고객 성공 사례/소프트웨어 및 인터넷

2023년
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AWS 기반 기계 학습을 사용하여 HR 관리 시스템의 고객 경험을 개선한 BIPO

AWS 기계 학습 서비스를 활용하여 몇 주 만에 HR 관리 시스템에 새로운 기능을 도입한 BIPO의 사례 알아보기

광학 문자 인식(OCR)

ML 기반 OCR 기능과 회사의 HR 관리 시스템을 통합

HR 워크플로의 효율성 향상

직원의 청구서 제출 시간을 50% 단축

얼굴 인식 기능

더욱 효율적인 액세스 제어 및 보안 기능을 위한 통합 ML 기반 얼굴 인식 기능 

비용 절감

얼굴 인식 디바이스 구현 비용 80% 절감

개요

BIPO는 싱가포르에 본사를 둔 소프트웨어 회사로, 소매, 식음료, 물류 산업의 고객을 비롯한 전 세계 3,300여 고객에게 클라우드 및 모바일 기반 HR 관리 솔루션을 제공합니다. HR 관리 시스템(HRMS) 플랫폼은 40만 명 이상의 직원을 위한 HR 관련 프로세스를 관리합니다. 

2020년 BIPO는 인공 지능 및 기계 학습(AI/ML)을 사용하여 HRMS 플랫폼의 기능을 확장했습니다. Amazon Textract를 플랫폼과 통합하여 청구서 제출 시간을 50% 단축했습니다. 2021년 BIPO는 Amazon Rekognition을 사용하여 얼굴 인식을 기반으로 한 새로운 출결 확인 기능을 도입했습니다.

기회 | HRMS 플랫폼의 비용 및 비효율성 감소

직원들은 BIPO의 HRMS 플랫폼에서 웹 또는 모바일 기반 포털을 통해 급여, 휴가 신청, 청구 제출 및 출결 기록과 같은 일상적인 HR 작업을 수행할 수 있습니다. 사용자 경험을 개선하기 위해 BIPO는 시간이 가장 많이 걸리는 작업 중 하나인 청구서 제출 프로세스를 개선하고자 했습니다. 직원들은 일반적으로 매달 여러 건의 청구서를 제출하고 있으며, 각 청구서를 업로드하는 데 평균적으로 최대 20분이 소요됩니다. 이를 합치면 매달 최대 50시간의 생산성 손실이 발생합니다. 또한 재무 부서는 수작업 중심의 프로세스로 인한 오류를 수정하는 데 매달 최대 100시간을 할애했습니다. 

2020년, BIPO는 고객들 사이에서 얼굴 인식 기반 직원 출결 기록 도구의 사용량이 늘어나는 추세를 목격했습니다. 시중에 나와 있는 기존 얼굴 인식 기반 시계 시스템을 HRMS의 출결 확인 기능과 통합할 방법을 모색했습니다. 하지만 고객이 부담해야 할 비용이 너무 높았습니다. BIPO는 고객이 최소 5만 USD의 비용이 드는 디바이스 및 온프레미스 서버를 구매할 수 있도록 지원해야 했습니다. 

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고객에게 더 나은 서비스를 제공하려면 첨단 기능과 솔루션을 지속적으로 도입해야 합니다. AWS를 사용하여 이러한 기능을 혁신, 구축 및 구현하는 데 걸리는 시간을 절반으로, 즉 4개월에서 2개월로 단축했습니다.”

Derick Teo
BIPO, Enterprise Go-Digital Solutions 부문 Director

솔루션 | 기계 학습을 사용하여 HRMS 플랫폼 기능 확장

2020년에 BIPO는 Amazon Textract를 HRMS 모바일 앱과 통합하여 각 영수증별 청구서 제출 시간을 최대 50% 단축했습니다. Amazon Textract는 모바일 디바이스의 카메라를 사용하여 실제 영수증에 인쇄된 텍스트를 자동으로 추출하고 업로드합니다. 또한 새로운 기능으로 잘못된 청구서 입력을 최대 70% 줄일 수 있었습니다. BIPO는 자체 내부 HRMS에 이 기능을 도입하여 직원들의 청구서 제출 시간을 월 최대 100시간 줄였습니다. 

