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은행

AI 및 머신러닝을 갖춘 은행이 성공합니다.

은행은 여러모로 압박을 받고 있습니다. 신기술을 도입한 경쟁사의 위협은 물론, 규제 요건의 강화, 고객 경험의 간소화와 동시에 비용을 절감해야 하는 압박이 있습니다. AI 및 머신러닝은 은행이 규제를 효율적으로 준수하고 금융 범죄에 맞서 싸우면서도 시장 점유율을 높이고, 고객 관계를 강화하고, 최고의 비즈니스 경쟁에 뛰어들어 승리할 수 있는, 수십 년에 한 번 있을까 말까 한 기회입니다.

AI를 도입한 은행이 어떻게 성공하는지 알아보십시오.

AI와 은행

기업 고객과 개인 고객 모두 은행이 자신이 누구인지 파악하고, 필요한 것이 무엇인지 예상하여 이를 위한 솔루션이 제공되기를 바랍니다. 은행은 이러한 솔루션을 다양한 채널에서 원활하게 제공하고 어느 장소에서든지 모든 디바이스에서 편리하게 이용할 수 있도록 해야 합니다. 새로운 시장에서 신규 고객을 발견하는 동시에 기존 고객과의 관계도 강화하고, 비즈니스 기회가 제 발로 걸어들어오길 기다리는 대신에 최고의 비즈니스 기회를 찾아 공격적으로 경쟁에 뛰어들어야 합니다. AI는 귀사가 보유한 고객 정보 및 고객의 니즈 변화 트렌드, 선호하는 채널에 관한 데이터를 활용하여 모든 목표를 이룰 수 있도록 지원 가능합니다.

고객 경험

  • 어떤 고객에게 어떤 제품이나 서비스가 필요할지 결정
  • 고객과의 깊은 관계 구축
  • 고객의 니즈를 예측하고 새로운 니즈가 발생할 때 식별
  • 적합한 목표 제안
  • 고객에게 지원이 필요할 때 지원 확보
  • 분석을 활용하여 고객의 가격 민감도 및 선호도 이해

대출

  • 더욱 정확한 신용 모델 구축
  • 리스크 조정 수익이 가장 좋은 비즈니스 발굴 및 경쟁
  • 적극적인 포트폴리오 관리
  • 뛰어난 분석 기능으로 소규모 비즈니스 신용 분야 선도
  • 재정적 스트레스가 있는 고객에 선제적으로 개입
  • 더욱 정확한 손실 예측

금융 산업

  • 프로세스 장애 및 오류 수정에 드는 미들 및 백 오피스 비용 절감
  • 가격 책정을 개선하고 최고의 비즈니스 기회 포착
  • 거래 체결 및 절차 최적화
  • 투자 기회와 투자자 매칭
  • 적합한 고객에게 연구 보고서 제공
  • 고객 경험
    • 어떤 고객에게 어떤 제품이나 서비스가 필요할지 결정
    • 고객과의 깊은 관계 구축
    • 고객의 니즈를 예측하고 새로운 니즈가 발생할 때 식별
    • 적합한 목표 제안
    • 고객에게 지원이 필요할 때 지원 확보
    • 분석을 활용하여 고객의 가격 민감도 및 선호도 이해
  • 대출
    • 더욱 정확한 신용 모델 구축
    • 리스크 조정 수익이 가장 좋은 비즈니스 발굴 및 경쟁
    • 적극적인 포트폴리오 관리
    • 뛰어난 분석 기능으로 소규모 비즈니스 신용 분야 선도
    • 재정적 스트레스가 있는 고객에 선제적으로 개입
    • 더욱 정확한 손실 예측
  • 금융 산업
    • 프로세스 장애 및 오류 수정에 드는 미들 및 백 오피스 비용 절감
    • 가격 책정을 개선하고 최고의 비즈니스 기회 포착
    • 거래 체결 및 절차 최적화
    • 투자 기회와 투자자 매칭
    • 적합한 고객에게 연구 보고서 제공
banking use cases

은행 산업의 고부가가치 분석 과제

은행에는 모든 업무 부서와 사업부마다 수백 가지의 AI 및 머신러닝 애플리케이션이 존재합니다. 머신러닝 자동화를 사용하면 대규모 혹은 중소규모 은행 모두 수익을 성장시키고, 최상의 고객 경험을 이용하여 차별화하고, 품질 향상과 동시에 운영 비용을 절감하며 또한 리스크 관리의 효과와 효율성을 개선할 수 있습니다.

은행 산업 분석 과제

  • 신용 (Credit)

    신용의 세계에서는 최고의 모델을 가진 자만이 승리합니다. 여러 은행이 부도 가능성 및 손실 심각도, 예상 손실액을 산정하는 데 더욱 적합한 모델을 구축하기 위해 머신 러닝을 사용하고 있습니다. 이러한 모델은 리스크에 대한 가격 책정, 신용 승인, 포트폴리오 관리 등에 사용됩니다. 머신러닝 자동화를 통해 더욱 세밀한 모델을 구축하면 모델이 이산 집단의 미묘한 패턴 변화를 학습함에 따라 신용 평가가 더욱 정교해집니다.

  • 금융 범죄

    돈세탁 및 사기 등, 금융 범죄에 대항하는 것이 그 어느 때보다도 중요해졌고, 금융 범죄가 날로 정교해짐에 따라 이에 대처하는 것도 더욱 까다로워졌습니다. 은행은 머신러닝을 사용하여 자체 조사 결과와 사기로 인한 손실에서 얻어진 데이터를 가지고 모델을 학습시켜, 의심스러운 활동을 정확하게 감지하고 사기를 실시간으로 탐지 및 방지할 수 있습니다. 그리고 모델은 계속된 학습을 통해 점점 더 성능이 좋아집니다.

