컨설팅 업체인 퍼블리시스 사피엔스의 최근 연구에 따르면, 예산은 줄어들고 고객의 기대치는 높아지는 상황에서 은행들은 AI를 점점 더 많이 활용하고 있다. 전 세계 은행권 임원 1,000여 명을 대상으로 실시한 에 따르면, 현재 은행의 고객 경험 혁신을 위한 예산의 약 1/3(32%)이 AI, 머신러닝, 생성형 AI에 사용되고 있는 것으로 나타났다. 은행의 약 42%는 고객 경험을 개선하기 위해 개인화된 고객 여정을 제공하고 있었다.
이 연구의 저자들은 이러한 결과가 보다 개인화된 서비스, 데이터 기반 의사 결정, 민첩한 프로세스에 대한 분명한 추세를 보여준다고 설명했다. 은행들이 이러한 노력을 통해 급변하는 시장에서 혁신을 가속화하고 효율성을 올리고자 한다는 설명이다. 은행들은 또 생성형 AI를 핵심 혁신 기술로 보고 있다.
이 연구에 따르면 은행 임원들은 향후 3년 동안 가장 크게 초점을 두는 영역으로 AI 지원 데이터 분석을 지목했으며, 생성형 AI의 내부 사용이 그 뒤를 이었다. 세번째로 많이 언급된 영역은 인재 개발이었다. 직원들을 생성형 AI에 준비시키는 것이 중요하다는 것을 은행 업계의 리더들이 인식하고 있다는 신호다.
이 연구에 따르면 오늘날 은행이 생성형 AI에 집중하고 있는 주요 분야는 다음과 같다: 은행 5곳 중 3곳(61%)이 신용 분석, 포트폴리오 관리, 리스크 평가, 법적 계약, 제안, 입찰, 프레젠테이션 문서와 같은 트랜잭션 사용 사례에 이 기술을 사용하고 있다. 은행의 55%에서 생성형 AI가 어시스턴트 등의 형태로 직원을 지원하고 있다. 설문조사에 참여한 은행가의 거의 절반(49%)이 마케팅 또는 고객 서비스 업무에 생성형 AI를 활용한다고 답했다.
디지털 트랜스포메이션 난항 AI 활용에 대한 집중에도 불구하고 은행들은 디지털 트랜스포메이션에 여전히 어려움을 겪고 있었다. 이 연구의 저자는 은행이 고객 리더십과 운영 리더십 분야에서 어느 정도 발전했는지에 따라 조사 대상 은행을 네 그룹으로 나눴다. 가장 앞서 있는 그룹인 ‘트랜스포메이션 리더'(transformation leaders)의 비율은 2022년 수치의 절반에 그치는 11%였던 반면, ‘슬로우 스타터’의 비율은 2년 동안 57%에서 66%로 증가했다.
많은 은행 경영진은 규제 문제, 운영 유연성 부족, 구식 기술이 지난 12개월 동안 조직의 디지털 혁신에 가장 큰 장애물이었다고 답했다. 또한 경영진의 32%는 예산 제약을 장애물로 꼽았다. 예산 여건은 은행의 디지털 여정 진행에 영향을 미칠 뿐만 아니라 방향성까지 좌우하고 있다.
이 연구의 저자에 따르면 2년 전 관리자의 가장 중요한 목표는 고객 경험 개선, 새로운 상품과 서비스를 통한 수익 증대, 기존 상품의 판매 증가였다. 오늘날에도 특히 기존 고객을 위한 고객 경험 개선은 여전히 중요한 목표이기는 하다. 하지만 이제 은행 경영진의 디지털 트랜스포메이션 우선순위 목록에는 마진 증대 및 효율성 향상과 같은 수익 개선이 최우선 순위로 올라 있다.
