은행 AI를 준비하는 방법: 실용적인 가이드

InvestGlass를 통해 은행 AI를 준비하려면 먼저 현재 기술, 데이터 품질, 직원의 전문성을 평가해야 합니다. 이 가이드는 이러한 영역을 평가하고 강력한 AI 전략을 구축하여 은행 AI를 준비하는 방법에 대한 실용적인 단계를 제공합니다. 인프라를 개선하고, 데이터를 효과적으로 관리하고, 은행 업무에 성공적인 AI 통합을 위해 팀을 교육하는 방법을 배울 수 있습니다.

주요 내용

• 은행은 기술 인프라, 데이터 품질, 직원 전문성 평가를 통해 현재의 AI 준비 상태를 평가하여 성공적인 AI 통합을 위해 필요한 개선 사항을 파악해야 합니다.
• 강력한 AI 전략을 개발하려면 명확한 목표를 설정하고, 포괄적인 구현 로드맵을 만들고, 핵심 성과 지표를 정의하여 AI 이니셔티브를 비즈니스 목표에 맞추는 것이 포함됩니다.
• 효과적인 AI 도입과 은행 업무의 지속적인 혁신을 위해서는 AI 공급업체와의 전략적 파트너십과 함께 직원에 대한 지속적인 교육 및 숙련도 향상이 필수적입니다.

현재 AI 준비 상태 평가하기

AI 기회를 탐색하기 전에 은행의 현재 역량을 평가하세요. 기술 인프라, 데이터 품질, 직원 전문성을 평가하여 AI 준비 상태의 격차를 파악하세요. 은행이 AI 이니셔티브를 확장하고 고객 참여와 운영 효율성을 개선하려면 기술 및 분석 플랫폼을 강화하는 것이 필요합니다. 목표를 정의하고 직원의 전문성을 평가하여 성공적인 AI 구현을 보장합니다.

기술 인프라

​인공지능(AI)을 은행 업무에 통합하려면 클라우드 컴퓨팅 리소스와 고급 데이터 처리 기능을 갖춘 강력한 기술 인프라가 필요합니다. 은행들이 기존 메인프레임 시스템에서 AI 기반 클라우드 인프라로 전환하는 등 중요한 변화가 진행되고 있습니다. 글로벌 설문 조사에 따르면 650명의 은행 의사 결정권자, 이러한 전환은 민첩성과 고객 중심 서비스를 향상하는 데 매우 중요합니다. 고성능 컴퓨팅 및 네트워킹에 대한 투자는 운영 병목 현상을 방지하고 원활한 AI 배포를 보장하는 데 필수적입니다. 예를 들어, JP모건 체이스는 다음과 같이 보고했습니다. 소프트웨어 엔지니어의 효율성 101%에서 201% 향상 AI 코딩 어시스턴트를 사용하여 AI를 강력한 인프라와 통합함으로써 얻을 수 있는 실질적인 이점을 강조합니다. 레거시 IT 시스템은 은행이 운영 효율성을 높이기 위해 AI 기반 기술 업그레이드에 투자해야 하는 과제를 안고 있는 경우가 많습니다. 오픈 소스 데이터 분석 도구는 은행의 AI를 발전시켜 머신 러닝에 대한 접근성을 높였습니다. 자동화를 통한 인공 지능 기술은 수작업을 효율적인 계산 프로세스로 대체하여 운영을 간소화하고 비용을 절감합니다.

데이터 품질 및 가용성

효과적인 AI 구현을 위해서는 고품질 데이터가 필수적입니다. 많은 은행이 기존 데이터 품질에 어려움을 겪고 있는데, 이는 데이터가 AI를 염두에 두고 수집되지 않은 경우가 많기 때문입니다. 명확한 데이터 관리 정책은 정확성과 일관성을 유지하여 AI 모델 학습을 위한 신뢰할 수 있는 데이터를 보장합니다.

직원 전문성

은행에서 AI를 성공적으로 구현하려면 숙련된 팀이 필수적입니다. 현재 팀의 기술을 평가하면 추가 교육이나 채용이 필요한지 여부를 결정하는 데 도움이 됩니다. 현재 팀을 AI 계획에 참여시키면 AI가 어떻게 업무 효율성과 가치를 향상시켜 더 나은 결과를 가져올지 알 수 있습니다.

