베트남 은행 시장은 수년간 활발한 디지털화 경쟁을 경험해 왔으며, 점점 더 많은 금융 기관들이 모바일 앱, 인터넷 뱅킹, 온라인 거래 플랫폼에 대규모 투자를 진행하여 현금 없는 결제를 새로운 소비 표준으로 만들어가고 있습니다. 2025년 말까지 베트남 성인의 약 87%가 은행 계좌를 보유하게 될 것이며, 많은 금융 기관에서 디지털 채널을 통한 거래 비율은 95~99%에 달할 것으로 예상됩니다.
하지만 디지털 인터페이스가 점차 업계 표준이 되면서, 경쟁 우위는 더 이상 앱이나 디지털 뱅킹을 보유하는 데 있는 것이 아니라, 고객에게 더 빠르고 스마트하게 서비스를 제공하고 각 고객의 고유한 요구를 더 정확하게 충족하는 은행의 능력에 달려 있습니다. TPBank 는 이러한 도약을 위해 AI를 전략적으로 활용하고 있습니다. 데이터, 자동화 및 인공지능을 사용하여 처리 시간을 단축하고 정확도를 높이며, 각 고객의 요구에 더욱 맞춤화된 금융 경험을 설계합니다.
TPBank는 AI를 활용하여 맞춤형 경험을 제공하고, 속도를 최적화하며, 디지털 금융 서비스의 기준을 높입니다.
AI는 모든 고객 접점에서 존재합니다.
이 전략의 가장 명확한 사례 중 하나는 고객의 일상적인 경험을 향상시키기 위해 인공지능을 적용하는 것입니다.
TPBank의 핵심 고객층인 젊은 고객들에게 디지털 뱅킹의 기준은 더 이상 단순히 "온라인 거래 가능"에 그치지 않고, 모든 작업이 빠르고 직관적이며 매끄럽게 이루어져 사용자 경험에서 어떠한 지연도 발생하지 않는 것을 의미합니다. 이는 일상적인 거래에서 확연히 드러납니다. 예를 들어, 계좌번호를 직접 입력하고, 여러 정보를 교차 확인하고, 복잡한 단계를 거치는 대신, 사용자는 채팅 메시지나 문자에서 이체 정보를 복사하여 TPBank 앱의 ChatPay에 바로 "붙여넣기"하면 AI가 자동으로 정보를 인식하고 추출하여 거래 순서를 생성해 줍니다. 약어로 표기된 금액이나 오타가 있는 은행 이름과 같은 정보도 AI가 정확하게 예측하고 거의 즉시 처리합니다. 이전에는 여러 단계를 거쳐야 했던 거래가 이제는 마치 "채팅"하는 것처럼 간편하고 직관적인 경험으로 간소화되었습니다.
인공지능(AI)은 계좌 개설, 카드 발급, 대출 신청 등 다양한 핵심 서비스에도 적용되고 있습니다. 전자고객확인(eKYC), 광학 문자 인식(OCR), 생체 인식, 프로세스 자동화 덕분에 과거에는 서류 처리와 수동 검증에 며칠이 걸리던 많은 서비스가 이제 단 몇 분 만에 완료될 수 있습니다. 이러한 처리 시간 단축은 언제 어디서든 원활한 사용자 경험을 제공합니다. 특히 영업시간 외 거래, 급한 현금 필요, 즉시 카드 발급, 해외 거래가 필요한 고객에게 매우 유용합니다.
TPBank는 AI를 단순한 시험대로 보지 않습니다. AI는 운영 및 고객 경험 측면에서 실질적인 효율성을 창출해야 합니다.
더 나아가 TPBank는 단순히 거래를 처리하는 것을 넘어 고객을 더 잘 이해하는 데 초점을 맞춰 애플리케이션을 개발하고 있습니다. 은행이 개발한 AI 비서는 수년간의 거래 내역을 조회하고 분석하는 기능을 통해 각 고객의 사용 습관에 맞춰 맞춤형 경험을 제공할 수 있습니다. 질문에 답변하고, 적합한 기능과 상품을 소개하며, 라이프스타일에 맞는 상품을 제안할 뿐만 아니라, 자연스럽고 감성적인 방식으로 고객과 소통하여 유대감을 형성하고 고객 충성도를 높일 수 있습니다.
