핀테크뉴스 직원
핀테크 산업은 은행, 금융 서비스 제공업체 및 신생 기업을 포함하는 복잡한 생태계 내에서 높은 수준의 혁신으로 구별됩니다.
따라서 최근 몇 년 동안 전략적 의사 결정, 고객 통찰력, 소비자 구매 행동 이해, 디지털 거래 경험 개선을 위해 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)에 크게 의존하고 있는 것은 놀라운 일이 아닙니다.
이제 AI가 주도하는 핀테크 혁신의 몇 가지 사용 사례와 핀테크 기업이 이 기술을 통해 얻을 수 있는 주요 이점을 살펴보겠습니다.
보안 강화
사이버 공격의 수와 복잡성이 증가함에 따라 인공 지능(AI)은 리소스가 부족한 보안 관리 전략가가 최신 개발 상황을 파악하는 데 도움을 주고 있습니다.
진단 기능: AI 기술은 일상적인 경보의 모든 소란을 차단하는 신속한 통찰력을 제공하여 방대한 양의 정보를 분석하고 숨겨진 패턴과 이상을 강조하는 중요한 진단 기능을 생성합니다.
민감한 금융 데이터 처리: 사기는 오늘날 금융 업계가 직면한 가장 시급한 문제 중 하나입니다. 에 따르면 던지는 창, 사용자와 기업은 사기로 인해 56년에 2020억 달러의 손실을 입었습니다.
패턴을 식별하고 행동을 의심하는 능력 덕분에 인공 지능은 사기 행위, 의심스러운 거래를 탐지하고 일반적으로 보안 위험 가능성이 낮은 민감한 재무 문서 처리를 향상시키는 데 사용됩니다. 새로운 사기 신호를 식별하는 것은 기업이 가장 높은 수익률을 보이는 곳입니다.
향상된 고객 서비스
AI가 고객 경험과 고객 서비스를 개선할 수 있는 많은 사용 사례가 있습니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
핀테크의 챗봇: AI 기반 챗봇은 가장 일반적이고 자주 발생하는 사용자 문제를 해결하기 때문에 콜센터에 가해지는 작업량을 최소화할 수 있습니다.
일부 은행 기관은 챗봇의 도움으로 고객 네트워크를 확장할 수도 있습니다. 에리카, Bank of America 앱에서 가장 성공적인 챗봇 사례 중 하나입니다. 사용자의 잔액 및 거래에 대한 액세스를 통해 거래 검색 및 개요, 청구서 미리 알림 및 중복 청구에 대한 알림을 제공하고 사용자에게 재정 상태에 대한 힌트를 제공합니다.
AI 기반 맞춤형 뱅킹 앱: 많은 은행 앱은 사용자가 재정 목표를 달성하고 수입과 지출 등을 추적할 수 있도록 개인화된 재정 조언을 제공합니다.
이러한 개인화는 주로 AI 기반 핀테크 혁신으로 인해 가능합니다. 예를 들어 Bank of America는 각 고객에 대한 AI 기반의 개인화된 접근 방식을 통해 사용자가 비용을 계획하는 데 도움이 되는 앱을 제공합니다.
위험 점수 프로파일링
Regtech
- 핀테크를 비롯한 모든 금융회사의 진짜 고충은 준수 규정. 금융 서비스 제공업체는 규정을 염두에 두고 행동해야 하며 기존 규정뿐 아니라 앞으로 있을 규정도 고려해야 합니다.
RegTech(규제 기술) AI 알고리즘의 도움으로 규정 준수를 관리하는 방법입니다. 클라이언트 식별, 거래 모니터링, 규제 분석 및 보고를 포함하는 복잡한 용어입니다.
사용자 행동 분석
FinTech의 인공 지능은 AI API의 도움으로 사용자의 행동을 예측할 수 있으며 은행 및 FinTech 회사에도 활용할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 지난 달 지출에 대한 데이터를 요청한다고 가정해 보겠습니다. 단일 요청입니다. 서버 측에서는 AI의 도움으로 후속 요청(예: 전월 수입)을 예측하고 동일한 응답에서 이 정보를 제공합니다. 결과적으로 요청 수와 그에 따라 시스템 부하를 최소화합니다. 예측 분석이 정확하면 시스템이 더 빠르게 작동하므로 사용자도 이점을 얻습니다.
사기 탐지
사기는 오늘날 금융 업계가 직면한 가장 시급한 문제 중 하나입니다. 에 따르면 던지는 창, 사용자와 기업은 사기로 인해 56년에 2020억 달러의 손실을 입었습니다. 게다가 사기의 영향은 재정적 손실로 시작되고 끝나지 않습니다. 이는 또한 회사의 평판과 고객 경험을 저해하며 결과적으로 더 많은 비용이 들 수 있습니다.
따라서 은행, 기업 및 금융 기관이 모든 가능한 사기 방지 수단을 시도하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. AI는 사용자의 요청을 차단하거나 시스템이 잠재적인 사기 활동을 감지하는 경우 계정에 액세스할 수 있기 때문에 그러한 방법 중 하나입니다. 결과적으로 AI 사기가 발생하기 전에 의심스러운 활동에 대응합니다.
핀테크의 AI: 요약
FinTech의 AI는 대출 의사 결정, 고객 지원, 사기 탐지, 신용 위험 평가, 보험, 자산 관리 등 다양한 목적으로 사용됩니다. 최신 핀테크 기업은 효율성 향상, 즉석 정밀도 수준 및 고속 쿼리 해결을 위해 AI를 채택합니다.
FinTech의 AI는 혁신을 주도하여 더 높은 고객 만족도와 전 세계적으로 도달할 수 있는 개인화되고 빠르고 안전한 서비스를 제공합니다. 따라서 금융 시장의 인공 지능이 여기에 있습니다!
