AI는 이미 전 세계 산업을 재편하기 시작했으며 은행업도 예외는 아니다. 금융 기관은 기존 시스템을 현대화하고 증가하는 고객 기대치를 충족해야 하는 압력을 받고 있다.

빠르게 진화하는 이 환경에서 성공하려면 은행은 개인화된 경험을 제공하고 효율성을 개선하며 보안을 보장하고 규정 준수를 유지해야 하며 동시에 운영 비용을 낮춰야 한다.

이에 AI를 사용해 은행은 고객 행동에 대한 더 깊은 통찰력을 얻고 금융 추세를 예측하며 내부 운영을 간소화할 수 있다.

글로벌 AI 솔루션 기업 옥탈(Octal)이 금융 산업을 혁신하고 금융 기관의 디지털화를 지원하기 위해 은행 산업용 AI 솔루션을 출시한다.

이 솔루션은 금융 기관이 머신 러닝 및 자연어 처리를 활용해 의사 결정 프로세스를 최적화하고 위험 관리 및 사기 탐지 메커니즘을 개선하는 동시에 고객에게 개인화된 경험을 제공할 수 있다.

특히 AI는 고객 대면 상호 작용을 개선하는 것뿐만 아니라 중요한 운영 개선을 추진한다. 사기 방지 및 위험 관리에서 고객 서비스 및 신용 점수에 이르기까지 은행 부문의 모든 영역을 변화시키고 있다.

한편 옥탈은 솔루션 출시 발표와 더불어 AI가 은행 운영을 혁신하는 주요 방법과 AI 솔루션 기반의 비즈니스 성장, AI가 은행 업계에 미치는 비즈니스 영향 등에 대해 설명했다.

AI가 은행을 혁신하는 주요 방법

① 사기 탐지 및 방지

대량의 거래 데이터는 AI 기반 시스템에 의해 실시간으로 분석될 수 있으며, 타의 추종을 불허하는 정밀도로 추세를 파악하고 사기 행위를 감지할 수 있다.

AI는 예측 분석을 활용해 피해를 보기 전 잠재적으로 의심스러운 활동을 식별할 수 있으며, 이는 은행과 고객의 재정적 손실 가능성을 낮춘다.

② 고객 개인화

AI는 소비자 선호도 및 금융 패턴을 분석해 은행이 고도로 맞춤화된 서비스를 제공하도록 돕는다. AI는 은행이 고객의 고유한 요구를 인식하고 맞춤형 금융 조언에서 개인화된 제품 추천에 이르기까지 이러한 요구를 해결하는 서비스를 제공할 수 있도록 한다.

③ 백오피스 운영 자동화

은행 부문의 일상적인 프로세스는 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 같은 AI 기술에 의해 자동화되어 인간 상호 작용에 대한 요구 사항을 줄인다. 은행 직원은 회사의 가치를 높이는 더 중요한 작업에 집중할 수 있으며, 이 자동화 덕분에 절차가 간소화되고 인적 오류가 감소한다.

④ 고급 위험 관리

AI는 여러 소스의 데이터를 평가하고 가능한 결과를 예측해 은행이 위험을 정확하게 평가하도록 지원한다. 금융 기관은 결과적으로 위험을 줄이고 규정 준수를 개선하며 더 나은 결정을 내릴 수 있다.

⑤ 고객 지원 및 챗봇

AI 기반 챗봇은 은행의 고객 지원 서비스의 필수 요소가 되고 있다. 이러한 AI 에이전트는 연중무휴 24시간 이용 가능하며 고객에게 문의에 대한 즉각적인 응답을 제공하고 문제를 해결하며 기존 방법에 비해 훨씬 짧은 시간에 지원을 제공한다.

AI 기반 비즈니스 성장

AI 솔루션은 경쟁에서 앞서고 우수한 고객 경험을 제공함으로써 은행이 전반적인 수익성과 시장 점유율을 높일 수 있다.

① 확장 및 효율

AI 시스템은 인간 작업자가 따라올 수 없는 속도로 대량의 데이터를 처리하고 분석할 수 있다. 이러한 확장성을 통해 은행은 서비스 품질 저하 없이 더 많은 고객에게 서비스를 제공하고 더 많은 거래를 처리해 운영을 효율적으로 확장할 수 있다.

② 비용 절감

AI는 작업을 자동화하고 인적 오류를 줄이며 워크플로를 최적화해 은행이 운영 비용을 낮추도록 도울 수 있다. 수동 작업을 수행하는 데 필요한 리소스가 줄어들면 은행은 이러한 절감액을 신제품 개발 또는 도달 범위 확장과 같은 성장 이니셔티브에 재투자할 수 있다.

③ 경쟁 우위 혁신

금융 서비스 산업이 점점 더 디지털화됨에 따라 혁신은 더 이상 선택 사항이 아니라 필수 사항이다. AI 기술을 채택함으로써 은행은 경쟁업체와 차별화되는 혁신적인 서비스 및 솔루션을 제공해 고객 충성도를 높이고 새로운 비즈니스를 유치할 수 있다.

④ 향상된 의사 결정

AI를 통해 은행은 대규모 데이터 세트에서 파생된 통찰력을 기반으로 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있다. 이는 전략적 계획 및 의사 결정을 향상시켜 은행이 시장 동향을 예측하고 정보에 입각한 투자를 할 수 있도록 해 궁극적으로 성장 잠재력을 높인다.

⑤ 새로운 수익원

AI 기술을 통해 은행은 혁신적인 금융 상품 및 서비스 개발을 통해 새로운 수익원을 창출할 수 있다. 데이터 분석, 예측 모델링 및 고객 통찰력에 AI를 활용해 은행은 고객의 진화하는 요구를 충족하는 맞춤형 제품을 도입할 수 있다.

은행 비즈니스 성장 촉진

금융권에서 AI는 은행 운영의 거의 모든 측면을 개선할 수 있다. 금융 기관이 디지털 혁명을 수용함에 따라 운영 효율성을 향상할 뿐만 아니라 새로운 수익원을 창출해 비즈니스 성장을 촉진할 수 있다.

① 수익 성장

프로세스를 자동화하고 비용을 절감하며 고객 경험을 최적화하는 AI의 능력은 수익 증가에 직접적으로 기여할 수 있다. AI를 채택하는 금융 기관은 개인화된 서비스를 제공할 수 있으며, 이는 고객 만족도 및 충성도를 높인다.

② 고객 만족도 향상

고객은 은행으로부터 더 빠르고 정확하며 개인화된 서비스를 기대한다. 고객 서비스 운영에 AI를 통합함으로써 은행은 이러한 기대를 충족하고 더 강력하고 충성도가 높은 고객 관계를 구축할 수 있다.

③ 더 나은 규정 준수 및 위험 관리

AI는 은행이 복잡한 규정 준수 및 위험 관리 환경을 탐색하도록 돕는다. 대규모 데이터 세트를 분석하고 잠재적인 위험을 예측을 통해 AI는 금융 기관이 규제 요구 사항보다 앞서고 재정적 위험을 완화하도록 돕는다.

④ 새로운 비즈니스 기회

AI를 통해 은행은 새로운 트렌드를 식별하고, 미개척 시장을 탐색하며, 새로운 제품 및 서비스를 개발할 수 있다. AI 기반 분석을 활용해 금융 기관은 미래 시장 움직임과 고객 요구를 더 잘 예측해 새로운 영역에서 성장 기회를 창출할 수 있다.