다른 산업과 마찬가지로 생성 AI(GenAI)의 폭발적인 증가로 인해 금융 서비스 부문도 규제 및 윤리적 문제의 물결을 타면서 빠르게 적응해야 했습니다. 은행, 보험사 및 기타 금융 회사는 위험과 보상의 균형을 어떻게 유지합니까?
2024년에는 GenAI 및 기타 혁신 기술을 어떻게 활용할 것인가?
위험, 사기, 규정 준수 전반에 걸쳐 금융 서비스 전문가 팀을 대상으로 설문조사를 실시한 결과, 업계가 여전히 2023년 은행 실패의 여파를 느끼고 있는 것이 분명했습니다. 하지만 기술의 발전은 많은 낙관론을 불러일으키기도 합니다. 그럼 본격적으로 살펴보겠습니다.
내 자신의 예측.
GenAI를 기반으로 하는 '사기의 암흑기'는 사기 방지 기술의 발전을 촉진할 것입니다.
SAS' 사기의 얼굴 13,500개국 16명의 소비자를 대상으로 한 조사에 따르면, 89%가 조직이 사기로부터 자신을 보호하기 위해 더 많은 조치를 취해야 한다고 생각하는 것으로 나타났습니다. 더욱이, XNUMX분의 XNUMX는 사기 경험이나 사기로 인해 제공업체를 바꾸겠다고 답했습니다.
더 나은 보호를 위해.
그러나 소비자가 사기에 대한 경계심이 강화되고 있다는 신호를 보내는 동안에도 생성 AI와 딥페이크 기술은 사기꾼들이 수조 달러 규모의 기술을 연마하는 데 도움을 주고 있습니다. 피싱 메시지가 더욱 세련되었습니다. 모방 웹사이트는 놀랍도록 합법적인 것처럼 보입니다. 사기꾼은 복제할 수 있다
간단한 온라인 도구를 사용하여 5달러와 몇 초의 오디오로 음성을 만들어보세요. 우리는 은행과 신용조합이 AI 채택으로 인해 잃어버린 시간을 만회하기 위해 안간힘을 쓰는 사기의 암흑 시대에 들어서고 있습니다. 의심할 바 없이 금융 규제 변화로 인해 인센티브가 제공됩니다.
급증하는 승인된 푸시 결제(APP) 사기 및 기타 사기에 대해 기업이 더 큰 책임을 져야 합니다.
은행 실패는 위험 관리 계산을 촉발할 것입니다.
은행업계는 이를 봤다.
2023년 XNUMX개 은행 붕괴 – 그리고 따르면 도널드 반 데벤터, SAS의 위험 연구 및 정량적 솔루션 전무이사님, 우리는 아직 위기에서 벗어나지 못했습니다.
“2024년은 더 많은 것을 가져올 것입니다 은행
실패, 은행이 위험 관리에서 가장 중요한 질문을 인식하도록 강요합니다.우리의 채무불이행 확률은 얼마나 됩니까?'”라고 그는 주장한다. “그리고 그들은 그 실존적 질문에 답하기 위해 도구와 기술을 배포할 것입니다. 최근 설문조사
의 위험 전문가들은 80%의 기업이 ALM(자산 부채 관리) 기능을 대폭 개선할 계획이라고 밝혔습니다. 그러나 자사가 ALM과 기타 위험 또는 비즈니스 기능 간에 데이터 공유를 완전히 자동화했다고 답한 기업은 XNUMX분의 XNUMX 미만이었습니다.
이제 그것을 바꿔야 할 때입니다.”
위험 모델 재조정은 기업의 역량을 테스트합니다.
물론 은행은 위험을 피하기 위해 최선을 다할 것입니다. 이를 위해 SAS는
나임 시디키, 위험 연구 및 정량적 솔루션 수석 고문은 많은 사람들이 현재 기술과 프로세스가 위기에 처해 있다고 예상합니다.
