금융기관이 인공지능 기술을 채택하는 방법

인공지능은 이미 많은 금융기관의 필수적인 부분이 되어가고 있으며 엄청난 발전을 이루었습니다.

지난 10년 동안 인공지능보다 세계에 더 큰 영향을 미친 기술은 없다고 믿어집니다. 인공지능은 로봇에게 데이터를 기반으로 학습할 수 있는 능력을 부여하고, 사람들의 일상 업무와 생활에 통합되고 있습니다.

AI는 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화하고 효율성을 한 단계 끌어올리며 엄격한 안전 및 보안 표준을 유지하므로 의료, 운송, 교육, 관리, 마케팅 등 기존 산업을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 그렇다면 인공 지능 산업의 규모는 얼마나 되며, 전 세계에서 이 기술을 워크플로에 통합한 곳은 얼마나 됩니까?

연구 회사인 Gartner가 실시한 연구에 따르면 전 세계 기업 중 37%가 이 기술을 일부 산업에 통합했습니다. 정도. 인공 지능이 워크플로에 통합되었습니다. 인공지능의 세계 시장 가치는 2021년까지 870억 달러, 2030년에는 1조 5,971억 달러에 이를 것으로 예상된다.

그런데 인공지능은 금융산업에서 특히 중요한 역할을 합니다. 이번 글은 특히 금융 분야의 인공지능에 초점을 맞출 것입니다. 우리는 뛰어난 사기 탐지 및 금융 위험 관리 제공에서부터 은행 산업 혁신에 이르기까지 인공 지능(AI)이 최근 몇 년 동안 금융 게임을 변화시킨 다양한 방법을 검토할 것입니다.

뱅킹에서 인공 지능의 이점

지난 수십 년 동안 인공 지능이 성공했다는 점을 고려하면 은행이 비즈니스의 모든 측면에 인공 지능을 통합하려고 노력하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 이를 통해 경쟁사보다 우위를 확보하고 다양한 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

인공지능을 뱅킹에 통합함으로써 지루한 작업을 없애고 시간과 비용을 절약할 뿐만 아니라 서비스 챗봇, 금융 자문가에 대한 24시간 액세스, 탁월한 보안 및 사기 탐지 등의 경험을 제공하여 고객 경험을 향상시킵니다.

정보에 입각한 의사 결정

은행 업계에서 인공 지능의 주요 이점 중 하나는 광범위한 데이터 분석을 기반으로 의사 결정을 제안하는 능력입니다. 이러한 응용 프로그램의 기본 아이디어는 AI 모델이 이전 대출 수치 및 고객의 금융 자산을 포함한 대규모 데이터 세트를 더 잘 분석하여 향후 대출 옵션을 예측하는 반면, 은행 관리자는 주로 개인적인 편견과 인간의 통찰력에 의존할 수 있다는 것입니다.

인공지능 알고리즘은 신용 이력, 소득 및 소비 패턴을 포함한 광범위한 데이터를 분석하여 특정 매개변수에 따라 개인의 신용 위험을 보다 정확하게 평가할 수 있습니다. 금융 기관은 이 정보를 사용하여 보다 정확한 정보를 바탕으로 대출 결정을 내리고 위험을 줄일 수 있습니다.

새로운 수익원 발견

대출 금융과 마찬가지로 인공지능도 은행에 새로운 수익원을 제공할 수 있습니다. AI 모델은 수백만 개의 과거 수익원을 조사하여 가장 신뢰할 수 있고 보람 있는 수익원을 찾는 유사한 조치를 취합니다. 예를 들어, AI를 사용하면 고객 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 행동을 예측할 수 있습니다. 이 정보는 제품 개발, 마케팅 전략 및 위험 관리에 대한 현명한 결정을 내리는 데 사용될 수 있습니다. 또한 인공 지능을 사용하여 시장 동향을 분석하고 투자 기회를 식별함으로써 조직이 데이터 기반 투자 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.

비즈니스 비용 절감

인공 지능의 주요 이점은 고객 서비스 및 백오피스 운영과 같이 시간이 많이 걸리는 프로세스를 자동화하여 잠재적인 비용 절감이 가능하다는 것입니다. Insider Intelligence의 분석에 따르면 은행들은 내년에 4,470억 달러의 비용을 절감할 것으로 예상됩니다. 이는 점점 더 많은 은행이 업무 흐름에 인공 지능을 적용하고 심지어 서비스에 이 기술을 사용하는 새롭고 독특한 방법을 고안하고 있기 때문입니다.

