은행은 고객의 만족을 향상시키기 위해 인공지능(AI) 기술의 잠재력을 최대로 발휘하고 있습니다. 최근 빠르게 진화하는 디지턀 랜드스케이프에서, 은행들은 계속해서 혁신적인 방법을 모색하고 기대를 뛰어넘는 방식으로 고객 요구를 충족시키고자 합니다. AI 기술의 통합은 산업 표준을 재정의하고 고객 만족도를 전례 없는 수준으로 끌어올리는 강력한 도구로 등장했습니다.
최근 Bank of Valletta (BOV) 직원을 대상으로 한 워크샵에서, Ivo Camilleri, 총괄 전략, 변혁 및 데이터 담당자는 현지 금융 서비스 분야에서의 변화에 투자하는 중요성을 강조했습니다. Camilleri는 “좋은 리스크 관리와 향상된 고객 경험은 AI의 채택을 통해 달성할 수 있는 필수적인 결과물이다,” 고 말하며 AI가 은행업계에서 혁신적 잠재력을 강조했습니다.
은행 산업에 대한 AI의 영향을 더 깊이 탐구하기 위해 BOV는 세계적인 전문기업인 Strategy&의 전문지식을 구하려 했습니다. Strategy&와의 협력을 통해 은행업계와 관련된 AI의 최첨단 발전에 대한 통찰과 시각을 교환할 수 있었습니다.
이 워크샵에서는 Gen AI와 딥 러닝과 같은 신흥 기술부터 은행업계에 맞게 특별히 제작된 Microsoft CoPilot과 같은 도구의 실용적인 응용에 이르기까지 다양한 주제로 탐구되었습니다. 행사에 참가한 전문가들은 금융 기관들이 기술 중심의 미래로 나아가는 경향을 명료하게 밝혔습니다.
유럽이 북미에 비해 AI 혁신을 받아 들이는 데 약 1.5년 정도 지연되고 있다는 사실에도, 자원 용량 요구의 유연성에 대한 긍정적 면이 존재합니다. 겸사 modest한 투자와 소규모 운영으로도 상당한 이익을 보는 것이 가능하다는 것을 강조합니다. 이 깨달음은 유럽 은행 업계 내 성장과 혁신에 무한한 잠재력이 있다는 점을 강조합니다.
행사 도중 논의된 내용은 은행들이 변혁적인 여정을 시작하기 위한 전략적 진입점을 식별할 필요성을 강조했습니다. AI는 자동화, 효율성을 증대시키며 리스크 관리, 사기 방지, 맞춤형 고객 서비스와 같은 복잡한 응용프로그램에 이르기까지 가능케 합니다. 이 변화로 인해 은행 내 다양한 팀들 사이에서의 업스킬링 계획이 필요합니다. AI 도구의 통합과 엔지니어링 전문지식 확보를 보장해야 합니다.
워크샵을 마친 후, Camilleri는 참가자들로부터 받은 관심과 참여에 만족을 표현하며 AI가 단순히 흘러가는 유행이나 추세가 아닌 고객과 직원에 이로움을 주는 중요한 도구라는 점을 강조했습니다. 이 워크샵은 계속해서 은행 내의 모든 기능에 걸쳐 이어지는 토론의 서곡으로 기능했습니다.
“Bank of Valletta에서 우리는 AI의 힘을 활용하여 은행 업계에서 고객 중심 혁신을 주도하고 있습니다.”라고 Camilleri는 말했습니다. AI는 합성 데이터 생성부터 맞춤형 고객 경험 제공까지, 고객 여정을 이해하고 고품질 고객 경험을 제공하는 기반이 됩니다. BOV는 AI의 중요성을 인식하고 고객에 더 나은 서비스를 제공하기 위해 그 이점을 누릴 것을 약속합니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
은행업계에서 AI란 무엇인가요?
AI, 또는 인공지능은 기계가 인간 지능을 모방할 수 있도록 하는 첨단 기술의 통합을 의미합니다. 은행업계에서 AI는 프로세스 자동화, 효율성 향상, 고객 경험 맞춤화, 리스크 관리 및 사기 방지를 위해 사용됩니다.
은행이 AI에서 어떻게 이익을 얻을 수 있나요?
은행은 다양한 방법으로 AI에서 이익을 얻을 수 있습니다. 프로세스를 스트림라인화하고 비용을 줄이며, 고객 서비스 향상, 리스크 관리 개선, 사기 행위 감지를 효과적으로 수행할 수 있습니다. 또한 AI는 은행이 데이터에서 가치 있는 통찰을 얻어 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있고, 고객 중심 방식으로 혁신할 수 있도록 도와줍니다.
유럽은 AI를 은행업계에 채택하는 면에서 지연되었나요?
유럽이 북미에 비해 AI 혁신을 받아들이는 데 뒤떨어진 것은 사실이지만, 유럽 은행 업계 내에서 성장과 혁신에 상당한 잠재력이 있습니다. 자원 용량 요구의 유연성으로 인해 작은 투자와 소규모 운영으로도 상당한 이익을 볼 수 있습니다.
은행에서 AI를 통합하는 데는 어떤 도전들이 있나요?
은행에서 AI를 통합하는 것은 조직 내의 다양한 팀들에 걸친 업스킬링 계획이 필요합니다. 엔지니어링 전문성 간의 상호 연결을 만들고 AI 도구를 활용하는 것이 관련됩니다. 또한 은행은 데이터 개인정보 보호 및 보안을 보장하고, AI 알고리즘에 편향이 없도록하며 의사 결정 프로세스의 투명성을 확보하는 것이 중요합니다.
출처:
– Strategy& (www.strategyand.com)
The source of the article is from the blog dk1250.com