작성자 InvestGlass에 의해 6 12월 2024에 작성됨.

AI 은행 구축하기: 미래에 대비한 금융 서비스를 위한 모범 사례

AI 은행을 구축한다는 것은 첨단 기술을 통합하여 고객 만족도를 높이고, 서비스를 개선하고, 보안을 강화하고, 경쟁력을 유지하는 것을 의미합니다. 이 문서에서는 AI 구현, 고객 데이터 활용, 리스크 관리 강화 등을 위한 모범 사례를 살펴봅니다.

주요 내용

은행권에서 성공적인 AI 구현은 강력한 데이터 인프라, 고급 보안 조치, 지속적인 개선 노력에 달려 있습니다.
AI는 고객 데이터와 예측 분석을 활용하여 개인화된 뱅킹 경험을 향상하는 동시에 높은 수준의 데이터 개인정보 보호 및 보안을 유지합니다.
은행과 핀테크 기업 간의 협업은 AI 기술을 발전시키고 과제를 해결하며 은행 부문에서 효과적인 구현을 보장하는 데 필수적입니다.

인베스트글래스를 사용하여 뱅킹에서 AI를 구축하는 방법은?

InvestGlass는 머신러닝 모델, 대규모 언어 모델, 고급 분석을 활용하여 디지털 혁신을 주도하고 은행 운영 방식을 재편함으로써 AI 우선 은행을 구축하는 데 중추적인 역할을 할 수 있습니다. 은행은 데이터 과학 도구로 방대한 양의 행동 데이터와 비정형 데이터를 분석하여 고객 참여를 강화하고, 사업부를 최적화하며, 운영 비용을 절감하면서 매출 성장을 달성할 수 있습니다. 이러한 AI 기반 접근 방식을 통해 조직은 전례 없는 속도로 일상적인 업무를 처리하고, 규제 요건을 충족하며, 이상 징후를 감지하여 은행의 리스크 프로필을 보호할 수 있습니다. 골드만삭스와 같은 선도 기업의 혁신에서 영감을 얻은 은행은 운영을 간소화하고 효율성을 개선하며 다른 은행이 직면한 문제를 해결할 수 있습니다. InvestGlass와 같은 AI 도구에 대한 투자는 변화하는 은행 트렌드에 적응하는 은행의 능력을 변화시켜 궁극적으로 기존 금융 시스템을 혁신과 규제 준수의 균형을 이루는 민첩한 고객 중심 모델로 전환할 수 있게 해줍니다.

AI 우선 은행을 위한 인베스트글래스 기능의 장점은 무엇인가요?

스마트 에이전트

실시간 행동 데이터와 선호도를 기반으로 개인화된 추천을 제공하여 고객 참여를 강화합니다.
대규모 언어 모델과 머신 러닝 모델을 활용하여 고객 상호작용을 분석함으로써 더 빠르고 정확한 응답이 가능합니다.
전례 없는 속도와 정확성으로 일상적인 자문 작업을 자동화하여 운영 비용을 절감합니다.
교차 판매 및 상향 판매 기회를 개선하여 매출 성장에 기여합니다.

MIFID 및 LSFIN 피들그를 위한 규칙 기반 엔진

규제 요건 준수를 간소화하여 위험과 처벌을 줄입니다.
투자 적합성 검사를 자동화하여 은행의 위험 프로필과 고객 니즈에 맞는 추천을 보장합니다.
진화하는 규제 환경에 적응할 수 있는 맞춤형 규칙을 제공하여 은행이 변화하는 금융 정책에 앞서 나갈 수 있도록 지원합니다.
수작업을 줄이고 사업부 전반에서 일관된 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

승인 프로세스 자동화

부서 간 워크플로우를 간소화하여 제품, 거래 또는 고객 요청에 대한 승인 지연을 줄입니다.
다단계 승인 프로세스를 자동화하고 운영 비용을 절감하여 운영 효율성을 높입니다.
사전 정의된 규칙을 통합하여 규제 요건을 충족함으로써 규정 준수를 보장합니다.
반복적인 승인 단계를 자동화하여 팀이 전략적 업무에 집중할 수 있습니다.

