금융 부문의 인공지능(AI)은 무엇인가요?

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.

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

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

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.

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

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

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

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 관리, 분석, 머신 러닝 도구가 포함된 완전한 제품군을 이용해서 인사이트를 생성하고 비즈니스 인텔리전스 및 의사결정을 위해 데이터로부터 가치를 창출할 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 새로운 AI 기반 검색 및 대화형 환경을 구축할 수 있습니다.

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.