AI시대, 은행의 미래는? (ft. 뱅크오브아메리카 주가 미래는?) [출처 : 포브스]

UBS 보고서(로이터 경유)에 따르면, GPT-3 기반 ChatGPT는 출시 2개월 만에 월간 활성 사용자 수 1억 명을 돌파하며 역사상 가장 빠르게 성장하는 앱이 되었습니다. ChatGPT는 자연어 처리와 인공 지능(AI) 머신 러닝 기술을 사용하여 사용자 쿼리를 이해하고 사람과 유사한 응답을 생성하는 언어 모델입니다.
 

 
저는 인류의 미래에 미칠 영향이라는 측면에서 GPT의 등장을 인터넷의 시작과 비교합니다. 이 기술은 기계가 혁신적인 방식으로 언어 상호 작용을 이해하고 생성할 수 있게 해줍니다. GPT(생성형 사전 학습 트랜스포머) AI는 인터넷이 그랬던 것처럼 우리가 기술을 사용하는 방식을 혁신적으로 바꿀 수 있습니다.

출시 후 약 2개월이 지났지만(이 글을 쓰는 시점 기준), 이미 ChatGPT가 우리 경험에 얼마나 큰 영향을 미치는지 알 수 있습니다. 인터넷에는 ChatGPT와 다른 대규모 언어 모델(LLM)이 종종 정확하고 유능한 답변을 제공하는 이상한 질문의 예가 가득합니다. 사람들은 콘텐츠 제작, 프로그래밍, 교육, 영업, 교육 등의 용도로 ChatGPT 및 유사한 모델을 빠르게 채택하고 있습니다.

대화형 뱅킹을 포함한 서비스를 제공하는 회사의 창립자이자 금융 UX 전략가로서 제가 가장 궁금한 것은 이러한 기술이 뱅킹 및 금융 고객 경험에 어떤 영향을 미칠 것인가 하는 점입니다. 디지털 시대에는 고객 경험이 비즈니스 성공의 핵심이기 때문입니다.
 


노스하이랜드의 설문조사(Consulting.us를 통해 실시)에 따르면, 설문조사에 참여한 리더의 87%가 CX를 최고의 성장 동력으로 인식하고 있었습니다. Emplify의 연구에 따르면 소비자의 86%는 단 두세 번의 나쁜 고객 서비스 경험만 있어도 이전에 충성도가 높았던 브랜드를 떠날 의향이 있다고 답했습니다. 2018년 액센츄어의 연구에 따르면 소비자의 91%는 관련 제안과 추천을 인지하고 기억하며 제공하는 브랜드에서 구매할 가능성이 더 높다고 합니다.

주요 경쟁 우위를 확보하기 위해서는 고객 경험이 맥락에 맞고 개인화되고 맞춤화되어야 합니다. 바로 이 지점에서 AI가 이러한 목표를 지원하는 획기적인 기술이 될 것이라고 생각합니다. 이코노미스트 인텔리전스 유닛의 설문조사에 따르면 은행가의 77%는 AI의 가치를 실현하는 능력이 은행의 성패를 가를 것이라고 믿고 있습니다. 2021년 맥킨지 설문조사에서 응답자의 56%는 조직 내 최소 한 부서에서 AI를 사용하고 있다고 답했습니다.

저는 LLM과 AI가 은행 업계의 사용자 경험에 여러 가지 방식으로 영향을 미칠 것으로 예상합니다.

먼저, 은행은 고객 데이터를 분석하여 고객의 선호도와 요구 사항을 파악하고, 이 정보를 사용하여 고객의 문의와 우려 사항을 실시간으로 해결함으로써 사용자에게 개인화된 고객 서비스와 지원을 제공할 수 있습니다. 또한 은행은 AI 모델을 사용하여 맞춤형 금융 조언, 타겟 상품 추천, 사전 사기 탐지, 지원 대기 시간 단축 등을 제공할 수 있습니다. AI는 온보딩, 신원 확인, 계좌 설정, 사용 가능한 상품 안내 등을 통해 고객을 안내할 수 있습니다.

둘째, AI는 계정 잔액 조회, 비밀번호 재설정 등 많은 일상적인 작업을 자동화하여 고객 서비스 담당자가 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 지원합니다. 은행의 효율성을 높이고 비용을 절감하는 동시에 더 빠르고 정확한 고객 지원을 제공할 수 있습니다. 또한 이 모든 것이 연중무휴 24시간 제공되므로 고객은 정규 업무 시간 외에 질문에 답하고 문제를 해결하며 금융 교육을 제공하는 등 손쉽게 도움을 받을 수 있습니다.

셋째, 기업은 AI를 활용하여 뱅킹 애플리케이션과 모델을 통합함으로써 대화형 뱅킹 경험을 제공하여 사용자가 여러 언어로 채팅 또는 음성 인터페이스를 통해 거래를 하고, 계좌 정보를 확인하고, 알림을 받을 수 있는 단일 접점을 제공할 수 있습니다. 사용자 경험을 단순화하고 은행 업무의 복잡성을 줄여 비원어민도 전 세계에서 은행 및 금융 서비스를 더 쉽게 사용할 수 있습니다.

