데이터 관리 활동과 데이터 분석 기술의 적용은 은행 부문의 기업에서는 새로운 일이 아닙니다.

베트남은행협회(VNBA) 교육센터장 응우옌 탄 손 씨에 따르면, VNBA는 2017년부터 회원사를 대상으로 다양한 세미나와 교육 프로그램을 운영해 왔습니다. 당시에는 대부분 관심만 있었고, 소수만이 사업 활동, 의사 결정, 위험 관리에 기술을 적용하는 방법을 연구하고 모색하는 수준이었지만, 5~6년이 지난 지금은 모든 것이 달라졌습니다.

9월 19일 하노이 에서 열린 "성공을 위한 데이터 활용" 워크숍에서 Nguyen Thanh Son 씨는 많은 은행이 데이터 관리 애플리케이션을 포함하여 디지털 생태계에서 사기 방지 및 지불 활동에 새로운 기술을 적용하고 있다고 말했습니다.

방대한 데이터웨어하우스를 보유하는 큰 이점이 있고, 이를 활용하는 방법을 안다면 은행은 경쟁 우위를 확대하고, 브랜드를 강화하고, 위험을 최소화할 수 있습니다.

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베트남 은행협회(VNBA) 교육센터장 응우옌 탄 손(Nguyen Thanh Son) 씨가 9월 19일 하노이에서 열린 "성공을 위한 데이터 활용" 워크숍에서 개회사를 했습니다. 사진: 타이 캉(Thai Khang)

그러나 이 자산을 활용하려면 먼저 데이터를 효과적으로 제어하고 처리해야 합니다. 다시 말해, 이를 관리해야 합니다.

VNBA 담당자에 따르면, 대형 은행들은 거버넌스 프레임워크, 이사회, 직원 및 전담 부서를 포함한 데이터 전략을 발표했으며, 이해관계자의 역할을 규제하고 각 단계별 전략을 수립하여 체계적으로 실행하는 정책을 수립했습니다. 반면, 소규모 은행들은 하위 수준에서 데이터 전략을 실행합니다.

PwC 베트남 재무 자문 서비스 부문 부총괄 이사인 딘 홍 한(Dinh Hong Hanh) 씨는 데이터에서 얻는 이점은 모두 데이터 관리에서 비롯된다고 말했습니다. 효과적이고 지속 가능하며 안전한 관리 도구만이 데이터를 효과적으로 활용할 수 있습니다.

은행이 효과적으로 데이터를 거버넌스하는 또 다른 이점은 전 세계적으로 끊임없이 변화하는 규정과 법적 요구 사항에 적응하고 준수하는 데 도움이 된다는 것입니다.

동남아시아에서는 금융 기관이 규제 요건, 디지털 전환 동인, 국경 간 데이터 관리 필요성으로 인해 데이터 거버넌스를 점차 성숙시키고 있습니다.

기술 적용으로 은행의 획기적인 발전 도모

은행 부문에서는 GenAI 및 머신러닝과 같은 신기술을 적용하여 고객의 선호도와 행동을 이해함으로써 획기적인 솔루션을 제공합니다. 또한, 빅데이터 분석을 통해 개인 맞춤형 서비스를 제공하고, 적합한 상품을 추천하며, 각 개인의 재정 목표를 달성함으로써 고객 만족도와 은행 참여도를 향상시킵니다.

또한 GenAI의 학습 기능은 복잡한 프로세스를 자동화하고, 오류를 줄이며, 운영 시간을 절약하고, 강력한 위험 관리 기능을 제공합니다. GenAI와 새로운 기술은 비정상적인 행동 패턴을 이해하여 사기 행위를 방지함으로써 위험 관리를 개선하는 데 도움을 줍니다.

GenAI는 과거 데이터 분석을 통해 시장 동향을 예측하고, 더욱 스마트하고 정확한 결정을 내리고, 새로운 제품과 서비스를 개발할 수 있는 기회를 열어주며, 급격한 시장 변화에 대응합니다.

맥킨지 연구소의 연구에 따르면, AI 전반, 특히 GenAI는 생산성 향상을 통해 최대 3,400억 달러에 기여할 수 있습니다. Statista에 따르면, 은행 업계의 GenAI 투자는 2030년까지 850억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

은행에서는 GenAI를 다음과 같은 활동에 활용하고 있습니다: 요약, 심층적 정보 검색, 변환/번역, 기존 콘텐츠의 확장/향상, Q&A, 새로운 콘텐츠 생성.

그러나 AI가 운영에 점점 더 많이 적용됨에 따라 생성되는 데이터와 모델의 양이 증가하여 사이버 보안, 개인정보 보호, 운영, 합법성 및 규정 준수에 대한 위험이 발생할 것입니다. 따라서 잠재적 위험을 최소화하기 위해서는 AI의 책임감 있는 적용이 필요합니다.