1989년에  로스앤젤레스 타임즈가 보도한 캘리포니아의 6개 대형 은행 중 XNUMX개 은행이 토요일에 지점을 개설하고 주중 영업 시간을 오후 XNUMX시까지 연장할 것이라고 밝혔습니다. 그 시점까지(그리고 대부분의 은행 부문 역사에서) 전형적인 “은행원의 시간”시간은 오전 10시부터 오후 3시까지였는데, 퇴근 후 지점 방문 등 뭔가 정교한 일을 하고 싶은 고객들에게는 큰 소식이었다. 이 전략으로 인해 이들 은행은 "수백만 달러"의 비용을 지출하게 되었지만 이는 미래에 대한 투자로 간주되었습니다.

요즘에는 크리스마스 아침 4시에 식탁에서 휴대폰으로 은행 업무를 볼 수 있습니다. 또한, 협업과 파트너십을 통해 크리스마스 여행을 위한 티켓 예약, 여행 보험, 호텔 예약까지 원활하게 가능합니다. 

혁신과 관련하여 전통적인 은행이 종종 하루 늦고 1달러가 부족하여 진보적이기보다는 훨씬 더 반동적이었다는 것은 비밀이 아닙니다. 그러나 규칙을 제정한 지 100년이 넘은 지금, 시간(및 급속한 디지털 가속화)이 이러한 유서 깊은 기관을 따라잡아 미래 관련성에 고질적인 위협을 가하고 있습니다. 사람들은 은행이 아니라 은행이 필요하다고 말합니다. 

한 세대에 한 번뿐인 기회

어떤 면에서 전통적인 은행의 앞길은 이보다 더 명확할 수 없습니다. 고객은 더 많은 유연성, 향상된 개인화, 더 나은 재무 관리에 대한 욕구를 부끄러워하지 않았습니다. 은행이 직면한 가장 큰 문제는 충성도인데, 이는 미국 세대가 거듭될수록 감소합니다. 에 따르면 최근 수치베이비 붐 세대의 약 65%가 하나의 은행 서비스를 이용하지만, Z세대(1996~2014년 사이에 태어난 사람)의 경우 그 비율은 33%에 불과합니다. 또한 같은 세대는 언제든지 공급자를 바꿀 가능성이 가장 높습니다. 즉, 충성보다는 기능, 혜택 및 서비스에 훨씬 더 관심이 있다는 의미입니다. 

이는 McKinsey가 "한 세대에 한 번뿐인 기술 혁명,” 시장 점유율을 빼앗고 엄청난 새로운 가치를 창출합니다. 

McKinsey는 “우리 연구에 따르면 핀테크 산업의 수익은 2022년부터 2028년까지 기존 은행 부문의 수익보다 거의 73배 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.”라고 말했습니다. "디지털 도입은 더 이상 문제가 아니라 현실입니다. 전 세계 은행과의 상호 작용 중 약 XNUMX%가 이제 디지털 채널을 통해 이루어집니다."

전통적인 은행은 메시지를 받아들였으며 지난 10년 동안 지점 설계부터 고객 경험, 백오피스 프로세스에 이르기까지 모든 것을 빠르게 재고하는 데 시간을 보냈습니다. 역풍에도 불구하고 은행은 민첩성과 고객 중심성을 높이기 위해 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 자동화를 활용하여 꾸준한 발전을 이루었습니다. 그들은 데이터를 보다 효율적으로 사용하고 있으며 창의성을 발휘하고 있습니다. 로우코드/노코드 (LCNC) 애플리케이션을 개발하고 부서 내 사일로를 해체하여 운영을 간소화합니다.

디지털 미래를 위해 기존 은행이 개조되는 세 가지 다른 방법은 다음과 같습니다.

1. 신규 고객 온보딩

특히 경쟁이 치열한 금융 기관에서는 첫인상이 중요합니다. 은행은 공급자를 변경하는 것이 얼마나 어려운지에 의존하여 고객이 번거로움을 겪지 않기를 원한다는 사실을 "뱅킹"했습니다. 그런 시절은 지나갔습니다. 이제 처음부터 항상 가치를 보여주어야 합니다. 초기 고객 온보딩 경험에 최첨단 기술을 통합함으로써 은행은 AI 기반 프로세스와 사용자 친화적인 인터페이스를 사용하여 처음부터 디지털 톤을 설정하여 회사에 원활한 소개를 보장하고 있습니다. 

