역사적으로 지역 은행과 신용 조합은 계정 보유자와의 개인적인 관계를 통해 브랜드를 구축했습니다. 예를 들어, 텔러의 배우자의 이름을 알고 자녀의 이름을 아는 것은 드문 일이 아닙니다. 실제로, 개인적인 관계는 소규모 금융 기관의 특징이며 더 큰 경쟁자와 차별화 한 것입니다. 은행의 디지털화로 인해 개인 관계를 구축하는 데 어려움을 겪고, 차별화 요소를 침식하고 소규모 기관이 이사회를 재설정하는 방법을 찾고 있습니다.
입력하다 생성 인공 지능 (Genai)대형 언어 모델 (LLM)을 사용하여 대형 데이터 세트의 패턴을 학습하는 AI 기술의 하위 집합입니다. 그런 다음 인간의 프롬프트와 방향으로 패턴을 사용하여 독창적 인 인간이 생성 된 작품과 유사하거나 향상시키는 새로운 텍스트 내용을 만듭니다.
그만큼 2025 소매 은행 동향 및 우선 순위 올해 우리가 후원 한 보고서는 조직의 80%가 디지털 에이전트가 2030 년까지 실시간 개인화 된 마케팅 커뮤니케이션을 위해 생성 AI에 의존 할 것이라고 믿고 있으며, 금융 기관의 76%는 대부분의 금융 기관이 2030 년까지 GENAI를 사용할 것이라고 믿고 있습니다. 우리는 실제로 생산성을 높이고, 더 나은 데이터를 제공하고, 개인적 고객의 경험을 높이고, 더 많은 개인화 된 고객의 경험을 제공 할 수 있고, 더 나은 데이터를 제공 할 수 있고, 더 나은 데이터를 제공 할 수 있다는 점을 감안할 때 실제로 비율이 더 높아야한다고 생각합니다.
얼마나 중요한가요? 2023 년 말 McKinsey Global Institute는 전 세계 산업 중에서 Genai는 추가 할 수 있습니다 분석 한 63 개의 사용 사례에서 매년 2 조 달러에서 44 조 달러에 해당합니다. 산업 분야 중에서 은행은 가장 큰 기회 중 하나를 가질 것으로 예상되며, 소매 뱅킹에 새로운 가치가 200 ~ 3,400 억 달러, 즉 생산성 향상으로 인해 소매 은행에 3,400 억 달러를 제공 할 가능성이 있습니다.
더 빠르고, 더 좋고, 행복합니다
AI가 인간에게서 일자리를 얻을 것이라는 오해가 있습니다. 그러나 Genai의 힘은 데이터 및 정보를 기반으로 컨텐츠를 생성한다는 것입니다. …을 더한 인간이주는 프롬프트와 방향. 교체 도구가 아닌 향상 도구입니다.
현재 은행의 Genai는 주로 보안, 대출 원산지, 사기 탐지 및 더 나은 자동 서비스 경험을 제공하는 비판적이지만 반복적 인 작업 또는 프로세스를 자동화하는 데 사용됩니다. Genai는 이러한 과정 및 기타 프로세스와 관련된 평범한 작업을 인수 할 수있게함으로써 효율성과 생산성을 높일뿐만 아니라보다 의미있는 과제에 집중하기 위해 작업을 수행하여 직무를 더욱 만족하게 만듭니다.
지역 은행과 신용 노조가 스스로를 차별화 할 수있는 주요 방법 중 하나는 계정 보유자의 디지털 뱅킹 경험을 개인화하고 높이는 것입니다. 구체적으로,이 기술은 그들의 행동과 편견에 대한 더 깊은 통찰력을 촉진하여 그들의 요구를 예측하는 데 도움이됩니다. 따라서 이러한 요구를 충족시키는 제품 및 서비스는 Netflix가 고객에게 선별 된 엔터테인먼트를 제공하는 것과 같은 방식으로 제공 할 수 있으며 Amazon은 고객 행동 및 선호도를 기반으로 고객 엔터테인먼트 및 제품을 제공합니다.
마찬가지로, Genai에서 가능한 데이터 수집 및 깊은 분석을 통해 개인화 된 컨텐츠를 생성 할 수 있으므로 각 계정 소지자는 자신의 삶에서 특정 시간에 컨텐츠 (마케팅 캠페인 포함) 만 볼 수 있습니다. 자신의 집을 소유하고 있으며, 급여 및 신용 점수를 가진 중년 여성에게는 학생 대출을 지불하려고 노력하고 여전히 집을 소유하고자하는 최근 대학 졸업생과 동일한 콘텐츠를 볼 수 있습니다.
