금융 부문의 인공지능(AI)은 무엇인가요?

재무 부문에서 인공지능(AI)을 활용하면 데이터 분석, 실적 측정, 예측, 실시간 계산, 고객 서비스, 지능형 데이터 검색 등에 대한 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 금융 서비스 조직이 시장과 고객을 더 잘 이해하고, 디지털 여정을 분석하고 학습하며, 인간의 인텔리전스와 상호작용을 규모에 맞게 모방하는 방식으로 참여할 수 있도록 하는 일련의 기술입니다.

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생성형 AI를 사용한 차세대 엔터프라이즈 검색 제품 내 데모는 2분 43초에 시작됩니다.

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금융 부문에서 AI는 어떻게 사용되나요?

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.

재무 부문의 ML이란 무엇일까요?

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.

애플리케이션: AI가 금융 서비스의 실제 과제를 해결하는 방법

음성 인식

음성 텍스트 변환을 통해 고객센터 영업 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 식별할 수 있습니다.

이상 감지

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

권장사항

고객 여정, 동료와의 상호작용, 위험 선호도, 금융 목표를 기반으로 투자 조언 또는 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.

영상 인식

이미지 및 동영상에서 유용한 정보를 도출하고 부동산 또는 차량과 같은 재산 피해를 평가하여 보험금 청구 처리를 가속화하거나 고객알기제도를 준수하는 ID 문서 확인을 통해 고객의 온보딩 속도를 높입니다.

대화

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

예측 모델링

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.

사이버 보안

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

생성형 AI

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.

금융 부문 AI의 이점

자동화

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.

정확성

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.

효율성

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.

속도

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.

사용 가능 여부

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.

혁신

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.

금융 서비스 분야에서 AI 미래

AI는 금융 서비스 성장을 촉진하는 데 도움이 될 것입니다. 많은 조직이 디지털 환경으로 전환하여 새로운 판매 방식을 배웠으며 효율성을 높이고 데이터에 집중하고 있습니다. 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.