사용자들이 즉각적인 디지털 경험에 점점 더 익숙해지는 환경에서, 처리 속도와 고객의 요구에 맞춘 맞춤형 경험 제공 능력은 새로운 경쟁력의 기준으로 자리 잡고 있습니다. TPBank에게 기술은 더 이상 부가적인 기능이 아니라, 고객 경험을 향상시키고 만족도를 높이는 핵심 기반입니다.
인공지능이 운영 시스템 내에서 "디지털 직원"이 될 때.
TPBank를 차별화하는 요소는 AI가 고객 경험에 활용될 뿐만 아니라 운영 시스템에도 깊숙이 통합되어 있다는 점입니다. TPBank는 AI를 진정한 "디지털 인력"이자 시스템의 핵심 역량으로 전환하기 위해 전담 AI 연구 및 운영 센터를 설립했습니다.
TPBank는 인공지능을 시스템 전반에 걸쳐 도입하여, 반복적인 작업 처리, 대규모 데이터 처리, 분석 지원, 여러 부서에 걸친 의사 결정 과정 참여 등 조직의 보조 인력으로 점진적으로 전환하고 있습니다.
이러한 역할은 은행의 핵심 운영 프로세스에서 분명하게 드러납니다. 가장 많은 시간과 인력이 소모되는 대출 업무 영역에서는 AI, OCR, 소프트웨어 로봇, 그리고 상호 연결된 데이터가 전체 처리 과정에 깊이 통합되어 있습니다. 고객 파일 데이터 및 재무 보고서 추출부터 사업 정보, 담보 및 법률 데이터 검색, 그리고 국가 데이터베이스와의 직접 연결을 통한 신원 확인에 이르기까지 모든 과정에 이러한 기술이 활용됩니다. 기술의 도입은 신속한 업무 처리와 엄격한 데이터 보안 기준 준수를 모두 보장합니다.
TPBank에서는 반복적인 데이터 입력, 수동 문서 검증, 다단계 인증 절차가 획기적으로 줄어들면서 서비스 처리 속도가 눈에 띄게 향상되었습니다. 카드 발급, 서류 작성, 특정 상품 승인 등 과거에는 며칠, 심지어 몇 주가 걸리던 과정이 이제는 완전히 디지털화된 서비스를 통해 단 몇 분으로 단축되었습니다. 대출의 경우에도 AI, OCR, 그리고 상호 연결된 데이터 덕분에 일부 대출은 거의 즉시 처리 및 지급될 수 있습니다.
이러한 변화의 영향은 속도뿐 아니라 시스템 생산성 전반의 향상에도 있습니다. 2025년까지 TPBank 직원 1인당 창출하는 이익 가치는 전년 대비 약 21% 증가할 것으로 예상됩니다. 이는 모든 부서의 일상 업무에 AI를 적극적으로 도입하고, 전문 AI 도구에 투자하며, 직장 내 AI 활용 역량을 표준화하기 위한 정기 교육 프로그램을 운영한 결과입니다.
TPBank는 직원들이 업무를 최적화하고 고객에게 더 많은 가치를 창출하는 데 집중할 수 있도록 지원하는 "디지털 인력"을 점진적으로 구축하고 있습니다.
이는 TPBank에서 AI가 더 이상 단순한 보조 도구가 아니라 새로운 차원의 운영 역량으로 자리매김하고 있음을 보여줍니다. AI는 은행의 업무 처리 속도를 높이고 더 큰 규모의 고객을 응대하며, 직원들이 보다 고도의 자문, 관리, 가치 창출이 필요한 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다. 동시에 TPBank는 운영 부문의 인력을 늘리는 대신, 수익 창출 및 고부가가치 활동에 필요한 인적 자원을 확충하는 데 투자를 집중하고 있습니다.
은행업계가 규모보다는 성과와 비용 구조를 기반으로 한 경쟁 단계로 접어드는 상황에서, TPBank가 조기에 대규모 "디지털 인력"을 구축한 것은 쉽게 모방할 수 없는 상당한 운영상의 이점을 제공하고 있습니다 .
기초부터 디지털 사고방식을 적용하여 기술을 통해 확장하고, 내부 강점을 기반으로 탄탄하게 운영합니다.
TPBank의 디지털화 전략은 현재의 AI 열풍에서 시작된 것이 아닙니다. 몇 년 전부터 TPBank는 기술이 은행 업무를 어떻게 재정의할 수 있는지에 대해 다른 관점을 보여주었습니다.
