금융 부문의 AI는 서비스 및 제품 맞춤설정, 기회 창출, 위험 및 사기 관리, 투명성 및 규정 준수 지원, 운영 자동화, 비용 절감 등 5가지 일반적인 영역에서 도움이 될 수 있습니다.
머신러닝은 인공지능의 하위 집합으로, 많은 양의 데이터를 제공하여 명시적으로 프로그래밍하지 않고 신경망과 딥 러닝을 사용하여 시스템이 자율적으로 학습하고 개선할 수 있게 해줍니다. 금융 기관은 이를 통해 ML 알고리즘으로 특정 문제를 해결하도록 모델에 데이터를 학습시키고 시간이 지남에 따라 알고리즘을 개선하는 방법에 대한 유용한 정보를 제공할 수 있습니다.
음성 텍스트 변환을 통해 고객센터 영업 통화 등의 고객 상호작용으로부터 얻은 통계로 서비스를 개선하고 더 나은 고객 서비스 경험을 제공할 수 있습니다.
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.
네트워크 트래픽을 지속적으로 모니터링 및 분석하여 사이버 공격 및 위협을 감지, 예방 및 대응함으로써 사이버 보안 작업을 자동화할 수 있습니다.
자연스럽고 책임감 있는 방식으로 만들고, 추천하고, 종합하고, 분석하고, 참여함으로써 AI 기반의 새로운 검색 및 대화 경험을 구축할 수 있습니다. 한 금융 서비스 회사가 직원의 검색 환경을 어떻게 혁신하고 있는지 알아보려면 이 데모를 시청하세요.
AI는 워크플로와 프로세스를 자동화하고, 자율적이고, 책임감 있게 작동하며, 의사 결정과 서비스 제공을 지원하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 결제 시스템 공급자는 네트워크 트래픽을 지속적으로 모니터링하고 분석하여 사이버 보안의 측면을 자동화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또는 고객의 니즈를 더 빠르고 안전하게 충족하는 유연하고 맞춤설정된 디지털 뱅킹 환경으로 은행의 고객 우선 접근 방식을 개선할 수 있습니다.
AI는 금융 서비스 조직이 매번 동일한 프로세스를 따르는 알고리즘과 자동화를 통해 데이터 처리, 분석, 문서 처리 및 온보딩, 고객 상호작용, 기타 태스크에서 수동 오류를 제어하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
AI를 사용하여 반복적인 태스크를 수행하면 사람들이 보다 전략적인 활동에 집중할 여유가 생깁니다. 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. AI 봇은 사람을 대신하여 일상적이거나 간단한 태스크를 수행하는 데 주로 사용됩니다.
AI는 인간보다 더 많은 정보를 더 빠르게 처리하고, 데이터에서 사람이 놓칠 수 있는 패턴을 찾고 관계를 발견할 수 있습니다. 즉, 의사 결정, 트레이딩 커뮤니케이션, 리스크 모델링, 규정 준수 관리 등을 추진하는 데 유용한 인사이트를 더 빠르게 확보할 수 있습니다.
AI를 사용하면 고객이 재무 관련 작업을 완료하고, 목표 달성에 도움이 되는 솔루션을 찾고, 언제 어디서나 재무를 관리하고 관리하도록 지원할 수 있습니다. 클라우드에서 실행할 때 AI와 ML은 할당된 활동을 지속적으로 수행할 수 있습니다.
방대한 양의 데이터를 신속하게 분석할 수 있는 능력은 경쟁업체를 능가하는 독특하고 혁신적인 제품 및 서비스 제공으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, AI는 예측 분석에 사용되어 인간적인 손길을 잃지 않으면서 보험 고객 경험을 현대화합니다.
AI는 금융 서비스 성장을 촉진할 것입니다. 많은 조직이 디지털 환경에서 비즈니스를 운영하고, 효율성을 높이고, 데이터에 집중하는 새로운 방법을 습득했습니다. 앞으로는 관계 기반 고객 참여를 대규모로 개인화해야 할 것입니다. AI는 맞춤형 고객 응답을 유도하고, 보다 안전하고 책임감 있는 제품 및 서비스를 추천하며, 고객이 가장 필요로 할 때 제공되는 컨시어지 서비스를 확대하여 신뢰를 얻는 데 핵심적인 역할을 수행합니다.
또한 금융 기관은 강력하고 고유한 권한 기반의 디지털 고객 프로필을 구축해야 하지만, 필요한 데이터가 사일로에 존재할 수 있습니다. 금융 기관은 이러한 사일로를 허물고, AI 레이어를 적용하며, 사람의 참여를 원활하게 활용함으로써 고객의 고유한 니즈를 충족하면서 효율적으로 확장하는 경험을 창출할 수 있습니다.