2021년 말, BIPO는 Amazon Rekognition을 사용하여 초기 예상 비용의 20%만 들여 얼굴 인식 기반 출결 확인 기능을 구현했습니다. Amazon Rekognition을 사용한 덕분에 BIPO는 값비싼 전용 하드웨어와 전용 서버를 사용할 필요가 없게 되었습니다. HRMS를 사용하는 회사는 직원의 휴대폰이나 회사 태블릿과 같은 기존 디바이스를 사용하여 출결을 확인할 수 있으므로 수동 출퇴근 기록에 소요되는 시간을 80% 줄일 수 있습니다. 또한 얼굴 인식 도구에는 실시간 감지 기능이 포함되어 있어 사전 녹화된 비디오를 통한 부정 출결 기록을 방지합니다.

BIPO의 Enterprise Go-digital Solutions 부문 Director인 Derick Teo는 “고객에게 더 나은 서비스를 제공하려면 첨단 기능과 솔루션을 지속적으로 도입해야 합니다. AWS를 사용하여 이러한 기능을 혁신, 구축 및 구현하는 데 걸리는 시간을 절반으로, 즉 4개월에서 2개월로 단축했습니다”라고 말합니다. 

성과 | AI/ML 기능의 원활한 통합

BIPO는 AWS AI/ML 서비스를 사용하여 HRMS 플랫폼에서 비용 및 생산성과 관련한 비효율성을 성공적으로 줄였습니다. 

Derick Teo는 “저희 직원들은 매달 많은 수의 청구서를 생성합니다. BIPO의 HRMS에서 제공하는 OCR 기술을 사용하면 청구서를 적시에 정확하게 업로드할 수 있을 뿐만 아니라, 남는 시간을 다른 고가치 작업에 할애할 수 있습니다. 이는 저희에게 정말 귀중한 경험이었습니다”라고 말합니다.

앞으로 BIPO는 이미지-텍스트 청구서 처리 및 얼굴 인식 기반 출결 확인 기능을 더 많은 고객에게 제공할 예정입니다. 이 기능은 도입 이후 20%의 채택률을 기록하며 고객들의 환영을 받고 있습니다.

BIPO는 출결 확인 외에 승인된 직원의 출입을 허용하는 것과 같은 다른 사용 사례에도 얼굴 인식 기능을 활용할 방안을 모색하고 있습니다. 시중에 나와 있는 대부분의 출입 통제 시스템은 지문이나 신분증을 기본 입력 방법으로 사용합니다. 하지만 이러한 방식은 시간이 지나면서 지문이 변하고 사용자가 신분증을 분실하는 경우도 많기 때문에 신뢰성이 떨어집니다. 얼굴 인식 기반 출입 통제는 이러한 문제를 해결하는 동시에 보다 원활하고 안전한 출입을 가능하게 합니다.

또한 BIPO는 회의, 컨퍼런스, 전시회 및 기타 비슷한 규모의 행사에도 이러한 얼굴 인식 기반 출입 통제 기능을 도입할 계획입니다. 

자세히 알아보기

자세한 내용은 aws.amazon.com/machine-learning/을 참조하세요. 

BIPO 소개

2010년에 설립되어 싱가포르에 본사를 둔 BIPO는 글로벌 급여 및 인력 솔루션 제공업체입니다. 저희의 엔터프라이즈급 인적 자본 관리(HCM) 솔루션은 HR 프로세스를 자동화하고 워크플로를 간소화하며 유용한 인사이트를 제공합니다. 글로벌 급여 아웃소싱 및 Employer of Record(EOR) 서비스를 기반으로, 100개 이상의 국가에 있는 40여 개 지사, 네 곳의 R&D 센터 및 비즈니스 파트너로 이루어진 네트워크를 통해 글로벌 인력 관리 요구 사항을 지원합니다.

사용된 AWS 서비스

Amazon Textract

Amazon Textract는 스캔한 문서에서 텍스트, 필기, 데이터를 자동으로 추출하는 기계 학습(ML) 서비스입니다. 단순한 광학 문자 인식(OCR) 이상으로 양식과 표의 데이터를 식별하고 이해하며 추출합니다.

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Amazon Rekognition

Amazon Rekognition은 이미지 및 비디오에서 정보와 인사이트를 추출하기 위해 사전 훈련된 컴퓨터 비전(CV) 및 사용자 지정 가능한 CV 기능을 제공합니다.

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