인공지능(AI), 소비자와 기업이 모두 재정에 접근하고 관리에 혁명
2023년까지 AI 애플리케이션을 통한 은행의 총 잠재적 비용 절감액이 4,470억 달러로 추산됨에 따라 은행은 기술을 서비스에 통합할 수 있는 새로운 방법 고안
[밸류체인타임스=김유진 기자] 금융 분야 인공지능(AI)과 머신러닝은 챗봇부터 사기 탐지, 작업 자동화에 이르기까지 모든 것을 포괄한다. 대부분의 은행(80%)은 AI가 제공하는 잠재적 이점을 알고 있다.
금융기관(FI)이 인공지능을 도입함으로써 기술 발전, 사용자 수용 증가, 규제 프레임워크 변화가 가속화될 전망이다. 인공지능을 사용하는 은행은 계좌와 금융 자문 서비스에 연중무휴 24시간 제공함으로써 프로세스를 간소화하고 고객 경험을 크게 개선할 수 있다.
금융서비스의 인공지능 응용
기술에 정통한 소비자의 주요 비즈니스 이점과 압력을 염두에 두고 금융기관은 모든 금융 서비스에서 AI 알고리즘을 구현하고 있다.
(사진=Internet of Business)
1. 개인 금융 서비스 AI 도입
개인금융 분야에서 인공지능을 채택하는 이유는 소비자가 재정적 독립을 갈망하고 있으며 재무건전성을 관리할 수 있는 능력을 원하기 때문이다. 자연어 처리로 구동되는 챗봇을 통해 연중무휴 재무 안내를 제공하든 자산 관리 솔루션에 대한 개인화 통찰력을 제공하든 AI는 업계 최고의 기업이 되고자 하는 모든 금융 기관에 필수적으로 활용되고 있다.
개인 금융 분야에서 AI의 초기 예는 Capital One의 Eno다. Eno는 2017년에 출시되었으며 미국 은행에서 제공한 최초의 자연어 SMS 문자 기반 서비스다. Eno는 의심되는 사기나 구독 서비스 가격 인상에 대해 고객에게 경고하는 등 12가지 이상의 사전 예방 기능을 통해 통찰력을 생성하고 고객의 요구를 예측한다.
2. 소비자 금융 분야 AI
금융에서 AI의 가장 중요한 비즈니스 사례 중 하나는 사기와 사이버 공격을 방지하는 능력이다. 소비자들은 안전한 계좌를 제공하는 은행 금융서비스를 찾고 있다. 온라인 결제 사기 손실이 2023년까지 연간 480억 달러로 급증할 것으로 예상된다. 인공지능은 인간이 알아차리지 못할 패턴의 불규칙성을 분석하고 찾아내는 능력이 있다.
소비자 금융에서 AI를 활용하는 대표적인 은행은 JP모건 체이스(JPMorgan Chase)다. JP모건 체이스의 경우 소비자 은행은 순이익의 50% 이상을 차지하기 때문에 은행은 계좌 소유자를 위한 핵심 사기 탐지 애플리케이션을 채택했다. 예를 들어, 사기 패턴을 감지하는 독점 알고리즘을 구현했다. 신용 카드 거래가 처리될 때마다 거래 세부 정보가 Chase 데이터 센터의 중앙 컴퓨터로 전송되어 거래가 사기인지 여부를 결정한다. Chase는 보안성과 안정성 모두에서 높은 점수를 받았고(대부분 AI 사용으로 강화됨) 2020년 미국 뱅킹 디지털 트러스트 설문조사(US Banking Digital Trust)에서 2위를 차지했다.
3. 기업 금융 분야의 AI
인공지능은 대출 리스크를 더 잘 예측하고 평가할 수 있으므로 기업 금융에 도움이 된다. 가치를 높이려는 기업 입장에서는 머신러닝과 같은 AI 기술은 대출인증을 개선하고 재무 리스크를 줄이는 데 도움이 될 수 있다. AI는 기업 회계사, 애널리스트, 재무가, 투자자가 장기적인 성장을 위해 노력함에 따라 첨단 사기 탐지를 통해 금융 범죄를 줄이고 변칙적인 활동을 포착할 수 있다.
US Bank는 미들오피스(Middle-office)와 백오피스(Back-office) 애플리케이션(앱) 모두에서 AI를 활용하고 있다. US Bank는 딥러닝을 통해 고객에 대한 모든 관련 데이터를 잠금 해제하고 분석하여 악의적인 행위자를 식별하는 데 도움을 준다. 이 기술을 자금세탁 방지에 사용하고 있으며, 이전 시스템의 기존 기능에 비해 아웃풋이 두 배로 늘어났다.
