멕시코에 기반을 둔 한 금융 기관은 BSC Designer에서 AI 지원 가져오기를 사용하여 전략 스프레드시트를 명확한 책임자, KPI 로직, 권한, 리포팅 및 증거 워크플로를 갖춘 전략 실행 모델로 변환했습니다.
AI 스프레드시트 가져오기에 대한 주요 사실
- 이전. Excel의 전략으로, 권한, KPI 로직, 계획 간 링크가 불명확합니다.
- 이후. 계획이 업데이트 일정, 책임자, 증거 워크플로와 함께 구조화된 목표와 KPI로 마이그레이션되었습니다.
핵심 수치
- 200개 이상의 목표 및 KPI가 첫 단계에서 가져오기되었습니다.
- 1일(완충됨 근무일) – AI 없이 Excel 계층 구조를 소프트웨어 필드와 일치시키는 데 필요한 예상 수동 작업량.
- 15분 – AI 어시스턴트를 사용하여 스프레드시트 데이터로부터 초기 구조를 만드는 데 필요한 시간.
여기에 설명된 것과 같은 Excel 기반 전략 계획 또는 운영 실적표가 있으신가요? 더 광범위한 도입에 앞서, 기존 계획 자료를 BSC Designer 팀과 공유하여 AI 지원 가져오기가 KPI 추적, 책임자 지정, 리포팅을 위한 연결된 전략 실행 시스템으로 이를 전환하는 데 어떻게 도움이 되는지 테스트해 보십시오.
회사 프로필
해당 회사는 사회적 금융에 중점을 둔 멕시코 기반의 금융 기관입니다. 저축, 신용, 카드, ATM, 디지털 뱅킹, 해외 송금 및 관련 금융 서비스를 제공합니다. 64개 지점을 통해 150만 명 이상의 회원에게 서비스를 제공하며, 직원 수는 1,001명에서 5,000명 사이입니다. 이 회사는 자산이 미화 37억 달러를 상회하고, 이전에 보고된 연간 수입이 미화 4억 810만 달러에 달하는 등, 해당 지역에서 가장 큰 협동조합 금융 기관 중 하나입니다.
과제: 스프레드시트에서 지속 가능한 전략 실행으로 전환
조직은 이미 Excel에서 계획 수립 프로세스를 구축해 두었습니다. 스프레드시트에는 전략 및 운영 계획이 모두 포함되어 있었지만, 그 구조는 규모가 커질수록 관리하기가 어려웠습니다. 회사의 성과 측정 담당자는 이러한 필요를 다음과 같이 표현했습니다:
“기존 Excel 파일을 모든 것을 수동으로 다시 구축하지 않고도 도구로 옮기고 싶었습니다.”
계획 모델에는 서로 연결된 별도의 전략 및 운영 스프레드시트가 포함되어 있었습니다. 팀은 전용 전략 소프트웨어 내에서 기존 구조가 어떻게 작동해야 하는지 결정해야 했습니다.
Excel 모델은 소프트웨어 로직에 깔끔하게 매핑되지 않았습니다. 예를 들어, 실적표의 모든 항목을 서로 대비하여 가중치를 부여하는 전역 가중치를 사용했지만, 플랫폼은 동일한 수준에 있는 다른 항목들에 대해 각 항목의 가중치를 부여하는 상대 가중치를 사용했습니다. 따라서 데이터를 올바르게 가져오려면 사전에 해석이 필요했습니다.
가져오기 전에 해결해야 할 다른 문제도 있었습니다:
- 불명확한 구조. 계층, 책임자, 권한, 계획 간 연결이 일관되지 않았습니다.
- KPI 로직의 공백. 일부 지시기는 진행률 계산에 사용할 수 있도록 수정이 필요했습니다.
- 거버넌스 필요. 조직은 계획의 각 부분을 누가 소유하고, 업데이트하고, 승인하고, 수정할 수 있는지 정의해야 했습니다.
기존 전략 모델의 전반적인 복잡성으로 인해 직접적인 1:1 업로드는 불가능했습니다. 팀은 먼저 Excel 파일을 해석하고 조정해야 했습니다.