KYC 자동화

고객 파악 프로세스를 디지털화 및 자동화하여 고객 온보딩을 가속화합니다.
방대한 양의 비정형 데이터를 분석하여 신원을 확인하고 고객 적합성을 평가합니다.
규정 준수 확인의 정확성을 개선하여 AML 또는 KYC 규정 미준수로 인한 벌금 위험을 줄입니다.
더 빠른 온보딩으로 고객 경험을 향상하고 신뢰를 개선하며 고객 참여를 촉진합니다.

InvestGlass는 은행이 이러한 도구를 시스템에 통합하여 보다 효율적으로 운영할 수 있도록 지원하므로, 조직은 최소한의 투자로 규제 요구 사항을 충족하고 고객 만족도를 높이며 디지털 혁신을 추진할 수 있습니다.

뱅킹 부문에서 AI를 위한 기반 마련

은행에서 성공적인 AI를 구현하려면 강력한 데이터 인프라와 엄격한 데이터 보안 조치가 필요합니다. 클라우드 기반 시스템에 투자하면 금융 기관은 배포 속도, 유연성, 규제 준수를 개선할 수 있습니다. 클라우드 기술은 방대한 데이터 세트를 신속하고 효율적으로 분석할 수 있게 함으로써 AI 통합을 지원합니다. 데이터 보안은 은행 부문에서 은행이 가장 중요하게 생각하는 또 다른 요소입니다. AI 기술은 민감한 고객 정보를 다루기 때문에 고급 보안 조치에 대한 투자가 필요합니다. 강력한 데이터 보안이 부족하면 침해 및 데이터 유출의 위험이 높아져 은행의 평판과 고객 신뢰에 해를 끼칠 수 있습니다. 은행에서 AI 솔루션을 위한 견고한 기반에는 지속적인 개선과 적응을 위한 노력이 포함됩니다. 은행은 진화하는 금융 기술에 발맞춰 AI 시스템을 정기적으로 업데이트하고 개선해야 합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 AI 은행이 효율적이고 안전하며 변화하는 규제 표준을 준수할 수 있도록 보장합니다.

개인화된 뱅킹을 위한 고객 데이터 활용

AI 통합을 통해 은행은 데이터 사일로를 해체하고 개인화된 뱅킹 경험을 위한 기반을 마련할 수 있습니다. 개인화된 뱅킹은 광범위한 데이터 분석을 통해 개별 고객의 요구와 행동을 이해하는 데 달려 있습니다. 고객 데이터를 활용하면 은행은 맞춤형 상품을 개발하고 마케팅 다양한 고객 세그먼트를 위한 전략을 수립합니다. 이 과정에서 예측 분석은 필수적입니다. AI 툴은 과거 행동을 기반으로 미래의 고객 니즈를 예측하여 가상 상담원이 적시에 적절한 조언을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, AI 시스템은 여행이 잦은 고객에게 여행 관련 금융 상품을 추천하여 참여도와 만족도를 높일 수 있습니다. 자연어 처리(NLP)는 챗봇과 가상 비서를 통해 고객의 문의를 이해하고 즉각적인 지원을 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 효과적인 개인화를 위해서는 금융 기관의 높은 데이터 프라이버시 및 보안 표준이 요구됩니다. 고객은 자신의 데이터가 책임감 있게 사용된다는 것을 신뢰해야 합니다. 강력한 데이터 보호 조치는 은행이 신뢰를 구축하고 유지하여 고객 만족도를 높이고 장기적인 관계를 구축하는 데 도움이 됩니다.