그들은 효율성 증대와 유연성 향상을 통한 비용 절감이 중요한 목표 중 하나라고 응답했다. 요컨대, 이제는 더 나은 성과를 내는 것이 중요하며, AI는 이를 위한 수단으로 간주된다. 차별화 요소로서의 AI 이 연구의 집필진에 따르면, AI와 민첩성 분야에서 전략적으로 입지를 다진 은행은 혁신적인 성장과 효율성을 달성할 수 있다.
트랜스포메이션 리더군은 슬로우 스타터와 비교하여 AI를 사용하는 방식에 큰 차이가 있다: 더 많은 투자를 할 뿐만 아니라 투자 방식도 다르다. 앞서가는 은행은 AI의 이점을 더 잘 활용할 수 있는 기반을 마련하는 데 투자를 집중한다. 예를 들어, 트랜스포메이션 리더군의 44%는 내부적으로 AI를 우선적으로 사용하는 반면, 슬로우 스타터는 25%만이 그렇게 하고 있다.
동시에 트랜스포메이션 리더의 84%는 기성 솔루션을 사용하여 시간을 절약하는 것보다 맞춤형 AI 도구를 개발하는 것이 더 낫다고 생각하는 반면, 후발 주자 중에서는 70%만이 그렇게 생각했다. 컨설팅 기업 퍼블릭시스 사피엔트의 금융 서비스 리치 DACH인 알렉산더 슈로프는 “AI의 효과를 좌우하는 주요 요인은 데이터의 품질과 이 기술을 다루는 역량이다”라고 말했다. 그에 따르면 데이터 통합을 통해 고객에 대한 인사이트를 확보하고 혁신적인 상품을 개발할 수 있으며, 이을 통해 은행은 점점 더 역동적인 시장 환경에서 민첩하고 미래 지향적인 입지를 구축할 수 있습니다.
슈로프는 “따라서 AI는 다음 단계의 디지털 혁신에 도달하기 위한 열쇠다”라고 말했다. [email protected].
“지지부진한 DX에의 해법으로 AI 부상” 은행 임원 1,000여 명 설문 결과
컨설팅 업체인 퍼블리시스 사피엔스의 최근 연구에 따르면, 예산은 줄어들고 고객의 기대치는 높아지는 상황에서 은행들은 AI를 점점 더 많이 활용하고 있다.전 세계 은행권 임원 1,000여 명을 대상으로 실시한 글로벌 뱅킹 벤치마크 스터디 2024에 따르면, 현재 은행의 고객 경험 혁신을 위한 예산의 약 1/3(32%)이 AI, 머신러닝, 생성형 AI에 사용되고 있는 것으로 나타났다. 은행의 약 42%는 고객 경험을 개선하기 위해 개인화된 고객 여정을 제공하고 있었다.이 연구의 저자들은 이러한 결과가 보다 개인화된 서비스, 데이터 기반 의사 결정, 민첩한 프로세스에 대한 분명한 추세를 보여준다고 설명했다. 은행들이 이러한 노력을 통해 급변하는 시장에서 혁신을 가속화하고 효율성을 올리고자 한다는 설명이다.은행들은 또 생성형 AI를 핵심 혁신 기술로 보고 있다. 이 연구에 따르면 은행 임원들은 향후 3년 동안 가장 크게 초점을 두는 영역으로 AI 지원 데이터 분석을 지목했으며, 생성형 AI의 내부 사용이 그 뒤를 이었다.세번째로 많이 언급된 영역은 인재 개발이었다. 직원들을 생성형 AI에 준비시키는 것이 중요하다는 것을 은행 업계의 리더들이 인식하고 있다는 신호다. 이 연구에 따르면 오늘날 은행이 생성형 AI에 집중하고 있는 주요 분야는 다음과 같다:• 트랜잭션 사용 사례: 은행 5곳 중 3곳(61%)이 신용 분석, 포트폴리오 관리, 리스크 평가, 법적 계약, 제안, 입찰, 프레젠테이션 문서와 같은 트랜잭션 사용 사례에 이 기술을 사용하고 있다.