뱅킹 자동화란 무엇인가요?

최신 뱅킹 자동화 이니셔티브는 생성형 AI, 에이전틱 AI를 포함한 로보틱 프로세스 자동화(RPA)와 인공 지능(AI)과 같은 기술에 의존합니다. 이러한 도구는 데이터 입력, 문서 심사, 고객 온보딩, 거래 처리와 같은 작업을 자동화합니다. 이를 통해 은행은 업무를 더 신속하게 처리하고 오류를 줄일 수 있으며, 직원은 더 복잡하거나 부가가치가 높은 업무에 집중할 수 있습니다.

복잡성이 증가하면 위험이 따르지만 자동화를 통해 얻을 수 있는 이점도 상당합니다. 은행은 자동화가 확대됨에 따라 보안, 규정 준수, 복원력을 관리할 수 있도록 명확한 플랫폼 거버넌스에 투자해야 합니다. 2025년 IBM IBV 연구에 따르면 60% 이상의 은행 CEO가 자동화 이점을 활용하고 경쟁력을 강화하려면 상당한 위험을 감수해야 한다고 답했습니다.¹

자동화는 사기 탐지, 위험 관리 등 사이버 보안에서 핵심적인 역할을 합니다. AI 시스템은 거래 패턴을 실시간으로 분석하여 의심스러운 활동을 식별합니다. 규정 준수 팀은 규제 변화에 신속하게 대응하는 자동화된 워크플로를 사용하며, 그 속도는 몇 주가 아닌 몇 시간 단위로 이루어지기도 합니다.

자동화 플랫폼은 은행이 IT에 크게 의존하지 않고도 부서 전반에 걸쳐 자동화를 구축하고 확장할 수 있는 노코드 또는 로우코드 인터페이스를 제공합니다. 이 방식을 사용하면 고객 서비스, 보고, 마케팅, 회계와 같은 영역에서 솔루션을 더 빠르게 배포할 수 있습니다.

소매 금융(retail banking) 분야에서 자동화는 신용카드 발급, 계좌 설정, 대출 신청, 규정 준수 확인 등의 프로세스를 지원합니다. RPA와 AI 기반 시스템은 고객 데이터를 추출 및 검증하고, 서류를 처리한 후, 대출 취급 시스템에 데이터를 공급합니다. 이러한 효율성은 처리 시간을 크게 줄이고 대규모 환경에서도 일관성을 보장합니다.

많은 은행이 자동화와 핀테크를 배후에서 활용하고 있습니다. 예를 들어 과거에는 고객이 수표를 입금할 때, 은행 직원이 이미지를 확인하고 정확한 데이터를 입력한 후 돈을 이체해야 했습니다. 이제 시스템이 대부분의 작업을 자동으로 수행합니다. 고객이 은행의 모바일 앱을 사용하면 소프트웨어가 수표를 읽고 검증한 후 잔액을 업데이트하는 데, 그 과정은 종종 몇 초만에 이루어집니다.

업계 전반에서 지능형 자동화를 통해 상당한 비용을 절감할 수 있습니다. 자동화는 효율성을 향상시키고 모기지 운영과 같은 프로세스에서 오류를 완전히 방지하는 것으로 입증되었습니다. 또한 수동으로 수행하는 데 수년이 걸리는 대규모 문서 처리를 에이전틱 AI 및 지능형 소프트웨어의 도움으로 며칠 만에 완료할 수 있습니다.

단기적으로 생성형 AI와 머신 러닝(ML)은 의사 결정, 고객 커뮤니케이션, 개인 맞춤형 금융 서비스에서 더 큰 역할을 할 것으로 예상됩니다. 이러한 기술은 강력한 보안과 규정 준수를 유지하면서 보다 적응력과 대응력이 뛰어난 뱅킹 운영을 지원합니다.

뱅킹 자동화는 금융 기관이 더 빠르고 정확하며 효율적으로 운영할 수 있게 해주기 때문에 중요합니다. 많은 기존 뱅킹 프로세스는 고객 온보딩, 대출 처리, 지불 처리와 같이 오류가 발생하기 쉽고 시간이 많이 걸리는 수동 작업에 의존합니다. 자동화를 통해 이러한 작업을 간소화하고 실수를 줄이며 일관성을 개선할 수 있습니다.

이러한 요구는 규제가 엄격한 은행 업계에서 중요한데, 레거시 시스템이 종종 디지털 혁신을 늦추는 경우가 많아 새로운 기술의 이점을 최대한 활용하기 위해서는 현대화가 필수적입니다.

