‘2024 엔비디아 금융 AI 현황 보고서’로 알아보는 금융 AI 트렌드오늘은 금융 산업 전반에서 일어나고 있는 AI 혁신 바람에 대해 알아보겠습니다. 글로벌 금융 기업들이 디지털 전환을 이유로 클라우드로 이동을 시작한 지는 제법 되었습니다. 클라우드는 금융사들이 대규모 데이터 처리를 효율적으로 수행하도록 도와주며, 특히 비용 절감, 유연성, 확장성 측면에서 큰 이점이 있다는 것은 잘 알려진 사실입니다. 대표적으로 미국의 JP 모건 체이스는 AWS와 협력하여 데이터 분석 및 머신러닝 애플리케이션을 클라우드에서 실행하고 있습니다. 지금은 AI와 결합해 금융 서비스를 초 개인화시키는데 집중하고 있죠.
금융사들은 왜 초 개인화로 향할까요? 재미있게도 이커머스의 지향점과 크게 다르지 않습니다. 은행에서 돈을 모으고 굴리는 것과 마트에서 돈을 쓰는 것이 근본적으로 하나의 큰 경제생활권 안에서 벌어지는 행동이기 때문이죠. 금융사와 유통사가 고객에게 제공하는 디지털 서비스들이 비슷해 보이는 데는 이러한 이유가 있습니다. |
금융사에게 Generative AI란?생성형 AI는 금융사에게 또 다른 도전이자 기회입니다. 엔비디아(NVIDIA)의 2024년 금융 서비스 분야의 AI 현황 보고서에 따르면, 전 세계 금융 서비스 회사의 91%가 이미 AI를 사용하고 있다고 합니다.
Source: NVIDIA, State of AI in Financial Services:2024 Trends 기존 AI는 금융 상품 포트폴리오 최적화나 리스크 관리를 위해 사용되었지만 생성형 AI는 그보다 사용 범위가 넓다는 차이가 있는데요. 고객 응대 챗봇 강화, 금융 사기 방지, 코드 개발, 보고서 요약 등 다양한 부서에서 효율성 향상을 위해 생성형 AI를 활용하고 있습니다. 모건 스탠리 리서치에 따르면, 생성형 AI는 글로벌 금융 부문에서 연간 2천억 달러에서 3천 4백억 달러의 가치를 창출하고 있으며, 이는 총 업계 수익의 2.8%에서 4.7%에 해당한다고 합니다. 또한 같은 조사에서 생성형 AI 도구를 사용하는 사람들은 그렇지 않은 사람보다 시간당 21% 더 많은 수익을 올린다고 하는데요. 이는 AI가 직업의 효율성을 높이고, 새로운 경제적 기회를 창출하고 있다는 뜻이죠. |
국내외 금융 AI 도입 사례실제 금융 서비스 전문가의 43%가 AI가 운영 효율성을 개선했다고 밝혔습니다. 금융사는 AI를 활용해 프로세스를 자동화하고 데이터 분석을 강화하며 투자 결정을 지원하고 있습니다. AI가 방대한 양의 데이터를 분석해 금융사는 시간과 비용을 절감하면서도 정확성을 높이는 것인데요. 금융 AI 도입 케이스와 효과에 대해 한번 살펴볼까요?
Source: Citi Research 신한생명은 챗봇 자연어 처리 성능을 높이기 위해 금융권 최초로 구글 Dialogflow 다중 입력 모델을 구축하고 도입했는데요. 기존 시스템 보다 34% 이상 성능이 향상됐다고 합니다. 생성형 AI는 보험사의 복잡한 약관 작성과 고객 응대에도 유용합니다. 스위스 보험사 ‘스위스 리(Swiss Re)’는 생성형 AI 기반의 보험 가입 사전 심사 서비스 ‘Life Guide Scout’를 도입했습니다. 보험 가입자의 질문에 빠르고 정확하게 답변해 고객에게는 편의성을, 보험사에게는 효율성을 제공합니다. 고객 행동을 예측하는 AI는 맞춤형 마케팅 전략 개발 과정에서도 중요한 역할을 맡습니다. 고객이 원하는 것을 예측하고 제시하면, 고객 만족도를 높일 수 있어 브랜드 충성도를 강화하기 좋죠. 금융 서비스 전문가의 42%는 AI가 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 됐다고 하니까요. 미국의 다국적 금융 서비스 기업인 웰스 파고(Wells Fargo)의 AI 비서는 고객이 앱에서 입력하거나 말하는 내용을 분석하고, 이를 바탕으로 고객이 원하는 것을 이해해 답변합니다. 은행 창구에서 받던 서비스를 내 손안에서 해결할 수 있게 된 것이죠.
Source: Wells Fargo Stories |
최적의 생성형 AI 운영 모델최근 유럽과 미국의 16개 대형 금융 기관을 대상으로 한 연구에 따르면, 이들 기관의 50% 이상이 데이터 및 분석에 있어 상대적으로 분산된 구조를 갖고 있음에도 불구하고 생성형 AI에 대해서는 더 중앙 집중적인 조직을 채택하고 있다고 합니다. 하지만 중앙 집중화는 일시적인 현상이라는 시각도 있는데요. AI 기술 사용 경험이 누적될수록 분산될 가능성이 높다고 합니다. 생성형 AI를 각 부서의 업무에 맞춰 활용하면, 조직 전체가 생성형 AI의 이점을 최대한 활용할 수 있다는 의견인 것이죠. 금융사들이 발빠르게 AI 서비스를 출시할 수 있었던 데는 AI 전문 기업과의 협업이 큰 힘이 되었는데요. IT 트렌드에 밝고 전문 인력을 보유한 IT 기업들이 선보이고 있는 AI MSP 서비스가 바로 그것입니다. 오늘은 금융사의 클라우드 도입 이야기로 시작해 생성형 AI와 함께 다시 초 개인화 이슈로 돌아왔는데요. 그저 편리하다고 생각하며 자주 들어가던 주거래 은행의 앱이 치열한 경쟁의 산물로, 조금은 다르게 보일 것 같습니다.
* AI MSP란 무엇일까요? AI MSP(Managed Service Provider)는 AI 플랫폼 설계⋅구축, GPU 운영 관리, 데이터 분석⋅처리, AI 모델링, 모델 튜닝, MLOps, LLMOps, 그리고 AI 어플리케이션 개발에 이르기까지 기업의 AI 도입 및 개발 전 여정을 지원하는 AI 서비스를 말합니다. 저희의 파트너사인 MSP 전문기업 베스핀글로벌에서는 이 AI MSP 서비스를 제공하고 있습니다. 관련하여 지원이 필요하시면 언제든지 저희에게 문의해 주세요. |
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