AI는 어디에나 존재하게 되었습니다. 팬데믹 이후 더 나은 효율성, 대응성, 인텔리전스에 대한 욕구로 인해 세계 최고의 기술 기업 간의 경쟁이 가속화되었습니다. 지난 몇 년 동안 AI는 고도로 전문화된 사용 사례를 위한 새로운 부가 기술에서 연결된 모든 장치를 통해 쉽게 액세스할 수 있는 기술로 성장했습니다. 사실은, 33% 2024년 첫 3분기까지 모든 벤처 캐피탈 투자 중 AI 관련 기업에 투자한 금액은 2020년 14%에 비해 크게 증가한 수치입니다. 이는 AI 시스템을 핵심 비즈니스 기능 및 소비자용 애플리케이션에 빠르고 거의 열광적으로 채택한 것으로 나타났습니다.
은행 경영진이 AI를 채택하려는 열망에도 불구하고 업계에서의 성장은 더욱 측정될 것입니다. AI는 2000억~3400억 달러의 가치를 추가할 것으로 예상된다. 값 주로 생산성 향상을 통해 매년 은행에 제공됩니다. 은행 및 금융 임원의 66% 믿다 AI와 자동화로 인한 이러한 잠재적인 생산성 향상은 매우 중요하므로 경쟁력을 유지하려면 위험을 감수해야 합니다. 그러나 엄격한 규제 표준과 소비자 데이터를 둘러싼 높은 이해 관계로 인해 은행은 여전히 보안과 신뢰성에 초점을 맞춰 AI에 신중하게 접근해야 합니다.
AI 기술의 통합은 은행 업무를 꾸준히 재편하고 있으며 유용성, 운영 효율성 및 비용 관리의 개선을 약속합니다. 이 모든 것은 진화하는 디지털 경제에서 은행의 경쟁력과 고객 중심을 유지하는 데 중요합니다.
AI는 은행 혁신의 촉매 역할을 합니다. 단순화 효율성, 정확성 및 개인화를 향상시키면서 이 부문의 복잡한 프로세스를 개선합니다. 이러한 영향은 고객 서비스, 사기 탐지, 신용 의사결정과 같은 영역에서 특히 두드러집니다. 예를 들어 AI 챗봇은 이제 일반화되었습니다. 72%로 구현으로 인해 향상된 고객 경험을 보고한 은행의 비율
통합 자연어 처리 (NLP)는 보다 직관적인 고객 상호 작용을 가능하게 하므로 특히 유용합니다. 고객이 온라인 플랫폼을 통한 지원이 필요한 경우 AI는 실시간으로 응답하여 고객에게 평범하고 간단한 언어로 지침을 제공할 수 있습니다. 이는 사용자 경험을 향상시켜, 위협적인 은행 서비스를 더욱 접근하기 쉽고 사용자 친화적으로 만들 수 있습니다. 또한, 고객 데이터와 거래 내역을 분석함으로써 AI 기반 플랫폼은 개인화된 제품 추천을 제공하는 데 있어 더욱 발전하고 있습니다. 예를 들어, 한 은행에서 다른 은행으로 투자 거래를 한 경우 거래 페이지에서 해당 은행 중 한 곳의 수수료 없는 거래 제안을 볼 수 있습니다. 이러한 종류의 개인화된 제안은 고객 충성도를 높일 수 있지만 은행 부문은 채워야 할 격차가 있는 것 같습니다. 은행 고객의 74% 더 개인화된 경험을 원한다고 말합니다. 은행은 특히 은행이 패하고 있는 상황에서 개인화를 강화하기 위해 AI를 채택하라는 신호로 이를 받아들여야 합니다. 고객의 20% 고객 경험이 좋지 않기 때문입니다.
AI 시스템의 이점은 프론트 오피스 개선 이상으로 확장됩니다. 백오피스 프로세스를 훨씬 더 효율적으로 만듭니다. 금융 기관은 AI를 활용하여 시간이 많이 소요되는 수동 검토를 줄이고 위험을 완화했습니다. 예를 들어, JP Morgan의 Contract Intelligence(COiN) 플랫폼은 다음과 같습니다. 프로세스 연간 12,000건의 계약으로 회사 법무팀의 검토 시간이 360,000시간 절약됩니다. 이 플랫폼은 특히 대출 신청서를 해석하는 데 도움이 되었습니다.
AI로 위험 완화 및 사기 탐지 강화
AI 기술은 고객 상호 작용을 강화하고 계약 승인을 더욱 효율적으로 만드는 것 외에도 은행의 사기 탐지 및 위험 관리 전략을 강화합니다. 지난해 사기로 인해 글로벌 은행은 다음보다 더 많은 비용을 지출했습니다. 4,420억 달러 예상 손실은 대부분 결제, 수표 및 신용카드 사기로 인해 발생합니다. AI 기술은 사기 행위를 나타낼 수 있는 패턴을 인식하여 사기 탐지를 크게 향상시켰습니다. 또한 이러한 도구는 실시간으로 거래를 모니터링하고 기존 방법보다 훨씬 빠르게 이상 징후를 표시할 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 인수 도구는 은행이 거래 내역을 분석하고 잠재적인 위험 신호를 식별하여 승인 프로세스의 효율성과 보안을 향상함으로써 가맹점 서비스의 위험을 평가하는 데 도움을 줍니다.
AI는 사기 예방 분야에서 상당한 진전을 이루었지만 복잡성이 없는 것은 아닙니다. 딥페이크 비디오와 이미지를 생성할 수 있는 생성 AI 도구의 등장으로 새로운 위험 계층이 추가되었습니다. 이들은 신분 도용 및 기타 정교한 사기에 악용될 수 있습니다. 예를 들어 속아서 돈을 지불한 금융 직원이 있습니다. 2,500만 달러 최고 재무 책임자(CFO)로 가장하기 위해 딥페이크를 사용하는 사기꾼들에게요.
