금융 서비스 업계를 위한 5가지 생성형 AI 사용 사례

*본 아티클의 원문은 2023년 10월 4일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

생성형 AI는 우리의 삶, 일, 은행 업무, 투자 방식 등 다방면에 혁명을 일으킬 잠재력을 가지고 있습니다. 그 영향은 인터넷이나 모바일 기기의 출현만큼이나 중요할 것입니다. 실제로, 생성형 AI를 고려하거나 현재 사용하고 있는 조직의 82%가 생성형 AI가 해당 산업을 크게 변화시키거나 변혁시킬 것이라고 믿습니다(출처: Google Cloud Gen AI Benchmarking Study, 2023년 7월).

무엇보다도 생성형 AI는 막대한 생산성과 운영 효율성 향상을 내포합니다. 특히 금융 서비스 분야에서 모든 서비스 또는 제품은 계약, 서비스 약관 또는 기타 계약에서 시작됩니다. 생성형 AI는 모기지 담보 증권 계약이나 다양한 유형에 걸친 고객 보유 자산을 비롯한 복잡한 정보를 발견하고 요약하는 데 특히 뛰어납니다.

하지만 그게 끝이 아닙니다. 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 기초 모델은 텍스트 또는 언어로 훈련되며 인간의 언어와 대화에 대한 맥락적 이해를 가집니다. 이러한 기능은 특히 고객 서비스, 마케팅, 영업 및 컴플라이언스 분야에서 속도를 높이고 자동화하고 확장하고 개선하는 데 도움이 될 것입니다.

생성형 AI는 직원들이 업무를 더 효율적으로 수행할 수 있도록 돕고 궁극적으로 중요도가 높은 업무에 집중할 수 있도록 지원함으로써 조력자 또는 코치 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어, Codey와 같은 PaLM 2 기반의 코드 모델 제품군은 프로그래밍 속도, 품질 및 이해력을 극적으로 높일 수 있습니다. 생성형 AI를 사용하면 소프트웨어 개발자, 위험 및 규정 준수 전문가, 영업 최전방 및 콜센터 직원과 같은 인력 유출 문제가 심각한 업계의 고민을 해결할 수 있습니다.5 practical use cases for the financial services industry

생성형 AI는 기업과 조직에 다음과 같은 세 가지 주요 기능을 제공합니다.

• 온라인 상호 작용을 대화식으로 만들기(예: 대화식 소통, 고객 서비스 자동화, 지식 액세스 등)
• 복잡한 데이터를 직관적으로 액세스 가능하게 만들기(예: 엔터프라이즈 검색, 제품 발견 및 추천, 비즈니스 프로세스 자동화 등)
• 버튼 클릭 한 번으로 콘텐츠 생성하기(예: 광고 소재, 문서 생성, 효율적인 개발 지원 등)

특정 비즈니스 문제를 해결하는 단일 사용 사례를 선택하는 것은 시작하기에 좋은 방법입니다. 생성형 AI의 도입은 비즈니스에 영향을 미치고 조직의 전략에 기반해야 합니다. 이를 통해 성과를 쉽게 측정하여 다음 단계를 구상할 수 있습니다.

다음은 생성형 AI를 시작하는 데 참고할 만한 5가지 사용 사례입니다.

1. 금융 문서 검색 및 요약

은행은 내부적으로 정보와 문서를 검색하고 요약하는 데 상당한 시간을 소비하기 때문에 고객을 직접적으로 응대할 수 있는 시간이 부족합니다.

생성형 AI는 은행 직원이 계약(예: 정책, 신용 메모, 인수, 거래, 대출, 청구 및 규제) 및 기타 구조화되지 않은 PDF 문서(예: "은행 X의 규제 제출 요약")에서 정보를 효과적으로 찾고 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 생성형 AI는 은행 애널리스트가 전 세계 수천 개의 경제 데이터 또는 기타 통계를 조사하고 요약하여 보고서 생성을 가속화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 기업 은행가가 고객 회의를 준비하는 데 도움이 되도록 포괄적이고 직관적인 피치북 및 기타 프레젠테이션 자료를 작성하여 고객을 매력적으로 이끌 수 있는 대화를 유도할 수 있습니다.

이 사용 사례에 대한 애플리케이션을 구축하는 방법을 보려면 이 데모 영상을 시청하세요.

1. 향상된 가상 어시스턴스

가끔 고객은 기존 AI 채팅봇에 미리 프로그래밍되어 있지 않거나 고객 지원 에이전트가 사용하는 대응 매뉴얼에 없는 특수한 문제에 대한 답변을 찾는 경우가 있습니다. 예를 들어, 고객이 거래 사기를 당했다고 가정해 봅시다. 이 특수한 상황은 일반적인 AI 채팅봇이나 대응 매뉴얼에서 쉽게 사용할 수 없습니다.

고객이 필요한 답변을 찾는 데 도움이 되기 위해 생성형 AI를 도입하면 대규모 내부 데이터망에서 답변을 찾고 요약하며 고객 에이전트를 지원하거나 기존 AI 채팅봇을 지원할 것이고, 그 성과는 향상될 것입니다. 생성형 AI 기반 채팅봇은 보다 더 인간적으로 대응할 수 있습니다. 이러한 기능은 향상된 고객 서비스 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다. 앞서 살짝 들었던 사례와 관련해, 이 비디오에서 생성형 AI가 신용 카드 사기 문제를 해결하는 속도를 높이는 방법을 살펴보세요. 이는 고객과 고객 서비스 에이전트 모두에게 이익입니다.

