빠르게 진화하는 금융 서비스 공간에서 인공 지능은 은행과 핀테크의 운영 방식을 변화시키고 있습니다.

지난 몇 년 동안 기술은 더욱 발전하여 사기 탐지, 은행 경험 개인화, 위험 평가 등 다양한 금융 부문에서 혁신을 강화했습니다.

AI를 활용하여 사기 탐지

AI는 거래 패턴을 분석하여 사기 행위를 탐지할 수 있습니다. 이 기술은 의심스러운 행동을 실시간으로 식별하고 잠재적인 사기 행위를 표시하여 금융 기관의 손실을 줄이는 데 도움을 줍니다.

올해 초, 마스터카드, AI 솔루션 출시 영국에서는 결제 사기 퇴치를 돕기 위해 노력하고 있습니다. 파트너 중 하나인 TSB는 소비자 사기 위험 도구를 활용했습니다. 몇 달 동안 시험해 본 결과, 은행에서는 사기 탐지가 증가하여 비용이 절감되는 결과를 얻었습니다.

AI는 더 정확한 예측과 탐지를 위해 대규모 데이터 세트를 활용하기 때문에 효과적입니다. 대규모 금융 기관에서는 사기에 맞서기 위해 AI를 활용하지 않는 것이 어렵고 관리하기 어려운 일입니다. 특히 처리되는 일일 결제 규모를 고려할 때 더욱 그렇습니다.

AI는 인간이 놓칠 수 있는 사기 패턴을 탐지하는 것 외에도 사기 탐지의 정확성을 높이고 오탐지를 줄일 수 있습니다.

“기존 사기 탐지 방법은 많은 오탐지를 생성할 수 있으며, 이는 조사에 시간이 많이 걸리고 궁극적으로 수익 손실로 이어질 수 있습니다. AI는 데이터를 더 정확하게 분석하고 잠재적인 사기를 더 정확하게 식별함으로써 정확도를 높이고 오탐지를 줄일 수 있습니다.”라고 Checkout.com의 위험 및 신원 확인 제품 담당 부사장인 Ido Lustig는 말했습니다. PaymentsJournal 기사에서.

개인화에 기대다

더 많은 개인화에 대한 요구가 계속 증가함에 따라 많은 기업이 AI를 사용하여 은행 업무나 업무 분야에서 경험을 맞춤화하고 있습니다. 소매 환경s.

예를 들어 쇼피파이(Shopify)는 올해 초 발표했다. 생성 AI를 활용하고 판매자가 블로그 게시물, 제품 설명, 이메일 마케팅 콘텐츠를 만드는 데 도움을 주는 Shopify Magic 솔루션을 통해 AI에 올인하고 있다고 합니다. 또한 AI 도구 모음을 통해 판매자는 재고를 더 잘 관리하고 전자상거래 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

마찬가지로 지난 XNUMX월 Klarna는 소비자에게 맞춤형 쇼핑 서비스를 제공하는 것을 목표로 하는 AI 기반 쇼핑 피드를 공개했습니다. 실시간으로 상품 추천.

AI가 사기를 탐지하기 위해 다양한 데이터 세트를 찾는 것처럼 기술도 다른 환경에서 동일한 작업을 수행합니다. AI 기반 추천 엔진은 고객 데이터를 분석하여 맞춤형 쇼핑 피드, 투자 조언, 대출 제안 등 개인화된 제품과 서비스를 제공합니다.

AI는 결제 생태계를 변화시키고 있지만 위험도 따릅니다.

지난 해에는 더 많은 금융 기관이 AI, 특히 생성 AI에 큰 투자를 해왔습니다. 기술이 기업의 작업 흐름을 개선하는 데 얼마나 도움이 되는지 생각하면 이는 놀라운 일이 아닙니다.

생성적 AI에는 개인화된 추천 생성, 기업의 복잡한 시스템 단순화 지원 등 많은 이점이 있지만 위험도 따릅니다.

점점 더 많은 사기꾼들이 생성 AI를 사용하여 다른 사람을 사칭하고 있으며, 이는 많은 피해자를 취약하게 만들고 막대한 돈을 손실하는 사기의 유입으로 이어집니다. 사기는 너무 복잡하고 현실적이어서 상대방이 피해자가 아는 사람인지 사기꾼인지 판독하기 어려운 경우가 많습니다.

에 따르면 Javelin 전략 및 연구 데이터지난해 신원 사기 사기로 피해를 입은 사람은 25만 명에 달해 약 23억 달러의 손실을 입었습니다.

AI를 활용하면 많은 이점이 있지만, 적절한 조치를 보장 사기 행위에 맞서 싸우기 위한 준비도 마찬가지로 중요합니다.

최종 생각

AI는 작업 자동화, 의사결정 개선, 고객 경험 향상을 통해 금융 환경에 혁명을 일으키고 있습니다. 이러한 기술을 수용하는 금융 기관은 경쟁 우위를 확보합니다. AI가 성숙해짐에 따라 결제 공간을 형성할 추가 혁신이 나타날 것으로 예상됩니다.