전문 서비스의 미래: 실시간 인사이트의 필요성

전문 서비스 기업은 진화하는 디지털 환경에 점진적으로 적응할 시간적 여유가 없습니다. 그들에게 디지털 미래는 이미 현실입니다. PwC와 Workday의 리포트에 따르면, 전문 서비스 기업의 1/3 이상은 2025년에는 적어도 75% 이상의 수익이 디지털 부문에서 발생할 것으로 예상합니다.

아울러 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 및 고급 분석에 5,000만 달러 이상을 투자하는 기업이 늘고 있는 것도 시대의 변화에 관한 또 다른 신호라고 이 리포트는 지적합니다. 그리고 최근 생성형 AI 분야의 발전에 힘입어 투자가 계속해서 증가할 것으로 예상됩니다. 이로 인해 전문 서비스와 디지털 서비스의 경계가 모호해지고 있으며, 시간이 갈수록 더욱 그렇게 될 것입니다. 

"디지털 퍼스트가 우리의 새로운 현실입니다. 이는 앞으로도 변치 않을 것입니다." IBM 서비스 부문 VP, Joe Golden은 Workday 이벤트에서 자기 생각을 밝혔습니다.

그러나, 많은 전문 서비스 기업이 팬데믹이 초래한 대규모 변화에 현명하게 적응했지만, 과거의 방식과 예상되는 미래의 결과에 관한 이해가 부족한 기업이 여전히 많습니다. IDC 리포트에 따르면, "인사이트에 관한 한 전문 서비스 기업은 놀라울 정도로 불투명하다고 할 수 있습니다."

기업이 성공하려면 데이터, 인재, 기술과 관련된 과제를 해결해야 합니다. 그러나 많은 기업에서 아직 이 새로운 현실을 받아들이지 못하고 있습니다. 디지털 트랜스포메이션에 관한 Workday의 최근 연구에서 전문 서비스 업계 리더의 57%는 자사의 현재 상황과 경쟁력을 갖추기 위한 요건 사이의 격차가 점점 커지고 있다고 말합니다. 또한, 현재의 디지털 전략으로 비즈니스의 요구사항을 해결하거나 초과 달성할 수 있다는 응답은 23%에 불과합니다.

기업은 상시 가용성을 보장하는 고품질 데이터의 접근성을 강화해야 합니다. 그리고 이를 완벽히 이해하는 데이터 리터러시를 갖춘 직원이 필요합니다. Workday의 조사에서 완전한 데이터 액세스가 보장되는 기업의 76%가 위기 상황에서 비즈니스 연속성을 보장하기 위한 디지털 준비를 잘하고 있다고 말했습니다. 당연하게도, IT 리더(35%)와 재무 리더(34%)에게 가장 필요한 스킬은 고급 분석과 데이터 시각화입니다.

"데이터 액세스는 모든 회사에서 대부분 기술 문제의 핵심입니다."라고 Ally Financial의 최고재무책임자(CFO), Jennifer LaClair는 말합니다.

전문 서비스 업계의 미래를 더 정확히 이해하고자 업계의 오피니언 리더들로부터 앞으로 직면할 세 가지 주요 트렌드에 관한 예측을 들어보았습니다. 

1. 새로운 업무 수행 방식에 따른 리소스 관리를 위해 자동화, 분석, 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 도입 확대

전문 서비스 기업은 인력 및 인력의 스킬을 기록하는 수단으로 스프레드시트가 더 이상 충분하지 않다고 생각합니다. 특히 산업이 빠르게 변화하고 인재 수요가 공급을 초과하는 상황에서는 더욱 그렇습니다.

가트너에 따르면, 인재 관리는 하이브리드 환경에서 더욱 복잡해지며, 2023년 말에는 글로벌 직원 다섯 중 두 명(39%)이 하이브리드 스케줄에 따라 일할 것으로 예상됩니다. 이는 2020년의 12%에서 대폭 증가한 것입니다.

이러한 인재 환경에서 리더는 적합한 인력을 적합한 프로젝트에 쉽게 배치할 수 있어야 합니다. 그러나 스프레드시트는 가용 인재와 스킬에 관한 정확한 실시간 인사이트를 제공하지 못합니다. 결국 같은 인력을 반복해서 프로젝트에 배치하는 경향이 있습니다. 

"아는 사람으로만 프로젝트 인력을 구성하는 방식에 의존하게 되었습니다. 하지만 이것은 확장성 있는 전략이 아닙니다. 원격이나 하이브리드 환경에서 특히 그렇습니다." Workday 전문 서비스 산업 제품 전략 부문 Senior Director, Justin Joseph은 이렇게 말합니다. "새로운 업무 수행 방식은 많은 기업에 직원의 실제 스킬에 관한 이해가 얼마나 부족한지를 일깨워주었습니다."