자동화는 더 강력한 규정 준수와 위험 관리를 지원합니다. 자동화된 시스템은 실시간으로 거래를 모니터링하고, 의심스러운 활동을 표시하며, 인간 팀보다 훨씬 더 효율적으로 규제 변화를 따라잡을 수 있습니다. 이는 은행이 규정 준수 규칙에 신속하게 대응하고 벌금이나 브랜드 손상 위험을 줄일 수 있음을 의미합니다. 또한 자동화는 모든 시스템 작업에 대한 자세한 로그를 제공하여 감사 준비성을 개선하고, 감독과 검토를 보다 쉽게 수행할 수 있고 신뢰할 수 있도록 만듭니다.

자동화는 고객 경험도 향상시킵니다. 고객은 빠른 응답, 원활한 디지털 서비스, 개인화된 상호 작용을 기대합니다. 자동화는 은행이 24시간 내내 요청을 처리하고 즉각적인 계좌 승인 및 실시간 사기 경고와 같은 기능을 활성화함으로써 이러한 기대치를 충족할 수 있도록 도와줍니다. 또한 직원이 더 복잡하고 가치가 높은 상호 작용을 처리할 수 있도록 하여 전반적인 서비스 품질을 개선합니다.

마지막으로 자동화를 통해 은행은 확장할 수 있습니다. 자동화된 시스템은 직원 수를 늘리지 않고도 수천 개의 계좌를 개설하고 수백만 건의 거래를 처리할 수 있습니다. 이러한 역량은 은행이 급변하는 시장에서 경쟁력을 유지하면서 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.

뱅킹 부문의 자동화는 AI, RPA, 워크플로 자동화 플랫폼과 같은 소프트웨어 도구를 사용해, 정해진 규칙이나 패턴을 따르는 작업을 처리합니다. 이러한 시스템은 인간 직원처럼 데이터베이스, 문서, 고객 대면 플랫폼, 내부 시스템과 상호 작용할 수 있지만, 사람보다 더 빠르고 피로 없이 작업을 수행합니다. RPA는 데이터 입력과 같은 구조적이고 반복 가능한 작업을 처리하고, AI는 사기 탐지, 고객 행동 분석 같은 데이터 해석, 전략, 의사 결정을 지원합니다.

에이전틱 AI는 시스템이 다단계 프로세스를 독립적으로 계획하고 실행할 수 있도록 하고, 새로운 정보를 사용할 수 있게 되면 실시간으로 대응할 수 있도록 하여, 이 기능을 확장합니다.

자동화 프로세스는 일반적으로 반복적이고 시간이 많이 걸리며 사람의 판단이 많이 필요하지 않은 작업을 식별하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 개발자나 비즈니스 분석가는 로우코드 툴 또는 스크립팅을 사용해 자동화 워크플로를 설계하여 시스템에 수행할 작업을 단계별로 지시합니다. 이 워크플로에는 한 시스템에서 다른 시스템으로 데이터를 복사하고, 고객 세부 정보를 확인하거나 보고서를 생성하는 작업이 포함될 수 있습니다.

이러한 프로그램은 일단 배포되면 백그라운드 또는 온디맨드 방식으로 실행되어 몇 시간이 걸리던 작업을 단 몇 초 만에 완료하는 경우가 많습니다.

뱅킹 자동화는 프론트 오피스와 백 오피스 운영 전반에 걸쳐 활용됩니다. 프런트 오피스에서는 챗봇이나 가상 어시스턴트가 기본적인 고객 질문에 답변하거나, 디지털 양식이 과거 고객 데이터를 기반으로 자동으로 작성되기도 합니다. 백 오피스에서는 계정 조정, 문서 처리, 규정 준수 보고를 간소화할 수 있습니다.

은행은 종종 소규모로 시작해 몇 가지 업무를 자동화한 뒤, 성과가 확인되면 보다 광범위한 시스템으로 확장합니다. 자동화는 밤낮을 가리지 않고 실행할 수 있어, 서비스 속도와 내부 효율성을 모두 개선하는 동시에 오류와 운영 비용을 줄일 수 있습니다.

이러한 각 기술은 운영을 간소화하고 수작업을 줄이며, 정확도를 높이고 더 스마트하고 빠른 의사 결정을 가능하게 하는 역할을 합니다. 이 둘은 함께 최신 뱅킹 자동화의 토대를 형성합니다.

