최근 몇 년 동안 인공지능 기술은 급속도로 발전하여 사회 각계각층을 근본적으로 변화시켰으며, 은행 산업도 예외는 아닙니다. Downcodes의 편집자는 인공 지능이 은행 업계를 어떻게 재편하고 있는지는 물론 전 세계 은행의 AI 애플리케이션 관행과 과제에 대해 설명합니다. 매출 성장 예측부터 구체적인 적용 사례까지, AI가 주도하는 은행산업의 변화를 생생하게 제시해 드립니다.
최근 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전으로 은행업계는 전례 없는 변화의 기회에 직면해 있습니다. 맥킨지 글로벌 연구소(McKinsey Global Institute)의 최신 보고서에 따르면 생성 인공 지능(GenAI)은 글로벌 은행 산업에 연간 수익을 2,000억~3,400억 달러 추가할 것으로 예상됩니다. 이는 업계 수익의 2.8%~4.7%에 해당하는 증가입니다. 이러한 성장의 주요 동인은 생산성의 상당한 향상이었습니다.
사진 출처 참고: 사진은 AI가 생성한 것이며, 사진 인증 서비스 제공업체 Midjourney가 제공한 것입니다.
인도에서는 은행 AI 애플리케이션이 빠르게 발전하고 있습니다. 2023년 Accenture는 고객 서비스 효율성과 거래량을 향상시킬 수 있는 AI의 엄청난 잠재력을 강조하는 연구를 발표했습니다. 2017년 초 DFC Bank는 인도 최초의 AI 기반 고객 도우미인 Eva라는 챗봇을 출시했습니다. Eva는 수백만 건의 고객 문의를 동시에 처리할 수 있어 은행의 서비스 역량과 응답 속도가 크게 향상됩니다.
2020년에는 영역을 더욱 확장해 음성 명령을 통해 간단한 은행 거래를 할 수 있는 아마존 알렉사(Amazon Alexa), 구글 어시스턴트(Google Assistant)를 통합한 챗봇인 아이팔(iPal)을 출시했다. . 최근 중국 중앙은행(SBI)도 첨단 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크를 구축해 정책 결정 역량과 운영 효율성을 향상시키는 것을 목표로 하는 AI 기반 전략을 발표했습니다. SBI는 또한 핀테크 기업 및 비은행 금융회사(NBFC)와 협력해 공동대출 혁신을 추진할 계획이다.
국제적으로 Deutsche Bank는 Google Cloud 및 Nvidia와 협력하여 AI 전략을 적극적으로 홍보하고 있습니다. 2023년에는 AI 분야 경쟁력 강화를 위해 AI 챗봇, 데이터 분석 툴 등 다양한 애플리케이션을 출시하겠다는 은행 차원의 계획을 내놨다.
그러나 AI 기술이 적용되면서 보안 문제가 점점 더 부각되고 있다. Kroll의 조사에 따르면 67%의 경영진이 금융 범죄가 증가할 것으로 예상하고 57%는 제3자 중개인이 위험 요소라고 생각하는 것으로 나타났습니다. 매년 전 세계적으로 약 2조 달러가 세탁되고 있으며, 은행은 이 문제를 해결하기 위해 점차 AI 기술을 모색하고 있습니다. HSBC를 예로 들면, 은행은 AI를 통해 자금세탁방지(AML) 기능을 개선하기 위해 구윤(Gu Yun)과 협력해 의심스러운 거래를 보다 효과적으로 식별하고 오탐을 줄였습니다.
또한 Infosys Finacle이 출시한 AI Suite Bank는 AI를 신속하게 통합하여 디지털 운영 효율성을 향상시키는 데 도움이 되는 강력한 도구를 제공합니다. 그리고 Axis는 AI 분야에 추가 투자를 위해 계속해서 팀을 확장하고 있습니다.
전체적으로 인공지능은 은행 산업의 모습을 근본적으로 변화시키고 있으며 기회와 도전을 가져오고 있습니다. 은행들이 AI 기술을 적극적으로 수용하고 있지만, AI 시대에 경쟁력을 유지하려면 보안 문제에도 관심을 갖고 장단점을 신중하게 따져봐야 한다. 앞으로 은행산업에서 인공지능의 적용은 더욱 광범위하고 심층적으로 진행될 것이며, 이는 우리의 지속적인 관심을 받을 가치가 있습니다.