)은 북미 최고의 다각화 금융 서비스 기관 중 하나로서 개인 및 상업 은행업, 자산 관리, 보험, 투자자 및 자본 시장 상품과 서비스를 전 세계적으로 제공합니다.캐나다 최대 은행 중 하나이며, 동시에 (2019년 글로벌 포춘 500대 기업 중 256위로) 세계 최대 은행 중 하나입니다.

RBC는 세계에서 가장 신뢰도 높고 성공적인 금융 기관이 되기 위해 항상 고객을 최우선으로 생각하여 고객의 번창과 지역 사회의 번영을 보장합니다. 

그들은 데이터와 분석에 힘입어 월등한 고객 경험을 실현하고, 고객과의 연계를 유지하며, 은행이 고객의 일상 생활에서 분담하는 역할을 재구상합니다.고객 수백만 명과 함께 고객 경험을 혁신하고 관계를 심화하려면, 데이터를 통합하여 의사결정을 주도하는 AI 엔진을 강화해야 합니다.프로젝트팀은 캐나다 왕립은행에서 합당하게 DNA(데이터 및 분석)라고 부르는, 분석을 둘러싼 생태계의 풍부화에 전념합니다.

숫자로 보는 RBC

326억달러
총 수익
(2019 회계 연도)
1천7백만
고객
1,400+
지점
36
국가
아흐마드 엘-케이스

아흐마드 엘-케이스 데이터 아키텍쳐 선임 이사

RBC에서 아흐마드 엘-케이스(Ahmad El-Kays)가 담당하는 책임은 기업 데이터 및 분석 아키텍처, 기업 데이터 모델링, 기업 데이터 분석 및 메타 데이터 엔지니어링 등입니다.아흐마드는 지난 수년간 RBC 데이터 지식팀을 조직하는 임무를 맡았으며, 현재 데이터 및 분석 전문가 60여 명으로 구성된 조직을 이끌고 있습니다.아흐마드는 현 직책을 맡기 전에 스코샤 은행(Scotiabank)의 기업 아키텍처 그룹 및 RBC의 기업 정보 관리 분야에서 근무했습니다.그는 몬트리올의 맥길 대학교(McGill University)에서 컴퓨터 과학으로 이학 석사(M.Sc) 학위를 취득했습니다.

의사 결정 개선을 위한 절차 자동화.

"향후 몇 년간 이루려는 목표는 AI로 하여금 모든 고객 상호 작용에 관한 정보를 제공하게 하는 것입니다. 당행에서 생각하는 고객의 수요가 아니라 AI를 사용하여 고객의 실제 수요에 따라 서비스를 하는 것입니다."

아흐마드 엘-케이스, 캐나다 왕립 은행(RBC) 데이터 아키텍쳐 선임 이사

테라데이타 Vantage의 분석에 의존하는 사업 부문은 다음과 같습니다.

개인 및 상업 은행업

자산 운용

보험

자금 세탁/사기 방지

CRM 시스템

지점

콜 센터

영업

RBC처럼 거대하고 정교한 조직이라면, 최신 기업 분석 생태계를 활성화하기 위해 비즈니스에 중요한 활동을 지원하는 다차원 확장성이 필요합니다.

미래의 선도적인 은행은 확장 가능한 쿼리 동시성, 복잡성, 데이터 볼륨, 정교한 스키마, 데이터 동시성 및 혼합 워크로드를 통해 확장 가능한 단일 차원이 아닌 모든 차원에서 초대규모 성능을 필요로 할 것입니다. 

RBC의 데이터 편성은 고객을 하나의 세그멘트로 취급합니다.

“은행 업무는 고객에게 정보를 알려주고 그 자리에서 관련 상품을 제시하고, 거래를 처리하는 동안 식견 전달 또는 자문까지도 해야 합니다.예를 들어, 웹사이트에서 고객이 모기지를 찾고 있을 때, 은행의 관점이 아니라 고객의 관점에서 서비스를 하고자 합니다."

기업 규모에서 실행하는 테라데이타의 최신 애널리틱스 플랫폼의 도움으로 RBC는 계속 미래를 주도할 금융기관이 되었습니다.

RBC는 고객 경험을 혁신하고 1천7백만 고객 관계를 다지기 위해 의사결정을 자동화하고 있습니다.이 은행은 직원과 파트너의 상상력과 통찰력을 지속적으로 현시하여 고객과 사업을 운영하는 지역 사회를 위해 더욱 지대한 가치를 창출합니다. 

"DNA는 데이터웨어하우스와 데이터 레이크에 있는 은행에서 최고로 풍성한 데이터 세트를 보유하고 있습니다.실시간 데이터를 사용해서 기업이 실행하려는 작업과 관련된 다양한 데이터 서비스를 제공할 수 있습니다. 머신러닝을 기반으로 이미 보유한 데이터를 활용한 추천 엔진을 출시했으며, 이를 바탕으로 모델을 구축하여 고객에게 제공할 올바른 정보를 상업 계정 관리자에게 전달했습니다.여태까지, 그들이 아는 게 무엇이든 관련이 있다고 생각하기 보다는 무엇이나 관련이 있다고 생각하는 것이었습니다."

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