인공 지능은 모든 산업 분야에서 혁신적이며 비즈니스 운영과 세상을 변화시킵니다. AI의 역할은 분명하며 한때 상상할 수 없었던 진보와 발전을 촉진합니다.

AI가 금융 산업을 어떻게 변화시키고 있는지 빠르게 논의해 보겠습니다.

SEO 최적화

인공 지능은 콘텐츠를 분석하고 검색 엔진에 사용할 제안을 제공합니다. 알고리즘은 필수 키워드를 추천하고, 경쟁사의 콘텐츠를 분석하고, 검색 엔진 결과에서 콘텐츠 순위와 가시성을 향상시키기 위한 개선 사항을 제안합니다.

음성 지원

Alexa, Google Assistant 및 Siri와 같은 AI 기반 음성 도우미는 일기 예보, 대화형 음성 응답 및 뉴스 브리핑과 같은 음성 단어를 생성할 수 있습니다. 이 어시스턴트는 자연어 처리 및 음성 합성을 사용하여 정보를 제공하고 음성 명령을 통해 작업을 수행합니다.

개인화된 고객 경험

인공 지능은 더 큰 규모로 개인화된 경험을 제공함으로써 은행 부문이 고객과 상호 작용하는 방식을 혁신하고 있습니다. AI 알고리즘은 고객 데이터를 분석하여 개인의 선호도, 구매 패턴 및 행동을 이해할 수 있습니다. 이를 통해 금융 업계는 맞춤형 제안, 광고 및 권장 사항을 제공하여 고객 충성도와 만족도를 높일 수 있습니다.

금융 서비스의 발전

AI가 변화하고 있다 금융 서비스 사기 탐지 및 위험 평가를 강화하여 부문. AI 알고리즘은 대규모 금융 데이터를 분석하고 패턴을 인식하며 이상 징후를 고정밀하게 발견합니다. 이를 통해 금융 기관은 더 나은 정보에 입각한 결정을 내리고 사기로부터 보호하며 위험을 완화할 수 있습니다.

자동화 된 운영

일반적으로 금융 산업은 매일 여러 작업을 수행합니다. Al을 사용하면 일상적인 작업을 자동화하고 직원이 보다 복잡한 작업, 특히 고객 지원 부서를 쉽게 수행할 수 있습니다.

은행 부문은 이제 챗봇을 사용하여 고객과 상호 작용하고 직원은 기계가 할 수 없는 작업에 집중합니다. Al은 또한 정확도를 보장하고 오류를 줄입니다. 금융 산업이 운영을 자동화할수록 생산성이 향상됩니다.

정보에 입각한 의사 결정

AI는 의사 결정에도 도움을 줄 수 있습니다. 때로는 사람이 더 큰 데이터를 분석하는 것이 어려울 수 있지만 AI의 경우 매우 쉽고 빠릅니다. 은행 부문은 AI 및 ML을 통해 직원을 위해 많은 양의 데이터를 보유할 수 있습니다.

이러한 기술은 또한 추세를 식별하고 올바른 실행 계획을 제안하며 향후 결과를 예측할 수 있습니다. 그 후 직원은 분석된 데이터를 사용하여 문제를 해결하고 회사의 사명과 목표에 따라 다음 조치를 결정합니다.

AI는 수동 의사 결정에 사용되는 리소스를 포함하여 더 빠르고 시간과 비용을 절약합니다. 시간이 지남에 따라 금융 산업은 인간보다 데이터를 더 잘 분석할 수 있는 ML 모델에 결정을 위임할 것입니다.

생산성 향상

인공 지능은 금융 산업이 자동화된 워크플로우와 최적화된 일상 작업을 통해 여러 가지 방법으로 생산성을 향상하도록 돕습니다. 작업자가 특정 작업을 수행하는 데 소요되는 시간을 최소화했습니다.

결과적으로 그들은 소수로 더 많은 것을 성취하고 회사의 전반적인 숙련도를 향상시킵니다. 은행 부문이 계속해서 더 많은 수익을 창출함에 따라 향후 몇 년 동안 더 많은 AL 및 ML이 필요할 것이 분명합니다.

채용 및 인재 소싱

일부 은행 부문의 일반 채용 프로세스에는 공석 광고 게시, 이력서/이력서 검토 및 인터뷰 수행이 포함됩니다. AI의 등장으로 지금은 모든 것이 달라졌다.

최고의 후보자를 선택하기 위해 인간의 상호 작용이 유지되지만 일부 은행 부문에서는 AI 기반 채용 및 인재 소싱 솔루션을 활용하여 숙련된 지원자를 효율적으로 찾습니다.

인공 지능을 사용하는 인재 소싱 솔루션은 자연어로 된 직무 설명을 읽고 설명된 자격을 기반으로 최고의 후보자를 제안할 수 있습니다. 또한 챗봇은 선별 과정에서 채용 담당자를 도울 수 있습니다.

이러한 AI 자동화 도구는 지원자에게 경험과 기술에 대해 질문할 수 있으므로 채용 관리자는 동일한 노력으로 많은 지원자로부터 인터뷰 답변을 받을 수 있습니다.

