생성형 AI와 LLM이 은행 및 금융 서비스를 혁신하는 방법
안녕하세요. AI챗봇 전문기업 메이크봇입니다. 오늘은 최근 많은 관심을 받고 있는 생성형 AI와 LLM이 금융 산업에 미치는 영향에 대해 알아보겠습니다. 🏦
인공지능이 발전함에 따라 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI(GenAI)는 여러 산업을 재편하고 있으며, 금융 산업이 그 중심에 있습니다.
복잡한 프로세스 자동화부터 고객 서비스 경험 향상까지, 이러한 AI 기반 기술들은 은행과 금융 서비스에 혁신적인 잠재력을 가져오고 있습니다.
주요 시사점: 💡
- 비용 절감: GenAI 자동화로 운영 비용을 최대 65% 절감할 수 있으며, 컴플라이언스 및 관리 비용을 수십억 원 절약할 수 있습니다.
- 정확도 향상: GPT-4와 같은 LLM은 금융 예측에서 60%의 정확도를 달성하여 기존 모델보다 3-7% 더 높은 성과를 보였습니다.
- 글로벌 도입: 2026년까지 80% 은행 및 금융의 GenAI는 도입할 것으로 예상되며, AI 기반 솔루션은 2,000억 달러에서 3,400억 달러의 부가가치를 창출할 것으로 추정됩니다.
- 사례 연구: HSBC와 카카오뱅크와 같은 은행들은 AI 기반 사기 탐지, 신용평가, 고객 서비스를 통해 금융 서비스를 재정의하고 있습니다.
이 글에서는 데이터, 통계, 사례 연구를 바탕으로 LLM과 GenAI가 금융 부문에 미치는 심도 있는 영향, 응용 분야, 이점, 과제, 그리고 금융에서의 AI의 미래 방향성을 탐구합니다.
확인해 보세요: 2025년 커머스의 생성형 AI: 무엇을 기대할 수 있나
금융에서의 대규모 언어 모델이란? 🤖
OpenAI의 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델은 방대한 데이터셋을 활용하여 인간과 같은 텍스트를 이해하고 생성합니다.
수십억 개의 매개변수를 가진 이들은 금융과 같은 데이터 중심 산업에서 귀중한 도구가 되었습니다.
시카고 대학의 연구에 따르면, GPT-4는 53-57%의 평균을 기록한 인간 분석가들을 능가하며 60%의 금융 예측 정확도를 달성했습니다.
이러한 수준의 정확도는 정확한 의사결정과 향상된 예측 능력을 추구하는 금융기관들에게 LLM을 귀중한 자산으로 자리매김하게 합니다.
금융에서 LLM과 GenAI가 뛰어난 주요 영역
- 대출 처리 및 신용 평가
전통적인 대출 처리와 신용 평가는 제한된 데이터 입력을 가진 정적 모델에 의존했으며, 이는 종종 비효율성과 편향성을 초래했습니다.
은행 및 금융의 GenAI는 통해 금융기관들은 이제 더 포괄적인 신용 위험 평가를 위해 차입자 데이터, 행동 패턴, 경제 지표를 분석합니다.
Nextbank와 Miquido가 개발한 AI 기반 신용평가 엔진은 편향성을 줄이고 의사결정을 개선하는데 중점을 두고 5억 건 이상의 신청서를 처리하며 대출 상환 가능성 예측에서 97%의 정확도를 달성했습니다.
- 핵심 은행 운영 및 비용 절감
은행 및 금융의 GenAI는 은행이 핵심 은행 기능을 자동화하여 자동화와 워크플로우 최적화를 통해 운영 비용을 최대 65% 절감할 수 있게 합니다. 예시는 다음과 같습니다:
규제 준수
AI 기반 자동화는 컴플라이언스 작업을 간소화하여 인적 오류를 줄이고 비용을 절감합니다. IBM의 최근 연구에 따르면, AI 기반 컴플라이언스 자동화는 GDPR과 Basel III와 같은 규정 준수를 더 빠르게 달성하는 데 기여합니다.
문서 처리
금융 및 은행의 GenAI 도구는 길이가 긴 보고서, 규제 문서, 고객 상호작용을 요약하여 금융 요약 준비에 소요되는 시간을 평균 60% 줄입니다.
- 위험 관리 및 사기 탐지
사이버 범죄 비용이 2025년까지 10.5조 달러에 달할 것으로 예상됨에 따라 실시간 사기 탐지가 매우 중요해졌습니다.