AI 기술을 통한 리스크 관리 강화

AI 기술은 리스크 관리에 큰 영향을 미칩니다. AI는 위험 평가, 규정 준수 모니터링, 의사 결정 프로세스를 자동화하여 은행의 리스크 관리를 개선합니다. AI 시스템은 과거 데이터를 분석하여 기존 방식으로는 간과할 수 있는 패턴을 파악함으로써 신용 리스크를 보다 정확하게 평가할 수 있습니다. 의사 결정 트리와 같은 머신러닝 기술은 복잡한 시나리오에 대한 명확한 의사 결정 규칙을 제공함으로써 신용 리스크 모델을 개선합니다. 이러한 정확성은 은행이 더 많은 정보를 바탕으로 대출 및 투자 결정을 내리는 데 도움이 되며, 채무 불이행과 부실 투자 위험을 줄여줍니다. 고급 AI 기반 솔루션은 변수 선택과 세분화를 개선하여 리스크 관리의 모델링 정확도를 높입니다. 이러한 기술은 광범위한 데이터 세트를 처리하여 의사결정을 최적화하고 전반적인 리스크 관리 프레임워크를 개선합니다.

AI를 활용한 사기 탐지 및 예방

은행 업무에서 사기 탐지 및 예방은 매우 중요하며, AI 기술은 이 영역에서 매우 유용합니다. AI 시스템은 거래 데이터와 고객 행동을 분석하여 금융 사기를 방지하고 신용카드 사기 및 자금 세탁에 적시에 개입할 수 있도록 지원합니다. 기능 엔지니어링과 이상 징후 탐지 기술은 AI가 합법적인 거래와 사기 거래를 구별하는 데 도움이 됩니다. 생성형 AI는 비정상적인 거래 패턴을 식별하여 실시간 사기 탐지를 개선하고 대응 시간을 크게 단축합니다. AI 모델의 공정성과 효율성을 보장하려면 은행은 다양한 데이터 세트를 사용하고 고품질의 학습 데이터를 유지해야 합니다. 이러한 접근 방식은 편견을 최소화하고 사기 탐지 시스템의 정확도를 극대화합니다.

가상 어시스턴트를 통한 고객 상호 작용 개선

AI 기반 가상 비서가 은행 업무에서 고객과의 상호작용을 혁신하고 있습니다. 이러한 챗봇은 자연어 처리를 활용하여 고객의 문의를 이해하고 개인화된 대화와 연중무휴 지원을 제공하여 고객 만족도를 크게 높일 수 있습니다. 고급 인공 지능 기술을 통해 챗봇은 복잡한 쿼리에 응답하여 운영 효율성을 개선함으로써 고객과 직원 모두에게 혜택을 줄 수 있습니다. 하지만 이러한 시스템을 통합하는 데에는 어려움이 따릅니다. 고객 응대 시스템은 규제 표준을 준수하고 원활한 통합과 최적의 성능을 보장할 수 있도록 신중하게 설계되어야 합니다. 멀티모달 AI 기술은 다양한 커뮤니케이션을 가능하게 하여 고객 경험을 풍부하게 하고 고객 서비스에 대한 새로운 표준을 제시합니다.

고객 경험 향상을 위한 제너레이티브 AI 솔루션

제너레이티브 AI는 개인화된 콘텐츠를 생성하고 고객 서비스 챗봇을 현대화하여 고객 경험을 향상시킵니다. 이러한 AI 모델은 개인화된 콘텐츠를 빠르게 생성하여 단 몇 분 만에 100개 이상의 광고를 제작함으로써 고객과의 상호 작용을 크게 향상시킬 수 있습니다. 고객 서비스 챗봇의 제너레이티브 AI 현대화는 만족도를 높이고 운영 비용을 절감합니다. 상담사는 제너레이티브 AI의 효율성 덕분에 일상적인 업무에 소요되는 시간을 최대 65%까지 줄일 수 있습니다. NVIDIA NeMo 및 Riva와 같은 도구는 은행이 효과적인 생성 AI 모델을 구축하여 고객 서비스 역량을 강화하는 데 도움이 됩니다.

