뱅킹 2021의 인공 지능: 은행이 AI를 사용하는 방법

게시 됨: 2021-10-23

지난 수십 년 동안 인공 지능은 은행 및 금융 산업의 기업 운영을 개선해 왔습니다. 그들은 업무의 특정 영역을 개선하기 위해 고용한 은행 소프트웨어 개발 회사에서 구축한 AI 기반 솔루션을 채택합니다.

금융 분야의 AI는 사용자가 개인화된 서비스를 경험하고 필요와 선호도에 따라 대출 금리를 선택하는 데 도움이 되며 은행 전문가는 일상적인 프로세스의 자동화를 활용할 수 있습니다. 그러나 업계에서 AI의 구현은 이러한 예에만 그치지 않습니다.

이 기사에서는 인공 지능이 은행 부문에 어떻게 적용되는지에 대한 몇 가지 예를 보여줍니다.

은행에서 인공 지능의 상태는 무엇입니까?

인공 지능은 반복 작업을 간소화 및 통합할 수 있으며 사람보다 빠르게 데이터와 정보를 분석할 수 있습니다.

이러한 이유로 AI는 은행 및 금융 산업에 영향을 미쳤으며 전문가들은 2023년까지 은행이 AI 앱을 적용하여 4,470억 달러를 절약할 것으로 예상합니다.

AI는 다음을 포함한 다양한 은행 영역에 침투했습니다.

은행의 사기 모니터링
프로세스 자동화
데이터 수집 및 분석
위기 관리
고객 경험
의사결정

은행에서 AI의 이점은 무엇입니까?

운영 비용 및 위험 감소

은행 및 금융은 대부분의 작업에 디지털 운영을 사용하는 산업 중 일부입니다. 그러나 그들 중 많은 사람들이 사람의 도움을 필요로 하며, 이는 종종 무거운 서류 작업을 의미합니다. 이러한 프로세스는 시간이 많이 소요될 수 있으며 잠재적인 인적 오류와 관련된 운영 비용이 소요될 수 있습니다.

로봇 프로세스 자동화(RPA) 기술과 결합된 AI 기반 소프트웨어는 계약 및 양식에 고객 데이터를 입력하는 것과 같이 오류가 발생하기 쉽고 시간이 많이 소요되는 작업을 개선하는 것을 목표로 합니다.

고객 만족도 및 충성도 향상

사람들은 은행이 24시간 열려 있기를 원하지만 불가능해 보입니다. 저녁이나 휴일에 종종 필요하지만, 이 시간에 은행 서비스를 이용할 수 있는 방법은 대기 시간이 긴 콜센터뿐입니다.

AI 기술의 도움으로 은행 업무에서 고객 경험이 바뀔 수 있습니다. 대화 도우미는 은행 및 금융 개발에서 가장 큰 이점 중 하나입니다.

챗봇은 연중무휴 24시간 이용 가능하며 개인 상호 작용이 필요한 대부분의 표준 뱅킹 작업을 처리하기 위해 소비자의 질문에 답변하도록 훈련되었습니다.

향상된 사기 탐지 및 규정 준수

은행 및 금융은 사이버 해커의 표적이 되기 때문에 사기 탐지는 인공 지능이 보호 수준을 높일 수 있는 영역입니다.

은행 및 금융 기관에 저장된 엄청난 양의 데이터가 사기 탐지의 소스가 될 수 있습니다. 알고리즘은 사기 관련 패턴을 탐지하고 악의적인 활동을 방지하기 위해 점점 더 발전하고 있습니다.

은행은 또한 고객에게 안정적이고 위험 없는 서비스를 제공하기 위해 여러 규정을 준수해야 하는 산업 중 하나입니다. 이러한 상당한 비용을 줄이기 위해 그들은 규정 준수 작업에 AI 기반 가상 비서를 적용합니다.

따라서 트랜잭션 모니터링, 정보 로깅 및 감사를 통해 작업이 다양한 시스템과 호환되는지 확인합니다.

강화된 대출 및 신용 결정

다른 기관과 마찬가지로 은행은 의사 결정 프로세스를 개선하기 위해 AI 기반 시스템을 사용합니다. 특히, 대출 및 신용에 대한 정보에 입각한 결정을 내리기 위해서는 귀중한 통찰력이 필요합니다.

이러한 결정은 일반적으로 개인의 신용도를 확인하기 위해 신용 기록, 참조, 신용 점수를 포함한 다양한 요인을 기반으로 합니다.

