게시일: 2024년 7월 3일
기고자: Matthew Finio, Amanda Downie
생성형 AI는 은행 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM) 및 머신 러닝(ML) 알고리즘과 같은 고급 AI 시스템은 금융 부문에 맞는 새로운 콘텐츠, 인사이트 및 솔루션을 만들고 있습니다. 이러한 AI 시스템은 자동으로 재무 보고서를 생성하고 방대한 양의 데이터를 분석하여 사기를 탐지할 수 있습니다. 이는 문서 처리 및 정보 확인과 같은 일상적인 작업을 자동화합니다.
생성형 AI는 인간과 유사한 반응을 생성할 수 있습니다. AI 솔루션은 자연어 처리(NLP)를 사용하여 자연어를 시뮬레이션합니다. 은행(예: Morgan Stanley)은 이러한 AI 툴을 사용하여 고객 대면 챗봇과 같은 핀테크를 강화합니다. 이러한 프로그램은 이제 계좌 정보에서 맞춤형 재무 조언에 이르기까지 다양한 주제와 관련된 일련의 고객 서비스 상호 작용을 처리하여 가상 재무 고문 역할을 합니다.
규제 보고서를 요약하고, 피치북 초안을 준비하고, 소프트웨어 개발을 수행하는 데 있어 생성형 AI의 효율성은 기존에 시간이 많이 소요되었던 작업의 속도를 크게 향상시킵니다. 이 기능은 운영 효율성을 개선하고 수동 작업량을 줄여 팀이 보다 전략적인 활동에 집중할 수 있도록 합니다.
은행 산업에서의 생성형 AI는 고객 서비스를 넘어 사기 탐지 및 위험 관리도 혁신하고 있습니다. AI 모델은 방대한 양의 거래 데이터를 분석하여 사기 활동을 나타내는 비정상적인 패턴을 식별할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 은행은 위험을 보다 효과적으로 완화하여 고객 자산을 보호할 수 있습니다. AI 애플리케이션을 사용하는 동안 고객 신뢰를 유지하고 업계 표준을 충족하려면 데이터 개인정보 보호 및 규제 요구 사항 준수가 매우 중요합니다.
생성형 AI 기반 툴은 과거 데이터, 시장 동향 및 재무 지표를 실시간으로 평가할 수도 있습니다. 이 기능을 통해 정확한 위험 평가가 가능하여 은행이 대출 신청, 투자 및 기타 재무 운영과 관련하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 AI 기능은 은행이 재무 전략을 최적화하고 은행과 고객을 보호하는 데 도움이 됩니다.
생성형 AI는 규제 보고, 신용 승인, 대출 심사와 같은 시간 소모적인 작업도 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 대량의 재무 데이터를 신속하게 처리하고 요약하여 기존에는 상당한 수작업이 필요했던 보고서 초안과 신용 메모를 생성할 수 있습니다.
투자 은행에서 생성형 AI는 금융 데이터를 수집 및 분석하여 인간이 소요하는 시간보다 훨씬 짧은 시간 내에 상세한 피치북을 작성할 수 있으므로 거래 성사를 가속화하고 경쟁력을 제공할 수 있습니다.
은행은 고객 서비스를 개선하고, 워크플로를 간소화하고, 운영 효율성을 개선하기 위해 생성형 AI를 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 이러한 채택은 은행 산업의 지속적인 디지털 혁신을 촉진합니다.
생성형 AI를 은행 산업에 통합하는 것은 효율성, 보안, 고객 경험 및 혁신을 강화하고 은행이 디지털 시대에 성공할 수 있도록 하는 데 매우 중요합니다.
- 은행은 고급 AI 기술을 사용하여 지능형 챗봇과 가상 어시스턴트를 통해 연중무휴 24시간 지원과 맞춤형 금융 조언을 제공함으로써 고객 서비스를 크게 개선할 수 있습니다.
- 생성형 AI는 사기 탐지 및 예방에 중요한 역할을 합니다. 방대한 양의 거래 데이터를 분석하여 의심스러운 패턴을 식별함으로써 은행과 고객 모두를 잠재적인 재정적 손실로부터 보호합니다.
- 문서 처리, 데이터 입력 및 규정 준수 확인과 같은 일상적이고 시간 소모적인 작업을 자동화하면 수동 작업량이 줄어들고 오류가 최소화되며 운영 비용이 절감됩니다. 이러한 효율성을 통해 은행은 자원을 보다 효과적으로 할당하고 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있습니다.
