핀테크 부문이 계속 발전함에 따라 기업들은 운영을 최적화하고 고객 경험을 향상시키는 데 있어서 인공 지능(AI)의 혁신적인 잠재력을 점점 더 인식하고 있습니다. 역사적으로 핀테크와 같은 산업이 번성했습니다.
변화하는 고객 요구에 발맞추기 위해 혁신적인 기술을 사용해 왔습니다. AI를 활용하기 위한 다양한 새로운 아이디어가 구체화되면서 금융 서비스와 은행 부문의 더 넓은 세계도 다르지 않습니다.
거의 모든 업계에서는 AI가 비즈니스 운영, 고객 참여 및 전략적 목표를 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다는 것을 알고 있습니다. EY의
유럽 금융 서비스 AI 설문조사 금융 서비스 업계의 유럽 리더 중 77%가 Generative AI가 자사 운영에 상당한 영향을 미칠 것이라고 믿고 있는 것으로 나타났습니다. 많은 산업과 마찬가지로 FinTech도 AI가 어떻게 방식을 바꿀 수 있는지 배우고 있습니다.
기업은 기술 제공을 금융 서비스 기반 회사에 통합하고 소비자에 대한 제공을 개선하며 금융 포용을 촉진합니다. AI는 특히 소비자 행동을 이해하고, 복잡한 프로세스를 자동화하고, 의사결정 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
역동적인 금융 환경에서의 모든 비판적 사고. 앞으로 몇 년 안에 성숙해질 핀테크 분야에는 AI에 대한 여러 사용 사례가 있습니다.
핀테크가 자동화 물결을 타고 있다
핀테크에서 AI가 도움이 될 수 있는 가장 눈에 띄는 영역 중 하나는 자동화와 데이터 집약적인 작업입니다. 최근 몇 년 동안 핀테크 기업들은 결제 프로세스를 현대화하고 디지털 송금을 사용하여
개인적인 도움이 필요합니다. EY에 따르면
글로벌 핀테크 도입지수, 전 세계 소비자 3명 중 4명은 이제 디지털 송금 및 결제 게이트웨이 서비스를 사용합니다.
이러한 규모의 자동화를 제공하기 위해 FinTech는 인간의 능력을 넘어서는 광범위한 데이터 세트, 지불 패턴 및 이상 현상을 분석하는 정교한 기계 학습 알고리즘을 활용하는 데 더욱 개방적이 되었습니다. 이는 오류를 최소화할 뿐만 아니라
프로세스를 가속화하여 조직이 정확하고 민첩하게 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
신용평가 및 의사결정 자동화는 한동안 가능해졌습니다. 하지만 이 자동화에는 심각한 단점이 있었습니다. 이러한 신용 점수나 결정은 고객이나 금융 기관 내에서 쉽게 설명할 수 없습니다. 이유와 방법이 확실함
신용 결정이 이루어졌는지 또는 신용 점수가 어떻게 향상될 수 있는지에 대해 설명할 만큼 솔루션이 상상력이 부족했습니다. 그러나 설명 가능한 AI 및 AI 지원 신용 평가 사용 사례를 사용하면 이러한 시나리오를 쉽게 지원할 수 있습니다. 이것은 만든다
신용 의사결정이 투명하다는 점에서 큰 차이가 있습니다.
개인화를 통해 고객 경험을 향상시키는 사용 사례
핀테크 내에서 AI를 활용하는 또 다른 방법은 개인화된 상호 작용을 통해 고객 경험을 향상시키는 것입니다. AI 기반 챗봇은 가상 비서 역할을 하며 어떤 언어로든 24시간 맞춤형 지원을 제공합니다. 주소 지정에서
계정 문의부터 제품 추천까지, 챗봇은 음성 비서와 원활하게 통합되어 고객에게 비교할 수 없는 편의성과 응답성을 제공합니다.
또 다른 일반적인 사용 사례는 연락 센터의 고객 경험을 개선하는 것입니다. AI는 고객 서비스 담당자가 오랜 통신 내역을 몇 초 내에 요약하고 과거 조치 항목과 중요한 토론을 불러올 수 있도록 지원하는 데 사용됩니다.
