은행은 ChatGPT로 무엇을 하고 있나요?
은행 산업에 인공지능(AI)이 도입되면서 고객 서비스, 리스크 관리, 전반적인 금융 운영이 크게 변화했습니다. 주목할 만한 예는 다음과 같습니다. JP모건 체이스, 이상 200,000명의 직원AI 도구를 적극적으로 활용하고 있습니다. 생산성과 고객 상호 작용을 향상시킵니다.
마찬가지로, BBVA 가 채택한 3,300 ChatGPT 엔터프라이즈 라이선스, 와 함께 직원 수 80% 는 ChatGPT를 통해 매주 2시간 이상을 절약하여 다양한 부서에서 효율성을 개선하고 있다고 보고했습니다. 이러한 발전은 은행 부문을 혁신하는 데 있어 AI의 중추적인 역할을 강조합니다.
에서 InvestGlass, 를 통해 AI 도입에 대한 고객들의 다양한 행동을 관찰했습니다. 은행은 ChatGPT를 다음과 같은 용도로 활용할 수 있습니다. 향상된 고객 지원, 사기 탐지, 신용 승인 프로세스, 개인 맞춤형 자산 관리, 규정 준수 모니터링, 및 위험 관리. 금융 기관은 전략적으로 AI를 구현함으로써 효율성을 개선하고 비용을 절감하며 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
금융 분야에서 ChatGPT의 미래는 어떻게 될까요?
머신러닝과 자연어 처리의 힘을 활용하는 ChatGPT는 고객 경험을 재정의하는 데 중추적인 역할을 해왔습니다. 단순히 사용자 문의에 대해 사람과 같은 응답을 생성하거나 정확한 고객 지원을 제공하는 것이 아닙니다. 이는 비즈니스 경영진이 CX(고객 경험)를 인식하는 방식을 혁신하고 고위 경영진이 다음과 같은 역할을 충분히 이해하는 방식에 관한 것입니다. 디지털 뱅킹 AI. 최근 응답자들은 AI 사용률이 유로존 평균의 절반을 훨씬 뛰어넘는다고 답해 빠르게 도입되고 있음을 알 수 있습니다.
첫 번째 테스트는 개방형 AI 채팅 GPT로 진행했습니다. 물론 여기에는 데이터가 미국 기반 서버로 전송되기 때문에 잠재적인 위험이 있습니다. 따라서 많은 고객들이 시스템 CRM 내부에서 ChatGPT를 사용하는 것을 꺼려했습니다. PMS. 현재 자체 구내에서 솔루션을 추가하고 있기 때문에 인공 지능 안전하게 사용할 수 있습니다. 금융 기관 는 서버에서 직접 LLM을 호스팅하는 것이 좋습니다.
은행은 어떻게 고객 데이터를 보호할 수 있을까요?
금융 기관은 특히 다음과 같은 영역에서 리스크 관리에 항상 주의를 기울이고 있습니다. 자금 세탁 방지, 사기 탐지, 잠재적 위험 요소 식별 등 은행은 ChatGPT와 그 기반 기술을 활용하여 사용자 거래를 모니터링하고 데이터를 분석하며 잠재적인 규정 위반을 식별할 수 있습니다. 또한 은행은 ChatGPT와 같은 가상 비서를 사용하여 불만족스러운 고객 응대를 줄이고 정확하고 유능한 답변을 보장함으로써 값비싼 벌금을 피할 수 있습니다. 단순한 보안 제공이 아닌 업무 간소화 운영 및 잠재적 위험 관리. 생성 언어 도구를 활용하기 위해 먼저 InvestGlass 하드 코딩 규칙 또는 소프트 코드 없음으로 의도를 실행합니다. 은행이 사용하는 자동화 도구 자체적으로 사용자 정의할 수 있습니다. 궁극적으로 로컬 서버 고객 데이터만 호스팅할 수 있습니다.
ChatGPT가 은행 수익성에 어떤 영향을 미치나요?
