금융 서비스에서 AI를 사용하여 눈에 띄는 과제 해결

작성자: 채드 데이비스 시니어 산업 솔루션 마케팅 관리자

금융 서비스 부문은 인공지능(AI)의 도입으로 인해 엄청난 변화를 겪고 있습니다. F5 애플리케이션 전략 보고서에 따르면: 금융 서비스 부문의 경우 , 이 부문의 80%가 넘는 기업이 이미 AI를 시스템에 통합했습니다. AI의 잠재력을 고려하면 이처럼 광범위하게 도입되는 것은 놀라운 일이 아닙니다. Google Cloud Gen AI 벤치마킹 연구 에 참여한 응답자들은 특정 AI 활용 사례를 구현하는 것이 기관에 얼마나 가치 있을지에 대한 질문에 다음 활용 사례에 대해 72% 이상(매우 가치 있거나 상당히 가치 있음)을 선택했습니다. 이는 향상된 가상 비서(80%), 재무 문서 검색(78%), 개인화된 추천(76%), 자본 시장 분석(72%)입니다.

이 글에서는 금융 서비스 분야에서 AI의 주요 활용 사례, 검색 증강 생성(RAG)과 같은 필수 AI 기술의 중요성, 그리고 적절한 솔루션을 구현하여 금융 분야에서 AI와 관련된 주요 과제를 해결하는 방법에 대해 살펴봅니다.

금융 서비스 산업의 선도적인 AI 사용 사례

  • 향상된 계정 소유자 경험: AI는 관련 정보를 보다 효율적으로 검색하고, 상황에 맞는 계정 소유자 개인화를 개선하여 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, AI는 콜센터 상담원과 실시간 통화하는 동안 고객 내역과 지갑 공유 정보를 즉시 가져올 수 있습니다. 또한, 시나리오에 따라 업셀링이나 교차 판매로 이어질 가능성이 가장 높은 응답을 포함하여 가장 관련성 있고 유용한 정보를 제공하도록 채팅봇과 가상 비서를 지시할 수 있는 잠재력이 있습니다. Morgan Stanley이 AI를 사용하여 직원 및 고객 경험을 개선하는 방법을 여기에서 확인하세요.
  • 사기 감지: AI는 실시간 모니터링과 이상 감지를 통해 사기 탐지율을 높이고, 거짓 양성 반응을 줄입니다. 범죄자들이 재정비하는 것보다 더 빠르게 적응할 수 있고 행동 분석에 기반한 머신 러닝 알고리즘을 갖춘 AI 주입 솔루션을 찾으세요.
  • 위험 관리 및 규정 준수: AI는 위험 관리에 중요한 역할을 할 수 있으며, 조직이 최신 규제 요구 사항을 준수하도록 돕는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 고급 AI 모델을 활용하면 조직은 규정을 준수하는 동시에 시장 동향을 예측하고 신용도를 더 정확하게 평가할 수 있습니다.
  • 운영 효율성: AI는 일상적인 업무를 자동화하여 운영 효율성을 높이고 동시에 규정 준수를 보장합니다. MIT Technology Review 에 따르면, 생성 AI를 구현하면 금융 서비스 산업 전체에서 연간 3,400억 달러의 비용 절감 효과가 있을 수 있습니다. AI를 활용하는 조직은 고객 만족도, 생산성, 시장 점유율이 18% 증가했으며, 지출한 1달러당 평균 3.50달러의 수익이 발생한다고 보고했습니다.

금융 서비스 부문에서 RAG와 같은 핵심 AI 기술의 중요성

많은 기관에서 고객 경험 개선, 사기 탐지 개선, 위험 관리 간소화, 운영 효율성 제고를 위해 AI를 도입함에 따라 적절한 고급 AI 기술과 기법을 활용하는 것이 매우 중요해졌습니다. 그러한 기술 중 하나가 RAG입니다.

RAG는 정보 검색과 자연어 생성의 장점을 결합하여 더 정확하고 상황에 맞는 결과물을 생성합니다. 기본적으로 기업의 심층적인 지적 재산권이나 개인 데이터를 가져와 OpenAI의 ChatGPT와 같은 생성 AI 모델의 힘과 결합합니다. 이 기능은 종종 분산 환경에 있는 여러 데이터베이스에서 관련 문서나 정보를 검색하고, 이를 사용하여 신속하게 일관된 응답을 생성합니다.

