진화하는 대출 관행부터 새로운 경쟁, 변화하는 사기 위험 및 규정 준수 요구 사항에 이르기까지 은행은 변화하는 환경에 지속적으로 적응하고 있습니다. 다음은 은행업의 10가지 메가 트렌드입니다.

증가하는 규제 조사를 준수하기 위해 더 많은 RegTech 지출: 글로벌 금융 규제가 더욱 엄격해짐에 따라 은행은 규정 준수 요구도 높아질 것입니다. 이는 regtech의 성장으로 설명됩니다.

돌출한 특히 자금 세탁 방지(AML) 및 고객 파악(KYC)과 같은 분야에서 이러한 진화하는 규정을 효과적으로 준수하는 것이 여전히 최우선 과제입니다.

AI와 머신러닝을 사용하여 사기 탐지: 금융 사기 및 위험 벡터가 끊임없이 진화함에 따라 완전 자동화된 방식으로 실시간 데이터에 액세스하고 최신 방어 조치에 적용하면 인공 지능(AI)과 기계가
학습(ML) 사기를 탐지하고 예방하는 데 필수적입니다. AI 기반 전략을 채택함으로써 은행은 전통적인 정책 기반 접근 방식에서 예측 가능하고 설명 가능하며 확장 가능한 ML 알고리즘을 활용하는 접근 방식으로 전환하여 근본적으로 개선할 수 있습니다.
사기 결정의 속도와 정확성.

대출의 변화하는 환경: 대출 시장은 지속적으로 변화하고 있으며, BaaS(Banking as a Service) 및 P2P(Peer-to-Peer) 대출 플랫폼과 같은 새로운 유형의 금융 서비스가 정기적으로 등장하고 있으며 계속해서 주목을 받고 있습니다.
당 예리함, 글로벌 P2P 대출 시장 규모는 CAGR 800%로 2030년까지 29.1억 달러 이상으로 성장할 것으로 예상됩니다. 

디지털 뱅킹이 주류가 됨: 디지털 뱅킹은 더 이상 사치가 아니라 필수이며 경쟁력을 유지하는 데 필수적입니다. 한 사람에 따르면
공부, 90% 이상의 소비자가 디지털 뱅킹을 은행 선택의 중요한 요소로 간주합니다. 편의성, 저렴한 수수료, 접근 및 사용의 용이성은 디지털의 주요 장점입니다.
은행업.

온보딩 프로세스의 디지털 점검: 수십 년 동안 고객 확보와 온보딩은 은행 투자의 주요 초점이었습니다. 에 따르면

Juniper Research, 은행은 온보딩 지출을 7.4년 2023억 달러에서 9.9년 2028억 달러로 늘릴 것으로 예상됩니다. 34% 증가를 나타냅니다. 본 연구에서는 신원 확인에 AI를 적용하면 다음과 같은 효과가 있을 것으로 예상됩니다.
디지털 온보딩 확인당 소요되는 평균 시간은 11년 2023분 이상에서 8년 2028분 미만으로 감소합니다.
고객 및 판매자 온보딩 프로세스를 간소화하는 것은 경쟁력을 유지하는 데 중요하며, AI뿐만 아니라 생체 인식 확인과 같은 기타 고급 기술을 통합하면 온보딩 시간을 크게 단축하고 업무상 마찰을 줄일 수 있습니다.
고객 경험.

데이터 기반 의사결정 및 초개인화: 개인화된 뱅킹 서비스가 주요 차별화 요소가 되고 있습니다. 에 따르면

공부 McKinsey & Company에 따르면 고객 분석을 성공적으로 사용하여 고객 경험을 개선한 은행은 고객 만족도 점수를 20%, 수익을 15% 높일 수 있습니다. 은행은 고급 데이터 분석과 더욱 다양한 데이터를 사용하고 있습니다.
보다 정확한 위험 평가를 가능하게 하고 더 많은 고객에게 자신있게 "예"라고 답할 수 있도록 신용 결정에 소스를 통합했습니다. 

지속 가능하고 윤리적인 은행 업무 관행: 지속 가능성과 윤리적 관행이 점점 더 소비자 선택에 영향을 미치고 있으며 녹색 정책과 투명한 운영을 채택하는 은행은 고객의 신뢰와 충성도를 얻을 가능성이 높습니다. 최근

측량 유럽 ​​소비자의 24%는 환경, 사회 및 거버넌스(ESG) 정책을 위해 은행을 바꿀 가능성이 높았고, 영국 소비자의 61%는 긍정적인 사회 및 환경적 영향과 관련하여 은행이 더 많은 일을 하기를 원했습니다. 은행 임원
73%의 은행이 고객 요구를 충족하기 위해 향후 XNUMX년 동안 보다 지속 가능한 옵션을 제공할 계획이라는 점에 주목하고 있습니다.

차세대 컬렉션 전략: 경제가 불확실한 현 시대를 고려할 때, 효과적인 수금 전략은 매우 중요합니다. 컬렉션에 공감적이고 고객 중심적인 접근 방식을 채택하면 복구율과 고객 관계를 향상할 수 있습니다.
전체적인 위험 결정 솔루션을 사용하면 은행이 최상의 처리 전략과 가장 효과적인 커뮤니케이션 채널을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 또한 금융 기관이 내장된 인텔리전스를 통해 은행의 사전 추심 전략에 도움이 될 수 있습니다.
잠재적인 불이행을 예측하고 손실을 최소화하는 데 적극적으로 참여하십시오.

기술을 앞세운 새로운 경쟁자의 출현: 은행 부문에서는 임베디드 금융 및 네오뱅크와 같은 새로운 디지털 금융 솔루션을 주도하는 핀테크 및 거대 기술 기업과 같은 비전통적 기업의 지속적인 성장을 목격하고 있습니다.
전통적인 은행은 진화하는 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 지속적으로 혁신하고 보다 창의적인 파트너십을 모색해야 합니다.

지금 구매하고 나중에 결제하는 방식(BNPL)의 지속적인 증가:  BNPL은 단순성과 편의성으로 인해 널리 인기가 있지만, 서비스가 부족한 시장 부문에서 기회를 여는 방법이기도 합니다. 은행에 기회는 지금이다. 하나

신고 소비자의 43%가 핀테크보다는 은행이 제공하는 BNPL 요금제 사용에 관심이 있는 것으로 나타났습니다. BNPL을 기존 은행 서비스에 통합할 수 있는 은행은 보다 포괄적이고 경쟁력 있는 금융 솔루션을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
고객에게 – 더 넓은 고객 기반으로의 침투를 가능하게 합니다.  

2024년은 은행 업계와 금융 서비스 업계 전체에 있어서 중요한 해가 될 수 있습니다. 여기서 변화를 수용하고 위험 관리 전략을 혁신하는 것이 관련성과 성공을 유지하는 데 핵심이 될 것입니다. 이러한 메가 트렌드를 이해하고
이러한 역동적인 환경에서 은행이 성공하려면 당면 과제에 적응하는 것이 매우 중요합니다. 

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