뱅킹 2022의 인공 지능: 사례 및 과제

소개

밀레니얼 세대와 그들의 선호도 변화로 인해 많은 산업에서 일상적인 프로세스가 광범위하게 중단되고 다른 부문에서 더 많은 것이 동시에 성장했습니다. 손 비누 및 시리얼과 마찬가지로 실제 은행 위치의 사용이 감소했습니다. Business Insider의 보고서에 따르면 실제 은행 위치는 곧 과거의 일이 될 수 있습니다.

변화하는 고객 선호도와 함께 업계는 변화하는 요구의 속도에 맞추기 위해 더 새로운 방법을 채택하고 있습니다. 뱅킹은 소문이 퍼지면서 디지털화되고 있습니다. 인공 지능, 로봇 및 기타 기계 지원과 함께 운영 프로세스 흐름이 분명히 통합되어 있습니다.

기술과 4차 산업혁명은 많은 분야에 침투했습니다. 이 기술은 이제 사회적 기술과 노동력을 재구성하고 있습니다. 변화하는 노동력의 존재를 제한할 뿐만 아니라 인공 지능의 사용은 은행 부문에서 매우 분명합니다. 인공 지능 애플리케이션은 은행 부문뿐만 아니라 우리가 알고 있는 전 세계를 현대화하고 있습니다. 최고의 인공 지능 응용 프로그램에 대해 자세히 알아보십시오.

AI를 사용하는 이유

기술은 이 세대의 얼굴입니다. 이 세대가 안고 있는 모든 문제에 대한 해답에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 그리고 그들의 손가락 끝에서 해결책을 찾고 있습니다. 화면의 다른 쪽은 쿼리를 해결하는 컴퓨터 또는 관계 관리자로 고용된 사람일 수 있습니다.

오늘날 빅 데이터는 업계 표준이며 모든 부문은 비정형 데이터의 저장소에서 가능한 모든 것을 파악하기 위해 노력하고 있습니다. 은행의 빅 데이터 애플리케이션은 이미 업계를 변화시키고 있습니다. 여기에 인공 지능이 있습니다. 손에 있는 데이터를 추출하고 구조화하는 데 AI의 이점을 활용할 뿐만 아니라 금융 및 은행 부문에서도 이 데이터를 사용하여 고객 관계를 개선하고 있습니다.

은행과 AI

인공 지능은 은행 산업에서 고객 관계 관리의 새로운 차원을 확장하는 데 사용되고 있습니다.

이 부문은 고객 중심 접근 방식에서 높이를 높이는 것을 주요 목표로 기본 수준에서 구현하고 있습니다. 고객과 관련된 은행 산업의 중요한 부분은 고객과의 의사 소통을 포함하는 고객 관계 관리입니다.

은행은 ATM의 도입과 함께 위치를 방문하는 선호도의 변화를 보았습니다. 이 기계는 장치의 입력 지점과 직접 통신하여 현금 입출금을 허용하므로 사람의 도움이 전혀 필요하지 않습니다. 인공 지능의 성장과 수요를 가져온 혁명이었습니다.

디지털화 및 사이버 위협

은행은 디지털화 측면에서 진화하고 있습니다. 인터넷 뱅킹, 모바일 뱅킹, 실시간 송금 및 이와 유사한 서비스는 지난 수십 년 동안 이 부문의 면모를 변화시켰습니다. 이러한 디지털화로 인해 사이버 위협이 증가하고 있습니다.

이러한 서비스는 사용자 간의 신뢰와 안전한 거래를 보장하기 위해 사이버 범죄 활동으로부터 다시 보호되어야 합니다. 적절한 지원이 가능하기 때문에 은행은 업계의 요구 사항을 올바른 방향으로 이끄는 데 필요한 인력을 확보하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

은행, 통신 및 정보 기술과 같은 부문이 결합될 때 세계는 월드 와이드 웹에서 귀중한 사용자 정보의 과잉을 목격하게 됩니다. 모든 사용자의 모든 보고서는 보안만큼이나 취약합니다. 사이버 범죄는 관행의 혼란으로 이어지므로 정부 기관에서 은행 산업이 보유하고 있는 이 방대한 데이터를 적절하게 유지하도록 개선하기 위한 엄격한 규정이 있었습니다.