인간의 손길
인간의 의사 결정 및 감독의 포함은 은행을위한 Genai 솔루션을 구축하는 데 중요합니다. Genai의 성공적인 통합을위한 우리의 공식은 대형 뱅킹 데이터 세트에서 특별히 훈련 된 딥 러닝 모델로 시작하는 것입니다. 인간 언어의 패턴과 구조를 배우도록 훈련 된이 모델들은 사용자 쿼리 또는 프롬프트에 대한 자연스러운 반응을 만듭니다. AI 생성 응답이 정확하고 윤리적 표준, 규제 준수 및 고객 요구와 일치하는 동시에 잠재적 위험과 편견을 완화하는 데 인간의 참여가 중요합니다.
오늘 내일의 기술
Genai가 지역 은행과 신용 조합을 변화시킬 수있는 잠재력은 무한합니다. 기술을 통합하는 데 성공한 금융 기관은 오늘날 고위성적이고 위험이 낮은 응용 프로그램에 대한 투자에 집중하면서 미래를위한 전략을 시작하는 기관이 될 것입니다.
Genai가 은행 서비스에 즉각적이고 실질적인 영향을 미치는 4 가지 주요 방법은 다음과 같습니다.
전략적 성장 주도
McKinsey 보고서는 기업 및 소매 은행이 Genai의 올바른 배치에서 가장 많은 혜택을받을 것이라고 계산했습니다. 기업 은행 측면에서 가장 높은 잠재력은 자동화를 통한 인간의 루프 의사 결정, 자동화 된 위험 평가 모델 및 운영 효율성을 향상시키는 것입니다. 소매 은행은 개인화 된 은행 경험, 개선 된 고객 서비스 및 마케팅 혁신의 혜택을받을 수 있습니다.
전원 운영 효율성
2023 년 최고의 은행 트렌드에 대한 보고서에서 Accenture Genai와 업계가 기술을 통해 생산량을 늘릴 수있는 잠재력이 가장 큰 Genai와 업계의 영향을 가장 많이받을 가능성이 가장 높은 산업으로 은행을 확인했습니다. 또한 Genai를 채택하는 금융 기관은 생산성을 최대 30%까지 향상시킬 수 있음을 발견했습니다.
그러나 Genai가 효율성을 향상시킬 수있는 잠재력에도 불구하고 인간의 전문 지식은 여전히 성공의 열쇠입니다. 특정 은행 지식을 사용하여 내부 팀은 모델을 정확하게 훈련시키고 인간이 할 수있는 방식으로 복잡성을 평가할 수 있습니다. 그러나 그들은 인간의 능력을 넘어서 더 빠르고 수준으로 확장 할 수 있습니다.
더 크고 소규모 기관 사이의 경기장을 평평하게합니다
우리는 Genai가 생산성 증가 및 개인화 된 계정 보유자 경험을 가능하게하는 등 지역 은행과 신용 조합에 혜택을 줄 수있는 몇 가지를 보았습니다. 악명 높은 위험 회피 은행가들이 입양률이 상승하면서 Genai의 무수한 혜택을 인식하고 있다는 것은 긍정적 인 신호이지만, 우리는 여전히 너무 많은 지역 금융 기관이 탑승하기를 주저하는 것을보고 있습니다.
그들이 다루는 동안, 큰 금융 기관은 움직이고 있습니다. 그리고 그들은 Genai의 힘을 활용할 때 표면을 훑어보고 있습니다. 지나치게 지나치게 조심스럽게 조심스럽게 조심하는 사람들은 영구적으로 남을 것입니다. 기억해야 할 것은 Genai 도구가 링 링하고 독점 데이터에 연결되어 내부적으로 유지 될 수 있다는 것입니다.
집단 지능 전달
집단 지능은 개인과 그룹이 함께 일할 때 만들어집니다. 구성 요소에는 그룹 의사 결정, 합의 형성, 다른 출처의 아이디어 및 경쟁 동기가 포함될 수 있습니다. 전통적으로, 집단 지능을 활용하는 것은 제도적 지식을 문서화하고 훈련 및 직업 경험을 통해 공유함으로써 이루어졌다. Genai는 집단 지능의 이점을 쉽고 실시간으로 향상시킵니다.
지역 금융 기관에서 Genai의 성공적인 채택 및 통합 증가에는 은행 데이터 및 심층 산업 지식에 대해 특별히 교육을받은 LLM이 필요합니다. 그러나 중요한 요소는 인간의 협력과 감독입니다. Genai는 교체 도구가 아닌 향상 도구입니다.
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