- 생성형 AI는 시장 동향과 재무 지표를 기반으로 정확한 평가를 제공하여 은행이 정보에 입각한 결정을 내리고 잠재적 위험을 더 잘 관리할 수 있도록 함으로써 위험 관리를 지원합니다.
- 신용도를 신속하게 평가하고 필요한 문서를 생성하는 이 기술은 대출 승인 속도를 높이고 고객 만족도를 향상시킵니다.
- 이는 보고서를 준비하고 요약하는 데 필요한 시간과 노력을 줄여 은행이 업계 규정을 준수할 수 있도록 지원합니다.
- 생성형 AI는 시장 격차와 고객 니즈를 파악하여 새로운 금융 상품 및 서비스 개발을 지원하고, 성장을 촉진하며, 빠르게 진화하는 시장에서 은행이 경쟁력을 유지할 수 있도록 지원합니다.
중앙 집중식 운영 모델은 전략적 이점으로 인해 은행 산업에서 생성형 AI에 자주 사용됩니다. 중앙 집중화를 통해 금융 기관은 부족한 최고 수준의 AI 인재를 효과적으로 할당하여 AI 기술 발전에 발맞춘 응집력 있는 AI 팀을 구성할 수 있습니다.
이 모델은 자금 조달, 새로운 기술, 클라우드 제공업체 및 파트너십에 대한 중요한 결정이 효율적으로 이루어지도록 합니다. 또한 위험 관리 및 규정 준수를 간소화하여 법률 및 보안 문제에 대한 통합된 전략을 제공합니다.
중앙 집중화는 중요한 작업을 간소화하는 동시에 다양한 수준에서 일부 전략적 결정을 내릴 수 있도록 하여 유연성을 제공합니다. 이러한 접근 방식은 중앙 집중식 관리와 은행의 요구 사항 및 문화에 필요한 적응력의 균형을 유지하고 핀테크 분야에서 경쟁력을 유지하는 데 도움이 됩니다.
은행 산업에서 흔히 볼 수 있는 생성형 AI 사용 사례는 다음과 같습니다.
고객 서비스 및 지원: 생성형 AI 기반 챗봇과 가상 어시스턴트는 다양한 고객 문의를 처리하여 즉각적인 응답과 개인화된 지원을 제공할 수 있습니다. 이러한 AI 시스템은 계좌 잔액, 거래 내역 및 재무 조언에 대한 질문에 답변하여 고객 만족도를 높이고 인적 지원 팀의 업무량을 줄일 수 있습니다.
신용 승인 및 대출 심사: 신용 점수 및 위험 평가에 AI를 통합하면 신용 점수, 신용 위험을 정확하게 평가하고 대출 신청 및 신용카드 발급에 대한 의사 결정을 개선할 수 있습니다. 대출 심사에서 생성형 AI는 경영진 요약 및 부문 분석을 포함한 신용 메모 작성을 자동화하여 프로세스 속도를 높이고 수동 작업을 줄일 수 있습니다.
채권 추심: AI는 차용인과 상호 작용하여 상환 옵션을 제공하고, 연체 패턴을 식별하고, 적절한 추심 전략을 권장하여 회수율과 고객 관계를 개선함으로써 채권 추심 노력을 지원할 수 있습니다.
사기 탐지 및 예방: 생성형 AI는 대량의 거래 데이터를 분석하여 비정상적인 패턴과 잠재적인 사기 행위를 식별할 수 있습니다. 이러한 AI 시스템은 새로운 데이터를 지속적으로 학습함으로써 시간이 지남에 따라 정확도가 향상되어 은행이 계좌 탈취(ATO) 및 자금 세탁과 같은 사기를 사전에 감지하고 예방할 수 있도록 지원합니다.
개인화된 마케팅 및 리드 생성: AI 기반 시스템은 잠재 고객과 상호 작용하여 고객의 요구와 선호도를 파악하고 개인화된 제품 추천을 제공할 수 있습니다. 이러한 타기팅 접근 방식은 마케팅 효율성을 개선하고 고객 확보 노력을 강화합니다.
피치북 제작: 피치북은 은행에서 고객 또는 잠재 고객이 은행 서비스를 구매하도록 설득하는 데 사용하는 영업 프레젠테이션입니다. 생성형 AI는 다양한 소스에서 정보를 수집, 처리 및 요약하여 이러한 피치북을 빠르게 만들 수 있습니다.
규정 준수 및 보고: 생성형 AI는 규제 보고서를 요약하고 준비하는 데 도움을 주어 은행이 업계 규정을 준수할 수 있도록 지원합니다. 관련 데이터의 추출 및 구성을 자동화하여 규정 준수 작업에 필요한 시간과 노력을 줄일 수 있습니다.
