생성 AI가 은행업을 근본적으로 변화시킬 것인가? - 핀테크 싱가포르

생성 AI가 은행업을 근본적으로 변화시킬 것인가? – 핀테크 싱가포르

타임 스탬프 : 11 년 2023 월 3 일 오전 41:XNUMX
생성 AI가 은행업을 근본적으로 변화시킬 것인가? by 레베카 오이 2023 년 12 월 11 일

은행 산업을 근본적으로 변화시킬 기술 혁명이 진행되고 있습니다. 2023년 초에 등장한 생성적 AI는 고급 자연어 모델을 활용하여 광범위한 인지 작업을 자동화합니다. 이러한 다재다능한 혁신이 산업 전반에 걸쳐 확산됨에 따라 은행 리더들은 그 잠재력을 활용하기 위해 신속하게 움직이고 있습니다.

 고위 디지털 및 분석 리더 중 XNUMX/XNUMX가 설문조사에 참여했습니다. 최근 맥킨지 포럼 생성 AI에 대해 그들은 이 기술이 그들의 비즈니스를 근본적으로 재편할 것으로 기대한다고 말했습니다. 

현재 그들이 직면하고 있는 시급한 과제는 기관의 가치 창출을 극대화하기 위해 생성 AI를 구현하는 방법과 장소를 정확하게 구현하는 것입니다.

은행에서 Generative AI의 경제적 영향

McKinsey Global Institute는 전 세계 다양한 산업 전반에 걸쳐 생성 AI가 다음과 같은 연간 가치에 기여할 수 있다고 추정합니다. 2.6조 4.4천억 달러 ~ XNUMX조 XNUMX천억 달러. 특히 은행업은 연간 영업이익의 200~340%에 해당하는 9억~15억 달러의 잠재 수익을 올릴 것으로 예상되어 크게 성장할 것으로 예상됩니다.


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생성 AI가 은행업을 근본적으로 변화시킬 것인가?


중요한 것은 생성 AI가 작업 자동화를 통해 제공하는 막대한 생산성 이점에 대해 기존의 초점이 많이 맞춰져 있지만 그 영향력은 훨씬 더 다면적일 것이라는 점입니다. 

이 기술은 운영 모델, 고객 인터페이스 및 비즈니스 파트너십을 근본적으로 변화시켜 새로운 은행 비즈니스 모델을 창출할 수 있는 잠재력을 갖고 있습니다.

은행 고위 임원 복잡한 고려사항에 직면하다 생성적 AI 전략을 계획하는 중입니다. 생성 AI는 가치 사슬을 얼마나 광범위하게 재편성할 것인가? 전략적 방향 조정이 필요한 새로운 기회는 무엇입니까? 사전에 육성하기 위해 반드시 필요한 파트너십이나 역량은 무엇입니까? 

스마트폰이 은행 업무를 모바일 시대로 확고히 이끄는 데 수년이 걸린 반면, 생성 AI의 채택은 그에 비해 엄청난 속도로 진행되고 있습니다. 

Goldman Sachs를 고려해보세요. 그 개발자들은 이미 구현 중 이전에는 수동이었던 노동 집약적인 테스트 절차를 체계화하는 AI 도구입니다. 한편, Citigroup은 생성적 AI를 사용하여 계류 중인 미국 자본 규칙의 영향을 모델링합니다. 

대응이 너무 느린 기관의 경우 이러한 갑작스러운 변화는 기술적 흐름에 익숙하지 않은 취약한 운영 구조에 심각한 스트레스를 줄 수 있습니다.

생성적 AI 확장의 과제

스케일링 은행 산업 내 생성 AI 이는 전통적인 기술 채택과 구별되는 독특한 과제를 제시합니다. 이러한 문제는 몇 가지 주요 요인으로 인해 발생합니다. 첫째, 생성 AI의 범위와 의미는 고급 분석 기능과 애플리케이션을 소개합니다. 

이를 위해서는 관리팀이 익숙하지 않은 용어와 잠재적인 경로를 탐색해야 하며, 생성 AI가 창출할 수 있는 다양한 기회를 포착하기 위한 전략적 포지셔닝이 필요합니다. 또 다른 과제는 조정 복잡성입니다. 