AI는 컴퓨터와 기계가 인간의 학습, 이해, 문제 해결, 의사 결정, 창의성, 자율성을 시뮬레이션할 수 있도록 하는 기술입니다. 사기 방지 및 탐지, 신용 위험 평가, 고객 감정 분석과 같이 고정된 규칙을 넘어서는 작업에 활용됩니다. AI는 대규모 데이터 세트를 분석하고, 패턴을 인식하며, 과거 행동을 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다. 뱅킹에서 AI는 챗봇과 어시스턴트를 지원하고, 고객의 요구 사항을 예측하며, 금융 활동의 이상 징후를 감지하는 데 도움을 줍니다.

생성형 AI는 개인화된 금융 자문, 타깃 마케팅 메시지, 고객 맞춤형 커뮤니케이션 등 맞춤형 콘텐츠를 생성하여 이러한 역량을 확장합니다. 또한 규제 보고서나 지식 기반 문서를 작성하고 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

에이전틱 AI는 자동화 시스템이 보다 자율적으로 작동할 수 있도록 하여 또 다른 계층을 추가합니다. 에이전틱 AI는 미리 정의된 지침을 따르는 대신, 중간 목표를 설정하고 새로운 정보에 대응하며 실시간으로 워크플로를 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 고객의 대출 신청에 서류가 누락된 경우, 에이전틱 AI 시스템이 이 문제를 감지하고 고객에게 직접 필요한 문서를 요청할 수 있습니다. 그런 다음 서류를 검증하고 자동으로 대출 처리를 계속합니다.

2024년에 은행의 8%만이 생성형 AI를 체계적으로 개발하고 있었고, 78%는 전술적 이니셔티브를 통해 이를 추진했습니다. 하지만 앞으로 몇 년 안에 도입이 급격히 증가할 것으로 예상됩니다.¹ 연구에 따르면 IT 프로세스에 AI를 완벽하게 통합한 조직은 다른 조직과 마찬가지로 기술에 전반적으로 동일한 금액을 투자합니다. 그러나 예산의 더 많은 부분을 생성형 AI에 투자하고 있습니다.

이러한 조직은 여러 성능 지표에서 동종 업체보다 우수한 성과를 보이며, 서비스 중단이 50% 감소하고 IT 고객 서비스 만족도가 24% 향상되었습니다.⁴

API는 소프트웨어 애플리케이션이 서로 통신하고 데이터를 안전하게 공유할 수 있도록 하는 규칙 또는 프로토콜의 집합을 말합니다. 뱅킹 자동화에서 API는 핵심 은행 시스템, CRM, 결제 게이트웨이, 규정 준수 도구를 연결합니다. 플랫폼 전반에서 통합 워크플로와 실시간 서비스를 구축하는 데 필수적입니다.

BPM 플랫폼은 비즈니스 전략, 프로세스, 워크플로를 검색, 모델링, 분석, 측정, 개선, 최적화하는 방법을 사용합니다. 이를 통해 은행은 전체 프로세스를 체계적으로 정리하고, 개선이 필요한 영역을 파악하며, 다양한 시스템과 자동화 구성 요소가 함께 작동하는 방식을 통합적으로 관리할 수 있습니다. BPM은 부서 전반의 복잡한 다단계 프로세스를 관리하는 데 특히 유용합니다.

클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 필요할 때마다 컴퓨팅 리소스, 즉 물리적 또는 가상 서버, 데이터 스토리지, 네트워킹 기능, 애플리케이션 개발 툴, 소프트웨어, AI 기반 분석 플랫폼 등에 종량제(pay-per-use) 방식으로 액세스할 수 있는 서비스입니다. 클라우드 플랫폼은 자동화 도구를 대규모로 실행하는 데 필요한 인프라를 제공합니다. 신속한 배포, 유연한 스토리지, 어디서나 시스템에 대한 안전한 액세스를 지원합니다. 은행은 클라우드 서비스를 사용해 최소한의 하드웨어 투자로 RPA 봇, AI 모델, 분석 플랫폼을 호스팅합니다.

IDP는 OCR과 AI 및 자연어 처리(NLP)를 결합해 다양한 레이아웃이나 구조화되지 않은 언어가 있는 형식도 문서를 읽고, 이해하고, 분류합니다. 은행은 IDP를 활용해 애플리케이션, 재무제표, 규제 양식 같은 복잡한 문서를 자동으로 정확하게 처리합니다.

