“내부 활용으로 혁신 기반 마련” 은행의 생성형 AI 활용법
“내부 활용으로 혁신 기반 마련” 은행의 생성형 AI 활용법
예산은 줄어들고 고객의 기대치는 높아지는 상황에서 은행은 경쟁력을 유지하기 위해 점점 더 많은 부분을 AI에 의존하고 있다. 컨설팅 회사 퍼블리
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- 생성형 AI 투자와 활용 현황
- 고객 경험 혁신을 위해 은행 예산의 32%, AI, 머신러닝, 생성형 AI에 집중
- AI 도입으로 개인화된 서비스 제공, 데이터 기반 의사 결정, 민첩한 프로세스 구축
- 주요 활용 분야는 신용 분석, 포트폴리오 관리, 리스크 평가, 법적 문서 작성 등 트랜잭션 관련 업무
- 직원 지원을 위한 AI 어시스턴트 형태로 내부 사용 중
- 일부 은행은 마케팅 및 고객 서비스 영역에도 AI 적용
- 디지털 성숙도와 디지털 트랜스포메이션 도전 과제
- 디지털 성숙도에 큰 차이를 보이며, 혁신 리더 비율은 감소하고 슬로우 스타터 비율은 증가
- 주요 장애물로 규제 문제, 운영 민첩성 부족, 구형 기술, 예산 제약이 언급됨
- 고객 경험 개선과 더불어 수익성과 효율성 증대가 중요한 목표로 부각
- AI에 대한 전략적 투자 가치
- 혁신 리더는 AI의 내부 활용을 우선시하며, 맞춤형 도구 개발에 투자
- 84% 혁신 리더는 맞춤형 AI 도구 개발을 통한 데이터 품질 향상과 기술 전문성 확보가 중요하다고 인식
- 데이터 통합을 통한 고객 행동 분석과 혁신 상품 개발 가능
- 결론
- 생성형 AI는 디지털 혁신을 위한 중요한 기반이자 미래 지향적 전략의 핵심 요소
- 은행이 데이터 통합과 AI 전문성을 통해 더욱 민첩한 대응이 가능한 조직으로 성장할 수 있도록 지원
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