몇 초 안에 포인트를 얻을 수 있습니다. AI는 고객 서비스 지원이 지식 기반과 학습 자료를 신속하게 검색하고 고객과 논의하면서 문제와 시나리오를 해결하는 최선의 방법을 제시하여 고객 만족도를 높이고 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다.
통화 시간.
또한 생성적 AI 기반 통찰력과 로봇 자문 서비스를 통해 개별 투자 패턴, 위험 성향, 경제 및 시장 동향, 환경 및 사회적(ESG) 욕구 등에 기반한 맞춤형 재무 및 투자 지침을 제공할 수 있습니다.
사용 사례 정밀도를 통한 규정 준수 최적화
핀테크를 지배하는 엄격한 규제 환경을 고려할 때 AI는 자금 세탁 방지(AML) 및 고객 파악(KYC) 프로토콜과 같은 주요 규정을 준수하는 데 없어서는 안 될 필수 요소임이 입증되었습니다. 규정 준수 확인을 자동화하고 의심스러운 항목을 표시함으로써
활동을 통해 AI 시스템은 규정 준수를 강화하는 동시에 규정 준수 위험을 효과적으로 완화합니다.
예를 들어, AI 기반 플랫폼은 방대한 양의 고객 데이터, 결제 및 거래를 면밀히 조사하여 잠재적인 AML 위험, 비정상적인 거래 패턴과 같은 의심스러운 거래 활동 또는 고위험 관할 구역의 활동을 정확히 찾아냅니다. 이것
선제적인 접근 방식을 통해 금융 기관은 자금 세탁 시도를 저지하고 규제 표준을 자신있게 유지할 수 있습니다.
혁명적인 프로세스 개선, 효율성 및 전달 품질의 사용 사례
고급 인공 지능 플랫폼인 GenAI는 핀테크 및 금융 서비스 산업 전반에 걸쳐 프로세스 자동화에 혁명을 일으키고 있습니다. DevOps에서 GenAI는 배포 파이프라인을 간소화하고 개발과 운영 간의 협업을 개선할 수 있습니다.
팀을 구성하고 전반적인 효율성을 향상시킵니다. GenAI는 예측 분석 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 잠재적인 병목 현상을 식별하고 워크플로를 최적화하며 소프트웨어 개발 수명 주기에서 수동 오류를 제거할 수 있습니다.
또한 환경 자동화에서 GenAI는 실시간 데이터를 기반으로 인프라 설정을 동적으로 조정하고 리소스 할당을 자동화하여 비용 절감과 성능 향상을 가져올 수 있습니다. 지속적인 개발 영역에서 GenAI는 도움을 줄 수 있습니다.
코드 검토에서 개선 영역을 식별하고 모범 사례에 대한 통찰력을 제공하여 궁극적으로 생산되는 소프트웨어의 품질을 향상시킵니다. 다양한 사용 사례를 통해 GenAI는 간소화된 목표를 달성하려는 핀테크 부문에 유용한 도구임이 입증되었습니다.
고객을 위한 효율적인 프로세스를 제공합니다.
실험을 통한 혁신 수용
마지막으로, 핀테크 기업은 고유한 요구 사항에 맞는 AI 기반 기회를 잠금 해제하기 위해 실험 문화를 수용해야 합니다. 머신러닝 알고리즘부터 자연어 처리(NLP) 기술까지 다양한 AI 기술을 탐구함으로써
기업은 혁신과 경쟁 우위를 주도하는 새로운 사용 사례를 발견합니다.
예를 들어, NLP는 고객 피드백에 대한 감정 분석을 촉진하고 제품 제공, 마케팅 전략 및 고객 서비스 이니셔티브를 개선하기 위한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. AI 기술을 지속적으로 실험함으로써 핀테크 기업들은
끊임없이 진화하는 생태계에서 지속 가능한 성장과 탄력성을 주도하면서 혁신의 최전선에 머물 수 있습니다.
결론적으로, AI의 통합은 핀테크 환경에 혁명을 일으킬 엄청난 가능성을 가지고 있습니다. LTIMindtree는 고객이 핀테크 혁신의 새로운 지평을 열 수 있도록 지원함으로써 이를 수행하고 있습니다. 여기에는 합리화할 수 있는 기회 식별이 포함됩니다.
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