강력한 AI 전략 구축

AI에 대한 투자는 금융 기관이 비즈니스 과제를 해결하고 경쟁력을 유지하는 데 도움이 됩니다. 전략적 접근 방식에는 명확한 목표 설정, 구현 로드맵 수립, 정보에 기반한 재무 의사 결정이 비즈니스 목표에 부합하는지 확인하기 위한 KPI 측정이 포함됩니다. 장기적인 AI 투자 계획은 혁신을 촉진하여 은행이 새로운 상품을 개발하고 서비스 제공을 향상할 수 있도록 지원합니다.

명확한 AI 목표 설정

명확한 AI 목표는 기술 투자를 전략적 목표와 일치시킵니다. 목표에는 개인화된 서비스를 통한 고객 만족도 향상 또는 사기 탐지 기능 강화 등이 포함될 수 있습니다. 명확한 AI 목표는 은행 업무에서 더 나은 리소스 할당과 AI 기술의 성과 향상을 보장합니다.

구현 로드맵

AI의 성공을 위해서는 세부적인 구현 로드맵이 중요합니다. 여기에는 신속한 지원과 서비스 안정성을 위해 공급업체와 명확한 서비스 수준 계약(SLA)을 설정하는 것이 포함됩니다. 잘 정의된 로드맵은 기술 도입과 잠재적 위험의 균형을 맞추고 적절한 데이터 거버넌스를 보장합니다.

핵심 성과 지표(KPI)

KPI는 AI 성과를 평가하고 비즈니스 목표와의 연계성을 보장하는 데 필수적입니다. 공급업체가 제공하는 AI 솔루션의 지속적인 개선을 위해서는 지속적인 모니터링과 사용자 피드백이 중요합니다.

AI 지원 데이터 관리에 대한 투자

효과적인 데이터 관리는 은행 업무에서 AI의 이점을 극대화합니다. CRM 및 거래와 같은 소스의 데이터를 통합하는 통합 데이터 전략은 AI 모델을 개선하고 데이터 활용을 촉진합니다.

데이터 통합

은행에서 AI를 도입하려면 통합된 데이터 전략이 필요합니다. 효과적인 AI 구현을 위해서는 CRM 및 거래와 같은 소스에서 데이터를 통합해야 합니다. InvestGlass CRM과 PMS 좋아하는 모델인 LLM SLM과 완벽하게 통합됩니다. 합성 데이터를 사용하여 제품을 테스트하고 고객 경험을 향상시켜 AI 모델을 개선할 수 있습니다.

데이터 보안

암호화 및 다단계 인증과 같은 고급 보안 프로토콜은 고객 데이터를 보호합니다. 실시간 규정 준수 관리 및 자동화된 AML 준수 도구는 은행이 데이터 보안에 대한 규제 요건을 충족하는 데 도움이 됩니다. 이러한 안전장치를 전달하면 고객은 데이터 보안에 대해 안심할 수 있습니다.

데이터 거버넌스

강력한 데이터 거버넌스 정책은 효과적인 AI 구현을 위해 매우 중요합니다. 데이터 개인정보 보호 규정을 준수하면 신뢰가 쌓이고 책임감 있는 데이터 거버넌스가 보장됩니다. InvestGlass는 귀사의 서버 또는 스위스 클라우드에서 호스팅할 수 있습니다. GPU 서버 호스팅 비용은 일반적으로 필요한 성능과 구성에 따라 월 1000~5000프랑입니다. 명확하게 정의된 데이터 사용 정책은 팀이 AI 애플리케이션에서 데이터를 윤리적이고 효과적으로 사용할 수 있도록 안내합니다.

고급 알고리즘 및 머신 러닝 활용하기

최첨단 알고리즘은 방대한 데이터 세트를 효율적으로 분석하여 은행의 의사 결정을 크게 개선합니다. 머신러닝은 은행이 트렌드를 파악하고 프로세스를 자동화하여 운영 효율성과 고객 상호 작용을 개선하는 데 도움이 됩니다. AI 공급업체와의 협업을 통해 전문 지식과 리소스에 액세스하여 AI 구현 속도를 높일 수 있습니다.

알고리즘 선택

은행에서 성공적인 AI 이니셔티브를 위해서는 올바른 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다. 선택한 알고리즘은 AI 프로젝트의 특정 요구 사항 및 목표에 부합해야 하며, 의사 결정 및 운영 효율성을 향상시켜야 합니다.

