은행과 금융 기관은 20세기 후반부터 점진적으로 프로세스를 자동화하고 디지털화해 왔습니다. 1967년 최초의 ATM부터 2000년대 Venmo 및 Zelle과 같은 디지털 예금 및 앱에 이르기까지 기술은 사람들의 금융 거래 방식을 크게 변화시켰습니다. 이로 인해 사람들이 돈을 이체하고, 보험을 구입하고, 대출을 받고, 투자하는 방식이 바뀌었습니다
.핀테크는 은행 상품 및 서비스에 대한 접근성을 확대했으며, 많은 일상적인 비즈니스 프로세스를 간소화했습니다. 기존 핀테크는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API), 모바일 애플리케이션 및 웹 기반 서비스를 조합하여 사용하는 소프트웨어 형태로 제공됩니다. 이러한 구성 요소를 통해 은행은 민감한 고객 데이터를 안전하게 공유하면서 고객에게 매끄럽고 매력적인 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.
핀테크 업계에서는 많은 스타트업 핀테크 기업이 소프트웨어 개발에 주력한 후 금융 부문의 대형 은행, 투자 회사 및 결제 회사와 협력합니다.
금융 부문이 더욱 디지털화됨에 따라 거래 및 기타 서비스에서 생성되는 데이터의 양도 증가했습니다. AI는 관련 정보를 표시하고 제시하여 재무 프로세스를 간소화하고 비즈니스 파트너십을 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 위험을 계산하고, 미래 상황을 예측하고, 재무 분석, 계획 및 조직을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
핀테크 서비스는 디지털 은행 및 지갑, 디지털 결제, 개인 금융, 투자 및 대출 등 몇 가지 주요 카테고리로 분류할 수 있습니다. 금융 분야에서 AI가 보편화되면서 AI 기반 앱과 머신 러닝 알고리즘을 통해 데이터 세트 분석, 작업 자동화, 데이터 기반 의사 결정 개선이 더욱 쉬워졌습니다.
AI로 강화된 핀테크는 어떤 방식으로든 금융 기관과 상호 작용하는 모든 종류의 사용자에게 유용할 수 있습니다. 이러한 사용자에는 소매 은행, 상업 은행, 투자 은행, 거래 플랫폼, 전자 상거래 플랫폼 및 디지털 입지를 갖춘 기업과 같은 금융 조직의 일반 고객, 개발자, 업계 분석가, 전략가 및 위험 관리자가 포함됩니다.
AI 시스템을 핀테크 소프트웨어와 통합할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 다음은 핀테크 분야의 AI 사용 사례입니다.
은행 업무에는 특정 위험이 따를 수 있습니다. 신용 위험도 그중 하나입니다. 과거 금융 조직은 신용 위험 모델링을 통해 고객이 대출금을 상환할 가능성을 예측했습니다.
위험 관리는 AI가 크게 기여할 수 있는 영역 중 하나입니다. AI 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석하여 잠재적 위험을 나타낼 수 있는 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 대출 채무 불이행 가능성이 더 높은 고객을 식별하는 데 도움이 될 수 있으며, 이를 통해 금융 기관은 정보에 입각한 결정을 내리고 위험을 보다 효과적으로 완화할 수 있습니다.
AI 알고리즘은 신용 점수 계산을 위한 기존 통계 모델을 대체할 수 있습니다. 수입, 거래, 신용 기록, 업무 경험을 신속하게 분석하고 실시간 변경 사항과 온라인 활동의 최신 정보를 고려하여 신용도를 보다 정확하게 평가할 수 있습니다. AI 기술을 사용하면 보고서를 준비하고 요약하는 데 필요한 시간과 노력을 줄일 수 있습니다. 신용 승인 절차를 간소화할 수 있습니다.
은행이 종종 직면하는 또 다른 위험은 사기입니다. AI 모델과 딥 러닝은 패턴을 식별하고 이상 징후를 찾는 데 유용한 툴입니다. 거의 실시간으로 트랜잭션을 분석하고 사용자의 행동 패턴과 지출 습관을 모니터링하여 사기 행위를 탐지하도록 교육할 수 있습니다.