PwC와 Workday의 리포트에 따르면, 이처럼 심각한 정보 부족 때문에 HR 부서 리더의 38%는 인력 계획을 중대한 HCM(Human Capital Management) 과제로 생각합니다. 

"미래에 준비된 계획을 수립하려면 비즈니스 전반을 살펴보고 인력 및 스킬 보유 현황을 파악할 수 있어야 합니다."라고 Workday의 전문 서비스 산업 부문 Managing Director, Patrice Cappello는 말합니다.

가용 리소스를 가장 효과적으로 활용하는 방법을 알아내려면, 중앙에서 인력 및 스킬을 통합적으로 모니터링하게 해주는 지능적인 리소스 관리 소프트웨어가 필요합니다. 진정한 지능형 리소스 관리 어플리케이션이라면 머신러닝(ML)을 사용하여 이력서, 성과 리뷰, 학습 시스템, 과거 프로젝트 이력 등과 같은 소스로부터 데이터를 수집하여 상시 업데이트되는 종합 스킬 온톨로지를 구축할 것입니다. 

그런 다음, 자동화와 머신러닝을 통해 인력에 대한 실시간 가시성을 토대로 가용 인력 및 스킬을 파악하고, 담당 프로젝트에 관한 최적의 인력 조합을 결정합니다. 

"머신러닝을 사용하면 특정 프로젝트에 이상적인 팀을 구성할 인력을 다차원적으로 분석하는 것은 물론, 리소스 운용 책임자가 데이터에 기초하여 더 빠르고 정확하며 확실한 의사결정을 내릴 수 있습니다."라고 Cappello는 말합니다.

기업은 머신러닝을 활용하여 경제 변동 및 기타 변화에 대응하여 신속하게 채용 계획을 조정하고, 유료 서비스 인력을 최대한 활용할 수 있습니다. 이제 머신러닝은 쓸만한 것을 넘어 없어서는 안 될 요소로 자리 잡았습니다.

"과거, 전문 서비스 기업은 실질적인 전사적 리소스 관리에 필요한 작업에 소극적이었습니다. 하지만 지난 몇 년간의 상황에 의해 이러한 인식의 취약점이 극명하게 드러났습니다." Cappello는 이렇게 말합니다. "리소스 조달 과정에 관한 고객의 이해가 높아지는 가운데 이익 감소로 기업의 리소스 관리에 관한 인식 전환이 더욱 필요해졌습니다. 업계는 더욱 심각하게 자동화를 고려하고 있습니다."

2. 변화하는 고객 기대에 부응하기 위해 실행 가능한 인사이트에 집중해야 하는 이유 

기술의 급격한 발전을 보고 경험한 점점 더 많은 고객이 더 빠르고 맞춤화된 서비스를 기대하고 있습니다. 동시에, 고정된 프로젝트 결과물을 내놓기보다는 구체적인 비즈니스 성과를 달성하려는 경향이 두드러졌다고 IDC는 설명합니다.

더 큰 가치를 제공하기 위해 기업은 더 나은 인사이트를 제공해야 합니다. 이를 위해서는 HR, 재무, 영업 및 외부 소스까지 부서 간 데이터를 통합할 수 있는 능력이 필요합니다. 예를 들어, 인공지능과 고객 관계 데이터를 결합하여 과거 고객 행동을 기반으로 고객에게 필요한 결정할 수 있습니다.

"인사이트와 창의력으로 점과 점을 연결하는 능력을 통해 차별화하고 성공할 수 있습니다. 이런 종합적인 접근 방식 없이는 뒤처지게 됩니다."라고 PwC의 대표, Dan Priest는 말합니다.

투박한 스프레드시트, 공유 문서 및 비정상적인 방법에 의존하여 견적 및 계약을 확정하기보다는 리소스, 스킬, 요율, 가용성, 태스크 등 다양한 요소에 관한 데이터를 가져와 사일로를 해체하는 단일 시스템을 활용해야 합니다. 풍부한 데이터를 통해 더 효과적이고 효율적인으로 서비스 중심의 견적, 계약 및 프로젝트 세부 정보를 작성할 수 있습니다. 또한 영업, 재무, 리소스 매니저 및 프로젝트 매니저를 포함한 팀의 모든 구성원이 단일 정보 소스의 동일한 데이터로 작업할 수 있습니다. 

세계 최대 상업용 부동산 서비스 기업 중 하나인 Cushman & Wakefield는 단일 엔터프라이즈 관리 시스템이 기업과 고객에게 제공하는 가치를 직접 확인했습니다. 세 개의 기업을 합병하여 하나의 글로벌 기업으로 만든 Cushman & Wakefield는 직원 수가 이제 5만여 명에 달합니다. 그중 상당수가 원격 근무자입니다. 그러나 이 회사의 직원은 회사의 클라우드 우선 엔터프라이즈 플랫폼을 통해 전 세계 어디에서든 동일한 시스템에 액세스하고 동일한 데이터를 볼 수 있습니다. 