HSBC의 GenAI 기반 시스템은 거래를 모니터링하여 이상 징후와 불규칙성을 식별하고, 잠재적 손실을 예방하며 고객 신뢰를 강화합니다.
은행 및 금융의 GenAI는 또한 위험 관리를 위한 조기 경보 시스템을 구동하여 금융기관이 위험에 처한 계좌에 신속하게 대응하고 잠재적 위협을 완화할 수 있게 합니다.
- 고객 서비스 및 개인화된 마케팅
GenAI의 자연어 처리 능력을 통해 은행은 실시간 지원과 개인화된 상호작용을 제공할 수 있습니다.
예를 들어, Bank of America의 Erica 챗봇은 12억 건 이상의 상호작용을 관리하며, 98%의 문의를 44초 내에 해결했습니다.
또한, Forrester에 따르면 개인화된 경험은 고객 만족도를 72% 향상시켜 충성도를 높이고 전환율을 증가시킵니다.
AI챗봇 전문기업 메이크봇은 이러한 금융 산업의 혁신적인 변화에 발맞추어 최신 LLM과 생성형 AI 기술을 활용한 솔루션을 제공하고 있습니다. 금융 서비스 혁신에 관심이 있으시다면 언제든 메이크봇에 문의해 주시기 바랍니다.
여기에서 GenAI와 LLM에 대해 자세히 알아보세요: AI 챗봇, 생성형 AI, LLM이 이끄는 의료 산업의 급격한 성장
생성형 AI와 은행업: 데이터 기반 인사이트로 금융 서비스 혁신
생성형 AI는 대출 처리, 신용 평가, 핵심 은행 운영 및 리스크 관리를 변화시키며 은행업에서 중요한 변화를 주도하고 있습니다.
IBM(International Business Machines Corporation)은 생성형 AI를 고객 경험, 사기 탐지, 운영 효율성을 크게 개선하는 "혁명적인 힘"으로 강조했습니다.
금융 기관들은 생성형 AI에 상당한 자원을 투자하고 있습니다.
가트너에 따르면, 평균적으로 은행들은 2024년 예산의 6.5%를 생성형 AI에 할당할 계획이며, 70%의 금융 리더들이 생성형 AI의 잠재적 이점을 인식하고 있습니다.
2026년까지 전 세계 은행의 80% 이상이 생성형 AI 솔루션을 도입할 것으로 예상되며, 이는 현재 5%에 불과합니다.
맥킨지는 생성형 AI가 은행 산업에 연간 2,000억 달러에서 3,400억 달러를 추가할 수 있으며, 영업이익을 9-15% 증가시킬 것으로 추정합니다.
주요 사례 연구: AI를 도입하는 글로벌 및 한국 은행들
카카오뱅크
한국의 선도적인 모바일 뱅크인 카카오뱅크는 은행 및 금융 분야에서 생성형 AI를 통한 혁신적인 금융 서비스 창출에 초점을 맞춘 전용 AI 연구소를 설립하며 AI에 크게 투자했습니다.
Digital Realty의 ICN10 데이터 센터에 위치한 이 연구소는 고성능 인프라와 저지연 연결성에 접근할 수 있습니다.
카카오뱅크의 안현철 R&D 총괄은 이 연구소의 목표가 "매우 개인화된 금융 상품을 제공함으로써 다양한 AI 기반 비즈니스를 가속화하는 것"이라고 밝혔습니다.
글로벌 은행들: HSBC와 SBI 카드
- HSBC
- HSBC의 생성형 AI 기반 사기 탐지 시스템은 실시간으로 거래를 모니터링하여 이상을 식별하고, 잠재적 손실을 예방합니다.
- 이러한 선제적 접근은 사이버 범죄 비용이 증가할 것으로 예상되는 시대에 필수적이 되었습니다.
- SBI 카드(인도)
- SBI 카드의 AI 시스템은 의심스러운 사용자 행동을 표시하여 사기를 예방하면서 정당한 고객들에 대한 방해를 최소화합니다.
- SBI의 이니셔티브는 오탐지를 줄이고 고객 신뢰를 높였습니다.
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금융 서비스에서 생성형 AI와 LLM의 이점과 과제
이점
- 향상된 효율성
- 생성형 AI 기반 자동화를 통해 은행들은 비용을 크게 절감하고 직원들이 전략적 기능에 집중할 수 있게 됩니다.
