은행 AI의 성공적 도입을 위한 가이드라인

은행 AI 프로젝트 초기 단계: 핵심 비즈니스 문제에 초점을 맞추기

은행권에서의 인공지능 투자는 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 이미 AI에 투자한 금융 조직은 수익 증대와 비용 절감, 보안 규정 준수 강화 등 다양한 이점을 누리고 있습니다. 그러나 AI 이니셔티브를 초기 단계에서 프로덕션으로 확장하는 과정은 다소 어려운 과제일 수 있습니다. 초기 은행 AI 프로젝트를 시작할 때는 핵심적인 비즈니스 문제 해결에 집중하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 프로덕션으로의 확장이 용이하며, 추후 적용 사례를 탐색하는 것이 쉬워집니다. Deloitte의 설문 조사에 따르면 대부분의 은행권은 광범위한 고객 접점과 거래 데이터를 통해 AI를 구축하고 이를 통해 수익 향상과 고객 경험을 개선하고 있습니다.

적용 사례와 기능

은행 AI는 음성을 텍스트로 변환하거나 텍스트를 음성으로 변환할 수 있으며 번역 등 다양한 영역을 통해 정보를 시각화 및 음성화 할 수 있습니다. 하지만 은행권에서 이러한 기능이 실제로 활용되는 비율은 여전히 매우 낮습니다. 은행은 선도 기술을 먼저 도입하기 위해 사용 가능한 데이터를 분석하고 이를 비즈니스 가치로 전환할 수 있는 방안을 모색해야 합니다.

예를 들어, 은행에서 고객 대기 시간을 관리하는 데 어려움을 겪고 있다면, 자연어 처리 기술을 활용하여 고객에게 보다 나은 서비스를 제공하고 통화 라우팅에 소요되는 시간을 단축할 수 있습니다. 이는 고객 서비스를 개선하고 지속적인 발전을 통해 결과적으로 고객 경험을 향상할 수 있습니다. 또한, AI 챗봇을 활용하여 음성이나 텍스트 기반의 상호 작용을 통해 여러 지역의 고객에게 서비스를 제공할 수도 있습니다.

조사 결과에 따르면, 챗봇을 사용하면 상담원이 간단한 업무에 소비하는 시간을 줄이고 대신 복잡한 문제를 해결하는 데 보다 많은 시간을 할애할 수 있다는 점에서 긍정적인 결과가 나타났습니다. 이는 인공지능 기술을 통해 고객 서비스의 효율성을 향상시키고 기업의 경쟁력을 강화할 수 있는 가능성을 보여줍니다.

AI를 통한 고객 경험 개선

데이터 분석은 고객의 요구 사항을 이해하고 새로운 제품 및 서비스 기회를 파악하는 데 도움이 됩니다. 금융 서비스에 대한 인공지능 투자가 증가하면서 소비자의 선호도도 변화하고 있습니다. Accenture에 따르면, 고객의 81%가 브랜드가 고객을 잘 이해하고 적절히 접근해야 할 때와 그렇지 않을 때를 알아야 한다고 생각합니다. 또한, CMO.com의 연구에 따르면, 소비자의 절반 이상이 더 나은 고객 경험을 위해 더 많은 비용을 지불할 의향이 있음을 보여줍니다.

은행은 마이크로 세분화를 통해 고객과 직접 소통하고 신뢰를 구축하며 충성도를 높일 수 있습니다. 이는 페르소나를 사용하는 대신 직접적인 채널을 통해 고객과 대화하고 개인화된 서비스를 제공하는 것을 의미합니다. 보스턴 컨설팅 그룹은 은행이 맞춤형 고객 상호 작용을 통해 자산 1,000억 달러당 최대 3억 달러의 매출 성장을 얻을 수 있다고 추정했습니다.

은행권은 사용 가능한 고객 데이터를 평가하여 개인화된 서비스를 적용할 수 있습니다. 이는 고객의 과거 경험이나 리뷰, 구매 기록, 클릭 패턴, 웹 및 앱 사용 등을 포함한 다양한 데이터를 활용하여 이루어집니다. 머신러닝 모델을 통해 개인화된 학습을 기반으로 고객별 맞춤형 제안을 만들어낼 수 있습니다. 이를 통해 금융 서비스 기관은 고객 경험을 향상하고 고객 맞춤형 제품과 서비스를 개발할 수 있습니다.

AI 도입을 통한 비즈니스 비용 절감과 수익 기회 식별

비즈니스 비용 증가는 새로운 경쟁자 등장과 같은 요인으로 인해 발생할 수 있습니다. 이러한 상황에서 많은 은행은 AI 기술을 활용하여 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 미래 수익 창출 기회를 식별하기 위해서도 인공지능 도입은 꼭 필요합니다.

은행권은 모든 기능을 자동화하는 것이 아니라 현재 보유한 기능을 향상하고 생산성을 높일 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 이는 고객 중심의 최적화 전략을 통해 가능합니다. 예를 들어, 가상 비서를 활용하여 고객에게 지출 추적 및 분석, 맞춤형 재정 조언, 지출 예측 등의 서비스를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 대기 시간을 줄이고 상담원은 고객 문제를 더 효과적으로 해결할 수 있습니다.

또한 챗봇을 활용함으로써 고객 서비스 상담원의 시간을 절약할 수 있으며, 이는 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다. 신제품 출시 시 AI를 활용하여 유사한 상품을 기반으로 예측하는 프로세스를 최적화함으로써 기업은 더 나은 경쟁력을 확보할 수 있습니다. AI 기반 최적화 기능은 사기 사례 감지와 운영 효율성 개선, 고객 인증 등과 같은 다양한 영역에서 유용하게 활용됩니다.

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