은행에서의 AI – 은행에서 인공 지능을 사용하는 방법

인공 지능(AI) 기술은 거의 모든 산업에서 중요한 파괴자가 되었으며 은행도 예외는 아닙니다. 뱅킹 앱 및 서비스 에 AI가 도입되면서 이 부문은 더욱 고객 중심적이고 기술적으로 관련성이 높아졌습니다.

AI 기반 시스템은 생산성을 높이고 인간 에이전트가 이해할 수 없는 정보를 기반으로 의사 결정을 내림으로써 은행이 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 지능형 알고리즘은 몇 초 만에 변칙 및 사기 정보를 찾아낼 수 있습니다.

Business Insider 의 보고서에 따르면 은행의 거의 80%가 AI가 해당 부문에 제공하는 잠재적 이점을 알고 있습니다. 또 다른 보고서에 따르면 은행은 2023년까지 AI 앱을 사용하여 4,470억 달러를 절약 할 것으로 예상됩니다.

이 수치는 은행 및 금융 부문이 효율성, 서비스, 생산성 및 RoI를 개선하고 비용을 줄이기 위해 AI로 빠르게 이동하고 있음을 나타냅니다.

이 기사에서는 금융 및 은행 부문 에서 AI 의 주요 응용 프로그램과 이 기술이 탁월한 이점으로 고객 경험을 재정의하는 방법을 알아봅니다.

은행 및 금융 분야의 AI 적용

인공 지능 기술은 우리가 살고 있는 세계의 필수적인 부분이 되었으며 은행은 관련성을 유지하기 위해 이러한 기술을 제품 및 서비스에 대규모로 통합하기 시작했습니다.

다음은 기술의 수많은 이점을 얻을 수 있는 은행 업계의 주요 AI 애플리케이션입니다. 자, 본격적으로 들어가 봅시다!

사이버 보안 및 사기 탐지

사용자가 앱이나 온라인 계정을 통해 청구서를 지불하고, 돈을 인출하고, 수표를 입금하고, 더 많은 작업을 수행함에 따라 매일 엄청난 양의 디지털 거래가 발생합니다. 따라서 은행 부문에서 사이버 보안 및 사기 탐지 노력을 강화해야 할 필요성이 증가하고 있습니다.

이것은 은행의 인공 지능 이 작동하는 때 입니다. AI는 은행이 온라인 금융의 보안을 개선하고 시스템의 허점을 추적하며 위험을 최소화하도록 도울 수 있습니다. 머신 러닝 과 함께 AI 는 사기 행위를 쉽게 식별 하고 고객과 은행에 경고할 수 있습니다.

예를 들어, 덴마크 최대 은행인 Danske Bank는 기존 규칙 기반 사기 탐지 시스템을 대체하기 위해 사기 탐지 알고리즘을 구현했습니다. 이 딥 러닝 도구는 은행의 사기 탐지 기능을 50%까지 높이고 오탐을 60%까지 줄였습니다. 또한 이 시스템은 추가 검사를 위해 일부 사례를 분석가에게 전달하는 동시에 많은 중요한 결정을 자동화했습니다.

AI는 은행이 사이버 위협을 관리하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 2019년에 금융 부문 은 전체 사이버 공격의 29%를 차지 하여 가장 표적이 되는 산업이 되었습니다. 금융 서비스에서 인공 지능 의 지속적인 모니터링 기능을 통해 은행은 직원, 고객 또는 내부 시스템에 영향을 미치기 전에 잠재적인 사이버 공격에 대응할 수 있습니다.

챗봇

의심할 여지 없이 챗봇은 은행에서 인공 지능 을 실제로 적용한 가장 좋은 예 중 하나입니다 . 근무 시간이 고정된 인간과 달리 배치되면 24시간 연중무휴로 일할 수 있습니다.

또한 특정 고객의 사용 패턴에 대해 계속 학습합니다. 효율적인 방식으로 사용자의 요구 사항을 이해하는 데 도움이 됩니다.