“COVID-19 팬데믹으로 인해 더 나은 은행들이 어떻게 위험 결정 모델을 신속하게 재구축하고 배포했는지 기억하십니까? 다른 은행들은 데이터 수집에만 몇 달을 보냈습니까?” 시디키가 묻습니다. “2024년에는 경기 침체 위험이 다가오고 채무 불이행률이 높아짐에 따라 은행이 필요하게 될 것입니다.
보다 관련성이 높은 모델, 대출 정책 및 예측에 적응하고 IT 인프라의 속도와 민첩성 및 광범위한 기능을 테스트합니다."
의도적인 AI 배치는 보험사를 성사시키거나 망칠 것입니다.
위험에 처한 금융 서비스 회사는 은행만이 아닙니다. 플로리다와 캘리포니아처럼 홍수와 산불이 발생하기 쉬운 지역의 심각한 위험으로 인해 일부 보험 회사는
떠나
특정 시장, 프랭클린 맨체스터SAS의 글로벌 보험 전략 고문은 보험 산업의 실존적 위기로 인해 적어도 하나의 대형 손해 보험사가 몰락하게 될 것이라고 예측했습니다.
맨체스터는 “2024년에는 글로벌 100대 보험사 중 하나가 생성 AI를 너무 빨리 도입한 결과 폐업하게 될 것”이라고 말했습니다. “현재 보험사들은 비즈니스에 맞춰 조정하지 않고도 엄청난 속도로 자율 시스템을 출시하고 있습니다.
모델. 그들은 AI를 사용하여 신속하게 청구를 처리함으로써 지난 몇 년간 부진한 비즈니스 결과를 상쇄할 수 있기를 바라고 있습니다. 그러나 2023년 해고 이후에는 AI를 윤리적으로 배포하는 데 필요한 감독을 제정하기에는 남은 직원 수가 너무 적습니다.
규모. AI가 만병통치약이라는 신화는 기업 붕괴로 이어질 수만 건의 잘못된 비즈니스 결정을 촉발할 것이며, 이는 소비자와 규제 기관의 신뢰를 돌이킬 수 없을 만큼 손상시킬 수 있습니다.”
보험사는 인공 지능의 도움을 받아 기후 위험에 직면하게 됩니다.
동전의 이면에서 AI는 기후 변화로 인해 점점 더 큰 위험에 직면하고 있는 보험 산업을 강화하는 데 도움이 될 것이라고 예측합니다.
트로이 헤인즈, SAS 위험 연구 및 정량 솔루션 담당 수석 부사장:
“수십 년간의 예상 끝에 기후 변화는 투기적 위협에서 진정한 위협으로 변했습니다. 자연재해로 인한 전 세계 보험 손실은 130년에 2022억 달러를 넘어섰고, 전 세계 보험사들은 압박감을 느끼고 있습니다. 예를 들어 미국 보험사는
보험료 인상과 캘리포니아, 플로리다 등 큰 피해를 입은 주에서 철수해 수천만 명의 소비자가 어려움을 겪고 있다는 이유로 조사를 받고 있습니다. 이 위기에서 살아남기 위해 보험사들은 AI를 점점 더 많이 채택하여 엄청난 잠재력을 활용할 것입니다.
유동성을 강화하고 경쟁력을 갖추기 위한 데이터 저장소입니다. AI는 역동적인 프리미엄 가격 책정 및 위험 평가에서 얻는 이점 외에도 청구 처리, 사기 탐지, 고객 서비스 등을 자동화하고 향상하는 데 도움이 될 것입니다.”
교훈? AI 기술은 보험사가 생존하고 성장하는 데 도움이 될 수 있지만 편견을 피하기 위해 적절한 엄격함과 감독을 통해 책임감 있게 배포되어야 하며 항상 인간을 계속 추적하는 것이 필수적입니다.
AI는 적어도 현재로서는 경기 침체를 예방하는 데 도움이 될 것입니다.
AI의 발전은 전 세계 경제에 더 광범위하게 어떤 의미를 갖게 될까요? SAS의 리스크 포트폴리오 책임자
스타스 멜니코프 예측 적어도 일시적으로라도 우리가 글로벌 경기 침체에 빠지는 것을 막아줄 것이라고 믿습니다.