금융기관에서 인공지능 이점
작업 자동화, 부정행위 탐지, 개인 맞춤형 권장 사항 제공 등 금융 분야에서 AI를 구현함으로써 얻을 수 있는 이점은 매우 크다. 프론트 오피스(Front-office)와 미들 오피스(Middle-office)의 AI 사용 사례는 다음을 통해 금융 산업을 변화시킬 수 있다.
(사진=People Matters Global)
- 연중무휴(24x7) 고객 상호 작용 지원
- 반복 작업의 필요성 감소
- 가양성, 인적 오류 감소
- 절약
인공지능으로 중간 사무실 작업을 자동화하면 북미 은행이 2025년까지 700억 달러를 절약할 수 있다. 2023년까지 AI 애플리케이션을 통해 은행이 절감할 수 있는 총 비용은 4,470억 달러로 추산되며, 이 중 프론트 오피스와 미들 오피스는 4,160억 달러를 차지한다.
핀테크: 금융 서비스에서 인공지능 미래
디지털 제품에 대한 소비자 수요 증가와 기술에 정통한 스타트업 위협 사이에서 FI는 디지털 서비스를 빠르게 채택하고 있다. 2021년까지 글로벌 은행의 IT 예산은 2,970억 달러로 급증할 것이다.
밀레니얼과 Z세대가 빠르게 미국에서 은행의 가장 큰 주소 지정 가능한 소비자 집단이 되면서 금융기관은 더 높은 디지털 표준을 충족하기 위해 IT와 AI 예산을 늘려야 한다는 압박을 받고 있다. 젊은 소비자들은 디지털 뱅킹 채널을 선호하며 밀레니얼 세대의 78%는 은행지점에 가지 않는다.
디지털 네이티브 소비자 사이의 기회가 증가함에 따라 기존 은행 채널에서 온라인과 모바일 뱅킹으로의 이동이 팬데믹으로 인해 가속화됐으며, 소비자들이 재택에서 더 많은 금융 업무를 처리하는 옵션을 찾고 있다. 2024년까지 소비자들은 온라인과 모바일 뱅킹 이용률이 각각 72.8%, 58.1%에 이를 것으로 예측하고 있다. 인공지능 구현이 성공적으로 정착되고 있다.
금융기관도 경쟁력을 갖추려면 인공지능 도입이 불가피하다.
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[밸류체인타임스 = 김유진 기자]
인공지능(AI), 소비자와 기업이 모두 재정에 접근하고 관리에 혁명
2023년까지 AI 애플리케이션을 통한 은행의 총 잠재적 비용 절감액이 4,470억 달러로 추산됨에 따라 은행은 기술을 서비스에 통합할 수 있는 새로운 방법 고안
[밸류체인타임스=김유진 기자] 금융 분야 인공지능(AI)과 머신러닝은 챗봇부터 사기 탐지, 작업 자동화에 이르기까지 모든 것을 포괄한다. 대부분의 은행(80%)은 AI가 제공하는 잠재적 이점을 알고 있다.
금융기관(FI)이 인공지능을 도입함으로써 기술 발전, 사용자 수용 증가, 규제 프레임워크 변화가 가속화될 전망이다. 인공지능을 사용하는 은행은 계좌와 금융 자문 서비스에 연중무휴 24시간 제공함으로써 프로세스를 간소화하고 고객 경험을 크게 개선할 수 있다.
금융서비스의 인공지능 응용
기술에 정통한 소비자의 주요 비즈니스 이점과 압력을 염두에 두고 금융기관은 모든 금융 서비스에서 AI 알고리즘을 구현하고 있다.
(사진=Internet of Business)
1. 개인 금융 서비스 AI 도입
개인금융 분야에서 인공지능을 채택하는 이유는 소비자가 재정적 독립을 갈망하고 있으며 재무건전성을 관리할 수 있는 능력을 원하기 때문이다. 자연어 처리로 구동되는 챗봇을 통해 연중무휴 재무 안내를 제공하든 자산 관리 솔루션에 대한 개인화 통찰력을 제공하든 AI는 업계 최고의 기업이 되고자 하는 모든 금융 기관에 필수적으로 활용되고 있다.
개인 금융 분야에서 AI의 초기 예는 Capital One의 Eno다. Eno는 2017년에 출시되었으며 미국 은행에서 제공한 최초의 자연어 SMS 문자 기반 서비스다. Eno는 의심되는 사기나 구독 서비스 가격 인상에 대해 고객에게 경고하는 등 12가지 이상의 사전 예방 기능을 통해 통찰력을 생성하고 고객의 요구를 예측한다.