온프레미스 서버에서 모델 교육

고품질 데이터는 AI 모델을 학습시키는 데 필수적이며 예측 정확도에 직접적인 영향을 미칩니다. 관련 데이터로 머신러닝 모델을 훈련하면 신뢰할 수 있는 인사이트를 확보할 수 있으며, 이는 은행에서 효과적인 AI를 구현하는 데 매우 중요합니다. InvestGlass는 클라우드 또는 온프레미스 교육을 제공하여 데이터 주권 및 보존 지속성을 강화합니다.

지속적인 개선

AI 모델을 정기적으로 업데이트하고 개선하여 새로운 데이터와 변화하는 은행 환경의 조건에 맞게 조정합니다. 지속적인 개선을 통해 AI 모델은 시간이 지나도 유효성을 유지하고 관련성과 효율성을 유지할 수 있습니다.

AI를 통한 고객 상호 작용 향상

AI는 개인화된 경험과 운영 효율성을 제공함으로써 은행 업무에서 고객과의 상호작용을 혁신합니다. 데이터를 활용하여 동적 세분화를 구현하고 음성 뱅킹을 지원하며 맞춤형 금융 솔루션을 제공합니다. 거래 프로세스를 간소화하고 더 빠른 서비스 제공을 가능하게 하여 운영 효율성을 향상시킵니다.

가상 비서

AI 기반 가상 비서는 일상적인 문의에 즉각적인 응답을 제공하여 고객 서비스를 향상시킵니다. 이러한 챗봇은 대량의 고객 상호 작용을 효율적으로 처리하여 대기 시간을 줄이고 고객 상호 작용 서비스 제공을 향상시킵니다. 제너레이티브 AI는 고객 문의에 대해 맥락을 인식하고 감정적으로 지능적인 답변을 제공하며, 필요한 경우 복잡한 문제를 인간 상담원에게 원활하게 에스컬레이션합니다.

개인화된 추천

AI는 고객 행동 데이터를 활용하여 미래의 금융 수요를 예측함으로써 은행이 선제적으로 솔루션을 제공할 수 있습니다. 그 결과 AI를 활용하여 금융 상품과 서비스에 대한 고도로 개인화된 추천을 제공함으로써 고객 참여도와 만족도를 높일 수 있습니다.

감정 분석

감정 분석은 은행이 다양한 커뮤니케이션 채널에서 고객의 감정을 해독하여 서비스 제공을 개선하는 데 도움이 됩니다. 자연어 처리 도구는 고객 감성을 측정하여 고객 만족도와 충성도를 향상시킵니다.

규정 준수 및 윤리적 AI 사용 보장

데이터와 모델에 대한 신뢰는 효과적인 AI 적용을 위해 필수적이며, 정확하고 관련성 있는 결과를 보장하는 강력한 가드레일이 필요합니다. AI로 규제 보고 프로세스를 자동화하면 규정 준수 비용이 크게 절감되고 정확도가 향상됩니다. 책임감 있는 AI 프레임워크는 은행업의 윤리적 기준을 확립합니다.

규정 준수

은행의 AI는 GDPR 및 제안된 AI 법안과 같이 진화하는 규정을 준수해야 합니다. 이러한 규정을 준수하면 AI 애플리케이션이 법적 가이드라인 내에서 작동하여 규정 미준수 위험을 완화할 수 있습니다. 데이터 보호법 준수 여부를 지속적으로 모니터링하면 신뢰를 유지하고 AI의 윤리적 사용을 보장할 수 있습니다.

윤리적 AI 사례

AI 애플리케이션의 투명성을 우선시하면 은행 서비스에 대한 고객의 신뢰를 유지할 수 있습니다. 윤리적 AI 관행은 편향되지 않고 포용적인 AI 의사 결정을 보장하여 은행 부문의 책임성을 강화합니다.

소비자 보호

효과적인 AI 거버넌스에는 다음이 포함됩니다:

• AI 배포를 감독하는 윤리 위원회 설립
• 공정성, 투명성 및 책임성 보장
• 규정 준수 점검 수행
• 잠재적인 AI 관련 피해로부터 고객을 보호하기 위한 투명성 이니셔티브 구현

직원 교육 및 업스킬링

은행 업무에서 효과적인 AI 도구 활용을 위해서는 직원 교육과 숙련도 향상이 필수적입니다. 많은 전문가들이 제너레이티브 AI 툴을 효과적으로 사용하기 위해서는 상당한 교육이 필요합니다. AI 교육에 대한 명확한 철학은 직원 개발을 안내하고 효과적인 AI 기술 사용을 보장합니다. 직원들에게 필요한 AI 기술을 갖추게 하면 효율성이 향상되고 조직 내 혁신을 촉진할 수 있습니다.