예를 들어, AI는 고객의 일반적인 행동에서 벗어난 비정상적인 지출 패턴이나 거래를 식별하여 신용카드 사기를 탐지하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
또한 AI는 구매 빈도, 거래 횟수, 사용자의 지리적 위치, 특정 구매에 지출한 금액 등 여러 변수를 고려할 수 있습니다.
금융 기관은 고객 계좌의 사기를 감지하는 것 외에도 사이버 보안 프레임워크에 AI 기반 솔루션1을 구현하여 네트워크의 사이버 위협과 취약성을 신속하게 감지할 수도 있습니다.
AI 기반 어시스턴트는 자연어 처리(NLP)와 Natural Language Understanding을 사용하여 챗봇 인터페이스를 통해 고객과 상호 작용할 수 있습니다. 대화형 AI, 사용자 계정 정보 및 은행의 기술 인프라를 처리하는 방법과 관련된 정보를 사용하여 보다 개인화된 지원 접근 방식을 조정할 수 있습니다. 이러한 고객 지원 챗봇은 자연스러운 대화를 통해 24시간 연중 무휴로 일반적인 질의와 요청에 응답할 수 있습니다.
또한 고객에게 새로운 기능과 서비스를 안내하고 고객의 비즈니스나 재정 상황에 도움이 될 수 있는 상품과 서비스를 맞춤 추천할 수 있습니다. AI 기반 상호 작용은 NLP 기능이 없는 기존 챗봇에 비해 사람의 개입이 덜 필요합니다. 이러한 AI 애플리케이션은 고객 만족도를 높이고 결과적으로 기업의 수익을2 증대시킬 수 있습니다.
기업 측면에서도 이러한 AI 기반 챗봇은 은행의 운영 효율성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 데이터 입력, 송장 발행, 결제 처리, 금융 데이터 분류 및 분석과 같은 지루한 사무 업무를 위한 프로세스 자동화를 제공합니다3. 고객 조사, 대출 및 투자 심사를 지원하고 제출된 문서를 확인할 수 있습니다. 또한 고객 상호 작용에 대한 데이터와 기존 핀테크 솔루션의 성능을 분석하여 고객 인사이트와 수익 최적화, 비용 관리, 비용 절감, 위험 관리를 위한 제안을 제공할 수 있습니다.
소비자 입장에서 AI 기반 개인 금융 툴 및 서비스는 고객 경험을 더욱 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 금융 기관은 AI를 사용하여 지출 습관, 투자 선호도 및 상호 작용 패턴을 분석함으로써 개인의 요구에 맞게 서비스를 조정할 수 있습니다
.AI 애플리케이션은 또한 소비자가 필요에 따라 더 스마트한 예산을 세우고, 재무 기록을 유지하고, 개인 지출, 청구서, 자산 및 부채를 추적하고, 저축 전략을 제안하는 데 도움이 되는 로보 어드바이저 역할을 할 수 있습니다.
AI는 귀중한 인사이트를 제공하고 시장 동향, 환율 또는 투자의 변화를 예측할 수 있습니다. AI 애플리케이션4은 뉴스, 금융 시장 현황, 소셜 미디어 전반의 감정, 경제 지표 및 과거 금융 데이터를 설명하는 데이터 분석을 사용합니다. 이는 위험 대비 수익 계산 및 재무 자문을 제공하여 자동화된 거래 및 포트폴리오 관리를 지원할 수 있습니다.
이러한 기술은 과거 투자 결정 및 재무 목표를 기반으로 개별 위험 프로필에 맞게 맞춤화하여 실행 가능 인사이트를 제안하거나 투자 전략 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, HSBC는 AI를 사용하여 예측 분석을 강화하여 잠재적인 고성장 주식을 식별하고 있습니다.