가상 비서는 광범위한 뱅킹 AI의 한 측면으로서 은행 업무가 보다 효율적으로 운영될 수 있도록 지원합니다. 계좌 잔액 조회, 거래 내역 확인, 금융 뉴스 업데이트와 같은 일상적인 업무가 신속하게 처리되므로 고객 서비스 담당자는 더 복잡한 업무에 집중할 수 있습니다. 이를 통해 대규모 고객 지원팀을 유지하기 위한 간접비를 절감할 수 있을 뿐만 아니라 보다 개인화된 고객 서비스를 제공하여 사용자의 재무 상태를 개선할 수 있습니다.
우리는 다음과 같이 믿습니다. 은행 거래 모니터링 는 여전히 하드코딩된 자동화가 될 것입니다. 하지만 사용자 거래 모니터링과 잠재적 위험은 머신 러닝 알고리즘을 통해 개선할 수 있습니다.
어떻게 로봇 프로세스 자동화 금융 산업에 영향을 미치나요?
보고서에 따르면 은행 부문의 RPA는 2025년까지 1조 4천억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 또한 은행 업계는 RPA와 함께 AI 기술을 활용하여 복잡한 업무에 자동화를 구현할 수 있습니다. 의사 결정 뱅킹 프로세스 사기 탐지 및 자금 세탁 방지와 같은 기능을 제공합니다.
금융 기관의 고객 서비스 향상
금융 기관은 계좌 세부 정보, 신청 상태, 잔액 조회 등 다양한 주제를 아우르는 수많은 쿼리를 매일 관리합니다. 금융 기관의 은행의 도전 과제 지연을 최소화하면서 이러한 문의를 처리하는 데 있습니다. 딜로이트의 설문조사에 따르면 지난 12개월 동안 제품 관련 문의를 위해 챗봇을 사용한 고객 중 80% 이상이 재사용 의향이 없다고 답했습니다. 또한 46%는 오프라인 지점과의 상호작용을 선호한다고 답했습니다. 로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 표준화된 프로세스를 자동화하여 실시간 응답을 제공함으로써 응답 시간을 크게 단축하여 이러한 문제를 혁신적으로 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이는 쿼리 해결 시간을 단축할 뿐만 아니라 인적 자원이 더 긴급한 업무에 집중할 수 있도록 해줍니다. 인공 지능으로 강화된 RPA는 분별력이 필요한 쿼리를 능숙하게 처리합니다. 챗봇 자동화는 자연어 처리 기능을 통해 봇이 사람과 같은 방식으로 고객 대화를 이해하고 응답할 수 있도록 지원합니다.
은행업의 규제 준수
경제 프레임워크 내에서 은행의 중추적인 역할은 다양한 규정 준수 의무를 엄격하게 준수할 것을 요구합니다. 2016년에 실시된 Accenture 설문조사에 따르면 참여자의 상당수인 73%가 RPA를 규정 준수 영역에서 혁신적인 도구로 인식하고 있는 것으로 나타났습니다. 끊임없이 작동하는 RPA 생산성 향상 완벽한 정밀도를 보장하는 동시에 규정 준수 프로세스의 품질을 개선합니다.
미지급금 및 운영 효율화
은행 업무의 미지급금 영역은 반복성이 특징입니다. 이는 공급업체 정보의 추출, 확인 및 후속 처리를 의무화합니다. 로보틱 프로세스 자동화, 에 광학 문자 인식(OCR) 기술을 추가하여 이 과정을 간소화합니다. OCR은 디지털 또는 실물 양식에서 공급업체 세부 정보를 식별하고 이 데이터를 RPA 시스템에 제공하며, 이 시스템은 확인을 거쳐 결제를 처리합니다. 불일치하는 경우 RPA 시스템은 관련 임원에게 경고를 보냅니다.