자산 관리에서 AI의 역할

AI는 생산성을 높이고 고객 서비스를 개인화하여 자산 관리를 크게 혁신합니다. AI 기반 재무 계획은 개인 및 시장 변화에 적응하여 개별 상황에 따라 맞춤형 조언을 제공합니다. 이러한 개인화는 고객이 재무 목표를 보다 효과적으로 달성할 수 있도록 도와줍니다. AI 시스템은 데이터를 신속하게 분석하고 시장 동향을 예측하며 고객 커뮤니케이션을 개선합니다. 로보 어드바이저와 같은 자동화된 도구는 저렴한 비용으로 투자 가이드를 제공하므로 더 많은 사람들이 자산 관리에 접근할 수 있습니다. 기업들이 AI에 막대한 투자를 하면서 2027년에는 자산 관리 분야에서 AI가 관리하는 자산이 1조 4,000조 6천억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

미래를 위한 준비: 양자 AI와 그 이후

미래를 내다볼 때, 양자 AI는 은행업의 판도를 바꿀 기술로 부상하고 있습니다. 양자 AI는 은행에 더 빠른 데이터 분석, 강화된 보안, 경쟁 우위를 제공합니다. 이 기술은 민감한 고객 데이터를 보호하기 위해 양자 내성 암호화 알고리즘을 개발하는 데 매우 중요합니다. 은행권에서 제너레이티브 AI를 얼리 어답터로 도입하면 22~30%의 생산성 향상을 기대할 수 있습니다. JPMorgan은 양자 AI의 발전에 적응하기 위해 전 세계적으로 28개의 직책을 채우는 양자 채용팀을 채용하고 있습니다. 은행업에서 제너레이티브 AI의 영향력은 1조 4,000억 달러에 달할 것으로 예상되며, 그 엄청난 잠재력을 강조하고 있습니다.

AI 거버넌스 및 규제

은행 부문에서 AI가 점점 더 널리 보급됨에 따라 거버넌스와 규제가 중요한 관심사가 되고 있습니다. 금융 기관은 AI 시스템이 투명하고 설명 가능하며 공정하게 운영되어야 하며, GDPR 및 CCPA와 같은 규정을 준수해야 합니다. 이러한 규정은 엄격한 데이터 개인정보 보호 및 보호 표준을 의무화하여 고객 데이터를 책임감 있게 처리하도록 보장합니다. 은행 업무에서 책임감 있는 AI 사용을 안내하기 위해 AI 거버넌스 프레임워크가 개발되고 있습니다. 이러한 프레임워크는 AI 모델 사용, 데이터 관리, 리스크 관리 등 다양한 측면을 다룹니다. 연방준비제도와 유럽은행감독청과 같은 규제 기관에서는 위험 관리, 데이터 품질, 모델 검증에 대한 요건을 강조하는 은행권 AI 사용에 대한 가이드라인을 발표하고 있습니다. 은행은 또한 AI 시스템의 보안과 복원력을 확보해야 합니다. 사이버 공격과 데이터 유출을 방지하고 민감한 고객 정보를 보호하려면 적절한 제어가 필요합니다. 이러한 거버넌스 및 규제 표준을 준수함으로써 금융 기관은 고객 및 규제 기관과 신뢰를 구축하여 윤리적이고 효과적인 AI 기술 사용을 보장할 수 있습니다.

AI 인재 및 기술

은행권에서 AI 사용이 증가함에 따라 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, AI 연구원을 비롯한 AI 인재와 기술에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 금융 기관들은 최고의 인재를 유치하고 유지하기 위해 경쟁력 있는 급여와 혜택을 제공하며 최고의 AI 인재를 확보하기 위한 경쟁을 벌이고 있습니다. 이러한 수요에 대응하기 위해 은행은 기존 인력의 역량을 강화하고 차세대 AI 리더를 양성하기 위한 AI 훈련 및 교육 프로그램을 개발 중입니다. 이러한 프로그램은 강력한 인재 파이프라인을 구축하고 직원들이 AI 기술을 효과적으로 활용하는 데 필요한 기술을 갖추도록 하는 데 필수적입니다. AI 인재 확보는 AI 활용에서 경쟁 우위를 유지하고자 하는 은행의 핵심 과제가 되고 있습니다. 이러한 과제를 극복하기 위해 은행들은 대학 및 연구 기관과 협력하여 AI 연구 및 개발 프로그램을 개발하고 있습니다. 이러한 파트너십은 혁신을 촉진할 뿐만 아니라 최고의 AI 인재를 은행 부문으로 유치하는 데도 도움이 됩니다.