이러한 플랫폼을 통해 비즈니스 사용자나 분석가는 최소한의 코딩으로 워크플로 자동화를 설계하고 배포할 수 있습니다. 은행은 이를 사용해 IT 팀에 크게 의존하지 않고도 내부 도구를 신속하게 구축하거나 소규모 프로세스를 자동화합니다. 이러한 접근 방식을 통해 부서 전반에서 자동화를 더욱 확장하고 활용하기 쉽게 만들 수 있습니다.

머신 러닝은 컴퓨터와 기계가 인간의 학습 방식을 모방할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 AI의 한 분야입니다. 이를 통해 자율적으로 작업을 수행하고 더 많은 데이터에 대한 경험과 노출을 통해 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있습니다. ML 모델은 결과를 예측하고, 위험을 분류하거나, 조치를 권장하도록 학습됩니다.

뱅킹 분야에서 ML은 과거 데이터의 패턴을 학습하여 사기 탐지 시스템을 개선하고, 대출 심사 과정을 자동화하며, 고객 제안을 개인화하는 데 도움이 됩니다. 에이전틱 AI는 ML 결과를 사용해 사람의 개입 없이 자율적인 결정을 내리고, 누락된 정보를 요청하거나 복잡한 사례를 상위 단계로 이관할 수 있습니다.

NLP는 머신 러닝을 사용하여 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고, 해석하고, 반응할 수 있도록 하는 컴퓨터 과학 및 AI의 하위 분야입니다. 챗봇, 음성 어시스턴트, 자동화된 이메일 처리에 필수적입니다. 뱅킹 분야에서 NLP는 고객 지원을 자동화하고, 고객 피드백을 분석하며, 고객 불만 사항이나 콜센터 기록과 같은 구조화되지 않은 텍스트에서 인사이트를 추출하는 데 도움이 됩니다.

OCR은 스캔한 문서나 이미지를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환하는 데 사용됩니다. 은행은 온보딩 또는 대출 처리 과정에서 양식, 수표, 송장, 신분증 등의 데이터를 추출하는 데 OCR을 사용합니다. OCR을 AI 또는 RPA와 결합하면 이전에는 사람이 검토해야 했던 문서 중심의 워크플로를 자동화할 수 있습니다.

RPA는 지능형 오토마톤 기술을 사용해 데이터 추출, 양식 작성, 파일 이동 등 사람이 일반적으로 컴퓨터에서 수행하는 반복적인 규칙 기반 작업을 수행합니다. 뱅킹 분야에서 RPA는 고객 온보딩, 계정 유지 관리, 거래 처리 같은 작업에 널리 활용됩니다. 기존 시스템을 거의 또는 전혀 변경할 필요가 없으며 여러 애플리케이션에서 작동할 수 있습니다.

특정 뱅킹 프로세스는 운영 효율성과 고객 만족도 모두에 중요한 규칙 중심의 반복적인 작업이기 때문에 자동화 솔루션의 주요 대상이 됩니다. 최근 기술 발전으로 은행은 이제 시스템 전반에 걸쳐 복잡한 기능을 더 빠르고 정확하게 자동화할 수 있습니다. 뱅킹 자동화 사용 사례는 다음과 같습니다.

주소 변경, 연락처 정보 편집, 비밀번호 재설정과 같은 정기 업데이트에는 엄격한 논리를 따르는 간단한 워크플로가 포함되므로 쉽게 자동화할 수 있습니다. 챗봇 또는 셀프 서비스 양식은 사용자로부터 업데이트된 정보를 수집하고 RPA 봇은 CRM, 코어 뱅킹 시스템, 규정 준수 기록과 같은 관련 내부 시스템을 자동으로 업데이트합니다. 이 엔드-투-엔드 프로세스를 통해 콜센터의 개입이 필요 없고 대기 시간이 줄어들며, 플랫폼 전반의 일관성이 보장됩니다.

온보딩은 신원 확인, 문서 수집, 데이터 입력을 포함하는 느리고 수동적인 프로세스인 경우가 많습니다. 단계가 고도로 구조화되고 규칙 기반으로 되어 있기 때문에 자동화에 이상적인 대상입니다. 자동화 도구는 광학 문자 인식(OCR)을 사용해 여권이나 유틸리티 청구서 같은 스캔한 문서에서 데이터를 추출할 수 있습니다.

