디지털 혁신의 가장 중요한 개념은 기술을 사용하여 수동 프로세스를 자동화된 디지털 프로세스로 대체하고 구형 레거시 시스템을 현대적이고 민첩한 기술로 대체하는 것입니다.
디지털 혁신은 이제 많은 기업의 최우선 과제입니다.
역사적으로 "미래를 위한 좋은 아이디어" 또는 오래된 시스템에 대한 멋진 추가 기능이나 업데이트로 여겨졌던 것이 이제는 미션 크리티컬이 되었습니다.
디지털 트랜스포메이션은 금융 시장에서 생존을 위한 벤치마크가 되었으며 성공과 혁신을 위해 더욱 중요해졌습니다. 차세대 기술이 계속 변모함에 따라 금융 서비스 회사와 경영진은 디지털 변혁의 다음 단계에 대비하고 있습니다.
그리고 대부분은 디지털로의 이러한 가속화를 수용할 필요성을 인식하고 있지만 기술 혁신, 기술 생산성 및 플랫폼 현대화를 겪기에는 아직 너무 이르며, 이는 시장에서 성공할 수 있을 뿐만 아니라 경쟁자와도 차별화됩니다. .
간단하게 들릴지 모르지만 이러한 조직이 직면한 과제는 상당합니다. 시간, 돈, 사람과 같은 명백한 자원 장애물이 존재하는 반면 디지털화는 규제 환경에도 휩쓸려 전 세계 시장에서 엄격한 규제 지침을 충족하는 유일한 방법이 되었습니다.
지속적으로 새로운 규정이나 변화하는 규정에 직면하여 금융 서비스 회사는 이러한 새로운 요청을 처리하는 방식을 근본적으로 바꿔야 합니다. 또한 점점 더 까다로워지는 규제 환경을 지나쳐도 사용 가능한 압도적인 양의 데이터를 수집, 분류 및 분석하는 데 점점 더 많은 시간과 비용이 소요되고 있으며 인간만으로는 관리하기가 점점 어려워지고 있습니다.
전환점에서 이러한 기업은 보다 효과적인 데이터 관리를 제공하는 차세대 기술에 의존해야 합니다. 다행히도 규정과 데이터가 발전함에 따라 프로세스와 워크플로를 자동화하는 AI, 블록체인 및 디지털 자산의 출현과 함께 오늘날 기술의 기능도 발전했습니다.
용어 및 기술: 이 모든 것이 무엇을 의미합니까?
우리 모두는 기술 용어를 너무 많이 듣고 때로는 모든 진정한 의미를 잃어버린 것처럼 느낍니다. 그러나 초자동화, 인공 지능(AI), 기계 학습(ML), 지능형 문서 처리(IDP) 및 자연어 처리(NLP)와 같은 용어의 뉘앙스를 이해하는 것은 혁신과 그에 따른 이점을 수용하십시오.
AI는 일반적으로 인간의 맥락과 지능이 필요한 작업을 수행하는 컴퓨터 시스템의 능력인 반면, ML과 NLP는 AI의 하위 집합에 가깝습니다. 그것들은 다양한 유형의 기술로 나눌 수 있습니다. 그 중 일부는 작동하려면 ML이 필요하고 다른 일부는 NLP가 필요합니다. 반면에 AI 기계 내 지능 수준에 따라 나눌 수 있습니다.
AI에 대한 자동 예측 접근 방식인 ML을 사용하면 기계가 과거 데이터에서 (더 나은 단어가 없는 경우) 학습할 수 있습니다. 이는 챗봇이 음성 인식을 사용하는 방식이나 얼굴 인식으로 휴대폰의 잠금을 해제하는 방식 등 다양한 방식으로 적용될 수 있지만 보다 정확한 의료 진단을 위해 또는 문서에서 데이터를 추출하는 데에도 사용할 수 있습니다.
또한 NLP는 ML을 인간의 언어에 적용하여 기술이 사용할 수 있도록 해석합니다. NLP와 AI를 사용하여 신기술은 대출 문서에서 핵심 용어와 세부 사항을 추출하는 동시에 정보를 수동으로 처리하는 것보다 시간을 단축하고 정확성을 높여 훨씬 더 정확할 수 있습니다. 이는 앞서 언급한 규제 및 규정 준수 표준을 방지하는 좋은 방법입니다.
대부분의 사람들이 동의할 것입니다. 이러한 복잡성은 종종 디지털 혁신을 함께 피해야 하는 큰 이유처럼 보입니다. 두려움은 디지털 혁신을 추진하는 조직의 주요 장벽인 경우가 많습니다. 사실 누구도 이해하지 못하는 프로젝트를 진행하고 싶어하지 않기 때문입니다.
다행히도 새로운 기술을 채택하는 것이 이해 부족으로 인해 저해될 필요는 없습니다. 귀사가 새로운 기술을 관리 및 번역하기 위해 유능한 IT 팀을 고용하든, 탐색하기 쉽고 기본 수준의 이해가 필요한 코드 없는 솔루션을 배포하든, 다양한 요구와 이해 수준을 충족하는 데 사용할 수 있는 수많은 차세대 솔루션이 있습니다. .