2017년, 대부분의 은행들이 성장 전략으로 신규 지점 개설과 물리적 입지 확장에 집중했던 반면, TPBank는 기존 영업시간이나 지점 공간의 제약을 넘어 지속적인 고객 서비스를 제공하는 혁신적인 자동화 거래 시스템인 LiveBank 24/7을 통해 다른 길을 택했습니다.
TPBank는 고객이 언제든지 은행 서비스를 이용할 수 있도록 하는 자동화된 거래 모델인 LiveBank 24/7을 통해 업계를 선도하고 있으며, 이는 기존 지점의 한계를 뛰어넘는 것입니다.
이는 TPBank의 기술 중심 은행 철학의 첫 번째 토대 중 하나입니다. 단순히 물리적 지점을 확장하는 대신 디지털 인프라를 활용하여 서비스 역량을 강화하는 것입니다. 그리고 시간이 흐르면서 이러한 모델은 기본적인 자동화 수준에 머무르지 않았습니다. LiveBank 24/7은 eKYC, 생체 인증, OCR, 신원 데이터 연결부터 검증 속도를 높이고 프로세스를 단축하며 고객 경험의 편의성을 향상시키는 AI 애플리케이션에 이르기까지 다양한 신기술이 융합되는 지점으로 발전하고 있습니다. 이는 TPBank가 단순히 자동화된 거래 모델을 구축하는 데 그치지 않고, 장기적인 디지털 뱅킹 전략의 일환으로 "스마트 접점"으로서 지속적으로 업그레이드하고 있음을 보여줍니다.
이러한 사고방식은 TPBank가 현재 새로운 기능 개발에만 집중하는 것이 아니라 기술 인프라의 깊이 있는 구축에도 특별히 중점을 두는 이유를 설명해 줍니다. 디지털 뱅킹 모델에서 고객 경험은 앱에서 제공되는 서비스의 수뿐만 아니라 전체 시스템이 안정적으로 운영되고, 신속하게 처리하며, 대규모 환경에서도 신뢰성을 유지할 수 있는 능력에 따라 결정됩니다. TPBank에게 기술은 단순히 새로운 경험을 창출하는 '관문'이 아니라, 시스템 준비 상태, 처리 용량, 이중화, 기술 위험 관리 등이 경쟁 우위의 핵심 요소가 되는 근본적인 운영 기반입니다.
다시 말해, 라이브뱅크 24시간 서비스가 TPBank가 기술을 활용하여 서비스 범위를 확장한 사례였다면, 현재 단계는 훨씬 더 큰 도약을 보여줍니다. AI, 데이터, 디지털 인프라가 성장을 지원할 뿐만 아니라 서비스 속도, 확장성, 전체 모델의 신뢰성을 직접적으로 좌우하는 아키텍처 위에 전체 은행 시스템을 구축하고 있는 것입니다. AI 시대에 이것이야말로 기술을 보유한 은행과 기술을 활용하여 운영하는 은행을 구분하는 가장 근본적인 차이입니다.
TPBank는 2030년까지 총자산 1조 VND, 순이익 10억 USD 달성을 목표로 새로운 성장 단계에 진입하고 있습니다. 기술은 더 이상 단순한 사업 지원 도구가 아니라 은행 운영 모델 및 경쟁력의 핵심 요소가 되었습니다.
TPBank는 더 큰 야망을 품고 있습니다. 바로 AI 시대에 맞는 은행 모델을 재편하는 것입니다. 생산성, 고객 경험, 확장성은 조직 운영 구조 내 기술적 깊이에 따라 결정됩니다. 디지털 뱅킹 초기 단계가 인터페이스와 기능 경쟁이었다면, 다음 단계는 데이터와 인공지능을 중심으로 운영 모델 전체를 재구축할 수 있는 금융기관의 시대가 될 것입니다. 더 이상 가장 큰 은행이 아닌, 빠르게 학습하고 최선의 결정을 내리는 은행이 승자가 될 것입니다. TPBank는 이러한 목표를 달성하기 위해 노력하고 있으며, 더 나은 디지털 은행이 되는 것을 넘어 AI 시대에 베트남 은행 산업의 차세대 표준을 정립하는 데 기여하고자 합니다.
출처: https://nld.com.vn/ben-trong-ngan-hang-viet-tien-phong-mo-hinh-ai-native-196260601125546497.htm
댓글 (0)