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‘中企 인력난 해결사’ 탤런트뱅크 뜬다

중소기업해결사

마케팅·유통·재무·엔지니어 등
검증된 전문가 3500명 보유
채용 아닌 임대로 중기(中企)에 연결

중기는 고용부담서 자유롭고
전문가는 은퇴해도 활동 가능

올해 인력풀 1만명으로 확대
코로나사태 이후 240% 급성장

탤런트뱅크 기업개요

탤런트뱅크가 중소기업 인력난 문제를 해결할 전문가 1만명을 모집한다. 이 회사는 각 기업에서 계약직으로 일할 수 있는 전문 인력풀을 운영하는 업체다. 공장환 탤런트뱅크 대표는 15일 “현재 3500명 수준인 탤런트뱅크 인증 전문가를 올해 1만명까지 늘리겠다”며 “2023년까지 최대 10만명의 전문가 모집에 나설 계획”이라고 강조했다. 탤런트뱅크는 인력 매칭 솔루션을 개발한 휴넷의 자회사다.

탤런트뱅크는 여러 전문가를 보유하고 있는 플랫폼으로, 특정 분야 인력을 원하는 기업에 소개시켜준다. 특히 고급 인력을 구하는 데 어려움을 겪고 있는 중소기업들에 인기가 좋다. 대기업 팀장, 중소기업 임원 이상 경력을 가진 전문가가 탤런트뱅크에 지원하면 엄격한 과정을 거쳐 ‘탤런트뱅크 인증 전문가’를 선별한다. 인증된 전문가들은 경력에 따라 분야별 인력 수요에 따라 매칭된다.

탤런트뱅크는 서비스 시작과 동시에 급성장해 눈길을 끌었다. 2018년 처음 서비스에 나선 탤런트뱅크는 3년 만에 800건이 넘는 매칭을 성사시켰고 프로젝트 재의뢰율도 60%가 넘는다. 특히 지난해 코로나19 이후 매칭 건수가 약 240% 성장했다는 게 회사 측 설명이다. 공 대표는 “현재 매달 약 150건의 인력 매칭이 발생하고 있는데 이는 하루에 5건꼴“이라며 “기업 간 거래(B2B)를 위한 솔루션임을 감안하면 많지만 향후 몇 년간 더욱 늘어날 것으로 보고 있다”고 말했다.

휴넷 탤런트뱅크 전문가수

실제 탤런트뱅크에 의뢰한 기업 중엔 중소기업이 많았다. 탤런트뱅크에 따르면 의뢰 기업 규모(매출 기준)는 ’10억원 이상~100억원 미만'(37%), ’10억원 미만'(31%), ‘100억원이상~1000억원 미만'(20%), ‘1000억원 이상'(12%) 순으로 많았다. 단 최근엔 매출 1조원이 넘는 기업에서도 프로젝트를 의뢰하는 사례가 늘고 있다는 게 탤런트뱅크의 설명이다. 기업들이 가장 많이 의뢰한 분야는 마케팅(23%), 경영전략·신사업(19%), 영업·구매·유통(17%), 정보기술(IT·13%), 엔지니어링(10%), 재무·투자(7%), 인사·총무(6%) 순으로 나타났다.

특히 탤런트뱅크는 기존 인력 매칭 서비스의 틀을 깬 솔루션으로 평가받고 있다. 모든 인력 매칭이 1회, 2주, 3개월 등 단기 프로젝트별로 성사되기 때문이다. 채용 위주로 돌아가는 기존 인력 매칭 서비스와는 다르다. 탤런트뱅크는 중소기업 입장에선 고액 연봉의 전문가를 채용하기엔 부담스럽고, 은퇴했지만 능력이 있는 전문가 입장에선 단기 업무를 선호하는 양측의 니즈를 정확히 읽었다.

공 대표는 “탤런트뱅크를 이용하면 굳이 고스펙 인력을 채용하지 않아도 이들의 역량을 빌릴 수 있어 인기가 높은 것”이라고 말했다. 그는 “단기 프로젝트로 전문가와 협력했지만 해당 업무가 장기화하면 채용으로 이어지는 경우도 많다”고 덧붙였다.

시니어 전문가 비중이 높았던 탤런트뱅크의 인력풀이 다양해지고 있는 점도 호재다. 공 대표는 “이전에는 대기업 출신 시니어 전문가 비중이 높았지만 점점 젊은 전문가들이 많아지고 있다”며 “지역 측면에서도 해외에 나가 있는 한국인들이 전문가 인력풀에 많이 들어와 수출 프로젝트 등을 맡을 수 있을 것”이라고 설명했다. 그는 “아예 해외에 거주 중인 한인 사업가를 전문가로 영입해 해외로 나가려는 수출 기업과 연결하기 위한

계획도 준비하고 있다”고 덧붙였다.

탤런트뱅크공장환대표
탤런트뱅크 공장환 대표 (이미지 탤런트뱅크 제공)

탤런트뱅크는 내년 초께 새로운 ‘온라인 자문 서비스’를 선보이기 위해 준비 중이다. 고객사들이 프로젝트를 진행하고 인력을 매칭받기 전에 먼저 자문할 수 있는 서비스다. 탤런트뱅크에 접속한 고객사가 전문가를 검색하고 일정에서 비어 있는 시간을 선택해 영상으로 자문할 수 있도록 할 계획이다. 탤런트뱅크는 서비스에 인공지능(AI)과 머신러닝을 입히기 위한 준비도 하고 있다. 인력풀이 커지면 검색이 어려워지는 단점을 AI와 머신러닝으로 극복할 계획이다.

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 < 글 출처: 매일경제 이종화 기자 >

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