AI 기반 솔루션은 빠르게 성장하고 있으며 특히 금융 분야를 비롯한 다양한 산업 전반에서 중요한 자산이 되고 있습니다. 에 따르면 시장 및 시장 보고서세계 챗봇 시장은 4.7년 2022억 달러 규모로 평가되었으며, 15.5년에는 2028억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.
챗봇의 진화는 GPT 4와 같은 모델을 통해 개인화된 서비스에 대한 사용자 행동 패턴을 더 깊이 이해할 수 있게 되면서 언어 능력을 크게 향상시켰습니다.
사업 내부자 은행 업무에서 고객 경험을 혁신하는 데 있어 챗봇과 AI의 중추적인 역할을 강조하며, 특히 위험을 완화하고 신용 인수에 도움을 주기 위해 대화형 뱅킹을 사용한다는 점에서 분명합니다.
고급 AI 기반 챗봇을 활용하는 금융 기관은 고객과의 커뮤니케이션 가속화, 효과적인 정보 수집 및 고객 요구 사항에 대한 인식 제고를 목격합니다.
현재 금융 기관에서는 금융 챗봇을 사용하여 고객에게 24시간 지원을 제공하고 자주 묻는 질문에 답변하는 동시에 여러 요청을 동시에 관리합니다.
AI 및 뱅킹 챗봇
생성적 AI와 LLM에 힘입어 AI의 급속한 성장은 콘텐츠를 생성하고 고객 상호 작용에 필수적인 뉘앙스를 파악하는 능력에 의해 강화됩니다. 그러나 이러한 변화는 은행이 레거시 시스템을 개선하고 고객 접근 방식을 재정의하는 데 달려 있습니다.
규칙, 자연어 처리(NLP), 기계 학습(ML)을 포함하는 AI는 챗봇이 데이터를 분석하고 다양한 요청을 신속하게 처리할 수 있도록 지원합니다.
뱅킹에서는 작업 중심 챗봇과 데이터 기반 예측 챗봇이라는 두 가지 주요 챗봇 유형을 활용합니다. 전자는 FAQ나 기본 거래와 같은 특정 기능에 중점을 두고 규칙, 제한된 ML, NLP를 활용합니다.
이와 대조적으로 Siri 또는 Alexa와 같은 후자는 NLU, NLP 및 ML을 사용하여 상호 작용을 통해 학습하고 개인화된 경험을 제공합니다.
AI 기반 챗봇의 기능
고객 문의 해결: 금융 챗봇은 자연어처리를 활용하여 고객문의를 신속하고 정확하게 처리하고, 계좌잔고, 거래내역, 청구서 결제, 다양한 결제방법, 금융교육 등의 정보를 제공합니다.
비용 추적: 이러한 챗봇은 고객 비용 모니터링, 보고서 생성, 재무 관리 지원, 비용 절감에 대한 조언 제공, 잔액 변경 또는 새로운 제안에 대한 실시간 알림 제공을 지원합니다.
예산 : 챗봇은 개인 재무 관리를 지원하여 지출 행동에 대한 통찰력을 제공하고 비용 모니터링, 예산 설정 및 정보에 입각한 재무 의사 결정을 가능하게 합니다.
알림 : 이러한 봇은 미리 알림 및 알림을 제공하여 사용자가 특정 범주의 지출 한도에 가까워지면 경고함으로써 재정 통제를 유지하고 과도한 지출을 억제할 수 있도록 지원합니다.
반복 지불: 챗봇은 결제를 자동화하고, 수동 거래의 필요성을 없애고, 신용카드, 직불카드, 은행 송금 등 다양한 결제 모드와 원활하게 통합하여 청구서 결제를 간소화합니다.
저축 및 재무 계획: 유용한 리소스 역할을 하는 이 봇은 다양한 재무 계획 전략에 대한 통찰력을 제공하여 사용자의 수입, 지출 및 재무 목표에 맞는 맞춤형 예산 구조를 만드는 데 도움을 줍니다.
은행 및 핀테크를 위한 AI 기반 챗봇의 이점
챗봇은 비용 최적화, 적극적인 참여, 향상된 데이터 수집 등 은행과 고객에게 다양한 이점을 제공합니다.
연중무휴 가용성: 인간 상담원과 달리 챗봇은 24시간 운영되어 고객에게 중단 없는 지원을 제공하여 고객 만족도에 긍정적인 영향을 미칩니다.
즉각적인 응답: AI 기반 금융 챗봇은 실시간으로 작동해 대기 시간 없이 즉각적인 사용자 지원과 대응이 가능하다.
개인 : 이러한 챗봇은 수집된 데이터를 활용하여 고객 행동을 강화하고 더 빠른 솔루션과 맞춤형 제품 추천 또는 교육을 제공합니다.
A에 따라
맥킨지 보고서 은행의 AI에 대해 AI 기술은 은행이 고객에 대한 서비스 개인화를 강화하여 수익을 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 전 세계의 많은 은행과 네오뱅크는 이미 개인화가 고객과의 관계 및 서비스 품질에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하고 있습니다.
사기 대응: AI 기반 금융 챗봇은 대량의 요청을 효율적으로 처리하여 담당자의 업무량을 줄이고 보안 문제를 신속하게 식별합니다.
고객 참여: 이러한 봇은 금융 상품 교차 판매를 지원하고, 업데이트를 배포하고, 사용자와 금융 정보를 직접 공유하는 등 적극적인 참여를 촉진합니다.
데이터 수집 및 피드백: 챗봇은 대화에서 통찰력을 효과적으로 수집하여 특히 밀레니얼 세대와 Z세대와 같은 젊은 세대 사이에서 사용자가 피드백을 남길 수 있는 플랫폼을 제공합니다.
금융 분야 챗봇의 미래 음성 기반 금융 보조원
음성 기반 금융 보조원의 부상: 진화하는 금융 소프트웨어 개발 환경에서는 음성 지원 챗봇으로의 전환이 목격되고 있습니다. 이러한 전환은 스마트 스피커 및 음성 도우미의 급증에 맞춰 재무 관리에 대한 보다 직관적이고 대화적인 접근 방식을 제공합니다.
금융 분야의 챗봇 통합 진화: 챗봇은 AI와 머신러닝을 통합하여 맞춤형 추천을 제공하고 사용자의 재무 목표 및 선호도에 정확하게 맞춰 맞춤형 금융 안내를 향한 도약을 이루고 있습니다.
다국어 지원 : 포괄성의 중요성을 인식한 금융 기관은 다양한 언어 배경을 충족하고 보다 개인화되고 포용적인 금융 경험을 향상시키기 위한 다국어 지원을 목표로 하고 있습니다.
하이브리드 금융 모델의 출현: 미래는 챗봇의 효율성과 인간 자문 전문성을 결합하여 보다 포괄적인 서비스와 개인화된 경험을 보장하는 하이브리드 모델에 있습니다.
보안 강화 : 금융기관은 생체인증 등 첨단 보안 조치로 챗봇을 강화해 사용자의 민감한 금융정보를 강화하고 있다.
마지막 말
챗봇은 효율성, 접근성 및 개인화 향상을 목표로 금융 환경을 계속해서 재정의하고 있습니다. 기술 발전과 진보적인 추세를 수용하면 효율적인 금융 경험을 위한 기반이 마련될 것입니다.
신흥 기술을 활용하는 것은 개인의 요구와 선호도에 맞춰 맞춤형 재무 관리의 미래를 여는 데 중추적인 역할을 합니다.
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- 출처: https://www.finextra.com/blogposting/25471/how-ai-driven-chatbots-are-transforming-the-financial-services-industry?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
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