그런 다음 봇은 이 정보를 내부 데이터베이스나 정부 신분증 등록 시스템 등 외부 제공 기관과 대조하여 검증합니다. 고객 프로필이 자동으로 생성되고 양식이 미리 작성됩니다. 고객 확인(KYC)와 같은 규정 준수 검사는 실시간으로 자동 실행됩니다. 이러한 자동화는 온보딩 시간을 며칠에서 몇 분으로 단축하여, 고객 만족도를 높이고 고객 이탈을 줄입니다.

고객 서비스 리더의 약 65%는 고객 만족도를 높이기 위해 생성형 AI와 대화형 AI를 통합할 것으로 예상합니다.² AI 기반 챗봇은 잔액 확인, 근처 ATM 찾기, PIN 재설정과 같은 기본적인 고객 서비스 문의를 사람의 판단 없이도 처리할 수 있습니다. 이러한 봇은 자연어 쿼리를 이해하고 백엔드 시스템에서 가져온 데이터에 액세스하여 즉각적인 답변을 제공합니다.

봇이 문제를 해결할 수 없는 경우 대화 기록을 첨부하여 인간 상담원에게 사례를 이관하므로 정보가 손실되지 않습니다. 이 하이브리드 모델은 효율성을 향상시키고 직원이 보다 복잡한 지원 요구 사항에 집중할 수 있도록 합니다.

은행은 모기지 신청서부터 규정 준수 서류 작업까지 방대한 양의 문서를 처리합니다. 자동화는 OCR과 지능형 문서 처리(IDP)를 사용해 PDF, 스캔한 이미지 등의 비정형 파일에서 데이터를 추출합니다. 소프트웨어 프로그램은 이러한 문서를 콘텐츠 관리 시스템에서 분류, 저장, 인덱싱하여 쉽게 검색하고 감사할 수 있도록 합니다. 이 프로세스를 자동화하면 물리적 스토리지 요구 사항이 줄어들고 시간이 많이 걸리는 수동 인덱싱이 제거됩니다.

사기 탐지를 위해서는 악의적인 활동을 암시하는 이상 징후를 식별하기 위해 대량의 트랜잭션을 지속적으로 감시해야 합니다. 수동 모니터링은 확장할 수 없지만, AI 기반 자동화는 이 분야에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 머신 러닝 모델은 고객 행동의 패턴을 분석하여, 낯선 위치에서 로그인하거나 갑자기 많은 금액을 인출하는 등의 이상 징후를 포착할 수 있습니다.

임계값을 넘어설 경우 시스템은 계정을 동결하거나, 고객에게 경고하거나, 사기 분석가에게 사례를 이관하는 등 자동화된 대응을 실행할 수 있습니다. 이러한 실시간 개입은 재정적 손실을 크게 줄이고 고객과의 신뢰를 구축합니다.

예를 들어, 파키스탄의 Aksari Bank는 정부의 새로운 사이버 보안 규칙을 준수하기 위해 IBM과 협력했습니다. 새로운 정책에서는 은행이 보안 운영 센터(SOC)와 24시간 작동하는 자동 대응 도구 등 기본적인 보안 기능을 유지하도록 요구했습니다.

그 결과 새로운 SOC는 보안 사고 횟수를 하루 약 700건에서 20건 미만으로 줄일 수 있게 되었습니다. 또한 자동 대응을 구현하여 평균 문제 해결 시간을 30분에서 단 5분으로 단축했습니다.³

KYC와 AML 규정 준수 프로세스에는 자세한 개인 및 금융 정보 수집, 규제 감시 목록에 대한 심사, 지속적인 거래 모니터링 수행이 포함됩니다. 이러한 프로세스는 반복적이고 규칙에 기반한 기능으로, 높은 정확도와 추적 가능성이 요구됩니다. 자동화는 신원 문서를 수집 및 검증하고, 실시간으로 감시 목록을 확인하고, 새로운 정보를 기반으로 KYC 기록을 업데이트하는 방식으로 지원합니다.

AI 알고리즘은 거래 내역을 분석해 의심스러운 행동을 감지하고, 이를 통해 금융 범죄와 규제 처벌 위험을 줄일 수 있습니다. 또한 소프트웨어는 감사 추적을 자동으로 생성하여 규제 투명성을 지원합니다.

대출 처리에는 일반적으로 재무 데이터 수집, 신용도 평가, 서류 검증이 포함됩니다. 또한 이 워크플로는 반복적이고 문서가 많으며 병목 현상이 발생하기 쉬우므로 자동화에 적합합니다. RPA 봇은 다양한 채널(예: 웹 양식, 이메일, CRM)에서 지원자 데이터를 수집하고, 신용 점수를 확인하며, 소득 기록을 검증하고, 내부 대출 기준과 대조 검토할 수 있습니다.