• 직원 생산성: 은행의 55%에서 생성형 AI가 어시스턴트 등의 형태로 직원을 지원하고 있다.• 마케팅 및 고객 서비스: 설문조사에 참여한 은행가의 거의 절반(49%)이 마케팅 또는 고객 서비스 업무에 생성형 AI를 활용한다고 답했다.디지털 트랜스포메이션 난항AI 활용에 대한 집중에도 불구하고 은행들은 디지털 트랜스포메이션에 여전히 어려움을 겪고 있었다. 이 연구의 저자는 은행이 고객 리더십과 운영 리더십 분야에서 어느 정도 발전했는지에 따라 조사 대상 은행을 네 그룹으로 나눴다. 가장 앞서 있는 그룹인 ‘트랜스포메이션 리더'(transformation leaders)의 비율은 2022년 수치의 절반에 그치는 11%였던 반면, ‘슬로우 스타터’의 비율은 2년 동안 57%에서 66%로 증가했다.많은 은행 경영진은 규제 문제, 운영 유연성 부족, 구식 기술이 지난 12개월 동안 조직의 디지털 혁신에 가장 큰 장애물이었다고 답했다. 또한 경영진의 32%는 예산 제약을 장애물로 꼽았다.예산 여건은 은행의 디지털 여정 진행에 영향을 미칠 뿐만 아니라 방향성까지 좌우하고 있다. 이 연구의 저자에 따르면 2년 전 관리자의 가장 중요한 목표는 고객 경험 개선, 새로운 상품과 서비스를 통한 수익 증대, 기존 상품의 판매 증가였다.오늘날에도 특히 기존 고객을 위한 고객 경험 개선은 여전히 중요한 목표이기는 하다. 하지만 이제 은행 경영진의 디지털 트랜스포메이션 우선순위 목록에는 마진 증대 및 효율성 향상과 같은 수익 개선이 최우선 순위로 올라 있다. 그들은 효율성 증대와 유연성 향상을 통한 비용 절감이 중요한 목표 중 하나라고 응답했다. 요컨대, 이제는 더 나은 성과를 내는 것이 중요하며, AI는 이를 위한 수단으로 간주된다.차별화 요소로서의 AI이 연구의 집필진에 따르면, AI와 민첩성 분야에서 전략적으로 입지를 다진 은행은 혁신적인 성장과 효율성을 달성할 수 있다. 트랜스포메이션 리더군은 슬로우 스타터와 비교하여 AI를 사용하는 방식에 큰 차이가 있다: 더 많은 투자를 할 뿐만 아니라 투자 방식도 다르다. 앞서가는 은행은 AI의 이점을 더 잘 활용할 수 있는 기반을 마련하는 데 투자를 집중한다. 예를 들어, 트랜스포메이션 리더군의 44%는 내부적으로 AI를 우선적으로 사용하는 반면, 슬로우 스타터는 25%만이 그렇게 하고 있다.동시에 트랜스포메이션 리더의 84%는 기성 솔루션을 사용하여 시간을 절약하는 것보다 맞춤형 AI 도구를 개발하는 것이 더 낫다고 생각하는 반면, 후발 주자 중에서는 70%만이 그렇게 생각했다.컨설팅 기업 퍼블릭시스 사피엔트의 금융 서비스 리치 DACH인 알렉산더 슈로프는 “AI의 효과를 좌우하는 주요 요인은 데이터의 품질과 이 기술을 다루는 역량이다”라고 말했다. 그에 따르면 데이터 통합을 통해 고객에 대한 인사이트를 확보하고 혁신적인 상품을 개발할 수 있으며, 이을 통해 은행은 점점 더 역동적인 시장 환경에서 민첩하고 미래 지향적인 입지를 구축할 수 있습니다. 슈로프는 “따라서 AI는 다음 단계의 디지털 혁신에 도달하기 위한 열쇠다”라고 말했다. [email protected]