은행 업무의 머신러닝과 AI: Silent Alliance

다니엘 위추

따르다

데이터 중심 투자자

--

듣다

공유하다

근본적으로 뱅킹의 핵심은 데이터입니다. 모든 거래, 모든 고객 상호 작용, 모든 대출 신청에는 데이터가 생성됩니다. 은행의 규모가 클수록 매일 처리하는 데이터의 양이 늘어납니다. 역사적으로 이 데이터는 간단한 분석, 수동 검토, 기본 예측 등 기본적인 방식으로 사용되었습니다.

머신러닝과 AI를 만나보세요.

이러한 기술은 단 몇 초 만에 방대한 데이터 세트를 조사하고, 패턴을 찾아내고, 예측하고, 사람이 며칠은 아니더라도 몇 시간이 걸릴 조치를 취할 수도 있습니다. 채택한 몇 가지 설득력 있는 이유는 다음과 같습니다.

은행에서 ML을 가장 초기에 가장 영향력 있게 적용한 것 중 하나는 사기 탐지 영역이었습니다. 전통적인 방법은 정적 규칙에 의존했습니다. 거래가 특정 기준을 충족하면 플래그가 지정됩니다. 그러나 사기꾼은 교활하고 끊임없이 진화하고 있습니다.

반면, 머신러닝 모델은 각 거래로부터 학습하여 지속적으로 이해를 업데이트하고 개선할 수 있습니다. 수백만 건의 거래를 분석함으로써 이러한 모델은 인간 분석가에게는 보이지 않는 데이터의 미묘하고 복잡한 패턴을 인식할 수 있습니다. 즉, 새로운 유형의 사기가 출현하는 즉시 이를 발견하고 실시간으로 적응할 수 있다는 의미입니다.

귀하의 은행이 귀하가 다음에 관심을 가질 만한 금융 상품이 무엇인지 정확히 알고 있는 것 같은지 궁금한 적이 있습니까? 그것이 바로 AI가 일하는 것입니다.

은행은 기계 학습 알고리즘을 활용하여 거래 내역, 은행 앱 또는 웹사이트와의 상호 작용, 경제 동향과 같은 외부 요인까지 분석합니다. 이를 통해 대출, 신용카드, 투자 기회 등 귀하가 가장 관심을 가질 만한 상품이 무엇인지 예측할 수 있습니다.

결과? 귀하는 귀하의 재무 프로필에 맞는 맞춤형 상품 추천을 받을 수 있으며, 은행에서는 더 높은 전환율을 확인할 수 있습니다. 그것은 윈윈(win-win)이다.

"안녕하세요! 오늘은 어떻게 도와드릴까요?”

은행 챗봇의 친근한 인사는 종종 많은 고객들에게 첫 번째 상호 작용 지점이 됩니다. AI로 구동되는 이러한 챗봇은 잔액 문의부터 보다 복잡한 거래 요청에 이르기까지 광범위한 쿼리를 처리하도록 설계되었습니다.

연중무휴 24시간 이용 가능하므로 고객이 즉각적인 응답을 받을 수 있습니다. 또한 각 상호 작용을 통해 이러한 챗봇은 학습하고 개선하여 시간이 지남에 따라 더욱 정확하고 관련성 높은 정보를 제공합니다.

지평선은 감질날 정도로 광대합니다.

은행 분야의 AI 혁명은 오지 않습니다. 이미 여기에 있습니다. 소비자로서 우리는 이제 막 가능성의 표면을 긁기 시작했습니다. 이 혁명을 수용하고 이해하는 것은 끊임없이 진화하는 금융 환경을 탐색하는 데 중요합니다.

여기에서 DDIntel을 구독하세요.

DDIntel은 당사의 메인 사이트와 인기 있는 DDI Medium 간행물에서 더욱 주목할만한 내용을 포착합니다. 우리 커뮤니티에서 더 통찰력 있는 작업을 확인해보세요.

AItoolverse(알파)에 등록하여 50개의 DDIN을 받으세요

DDI AI 아트 시리즈 지원: https://heartq.net/collections/ddi-ai-art-series

여기에서 네트워크에 참여하세요: https://datadriveinvestor.com/collaborate

LinkedIn, Twitter, YouTube, Facebook에서 우리를 팔로우하세요.