인공 지능이 금융 서비스 부문을 혁신하는 10가지 방법

McKinsey & Company의 보고서에 따르면 2030년까지 금융 서비스 부문의 AI 채택으로 1조 2천억 달러의 가치가 추가될 것으로 예상됩니다. 인공 지능(AI)은 금융 산업을 빠르게 변화시키고 금융 기관의 운영 방식을 혁신하며 금융의 다양한 측면에 큰 영향을 미치고 있습니다. 금융 분야의 AI 통합은 금융 분야에서 AI의 수많은 이점을 가져왔으며, 오늘날 금융 분야에는 미래의 게임 체인저가 될 수 있는 광범위한 AI 애플리케이션이 있습니다.

이 블로그에서는 금융 산업에서 AI의 상위 10가지 사용 사례를 자세히 살펴보겠습니다.

금융 분야의 AI 활용 사례 10가지

금융 분야에서 AI 혁명이 시작되었습니다. 다음은 금융 서비스에서 AI의 상위 10가지 사용 사례입니다.

1. 고객 서비스

금융을 위한 대화형 AI는 고객 서비스의 게임 체인저로 부상했습니다. AI 기반 챗봇과 가상 도우미를 배포함으로써 은행과 금융 기관은 대량의 고객 쿼리를 실시간으로 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이러한 가상 도우미는 자연어 처리(NLP) 기능을 활용하여 복잡한 금융 질문을 이해하고 신속하게 정확한 답변을 제공합니다.

금융에서 AI의 주목할만한 한 가지 예는 AI 기반 음성 비서의 채택입니다. 모바일 뱅킹 앱 또는 스마트 장치에 통합된 이러한 음성 비서는 고객이 음성 명령을 통해 자연스럽게 상호 작용할 수 있도록 합니다. 고객은 AI 비서에게 말만 하면 계좌 세부 정보를 확인하고 거래를 수행하며 개인화된 재무 통찰력을 얻을 수 있습니다.

예를 들어 Wells Fargo는 기계 학습으로 구동되는 Facebook Messenger 챗봇을 사용하여 고객과 효율적으로 소통합니다. 고객은 챗봇의 도움을 받아 자신의 계정과 비밀번호에 대해 필요한 모든 정보에 액세스할 수 있습니다. 금융 서비스에서 대화형 AI의 사용은 개인화되고 효율적인 지원을 가능하게 함으로써 고객 서비스를 변화시키고 있습니다.

금융 분야의 또 다른 주목할만한 AI는 감정 분석을 위한 AI 알고리즘의 사용입니다. 금융 기관은 AI 기반 감정 분석 알고리즘을 사용하여 고객 피드백, 소셜 미디어 게시물 및 리뷰를 분석할 수 있습니다. 이는 고객 선호도 및 정서에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 조직이 고객 문제를 사전에 해결하고 서비스 품질을 개선할 수 있도록 합니다.

금융 서비스에 AI의 통합은 금융 부문 내에서 고객 서비스에 혁명을 가져왔습니다. 대화형 AI, 음성 비서, 감정 분석은 AI가 금융 업계에서 개인화된 경험과 효율적인 지원을 제공함으로써 고객 서비스를 어떻게 변화시키고 있는지 보여주는 몇 가지 예에 불과합니다.

2. 사기 탐지

최신 금융 AI 솔루션을 통해 금융 기관은 사기 행위를 효과적으로 방지하여 자신과 고객을 모두 보호할 수 있습니다.

기계 학습 알고리즘과 예측 분석을 활용하여 금융 서비스에서 AI를 사용하면 방대한 양의 데이터를 분석하여 사기를 실시간으로 식별하고 방지할 수 있습니다. 이러한 AI 기반 시스템은 새로운 데이터로부터 지속적으로 학습하여 기존의 규칙 기반 시스템에서는 간과할 수 있는 새로운 사기 패턴을 탐지합니다.