“인공지능과 자동화의 발전은 생산성 향상을 가져올 것입니다.”라고 Melnikov는 말합니다. “자본-노동 비율이 높아져 생산성 향상에 더욱 기여할 것입니다. 이러한 영향은 대부분의 경제가 경기 침체를 피하기에 충분할 것입니다.
급속히 증가하는 채무 불이행과 구조적 실업에도 불구하고. 그러나 부문 수준에서는 그림이 상당히 다를 것이며, 일부 부문에서는 불황과 같은 상황을 경험할 것입니다.”
AI는 금융 범죄 규정 준수를 변화시킬 것입니다.
금융 범죄 환경은 그 어느 때보다 복잡해졌습니다. 동시에 AI와 머신러닝의 발전은 금융회사의 AML 프로그램을 크게 향상시킬 수 있는 힘을 가지고 있습니다.
조안 맥고완, SAS의 글로벌 은행 산업 고문이 설명합니다.
McGowan은 “전 세계 규정 준수 비용이 274억 달러에 달하고 그 중 60%가 인건비이므로 AI는 자금 세탁 방지(AML) 프로그램의 판도를 바꿀 것입니다.”라고 말합니다. “UN에 따르면 전 세계적으로 매년 2조 달러가 세탁되고 있습니다. 오직
범죄 수익의 1%가 압수되고, 경보의 95%가 오탐입니다. 이것은 놀라운 수치입니다! 기계 학습 및 네트워크 분석을 통해 현재 AML 시스템을 강화하면 위음성(false-negative)을 줄여 거래 모니터링을 획기적으로 향상할 수 있습니다.
오탐률을 높이고 AML 조사관 및 규정 준수 그룹에 더 높은 품질의 경고를 보냅니다.”
중앙은행 디지털 통화는 이익과 위험을 가져올 것입니다.
현재까지 4개국이 설립 중앙 은행 디지털 통화 (CBDC) 등 더 많은 것들이 CBDC 탐사의 다양한 단계에 있습니다.
이안 홈즈SAS의 기업 사기 솔루션 글로벌 리더인 는 2024년에 CBDC 채택이 가속화되면 많은 이점이 있을 것으로 예상합니다. 그러나 정부는 잠재적인 부작용에 대비해야 합니다.
“나이지리아의 eNAIRA와 같은 CBDC는 현재 100개 이상의 국가 정부에서 조사되고 있습니다. 2024년에는 시민에게 더 큰 금융을 조성할 수 있는 안전한 정부 지원 디지털 결제 옵션을 제공하는 것이 일반화될 것입니다.
포함됩니다.”라고 홈즈는 말합니다. "그러나 CBDC에는 독특한 사기 및 금융 범죄 위험이 따르며 재정적 손실 및 데이터 손상, 계정 탈취, 노새 계정을 통한 유출을 통한 노출이 증가합니다."
생성적 AI(Generative AI)가 시대에 올 것이다.
제너레이티브 AI
2023년 가장 인기 있는 기술 트렌드 중 하나였으며 여전히 큰 관심을 받고 있습니다. 예를 들어 새로 출시된
2024 사기 방지 기술 벤치마킹 보고서 ACFE(Association of Certified Fraud Examiners)와 SAS는 사기 방지 전문가의 83%가 2025년까지 사기 방지 기능에 GenAI를 추가할 것으로 예상한다고 밝혔습니다.
기세는 계속될 것인가? 앤서니 맨쿠소SAS의 위험 모델링 및 의사 결정 책임자인 는 "대형 언어 모델(LLM)을 만병 통치약으로 둘러싼 과대 광고는 개인 정보 보호에 대한 우려, 법적 조치의 가능성 및 엄청난 비용으로 인해 줄어들 것입니다.