AI와 금융 포용성

AI는 특히 금융 서비스에 대한 접근이 제한적인 신흥 시장에서 금융 포용성을 개선하는 데 중추적인 역할을 하고 있습니다. AI 기반 챗봇과 가상 비서가 소외된 지역사회에 금융 교육과 조언을 제공하여 정보에 입각한 금융 결정을 내릴 수 있도록 돕고 있습니다. 전통적인 신용 기록이 없는 개인과 중소기업에 신용을 제공하기 위해 AI 기반 신용 평가 모델이 개발되고 있습니다. 이러한 모델은 대체 데이터 소스를 분석함으로써 신용도를 보다 정확하게 평가하여 금융 시스템에서 배제되었던 사람들에게도 신용을 제공할 수 있습니다. 은행 계좌가 없는 사람들에게 금융 서비스를 제공하는 데도 AI 기반 모바일 결제 시스템이 사용되고 있습니다. 이러한 시스템은 모바일 기기를 통한 거래와 재무 관리를 용이하게 하여 은행 업무에 대한 접근성과 편의성을 높여줍니다. 또한 자금 세탁이나 테러 자금 조달과 같은 금융 범죄를 탐지하고 예방하는 데도 AI가 활용되고 있습니다. AI는 보안 조치를 강화함으로써 더 안전하고 신뢰할 수 있는 금융 환경을 조성하여 금융 포용을 촉진하는 데 도움을 줍니다.

AI와 지속 가능성

AI는 특히 기후 변화와 환경 리스크 관리 분야에서 은행 부문의 지속가능성을 증진하는 데 활용되고 있습니다. AI 기반 리스크 관리 시스템은 기후 변화 및 삼림 벌채와 같은 환경 리스크를 식별하고 관리하는 데 사용되고 있습니다. 이러한 시스템을 통해 은행은 환경적 요인이 운영에 미치는 영향을 평가하고 정보에 입각한 의사결정을 내려 위험을 완화할 수 있습니다. 지속 가능성 성과에 대한 투명성과 책임성을 제공하기 위해 AI 기반 지속 가능성 보고 시스템이 개발되고 있습니다. 이러한 시스템은 은행이 환경에 미치는 영향을 추적하고 보고하여 지속가능성 표준 및 규정을 준수할 수 있도록 도와줍니다. 투자자에게 지속 가능한 투자 옵션을 제공하기 위해 AI 기반의 지속 가능한 투자 플랫폼도 활용되고 있습니다. 환경, 사회, 거버넌스를 분석하여(ESG) 데이터를 통해 투자자가 지속 가능성 목표에 부합하는 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 또한, AI는 그린워싱을 감지하고 방지하여 기업의 지속가능성 주장이 진정성 있고 검증 가능한지 확인하는 데 사용되고 있습니다. 이는 은행 부문의 투명성과 신뢰를 증진하여 보다 지속 가능한 관행과 투자를 장려합니다. 은행은 AI를 업무에 통합함으로써 지속가능성 노력을 강화할 뿐만 아니라 더욱 지속 가능하고 탄력적인 금융 시스템에 기여할 수 있습니다.