적용 분야

인공 지능은 인간의 경험을 기계로 개인화하기 위해 노력하고 있습니다. 은행 부문의 프론트 오피스 직원을 대체하는 로봇은 24*7 중단되지 않고 근면하고 단호한 전문 지식 을 앞에 있는 고객에게 제공하는 것을 목표로 합니다.

오늘날 은행 업무는 인간과 기계 간의 협업을 목격하고 있습니다. 이 협력은 더 나은 서비스 만남과 전달을 위한 맞춤형 기회의 문을 다시 열고 있습니다.

혜택

설명에 대한 구조 조정 이유는 다음과 같은 이점이 있습니다.

• 향상된 서비스 응답
• 인적 오류 감소
• 제작 중인 맞춤형 옵션
• 만족도와 신뢰를 높여 고객기반 강화
• 장소 이동 시간 단축

은행은 가치, 고용 및 정보 패턴의 변화를 포함하여 일상적인 운영 워크플로에 인공 지능을 관리함으로써 이를 포착하고 있습니다. 은행 산업에서 인공 지능의 일부 응용 분야는 다음과 같습니다.

1. 소비자 참여 개선

인공 지능은 고객을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 고객의 선택과 선호도에서 수집된 데이터를 통해 AI는 기계가 다음 결정을 해독하도록 유도하여 각 고객을 위한 개인화된 정보 컨테이너를 생성할 수 있습니다.

이는 은행이 선택에 따라 구매자 경험을 맞춤화하여 기관에 대한 만족도와 충성도를 높이는 데 도움이 됩니다.

IVRS(Interactive Voice Response System)는 고객에 대한 음성 지원을 포함하는 AI 주도 시스템의 예입니다. 정확한 부서로 전화를 연결하고 실시간으로 거래 및 기타 은행 관련 문제를 지원하여 고객의 쿼리를 올바른 방향으로 이해하여 고객을 안내합니다.

2. 자산 감독

고객을 위한 이러한 맞춤형 계획은 고객 기반을 확대함으로써 은행에 이익이 될 뿐만 아니라 사용자가 위험 및 투자 계획에 대한 개인화된 입력과 조언을 통해 자산을 관리하는 데 도움이 됩니다. 프론트 오피스 표준을 충족하기 위해 AI 주도 고객 서비스를 포함하는 것은 인도와 같은 국가에서 설정된 다양한 언어로 인해 어려운 일입니다.

3. 방어력 강화를 위한 데이터 조사

AI는 과거의 데이터를 해석하여 미래의 트렌드를 예측하는 힘이 있습니다. 이 속성은 머신 러닝과 연결될 때 자본 세탁 및 사기 식별 사례에 대응하기 위해 데이터 기반 예측을 생성하는 데 도움이 됩니다.

4. 보안 업그레이드

AI 기반 기계의 비정상적인 데이터 패턴 인식 속성은 은행이 기존 프로세스의 허점을 식별하여 보안을 강화하고 변경을 권장하는 데 도움이 됩니다. 사기성 이메일 및 로그 보고서, 프로세스 흐름 위반 패턴은 인공 지능에 의해 추적되어 기존 방법에서 더 나은 보안을 제공할 수 있습니다.

5. 감정 상호작용

AI 기반 기계는 요구 사항을 입력하는 데 사용하는 텍스트를 기반으로 고객의 감정을 식별하는 기술을 사용합니다. 이를 기반으로 장치는 고객이 사용하는 단어의 조성과 구성에 맞게 응답합니다. 자연어 처리가 이를 도와줍니다. 자연어 처리의 응용 프로그램에 대해 자세히 읽어보십시오.

이것은 현실적인 경험일 뿐만 아니라 은행이 인적 자원에 대한 막대한 비용과 많은 시간을 절약하는 데 도움이 됩니다.