디지털 트랜스포메이션 2.0: 혁신의 다음 단계
디지털 혁신 전략과 미래 계획에 대해 이야기하는 것으로 충분했던 시대는 지났습니다. 행동이 필요합니다. 준비가 되었는지 여부에 관계없이 경쟁 환경은 진정한 혁신을 요구하고 있습니다. 즉, 이제 이러한 전략을 구현하고 실행할 때입니다. 이 작업은 특히 한 번의 잘못된 움직임에 비용이 많이 드는 금융 서비스와 같이 고도로 규제된 공간에서 기념비적으로 보일 수 있습니다.
아이러니하게도 이러한 변화의 필요성은 규제 기관의 변화 속도에서 비롯되는 경우가 많습니다. 이러한 변화는 계속 가속화되고 더 엄격한 규칙과 제한을 제정하며 때로는 더 빠르고 정확하며 더 투명한 새로운 기술의 기능으로 인해 시행되기도 합니다. 정보.
규제 요구 사항이 크지만 새로운 기술은 단순히 규제 준수를 달성하는 것보다 훨씬 더 큰 이점을 제공합니다. 예를 들어 더 효율적이고 능률적인 데이터 관리를 통해 더 나은 지능형 비즈니스 결정을 위한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. AI가 내장된 기술을 사용합니다.
데이터를 최대한 활용하는 방법: 최고의 상품
데이터가 중요하다는 것은 비밀이 아니지만 McKinsey에 따르면 엔터프라이즈 데이터의 80-90%가 사용되지 않고 미개척되어 사용할 수 없다는 사실을 알고 계셨습니까? 그리고 기술이 없으면 정보를 수동으로 구성하고 분석하는 데 드는 시간과 수작업으로 인해 데이터가 계속해서 구조화되지 않고 분석되지 않을 것입니다. 해당 데이터에 액세스할 수 있을 뿐만 아니라 해당 데이터에서 숨겨진 가치와 통찰력을 얻을 수 있는 경쟁 우위를 생각해 보십시오.
요약하자면, 기업이 직면하고 있는 가장 큰 디지털 혁신 과제는 데이터의 유입으로 무엇을 할 것인지에 대한 실제 로드맵이 없다는 것입니다. 그러나 데이터를 관리하는 방식을 변경함으로써 시장 위험을 줄이는 동시에 비용을 절감하고 효율성을 창출하며 육체 노동을 줄여 시간을 절약할 수 있는 중요한 기회가 있습니다.
팬데믹이 시장 변동성을 촉발하면서 데이터 투명성과 감독은 끊임없이 변화하는 규정을 준수하면서 데이터를 최대한 활용하려는 많은 금융 서비스 회사의 최우선 과제가 되었습니다.
AI 도구를 활용하여 프로세스와 분석을 모두 자동화하면 기관 및 금융 서비스 회사가 위험 인식을 높이고, 대응 시간을 단축하며, 보다 지능적인 결정을 내릴 수 있습니다. 이 모든 것이 직관적이고 정확한 데이터로 뒷받침되며 중요한 비즈니스 정보에 대한 심층 분석도 제공할 수 있습니다. , 관련 시장 동향 및 고유한 고객 행동.
시장에 점점 더 많은 핀테크와 '테크핀'(Google 및 Amazon이 금융 서비스 분야로 진출하는 것과 같은)으로 인해 기존 기관은 점점 더 경쟁 우위를 필요로 합니다. 초점을 잃기 쉽고 이러한 회사가 기술에 대한 전문성 때문에 위협이 될 뿐이라고 생각하지만 실제 위협은 아닙니다. 그들의 기술이 액세스할 수 있는 데이터입니다. 새로운 기술, 혁신 및 궁극적으로 디지털 혁신에 투자하지 않고 이러한 회사는 시장에 계속 잠식하여 결국 더 큰 위협이 될 것입니다.
그리고 불행하게도 연구 결과에 따르면 은행(디지털 혁신 여정의 절반 정도에 이르렀다고 보고한 은행도 포함)은 현재까지 실제로 기계 학습 도구를 배포한 비율이 14%에 불과합니다. 즉, 이러한 기관 중 상당수는 미래의 혁신에 대한 준비가 되어 있지 않으며 결승선을 통과하기도 전에 디지털 혁신이 구식이 될 가능성이 큽니다.
다른 것은 아니지만 이것은 기술에 대한 투자가 단순히 정당화 비용이 아니라는 것을 증명합니다. 대신, 이는 현재 표준을 충족하는 혁신적일 뿐만 아니라 미래의 요구, 기대 및 아마도 가장 중요한 규정을 충족하기 위해 미래 지향적인 사고를 하는 장기 성장 전략의 필수적인 부분이어야 합니다. 귀중한 데이터 소스를 성공적으로 활용하는 조직은 성공을 위해 무장할 것이기 때문입니다.
디지털 변혁을 추진해야 할 절박한 요구와 함께 솔루션은 분명합니다. 디지털 변혁의 다음 단계는 바로 지금입니다.