RAG는 금융 서비스에서 AI를 활용하여 다양한 AI 기반 사용 사례를 개선하는 데 중추적인 역할을 합니다. 예를 들어, AI가 계좌 소유자 경험을 어떻게 향상시킬 수 있는지에 대한 이전 사례에서 RAG는 응답 정확도와 맥락을 개선합니다. RAG를 사용하는 고객 서비스 챗봇은 계좌 세부 정보, 거래 내역과 같은 기업 내부 소스에서 정보를 가져와 정확하고 개인화된 응답을 제공함으로써 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

또한, RAG는 더욱 관련성 있는 문서 및 데이터의 검색 및 처리를 자동화하여 운영을 간소화하고 규제 요구 사항을 준수하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

안타깝게도 RAG는 이러한 이점에도 불구하고 서로 다른 인프라 기술과 환경에 걸친 워크로드에 의존하는 데서 일반적으로 발생하는 문제점을 가지고 있습니다.

효과적인 AI 솔루션으로 RAG 과제 극복

금융 서비스 분야에서 RAG와 관련된 주요 과제로는 성능 지연, 데이터 보안 위험, 규정 위반 가능성 등이 있습니다. 이러한 과제는 적절하게 해결되지 않으면 금융 서비스 조직의 운영과 AI 잠재력에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 적합한 솔루션 제공업체와 협력하면 다음과 같은 방법을 통해 이러한 과제를 효과적으로 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  • 향상된 로드 밸런싱으로 성능 지연 최소화: RAG 프로세스에는 많은 양의 데이터 검색 및 생성 작업이 수반되므로 트래픽 양이 늘어날 수 있습니다. 최적의 성능을 보장하고 지연 시간을 최소화하며 AI 시스템의 응답성을 유지하기 위해 서버와 분산 환경 전반에서 트래픽 분산을 효율적으로 관리하는 로드 밸런싱 솔루션을 갖는 것이 이상적입니다.
  • 향상된 애플리케이션 보안으로 민감한 데이터 노출 감소: RAG 시스템은 민감한 금융 및 개인 데이터를 처리하기 때문에 사이버 공격의 주요 대상이 됩니다. API 보안 솔루션 이나 AI 게이트웨이 제품은 위협과 취약점으로부터 보호하고, AI 프로세스에서 사용되는 데이터의 무결성과 기밀성을 보호합니다.
  • 개선된 규정 준수 및 보고 기능을 통해 규정 준수를 간소화하고 그에 따른 벌금과 시정 조치를 줄입니다. 금융 서비스 기관은 엄격한 규제 요건을 준수해야 합니다. 데이터 액세스, 처리, 출력 생성을 포함한 AI 활동에 대한 자세한 로그를 캡처할 수 있는 로깅 및 분석 솔루션은 금융 서비스에서 규정 준수 감사 프로세스를 간소화하는 데 중요한 도움이 될 수 있습니다. 이 수준의 세부 정보는 규제 표준을 준수한다는 것을 입증하는 데 중요하며, AI 운영에 대한 명확한 감사 추적을 제공하므로 중요합니다. 현재 시장에서 가장 진보된 솔루션은 로그를 요약하는 데 도움이 되는 로깅 및 분석 기능에 AI를 통합했습니다.

AI 위험 완화 및 성공 준비

AI가 금융 서비스에 미치는 영향은 과장할 수 없습니다. 이 기술은 계좌 소유자의 경험을 혁신하고, 사기 탐지를 강화하고, 위험 관리를 개선하고, 운영 효율성과 규정 준수를 간소화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. RAG와 같은 중요한 AI 기술이 이런 역량을 증강하는 데 있어서 차지하는 역할은 이러한 잠재력의 중요한 부분이지만 고려해야 할 새로운 과제도 있습니다.

적절한 솔루션을 갖추는 것은 RAG와 관련된 과제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 더 알아보기 최신 AI 앱에 최신 솔루션이 필요한 이유에 대해 알아보세요.