AI 발전을 위한 핀테크 기업과의 파트너십

은행과 핀테크 기업 간의 협업은 은행 업계의 AI 기술 발전을 위해 필수적입니다. 핀테크 기업은 민첩성과 혁신을 가져오고 은행은 업계 지식과 규제 전문성을 제공합니다. 성공적인 파트너십을 통해 은행은 핵심 시스템을 대대적으로 개편하지 않고도 새로운 서비스를 도입할 수 있습니다. 성공적인 협업과 효과적인 AI 구현을 위해서는 레거시 시스템과 같은 문제를 해결하는 것이 필수적입니다. 핀테크 기업의 최첨단 AI 도구를 활용하면 은행은 빠르게 진화하는 기술 환경에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

AI 구현의 과제 극복하기

은행에서 AI를 구현하는 데에는 여러 가지 어려움이 따릅니다. 은행은 규정을 준수하면서 민감한 고객 정보를 보호해야 하므로 데이터 프라이버시가 주요 관심사입니다. 규제 환경을 탐색하려면 편향된 AI 결과를 피하기 위해 투명성과 윤리 표준 준수가 필요합니다. AI 모델의 설명 가능성을 높이는 것은 고객 및 규제 기관과의 신뢰를 구축하는 데 매우 중요합니다. AI와 레거시 시스템을 통합하는 데는 상당한 어려움이 따르며, 종종 인프라와 소프트웨어에 상당한 투자가 필요합니다. AI를 효과적으로 통합하고 복잡한 문제를 해결하려면 법률 및 기술 전문가를 포함한 여러 팀 간의 협업이 필요합니다. AI 구현을 위해서는 기술 격차를 해소하는 것이 중요합니다. 은행은 새로운 기술을 포용하는 문화를 조성하고 직원 교육에 투자해야 합니다. 성능을 유지하고 예기치 않은 동작을 방지하려면 AI 시스템에 대한 지속적인 모니터링과 유지 관리가 중요합니다.

요약

뱅킹에 AI를 통합하는 것은 단순한 트렌드가 아니라 미래를 대비하기 위한 필수 요소입니다. 고객과의 상호작용 및 리스크 관리 강화부터 사기 방지 및 개인화된 자산 관리에 이르기까지 AI 기술은 다양한 이점을 제공합니다. 은행은 기반을 마련하고, 고객 데이터를 활용하고, 구현 과제를 극복함으로써 AI의 잠재력을 최대한 활용하고 진화하는 금융 환경에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

뱅킹에 AI를 통합하기 위한 초기 단계는 무엇인가요?

AI를 은행 업무에 통합하려면 강력한 데이터 인프라를 구축하고, 클라우드 기반 시스템에 투자하며, 강력한 데이터 보안을 보장해야 합니다. 이러한 기본 단계는 AI 기술을 성공적으로 구현하는 데 도움이 됩니다.

AI는 은행 업무에서 고객과의 상호작용을 어떻게 향상시킬 수 있을까요?

AI는 가상 비서와 챗봇을 활용하여 개인화된 대화와 24시간 지원을 제공함으로써 은행 업무에서 고객과의 상호 작용을 개선하여 고객 만족도를 크게 향상시킵니다.

리스크 관리에서 AI는 어떤 역할을 하나요?

AI는 위험 평가 및 규정 준수 모니터링을 자동화하여 신용 위험 평가의 정확성을 향상시킴으로써 위험 관리를 크게 향상시킵니다. 이는 더 많은 정보에 기반한 의사 결정 프로세스로 이어집니다.

AI는 사기 탐지 및 예방에 어떻게 사용되나요?

AI는 거래 데이터와 고객 행동을 분석하여 사기 행위를 나타내는 패턴과 이상 징후를 식별함으로써 사기 탐지 및 예방에 활용됩니다. 이 기술을 통해 보안 조치를 강화하고 사기 거래에 적시에 대응할 수 있습니다.

AI 발전을 위해 핀테크 기업과 파트너십을 맺으면 어떤 이점이 있나요?

핀테크 기업과의 파트너십을 통해 은행은 성공적인 AI 구현에 필요한 민첩성과 혁신을 확보하고, 은행의 업계 지식과 규제 전문성을 활용하여 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 이러한 협력은 AI 기술을 효과적으로 발전시키기 위한 강력한 프레임워크를 구축합니다.

AI 은행 구축