인공 지능(AI)이 부여한 기능은 은행 운영 방식을 근본적으로 바꿀 잠재력이 있습니다. 점점 더 AI를 경영진 의제에 올려놓는 사실입니다. 이 블로그 게시물에서는 기존 AI 애플리케이션이 오늘날 소매 은행의 운영 모델에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 살펴봅니다. 이미 많은 수의 애플리케이션이 존재하지만 이들 중 대다수는 핵심을 중심으로만 혁신을 가능하게 하므로 기존 비즈니스에 제한된 변경만 주입할 수 있습니다. 그러나 은행은 AI가 비즈니스 모델을 혁신하여 추가 가치를 창출할 수 있는 방법을 식별하기 위해 핵심을 넘어서 살펴보아야 한다고 생각합니다.
AI 기반 기술은 인간만이 할 수 있었던 특정 작업을 수행하는 지능적인 인간 행동을 컴퓨터가 모방하도록 하는 것을 목표로 합니다. 그들은 텍스트를 "읽고", 이미지를 "보고" 자연스러운 말을 "듣고", 정보를 구성하고 해석하여 이 정보를 기반으로 예측할 수 있습니다. AI 기술의 주요 범주는 i) 기계 학습, ii) 자율, iii) 머신 비전 및 iv) 자연어 처리입니다.
우리는 AI가 가까운 장래에 실질적으로 진화하여 은행이 비즈니스를 수행하고 운영하는 방식에 잠재적으로 훨씬 더 많은 영향을 미칠 것으로 기대합니다. 고객은 보다 맞춤화된 서비스를 기대할 수 있지만 인간과의 상호 작용은 덜 익숙해져야 합니다. 고객 고문의 시간은 부가가치 활동에 집중할 수 있어 고객 상호 작용을 심화하지만 더 스마트한 시스템이 자문을 대량 맞춤화할 수 있다는 점을 받아들여야 합니다. AI는 대량 생산 시스템과 모듈화가 자동차 산업을 변화시켰기 때문에 은행 업무에 혁명을 일으킬 수 있습니다. Instatik Data-Center(IDC)는 최신 "전 세계 반기별 인지 인공 지능 시스템 지출 가이드"에서 AI에 대한 전 세계 지출이 2017년 120억 달러에서 2021년 576억 달러로 4배 이상 증가할 것으로 예상합니다. 이는 기업의 높은 기대치를 반영합니다. 이러한 기술로.
AI는 은행이 다음 세 가지 방식으로 혁신할 수 있도록 합니다. i) 핵심 주변(예:핵심 비즈니스에서 알려진 변경 사항 제한), ii) 핵심 인접(예:기존 기능을 새로운 영역으로 확장하거나 기존 프로세스에 대한 새로운 운영 모드 개발) ) 또는 iii) 변형 방식(예:새로운 시장, 프로세스 또는 고유한 판매 제안을 생성하기 위해 운영 모델을 전환하는 것을 목표로 하는 주요 변경).
오늘날 소매 은행에 AI가 가질 수 있는 잠재력을 이해하기 위해 우리는 AI 애플리케이션 공급업체 시장을 살펴보고 은행 운영 방식에 영향을 미칠 수 있는 애플리케이션을 보유한 공급업체를 식별했습니다. 전 세계적으로 225개의 분석된 제공업체 중에서 102개의 애플리케이션이 다음과 같은 기능 분포로 평가 범위에 있다고 결정했습니다(그림 1 참조).
그림 1:102개 애플리케이션 평가
그 후, 우리는 이러한 애플리케이션이 소매 금융 가치 사슬의 주요 단계에 미칠 수 있는 영향과 핵심, 인접 또는 변형 중 어떤 혁신 "유형"이 다루어지는지 분석했습니다. 아래 그림 2는 소매 금융 가치 사슬의 각 단계에 대해 이러한 애플리케이션이 각 혁신 유형을 활성화할 수 있는 정도를 보여줍니다.
그림 2:소매 금융 가치 사슬에 대한 애플리케이션의 영향
AI에 대한 과대 광고에도 불구하고 변혁적 혁신을 일으킬 수 있는 애플리케이션은 드뭅니다. 대부분의 AI 애플리케이션은 효율성 향상에 중점을 둔 핵심 및 인접 혁신을 가능하게 합니다. 따라서 은행 운영 모델의 파괴적인 변화를 가능하게 하는 요소로 AI를 사용할 수 있는 실행 가능한 기회를 찾는 것은 여전히 과제로 남아 있습니다.
AI 기술로부터 더 큰 혜택을 얻으려면 은행이 먼저 AI에 대한 확장된 이해와 특히 오픈 뱅킹의 맥락에서 AI가 비즈니스 모델 혁신을 주도할 수 있는 방법을 개발해야 한다고 믿습니다. 생태계의 출현과 데이터에 대한 더 많은 액세스는 새로운 사용 사례로 이어질 것이며 확실히 AI 적용과 관련된 혁신을 주도할 것입니다. 따라서 이러한 기회를 활용하려는 경영진은 기술의 잠재력과 한계를 이해하고 비전통적인 솔루션에 대한 열린 마음을 키울 것을 권장합니다.
탐색적 AI 타당성 평가를 위한 촉진자는 전문 AI 전문가, 은행 운영 모델 전문가 및 관련 은행 내부 이해 관계자로 구성된 교차 기능 팀이 참여하여 AI의 이점을 탐색할 수 있는 전문가 그룹을 함께 구성할 수 있습니다. 다차원적 관점에서 은행 내에서 역량을 발휘할 수 있습니다.
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