간소화된 신용카드 및 모기지 대출 처리
과거에는 신용카드 신청 처리를 완료하는 데 몇 주가 걸리는 고된 작업이었습니다. 이렇게 오랜 시간이 걸리니 고객 만족도와 은행 지출 모두에 악영향을 미쳤습니다. 하지만 RPA를 도입한 후 이 기간이 단 몇 시간으로 단축되었습니다. RPA는 여러 시스템과의 동시 상호 참조를 통해 필요한 서류를 확인하고, 배경 및 신용 조사를 수행하며, 정해진 기준에 따라 결정을 내립니다. 마찬가지로 미국에서는 모기지 대출 처리에 평균 약 50~53일이 소요되며, 여러 단계를 거칩니다. RPA를 사용하면 이 프로세스의 기간을 획기적으로 단축하여 잠재적인 병목 현상을 최소화할 수 있습니다.
위험 관리 및 사기 탐지
디지털 시대에 은행은 사기 행위의 전방위적인 위협과 씨름하고 있습니다. 모든 거래를 모니터링하여 잠재적인 부정 행위를 식별하는 것은 어려운 일입니다. 실시간 감시 기능을 갖춘 RPA는 비정상적인 거래 패턴을 식별하고 플래그를 지정하며, 경우에 따라서는 예방 조치를 구현하여 사기 행위를 방지할 수도 있습니다.
KYC 프로세스 및 총계정원장 관리 간소화
그리고 고객 파악(KYC) 절차는 일반적으로 고객 심사를 위해 상당한 인력을 고용하는 은행에게 있어 타협할 수 없는 문제입니다. 수작업 프로세스의 방대함을 고려할 때, 많은 은행이 효율적이고 정확한 KYC 절차를 위해 RPA로 전환했습니다. 마찬가지로 은행은 총계정 원장을 꼼꼼하게 관리해야 하는데, 이 작업은 서로 다른 레거시 시스템에 의존하기 때문에 오류가 발생할 가능성이 높습니다. RPA는 기술에 구애받지 않고 다양한 시스템의 데이터를 통합하여 정확성을 보장합니다.
RPA를 통한 보고서 생성, 계정 관리 및 언더라이팅의 혁신
RPA의 다재다능함은 자동화된 보고서 생성으로 확장되어 오류 없이 신속하게 문서를 작성할 수 있습니다. 계좌 관리, 특히 폐쇄가 필요한 시나리오에서 RPA는 계좌를 효율적으로 추적하고 알림을 자동화하며 특정 상황에서 폐쇄를 촉진할 수도 있습니다. 금융 거래 위험을 평가하는 복잡한 절차인 언더라이팅은 RPA를 통해 크게 최적화되어 수작업 오류와 편견을 줄이고 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있게 되었습니다.
현금 수금, 입금 및 계좌 개설 최적화
현금 수금 및 입금의 측면에는 수많은 과제가 있습니다. RPA는 기록을 중앙 집중화하고 거래 보안을 강화하여 전례 없는 효율성을 제공합니다. 전통적으로 오랜 시간이 걸리던 계좌 개설 절차가 RPA를 통해 신속하게 처리되어 대출 프로세스가 빨라지고 규제 규정을 준수할 수 있습니다.
결론적으로, 은행 업무에 RPA를 통합하면 광범위한 인적 자원의 필요성을 줄이면서 운영을 강화할 수 있는 잠재력을 확인할 수 있습니다. 프라이스워터하우스쿠퍼스에서 금융 부문을 대상으로 실시한 설문조사에서도 이러한 변화를 확인할 수 있습니다: 응답자의 30%가 점진적으로 RPA를 도입하고 있으며, 많은 기업이 전사적으로 도입하는 방향으로 나아가고 있습니다.
은행에서 개인화된 금융 자문과 고객 문의를 제공하기 위해 InvestGlass를 어떻게 활용하고 있나요?
인베스트글래스와 ChatGPT의 결합은 은행이 개인화된 금융 조언을 제공할 수 있는 강력한 조합입니다. AI 도구는 고객 데이터를 분석하여 향후 고객 행동과 재무 목표에 대한 인사이트를 제공하고 개인화된 금융 상품 개발까지 지원합니다. 은행은 생성 언어 도구를 활용하여 개인화된 금융 조언을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 맞춤형 금융 조언을 제공함으로써 고객이 보다 정보에 입각한 금융 결정을 내릴 수 있도록 지원할 수 있습니다.