사기 탐지에서 인공 지능의 이점

인공 지능이 위험 관리에 도움이 되는 또 다른 방법은 사기 탐지를 개선하는 것입니다. 사기는 돈이 발명된 이래로 존재해왔기 때문에 사기에 대비하는 것이 중요합니다. 은행 신용카드는 카드 소지자가 사용할 수도 있고, 도난당하거나 범죄자에 의해 추측될 수도 있어 계좌 소유자와 은행 기관 모두에게 위협이 됩니다.

은행은 자금의 안전과 보안을 장려하기 위해 개인에게 발생하는 사기에 대한 책임이 있습니다. 누구도 수천 달러 상당의 거래를 우연히 발견하고 싶어하지 않으며, 은행은 도난으로 인한 손실에 대해 책임을 지고 싶어하지 않습니다. 사기 탐지 기능을 배포하면 불법 거래를 취소할 수 있어 양측 모두의 귀중한 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

지난 수십 년 동안 사기 탐지 기능이 크게 향상되면서 기업과 사기꾼 간의 오랜 전쟁이 촉발되었습니다. 기업이 금융 접근권을 보호하기 위해 취하는 모든 단계에서 사기꾼은 금융 거래에 손을 댈 수 있는 새롭고 점점 더 창의적인 방법을 고안하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 은행 기관과 금융 기관이 인공 지능을 활용하고 있다는 것은 놀라운 일이 아니며 금융 부문의 58%가 이를 사기에 대한 최신 방어선으로 사용하고 있습니다.

Statista Research에서 실시한 연구에 따르면, 2021년 사이버 사기로 인해 미국에서만 7억 5,600만 달러의 손실이 발생했습니다. 모든 금융 부문은 사기 탐지 시스템을 업그레이드하는 데 매년 상당한 금액의 돈을 지출합니다.

인공지능이 금융사기 예방에 어떻게 도움이 될까요?

이전 인공지능 사기 탐지는 조사팀이 수동으로 수행했습니다. 일반적인 기술은 사용자 데이터를 여러 데이터베이스와 비교하고 잠재적인 일치 항목을 찾는 것인데, 이는 매우 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.

이 방법은 속도가 느릴 뿐만 아니라 인적 오류도 발생하기 쉽습니다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 소스에서 더 많은 정보를 수집하고 인간 팀이 관리할 수 있는 것보다 더 빠르게 처리하여 프로세스 속도를 높이는 엔터프라이즈 솔루션이 만들어졌습니다.

실시간 사기 탐지

사기 탐지 시스템에 인공지능을 접목하여 사기 거래를 신속하게 탐지하고 차단할 수 있습니다. 사기 거래가 발생하지 않도록 사전에 예방하여 심각한 피해가 발생하지 않도록 하세요. 그런 다음 모델은 다양한 패턴과 통찰력을 연구하여 정상적인 고객 구매 행동으로 간주되는 것과 의심스러운 것으로 간주되는 것을 구별할 수 있습니다.

거래 위치, 구매 습관, 갑작스러운 대규모 거래 등 모두 사기를 방지하는 요소입니다. 은행은 다양한 지리적 위치에서 신용 카드를 구매하려는 카드 소지자에게 자동 문자 메시지를 보냅니다. 예를 들어, 카드 소지자가 같은 시간 동안 지구 반대편에서 거래를 하면서 현지 식료품점에서 정상적인 구매를 하는 것은 불가능합니다.

지수 데이터 처리

인공 지능을 사용하면 더 짧은 시간에 더 많은 거래를 처리할 수 있습니다. 이를 통해 기관은 사람의 개입을 최소화하면서 매일 수백만 건의 거래에서 사기를 확인할 수 있습니다. 인공 지능이 금융 분야, 특히 사기 탐지에 진출함에 따라 은행은 인공 지능 알고리즘을 사용하여 매일 수백만 건의 이체 중에서 의심스러운 금융 이체를 탐지할 수 있습니다. AI는 인간 운영자가 일반적으로 엉망으로 만드는 아주 작은 세부 사항까지 찾아낼 수 있습니다. 그런 다음 사기성 이체를 완전히 제거하거나 필터링하여 인간 운영자에게 전달하거나 2단계 인증을 통합하여 거래의 유효성을 확인합니다. 그렇다면 사기 탐지 알고리즘은 애초에 정확히 어떻게 구축되나요?

사기 탐지는 대량의 정리되고 분류된 데이터를 활용하여 컴퓨터가 학습할 수 있는 인공 지능의 하위 분야인 머신 러닝을 사용하여 구축됩니다. 사기 탐지의 경우 머신러닝 모델은 이전 금융 거래의 대량 흡수를 통해 학습됩니다. 이러한 데이터 세트에는 사기성 거래와 비사기성 거래가 모두 포함되어 있으며 그 사이에 많은 극단적인 사례가 있습니다. 지도형 기계 학습의 경우, 각 거래는 때로는 사람의 개입을 통해 참(사기 거래) 또는 거짓(사기 아님 거래)으로 표시됩니다.