편향된 접근 방식과 가능한 오류를 피하기 위해 은행은 AI 기반 대출 및 신용 결정 시스템과 기계 학습 알고리즘을 적용합니다.

은행에서 인공 지능의 예는 무엇입니까?

AI 지원 챗봇

챗봇은 인공 지능이 은행에 어떻게 적용되는지 보여주는 가장 인기 있는 사례 중 하나입니다. 이러한 대화형 인터페이스는 은행 전문가가 대면 통신에 사용할 수 없을 때 은행 전문가를 대신하여 고객과 통신할 수 있습니다.

자연어 처리를 기반으로 인간의 음성 패턴을 인식하고 적절한 답변을 제안하도록 훈련됩니다. 챗봇은 모바일 뱅킹 애플리케이션 및 웹사이트에 통합되어 은행 서비스에 대해 상담하거나 고객의 간단한 문제를 지원합니다.

2018년 Bank of America는 1천만 명 이상의 사람들에게 서비스를 제공하는 챗봇 'Erika'를 출시했으며 고객이 은행 전문가에게 물어볼 수 있는 약 500,000가지의 다양한 질문을 인식할 수 있었습니다.

모바일 뱅킹 기능

모바일 뱅킹 앱은 특히 온라인 거래의 증가를 합리화한 COVID-19 잠금 이후 더 인기를 얻고 있습니다. 이러한 이유로 은행은 모바일 기능을 보다 능동적이고 개인화하며 개별화하기 위해 모바일 기능에 투자하고 있습니다.

인공 지능 덕분에 소프트웨어 개발자는 고급 기능으로 모바일 앱을 강화할 수 있습니다. 예를 들어 고객의 음성 명령을 이해하고 송금 등과 같은 특정 거래를 수행하는 음성 비서를 구현할 수 있습니다.

모바일 뱅킹 앱은 이제 사용자 행동을 추적하고 개인화된 제안을 제공할 수 있습니다. AI 기반 추천은 고객이 필요한 서비스를 더 빨리 찾을 수 있도록 하여 고객 경험을 더욱 맞춤화합니다.

데이터 분석을 위한 지능형 기능

AI 및 ML 기술은 테라바이트 규모의 데이터 은행과 금융 기관이 의사 결정을 위해 수집하고 저장하는 가치를 높여줍니다. 데이터는 다양한 문제에 대해 분석되며 위험 관리는 널리 사용되는 사용 사례 중 하나입니다.

위에서 언급했듯이 대출 및 신용 결정은 여러 요소를 기반으로 합니다. 은행이 신용이 없는 사람들에게 신용을 제공하면 재정적 타격을 입을 것입니다. 따라서 그들은 이러한 위험을 관리하기 위해 지능형 알고리즘을 적용하고 현금을 가진 사람과 그것을 감당할 수 없는 사람을 구별할 수 있어야 합니다.

AI는 시장 상황에 대한 예측에도 사용됩니다. 기업용 AI 검색 엔진인 AlphaSense는 자연어 처리를 사용하여 키워드 검색을 분석하고 시장의 추세와 변화를 발견하며 거의 2000개 기업 고객에게 서비스를 제공합니다. Logit.io의 데이터 모니터링 솔루션은 AI 생성 로그 및 메트릭의 모니터링을 제공하여 기업을 지원할 수 있는 이 시장 공간의 또 다른 플랫폼입니다.

AI 기반 보안 솔루션

연방 무역 위원회 보고서에 따르면 신용 카드 사기는 가장 인기 있는 개인 데이터 도난 유형 중 하나입니다. AI 기능으로 인해 은행은 악성 패턴을 분석하고 인식하여 사기를 감지하고 예방할 수 있습니다.

Business Insider 에 따르면 JPMorgan Chase는 사기 감지 응용 프로그램을 사용합니다. 신용 카드 세부 정보는 거래가 사기인지 판단하기 위해 특수 데이터 센터로 전송됩니다.

결론

AI가 금융 산업에 어떻게 적용되는지에 대한 많은 예가 있습니다. OpenText에서 실시한 설문 조사에 따르면 은행의 80%가 AI의 이점을 인식하고 있으며 75%는 이미 AI를 사용하고 있으며 46%는 곧 구현할 계획입니다.

AI 기반 시스템은 은행 및 금융 분야의 많은 기업에서 필수적인 부분이 되어 시장에서 두각을 나타내고 있습니다. 이 기술은 운영 비용 절감, 고객 경험 개선 및 자동화된 프로세스로 인해 널리 사용됩니다.

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