이 시스템을 통해 이제 투자일임형 포트폴리오 관리를 원하는 고객에게 자문형 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다. 이전에는 InvestGlass SA와 같은 도구가 없었다면 고객 데이터를 분석하기 어려웠기 때문에 이러한 서비스를 제공할 수 없었을 것입니다. InvestGlass는 모든 데이터를 통합합니다. CRM + PMS + KYC + 투자를 통해 이전과는 전혀 다른 맞춤형 금융 조언을 제공합니다.
인베스트글래스와 ChatGPT를 통한 자동화 혁명
첨단 자동화 기능을 갖춘 인베스트글래스는 다각적인 방식으로 은행 부문에 혁신을 일으키고 있습니다. 은행은 생성 언어 도구를 활용하여 탁월한 효율성으로 개인화된 고객 서비스를 제공할 수 있습니다. 인베스트글래스가 제공하는 자동화된 고객 서비스는 인간 고객 서비스 담당자에게만 의존하는 대신 은행 이용자가 가질 수 있는 계좌 문의를 신속하고 정확하게 처리합니다. 간단한 계좌 잔액 조회부터 복잡한 투자 조언까지 다양한 서비스를 제공하여 전반적인 고객 경험을 향상시킵니다.
AI는 은행을 지원하거나 고객 서비스 및 지원을 예측하는 데 사용될 수 있습니다. “다음에 누구를 부를 것인가...투자 아이디어를 표현하는 방법...
또한 InvestGlass는 다양한 측면에서 은행을 지원합니다. 개별 사용자의 니즈에 맞춘 맞춤형 금융 상품을 개발하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 잠재적인 규정 위반을 식별하는 데 중요한 역할을 합니다. 글로벌 금융의 복잡성이 날로 증가함에 따라 리스크 관리 AI를 통해 은행 거래를 모니터링하고 잠재적 사기를 식별하며 규정을 준수하는 능력은 필수적입니다. 이는 고위 경영진이 복잡한 규제의 미로를 충분히 이해하고 탐색하고자 할 때 특히 중요합니다.
InvestGlass의 자동화를 통합함으로써 재무 설계사는 일상적인 업무 대신 개인 맞춤형 자산 관리 서비스 제공과 같은 보다 미묘한 역할에 집중할 수 있습니다. 이처럼 기술과 사람의 손길이 완벽하게 결합되어 효율적인 고객 서비스를 제공할 뿐만 아니라 고객의 문의를 정확하게 처리하고 신뢰를 구축함으로써 사용자의 재무 상태를 개선하기 위해 노력합니다.
결론적으로 고객 데이터에서 시작됩니다.
끊임없이 진화하는 글로벌 금융 업계의 환경 속에서 ChatGPT와 같은 첨단 기술의 통합은 더 이상 사치가 아닌 필수가 되었습니다. 은행과 금융 기관이 고객 경험을 개선하고 운영을 간소화하며 리스크 관리를 강화하기 위해 노력함에 따라 ChatGPT와 같은 AI 도구를 활용하는 것이 무엇보다 중요해졌습니다. 이제 은행은 InvestGlass와 같은 플랫폼과 결합하여 효율적일 뿐만 아니라 고도로 개인화된 서비스를 제공할 수 있는 독보적인 역량을 갖추게 되었습니다.
인베스트글래스는 새로운 서비스, 더 나은 금융 업무, 향상된 미래 은행 사용자 경험으로 글로벌 뱅킹 영역이 확장될 것이라고 믿습니다. 소규모 은행은 인간과 같은 대응과 잠재적 위험 요소 감소를 통해 많은 금융 서비스를 제공할 것입니다.
새로운 뱅킹의 시대, 인공지능 기반 솔루션이 고객과의 상호작용, 금융 자문, 은행 운영의 본질을 재정의하는 곳입니다. 미래를 바라볼 때 이러한 혁신을 수용하는 것은 의심할 여지 없이 성공적이고 현대적이며 미래 지향적인 금융 기관의 초석이 될 것입니다.