2. 소비자 금융 분야 AI
금융에서 AI의 가장 중요한 비즈니스 사례 중 하나는 사기와 사이버 공격을 방지하는 능력이다. 소비자들은 안전한 계좌를 제공하는 은행 금융서비스를 찾고 있다. 온라인 결제 사기 손실이 2023년까지 연간 480억 달러로 급증할 것으로 예상된다. 인공지능은 인간이 알아차리지 못할 패턴의 불규칙성을 분석하고 찾아내는 능력이 있다.
소비자 금융에서 AI를 활용하는 대표적인 은행은 JP모건 체이스(JPMorgan Chase)다. JP모건 체이스의 경우 소비자 은행은 순이익의 50% 이상을 차지하기 때문에 은행은 계좌 소유자를 위한 핵심 사기 탐지 애플리케이션을 채택했다. 예를 들어, 사기 패턴을 감지하는 독점 알고리즘을 구현했다. 신용 카드 거래가 처리될 때마다 거래 세부 정보가 Chase 데이터 센터의 중앙 컴퓨터로 전송되어 거래가 사기인지 여부를 결정한다. Chase는 보안성과 안정성 모두에서 높은 점수를 받았고(대부분 AI 사용으로 강화됨) 2020년 미국 뱅킹 디지털 트러스트 설문조사(US Banking Digital Trust)에서 2위를 차지했다.
3. 기업 금융 분야의 AI
인공지능은 대출 리스크를 더 잘 예측하고 평가할 수 있으므로 기업 금융에 도움이 된다. 가치를 높이려는 기업 입장에서는 머신러닝과 같은 AI 기술은 대출인증을 개선하고 재무 리스크를 줄이는 데 도움이 될 수 있다. AI는 기업 회계사, 애널리스트, 재무가, 투자자가 장기적인 성장을 위해 노력함에 따라 첨단 사기 탐지를 통해 금융 범죄를 줄이고 변칙적인 활동을 포착할 수 있다.
US Bank는 미들오피스(Middle-office)와 백오피스(Back-office) 애플리케이션(앱) 모두에서 AI를 활용하고 있다. US Bank는 딥러닝을 통해 고객에 대한 모든 관련 데이터를 잠금 해제하고 분석하여 악의적인 행위자를 식별하는 데 도움을 준다. 이 기술을 자금세탁 방지에 사용하고 있으며, 이전 시스템의 기존 기능에 비해 아웃풋이 두 배로 늘어났다.
금융기관에서 인공지능 이점
작업 자동화, 부정행위 탐지, 개인 맞춤형 권장 사항 제공 등 금융 분야에서 AI를 구현함으로써 얻을 수 있는 이점은 매우 크다. 프론트 오피스(Front-office)와 미들 오피스(Middle-office)의 AI 사용 사례는 다음을 통해 금융 산업을 변화시킬 수 있다.
(사진=People Matters Global)
인공지능으로 중간 사무실 작업을 자동화하면 북미 은행이 2025년까지 700억 달러를 절약할 수 있다. 2023년까지 AI 애플리케이션을 통해 은행이 절감할 수 있는 총 비용은 4,470억 달러로 추산되며, 이 중 프론트 오피스와 미들 오피스는 4,160억 달러를 차지한다.
핀테크: 금융 서비스에서 인공지능 미래
디지털 제품에 대한 소비자 수요 증가와 기술에 정통한 스타트업 위협 사이에서 FI는 디지털 서비스를 빠르게 채택하고 있다. 2021년까지 글로벌 은행의 IT 예산은 2,970억 달러로 급증할 것이다.
밀레니얼과 Z세대가 빠르게 미국에서 은행의 가장 큰 주소 지정 가능한 소비자 집단이 되면서 금융기관은 더 높은 디지털 표준을 충족하기 위해 IT와 AI 예산을 늘려야 한다는 압박을 받고 있다. 젊은 소비자들은 디지털 뱅킹 채널을 선호하며 밀레니얼 세대의 78%는 은행지점에 가지 않는다.
디지털 네이티브 소비자 사이의 기회가 증가함에 따라 기존 은행 채널에서 온라인과 모바일 뱅킹으로의 이동이 팬데믹으로 인해 가속화됐으며, 소비자들이 재택에서 더 많은 금융 업무를 처리하는 옵션을 찾고 있다. 2024년까지 소비자들은 온라인과 모바일 뱅킹 이용률이 각각 72.8%, 58.1%에 이를 것으로 예측하고 있다. 인공지능 구현이 성공적으로 정착되고 있다.
금융기관도 경쟁력을 갖추려면 인공지능 도입이 불가피하다.
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