사기 탐지 분야 인공 지능의 미래

모든 기계 학습 모델과 마찬가지로 더 많은 데이터를 제공할수록 작업 수행 성능이 향상됩니다. 사기 탐지의 경우 모델은 매일 수신되는 수천 건의 새로운 거래로부터 계속 학습할 수 있으므로 사기 탐지 모델은 시간이 지남에 따라 계속해서 개선될 수 있습니다. 그런 다음 모델은 정상적인 행동으로 간주되는 것을 저장하고 모든 고객 거래를 이를 비교합니다. 요청이 비정상적인 경우 모델은 이를 의심스러운 것으로 직접 표시하여 해당 거래가 발생하지 않도록 합니다.

사기 탐지는 모든 금융 기관의 전략에서 중요한 부분이 되었습니다. 데이터의 폭발적인 증가로 인해 사기와의 싸움이 그 어느 때보다 어려워지고 있습니다. 그러나 단순히 새로운 도구와 기술 역량을 갖추는 것만으로는 충분하지 않습니다. 기관은 이를 가장 효과적으로 적용하여 가장 효과적인 관점에서 최신 위협을 탐지하는 방법을 알아야 합니다. 머지않아 금융사기가 발생하기 전에 인공지능이 이를 탐지할 수 있을 것으로 예상된다.

금융 인공 지능의 단점

인공 지능은 기업이 데이터를 활용하고 위험을 관리하며 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 인공지능은 많은 전망을 갖고 있지만, 인정해야 할 몇 가지 한계와 단점도 있습니다. 대체로 모든 산업은 서로 다르기 때문에 모든 사람에게 적용되는 일률적인 솔루션은 없습니다. AI 구현에 대한 기업의 결정은 기업의 주요 목표, 전략, 역량에 따라 달라집니다.

데이터 품질

데이터는 기계 학습 모델의 가장 중요한 구성 요소 중 하나입니다. 모델의 성능은 입력 데이터의 품질과 직접적인 관련이 있기 때문입니다. 금융에 인공지능을 적용하는 경우 사용되는 데이터가 크고 다양하며 자주 업데이트되도록 보장하여 모델 성능에 대한 신뢰도를 높이는 것이 중요합니다. 고품질의 데이터 세트를 구축하려면 많은 시간과 노력이 필요하므로 데이터 수집 과정을 가볍게 여겨서는 안 됩니다.

데이터 보안

금융 분야에서 인공지능이 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 데이터 보안입니다. 이는 이러한 모델에 사용되는 대량의 데이터가 매우 민감한 것으로 간주될 수 있기 때문입니다. 이 데이터에는 고객의 이름, 나이, 주소, 신용카드 번호, 은행 계좌 및 기타 정보가 포함될 수 있습니다. 이 경우 데이터 침해로 인해 고객의 개인 정보가 침해되는 동시에 공격자가 고객의 금융 자산에 접근할 수 있게 됩니다. 이 문제를 해결하려면 중요한 데이터가 잘못된 사람의 손에 들어가는 것을 방지하기 위해 추가 보안 예방 조치를 취해야 합니다.

인공지능이 금융 서비스에 미치는 영향

금융 분야의 인공지능을 역사적 관점에서 살펴보면, 인공지능과 머신러닝이 1980년대부터 널리 활용되었다는 것은 자명합니다. 금융 분야의 인공 지능은 고도로 이론적인 연구로 시작되었지만 최근 몇 년간 엄청난 발전을 이루며 많은 금융 기관의 필수적인 부분이 되었습니다.

인공 지능은 끊임없이 변화하고 모호한 환경에서 은행과 금융 기관에 서비스를 극대화할 수 있는 능력을 제공하고 경쟁사에 비해 상당한 경쟁 우위를 제공하는 것부터 챗봇과 다음과 같은 완전 자동화된 서비스를 제공하는 것까지 가능성의 세계를 열어줍니다. 개인 금융 자문가는 모든 금융 거래에서 사기 추적 수를 대폭 줄이고 향후 대출 및 금융 위험에 대한 더 나은 통찰력을 제공합니다.

인공지능의 기여가 없었다면 금융계는 오늘날과 매우 달랐을 것입니다. 인공지능의 한계는 아직 알려지지 않았지만, 반대로 인공지능의 능력은 아직 실현되지 않았다. 그러나 한 가지 분명한 것은 인공지능으로 인해 세상이 근본적으로 바뀌었다는 점이다.

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