해결책: AI를 사용하여 계획 모델을 정리하고 구조화하기
구현 팀은 BSC Designer의 AI 지원 가져오기를 사용하여 기존 스프레드시트를 구조화된 전략 모델로 변환했습니다. 이 과정은 계획을 목표, 지시기, 수식, 설명, 업데이트 빈도 및 책임 사용자로 변환했습니다.
“우리는 계획을 가져오는 것뿐만 아니라, 누가 그 각 부분을 소유하고 업데이트할 것인지도 생각하고 있었습니다.”
팀은 복사-붙여넣기 입력과 AI 프롬프트를 기반으로 한 단계별 워크플로를 사용했습니다. 이를 통해 최종 가져오기를 승인하기 전에 가져오기를 검토하고 개선할 수 있었습니다.
초기 구조는 약 10~15분 만에 가져왔습니다. AI가 없었다면, 동일한 작업을 수행하려면 Excel 계층을 소프트웨어 필드에 맞추는 데만 온전한 근무일 하루가 필요했을 것입니다.
AI는 진행 계산의 로직을 설정하는 데에도 사용되었습니다. Excel에서는 일부 지시기가 현재 값만 추적했으며, 최적화 방향(최대화 또는 최소화)은 암시되어 있었습니다. 소프트웨어에서는 이러한 지시기에 특정 최적화 함수를 할당해야 했습니다. 예를 들어 비용 지시기의 경우 값이 낮을수록 성과가 더 좋으므로, AI가 최소화 함수를 할당했습니다.
실무 구현에는 다음이 포함되었습니다:
- AI 지원 가져오기. 스프레드시트를 구조화된 목표, KPI, 수식, 설명, 업데이트 빈도 및 소유자로 변환했습니다.
- KPI 정규화. 계산이 올바르게 작동하도록 지시기 방향, 수식, 업데이트 빈도 및 가중치를 AI가 확인했습니다.
- 소유권 할당. 책임성을 지원하기 위해 각 데이터 포인트를 책임 사용자에게 할당할 수 있었습니다.
- 단계별 개선. 팀은 최종 확정 전에 AI 프롬프트를 사용하여 가져온 모델을 검토하고 개선했습니다.
관련 비디오: AI로 전략 계획 가져오기
결과: 더 빠른 설정과 더 신뢰할 수 있는 리포팅
조직은 전략 실행에 대해 더 많은 통제력을 확보했습니다. 시스템은 업데이트 빈도, 계산 로직, 책임자, 그리고 증빙 요구사항을 명확히 했습니다.
AI는 데이터를 가져오는 과정에서 시간 절감 형태로 가장 큰 가치를 더했습니다. 초기 가져오기는 복잡한 계획 스프레드시트를 사전 처리하는 데 일반적으로 필요한 하루 종일의 업무 시간 대신 약 10~15분이 걸렸습니다.
또 다른 가시적인 개선은 지속적인 리포팅의 최적화였습니다. 업데이트 빈도, 책임자, 승인, 그리고 증빙 요구사항이 각 리포팅 주기마다 수동으로 관리되는 대신 한 번만 구성되었기 때문입니다.
주요 성과: 기존 계획 모델의 본질을 유지하면서 스프레드시트 기반 전략 계획에서 거버넌스가 적용된 전략 실행으로 전환했습니다.
AI 지원 가져오기는 지속 가능한 전략 시스템의 한 부분일 뿐입니다. 더 폭넓은 통제 모델을 위해, 전략, KPI, 위험, 그리고 사람에 의한 검증 전반에 걸쳐 AI 구현에 대한 감독을 어떻게 구조화하는지 확인하세요.
BSC Designer는 균형성과표를 핵심으로 하는 전략 실행 소프트웨어입니다. 이 소프트웨어는 목표, KPI, 이니셔티브, 위험 및 전략 지도를 한곳에서 정렬하여 조직이 전략 계획을 연결된 전략 아키텍처로 전환하도록 지원합니다. 당사의 전략 구현 시스템은 전략을 실천에 옮기는 방법을 설명하며, 전략 실행 워크숍 템플릿은 팀이 내부 전략 세션에서 이를 적용하는 데 도움을 줍니다.