1. 자본 시장 조사

투자 회사는 글로벌 시장과 위험을 완전히 이해하기 위해 다양한 회사 정보, 자료, 보고서 및 복잡한 데이터를 여러 형식으로 분석하고 데이터를 신속하고 효과적으로 쿼리하여 투자에 필요한 기본 배경 지식 데이터를 채워야 합니다.

자본 시장에서 생성형 AI 도구는 투자 애널리스트의 연구 조교로 활용될 수 있습니다. 우리의 새 조교는 수백만 개의 이벤트 자료(예: Earning Call), 회사 자료(예: 10Ks/10Qs), 재무 보고서, 규제 및 기타 소스를 검토하고 주요 정보를 신속하고 지능적으로 식별 및 요약하는 데 도움이 될 수 있습니다.

버튼을 클릭하기만 하면 10-K 양식, 연구 논문, 타사 뉴스 서비스 및 재무 보고서와 같은 복잡한 문서에서 유용한 정보를 추출하고 요약하는 방법을 배우려면 이 비디오를 시청하세요.

1. 규제에 따라 변화하는 코드

컨설턴트 금융 서비스 산업에서는 새로운 규정이 매년 전 세계적으로 등장하고 기존 규칙이 자주 변경되므로 새로운 요구 사항을 해석하고 규정 준수를 보장하기 위해 광범위한 수동 또는 반복 작업이 필요합니다. 개발자는 코드에 영향을 끼치는 기본 규제 또는 비즈니스 변화 상황을 신속하게 이해하고, 코드 변경을 자동화하고 코드 리포지토리에 대해 교차 검사하고 문서를 제공하는 데 도움이 필요합니다.

생성형 AI는 요약된 답변을 제공하여 개발자에게 코드를 변경해야 하는 기본 규제 또는 비즈니스 변경에 대한 맥락을 제공할 수 있습니다. 사람들이 루프에 포함되어 코드 변경을 자동화하고 코드 리포지토리에 대해 코드를 교차 검사하고 문서를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 오늘날 개발자는 수천 페이지의 문서로 구성된 Basel III 국제 은행 규정 요구 사항을 충족하기 위해 광범위한 코딩 변경을 수행해야 합니다. 생성형 AI는 개발자가 맥락을 이해하고 코드 변경이 필요한 프레임워크의 부분을 식별하고 코드를 Basel III 코딩 리포지토리와 교차 검사하는 데 도움이 되도록 Basel III의 관련 영역을 요약할 수 있습니다.

1. 개인 맞춤형 금융 추천

기존 머신 러닝(ML) 도구는 사용 가능한 매개변수를 기반으로 특정 고객 세그먼트에 대한 마케팅 또는 영업 제안을 예측하는 데 적합하지만 이러한 인사이트를 신속하게 실행하기 쉽지는 않습니다.

예를 들어, 특정 금융 추천을 포함하는 마케팅 이메일 또는 인앱 메시지를 만드는 데는 많은 시간이 소요됩니다. 생성형 AI는 대화식 언어를 사용하여 대규모로 개인화된 일대일 대응 프로세스를 도울 수 있습니다. 고객 경험, 고객 유지 및 판매를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Google Cloud의 Vertex AI Search and Conversation을 핵심 요소로 활용하여 사용 사례 구현을 시작할 수 있습니다. Vertex AI Search and Conversation을 사용하면 경력이 얼마 되지 않은 개발자도 몇 분 만에 채팅봇 및 검색 애플리케이션을 빠르게 구축하고 배포할 수 있습니다.

비전에서 현실로

금융 서비스 업계의 리더들은 더 이상 생성형 AI를 실험하는 데 그치지 않고, 이미 가장 혁신적인 아이디어를 구축하고 현실화하고 있습니다.

예를 들어,Deutsche Bank는 Google Cloud의 생성형 AI 및 LLM을 대규모로 테스트하여 금융 애널리스트에게 새로운 통찰력을 제공하고 운영 효율성과 실행 속도를 높이고 있습니다. 은행 업무 및 금융 애널리스트 작업 수행 시간을 크게 단축하고 직원의 생산성을 높여 역량 강화를 도모할 수 있는 기회를 창출하고 있습니다.

MSCI는 또한 Google Cloud와 제휴하여 기후 분석에 중점을 둔 투자 관리 산업을 위한 생성형 AI 기반 솔루션을 가속화하고 있습니다.

Dun & Bradstreet은 최근 Google Cloud와 생성형 AI 이니셔티브에 협력하여 여러 애플리케이션에서 혁신을 추진하고 있다고 발표했습니다.

시작하기

생성형 AI는 단순히 빠르게 나타났다 사라지는 기술 유행이 아니라 기업이 가치를 창출하는 새로운 방식입니다. 생성형 AI는 아직 초기 단계에 있지만 금융 서비스 기관의 운영 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

생성형 AI 여정을 시작하는 방법에 대한 자세한 내용은 ebook "경영진을 위한 생성형 AI 가이드"를 다운로드하십시오.

_{Google Cloud 생성형 AI 벤치마킹 스터디에 관하여
Google Cloud Customer Intelligence 팀은 2023년 중순에 Google Cloud 생성형 AI 벤치마킹 스터디를 실시했습니다. 참여자는 AI를 고려하거나 사용하는 1,000명 이상의 직원을 가진 조직의 IT 의사 결정자, 비즈니스 의사 결정자 및 CXOs였습니다. 참여자는 Google이 연구 후원사라는 사실을 알지 못했으며 참여자의 신원은 Google에 공개되지 않았습니다.}