챗봇을 은행 앱에 통합 함으로써 은행은 고객이 챗봇을 24시간 이용할 수 있도록 할 수 있습니다. 또한, 챗봇은 고객 행동을 이해함으로써 개인화된 고객 지원을 제공 하고 그에 따라 적합한 금융 서비스와 상품을 추천할 수 있습니다.

은행 앱에서 AI 챗봇 의 가장 좋은 예 중 하나는 Bank of America의 가상 비서인 Erica입니다. 이 AI 챗봇은 신용 카드 부채 감소 및 카드 보안 업데이트와 같은 작업을 처리할 수 있습니다. Erica는 2019년에 5천만 개 이상의 클라이언트 요청을 관리했습니다.

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대출 및 신용 결정

은행은 AI 기반 시스템 을 통합하여 보다 정보에 입각하고 안전하며 수익성 있는 대출 및 신용 결정을 내리기 시작했습니다. 현재 많은 은행은 여전히 ​​개인이나 회사의 신용도를 판단하기 위해 신용 기록, 신용 점수 및 고객 참조 정보를 사용하는 데 너무 제한되어 있습니다.

그러나 이러한 신용 보고 시스템이 종종 오류, 실제 거래 내역 누락, 채권자 분류 오류로 가득 차 있다는 사실을 부인할 수 없습니다.

AI 기반 대출 및 신용 시스템은 신용 기록이 제한된 고객의 행동과 패턴을 조사하여 신용도를 결정할 수 있습니다. 또한 시스템은 채무 불이행 가능성을 높일 수 있는 특정 행동에 대해 은행에 경고를 보냅니다.

시장 동향 추적

금융 서비스의 인공 지능 은 은행이 대량의 데이터를 처리하고 최신 시장 동향, 통화 및 주식을 예측하는 데 도움이 됩니다. 고급 기계 학습 기술은 시장 심리를 평가하고 투자 옵션을 제안하는 데 도움이 됩니다.

은행을 위한 AI는 또한 주식에 투자하기에 가장 좋은 시기를 제안하고 잠재적인 위험이 있을 때 경고합니다. 높은 데이터 처리 능력으로 인해 이 새로운 기술은 의사 결정 속도를 높이고 은행과 고객 모두에게 편리한 거래를 제공합니다.

데이터 수집 및 분석

은행 및 금융 기관은 매일 수백만 건의 거래를 기록합니다. 생성되는 정보의 양이 방대하기 때문에 수집 및 등록은 직원에게 압도적인 작업이 됩니다. 이렇게 방대한 양의 데이터를 오류 없이 구조화하고 기록하는 것은 불가능해집니다.

이러한 시나리오에서 AI 기반의 혁신적인 솔루션은 효율적인 데이터 수집 및 분석 에 도움이 될 수 있습니다 . 이는 차례로 전반적인 사용자 경험을 향상시킵니다. 이 정보는 사기를 감지하거나 신용 결정을 내리는 데에도 사용할 수 있습니다.

고객 경험

고객은 더 나은 경험과 편리함을 끊임없이 찾고 있습니다. 예를 들어 ATM은 은행이 문을 닫은 상태에서도 고객이 돈을 입금하고 인출하는 데 필수적인 서비스를 이용할 수 있었기 때문에 성공했습니다.

이러한 수준의 편의성은 더 많은 혁신을 불러일으켰습니다. 이제 고객은 집에서 스마트폰을 사용하여 편안하게 은행 계좌를 개설할 수 있습니다.

은행 및 금융 서비스 에 인공 지능을 통합 하면 소비자 경험이 더욱 향상 되고 사용자의 편의성이 향상됩니다. AI 기술은 KYC(Know Your Customer) 정보를 기록하고 오류를 제거하는 데 걸리는 시간을 줄입니다. 또한 새로운 제품과 금융 제안이 적시에 출시될 수 있습니다.

개인 대출이나 신용 신청과 같은 경우의 자격은 AI를 사용하여 자동화되므로 고객은 전체 프로세스를 수동으로 수행해야 하는 번거로움을 없앨 수 있습니다. 또한 AI 기반 소프트웨어는 대출 지출과 같은 시설에 대한 승인 시간을 단축할 수 있습니다.