이상 탐지 알고리즘은 사기 탐지에서 금융을 위한 AI의 대표적인 예입니다. 비정상적인 패턴과 정상 행동의 편차를 식별하여 추가 조사를 위해 경고를 발생시킬 수 있습니다. 예를 들어 고객이 익숙하지 않은 위치에서 갑자기 여러 건의 고액 거래를 수행하는 경우 AI 시스템은 이를 잠재적인 사기 사례로 즉시 표시할 수 있습니다.

AI는 JPMorgan Chase에서 신용 카드 사업의 사기를 식별하는 데 사용됩니다. 은행은 사기 패턴을 발견하기 위해 각 신용 카드 거래의 세부 사항을 실시간으로 검사하는 독점 알고리즘을 만들었습니다.

재무용 AI 솔루션은 소셜 미디어 및 외부 데이터베이스를 포함한 다양한 데이터 소스를 활용하여 사기 탐지 기능을 향상시킵니다. 구조화되지 않은 데이터를 통합하고 자연어 처리(NLP)를 사용함으로써 AI 시스템은 사기 지표를 식별하고 사기 행위를 정확하게 감지할 수 있습니다.

3. 신용위험평가

신용 위험 평가는 금융 산업에서 중요한 프로세스이며 AI는 고급 금융 AI 솔루션을 제공하여 이 영역을 혁신했습니다. 금융 서비스에 AI가 통합되면서 금융 업계의 신용 위험 평가 모델이 더욱 정확하고 효율적이 되었습니다.

전통적으로 신용 위험 평가는 수동 평가와 주관적인 의사 결정에 의존했습니다. 그러나 금융 부문에 AI가 등장하면서 금융 기관은 이 프로세스를 자동화하고 간소화할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘 및 예측 분석은 신용 기록, 재무 제표 및 시장 동향을 포함한 광범위한 데이터를 분석하여 신용 연장과 관련된 위험을 평가합니다.

금융 분야에서 AI 및 ML을 적용한 훌륭한 예는 AI 기반 신용 평가 모델을 사용하는 것입니다. 이러한 모델은 과거 데이터를 분석하고 패턴을 식별하며 채무 불이행 또는 연체 가능성을 예측합니다. 대출 기관은 정보에 입각한 결정을 내리고 위험 관리를 개선하며 신용도가 높은 대출자에게 경쟁력 있는 금리를 제공할 수 있습니다.

은행 및 금융 분야의 AI는 신용 위험을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 금융 산업의 AI 시스템은 금융 데이터와 시장 상황을 지속적으로 분석하여 잠재적인 신용 불이행 또는 신용도 악화에 대한 조기 경고 및 경고를 제공합니다.

4. 개인화된 자산 관리

AI는 고급 알고리즘과 기계 학습(ML) 기능을 통해 금융에서 AI의 역할을 변화시키고 금융을 위한 창의적인 AI 솔루션을 가능하게 합니다. 개인화된 자산 관리는 AI가 금융을 혁신하는 핵심 영역 중 하나입니다.

금융 서비스에 AI를 통합하면 기관은 개인화된 조언과 솔루션을 제공할 수 있습니다. AI는 시장 동향 및 과거 실적을 포함한 방대한 양의 데이터 분석을 통해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 유용한 통찰력을 제공합니다. 금융에 AI를 활용함으로써 기관은 개인의 선호도, 위험 허용 범위 및 재무 목표에 맞게 투자 전략을 맞춤화할 수 있습니다.

예를 들어 시장 변동에 직면하여 포트폴리오를 최적화하려는 투자자를 상상해 보십시오. AI 알고리즘은 금융 분야에서 ML을 사용하여 시장 상황을 지속적으로 모니터링하고 분석하여 투자 포트폴리오를 실시간으로 조정하여 수익을 극대화할 수 있습니다.

BlackRock의 Aladdin 플랫폼은 방대한 양의 재무 데이터를 분석하고 위험과 기회를 식별하며 투자 관리자에게 실시간 통찰력을 제공합니다.