위험 관리: 생성형 AI는 시장 동향, 재무 지표 및 신용 기록을 분석하여 보다 정확한 위험 평가를 제공할 수 있습니다. 이 능력은 은행이 대출, 투자 및 기타 금융 활동에 대해 더 나은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
은행 산업에서 생성형 AI는 운영 효율성과 고객 경험을 모두 향상시키는 다양한 이점을 제공합니다.
대출 처리 가속화: 생성형 AI는 신용도를 신속하게 평가하고 필요한 문서를 생성하여 신용 승인 및 대출 심사 프로세스를 간소화합니다.
효과적인 채권 추심: 생성형 AI 시스템은 대출자와 상호 작용하여 상환 옵션을 제공하고, 연체 패턴을 식별하고, 효과적인 채권 추심 전략을 권장하여 회수율을 높일 수 있습니다.
효율적인 운영: 생성형 AI는 문서 처리, 데이터 입력, 규정 준수 확인과 같은 일상적인 작업을 자동화하여 수동 작업량을 줄이고 오류를 최소화하며 운영 비용을 절감합니다.
고객 서비스 향상: 생성형 AI 기반 챗봇과 가상 어시스턴트가 연중무휴 24시간 지원을 제공하여 다양한 고객 문의를 즉시 처리합니다. 이를 통해 응답 시간이 단축되고 고객 만족도가 향상됩니다.
규정 준수 개선: AI는 규제 보고서를 준비 및 요약하고, 업계 규정을 준수하고, 이러한 작업에 필요한 시간과 노력을 줄이는 데 도움이 됩니다.
혁신적인 상품 개발: AI는 시장 격차와 고객 니즈를 파악하여 새로운 금융 상품과 서비스를 창출하는 데 도움을 줍니다.
맞춤형 금융 서비스: AI는 고객 데이터를 분석하여 맞춤형 재무 조언 및 제품 추천을 제공하여 고객 참여와 충성도를 개선할 수 있습니다.
선제적 사기 탐지 및 예방: AI 시스템은 방대한 양의 거래 데이터를 분석하여 비정상적인 패턴과 잠재적인 사기를 식별합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 보안을 강화하고 재정적 손실을 줄입니다.
능숙한 위험 관리: 생성형 AI는 시장 동향과 재무 지표를 평가하여 정확한 위험 평가를 제공함으로써 은행이 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 위험을 보다 효과적으로 관리할 수 있도록 지원합니다.
비용 절감: 생성형 AI는 다양한 프로세스를 자동화하고 최적화하여 은행이 운영 비용을 절감하고 리소스를 보다 효과적으로 할당할 수 있도록 지원합니다.
은행 산업에서 생성형 AI를 사용할 때 직면할 수 있는 몇 가지 과제와 한계가 있습니다. 한 가지 주요 문제는 데이터 개인정보 보호 및 보안 문제입니다. 생성형 AI는 방대한 양의 금융 데이터를 처리할 수 있지만 GDPR 및 CCPA와 같은 규정을 준수하기 위해 신중하게 사용해야 합니다.
데이터 기반 AI 시스템을 통합하면 데이터 유출 위험이 증가하므로 민감한 고객 정보를 보호하기 위한 지속적인 모니터링과 업데이트가 필요합니다. 또한 AI 모델은 정확한 최신 데이터를 사용하여 신뢰할 수 있는 결과를 생성합니다. 부실하거나 불완전한 데이터 세트는 잘못된 출력으로 이어져 재무 의사 결정과 고객 신뢰에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
또 다른 중요한 과제는 기존 뱅킹 시스템 내에 AI 기술을 통합하는 것입니다. 많은 은행이 새로운 AI 프레임워크와 호환되지 않을 수 있는 레거시 시스템으로 운영되고 있으며, 이로 인해 비용과 시간이 많이 소요되는 문제가 발생할 수 있습니다.
또한 AI는 많은 프로세스를 자동화하고 간소화할 수 있지만 대출 승인과 같은 중요한 결정에 대한 최종 결정권을 가져서는 안 됩니다. 대신 AI가 데이터 분석과 초기 평가를 처리하고 최종 결정은 인간 금융 전문가에게 맡겨야 합니다. 이러한 접근 방식은 AI가 한계를 넘지 않으면서도 은행 업무를 개선하는 강력한 툴로 활용될 수 있도록 보장합니다.
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