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.
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.
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.
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.