금융에서 AI의 역할은 맞춤형 자산 관리를 촉진하고 금융을 위한 혁신적인 AI 솔루션을 도입하여 업계를 혁신하고 있습니다. 이러한 패러다임의 변화는 금융 기관이 우수한 서비스를 제공하여 고객 경험과 결과를 향상시킬 수 있도록 합니다. 맞춤형 금융 서비스 영역에서 금융 분야의 AI는 기관 운영 방식을 재편하고 있습니다.

5. 규정 준수

규정 준수는 기업이 규제 표준과 법적 의무를 준수하도록 보장하는 금융 산업의 필수 요소입니다. AI는 고급 기능으로 컴플라이언스 프로세스를 혁신하면서 현장의 게임 체인저로 부상했습니다.

금융 서비스에서 AI를 사용하여 컴플라이언스 절차가 크게 개선되었습니다. 은행 및 금융 분야에서 AI를 사용하는 주목할만한 한 가지 예는 KYC(Know Your Customer) 절차와 같은 규정 준수 작업의 자동화입니다. 기계 학습 알고리즘은 고객 데이터를 분석하고 잠재적인 위험을 식별하고 의심스러운 개인을 표시하여 확인 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 이를 통해 시간을 절약하고 비용을 절감하며 규정 준수를 보장합니다.

금융 분야에서 AI를 사용하면 수작업을 자동화하고 금융 서비스와 은행 및 금융 분야의 전반적인 효율성을 개선하여 규정 준수에 혁명을 일으켰습니다.

6. 재정 계획

금융에 AI를 통합함으로써 데이터 분석과 기계 학습 알고리즘을 활용하여 재무 계획을 혁신했습니다. 예를 들어 AI 기반 플랫폼은 과거 재무 데이터, 시장 동향 및 경제 지표를 분석하여 정확하고 개인화된 재무 예측을 생성할 수 있습니다. AI의 이 기능은 은행이 대부분의 국가에서 중요한 고객 세그먼트를 형성하는 밀레니얼 세대를 구하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 개인과 기업은 정보에 입각한 결정을 내리고 재무 전략을 최적화할 수 있습니다.

금융 분야에서 눈에 띄는 AI 사례 중 하나는 금융 서비스에서 AI 기반 로보어드바이저를 사용하는 것입니다. 이러한 플랫폼은 금융에 AI를 활용하여 개인의 목표, 위험 허용 범위 및 시장 상황에 따라 개인화된 투자 조언을 제공합니다. 정교한 알고리즘을 통해 로보어드바이저는 비용 효율적인 실시간 포트폴리오 관리를 제공하여 개인이 적은 비용으로 전문 재무 계획 서비스에 액세스할 수 있도록 합니다.

최근에는 재무용 대화형 AI가 주목을 받아 사용자가 재무 계획을 위해 가상 비서와 상호 작용할 수 있습니다. 이러한 AI 기반 챗봇은 쿼리에 응답하고 통찰력을 제공하며 금융 거래를 실행하여 개인화된 지원과 편의성을 제공할 수 있습니다. 대화형 AI는 재무 계획이 수행되는 방식에 구조적 변화를 가져올 것을 약속하므로 금융 분야에서 AI의 미래인 것 같습니다.

7. 부실채권 예측 및 관리

불량 부채의 예측 및 관리는 금융 서비스의 중요한 측면이며, 금융 분야에서 AI를 사용하면 이러한 재무 관리 측면에 혁신이 일어나고 있습니다.

회계 및 재무 분야에서 AI를 사용하고 금융 서비스 분야에서 AI를 적용함으로써 악성 부채 예측을 위한 강력한 도구가 도입되었습니다. ML(머신 러닝) 알고리즘은 고객 지불 패턴, 신용 점수, 경제 지표를 비롯한 방대한 양의 과거 데이터를 분석하여 잠재적인 채무 불이행 위험을 식별할 수 있습니다. 금융 기관은 이러한 인사이트를 활용하여 데이터 기반 의사 결정을 내리고 악성 부채를 완화하기 위한 사전 조치를 취할 수 있습니다.

