Sibos 2023의 세 가지 기술 시사점

Sibos 2023의 세 가지 기술 시사점

타임 스탬프 : 9 년 2023 월 5 일 오전 59:XNUMX
Sibos 2023 PlatoBlockchain Data Intelligence의 세 가지 기술 시사점. 수직 검색. 일체 포함.

Sibos 2023은 금융 업계가 모이는 대규모 모임이자 사람들이 흥미롭고 도전적인 것이 무엇인지 알아볼 수 있는 장소입니다.  

컨퍼런스 무대가 업계 비전가들의 주목을 받는 동안, 훨씬 더 통찰력 있는 것은 컨퍼런스 플로어, 로비, 바를 돌아다니는 대표자들의 풀뿌리 의견입니다. 

Sibos 대표자들에게는 AI가 주요 주제였지만 지금 당장의 다른 문제들도 크고 분명하게 드러났습니다. 

ISO20022에는 아직 없습니다 

대형 은행은 대부분 준비가 완료되었지만 Sibos는 ISO20022 전환에 아직 이르지 못한 중소 규모 은행과 기업 고객이 얼마나 많은지 나에게 밝혔습니다. 이러한 조직의 핵심 결제 플랫폼과 예외 프로세스를 전환하려면 훨씬 더 많은 노력이 필요합니다. ISO20022를 준수하는 대규모 기관은 Swift가 2025년 기한까지 확고하게 유지되기를 바랐습니다. 그러나 제기된 질문은 이러한 다른 조직이 따라잡을 수 있도록 연기가 필요할 수 있느냐는 것이었습니다. 예측하기는 어렵지만 우리가 대화한 대부분의 은행은 예산과 작업이 지연되므로 기한을 유지하기를 원하며 대부분은 2024년이 이러한 전환 장애물을 뛰어넘는 해가 되어야 한다고 생각합니다. 

실시간 결제 증가로 은행에 큰 타격을 입힐 수 있나요? 

대표자들은 실시간 결제량이 실제로 매우 빠르게 증가하고 있다는 분명한 메시지를 전달했습니다. Sibos의 Cap Gemini가 발표한 보고서는 이에 대한 몇 가지 중요한 수치를 제공했습니다. 그들은 전세계 비현금 상업 결제 트래픽이 연평균 약 11%의 비율로 증가하고 있다고 보고했습니다. Sibos 2023의 분위기 음악은 상업용 디지털 결제가 소비자 디지털 결제 악대차를 따라잡고 거의 추월하고 있다는 것이었습니다.  

그러나 내가 Sibos에서 들은 메시지는 국경을 넘는 결제의 양이 이 분야의 서비스 수준을 다시 향상시켜야 한다는 압력으로 이어지고 있다는 것입니다. 더 광범위하게도 마찬가지입니다. 은행의 상업 고객은 개인 금융과 동일한 결제 경험을 원합니다. 이는 상업 결제가 많은 수동 프로세스와 개입을 유지하는 방식에도 불구하고 결제 관리 방식에 있어 더 큰 투명성과 유연성을 의미합니다. 이제 인플레이션 수준 상승, 비즈니스 감소, 예산 압박으로 인해 이러한 압력에 대응할 수 있는 여지가 더욱 제한되어 결제 인프라의 대대적인 혁신을 수행하는 "빅뱅" 전략을 달성하기가 더욱 어려워지고 있습니다. 이것이 결제 흐름과 예외를 디지털화하고 자동화하기 위한 보다 민첩한 접근 방식을 위한 이상적인 조건을 만들 수 있습니까?  

물론 Gen AI는 Sibos에서 큰 역할을 했지만… 

저와 아마도 다른 모든 사람들이 예상했듯이 Sibos에서 Gen AI에 대해 많이 이야기했습니다. 상업 은행의 실제 사용 사례가 무엇인지에 대한 피드백을 얻을 수 있어서 좋았습니다. 관심분야는 크게 두 가지였습니다.  

하나는 생성적 AI가 비소프트웨어 코더가 상업 은행 팀이 원하는 새로운 앱과 프로세스의 설계 및 개발 속도를 높이는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지였습니다. 이는 생성 AI가 로우 코드 애플리케이션 개발 모델을 더욱 유용하게 만드는 방식입니다. 이러한 도구에 Gen AI를 주입하면 팀이 실행 가능한 프로토타입을 훨씬 더 빠르게 제작하고 지불 수리, 무역 금융 또는 대출과 같은 영역의 프로세스를 간소화할 수 있는 방향으로 더 빠르게 이동할 수 있습니다.  

다른 하나는 Gen AI가 팀이 매우 복잡하고 압박적인 워크플로우 내에서 더 빠르고 효율적으로 작업할 수 있도록 돕는 방법입니다. Sibos는 이러한 AI의 특징이 어떻게 유용할 수 있는지에 대한 많은 훌륭한 예를 가지고 있었습니다. 예를 들어, 우리는 Swift 메시징의 조밀한 블록을 즉시 이해할 수 있고 이메일로 빠르게 공유하거나 고객과 대화할 때 프론트 오피스에서 사용할 수 있는 간결하고 일반 영어로 번역한 사용 사례를 공유했습니다.  

그러나 이러한 종류의 애플리케이션은 Gen AI가 얼마나 훌륭하지만 프로세스 AI와 결합되지 않으면 제한적인지를 보여주었습니다. 제너레이티브 AI는 상황을 요약할 수 있지만 기술 자체는 적응력이 없으며 단순히 액세스하는 데이터에서 답변을 생성합니다. 이와 대조적으로 프로세스 AI는 자체 학습이 가능하며 예측 모델이 내장되어 있습니다. 이를 바탕으로 프로세스 AI가 개입하여 인간이 AI를 적용하여 문제를 분류하거나 최소한 최선의 경로로 안내하도록 돕는 방법의 중요성이 새롭게 인식되었습니다. 

따라서 Gen AI는 Sibos에서 사람들의 관심을 끌었지만 기술 측면에서 상업 은행과 고객이 Sibos 이후에 수행하는 현실은 다음과 같은 영역에서 자동화를 통해 볼륨을 처리할 수 있는 운영 및 서비스 개선에 지속적으로 초점을 맞추는 것이 될 것입니다. 제재, 셀프 서비스 옵션 개선, 옴니채널 서비스 경험 창출, 실시간 대응 등이 있습니다. 흥미로운 점은 다른 자동화 기술 및 창의적인 접근 방식과 함께 AI 요소를 통해 이러한 모든 과제를 어떻게 해결할 수 있는지입니다. 

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