  • 고객 경험

    고객은 은행이 자신이 누구인지, 무엇을 언제 원하는지 알 것을 기대합니다. 은행은 머신러닝을 활용해 유사한 상황의 고객 데이터를 도출하여 고객에게 필요한 것을 예측합니다. 일부 은행은 새로운 요구의 발생을 알려주는 이벤트 트리거까지 식별해내고 있습니다. 은행은 실적 감소 리스크가 가장 큰 고객 불만 사항을 감별하여 빠르게 조치를 취하고, 지점별, 영업소별 유동인구 예측 모델을 구축하여 직원을 최적의 상태로 배치하는 데에도 활용하고 있습니다.

  • 마케팅

    은행은 머신러닝을 활용하여 가장 수익성이 높을 것으로 예상되는 잠재고객을 예측하고 이 기능을 이용하여 예상 고객 및 추천 고객들을 선별합니다. 은행은 고객 데이터를 기반으로, 디지털 광고를 통해 가장 필요한 금융 상품을 제시하는 것처럼 더욱 정교하게 금융 상품을 타겟팅할 수 있습니다. 또한 고객 가격 민감도를 예측하고, 맞춤형 가치 제안 및 가격-볼륨 탄력성을 측정하기 위해 정교한 분석들을 생성하고 있습니다.

  • 현금 관리

    현금 관리를 개선하기 위해 은행은 머신러닝을 활용하여 신규 대출 수요와 선납 속도를 예측하고 ATM 현금 필요 수량을 예상합니다. 은행은 현금 유입 및 유출에 대한 과거 기록 데이터를 활용하여 현금 흐름 예측 모델을 구축합니다. 이를 통해 언제 어디에 얼마만큼의 현금을 보유해야 하는지 파악하고 현금 초과 보유분으로 창출하는 수익을 최적화할 수 있습니다.

  • 글로벌 시장

    금융 시장에서 트레이더들은 그동안의 거래 비용 분석(TCA) 및 체결 데이터를 사용하여 주문 라우팅 및 거래 체결 전략을 최적화하는 모델을 구축합니다. 이러한 모델은 수많은 잠재적 알고리즘으로 거래 접근법, 장소, 상대방을 비교하여 상대적 우위를 평가합니다. 이는 트레이더가 최고의 체결 요건을 준수했는지 시연하고 기록하면서, 트레이더의 의사 결정에 도움을 주고 시장 영향을 최소화 하도록 지원합니다.

은행 직무별 DataRobot 혜택:

  • CDO(Chief Data Officers, 최고 데이터 책임자)
    데이터 사이언스 팀의 생산성을 높일 수 있습니다.
    머신러닝 자동화를 통해 소규모 데이터 사이언스팀으로도 대규모 팀의 생산성을 얻을 수 있습니다. DataRobot이 가장 적합한 모델을 찾아주면 DataRobot의 간편한 배포 옵션을 사용하여 더욱 빠르게 사용할 수 있습니다. DataRobot 모델 리스트 관리 자동화와 모델 검증 템플릿을 사용하면 데이터 사이언티스트는 요구되는 문서 작업에서 해방됩니다.
  • 사업부 및 업무팀 리더
    데이터 사이언스 전담 직원이 없어도 AI 및 머신러닝을 활용할 수 있습니다.
    은행이 이미 보유한 데이터에 심도있는 전문성을 추가하십시오. 정식 데이터 사이언스 교육 없이 비즈니스 분석가와 데이터 분석가들이 정교한 모델을 구축하여 사용할 수 있습니다.
  • CTO(Chief Technology Officers, 최고 기술 책임자)
    더 신속한 사용을 위해 AI 및 머신러닝 기반 솔루션을 도입할 수 있습니다.
    코드 생성, Spark에 배포 및 API 기반 배포 기능을 포함하고 있는, 리스크가 낮은 DataRobot의 배포 옵션을 사용하여 더욱 빠르게 모델을 프로덕션할 수 있습니다.
  • 데이터 사이언티스트 팀 책임자
    분석 요청의 백로그를 없앨 수 있습니다.
    DataRobot이 모든 상황에서 최적의 모델을 제안해 주기 때문에 모든 모델을 사용해보고 비교하는 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 하나의 모델을 구축할 시간에 머신러닝을 통하여 다수의 모델을 구축하고 더 세분화된 모델을 이용하여 정확도를 높일 수 있습니다. 리스크가 낮은 모델은 시작부터 끝까지 DataRobot이 처리해주기 때문에 직원들을 부가가치나 리스크가 높은 작업에 집중적으로 투입할 수 있습니다.
  • CIO(Chief Information Officers, 최고 정보 책임자)
    데이터 인프라스트럭처에 대한 투자 효과를 얻을 수 있습니다.
    여러 은행이 직면하는 문제는 이제 데이터 부족이 아닙니다. 데이터는 충분한데, 이를 인사이트로 변환해 줄 분석 담당자가 부족합니다. DataRobot으로 데이터 사이언스를 대중화하면 데이터가 각종 기회와 개선점을 보여주면서 비즈니스 실적이 향상되기 시작하는 것을 볼 수 있습니다.
  • DataRobot으로 작업하기 때문에 제 모델의 내부 작동 방식을 설명하기가 이렇게 쉬울 수가 없네요.
    Akshay Tandon
    Akshay Tandon

    전략 분석 부사장, LendingTree

  • DataRobot 플랫폼을 사용하면 기존의 데이터 사이언스 방법을 사용하는 것보다 훨씬 짧은 시간에 매우 정확한 머신러닝 모델을 구축 및 배포할 수 있습니다.
    Loretta Ibanez
    Loretta Ibanez

    Freddie Mac Director, Mortgage Innovation

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