또한 AI 뱅킹 은 고객 정보를 정확하게 캡처하여 오류 없이 계정을 설정할 수 있도록 지원하여 고객에게 원활한 경험을 보장합니다.

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위기 관리

환율 변동, 자연 재해 또는 정치적 불안과 같은 외부 글로벌 요인은 은행 및 금융 산업에 심각한 영향을 미칩니다. 이처럼 급변하는 시기에는 비즈니스 결정을 더욱 신중하게 내리는 것이 중요합니다. AI 기반 분석은 앞으로 일어날 일에 대해 합리적으로 명확한 그림을 제공하고 준비 상태를 유지하고 시기 적절한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 AI는 고객이 대출금을 상환하지 못할 가능성을 평가하여 위험한 애플리케이션을 찾는 데 도움이 됩니다. 과거의 행동 패턴과 스마트폰 데이터를 분석하여 이러한 미래 행동을 예측합니다.

규정 준수

은행은 전 세계적으로 규제가 엄격한 경제 부문 중 하나입니다. 정부는 규제 권한을 사용하여 은행 고객들이 은행을 이용하여 금융 범죄를 저지르지 않도록 하고 은행이 대규모 채무 불이행을 방지할 수 있는 허용 가능한 위험 프로필을 갖도록 합니다.

대부분의 경우 은행은 이러한 문제를 처리하기 위해 내부 규정 준수 팀을 유지하지만 이러한 프로세스는 수동으로 수행할 경우 훨씬 더 많은 시간이 걸리고 막대한 투자가 필요합니다. 규정 준수 규정도 자주 변경될 수 있으며 은행은 이러한 규정에 따라 프로세스와 워크플로를 지속적으로 업데이트해야 합니다.

AI는 딥 러닝과 NLP를 사용하여 금융 기관의 새로운 규정 준수 요구 사항을 읽고 의사 결정 프로세스를 개선합니다. AI 뱅킹 이 규정 준수 분석가를 대체할 수는 없지만 운영을 더 빠르고 효율적으로 만들 수 있습니다.

예측 분석

AI의 가장 일반적인 사용 사례 중 하나는 범용 의미론 및 자연어 애플리케이션과 광범위하게 적용된 예측 분석 을 포함 합니다. AI는 기존 기술이 이전에 감지할 수 없었던 특정 패턴과 데이터의 상관 관계를 감지할 수 있습니다.

이러한 패턴은 미개척 판매 기회, 교차 판매 기회 또는 운영 데이터와 관련된 지표를 나타내어 직접적인 수익 영향으로 이어질 수 있습니다.

프로세스 자동화

로봇 프로세스 자동화(RPA) 알고리즘은 시간 소모적인 반복 작업 을 자동화하여 운영 효율성과 정확성을 높이고 비용을 절감 합니다. 이를 통해 사용자는 사람의 개입이 필요한 보다 복잡한 프로세스에 집중할 수 있습니다.

오늘날 은행 기관은 RPA를 성공적으로 활용하여 거래 속도를 높이고 효율성을 높이고 있습니다. 예를 들어, JPMorgan Chase의 CoiN 기술은 문서를 검토하고 인간보다 훨씬 빠르게 문서에서 데이터를 추출합니다.

AI 우선 은행이 되려면?

이제 은행에서 AI가 어떻게 사용되는지 살펴보았 으므로 이 섹션에서는 은행이 4가지 중요한 요소인 사람, 거버넌스에 충분히 주의하면서 AI를 광범위하게 채택하고 프로세스를 발전시키기 위해 취할 수 있는 단계를 살펴볼 것입니다. , 프로세스 및 기술.

1단계: AI 전략 개발

AI 구현 프로세스는 조직의 목표와 가치를 염두에 두고 엔터프라이즈 수준의 AI 전략을 개발하는 것으로 시작됩니다.

AI 기술이 채울 수 있는 사람과 프로세스 간의 격차를 찾기 위해 내부 시장 조사를 수행하는 것이 중요합니다. AI 전략이 업계 표준 및 규정을 준수하는지 확인하십시오. 은행은 또한 현재 국제 산업 표준을 평가할 수 있습니다.