또한 금융 업계는 ML 알고리즘을 사용하여 후보자의 인터뷰 답변, 소셜 미디어 프로필 및 채용 공고에서 데이터 패턴을 인식하여 이력서에 점수를 매기고 필요한 직무 자격의 장단점을 요약하여 최종 채용 결정을 더 빠르게 할 수 있습니다. 기업은 적합한 후보자를 더 빨리 발견하고 적시에 후보자에게 연락합니다.

AI는 언어 장벽을 없애고 있습니다.

언어 장벽은 시장을 확장하고 전화 회의 및 대면 회의 중에 문제를 일으키고자 하는 일부 기업에게 가장 큰 문제일 수 있습니다. 언어 장벽은 이메일 메시지를 방해하고 오해와 짜증을 일으키며 공급망에서 오류와 큰 실수를 초래할 수 있습니다.

Google 번역과 같은 AI 지원 기술은 언어 장벽을 제거하기 위해 이미 존재하지만 실시간 대륙간 통신에는 부정확하고 비실용적일 수 있습니다.

자국어 처리에 의존하는 새로운 AI 개발은 금융 산업의 언어 장벽으로 인한 문제를 제거하는 데 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.

NLP는 인간의 다양한 언어를 듣고, 이해하고, 읽고, 추론할 수 있는 기계를 제공합니다. 이를 통해 금융 산업은 장치를 사용하여 음성 또는 텍스트에 언어적 정의를 적용할 수 있습니다.

 AI 자동화는 제조를 개선하고 있습니다.

제조는 금융 산업에서 가장 큰 디지털 혁신 영역 중 하나였습니다. 은행 부문은 이제 AI 지원 기술을 사용하여 제조 공정의 이상을 감지하고 생산 오류 및 오작동이 발생하기 전에 제조업체에 경고합니다. 이는 금융 산업이 운영 비용을 낮추고 효율성을 높이며 시장 출시 시간을 최소화하는 데 도움이 되었습니다.

제조 라인의 기계는 AI의 발전으로 많은 반복 작업을 관리할 수 있어 사람의 개입이 필요하지 않습니다.

AI와 ML을 통해 은행 부문은 품질 장비 유지 관리에서 가상 설계에 이르기까지 제조 공정에서 잠재적인 응용 프로그램의 범위를 확장하여 공급망에서 새롭고 향상된 맞춤형 제품을 사용할 수 있습니다.

AI를 통한 지속 가능성

이 기술은 AI 확장을 위한 환경 응용 프로그램과 함께 지속 가능성 프로젝트에서 실행됩니다. 여러 금융 회사는 다양한 상황에서 AI를 활용하여 기후 변화의 환경 영향을 보존하는 데 기여할 수 있습니다.

여기에는 AI가 주입된 청정 분산 에너지 그리드, 지속 가능한 공급망, 정밀 농업, 개선된 날씨 및 재난 예측 및 피드백, 환경 모니터링이 포함됩니다.

최근 Microsoft는 물, 운송, 농업 및 에너지의 XNUMX개 산업에서 환경을 보존하기 위해 AI 애플리케이션의 경제적 효과를 모델링하는 연구를 PwC에 의뢰했습니다.

이 연구는 환경 애플리케이션을 위한 인공 지능이 5.2년까지 세계 경제에 지금보다 2030% 증가한 약 4.4조 XNUMX천억 달러를 기여할 수 있다고 추정했습니다.

마케팅 및 콘텐츠 제작의 AI

생성 AI는 OpenAI의 이미지 생성기 DALL-E 2 및 ChatGPT와 같은 AI 세계 기술의 출시와 함께 몇 달 만에 폭발적인 인기를 얻었습니다.

이러한 기술은 팀이 콘텐츠 생성 및 이메일 마케팅을 자동화하기 위해 AI를 사용하여 워크로드를 간소화하는 새로운 방법을 발견함에 따라 시장에 충격파를 보냈습니다.

지난 몇 달 동안 더 많은 광고주가 보다 예측 가능한 데이터 분석을 위해 인공 지능을 사용하여 보다 정보에 입각한 마케팅 결정을 내리고 마케팅 기술을 개선할 수 있게 되었습니다.

그러나 AI 개발이 다른 회사에 미치는 파급 효과는 마케터가 디지털 세계에서 비즈니스를 포지셔닝하는 방식을 변화시키고 있습니다. Microsoft Bing chat과 같은 Generative AI 챗봇은 직접적인 피드백을 제공하여 잠재적으로 검색 및 SEO 산업을 정비하고자 합니다.

결론

데이터 기반 의사 결정에서 개인화된 고객 경험에 이르기까지 산업 재편에서 인공 지능의 역할은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 또한 개선되고 있다. 금융 서비스 자동화를 통해 효율성을 향상시킵니다. 비즈니스 환경을 혁신하고 있습니다.

AI 기술과 그 무한한 잠재력을 채택하면 빠르게 진화하는 AI 중심 세계에서 성장, 창의성 및 경쟁 우위를 촉진하여 산업을 발전시킬 것입니다.

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• 출처 : Plato Data Intelligence : 플라토데이터