- 개선된 리스크 관t
- 정교한 리스크 평가 도구가 신용 및 사기 리스크를 선제적으로 모니터링하여 은행의 손실 감소를 돕습니다.
- 개선된 리스크 관리
- 고객 만족도 향상
- 개인화된 AI 기반 상호작용과 타겟팅된 추천은 고객 충성도를 높이고 참여를 촉진합니다.
- 정확성
- 한 연구에서 GPT-4는 예측 정확도에서 인간 분석가보다 평균 3-7% 더 높은 성과를 보여, 금융 분석을 위한 신뢰할 수 있는 도구임이 입증되었습니다.
과제
- 데이터 프라이버시
- 금융 데이터는 매우 민감하며, GDPR과 같은 규정을 준수하기 위해 엄격한 개인정보 보호 조치가 구현되어야 합니다.
- 편향성과 공정성
- AI 모델은 학습 데이터로부터 의도치 않게 편향성을 포함할 수 있어 대출 및 신용 결정에 영향을 미칠 수 있습니다. 공정한 결과를 위해서는 정기적인 감사가 필수적입니다.
- 구현 비용
- 생성형 AI 인프라와 인재 확보를 위한 초기 투자가 상당하여 신중한 ROI 분석이 필요합니다.
- 규제 준수
- GDPR 및 UCP 600과 같은 프레임워크 준수가 필수적입니다. 여러 관할권의 규정을 다룰 때 정확하고 규정을 준수하는 응답을 생성하도록 은행 및 금융 분야의 LLM을 조정하는 것이 과제입니다.
이를 확인해 보세요: 2024년 기업용 대화형 AI 트렌드: 혁신의 물결을 타다
금융에서의 생성형 AI와 LLM의 미래: 앞으로는?
금융에서의 AI 미래는 유망합니다.
전문가들은 2026년까지 금융 전문가의 43%가 향후 2년 내에 AI 전략을 통합할 계획이며, 투자 은행업, 벤처 캐피털, 리스크 평가 분야에서 생성형 AI와 LLM이 널리 채택될 것으로 예측합니다.
일부 분야에서는 복잡하고 노동 집약적인 작업을 자동화함으로써 금융과 은행 및 금융의 GenAI는 운영 비용을 최대 25%까지 절감할 수 있습니다.
한국의 금융위원회(FSC)는 엄격한 보안 기준 하에서 생성형 AI와 클라우드 컴퓨팅을 허용하는 규정을 도입함으로써 AI 통합의 모델 역할을 하고 있습니다.
이러한 규제 접근 방식은 신한은행의 가상 텔러와 카카오뱅크의 AI 연구소에서 입증된 바와 같이 한국 금융 기관들의 글로벌 AI 포지셔닝을 지원합니다.
이러한 사례들은 금융에서의 AI 도입이 혁신과 보안의 균형을 어떻게 맞출 수 있는지 보여줍니다.
주요 시사점:
- 가속화된 혁신: 금융과 은행 및 금융의 GenAI는 금융 기관들이 개인화된 서비스에 중점을 두고 더 빠르게 혁신할 수 있게 합니다.
- 경제 성장: AI의 글로벌 은행업 기여도는 연간 2,000억 달러에서 3,400억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
- 비용 절감: 전통적인 서비스의 자동화로 전 세계 은행들의 운영 비용이 최대 65%까지 감소하여 수익성과 고객 만족도가 향상될 것으로 예상됩니다.
금융의 미래가 여기 있으며, 이는 생성형 AI에 의해 구동됩니다.
메이크봇의 생성형 AI 솔루션으로 금융을 혁신하세요
오늘날의 빠르게 변화하는 금융 세계에서 앞서 나간다는 것은 금융과 은행 및 금융의 GenAI는 힘을 활용한다는 것을 의미합니다. 메이크봇은 정확성, 비용 효율성, 우수한 고객 참여를 제공하는 LLM 기반 솔루션으로 귀사의 은행업, 보험, 금융 서비스를 혁신하기 위해 여기 있습니다.
왜 메이크봇인가?
- LLM 빌더: 컴플라이언스, 사기 탐지, 고객 서비스를 위한 AI를 원활하게 통합하세요.
- 멀티 LLM 플랫폼: 유연하고 산업 특화된 AI로 최고의 성능과 비용 절감을 달성하세요. 주요 기관들의 신뢰를 받는 메이크봇은 귀사의 인프라와 요구사항에 맞는 맞춤형 솔루션과 최첨단 기술을 결합합니다.
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