은행 부문의 인공지능(AI)은 무엇인가요?

은행 부문의 인공지능(AI)은 데이터 분석을 강화하고, 추세 및 사기 위험을 예측하고, 고객 참여를 개선함으로써 중추적인 역할을 수행합니다. AI는 소매, 상업 및 투자 은행을 비롯하여 다양한 은행 부문의 역량을 강화해서 시장 역학 및 고객 행동을 깊이 이해하고, 디지털 상호작용을 분석하고, 인간의 지능 및 상호작용과 비슷하지만 훨씬 더 큰 규모를 지원할 수 있는 참여 기반을 제공할 수 있게 해줍니다.

무료로 시작하기

은행의 AI 활용 방법

은행은 개별 요구에 맞는 서비스 및 제품 맞춤설정, 새로운 비즈니스 기회 식별, 위험 및 사기 예측과 식별, 운영 효율화의 5가지 주요 방식으로 AI를 효과적으로 활용할 수 있습니다.

은행 부문의 생성형 AI란 무엇인가요?

생성형 AI는 새로운 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오 또는 코드를 만들 수 있는 AI의 한 범주입니다. 생성형 AI는 요약, Q&A, 분류 등의 바로 사용 가능한 태스크를 멀티태스킹하고 수행할 수 있는 기반 모델(대규모 AI 모델)을 기반으로 합니다. 생성형 AI는 ML 모델을 사용하여 사람이 만든 콘텐츠의 데이터 세트에서 패턴과 관계를 학습하는 방식으로 작동합니다. 그런 다음 학습된 패턴을 사용하여 새 콘텐츠를 생성합니다. 추가 은행 사용 사례에 대해 자세히 알아보세요.

은행 부문의 책임감 있는 AI

AI는 은행 및 고객 모두에 있어서 은행 관련 업무를 크게 향상시킬 수 있는 잠재력이 있지만 책임감 있는 방식으로 이를 개발하고 적용하는 것이 중요합니다. 생성형 AI에서는 이것이 특히 중요합니다. 대규모 은행 시스템과 같은 규제 대상 산업에서 사용할 경우 생성형 AI는 그 정확성과 보안성에 관한 우려가 매우 첨예하기 때문입니다. 은행에서 생성형 AI를 활용하기 위한 4가지 핵심 요소는 설명 가능성, 규제, 개인 정보 보호, 보안으로 확인되었습니다.

애플리케이션: AI가 은행 과제를 해결하는 방법

음성 인식

음성 텍스트 변환을 통해 고객센터 통화 등의 고객 상호작용으로부터 얻은 통계로 서비스를 개선하고 더 나은 고객 서비스 경험을 제공할 수 있습니다.

감정 분석

자연어 AI를 사용해서 제공된 텍스트에서 지배적인 감정 톤을 평가하고 투자 연구 및 채팅 대화와 같은 맥락에서 감정을 분석할 수 있습니다.

이상 감지

사기 거래, 금융 범죄, 사이버 위협과 같은 이상점을 감지할 수 있습니다.

자금세탁 방지

소매업 및 상업 은행 부문에서 AI를 활용하여 의심스럽고 잠재적인 자금 세탁 활동을 빠르게 그리고 더 정확하게 찾을 수 있습니다.

권장사항

고객 여정, 동료와의 상호작용, 위험 선호도, 금융 목표를 기반으로 은행 오퍼와 같은 금융 상품 및 서비스에 대해 고도로 맞춤설정된 추천 상품을 제공할 수 있습니다.

Translation

빠르고 역동적인 대규모 기계 번역을 활용해서 금융 뉴스 및 앱을 포함한 다양한 콘텐츠를 다국어로 지원함으로써 고객 상호작용을 개선하고 어디로든 대상 범위를 확대할 수 있습니다.

문서 처리

문서에서 정형 및 비정형 데이터를 추출하고 대출 서비스 및 투자 기회 발굴과 같은 많은 수의 문서가 포함된 프로세스에 맞게 데이터를 저장할 수 있습니다.

이미지 인식을 통한 사기 완화

ID 문서 확인으로 이미지 및 동영상에서 인사이트를 도출함으로써 고객 온보딩을 가속화할 수 있습니다.

고객 커뮤니케이션

은행 컨시어지 또는 고객 센터 등 인간과 유사한 AI 기반 고객센터 경험을 통해 고객 만족도를 높이고 비용을 줄이고 상담원의 시간을 확보할 수 있습니다. 앱, 웹사이트, 디지털 플랫폼, 가상 도구에 지능적이고 직관적인 경험을 제공하여 개인 금융을 혁신하고 고객들에게 더 많은 자금 관리 방법을 제공할 수 있습니다.

