Financial#AI 기반 금융 사례

2023년 상반기 생성형 AI 서비스 트렌드를 살펴보면, 금융 분야에서는 AI 기반의 자산 관리 서비스와 AI 기반의 대출 심사 서비스가 인기 있는 것으로 나타났다

인공지능(AI)은 금융 산업에서 빠르게 확산되고 있으며 고객 서비스, 위험 관리, 투자 자문 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그중에서도 생성형 AI(Generative AI)는 금융 산업에서 특히 유망한 기술로 평가받고 있다. 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 생성할 수 있으므로 이러한 기능을 활용하여 금융 산업에서는 고객 맞춤형 콘텐츠를 생성하거나, 새로운 투자 상품을 개발하거나, 사기 거래를 탐지하는 등 다양한 목적으로 활용될 수 있다.

 

생성형 AI를 활용한 금융 사례로 다음과 같은 몇 가지 사례들을 소개한다.

 

신용 평가: 생성형 AI는 고객의 신용도를 평가하기 위해 과거의 거래 내역, 소득, 재산, 부채 등 다양한 데이터를 분석하고, 새로운 신용 점수를 생성할 수 있다. 이를 통해 금융 기관은 고객의 신용 위험을 정확하게 예측하고, 적절한 대출 상품을 제공할 수 있다.

자산 관리: 생성형 AI는 고객의 자산 상태, 투자 목표, 성향 등을 고려하여 최적의 포트폴리오를 생성할 수 있다. 또한, 시장 상황이 변화할 때마다 포트폴리오를 실시간으로 조정할 수 있으며 이를 통해 금융 기관은 고객에게 맞춤형 자산 관리 서비스를 제공할 수 있다.

마케팅: 생성형 AI는 고객의 관심사, 성향, 행동 패턴 등을 분석하고, 개인화된 마케팅 콘텐츠를 생성할 수 있다. 예를 들어, 텍스트 메시지, 이메일, 소셜 미디어 게시물 등 다양한 채널을 통해 고객에게 맞춤형 광고나 정보를 전달할 수 있다. 이를 통해 금융 기관은 고객의 만족도와 충성도를 높일 수 있다.

투자 상품 개발:생성형 AI는 다양한 데이터를 분석하여 새로운 투자 기회를 발굴할 수 있다. 또한, 생성형 AI는 새로운 투자 상품의 위험을 평가하고, 투자 수익을 예측하는 데에도 활용될 수 있다.

사기 거래 탐지: 생성형 AI는 다양한 데이터를 분석하여 사기 거래의 패턴을 식별할 수 있고 사기 거래를 자동으로 차단하는 데에도 활용될 수 있다.

 

생성형 AI를 통한  금융 분야에 효융성

 

정확성: 생성형 AI는 인간의 오류나 편견을 배제하고, 다양한 데이터를 깊이 있게 분석하고, 새로운 결과물을 생성할 수 있다. 이를 통해 금융 기관은 정확하고 신뢰할 수 있는 의사 결정을 할 수 있다.

효율성: 생성형 AI는 인간의 작업 시간과 비용을 절약하고, 빠르고 쉽게 데이터나 콘텐츠를 생성할 수 있다. 이를 통해 금융 기관은 업무 프로세스와 서비스 품질을 개선할 수 있다.

창의성: 생성형 AI는 인간이 생각하지 못한 새로운 아이디어나 해결책을 제시할 수 있다. 이를 통해 금융 기관은 혁신적인 제품과 서비스를 개발하고, 경쟁력을 강화할 수 있다.

 

생성형 AI는 금융 산업에서 다양한 방식으로 활용될 수 있는 유망한 기술로써 고객의 신용 평가 및 자산 관리를 통해  고객 만족도를 높이고, 새로운 투자 기회를 발굴하며 사기 거래를 탐지하는 데 도움이 될 수 있다. 생성형 AI는 금융 산업의 효율성과 수익성을 높이는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

 

참고로 NVIDIA에서는 금융 서비스의 미래를 주도하는 다양한 기술을 살펴볼 수 있는 AI 솔루션과 엔터프라이즈급 AI 플랫폼을 제공하고 있다.