핀테크에서의 인공지능 활용 분야
핀테크에서 인공지능이 활용되는 분야에 대해서 함께 알아보도록 하겠습니다. 금융 분야에서 인공지능이 활용되고 있는 부분은 크게 다섯 가지 정도로 분류할 수 있습니다. 고객 경험 개선, 금융 사기 감지, 신속한 데이터 기반의 의사결정, 자동화를 통한 비용 절감, 금융 당국의 관리목적 활용 등이 있습니다. 인공지능 활용 사례와 그 성과를 보여주고 있습니다. 고객관리 관점에서 다양한 채널을 통해 고객에게 맞춤형 추천을 한 사례, 고객서비스를 위한 챗봇, 디지털 에이전트 사례, 얼굴, 목소리, 행동 측정을 통한 디지털 신원확인 사례, 자동화된 투자자문 사례 등이 보입니다. 업무운영 관점에서는 RPA를 통해서 운영비용을 절감한 사례가 있구요. 리스크 컴플라이언스 관점으로는 금융사기 모니터링 사례, 사이버 보안 강화 사례들이 있습니다. 모두 금융 분야에서 인공지능을 활용함으로써 수익을 올린다거나, 금융 사기를 예방한다거나, 운영비용을 크게 절감한 사례들입니다.
핀테크에서의 인공지능 활용
이제 핀테크에서 인공지능이 활용되는 대표적인 분야로 로보어드바이저, 챗봇, 대출, 인슈어테크, 레그테크에 대해 살펴보겠습니다. 먼저, 로보어드바이저는 시장 데이터를 분석하고 투자 전략을 개발하는 인공지능 에이전트 소프트웨어를 말합니다. 전통적인 자산관리 시장에서는 전문상담사의 자문 비용 때문에 투자 자문이 제한적인 상황이었지만, 로보어드바이저의 등장으로 고액 자산가가 아닌 일반 투자자도 전문 투자 상담을 받을 수 있게 됩니다. 로보어드바이저가 관리하는 펀드를 AI펀드라고 부르고, 대표적인 펀드로 S사의 네오(NEO) 펀드, K사의 Anderson 기반 AI 펀드 등을 들 수 있는데요, 이들의 수익률과 관련한 자세한 내용은 지금 이 영상이 재생되는 창 아래에 링크로 걸어드린 기사를 참조하기 바랍니다. 다음은 챗봇입니다. 챗봇은 인공지능에 기반해서 대화형 인터페이스를 제공하는 시스템을 말하는데요. 자연어 처리 능력과 고객 맞춤형 서비스 기능을 조합해서 고객의 문의에 대한 응대가 가능합니다. 챗봇을 통해서 금융기관은 직원들이 근무하지 않는 영업시간 외의 수요를 충족시킬 수 있고, 비용 효율성을 높일 수도 있게 되겠죠. 서비스 확장과 품질 향상도 기대할 수 있습니다. 예를 들어, 뱅크오브아메리카의 Erica Bot은 고객의 지출 성향을 분석하여 지출 방향을 제안하는 서비스를 제공하고 있습니다. 우리나라는 어떨까요? 우리나라에서도 실제로 적금 가입 상담이 가능한 챗봇 서비스를 운영하고 있습니다.
대출분야 핀테크 활용
다음으로는, 핀테크에서의 인공지능 활용 분야로 대출 분야를 생각할 수 있습니다. 수작업으로 이루어지는 노동 집약적 인수 절차 때문에 중소기업에 대한 은행의 전통적인 금융서비스는 아주 느린 편이었습니다. 그런데, 인공지능을 활용해서 다양한 형태의 데이터를 분석하게 되면서 변화가 일어납니다. 잠재 고객의 금융 활동과 생활 방식에 대해서 통찰력을 활용할 수 있고, 각각의 고객에 맞춘 신용 옵션 제공이 가능해진 건데요. 기존의 대출 서비스에서 상대적으로 소외됐던 기업이나 개인들이 좀 더 빠르고 쉽게 대출을 받을 수 있게 됩니다. 이렇게 대안적인 대출 서비스 사례로 Lend-do를 들 수 있는데요. Lend-do는 대출 희망자의 페이스북 계정에서 친구목록, 결혼이나 연애 상태, 생년월일, 경력, 학력, 출신지, 관심사, 사진, 동영상까지 다양한 정보를 수집합니다. 그리고 최소 2시간이 지나면 그 자료를 바탕으로 고객의 신용점수를 도출하고, 그 점수가 일정 수준 이상이 되면 대출을 해주는 서비스입니다. 또 다른 활용 분야로 인슈어테크도 생각해 볼 수 있습니다. 인슈어테크는 보험서비스를 혁신하는 다양한 기술과 접근 방식을 말하는데요, 맞춤형 보험료 청구, 부정 청구 및 사기 감지, 실시간 자문 등에 인공지능을 활용해서 업무의 효율성을 높이고, 고객 서비스의 질을 높일 수 있습니다. 마지막으로 레그테크 분야입니다. 금융기관은 감독기관의 규제조건을 지켜야 하는 의무가 있는데요. 인공지능을 활용해서 거래를 감시할 수 있게 되면서, 정합성을 높이고 비용을 크게 절감하고 있습니다.
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