생성적 AI를 통합하면 금융 기관의 비즈니스와 기술 간의 역학이 더욱 복잡해집니다. 분석과 데이터가 주목을 받게 되면서 비즈니스 팀과 분석 팀 간의 보다 심층적인 협업이 필요하게 되었으며, 우선순위도 서로 다른 경우가 많습니다. 또한, 변화의 빠른 속도도 중요한 요소입니다. 

점진적인 전환과는 달리 디지털 뱅킹, 생성 AI가 가속화되고 있어 은행은 기존 운영 모델에 대한 스트레스를 피하기 위해 신속하게 적응해야 합니다. 마지막으로 인재 도전이 주목할 만하다. 사내 AI 전문성이 부족한 은행은 교육과 채용을 통해 역량을 강화해야 하는 엄청난 과제에 직면해 있습니다.

생성적 AI의 성공적인 확장

성공적으로 생성 AI 확장 은행 부문에서는 XNUMX가지 중요한 측면에 초점을 맞춘 전략적 접근 방식이 필요합니다. 이는 은행이 전략적 전망을 가지고 여정을 시작하는 전략적 로드맵으로 시작됩니다. 

생성적 AI가 비즈니스에 실질적으로 영향을 미칠 수 있는 부분을 이해하는 것이 중요합니다. 고위 경영진과의 연계를 확보하고, 우선순위 영역을 정확히 파악하고, 명확한 목표를 설정하고, 필요한 역량을 평가하고, 포괄적인 확장 계획을 개발하는 것이 필수적입니다.

재능은 또 다른 중요한 측면을 형성합니다. 리더십 팀 사이에서 생성 AI에 대한 이해를 심화하기 위해 경영진 교육에 투자하는 것이 중요합니다. 은행 운영과 기술의 연관성을 강조하고, 자동화와 관련된 직원의 우려를 해결하고, 기술 향상을 위한 지속적인 접근 방식을 취하는 것이 중요합니다.

운영 모델 측면에서는 부서 간 협업을 장려하는 것이 중요합니다. 이 접근 방식은 생성 AI의 원활한 구현을 촉진하여 제품 팀이 사업부와 긴밀하게 협력하고 프로세스를 수정하여 속도, 규모 및 적응성 요구 사항을 충족할 수 있게 해줍니다.

기술을 고려할 때 생성 AI 솔루션을 위한 구축, 구매 또는 파트너십 구축 여부를 전략적으로 결정하는 것이 초점이 됩니다.

기존 시스템 및 워크플로와의 원활한 통합을 보장하려면 아키텍처 구성 요소를 신중하게 고려해야 합니다. 생성 AI 애플리케이션에서 데이터, 특히 구조화되지 않은 데이터의 중요성은 과소평가될 수 없습니다. 

데이터 품질을 강조하고 보안에 미치는 영향을 고려하여 잠재력을 효과적으로 활용할 수 있는 역량을 개발해야 합니다. 위험 및 통제 결정적인 역할을 하기도 합니다.

모델 해석성 및 편견 없는 의사 결정과 관련된 과제를 포함하여 생성적 AI와 관련된 새로운 위험을 해결하려면 위험 및 모델 거버넌스 프레임워크를 포괄적으로 점검해야 합니다. 

마지막으로, 은행에서 성공적인 생성 AI 확장을 위해서는 사용자 채택 및 변경 관리에 중점을 두는 것이 중요합니다. 여기에는 사용자 친화적인 AI 솔루션 개발, 모든 사람이 참여하는 견고한 변화 관리 전략, 교육 제공, 리더십을 통한 탁월한 모범 사례 제시, 명확한 인센티브 제공이 포함됩니다.

기회의 규모

은행 운영을 변화시킬 수 있는 생성적 AI의 잠재력은 정말 엄청납니다. 클라이언트 온보딩 간소화부터 감지까지 금융 범죄 맞춤 조언에 이르기까지 실제 적용 사례는 이미 수십 가지에 달하며 아직 더 많은 사례가 밝혀지고 있습니다. 

그러나 이 약속을 대규모로 성공적으로 활용하는 것은 많은 조직 차원에서 복잡한 과제로 남아 있습니다. 전략적 비전부터 사용자 중심 디자인까지 필수적인 조력자를 능숙하게 활성화할 수 있는 은행은 상당한 선점자 우위를 확고히 합니다. 

생성 AI의 세대적 기회를 더디게 받아들이는 사람들의 경우, 미래의 경쟁 환경에서 따라잡는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

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