Intelligent Banking in the Age of AI

은행권 생성형 AI 도입률 58%...전년 대비 13%p 증가

IT 서비스 및 컨설팅 기업 NTT DATA가 14개국 글로벌 은행의 고위 기술 의사결정자 810명을 대상으로 실시한 연구에 따르면, 은행의 96%가 이미 생성형 AI를 구현하고 있으며, 이는 C레벨의 주도로 이루어지고 있다. 2023년 30%였던 광범위한 도입률은 2024년 58%로 급증했으며, 현재 계획 단계에 있는 은행은 14%, 진행 중인 은행은 24%로 나타났다. 은행들은 생성형 AI 도입을 위해 IT 예산을 평균 11% 증액했으며, 63%의 은행이 야심찬 생성형 AI 전략을 보유하고 있다고 밝혔다.

은행권 AI 도입 3단계...14%는 시범 단계, 24%는 통합 단계, 58%는 광범위 활용 단계

은행들의 생성형 AI 도입은 체계적인 단계별 접근으로 이루어지고 있다. 첫 단계인 시범 프로그램 및 개념 증명 단계에는 14%의 은행이 위치해 있으며, 이들은 고객 서비스, 사기 탐지, 리스크 관리 등 특정 영역에서 소규모로 AI를 테스트하고 있다. 두 번째 단계인 점진적 통합 및 확장 단계에는 24%의 은행이 해당하며, 신용평가, 투자자문, 개인화된 고객 경험 등 더 복잡하고 중요한 영역으로 AI 활용을 확대하고 있다. 마지막 광범위 도입 및 최적화 단계에는 58%의 은행이 위치해 있으며, 이들은 일상적인 업무 자동화부터 의사결정 개선, 고객 참여 향상까지 전반적인 운영에 AI를 활용하고 있다.

성과 지표 1위는 생산성 향상...50%가 핵심 지표로 선정

은행의 절반에 해당하는 50%가 생산성과 효율성 향상을 성과 측정의 주요 지표로 삼고 있으며, 49%는 IT 비용 절감, 48%는 경쟁 우위 확보를 중요한 성과 지표로 보고 있다. 특히 71%의 은행이 생성형 AI를 위한 IT 예산을 증액하고 있어, 기술 혁신에 대한 강한 의지를 보여주고 있다.

결제 시스템 자동화로 수동 오류 70% 감소...처리 속도 40% 향상

생성형 AI는 결제 시스템에서 큰 변화를 이끌고 있다. 49%의 은행이 운영자본 의사결정 최적화를 통해 업무 효율성을 향상시켰으며, 44%는 온라인 결제 프로세스를 간소화했다. 조정 프로세스 자동화를 통해 수동 오류가 70% 감소했으며, 전체 결제 처리 속도는 30-40% 향상된 것으로 나타났다.

자산관리 분야 AI 도입률 67%...상담사 고객 상담 시간 20% 증가

자산관리 부문의 생성형 AI 도입률은 67%로, 다른 은행 부문의 52%보다 높은 수준을 보이고 있다. AI 도입으로 어드바이저의 비고객 관련 업무가 40% 감소했으며, 이를 통해 고객 상담 시간이 15-20% 증가했다. 54%의 은행이 문서 검증 자동화를, 52%가 개인화된 제안 서비스를 제공하고 있다.

고객 생애주기 관리에 AI 도입한 은행 41%..."고객 이탈률 감소 효과"

NTT DATA의 연구에 따르면, 41%의 은행이 이미 고객 생애주기 관리에 생성형 AI를 도입했으며, 44%는 향후 1-2년 내 도입을 계획하고 있다. 54%의 은행이 AI를 통해 고객 온보딩 문서 검증을 자동화했으며, 52%는 고객 데이터 분석을 통한 개인화된 제안 서비스를 제공하고 있다. 특히 AI를 통한 포트폴리오 관리 자동화는 54%의 은행에서 이미 시행 중이며, 이는 수동 업무를 크게 줄이고 고객 만족도를 높이는 데 기여하고 있다. 은행들은 이러한 AI 도입을 통해 고객 충성도 향상과 이탈률 감소 효과를 보고하고 있다.

사기 탐지 정확도 90%로 향상...고객 만족도 25% 증가

사기 방지 영역에서 생성형 AI는 탐지 정확도를 기존 60-70%에서 85-90%로 향상시켰다. AI 기반 챗봇 도입으로 고객 문의 응답 시간이 30-40% 단축되었으며, 이는 고객 만족도를 20-25% 높이는 결과로 이어졌다. 실제로 69%의 은행 리더들이 생성형 AI가 사기 탐지 능력을 크게 향상시켰다고 평가했다.

미국·아태 지역 53% "경쟁우위 확보 수단"...유럽은 생산성 향상 중시

지역별로 생성형 AI 활용 전략에 차이를 보였다. 미국(53%)과 아태지역(54%)은 경쟁우위 확보에 중점을 두고 있는 반면, 유럽은 48%가 생산성 향상에 초점을 맞추고 있다. 인도는 83%가 결제 처리 자동화를 우선시하고 있다. 특히 유럽 은행들의 경우 CEO가 생성형 AI 전략을 주도하는 비율이 미국의 4배(20% vs 5%)로 나타났다.

AI 도입 과제 1위는 재정 문제...38%가 외부 전문가 자문 받아

금융기관들이 직면한 주요 과제로는 재정적 문제(41%), 보안 및 경쟁 압박(38%), 규제 준수 및 데이터 관련 문제(37%)가 꼽혔다. 이러한 과제 해결을 위해 38%의 은행이 외부 컨설턴트나 자문가의 도움을 받고 있다. 51%는 AI-인간 협업 워크플로우를, 47%는 하이브리드 통합을, 45%는 API 통합을 추진하고 있다.

모건스탠리, AI로 7만건 연구보고서 분석 자동화 성공

모건스탠리는 2023년 생성형 AI를 도입하여 효율성과 고객 서비스를 향상시켰다. AI 어시스턴트를 통해 재무 상담사들의 지식 접근성을 높였으며, 'Debrief' 솔루션으로 미팅 요약과 후속 조치를 자동화했다. 최근에는 연간 7만 건 이상의 자체 연구 보고서 분석 자동화에도 성공했다.

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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.