AI 교육 프로그램

효과적인 AI 교육 프로그램은 획일적인 접근 방식을 지양하고 다양한 기술 수준과 부서별 요구 사항을 충족합니다. 맞춤형 AI 교육을 통해 직원의 산업별 AI 애플리케이션에 대한 이해도를 높일 수 있습니다. 기업은 내부 전문 지식을 활용하거나 LinkedIn Learning 및 Google과 같은 온라인 학습 플랫폼과 같은 외부 리소스를 활용하여 이러한 프로그램을 개발할 수 있습니다.

교차 기능 팀

다양한 비즈니스 프로세스에 AI를 효과적으로 통합하려면 부서 간 협업을 촉진하는 것이 필수적입니다. 서로 다른 부서의 구성원들로 구성된 교차 기능 팀은 커뮤니케이션 격차를 해소하고 다양한 관점을 가져와 AI 구현을 향상시킵니다. 이러한 협업은 포괄적인 의견을 보장하고 성공적인 AI 통합을 촉진합니다.

지속적인 학습

지속적인 교육과 기술 개발 기회는 빠른 AI 발전에 발맞추기 위해 매우 중요합니다. 지속적인 학습 문화를 장려하면 직원들이 최신 AI 기술을 계속 업데이트하여 적응력과 성장을 촉진할 수 있습니다. AI 이니셔티브에 대한 실습은 이해와 기술 향상을 더욱 향상시킵니다.

AI 공급업체 및 파트너와의 협업

성공적인 AI 구현을 위해서는 AI 공급업체 및 파트너와의 협력이 매우 중요합니다. 업계 경험, 가격 책정 모델, 보안 관행을 기반으로 잠재적인 AI 공급업체를 평가하면 전략적 목표와 기술적 요구사항에 부합하는지를 확인할 수 있습니다. 타사 핀테크 업체와의 통합을 통해 은행은 서비스 제공 범위를 넓히고 더 많은 고객층을 확보할 수 있습니다. InvestGlass는 거의 모든 핀테크와 연결할 수 있는 개방형 AI를 제공합니다!

공급업체 선택

평판이 좋은 AI 공급업체를 선택하면 전략적 목표에 부합하고 조직의 특정 과제를 해결할 수 있습니다. 기술 역량과 업계 전문성을 바탕으로 공급업체를 종합적으로 평가하면 AI 구현에 가장 적합한 파트너를 쉽게 선택할 수 있습니다.

파트너십 모델

AI 파트너십은 양자 간 협업과 여러 파트너가 참여하는 대규모 에코시스템을 포함하여 매우 다양할 수 있습니다. 합작 투자, 전략적 제휴, 에코시스템 등 다양한 파트너십 모델을 통해 AI 프로젝트의 리소스 공유와 전문성을 강화할 수 있습니다.

공급업체 관리

AI 공급업체와의 명확한 커뮤니케이션 프로토콜은 생산적인 업무 관계를 유지하고 프로젝트 조율을 보장하는 데 필수적입니다. 효과적인 벤더 관리는 성공적인 협업을 촉진하기 위해 명확한 커뮤니케이션과 잘 정의된 관리 프로토콜에 의존합니다.

미래 보장형 AI 투자

미래를 대비한 AI 투자는 향후 기술 발전과 규제 변화에 대한 적응력을 보장합니다. 안전한 실험을 장려함으로써 조직은 AI를 광범위하게 도입하기 전에 기술적 요구 사항을 파악할 수 있습니다. AI는 전 세계 은행의 수익을 크게 향상시킬 것으로 예상되므로 은행 AI 기술에 대한 지속적인 투자는 은행 업계에서 경쟁 우위를 유지하는 데 매우 중요합니다.

확장성

AI 솔루션은 기관의 성장과 증가하는 운영 수요에 맞춰 확장되어야 합니다. 요구가 진화함에 따라 비즈니스 성장과 운영 효율성을 지원할 수 있도록 적응해야 합니다.