"고객과 직원의 니즈가 빠르게 변화하고 있기 때문에 적응할 수 있는 시스템 즉, 모바일 친화적이고 클라우드를 우선으로 하며 빠르게 확장 가능한 시스템이 필요했습니다."라고 Cushman & Wakefield의 글로벌 최고재무책임자(CFO), Neil Johnston은 말합니다. "이 기술은 우리가 고객 및 직원을 위해 더 나은 성과를 내는 데 필요한 실행 가능한 데이터와 정보를 제공해야 합니다."

3. 기업이 미래에 대비한 예측 및 적응 능력으로 경쟁하면서 데이터 사일로가 해체된 이유

미래 지향적인 전문 서비스 기업은 생산성과 수익을 높이고 예측 정확성을 강화하기 위해 인력 및 시스템의 통합을 촉진하고 분리를 제한해야 할 필요가 있습니다. SPI는 '오늘날의 전문 서비스 기업은 영업, 서비스, 재무 간 경계가 모호해지면서 기능별 사일로 체제로 운영할 수 없게 되었다'고 지적합니다.

하지만 유감스럽게도, 이러한 조직의 데이터는 종종 사일로 안에 갇혀 있습니다. "대부분 기업에서 수익을 정확하게 예측할 수 없는 이유는 LOB(Line of Business) 및 서비스 팀마다 서로 다른 시스템과 데이터를 사용하기 때문입니다."라고 Joseph은 말합니다. "서로 다른 이 모든 시스템으로 인해 일관성이 없는 데이터를 갖게 됩니다."

기업 임원을 대상으로 한 Workday 설문조사에서 비즈니스 리더의 절반(49%)과 전문 서비스 리더의 2/3(62%)는 운영, 인력 및 재무 데이터를 비즈니스 성과로 연결하지 못하면 조직의 민첩성이 저하한다고 말합니다. 

그러나 데이터 접근성이 보장되는 기업의 상황은 다르다는 것이 Workday 설문조사에서 드러났습니다. 데이터 접근성이 완전하게 보장되는 기업의 리더 85%는 조직이 변화를 쉽게 수용할 수 있다고 말합니다. 사일로화된 데이터 소스의 해결이 시급하다는 것을 알 수 있는 대목입니다.

컨설팅 및 엔터프라이즈 어플리케이션 관리 서비스 회사인 ERPA는 전문 서비스 자동화를 도입함으로써 만 하루가 걸리던 수익 계산을 단15분 만에 처리합니다. 이 과정에서 회사는 예측 기능을 한층 더 강화했습니다. 

"주 단위로 다음 4~12주간의 프로젝트에 대한 예상 수익을 매우 정확하게 파악할 수 있습니다."라고 ERPA의 Workday 재무 기능 담당 Director, Jon Milkovich는 말합니다. "또한 예상 수익의 구성에 관한 더 정확한 실시간 인사이트가 제공됩니다."

앞선 기업이라면 당장 도입할 만한 기능입니다. Aberdeen의 리포트, '변동성의 시대, 최고의 성과를 내기 위한 수요 계획 및 예측 활용(Leverage Demand Planning and Forecasting for Best-in-Class Performance During Volatile Times)'에 따르면, 앞선 기업은 중앙 리포지토리를 통해 확장된 엔터프라이즈 환경에서 재무 및 운영 데이터를 공유할 가능성이 82% 더 높습니다.

예를 들어, Alight Solutions는 실시간 데이터를 사용하여 예상 고객 거래를 기반으로 한 여러 What-if 시나리오를 작성하여 신규 고객 수용이 가능한지, 또는 수용력을 조정해야 하는지 등을 판단합니다. 본사에서 멀리 떨어진 곳에서 주기적으로 실행되는 이론적인 연습 대신, 고객과 직접 대면하는 매니저가 참여하여 필요한 정보를 제공하는 현재 진행형 예측 프로세스가 자리잡았습니다.

실시간으로 상황을 파악하는 것은 전문 서비스 기업이 갑작스러운 업무 변화에 대응하기 위해 꼭 필요합니다. 

"팬데믹 초기의 침체기부터 현재의 회복기까지 상황이 정말 빠르게 진행되고 변화했기 때문에 비즈니스에 관해 생각하고 운영하는 방식에도 큰 변화가 있었습니다."라고 Alight의 최고 제품 전략 및 서비스 책임자, Colin Brennan은 말합니다.

전문 서비스 기업이 Workday와 함께 혁신하는 방법을 Workday 웹사이트에서 알아보세요.