인공 지능 또는 'AI'(우리가 실제로 정의하는 것이 무엇이든 간에)는 금융 서비스에서 비즈니스를 수행하는 방식을 변화시키고 있습니다. 즉, 데이터 규모의 중요성 증가, 맞춤형 제품, 인간과 자동화의 보다 정교한 상호 작용 등입니다.
간단히 말해서 AI와 분석은 5가지 핵심 기능인 맞춤화를 가능하게 합니다. (경험 및 서비스, 결과 최적화), 예지력 (발생할 가능성이 있는 일을 예측하기 위해), 의사결정 (최상의 결과를 기반으로 특정 결정을 권장하거나 자동화하기 위해), 상호작용 (컴퓨터와 사람 사이) 및 패턴 감지 (맥락에서 주제와 규칙성을 이해하기 위해). 딜로이트와 협력하여 이러한 기능이 글로벌 금융 서비스 산업에 미치는 영향을 이해하기 위해 세계 경제 포럼은 '금융 서비스의 새로운 물리학:인공 지능이 금융 생태계를 어떻게 변화시키고 있는지 이해'라는 제목의 보고서를 발표했습니다.
이 보고서는 인사이트에서 참여에 이르기까지 자동화에 이르기까지 AI가 금융 서비스를 어떻게 혁신하고 있으며 이것이 금융 임원, 규제 기관 및 정책 입안자에게 의미하는 바를 탐구합니다. 이것이 스위스 은행 시장에 어떤 의미가 있는지 묻고 싶습니다.
이 보고서는 은행이 데이터를 최대한 활용하고 AI에 필요한 기술을 통합하기 위해 알아야 할 4가지 핵심 영역을 보여줍니다. 이러한 도전 과제는 가치 창출, 인재, 경쟁 역학 및 공공 정책의 4가지 영역에 걸쳐 있습니다.
스위스의 경우 안정적인 장기 금융 기관의 명성이 고객 확보 및 유지의 핵심이었습니다. 은행이 전 세계적으로 돈을 놓고 경쟁함에 따라 고객은 은행이 개인화된 상품으로 접근하기를 기대합니다. 온라인 플랫폼을 통해 고객은 제품을 비교할 수 있으며 Revolut 및 TransferWise와 같은 핀테크는 은행 가치 사슬의 일부를 파괴하고 있습니다. 권력이 이동하고 있으며 은행은 이에 따라 적응해야 합니다.
특히 핀테크 기업은 AI 및 분석 활동을 위한 기술 인프라를 이미 갖추고 있으며 점점 더 개방적인 은행 규제의 중심에 있습니다. 세계 다른 곳에서 기술 회사(특히 Alibaba, Amazon, Apple Pay, Google Pay와 같은 회사)는 고객 기반에 혁신적인 금융 서비스 제품을 제공하고 있습니다. 그들의 강력한 기술 기반은 일상적인 거래를 자동화하거나 주택 구입 또는 은퇴 계획과 같은 복잡한 결정에 대해 고객에게 조언하는 자율 금융 상품의 생성을 지원합니다.
스위스 은행은 고객의 요구 사항을 이해하기 위해 데이터를 사용하는 데 뒤처져 있습니다. 이는 통찰력을 생성하는 데 사용하지 않고 데이터를 잠그는 데 중점을 둔 대규모 레거시 환경과 프로세스로 인해 발생합니다. 주요 은행들이 시도하고 있습니다. Credit Suisse는 공급업체 IPSoft와 협력하여 가상 에이전트인 'Amelia'를 출시하여 고객의 문제를 이해하고 해결하거나 리디렉션했으며 UBS는 Amazon Alexa를 활용하여 경제 예측 서비스를 만들었습니다. '하우스 뷰'를 얻을 수 있습니다.