그렇다면 뱅킹 분야에서 AI와 LLM의 확실한 사용 사례는 무엇일까요?
 


1. 계좌 문의
은행 사용자는 챗봇을 사용하여 계좌 잔액, 거래 내역 및 기타 계좌 관련 정보를 모니터링할 수 있습니다.

2. 송금
사용자는 챗봇을 통해 다른 계좌로 자금을 이체하거나 가맹점에 결제할 수 있습니다.

3. 대출 신청
은행은 챗봇을 배포하여 사용자의 대출 신청을 지원하고 신청 절차를 안내할 수 있습니다.

4. 신용 점수 모니터링
기업은 챗봇을 개발하여 사용자의 신용 등급 확인을 돕고 신용 등급을 개선하는 방법에 대한 조언을 제공할 수 있습니다.

5. 금융 자문
은행은 챗봇을 훈련시켜 투자 정보를 제공하고 사용자가 정보에 입각한 투자 결정을 내릴 수 있도록 지원할 수 있습니다.

6. 사기 예방
은행은 AI를 사용하여 사용자 거래를 모니터링하고 비정상적인 활동을 발견하여 사기를 방지할 수 있는 방법을 모색할 수 있습니다.

7. 고객 서비스
은행은 챗봇이 일반적인 질문에 답하고 간단한 문제를 해결하여 신속하고 효과적인 고객 관리를 제공하도록 훈련시킬 수 있습니다.

8. 계정 관리
은행은 자동 결제, 개인 정보 변경 등을 통해 사용자의 계정 관리를 지원하도록 AI 모델을 학습시킬 수 있습니다.

9. 보험금 청구
은행은 보험금을 청구하고 청구 절차에 대한 정보를 얻을 수 있는 챗봇을 만들 수도 있습니다.

10. 재무 계획
챗봇은 예산 책정 및 재무 목표 설정과 같은 재무 계획 작업을 사용자에게 지원할 수 있습니다.
 

은행의 도전 과제와 고려 사항

AI 기술이 은행 업무의 고객 경험을 개선할 수 있다는 고무적인 전망에도 불구하고, 이를 은행 상품에 구현하는 데는 몇 가지 어려움이 따를 수 있습니다. 주요 과제 중 하나는 고객 데이터의 보안과 개인 정보를 보호하는 것입니다. 은행은 채팅 인터페이스의 보안을 유지하고 민감한 데이터가 무단으로 액세스되거나 공개되지 않도록 보호해야 합니다.
 


또 다른 과제는 은행 업계에 특화된 언어와 용어를 이해하도록 AI 모델을 훈련시키는 것입니다. 은행은 관련 학습 데이터를 제공하고 모델을 기존 시스템과 통합하여 사용자 쿼리에 정확하고 적절한 응답을 제공할 수 있도록 해야 합니다.

또 하나의 과제는 고객의 채택입니다. 은행은 고객이 채팅 인터페이스와 그 이점을 인지하고 편안하게 사용할 수 있도록 해야 합니다. 이를 위해서는 사용하기 쉬운 채팅 인터페이스를 제공하기 위해 제품 UX 디자인을 추가로 고려하고 교육 노력에 투자해야 합니다.

자연어 처리 능력과 고객 데이터에 대한 이해는 AI가 은행 및 금융 서비스에서 보다 개인화되고 효율적이며 편리한 사용자 경험을 제공하는 훌륭한 솔루션이 될 수 있음을 의미합니다.
 
# 출처 : 포브스 (원문기사 : https://www.forbes.com/sites/forbesbusinesscouncil/2023/03/20/the-future-of-ai-in-banking/?sh=276207535ed5)

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BOA의 주가가 올해 들어서 약 35% 하락했습니다. 잘 아시다시피 BOA는 버핏이 보유 중인 상위 종목 중 하나입니다. 현재 주가 수준에서는 배당율이 약 3%정도 됩니다.

BOA가 AI를 활용하여 업무 프로세스를 개선하고 고객 서비스를 개선하는 등 기술 혁신에 대한 적극적인 노력을 계속한다면, 이는 잠재적으로 BOA의 경쟁력을 강화하고 주가 상승을 견인할 수 있는 요소가 될 수 있습니다.
 

 
반대로, BOA가 AI 기술 도입 및 구현에서 실패하거나, 이를 윤리적이고 책임적으로 다루지 못하는 경우, 이는 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
 
따라서 BOA의 주가가 미래에 어떻게 움직일지는 예측할 수 없으나, 기술 혁신과 적극적인 노력을 통해 경쟁력을 강화하고 적극적으로 AI 기술을 활용하는 것이 주가 상승의 가능성을 높일 수 있다는 것은 일반적으로 인정되는 사실입니다.
 
어러분의 선택은 어떻습니까?