머신러닝이 디지털 뱅킹 서비스를 강화하는 방법

단순히 텍스트를 번역하거나 다음에 시청할 비디오를 추천하는 것 이상으로 기계 학습(인공 지능의 하위 집합)은 의료, 은행 등 가장 중요한 분야에 큰 영향을 미쳤습니다.

의료 서비스는 몇 가지 시나리오로 제한되어 있지만 은행의 머신러닝 모델은 가장 큰 문제를 해결하는 데 도움이 되었고 일상적인 은행 업무를 쉽게 만들었습니다. 이 가이드에서는 은행 부문에서 머신러닝이 미치는 영향과 디지털 뱅킹 서비스를 어떻게 향상시키는지에 대해 알아봅니다.

머신러닝(ML)이란 무엇입니까?

머신러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 시스템이 데이터를 사용하여 스스로 학습하고 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 인공지능의 하위 집합입니다. 방대한 양의 데이터를 분석해 다양한 패턴을 파악하고, 이를 바탕으로 결과를 예측합니다. 머신러닝에는 세 가지 기본 유형이 있습니다.

• 지도 기계 학습: 지도 기계 학습에서는 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 훈련하여 과거 데이터를 기반으로 결과를 예측합니다.
• 비지도 머신러닝: 반면 비지도 학습에서는 모델이 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 학습되고 숨겨진 패턴을 기반으로 자체적으로 출력을 예측합니다.
• 강화 학습: 모델은 피드백을 기반으로 실시간으로 학습합니다.

예를 들어, 고양이 사진을 인식할 수 있는 컴퓨터가 필요하다고 가정해 보겠습니다. 지도 학습에서는 "고양이"와 "고양이가 아님"이라는 레이블이 붙은 그림으로 컴퓨터를 훈련시키고, 모델은 데이터에서 고양이 그림을 예측할 수 있도록 고양이에 대해 학습합니다.

한편, 비지도 학습에서는 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 모델을 훈련합니다. 여기서는 그것이 고양이였다고 명시적으로 언급하지 않았습니다. 그러나 모델은 숨겨진 패턴이나 구조를 기반으로 패턴을 식별하고 미래의 고양이를 예측합니다.

마지막으로 강화 학습에서는 모델이 고양이를 올바르게 식별하면 보상을 주고 그렇지 않으면 처벌을 가하며 피드백을 기반으로 학습합니다.

머신러닝은 광범위합니다. 그것이 어떻게 작동하는지 배우고 이해하는 데는 수년이 걸립니다. 그러나 기계 학습이 우리 삶, 특히 디지털 뱅킹에 어떤 영향을 미치는지 배우기 위해 기계 학습에 대한 모든 것을 배울 필요는 없습니다. 머신러닝은 더 빠르고 효율적이며 안전한 서비스를 제공하는 데 필수적입니다.

뱅킹 서비스 개인화

은행은 머신러닝을 사용해 더욱 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 은행은 고객 거래와 계좌 활동을 분석하여 고객의 재무 목표에 따라 맞춤형 제안을 만들 수 있습니다. 또한 기계 학습 알고리즘은 고객 지출, 저축 습관 및 거래 내역을 분석하고 맞춤형 추천을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 식사나 오락에 지속적으로 돈을 지출하는 경우 은행은 해당 카테고리에 맞는 혜택을 제공하는 신용카드를 제안할 수 있습니다.

동적 신용 점수

전통적인 신용 점수는 소득, 부채 수준 및 개인의 신용 기록과 같은 제한된 요소를 기반으로 합니다. 그러나 이러한 요소가 사용자의 전체 재정 상황을 나타내지는 않습니다.

표준 요인 외에도 기계 학습을 사용하여 은행은 고객 지출 행동, 거래 내역은 물론 교육 및 고용 내역, 라이프스타일 선택, 기타 정보 금융 거래와 같은 사회적 지표까지 평가하여 신용 점수를 제공할 수 있습니다.

이는 은행이 보다 정확한 평가를 하고 오류를 방지하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 사용자, 특히 신용 기록이 제한된 사용자에게도 도움이 됩니다. 또한 이를 통해 은행은 전통적인 방법으로 간과했을 수 있는 사람들을 포함하여 더 많은 사람들에게 신용을 제공할 수 있습니다.

사기 탐지 및 보안 강화

보안은 디지털 뱅킹의 가장 큰 관심사 중 하나입니다. 은행 사기가 증가하는 것을 고려하여 은행에는 고객의 민감한 금융 정보를 보호하기 위한 효율적인 시스템이 필요합니다. 이것이 바로 머신러닝이 사기를 탐지하고 예방하는 데 중요한 역할을 할 수 있는 부분입니다.

은행은 기계 학습을 사용하여 의심스러운 거래를 실시간으로 식별하고 무단 거래를 방지할 수 있습니다. 또한 이러한 모델은 새로운 유형의 사기를 학습하고 이에 적응하며 이를 예방하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 고객이 낯선 장소에서 대규모 인출을 하는 경우 머신러닝 시스템은 이 행동을 표시하고 고객에게 경고하거나 단순히 거래를 차단할 수 있습니다.

