국내 기업의 생성형 AI 도입 비중은 증가하고 있지만, 인프라와 역량 부족, 보안 걱정 때문에 망설이는 기업도 많습니다. 지난 게시물에서 의료 및 제약 업계에 이어 제조업의 AI 도입 장점과 국내외 기업의 AI 도입 성공 사례를 소개해 드렸는데요.
오늘은 AI 도입률이 가장 높은 산업인 금융 분야에서 AI를 어떻게 활용하고 있는지 알아보겠습니다.
의료 및 제약 업계와 제조업의 AI 도입 사례는 아래 링크에서 확인해 보세요.
✅ AI가 신약도 만들고 수술도 대신해 준다? 의료 및 제약 업계의 AI 활용 예시
✅ 생산 자동화부터 불량 검사까지…제조업의 AI 도입 장점과 사례
금융 분야 AI 활용 장점
출처: freepik
금융권에서는 상품 개발부터 신용 평가, 리스크 관리, 인사, 마케팅 등 다양한 분야에서 AI를 활용하고 있습니다.
✅ 방대한 데이터의 빠르고 정확한 처리
금융 분야에서는 실시간으로 시장자료부터 고객 거래 정보 등 방대한 데이터가 쌓이는데요. AI를 활용하면 방대한 양의 데이터를 더 빠르게 분석하고 정확하게 처리할 수 있습니다. 또한 데이터베이스 기반으로 투자 예측이나 리스크 평가, 신용 점수 산정 등의 의사결정을 빠르게 할 수도 있어요.
✅ 고객 상품 수요 예측 및 맞춤형 서비스 제공
AI가 고객의 과거 거래 및 행동 데이터, 실시간 시장 데이터 등을 분석해 개인 성향에 따라 맞춤형 금융 상품을 제공하거나 상품의 수요를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 신규 고객을 창출하고 고객과의 관계를 강화할 수 있어요.
✅ 프로세스 자동화로 비용 절감
AI는 단순반복적인 일을 사람보다 더 빠르고 정확하게 수행하고, 인적 오류 없이 일정한 품질의 결과물을 만들 수 있습니다. 금융권에서 AI를 적절히 활용하면 시간과 비용을 절감하고, 한정된 자원을 더욱 전략적으로 배분할 수 있어요.
✅ 금융 규제와 컴플라이언스 요구사항 대응
금융 규제는 국가와 업종에 따라 다르기 때문에 금융권에서는 각국의 금융 규제 문서를 지속적으로 확인하고 자사의 정책이 이를 준수하고 있는지 모니터링해야 합니다. 또한 각종 금융 사기와 내부 부정행위를 방지하는 것이 중요해요. AI는 금융 규제 문서를 실시간으로 분석하고 사내 정책을 검토할 수 있고, 직원이나 고객의 행동 패턴을 분석해 각종 범죄와 부정행위를 사전에 파악하고 대응할 수 있어요.
국내 금융권의 AI 활용 성공 사례
국내 은행과 보험사 등 금융권에서는 AI를 적극적으로 도입하며 디지털 전환을 서두르고 있는데요. 국내 금융권에서는 AI를 어떻게 활용하고 있을까요?
✅ AI 로 고객 맞춤형 상품 제안하는 신한은행
출처: 머니S
신한은행은 AI가 고객 특성을 분석하고 각 고객에게 필요한 상품을 분류하는 ‘노코드 AI 스튜디오’를 도입했습니다. 이 플랫폼을 활용하면 AI가 방대한 고객 데이터를 빠르게 분석해 고객 행동을 예측하고, 직원들이 효율적인 의사결정을 하도록 지원하는데요. 코딩 지식이 없는 비개발자 직원도 간편하게 데이터를 활용할 수 있다는 것이 특장점이에요.
신한은행은 이 플랫폼을 2024년 초부터 일부 영업점에 도입해 시범 운영했는데, 고객을 예측하고 분석하는 정확도가 높아 지난해 말부터 전 영업점으로 확대 도입했어요.
그 외에도 직원들의 업무 효율성 향상을 위한 AI 업무 비서 플랫폼 ‘AI ONE’과 AI 은행원이 실제 창구 직원처럼 금융 서비스를 제공하는 ‘디지털데스크’를 도입하는 등 다양한 업무에 AI를 적극 도입하고 있습니다.
✅ AI로 금융사기 막는 카카오뱅크
출처: 카카오뱅크
카카오뱅크는 휴대폰 문자메시지나 SNS로 가족, 지인 또는 정부기관을 사칭해 개인정보를 탈취하는 스미싱(Smishing) 범죄를 예방하는 ‘AI 스미싱 문자 확인’ 서비스를 시작했어요. 스미싱으로 의심 가는 문자를 복사해 카카오뱅크 앱 내 서비스에 붙여 넣으면 스미싱 여부를 판단하고 그 근거를 알려줘요.
특히 스미싱 수법은 오랜 기간에 걸쳐 다양한 방법으로 진화했기 때문에 스미싱 탐지 정확도를 높이기 위해 과거부터 방대한 양의 데이터를 학습해야 했습니다. 또한 인터페이스도 고객 보호를 위한 규제와 원칙을 준수해 구성해 고객 편의성과 안전성을 모두 챙겼습니다.
✅ 보험 설계부터 심사까지 대신하는 롯데손해보험
출처: 연합인포맥스
롯데손해보험은 자체 AI 시스템을 활용해 운전자 보험 심사 과정을 100% 자동화했습니다. 가입자 특성과 질병력을 바탕으로 가입 가능 여부를 즉시 확인할 수 있는 ‘장기 인공지능 보험인수 시스템(AUS)’ 덕분인데요. AUS로 100% 자동 심사를 진행하는 운전자보험의 인수 거절률은 도입 전년도 8월 이후 0%를 기록했다고 해요.
얼마 전, 롯데손해보험은 기존의 AI 서비스를 고도화하고 생성형 AI 개발 기반을 확보하기 위해 ‘AI 개발 운영 플랫폼’ 구축을 마쳤다고 밝혔는데요. 앞으로 해당 플랫폼을 활용해 가입 설계부터 인수 심사, 보험금 청구 등 다양한 보험 서비스에 적용하고, 디지털 전환을 추진할 계획이라고 합니다.
최근 IT 업계에서는 AI를 빼놓고 이야기하기 어려울 정도입니다. 특히 디지털 전환에 관심을 가진 기업이라면 AI 도입에 고민이 많으실 텐데요. 여러 편의 콘텐츠로 소개해 드린 것처럼 AI를 적용하면 생산성 증대와 효율성 향상, 비용 절감 등 여러 가지 장점이 있습니다. 하지만 AI를 도입할 때는 각 산업의 특성과 기업 환경, 임직원의 역량 등을 고려하는 것이 매우 중요합니다.
다빈치는 전 분야 IT 제작 및 컨설팅을 제공하는 개발 조직으로, 오랜 경험과 협업 사례를 바탕으로 실질적인 AI 시스템 도입을 지원합니다. AI 도입 전부터 기업의 비즈니스 목표를 확인하고, 임직원과의 사전 인터뷰를 진행하는 등 사전 작업을 진행합니다.
우리 기업에 어떤 AI 시스템이 필요할지, AI를 도입했을 때 효율적으로 활용할 수 있을지 전문가와의 상담이 필요하다면 다빈치에 문의하세요. 베인앤드컴퍼니, 우아한형제들(배달의민족), 삼성 출신 엘리트로 구성된 개발 조직 다빈치가 무료 상담을 제공합니다.