AI는 과거 패턴을 기반으로 위험을 평가하는 데도 도움을 줄 수 있습니다. 신청부터 승인까지 전체 라이프사이클이 간소화되어, 정확성과 규정 준수를 유지하면서 수작업과 처리 시간을 줄일 수 있습니다.

은행은 대량의 고객 데이터를 수집하면서도 이를 제대로 활용하지 못하는 경우가 많습니다. 자동화를 통해 행동, 선호도, 거래 내역을 기반으로 고객을 동적으로 세분화할 수 있습니다. 생성형 AI를 비롯한 AI 도구는 이메일, 모바일 앱 등 고객이 선호하는 채널을 통해 개인화된 제안을 적시에 생성하고 제공할 수 있습니다.

또한 자동화를 통해 캠페인 성과를 실시간으로 모니터링하고 잠재 고객 반응에 따라 메시지를 조정할 수 있습니다. 이를 통해 참여도를 높이고, 은행이 수작업 없이도 서비스를 보다 효과적으로 교차 판매하거나 상향 판매할 수 있습니다.

은행은 매일 수천, 때로는 수백만 건의 결제를 처리하며 시스템 간에 이러한 거래를 조정하는 작업은 번거로울 수 있습니다. RPA 봇은 입출금 기록을 대조하고, 불일치를 식별하며, 사람이 검토할 수 있도록 예외를 표시할 수 있습니다. 조정 보고서를 자동으로 생성할 수도 있습니다. 예를 들어 고객이 신용카드 결제금을 상환하면, 결제액을 명세서와 대조한 후 계좌에 반영해야 합니다. 자동화를 통해 정확한 금액이 오류 없이 적용됩니다.

규제 기관은 은행에 상세하고 구조화된 데이터가 포함된 정기 보고서를 제출하도록 요구합니다. 여러 시스템에서 이 데이터를 수집하고, 서식을 올바르게 지정하며, 촉박한 마감일을 지키는 것은 직원들에게 어려운 업무입니다. 자동화 플랫폼은 여러 시스템에서 실시간 데이터를 가져오고, 데이터를 정렬하고 검증하는 로직을 적용한 후, 제출 가능한 표준화된 보고서를 생성합니다. 이 프로세스는 신고 지연이나 오류, 규정 미준수로 인해 발생할 수 있는 과태료 등의 위험을 줄여줍니다.

뱅킹 자동화의 주요 이점은 다음과 같습니다.

규정 준수 및 위험 관리 개선: 자동화된 시스템은 정해진 규칙을 따르고 감사 기록을 남겨 은행이 규제를 더 쉽게 준수할 수 있도록 합니다. AI 도구는 활동을 모니터링하고 의심스러운 거래를 즉시 감지합니다.

프로세스 전반의 일관성: 자동화된 워크플로는 항상 동일한 방식으로 작업을 수행하므로 서비스 제공 방식의 일관성을 보장하는 데 도움이 됩니다.

고객 경험 향상: 챗봇과 셀프 서비스 도구 덕분에 서비스 속도는 빨라지고 오류는 줄어들며 24시간 지원이 가능해져, 고객과의 상호 작용이 더 쉽고 만족스러워집니다.

더 빨라진 의사 결정: AI 기반 도구는 대규모 데이터 세트를 빠르게 분석하여 신용 평가, 위험 분석, 고객 타겟팅을 지원하고 의사 결정을 가속화할 수 있습니다.

정확도 개선: 자동화는 데이터 입력, 문서 처리, 거래 처리 과정에서 발생하는 인적 오류를 최소화합니다. 정확도가 향상되면 보다 정제된 데이터와 한층 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

효율성 증대: 자동화는 인간보다 더 빠르게 작업을 완료하며, 휴식 없이 24시간 내내 운영할 수 있습니다. 즉, 계좌 개설이나 대출 승인과 같은 프로세스가 며칠이 아닌 몇 분 안에 완료됩니다.

운영 비용 절감: 수작업을 자동화 시스템으로 대체함으로써 은행은 인건비를 낮추고 오류나 지연과 관련된 비용을 줄일 수 있습니다.

확장성: 자동화를 통해 은행은 늘어나는 고객 문의나 거래량 등 증가하는 업무를 처리할 수 있습니다.