이와 함께 은행은 다양한 ML 모델을 사용하여 고객의 고유한 행동을 추적하여 고객으로서의 신원을 확인할 수 있습니다. 여기에는 고객이 입력하는 속도, 마우스 순간, 휴대폰과 상호 작용하는 방식을 분석하는 것은 물론, 현재 패턴이 고객의 과거 데이터와 유사한지 확인하여 실제 계정 소유자를 확인하는 작업이 포함됩니다.

초과인출 서비스 최적화

초과인출 보호는 고객의 계좌에 거래를 처리할 만큼 충분한 돈이 없을 때 고객이 수수료를 지불하는 것을 방지하기 위해 많은 은행에서 제공하는 인기 있는 기능입니다. ML을 사용하면 은행은 고객 행동, 지출 습관, 거래 시기, 계좌 잔액을 분석하고 초과인출 위험이 있는 계정에 플래그를 지정하여 초과인출 보장을 보다 효과적으로 관리할 수 있습니다.

은행은 이러한 데이터를 사용하여 고객에게 알림을 보내 자금을 이체하거나 보류 중인 결제를 취소할 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다. 또한 ML을 통해 은행은 모든 경우에 적용되는 단일 솔루션 대신 보다 개인화된 초과인월 보호 서비스를 제공할 수 있습니다. 은행은 기계 학습을 사용하여 고객의 재정 상황을 평가하고 고객의 요구 사항에 맞는 초과인월 보장을 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 잔액 부족 문제를 자주 경험하는 고객에게는 더 높은 수준의 보호가 제공될 수 있고, 계정 활동이 안정적인 고객에게는 다른 옵션이 제공될 수 있습니다. 이를 통해 추가 비용 없이 실제로 필요한 보호 수준에 대해서만 비용을 지불할 수 있습니다.

고객 지원 개선

안정적인 고객 지원은 디지털 뱅킹에서 가장 중요한 부분입니다. 대부분의 은행은 이제 고객이 지원을 받을 수 있도록 지능형 챗봇, 가상 비서 및 다양한 자동화 시스템을 사용하고 있습니다. 고객 질문에 대한 답변부터 개인 지원에 이르기까지 머신러닝은 은행이 신뢰를 구축하고 고객 문제를 신속하게 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 챗봇은 실시간으로 고객 문의에 답변하고, 고객의 다양한 질문을 이해하고 대응하며, 맞춤형 안내를 제공할 수 있습니다. 이러한 방식으로 은행은 대기 시간을 줄이고 상담원이 보다 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 해줍니다.

맞춤형 지원을 위한 가상 비서

챗봇과 마찬가지로 가상 비서는 개인화된 지원을 제공하는 데 일반화되었습니다. 이러한 가상 비서는 기계 학습을 사용하여 고객 데이터를 분석하고 고객 계정과 연결된 데이터에 따라 맞춤형 조언이나 정보를 제공합니다.

예를 들어, 가상 비서는 고객의 재정적 목표에 따라 특정 저축 계좌를 추천하고 고객의 일반적인 지출 습관에 따라 다가오는 청구서를 상기시킬 수도 있습니다. 시간이 지남에 따라 어시스턴트가 과거 상호 작용을 통해 학습함에 따라 귀하의 요구 사항을 더 잘 예측하고 점점 더 관련성이 높은 조언을 제공할 수 있게 됩니다.

일상적인 프로세스 자동화

또한 기계 학습을 통해 은행은 데이터 입력, 문서 확인 프로세스 등 가장 일반적인 작업을 자동화하여 시간과 인적 자원을 절약할 수 있습니다. 이는 은행의 운영 속도를 높이고 인적 오류를 줄이는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 기계 학습 시스템은 재무 문서를 자동으로 분류 및 정렬할 수 있을 뿐만 아니라 고객 정보를 확인하고 대출이나 청구를 더 빠르게 처리할 수도 있습니다. 자동화는 또한 비용을 절감하여 은행이 혁신에 자원을 집중하고 귀하와 다른 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 해줍니다.

대출 결정 최적화

머신러닝은 은행이 대출을 발행하는 방식도 변화시키고 있습니다. 은행은 전통적인 신용 점수와 함께 사용자 지출 패턴을 분석하고 정확한 대출 결정을 내릴 수 있습니다. 이렇게 하면 은행과 대출자 모두 머신러닝의 혜택을 누릴 수 있습니다.

결론

ML은 디지털 뱅킹 서비스를 재편하는 데 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 이는 개인화를 강화하고 사기 탐지를 개선할 뿐만 아니라 고객 지원을 간소화하고 은행 업무의 미래를 주도하는 데 관여합니다. 대부분의 은행이 이러한 기술을 계속 채택함에 따라 귀하와 다른 고객은 더욱 맞춤화된 경험, 향상된 보안 및 혁신적인 금융 서비스를 기대할 수 있습니다. 은행 업무에서 머신러닝의 잠재력은 엄청나며 기술이 발전함에 따라 계속해서 성장할 것입니다.