인공지능이 은행업을 혁신하다

VPBank 지점의 고객 거래 현황. (사진: KHÁNH AN)

VPBank 지점의 고객 거래 현황. (사진: KHÁNH AN)

데이터를 통해 고객을 이해하세요

현재 AI는 금융 및 은행업을 비롯한 다양한 산업과 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다. AI는 빅데이터 분석을 통해 시장 동향 예측, 사기 탐지, 위험 관리는 물론 가상 비서, 자동화된 컨설팅 서비스, 상품 개인화를 통해 고객 경험 개선을 지원합니다. 이를 통해 은행은 운영 최적화, 비용 절감은 물론 새로운 가치를 창출하여 디지털 시대의 경쟁력 강화에 기여합니다.

AIVA 그룹 설립자 카오 붕(Cao Vuong)에 따르면, 인공지능은 전례 없는 속도로 발전하고 있습니다. 2023년까지 전 세계 기업의 55%가 AI를 도입할 것이며, 2025년 초에는 이 수치가 78%로 증가할 것으로 예상됩니다. 2년도 채 되지 않아 도입률이 23%포인트 증가했는데, 이는 이 기술이 더 이상 선택 사항이 아니라 여러 분야에서 트렌드로 자리 잡았음을 보여줍니다. 특히 차세대 AI인 AI 에이전트(AI Agent)가 등장하여 스마트하고 자율적인 "디지털 동료"로 자리매김하고 있습니다.

예를 들어, 비엣틴뱅크(VietinBank)의 경우, 내부 AI 비서인 제니(Genie)가 단 두 달 만에 35만 건의 질문을 처리하여 대기 시간의 95%를 절약했는데, 이는 월 수십만 시간의 업무량에 해당합니다. 테크콤 뱅크(Techcombank) 역시 AI를 적용하여 1억 건의 개인 맞춤형 분석 데이터를 생성하고 400만 명 이상의 고객에게 5,200만 건의 금융 추천을 제공했습니다. 카오 붕(Cao Vuong) 씨는 "미래에는 부서와 사업부를 간소화하여 전략에 집중하는 전문가 5명과 분석, 배포 및 최적화를 담당하는 AI 에이전트 10명만 필요할 수 있습니다. 이러한 효율성은 기존 모델보다 몇 배 더 높아질 수 있습니다."라고 말했습니다.

HDBank는 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 모든 금융 요구가 즉시 처리되는 "원클릭 뱅킹" 모델로 전환할 수 있습니다. AI를 적용하여 내부 운영을 최적화하는 데에도 도움이 됩니다. 반복적이고 시간이 많이 소요되는 프로세스는 소프트웨어 로봇을 통해 자동화되어 수작업의 80%를 줄이고 매년 9만 2천 시간 이상의 노동력을 절약합니다. "신용카드 승인 시간을 기존 몇 시간에서 5분 이내로 단축했습니다."라고 Thai 씨는 말했습니다.

또한, 이 은행은 신용 분석(부실채권 발생 가능성 예측, 사기 적발 능력 향상)에도 AI를 활용하고 있습니다. 이러한 기능을 통해 AI 시스템이 제안한 상품을 수락한 고객의 비율은 전체 제안 건수의 15%에 달하며, 실질적인 효과가 뚜렷함을 보여줍니다.

구현의 과제

AI는 많은 이점을 제공하지만, 그 효과를 극대화하기 위해서는 은행들이 여전히 많은 장벽을 극복해야 합니다. HDBank의 담 더 타이(Dam The Thai) 부총괄 이사는 AI 구현의 어려움을 지적하며 다음과 같이 강조했습니다. 첫째, 데이터의 정확성과 신뢰성은 시스템 출력의 품질을 결정하는 핵심 요소입니다. 둘째, 은행은 방대한 양의 금융 데이터와 민감한 개인정보를 관리하기 때문에 보안 요건이 항상 최우선입니다. 또한, 오류 위험을 최소화하기 위해 거버넌스 메커니즘을 구축하고 AI 운영을 모니터링하는 것도 필수적입니다. HDBank 관계자는 기술 개발에는 반드시 책임감이 수반되어야 한다는 관점에서, 신용 또는 대출 승인과 같은 중요한 결정에는 여전히 사람의 감독이 필요하다고 말했습니다.

온라인 모바일 서비스 주식회사(MoMo)의 데이터 과학 담당 이사인 탕 티 하 옌(Tang Thi Ha Yen)은 AI 적용은 윤리적 관점에서 접근해야 한다고 말합니다. 금융 분야의 AI는 많은 이점을 제공하지만, 편향과 오류 발생의 잠재적 위험도 내포하고 있습니다. 이에 따라 MoMo는 공정성, 개인정보 보호, 투명성, 책임의 원칙과 더불어 인간 중심적인 AI 윤리의 5대 핵심 원칙을 수립했습니다. MoMo는 신용 평가 모델을 정기적으로 감사하여 오류를 발견하고 사용자에게 의사 결정을 설명할 수 있는 시스템을 설계합니다. 또한 위험 관리, 인적 감독, 배포 후 지속적인 모니터링을 포함하는 거버넌스 프로세스를 구축했습니다.

전문가들에 따르면, 금융 및 은행 부문에 AI를 도입하려면 엄격한 거버넌스와 보안이 필요합니다. 제대로 관리되지 않으면 모델이 편향을 유발하여 불신과 법적 위험을 초래할 수 있습니다. 반대로, 책임감 있게 적용한다면 AI는 고객 경험을 향상하는 동시에 디지털 뱅킹 개발을 촉진하는 플랫폼이 될 것입니다.

AI는 은행 및 금융 산업을 재편하고 있지만, 앞으로 나아갈 길은 AI가 어떻게 구현되는지에 달려 있습니다. 기술, 데이터, 그리고 사람에 대한 장기적인 투자 전략과 명확한 윤리적 프레임워크를 통해 AI는 베트남 은행과 금융 기업의 지속 가능한 성장 동력이 될 수 있습니다.

비치 리엔

출처: https://nhandan.vn/tri-tue-nhan-tao-lam-moi-ngan-hang-post914911.html