AI 전략 수립의 마지막 단계는 인재, 데이터, 인프라 및 알고리즘과 관련된 내부 관행 및 정책을 개선하여 은행의 다양한 기능 단위에서 AI를 채택하기 위한 명확한 방향과 지침을 제공하는 것입니다.

2단계: 사용 사례 중심 프로세스 계획

다음 단계는 은행의 프로세스 및 전략에 맞춰 가장 가치가 높은 AI 기회를 식별하는 것입니다.

은행은 또한 현재 또는 수정된 운영 프로세스 내에서 AI 뱅킹 솔루션 을 구현해야 하는 정도를 평가해야 합니다 .

은행에서 잠재적인 AI 및 기계 학습 사용 사례를 식별한 후 기술 팀은 테스트 타당성을 확인해야 합니다. 그들은 모든 측면을 살펴보고 구현을 위한 격차를 식별해야 합니다. 평가를 바탕으로 가장 실현 가능한 사례를 선택해야 합니다.

계획 단계의 마지막 단계는 AI 인재를 매핑하는 것입니다. 은행은 AI 솔루션을 개발하고 구현하기 위해 많은 전문가, 알고리즘 프로그래머 또는 데이터 과학자를 필요로 합니다. 사내 전문가가 부족한 경우 기술 제공업체와 아웃소싱하거나 협업할 수 있습니다.

3단계: 개발 및 배포

계획 후 은행의 다음 단계는 실행입니다. 본격적인 AI 시스템을 개발하기 전에 먼저 프로토타입 을 제작 하여 기술의 단점을 이해해야 합니다. 프로토타입을 테스트하기 위해 은행은 관련 데이터를 컴파일하고 알고리즘에 제공해야 합니다. AI 모델은 이 데이터를 학습하고 구축합니다. 따라서 데이터는 정확해야 합니다.

AI 모델이 훈련되고 준비되면 은행은 결과를 해석하기 위해 테스트해야 합니다. 이와 같은 시도는 개발 팀이 실제 세계에서 모델이 어떻게 수행되는지 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

마지막 단계는 훈련된 모델을 배포하는 것입니다. 일단 배포되면 프로덕션 데이터가 쏟아지기 시작합니다. 점점 더 많은 데이터가 들어오기 시작하면 은행은 정기적으로 모델을 개선하고 업데이트할 수 있습니다.

4단계: 작동 및 모니터링

AI 뱅킹 솔루션 을 구현 하려면 지속적인 모니터링과 보정이 필요합니다. 은행은 AI 모델의 기능을 종합적으로 모니터링하고 평가하기 위한 검토 주기를 설계해야 합니다. 이는 은행 이 사이버 보안 위협을 관리 하고 강력한 운영을 실행하는 데 도움이 될 것입니다.

새로운 데이터의 지속적인 흐름은 운영 단계의 AI 모델에 영향을 미칩니다. 따라서 은행은 입력 데이터의 품질과 공정성을 보장하기 위해 적절한 조치를 취해야 합니다.

은행에서 인공 지능의 실제 사례

몇몇 대형 은행은 이미 인공 지능 기술 을 활용하여 서비스 품질을 개선하고 사기 및 사이버 보안 위협을 감지하며 고객 경험을 향상시키기 시작했습니다.

다음은 AI를 최대한 활용한 은행 기관의 실제 사례입니다.

JPMorgan Chase: JPMorgan Chase 의 연구원은 AI 및 딥 러닝 기술을 사용하여 멀웨어, 트로이 목마 및 피싱 캠페인을 탐지하는 조기 경고 시스템을 개발했습니다. 연구원들은 트로이 목마가 회사 네트워크를 손상시키는 데 약 101일이 걸린다고 말합니다. 조기 경보 시스템은 실제 공격이 발생하기 전에 충분한 경고를 제공합니다.

또한 해커가 네트워크를 감염시키기 위해 직원에게 악성 이메일을 보낼 준비를 하면 은행의 사이버 보안 팀에 경고를 보낼 수도 있습니다.