데이터 과학 및 분석

데이터 고객, 위험, 트랜잭션, 거래, 기타 데이터 통계를 사용해서 높은 정밀도로 특정 미래 성과를 예측할 수 있습니다. 이러한 기능은 사기 감지, 위험 감소, 고객 미래 요구 예측에 유용할 수 있습니다.

데이터 관리, 분석, 머신 러닝 도구가 포함된 완전한 제품군을 이용해서 통계를 생성하고 비즈니스 인텔리전스 및 의사결정을 위해 데이터로부터 가치를 창출할 수 있습니다.

예측 모델링

사이버 보안

네트워크 트래픽을 지속적으로 모니터링 및 분석하여 사이버 공격 및 위협을 감지, 예방 및 대응함으로써 사이버 보안 작업을 자동화할 수 있습니다.

생성형 AI를 통한 참여 경험

자연스럽고 책임감 있는 방식으로 만들고, 추천하고, 종합하고, 분석하고, 참여함으로써 AI 기반의 새로운 검색 및 대화 경험을 구축할 수 있습니다. 이 동영상 시청을 통해 은행이 생성형 AI를 기반으로 고객 신용카드 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있는 방법을 알아보세요.

은행 부문의 AI 이점

자동화

AI는 워크플로와 프로세스를 자동화하고 의사 결정과 서비스 제공을 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 AI는 은행이 네트워크 트래픽을 지속적으로 모니터링하고 분석하여 사이버 보안 측면을 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또는 고객의 니즈를 빠르게 충족하는 보다 유연하고 맞춤설정된 디지털 뱅킹 환경으로 은행의 고객 우선 접근 방식을 향상할 수 있습니다.

정확성

AI는 매번 동일한 프로세스를 따르는 자동화와 알고리즘을 통해 데이터 처리, 분석, 문서 처리, 온보딩, 고객 상호작용, 기타 작업에서 수동 오류를 최소화할 수 있도록 지원합니다.

효율성

AI가 반복적인 작업을 수행하는 데 사용되면 사람들은 보다 전략적인 활동에 자유롭게 집중할 수 있습니다. AI를 사용하면 문서 확인 또는 요약, 전화 통화 스크립트 작성, '영업 종료 시간은 몇 시인가요?' 같은 간단한 고객 질문에 답변하기 같은 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

속도

AI는 정보 처리, 패턴 발견, 데이터 내 관계 발견을 가속화할 수 있습니다. 즉, 의사 결정, 거래 커뮤니케이션, 리스크 모델링, 규정 준수 관리 등을 추진하는 데 유용한 정보를 더 빠르게 얻을 수 있습니다.

사용 가능 여부

AI를 사용하면 고객이 언제 어디서나 재무 관련 업무를 완료하고, 목표 달성을 위한 솔루션을 찾고, 재무를 관리 및 관리할 수 있습니다. AI와 ML은 클라우드에서 실행될 때 할당된 활동에 대해 지속적으로 작업할 수 있습니다.

혁신

방대한 양의 데이터를 신속하게 분석할 수 있는 능력은 경쟁업체를 능가하는 독특하고 혁신적인 제품 및 서비스 제공으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어 AI는 인간적인 손길을 잃지 않으면서 은행 고객 경험을 현대화하는 데 사용되어 왔습니다.

금융 분야 AI의 미래

AI는 은행 부문 전반에서 성장을 가속화할 것으로 예상됩니다. 디지털 플랫폼을 통해 은행은 새로운 판매 전략을 채택하고, 효율성을 개선하고, 데이터 활용에 집중하며, 관계 기반의 맞춤형 고객 상호작용을 대규모로 제공할 수 있습니다. AI는 맞춤화된 고객 응답을 지원하고, 더 안전하고 신뢰할 수 있는 제품 및 서비스를 추천하며, 중요한 순간에 고객이 이용할 수 있는 확장된 컨시어지 서비스를 통해 신뢰를 얻는 데 매우 중요합니다.

또한 은행은 명확히 규정된 권한 기반의 디지털 고객 프로필을 개발해야 합니다. 문제는 필요한 데이터가 격리된 사일로에 존재하는 경우가 많다는 점입니다. 은행은 이러한 사일로를 해체하고 AI를 통합하고 인간과의 상호작용과 원활하게 결합함으로써 고객의 개별 니즈를 충족하는 경험을 형성하는 동시에 효율적으로 확장하며 성장할 수 있습니다.