또한 재무용 생성 AI는 불량 부채 관리에 대한 혁신적인 접근 방식을 개발하는 데 활용되고 있습니다. 예를 들어 생성 AI 모델은 다양한 경제 시나리오를 시뮬레이션하고 대출 포트폴리오에 미치는 영향을 평가하여 금융 기관이 잠재적 위험을 평가하고 그에 따라 전략을 조정할 수 있도록 합니다.

금융 분야의 AI 애플리케이션은 부채 추심 프로세스의 자동화까지 확장됩니다. AI 기반 시스템은 고객 행동, 커뮤니케이션 패턴 및 인구 통계를 분석하여 부채 추심 노력을 개인화하여 리소스를 최적화하는 동시에 성공적인 부채 회수 가능성을 높일 수 있습니다.

재무용 생성 AI는 재무 분야의 ML과 함께 악성 부채의 예측 및 관리를 혁신하고 있습니다. AI의 분석 기능과 자동화를 활용함으로써 금융 기관은 보다 정확한 예측을 하고 효과적인 전략을 고안하며 부채 추심 결과를 개선하여 전반적인 재정 상태를 개선할 수 있습니다.

8. 재무 보고서 생성

금융 분야에서 AI의 역할은 오늘날 재무 보고서 생성 분야에서 더욱 두드러지고 있습니다. AI 기반 시스템은 거래, 송장 및 계정 명세서를 포함한 방대한 양의 재무 데이터를 분석하여 보고서 생성 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 기업은 관련 정보를 추출하고 데이터 검증을 수행하며 포괄적이고 오류 없는 재무 보고서를 생성할 수 있는 기계 학습 알고리즘을 활용하여 금융 서비스에서 AI의 힘을 활용할 수 있습니다.

금융 분야의 주요 AI 사용 사례 중 하나는 규제 보고 자동화입니다. 금융 기관은 복잡한 규정을 준수하고 규제 당국에 정확한 보고서를 제출해야 합니다. 금융 분야에서 AI를 사용함으로써 기업은 관련 데이터를 자동으로 추출하고 계산을 수행하며 규제 표준을 준수하는 보고서를 생성하여 이 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

또한 금융 분야에서 ML을 사용하면 거의 실시간으로 데이터를 분석하여 실시간 재무 보고서 생성을 용이하게 하여 이해 관계자가 의사 결정을 위해 최신 정보에 액세스할 수 있습니다. 회계 및 재무 분야에서 AI의 통합은 재무 보고서 생성에 혁명을 일으켜 재무 데이터가 처리, 분석 및 활용되는 방식을 변화시켰습니다.

9. 알고리즘 트레이딩

알고리즘 거래는 금융에서 AI의 주요 사용 사례 중 하나입니다. AI는 고급 기능을 통해 주식 거래를 혁신하여 더 빠르고 정확하며 데이터 중심의 의사 결정을 가능하게 합니다.

금융 분야에서 AI의 광범위한 사용은 알고리즘 거래의 길을 열었습니다. AI 기반 알고리즘은 과거 가격 추세, 시장 지표, 뉴스 정서 등 방대한 양의 시장 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 시장 움직임을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 금융 기관은 정확하고 효율적으로 거래를 실행할 수 있습니다.

금융 서비스의 대화형 AI는 알고리즘 거래에서도 중요한 역할을 합니다. AI 기능을 갖춘 가상 도우미는 거래자의 자연어 쿼리를 처리하고, 실시간 시장 통찰력을 제공하고, 거래 전략을 분석하고, 사전 정의된 매개 변수를 기반으로 거래를 실행할 수 있습니다.

예를 들어 Virtu Financial은 AI를 사용하여 알고리즘 거래 플랫폼을 강화하는 글로벌 전자 거래 회사입니다. 이 회사의 AI 기반 플랫폼은 수백만 개의 데이터 포인트를 실시간으로 스캔하고 최적의 가격으로 거래를 실행할 수 있습니다. 사전 정의된 거래 전략 및 위험 매개변수를 기반으로 시스템은 최적의 시간과 가격으로 거래를 자동으로 실행하여 시장 기회를 활용하고 인적 오류를 최소화할 수 있습니다.