핀테크 분야에서 AI의 미래는 금융 서비스 산업을 변화시킬 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. AI는 위험 관리, 사기 탐지, 고객 서비스 및 개인화된 금융 자문을 포함한 핀테크의 다양한 측면에서 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
AI 에이전트와 AI 어시스턴트가 개선됨에 따라 핀테크 기업이 이를 비즈니스 모델에 통합하고, 경쟁력을 유지하고, 시장 속도에 맞춰 작업하고, 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있는 더 강력한 방법을 얻게 될 것입니다.
핀테크 부문에 AI를 통합하면 고객 서비스, 사기 방지, 사무 작업 등에 사용되는 운영 비용을 줄여 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 개별 데이터 포인트에 대한 심층 분석을 수행하여 솔루션이나 제안을 도출함으로써 고객 경험을 개선할 수도 있습니다. AI 기반 재무 고문은 인간 고문에 비해 소비자가 접근하기 쉽고 저렴합니다.
AI는 또한 데이터 해석 시 인적 오류6와 편향을 줄여 재무 전략을 강화할 수 있습니다. 하지만 이를 위해서는 AI 모델이 우수한 데이터 거버넌스와 투명성을 갖춰야 하며, 이를 통해 인간 관리자는 AI가 특정 결정이나 솔루션에 도달하기 위해 문제를 어떻게 해결했는지 확인할 수 있습니다. AI의 적응성은 이를 광범위한 핀테크 툴을 강화하는 데 사용할 수 있음을 의미합니다.
금융 부문은 규제가 엄격합니다.7 즉, 핀테크 시장의 모든 혁신은 현행 연방 정책을 준수하고 규제를 준수해야 합니다. 대부분의 경우 기술 변화의 속도로 인해 규제 프레임워크가 아직 마련되지 않은 경우가 많습니다8.
일반적으로 알고리즘 편향,9 데이터 프라이버시 및 데이터 보호는 계속해서 우려의 대상이 되고 있습니다. 또한 대부분의 금융 조직에는 적절한 기술 인프라나 기술 전문성을 갖춘 금융 전문가가 없을 수 있기 때문에 조직들은 타사 IT 인프라와 데이터에 의존하고 있습니다. 이러한 제3자의 개입은 금융 기관을 재무, 법률 및 보안 위험에 노출시킬 수 있습니다.
미국 재무부의 2024년 보고서1에 따르면, "생성형 AI 모델은 여전히 개발 중이며 현재 구현하는 데 비용이 많이 들고 고수준 애플리케이션을 검증하기가 매우 어렵다."고 합니다. 그 결과, 보고서를 위해 조사한 대부분의 금융 회사는 공개 액세스를 허용하거나 공개 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 사용할 수 있는 생성형 AI 제공업체보다는 엔터프라이즈 솔루션을 선택했습니다.
모든 링크는 ibm.com 외부에 있습니다.
1 "금융 서비스 부문의 인공 지능 관련 사이버 보안 위험 관리," 미국 재무부, 2024년 3월.
2 "Bank Of America의 Erica가 수익을 19% 향상시킨 방법과 향후 계획", Anshika Mathews, AIM Research, 2024년 7월 30일.
3 "Microsoft의 'Copilot for Finance', AI로 스프레드시트 혁신 목표", Michael Nuñez, VentureBeat, 2024년 2월 29일.
4 "투자 관리에 AI의 힘을 활용할 수 있을까요?" Stephanie Aliaga, Dillon Edwards, JP Morgan Asset Management, 2024년 5월 22일.
5 "대화형 인공지능(AI)과 은행 운영 효율성," 국제 회계 및 경영 정보 시스템 저널, 2024년 8월 6일.
6 "자동화 편향: 자동화 편향의 정의와 극복 방법," Bryce Hoffman, Forbes, 2024년 3월 10일.
7 "금융 기관의 규제," Lisa Lilliott Rydin, 하버드 로스쿨 도서관, 2024년 8월 27일.
8 "금융 기술(핀테크) 혁신의 부상과 은행 및 금융 시스템의 미래. 미국, 유럽, 영국의 핀테크 입법 및 규제 프레임워크 비교 분석," Diana Milanesi, 스탠포드 로스쿨.
9 "AI 기반 금융 서비스의 편견 감소", Aaron Klein, Brookings, 2020년 7월 10일.
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