보고서에 따르면 은행들은 생성적 AI 도입에 뒤처져 있는 것으로 나타났습니다.

은행 부문에서 인공지능(AI)의 혁신적인 잠재력이 널리 인정받고 있음에도 불구하고, 최근 캡제미니의 보고서에 따르면 소매 은행 생성형 AI(gen AI) 기능을 대규모로 구현하기 위한 실행 가능한 로드맵을 수립한 것으로 나타났습니다. 

전 세계 250개 소매 은행을 대상으로 실시한 이 연구는 금융 기관들이 지능형 혁신을 수용하고 효과적으로 구현할 준비가 부족하다는 우려스러운 점을 강조합니다.

은행들은 자금 조달의 어려움과 인공지능 도입의 지역적 격차에 직면해 있다.

생성형 AI와 같은 첨단 AI 기술 도입의 주요 장벽 중 하나는 적절한 자금 부족입니다. 불확실한 경제 상황 속에서 확장이 점점 어려워짐에 따라 많은 은행들이 내부 성장 전략에 집중하고 있습니다. 

최고 고객 경험 책임자(CXO)들은 서비스와 운영을 개선하기 위해 디지털 기술 투자를 최대 10%까지 늘릴 계획입니다. 그러나 새로운 기술을 효율적으로 확장하는 데 어려움을 겪는 것이 많은 은행들에게 상당한 과제로 남아 있습니다.

이 보고서는 지능형 전환에 대한 준비 상태에서 지역별 상당한 격차가 있음을 보여줍니다. 북미 지역은 27%의 낮은 준비율을 보였고, 유럽은 31%로 그 뒤를 바짝 쫓고 있습니다. 그러나 아시아 태평양(APAC) 지역은 은행의 48%가 준비 상태가 낮다고 평가받아 크게 뒤처져 있습니다. 

이는 전 세계 은행들이 보고서에서 '생성형 AI의 조용한 실패'라고 부르는 상황을 피하기 위해 신속하게 조치를 취해야 할 필요성이 절실함을 시사합니다.

측정 가능한 성공은 지속 가능한 성장에 필수적입니다.

은행들이 현재 당면한 과제들을 효과적으로 해결하기 위해서는 AI 기반 기능을 갖춘 지능형 솔루션에 집중해야 합니다. 하지만 보고서는 측정 가능한 성공 지표를 설정하는 것이 중요하다고 강조합니다. 놀랍게도 조사 대상 은행 중 AI의 영향과 지속적인 모니터링을 측정하기 위한 핵심 성과 지표(KPI)를 설정한 곳은 단 6%에 불과했습니다.

인공지능 실험에서 최적화되지 않은 결과가 나타나는 데 시간이 걸리는 것은 상당한 위험을 초래하며, 이는 경영진의 39%가 인공지능 활용 사례 결과에 불만을 표명한 사실에서 확인할 수 있습니다.

생성형 AI는 소매 금융 가치 사슬 전반에 걸쳐 효율성과 고객 경험을 향상시킬 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 특히 운영 활동 및 고객 온보딩에 집중하는 은행 직원들은 사기 탐지, 데이터 시각화, 개인화된 콘텐츠 생성과 같은 작업을 자동화할 수 있는 생성형 AI 도우미의 잠재력을 환영합니다. 

보고서에 따르면 은행은 AI 기반 지능형 혁신을 통해 운영에 소요되는 시간을 최대 66%까지 최적화할 수 있다고 합니다.

고객 불만을 해결하기 위한 대화형 AI

디지털 고객 서비스 채널로의 전환에도 불구하고, 특히 챗봇과의 상호작용에 대한 은행 고객들의 불만은 여전히 ​​지속되고 있습니다. 본 보고서는 기존 규칙 기반 챗봇의 한계를 지적하고, 복잡한 문의에 효과적으로 대응하기 위한 대화형 AI 기능의 필요성을 강조합니다. 

은행은 첨단 AI 기반 시스템을 갖춘 지능형 컨택센터를 도입함으로써 고객 불만을 완화하고 통화 포기율을 줄일 수 있습니다.

캡제미니 보고서는 소매 은행들이 점점 더 디지털화되는 환경에서 경쟁력을 유지하기 위해 생성형 AI 및 기타 첨단 기술 도입을 시급히 가속화해야 한다는 점을 강조합니다. 

탄탄한 로드맵을 수립하고, 측정 가능한 핵심성과지표(KPI)를 설정하며, 직원 교육에 투자하는 것은 지속 가능한 성장과 고객 경험 향상을 달성하는 데 필수적인 단계입니다. 은행 부문이 계속 발전함에 따라, 인공지능(AI) 기반 솔루션을 적극적으로 도입하는 것은 앞으로 다가올 도전과 기회를 헤쳐나가는 데 매우 중요할 것입니다.