은행은 오랫동안 기술 인력을 많이 고용해 왔습니다. 은행의 의사 결정 프로세스가 데이터 집약적으로 진행됨에 따라 은행이 필요로 하는 기술의 범위와 기술을 배치하는 위치가 진화할 것입니다. 데이터 과학자, 신경 언어 프로그래머, 신경 과학자, 언어학자, 디자인 사고 전문가 및 의사 결정 모델러는 모두 AI로의 이동에서 최전선에 있는 역할입니다. 운영 모델과 자금도 변경해야 할 수 있습니다. 'IT'와 '비즈니스', '변경'과 '실행' 간의 전통적인 분할은 이해하기 쉽지만 데이터 과학자가 비즈니스 및 분석 기술을 모두 필요로 하고 실제 데이터 세트로 작업하고 실시간으로 영향을 미치는 경우에는 충분하지 않습니다. 결정. 은행은 이러한 역할을 조직, 모집 및 교육해야 합니다.
데이터와 머신 러닝이 비즈니스 결과의 중요한 조력자가 됨에 따라 머신 러닝 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있는 데이터의 규모와 폭이 훨씬 더 중요해졌습니다. 다른 국가에서는 데이터 공유가 인기 있는 역학이 되고 있습니다. 산업 내 또는 중복되는 다른 산업의 기관 간에 익명 데이터 공유. 경쟁이 치열한 '라이드 셰어링' 시장에서도 우버와 리프트는 협업을 통해 데이터를 공유하고 있다. 사고 방식의 변화, 충분한 데이터 익명화, 충분한 정책 및 규정 준수와 함께 스위스 은행, 특히 소규모 지역 및 지역 은행은 협업을 통해 분석 및 AI 사용을 주도하는 익명 데이터 공유를 가능하게 할 수 있습니다. Swiss Data Alliance와 같은 조직은 스위스에서 미래 지향적인 데이터 정책을 수립하고 개방형 데이터를 장려하는 것을 목표로 이미 설립되었습니다. 은행가들이 고객에게 서비스를 제공하고 위험을 관리하는 데 있어 AI의 가치와 이를 달성하기 위한 보다 포괄적인 데이터 세트의 역할을 이해할 수 있도록 은행가의 마음에 중대한 변화가 있어야 합니다.
고도로 규제되는 스위스 환경에서 모든 은행은 AI 솔루션 개발 및 데이터 제휴 구축 능력에 영향을 미치는 GDPR(일반 데이터 보호 규정)과 같은 데이터 관련 규정을 준수하는 데 있어 동일한 문제에 직면해 있습니다. 스위스 은행은 내부 데이터를 적절하게 관리하기 위해 GDPR 및 연방 데이터 보호법이 제공하는 기회를 놓치지 말아야 합니다. GDPR이 데이터에 대한 간단한 모범 사례를 제안할 때도 GDPR을 순전히 규제해야 할 의무로 여겼습니다. 관리.
비경쟁 기능에서 공통 솔루션을 구축하기 위해 리소스를 풀링하고 공유 데이터를 활용하여 신뢰할 수 있는 제3자와 협력하여 실행 가능한 클라이언트 및 위험 통찰력을 생성할 기회가 있습니다. 은행은 정책을 수립하기 위해 규제 기관과 협력해야 하며 앞발에서 문제를 파악해야 합니다.
디지털 ID(예:SwissID)가 등장함에 따라 이는 개인 데이터 흐름을 관리하는 데 중요해지고 은행은 이에 대비해야 합니다. 스위스의 다양한 국영 기업, 금융 기관, 보험 및 건강 보험 회사는 이미 SwissID의 개발을 통해 여기에서 협력하고 있습니다. 이 시스템을 통해 개인 데이터를 암호화된 형태로 교환하고 무단 액세스로부터 보호할 수 있습니다. 여기에서 생성된 시너지는 파트너가 효율성을 개선하고 비용을 절감하며 AI의 기반으로서 손쉬운 데이터 공유를 위한 기반을 마련한다는 것을 의미합니다.
스위스의 은행가는 AI와 분석을 사용하여 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 수익성을 높이며 위험을 관리할 수 있는 좋은 기회를 갖고 있습니다. 그러나 은행가는 과거와 매우 다르게 생각해야 합니다. 순전히 관리 중인 자산의 규모가 아니라 사용할 수 있는 데이터의 규모, 대량 생산보다는 고객을 위한 맞춤형 경험, 인간의 독창성에 의존합니다.
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