대화형 모듈, 가상 시뮬레이션 및 멀티미디어 프레젠테이션은 역동적이고 매력적인 학습 경험을 제공할 수 있습니다. 접근 가능한 지원 채널을 구축하는 원활한 기술을 통해 고객은 필요할 때 언제 어디서나 도움을 구할 수 있습니다. 챗봇, 온라인 튜토리얼 및 대화형 가이드는 즉각적인 지원을 제공하고 직관적인 온보딩 여정을 만들 수 있습니다. 어떤 경우에는 고객 여정 데이터가 다른 제품이나 부서에서 이미 사용 가능합니다. 그렇지 않은 경우 정부 기관과 협력하여 국가 식별 번호를 기반으로 데이터를 가져올 수 있습니다. ABA 은행 마케팅 잘 수행하면 “…디지털 온보딩은 상당한 이점을 제공할 수 있습니다. 물리적으로 고립된 세계에서 소매 고객을 확보하는 데 드는 비용은 평균 280달러인 반면, 디지털 온보딩으로 전환하면 비용이 120달러로 줄어들고 이후 몇 년 동안 추가 고객을 19달러로 줄일 수 있습니다." 

2. 워크플로 자동화

전통적인 은행에서는 어느 정도 시간이 걸렸지만 이제는 모든 고객 상호 작용에 직원의 손길이 필요한 것은 아니라는 것이 일반적으로 인식되고 있습니다. 자동화는 일반적으로 직원 교체에 대한 두려움과 혼동되는 까다로운 주제이지만 전부 아니면 전무한 시나리오는 아닙니다. 인간의 개입이 필요하지 않은 자동화 프로세스를 수용함으로써 은행 직원은 더 높은 수준의 인지 작업, 즉 인간이 여전히 판단에서 중요한 역할을 하는 미묘한 결정에 집중할 수 있습니다. 예를 들어, 대출 신청을 자동화하면 복잡하고 시간이 많이 소요되는 프로세스가 단순화되어 더 나은 위험 평가와 전반적인 수익성이 가능해집니다.  

전통적인 은행의 아이러니한 현실은 모든 은행이 현금이 넉넉한 것은 아니며, 핀테크 회사가 최고의 기술 인재를 제공하는 급여 및 혜택과 경쟁하기 어려운 경우가 많아 이러한 디지털 업그레이드가 가능한 리소스가 과잉된다는 것입니다. 은행은 이러한 직원을 고용하는 데 예산을 낭비하는 대신 팀이 최소한의 코딩 요구 사항으로 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하는 LCNC 개발 플랫폼으로 전환하여 개발을 가속화하고 비용을 절감하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 시각적 인터페이스, 사전 구축된 템플릿, 드래그 앤 드롭 기능을 제공하므로 기술 및 비기술 이해관계자 모두 신속하게 맞춤형 애플리케이션을 생성하고 내부 프로세스를 간소화하며 혁신적인 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

주목해야 할 점은 은행 잔고, 명세서 보기, 일상적인 쿼리와 같은 일부 거래의 경우 고객은 개인 정보 보호 및 응답 예측 가능성으로 인해 챗봇을 선호한다는 것입니다. 은행은 이를 자동화할 수 있고 자동화해야 합니다. 

3. 교차기능적 문제 해결

규제가 엄격한 금융 기관은 빠르게 움직이고 문제를 해결하기를 원하는 기술 우선 기업을 상대할 때 제한된 환경인 수십 년간의 현상 유지 사고로 인해 압박을 받고 있습니다. 핀테크와 디지털 은행은 일반적으로 처음부터 린(Lean) 방식으로 운영되도록 설정되는 반면, 기존 은행은 기존 사일로를 허물고 팀 역량을 강화하며 새로운 협업 문화를 장려해야 합니다. 

최근 설문 조사 근무일 조사에 참여한 금융 전문가 중 2/3는 "AI와 ML이 재무 지속 가능성 창출, 프로세스 흐름 표준화, 반복 작업 자동화를 지원함으로써 이미 생산성과 운영 효율성을 높였다"고 느꼈습니다. 예를 들어, 슈퍼마켓 구매를 위한 즉시 대출이나 여행 예약 시 보험을 제공하는 것은 AI 엔진을 통해 즉시 제공될 수 있는 서비스로, 은행 직원이 수동으로 수행할 수 없는 작업입니다. 그러나 제품 및 서비스의 교차 판매는 기존 금융 기관의 중요한 수익 동인으로 남아 있습니다.

혁신, 통합 또는 멸망

더 나은 고객 경험 플랫폼을 만들기 위해 핀테크와 계속 협력하거나 핀테크를 인수하는 은행은 고객이 새로운 AI/ML 솔루션, 향상된 고객 행동 예측 및 개별 맞춤형 거래에 만족한다는 것을 알게 될 것입니다. 

속도나 GTM 전략에서 핀테크 및 디지털 은행과 경쟁하기보다는 전통적인 은행은 현재의 디지털 역량을 평가하고, 비즈니스 모델을 재고하고, 인력 및 변화 관리에 투자하여 격차를 메우고, 미래를 위한 전략적 M&A를 통해 더욱 공격적으로 나아가고 있습니다. 증명 작업.

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