인공지능의 다음 시대를 맞이하여 예측해 보는 뱅킹 산업의 미래

인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 급속한 발전은 은행의 운영 방식을 근본적으로 바꿀 수 있는 잠재력을 갖고 있습니다. 이러한 인공지능의 물결은 점차 보편화되면서 직원, 고객, 규제 기관에 지속적인 영향을 미칠 것입니다. 은행은 AI 전략 기반으로 경영하기 위해 협업에 중점을 두고 기술과 조직의 변화를 모색해야 합니다.

생성형 AI는 은행의 새로운 강력한 툴입니다. 생성형 AI는 고객 서비스에 대한 부담과 백오피스 운영에 드는 노력을 줄일 수 있습니다. 단기적으로는 수익에 긍정적인 영향을 미치겠지만, 이러한 인공지능의 다음 시대는 은행의 가치 창출에 매우 중요하며 의심의 여지 없이 경쟁 구도를 바꾸어 놓을 것입니다. 기회는 무궁무진하지만, 은행이 AI의 잠재력을 최대한으로 활용하기 위해서는 많은 과제를 해결해야 합니다.

뱅킹 산업에서의 인공지능의 미래

은행은 오랫동안 예측 AI를 활용해 은행 내 운영을 자동화하고 간소화해 왔습니다. 예를 들어, 패턴을 사용하여 상환 가능성이 높은 사람을 예측하고 결제를 조정하거나 채권 회수를 지원합니다. 그러나 뱅킹의 미래를 전망해 볼 때 AI 사용을 은행의 다른 영역으로 확장하여 매출을 증대하고, 리스크를 관리하고, 운영을 최적화할 수 있는 중요한 기회가 있습니다.

고객 확보 및 온보딩부터 자문에 이르기까지, 은행은 새로운 가치 흐름을 창출함과 동시에 잠재 고객에게 도달하고 상호 작용하는 방식을 개선할 수 있습니다. AI를 통해 다양한 방법으로 고객 만족도와 유지율을 높이는 한편 신규 고객을 더 빠르게 확보하고 온보딩할 수 있으며, 예측 분석을 사용하여 잠재 고객을 더 효율적으로 식별하고, 고객 온보딩을 완전히 자동화하고, 더욱 맞춤화된 제품과 서비스로 향상된 고객 경험을 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

또한 은행의 운영 및 서비스 팀은 AI를 통해 처리 및 지원 속도를 향상하여 대기 시간을 줄이고 운영 효율성을 개선할 수 있습니다. 금융 자문 부문은 변화하는 상황에 더욱 지능적이고 민첩하게 대응할 수 있고, 뱅킹 관련 예외 처리 속도를 높이고, AI 기반의 어시스턴트를 활용하여 기계적인 말투가 아닌 더 인간적인 어조로 복잡한 고객 문의 및 문제를 처리할 수 있습니다. 또한 AI를 통해 데이터 컴파일 및 분석을 자동화하여 더욱 정확한 보고서를 작성함으로써 뱅킹 부문의 재무 보고를 간소화할 수 있습니다.

은행이 시장의 변화에 보조를 맞추는 데 AI가 중요한 역할을 할 것입니다. 뱅킹 산업의 리스크 모델링은 대규모 데이터 세트를 분석할 수 있는 기능을 바탕으로 훨씬 더 강력하고 다이나믹한 방식으로 시장 리스크를 더욱 정확하게 예측하고 완화할 수 있습니다. 또한 AI는 정교한 패턴 인식을 사용하여 의심스러운 거래를 식별하고 오탐지를 줄여서 금융 범죄를 더 효과적으로 탐지할 수 있습니다.

은행 전반으로 AI를 확장하기 위한 해결 과제

뱅킹 산업에서 AI의 미래는 밝지만 AI를 확장해서 도입하려면 어려움이 따를 것입니다. AI 기술을 채택하려면 기술적 조정은 물론 고객 기대치 및 조직 관행의 변화도 따라와야 합니다. 은행이 조직 내에서 더 심층적인 통합을 고려함에 따라 발생할 수 있는 장애 요소를 인식하고 이를 극복할 준비를 갖추는 것이 중요합니다.

제품, 데이터, 컴플라이언스, 운영, 인재 확보 및 교육과 관련된 새로운 영역으로 AI를 확장하는 과정에서 많은 걸림돌이 나타날 수 있습니다. 특히 변화의 속도가 갈수록 빨라지는 현 상황에 뱅킹 조직, 제공 팀, 운영 전반에서 AI 도입을 확장하는 것은 매우 어려운 과제입니다. AI의 영향력을 심화하려면 이들이 필요한 툴을 사용하여 AI에 더 쉽게 접근할 수 있도록 해야 합니다. AI를 확장하려면 이러한 팀에 필요한 툴을 제공하는 플랫폼이 필요합니다.

또한 은행은 그 외에도 AI를 신뢰하지 않는 고객이 AI 기반 서비스, 데이터 프라이버시 및 보안을 사용하도록 설득하고, 데이터 사이언스와 뱅킹 비즈니스 모두에 숙련된 AI 전문가를 고용하고 유지하는 등 수많은 문제를 해결해야 합니다. 이러한 문제는 매우 까다로워 보일 수 있지만, AI 통합을 촉진하는 데 필요한 기능을 이해하고 적합한 파트너와 툴을 찾는다면 훨씬 쉽게 해결할 수 있습니다.

핵심은 신뢰성

은행의 새로운 영역에서 AI를 사용하면 개인 정보 보호, 정확성, 공정성에 대한 새로운 우려가 제기될 수 있습니다. 이를 위해서는 고객과 규제 기관이 AI 사용 방식을 더 잘 이해할 수 있도록 데이터 소싱 및 모델 관리 방식을 강화해야 합니다. 은행은 모델 편향 및 변동을 모니터링하여 AI 모델을 지속적으로 평가하고 조정함으로써 부정확성과 편향을 방지할 수 있습니다. AI 사용의 컴플라이언스와 투명성을 유지하려면 정기적인 감사와 규제 기관에 대한 보고도 필요합니다. 예를 들어, Red Hat과 watsonx.governance와의 통합을 통해 은행은 모델 리스크를 효과적으로 관리할 수 있습니다.

Red Hat은 전 세계 은행이 AI 채택 폭을 확장할 수 있도록 지원하여 기존 투자 자산을 버릴 필요 없이 AI에서 더 많은 가치를 창출하도록 돕습니다. Red Hat® OpenShift® AI를 통해 모든 클라우드에서 모델을 훈련, 튜닝, 제공할 수 있는데, 데이터 사이언티스트와 개발자가 협업하여 조직 전반으로 인공지능을 확장할 수 있는 현대적인 플랫폼을 제공하기 때문입니다.

강력한 파트너십을 구축하고 적응형 솔루션을 제공함으로써 금융 기관이 AI 도입의 복잡성에 대응할 수 있도록 지원합니다. Red Hat 기술을 통해 AI를 은행의 새로운 영역으로 확장하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.