챗봇은 은행의 프론트 데스크 장면을 대체하는 은행 AI의 예입니다. 이러한 AI 주도 기계는 고객에게 한 차원 높은 디지털화 및 맞춤형 대화형 경험을 제공합니다. Python을 사용하여 챗봇을 만드는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

6. 지식 데이터베이스 활용

은행 부문의 AI 주도 시스템은 방대한 데이터의 보고입니다. 여기에는 탑승한 모든 사용자에 대한 모든 세부 정보가 있습니다. 이 데이터베이스는 개선된 전략 및 비즈니스 계획 모델을 기반으로 보다 세심한 의사 결정을 제공합니다. AI 주도 리포지토리는 인지적 사고에 대한 인간 전문가와 동일합니다.

ATM의 얼굴 감지 및 실시간 카메라 및 기타 개입은 은행이 보안 조치를 강화하고 사용자의 행동 패턴과 작동 기술에 대한 명확하고 선명한 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다.

7. 위험 통제

AI 기반 시스템에서 사용할 수 있는 방대한 데이터 뱅크를 통해 은행은 계획을 분석하고 이전 전략의 실패를 연구하고 인적 오류를 제거하여 위험을 관리할 수 있습니다.

AI는 거래를 인증하는 코드로 각 단계를 암호화하고 사기 방지 및 자금 세탁 방지 활동에 대한 이해를 제공하기 위해 은행 보안 프로세스의 뿌리로 확장하고 있습니다. KYC(Know Your Customers)와 같은 규정 확인은 보안 조치를 강화하는 데 도움이 됩니다.

8. 프론트 오피스를 통한 확장

인공지능은 고객에게 개인화된 금융 가이드를 제공하고 사기 행위에 대한 보안을 강화하여 프론트 오피스 운영(고객 상호 작용)뿐만 아니라 미들 오피스(보안) 및 백엔드 개발까지 강화하여 길을 닦고 있습니다. (뱅킹 서비스 애플리케이션 인수).

직면한 과제

1. 많은 은행이 새로운 방법을 개선하거나 적응하지 않으려는 도전에 직면해 있습니다. 전통적인 방식으로 정해진 관행으로 표준화된 전국의 2등급 및 3등급 도시의 일부 위치는 이 문제에 직면해 있습니다. 이 부서는 또한 노동력과 인적 자원 기술을 향상시키는 데 필요한 헌신 수준이 부족합니다.

2. 운영 변경을 구현하기 위한 지원 데이터가 부족하여 은행 부문은 고객의 요구와 응답 사이의 단절에 직면해 있습니다. 은행은 대중의 실제 요구 사항을 준수하지 못하는 스위치에 적응합니다.

3. 인공 지능 사용을 확대하는 은행은 정부의 규제 표준을 따라잡을 필요가 있습니다. 인터넷 뱅킹 및 온라인 거래와 같은 증가하는 서비스는 개인 정보 보호 규정 정책의 범위에 속하므로 은행 측에서 준수가 필요합니다.

4. 또한 은행에서 AI를 사용하는 고급 도구 및 응용 프로그램과 관련된 기존 인력의 훈련 부족이 분명히 있습니다. 인공 지능의 사용이 증가함에 따라 숙련된 인력에 대한 명백한 수요가 있습니다. 데이터 과학 및 기계 학습과 같은 스트림에서 능숙하고 경험이 풍부한 엔지니어는 손에 있는 데이터에 대한 신뢰성을 제공해야 합니다.

결론

디지털 혁명은 오늘날 운영되는 다른 모든 비즈니스의 기능을 변화시키고 있습니다. 이익을 늘리기 위해 혁명을 활용하는 데 중점을 둔 모든 개별 산업과 마찬가지로 은행 업무도 그 영역에 있습니다. 응용 프로그램과 예제는 은행 업무에서 인공 지능을 사용하는 이점의 관점에서 무엇이 저장되어 있는지에 대한 명확한 그림을 제시합니다.

디지털화를 통한 고객 관계 개선의 새로운 차원을 확장하는 데 중점을 두고 있는 추세입니다. 사이버 범죄, 기존 뱅킹 방식, 교육 부족 등으로 인한 사이버 위협과 같은 문제가 있지만 뱅킹 세계는 기술 대면 서비스를 기본 뱅킹 운영에 적용하고 있습니다.

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