혁신

AI 기술에 대한 지속적인 투자를 통해 금융 기관은 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다. 새로운 AI 기술을 탐색하고 이를 은행 업무에 통합하면 은행은 경쟁에서 앞서 나가고 혁신을 지속할 수 있습니다.

위험 관리

AI는 은행이 사기 탐지 및 신용 평가를 개선하기 위해 방대한 데이터 세트를 분석할 수 있도록 하여 리스크 관리를 강화합니다. 데이터 분석을 자동화하고 새로운 위협에 대한 대응 시간을 개선하면 은행은 잠재적 위험을 효과적으로 완화할 수 있습니다.

요약

요약하자면, 은행 부문에서 AI를 도입하는 것은 단순히 이득만 있는 것이 아니라 빠르게 진화하는 디지털 환경에서 경쟁력을 유지하기 위한 필수 요소입니다. 은행은 AI를 도입함으로써 온보딩부터 대출 처리까지 고객과의 상호 작용과 여정을 개선하고 지출 패턴과 재무 목표 관리를 크게 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 InvestGlass AI는 고급 알고리즘과 인공 지능을 활용하여 다양한 소스의 데이터 관리를 간소화하고 레거시 시스템과의 원활한 통합을 보장합니다. 이를 통해 보안 위협과 사기 거래에 대한 강력한 사기 방지 기능을 제공함으로써 고객 이탈을 줄이고 고객 신뢰를 구축합니다. 또한, AI를 도입한 금융 기관의 약 3분의 2가 효율성과 고객 만족도가 향상되었다고 보고했습니다. Microsoft Copilot과 같은 도구를 통해 AI는 주 차원의 규정 준수 요청을 처리하고 기타 고객 대면 업무를 지원하여 은행이 디지털 플랫폼에서 고객의 요구에 대응할 뿐만 아니라 예측할 수 있도록 돕습니다. 따라서 관망만 하는 은행은 불리한 상황에 처할 수 있습니다. InvestGlass가 제공하는 것과 같은 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 지금 바로 조치를 취하면 혁신을 주도하고 보안을 강화하며 끊임없이 진화하는 금융 환경에서 은행이 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

은행의 현재 AI 준비 상태를 평가하는 것이 중요한 이유는 무엇인가요?

기술, 데이터 품질, 직원 전문성의 격차를 파악하여 원활한 AI 구현 프로세스를 촉진하기 위해서는 현재의 AI 준비 상태를 평가하는 것이 중요합니다. 이러한 격차를 해소하면 은행은 AI를 효과적으로 활용하여 운영과 고객 서비스를 개선할 수 있습니다.

은행을 위한 강력한 AI 전략의 핵심 요소는 무엇인가요?

은행의 강력한 AI 전략에는 명확한 AI 목표, 포괄적인 구현 로드맵, 비즈니스 목표에 부합하는 핵심 성과 지표(KPI) 측정이 포함되어야 합니다. 이러한 접근 방식은 AI 이니셔티브를 체계적이고 효과적으로 배포하는 데 도움이 됩니다.

AI는 은행 업무에서 고객과의 상호작용을 어떻게 향상시킬 수 있을까요?

AI는 가상 비서와 맞춤형 추천을 통해 개인화된 경험을 제공하는 동시에 감정 분석을 통해 서비스 품질을 개선함으로써 은행 업무에서 고객과의 상호 작용을 향상시킵니다. 이러한 접근 방식은 고객 만족도와 참여도를 크게 향상시킵니다.

은행에서 AI를 구현하는 데 있어 데이터 보안은 어떤 역할을 하나요?

데이터 보안은 고객 정보를 보호하고, 규정을 준수하며, 고객과의 신뢰를 구축함으로써 은행에서 AI를 구현하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 무결성을 유지하기 위해서는 강력한 보안 조치와 규정 준수 도구가 필수적입니다.

AI 기반 은행에서 직원에게 지속적인 학습이 중요한 이유는 무엇일까요?

지속적인 학습은 AI 기반 은행의 직원에게 매우 중요하며, 이를 통해 최신 발전 사항을 지속적으로 업데이트하고 AI 도구를 효과적으로 활용하는 데 필요한 기술을 갖출 수 있습니다. 이러한 적응력은 빠르게 진화하는 기술 환경 속에서 개인과 조직의 성장을 촉진합니다.