AI 기반 사기 탐지 시스템이 개선됨에 따라 해당 시스템의 사용을 관리하는 프레임워크도 발전해야 합니다. 다행스럽게도 금융 기관은 이러한 AI 시스템이 고객 보호에 중점을 두고 책임감 있게 설계 및 배포되도록 규제 기관과 점점 더 협력하고 있습니다.
윤리 및 규제 문제 관리
많은 이점에도 불구하고 은행에 AI를 도입하는 데에는 상당한 윤리적, 규제적 장애물이 따릅니다. 은행의 엄격한 규제 환경을 고려할 때 금융 기관은 종종 지역에 따라 달라지는 엄격한 규정 준수 표준에 직면해 있습니다. 예를 들어 유럽연합(EU)은 최대 1000만원의 벌금을 포함하는 AI법을 시행할 예정이다. 7% 규정을 준수하지 않는 것으로 판명된 회사의 연간 수익. 마찬가지로 미국에서는 연방준비은행, 소비자금융보호국(CFPB) 등 기관의 규제 감독으로 인해 은행이 AI 모델을 배포할 때 복잡한 개인 정보 보호 규칙을 탐색해야 합니다.
AI와 관련된 중요한 규제 문제는 대규모 언어 모델의 편향 위험이며, 이는 신용 점수나 대출 승인 결정에 의도하지 않은 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어 편향되거나 결함이 있는 데이터에 대해 훈련된 AI 모델은 특정 인구통계학적 그룹의 대출 신청을 불균형적으로 거부할 수 있으며, 이로 인해 은행이 평판 위험, 소송, 규제 조치 또는 이 세 가지가 혼합된 위험에 노출될 수 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 은행은 AI 기반 의사결정의 투명성을 높일 수 있는 “설명 가능한 AI” 프레임워크에 투자하고 있습니다. explainable AI는 AI 모델이 어떻게 예측하는지에 대한 통찰력을 제공하여 은행이 규제 기관과 고객에게 책임을 입증하는 데 도움을 줍니다. 특히 AI 결정이 징계 조치로 이어질 수 있다고 믿는 경우, 은행이 AI가 내린 결정을 무시하기 위해 “인간 참여형” 전략을 유지하는 것도 중요합니다.
또한 은행이 방대한 양의 민감한 정보를 처리하므로 AI 애플리케이션에서 데이터 보안과 고객 개인 정보 보호를 보장하는 것이 중요합니다. AI 기반 시스템은 침해로부터 보호하기 위해 고급 암호화 및 데이터 익명화를 통합해야 합니다. 금융 서비스 분야에서 데이터 유출로 인한 평균 비용은 다음과 같습니다. 건당 445만 달러 – AI가 다른 강력한 보안 조치를 통해 구현된다면 잠재적으로 완화할 수 있는 비용입니다.
책임감 있는 AI 개발의 필요성
몇 주마다 AI 기술의 새로운 발전이 헤드라인을 장식하며 중요한 질문을 제기하는 것 같습니다. 이러한 발전은 책임에 기반을 두고 있습니까, 아니면 순전히 재정적 인센티브에 의해 추진되고 있습니까? AI 개발에 대한 책임감 있는 접근 방식은 특히 은행의 경우 AI를 완전히 활용하는 데 매우 중요합니다. 여기에는 AI 모델이 의도한 대로 작동하는지 확인하기 위해 지속적인 모니터링, 테스트 및 조정이 포함됩니다. 다재다능한 AI 전략에는 엄격한 모델 검증, 편향 탐지 프로토콜, 정기 감사, 그리고 가장 중요한 데이터 정리가 포함됩니다. 또한 AI 시스템은 특히 복잡한 의사결정 시나리오에서 인간의 감독을 대체하기보다는 강화하도록 설계되어야 합니다. 이러한 접근 방식을 통해 AI는 권한 부여를 위한 도구 역할을 하여 은행 직원이 비판적 사고, 공감 및 고객 상호 작용이 필요한 작업에 집중할 수 있도록 합니다.
앞으로 균형 잡힌 경로 만들기
은행 업무에 혁명을 일으킬 수 있는 AI의 잠재력은 부인할 수 없지만, 앞으로 나아가려면 기술적, 윤리적 요구 사항을 신중하게 고려해야 합니다. 은행은 책임 있는 AI 채택을 주도하여 혁신과 책임을 통합하는 방법에 대한 다른 산업의 표준을 설정하는 고유한 위치에 있습니다. 금융 기관은 투명하고 규정을 준수하며 고객 중심적인 AI 모델에 집중함으로써 은행 업무 경험을 혁신하고 신뢰나 규제 준수를 훼손하지 않고 보다 효율적인 서비스를 제공할 수 있습니다.
앞으로 은행에서 AI를 성공적으로 채택하는 것은 업계 전반의 협력에 달려 있을 것입니다. 은행, 규제 기관, 기술 제공업체는 함께 협력하여 모범 사례를 확립하고 통찰력을 공유하며 빠르게 변화하는 환경에 적응해야 합니다. 은행이 AI의 복잡성을 헤쳐나가면서 위험을 관리하면서 AI의 잠재력을 활용할 수 있는 기업은 의심할 여지 없이 금융 미래의 리더로 부상할 것입니다.
게시물 AI는 은행업의 밝은 미래를 열어주지만 책임 있는 개발이 가장 중요합니다 처음 등장한 Unite.AI.