Capital One: 지능형 가상 비서인 Capital One의 Eno는 개인 뱅킹에서 AI의 가장 좋은 예입니다. 캐피탈원은 이노 외에도 가상카드 번호를 활용해 신용카드 사기를 방지하고 있다. 한편, 그들은 컴퓨터가 창의적이고 설명할 수 있도록 훈련시키는 컴퓨팅 창의성을 연구하고 있습니다.

상업 은행 외에도 Goldman Sachs 및 Merrill Lynch와 같은 많은 투자 은행도 일상적인 운영에 분석 AI 기반 도구를 통합했습니다. 많은 은행에서도 자연어 처리를 사용하여 시장 동향을 파악하고 키워드 검색을 분석하는 AI 기반 검색 엔진인 Alphasense를 활용하기 시작했습니다.

이제 은행에서 인공 지능 의 실제 사례를 살펴보았 으므로 이 새로운 기술을 사용하는 은행이 직면한 과제에 대해 알아보겠습니다.

금융 및 금융 분야에서 AI 의 광범위한 채택에 따른 과제

AI와 같은 고급 기술의 광범위한 구현에는 어려움이 따르지 않을 것입니다. 신뢰할 수 있는 양질의 데이터 부족에서 보안 문제에 이르기까지 AI 기술을 사용하는 은행에는 여러 가지 문제가 있습니다.

따라서 더 이상 고민하지 않고 하나씩 살펴보겠습니다.

1. 데이터 보안: 은행에서 AI 의 주요 과제 중 하나는 민감한 정보를 포함하는 수집된 데이터의 양으로 인해 추가 보안 조치를 구현해야 한다는 것입니다. 따라서 고객 데이터가 적절하게 처리되도록 다양한 보안 옵션을 제공할 올바른 기술 파트너를 찾는 것이 중요합니다.
   
2. 품질 데이터 부족: 은행은 본격적인 AI 기반 뱅킹 솔루션을 배포하기 전에 교육 및 검증을 위해 구조화된 품질 데이터가 필요합니다. 알고리즘이 실제 상황에 적용되도록 하려면 양질의 데이터가 필요합니다. 또한 데이터가 기계가 읽을 수 있는 형식이 아닌 경우 예기치 않은 AI 모델 동작이 발생할 수 있습니다. 따라서 AI 도입을 가속화하는 은행은 모든 개인 정보 보호 및 규정 준수 위험을 완화하기 위해 데이터 정책을 수정해야 합니다.

3. 설명 가능성 부족: AI 기반 시스템은 오류를 제거하고 시간을 절약하므로 의사 결정 프로세스에 널리 적용할 수 있습니다. 그러나 그들은 잘못된 인간 판단의 이전 사례에서 배운 편견을 따를 수 있습니다. AI 시스템의 사소한 불일치는 확대하고 대규모 문제를 일으키는 데 많은 시간이 걸리지 않아 은행의 명성과 기능을 위협합니다.

재난을 피하기 위해 은행은 AI 모델이 제시하는 모든 결정과 권장 사항에 대해 적절한 수준의 설명 가능성을 제공해야 합니다. 은행은 모델이 결정을 내리는 방식을 이해하고 검증하며 설명해야 합니다.

Appinventiv가 AI 여정에 도움이 되는 방법

우리가 볼 수 있듯이 AI와 뱅킹 은 이 기술이 제공하는 여러 가지 이점 때문에 함께 손을 잡고 있습니다. Forbes에 따르면 고위 재무 관리의 65%는 은행에서 AI와 머신 러닝 을 사용함으로써 긍정적인 변화를 기대하고 있습니다 . 따라서 모든 은행 기관은 고객에게 새로운 경험과 우수한 서비스를 제공하기 위해 AI 솔루션에 투자해야 합니다.

Appinventiv는 다양한 부서에서 수익을 개선하고 비용을 절감하며 위험을 완화하는 데 도움이 되는 다양한 맞춤형 AI 및 ML 기반 모델에 대해 은행 및 금융 기관과 협력합니다.

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