금융 분야에서 AI와 ML의 통합은 알고리즘 트레이딩 시스템이 지속적으로 학습하고 시장 상황에 적응할 수 있도록 합니다. 기계 학습 알고리즘은 실시간 데이터를 기반으로 거래 전략을 동적으로 조정하여 성능을 최적화하고 수익을 극대화할 수 있습니다.

10. 일상적인 작업 자동화

금융 기관에서 AI를 활용하여 운영을 자동화하고 이 기술의 이점을 활용하고 있습니다.

한 가지 두드러진 예는 금융에 대화형 AI를 사용하는 것입니다. AI 기술로 구동되는 가상 도우미는 고객과 상호 작용하여 실시간으로 지원 및 지원을 제공할 수 있습니다. 이러한 지능형 챗봇은 일상적인 문의, 계정 관리 및 기본 거래를 처리할 수 있어 인적 자원을 보다 복잡한 작업에 할당할 수 있습니다.

또한 읽기:- 재무에서 RPA의 사용 사례 및 이점은 무엇입니까?

금융 산업 내에서 AI와 기계 학습(ML)의 조합은 프로세스 자동화에 중요한 역할을 합니다. ML 알고리즘은 방대한 양의 재무 데이터를 분석하고 패턴을 감지하고 예측할 수 있습니다. 이것은 자동화된 데이터 입력, 문서 처리 및 조정을 가능하게 하여 수동 작업을 줄이고 정확성을 향상시킵니다.

금융 분야에서 AI의 이점은 상당합니다. 일상적인 작업을 자동화함으로써 금융 기관은 운영을 간소화하고 비용을 절감하며 정확성을 높일 수 있습니다. 또한 직원들은 재무 분석 및 의사 결정과 같은 더 높은 가치의 활동에 집중하여 전략적 결과를 개선할 수 있습니다.

일상적인 작업을 자동화하기 위해 금융 서비스에서 AI를 사용하는 것은 금융 부문의 게임 체인저입니다.

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Appinventiv가 금융 분야에서 AI의 힘을 활용하도록 지원하는 방법

Appinventiv는 금융에서 AI의 힘을 활용하는 신뢰할 수 있는 파트너입니다. AI 기술에 대한 전문 지식과 금융 산업에 대한 깊은 이해를 바탕으로 금융 운영을 위한 AI의 혁신적인 잠재력을 발휘하도록 도울 수 있습니다. 탁월한 핀테크 소프트웨어 개발 서비스를 통해 일상적인 작업 자동화, 사기 적발 강화, 투자 전략 최적화 등 특정 요구 사항에 맞는 AI 기반 솔루션을 개발하도록 지원할 수 있습니다. 협업 접근 방식과 최첨단 AI 솔루션을 통해 역동적인 재무 환경에서 앞서 나가고 AI의 모든 기능을 활용하여 조직의 성장과 효율성을 촉진할 수 있습니다.

FAQ

Q. 금융에서 AI란?

A. 금융에서의 AI는 인공지능 기술과 기법을 금융산업에 적용하는 것을 말합니다. 다양한 재무 관련 작업을 수행하기 위해 방대한 양의 재무 데이터를 분석하기 위해 알고리즘과 기계 학습을 사용합니다.

Q. AI는 금융에서 어떻게 활용되나요?

A. AI는 일상적인 작업을 자동화하고, 통찰력을 위해 데이터를 분석하고, 사기 적발을 개선하고, 투자 전략을 최적화하고, 고객 경험을 개인화하고, 위험 평가 및 관리를 향상시키기 위해 금융 분야에서 사용됩니다. 이를 통해 금융 기관은 운영을 간소화하고, 데이터 기반 의사 결정을 내리고, 효율성을 개선하고, 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.

Q. AI가 금융의 미래인 이유는?

A. AI는 산업을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있기 때문에 금융의 미래로 간주됩니다. AI는 앞선 역량을 바탕으로 방대한 양의 금융 데이터를 사람보다 빠르고 정확하게 처리하고 분석할 수 있어 의사결정의 효율성과 정확성이 향상됩니다.