이러한 아키텍처를 구축하고 유지하는 데 드는 비용. 특정 사용 사례에 대해 LLM을 수익화하는 데 중점을 둘 것입니다. 선택된 소수의 공급업체는 기본적인 '대화 모델'을 제공하는 반면, 더 큰 그룹은 개별 회사가 이를 조정하는 데 도움을 줄 것입니다.
자신의 목적.”
대화형 AI는 고객 경험을 새로운 차원으로 끌어올릴 것입니다.
GenAI 기술의 성숙은 디지털 고객 경험에 도움이 될 것입니다.
오아나 아브라메스쿠, SAS의 위험 연구 및 정량적 솔루션 부문 글로벌 보험 책임자:
“챗봇은 금융 서비스에서 새로운 것이 아닙니다. 하지만 인간 대 인간의 상호 작용을 더 잘 모방하는 챗봇이 있다면 어떨까요? 2024년에는 생성적 AI 기술의 발전으로 보험사, 은행, 기타 산업 분야의 기업이 더욱 가까워질 것입니다.
현실. 이러한 대화형 AI의 발전은 고객 커뮤니케이션을 간소화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 이를 통해 조직은 보다 복잡한 작업과 시나리오에 대해 사람의 지원을 우선시하여 운영 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다.”
디지털 뱅킹 혁명 속 '은행 없음'은 AI 혁신을 촉진할 것입니다.
디지털 뱅킹 혁명에는 대가가 따릅니다. SAS의 2023년 말 연구에 따르면 영국 전역에서 최대 XNUMX만 명의 시민이 해당 지역에 주요 은행 지점이 없을 위험에 처해 있는 것으로 나타났습니다. 소비자가 새로운 현실에 적응함에 따라
영국과 다른 곳에서 뒷발로 일 어선
지점 폐쇄, 은행은 고객과 프로젝트를 확보하고 유지하기 위해 기술을 두 배로 늘릴 것입니다
알렉스 크비아트코프스키, SAS 글로벌 금융 서비스 이사.
Kwiatkowski는 "2024년에 현명한 은행은 디지털 뱅킹 혁명이 누구에게 가장 큰 도움이 되었는지, 누구에게 뒤쳐졌는지 조사하여 보다 포괄적인 고객 경험[CX]을 만들기 위해 노력할 것입니다."라고 말합니다. “본점 지점 수가 급격히 감소하고 있어요.
거리와 쇼핑몰에서는 수많은 계좌 소유자를 '은행 없는' 상태로 만들었습니다. 디지털 자신감이 부족한 사람들은 온라인으로 금융 서비스 제공자와 상호 작용하는 데 어려움을 겪습니다. 반면, 영국 고객의 4분의 1은 은행 지점에 절대 발을 들여놓지 않을 것이라고 말했습니다.
2021년 말 설문조사에 따르면 다시 한 번 말씀드립니다. 미래 지향적인 금융 기관은 AI 기반의 디지털 참여를 풍부한 지점 생태계에 접목하여 경쟁력 있는 차별화 요소로서 연결성과 원활한 CX를 향상시킬 것입니다.”
AI의 '설명 가능성'은 보험 결정의 공정성과 투명성을 촉진할 것입니다.
AI가 고객 충성도를 높일 수 있는 분야는 은행만이 아닙니다.
SAS EMEA 보험 실무 리더 알레나 치시찬카 책임 있는 혁신이 어떻게 더 공정하고 투명한 보험 산업을 형성할 수 있을지 상상해 보세요.
“AI가 보험 부문의 윤리적 재조정을 촉발할 수 있을까요? 2024년에 우리는 알게 될 것입니다. 실제로 정당화된 위험 결정은 역사적으로 소외된 집단에 의도치 않게 불평등을 심화시킬 수 있습니다. 그러나 보험사의 AI 및 머신러닝 도입은
모델과 알고리즘이 결정을 내리는 방식(예: 프리미엄 가격 책정 또는 청구)을 이해해야 합니다. 이러한 AI 설명 가능성은 업계 전반에 걸쳐 투명성과 공정성에 대한 새로운 표준을 확립할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.”
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