해외의 Moran Stanley, JPMC, MIzuho, 국내의 하나은행, 우리은행, 신한은행 등 다양한 금융회사들은 생성형 AI를 업무에 활용하기 위한 다양한 노력을 하고 있습니다.
이전 포스트에서도 한번 금융산업에서의 생성형 AI 적용 사례를 소개해 드린 적이 있는데요, 최근 우리금융경영연구소에서 발표된 트렌드 보고서에 새로운 사례들이 소개되어서 같이 공유드리려고 합니다.
* 이 포스트는 우리금융경영연구소의 "글로벌 금융회사의 생성형 AI 활용 사례와 시사점" 보고서를 참고하여 작성했습니다.
1. 금융사의 가치사슬 및 생성형 AI 활용 범위
보험이나 증권, 카드, 은행 등의 금융사들은 상품/서비스를 개발하고, 고객들에게 지속적으로 판매하면서 운영/관리하는 비즈니스 모델을 운영하고 있기 때문에 아래 그림과 같이 5단계의 가치사슬(Value Chain)로 구성된다고 할 수 있겠습니다.
각 단계에서 수행하는 액티비티(Activity)나 태스크(Task)들은 업종이나 회사마다 상이할 수 있지만 금융 비즈니스라는 관점에서는 상품/서비스 개발부터 리스크 관리까지의 가치사슬은 크게 다르지 않을 것이라고 생각합니다.
우리금융경영연구소에서 조사한 바에 따르면 5개의 가치사슬 상에서 다양한 업무에 생성형 AI를 활용할 수 있다고 발표했습니다.
① 상품/서비스 개발
새로운 상품이나 서비스를 개발하거나, 기존 상품/서비스를 지속적으로 개선하기 위한 단계입니다. 소비자의 니즈를 파악하고, 경쟁력 있는 상품/서비스를 개발하기 위해서는 광범위한 영역에서의 데이터 수집이 필요합니다. 또한 수집된 수많은 데이터들을 바탕으로 트렌드를 분석하고, 적정 가격체계를 결정하기 위한 시나리오와 모델을 수립/검증하는 단계가 필요합니다.
→ 생성형 AI를 데이터 수집, 트렌드 파악, 시나리오 분석 등에 활용할 수 있습니다.
② 마케팅/영업
상품이나 서비스를 판매하기 위한 마케팅 및 영업활동도 필수적입니다. 과거에는 영업사원이나 창구 등을 통한 대면영업이 주요한 채널이었으나, 디지털 트랜스포메이션이 급격하게 늘어나면서 다양한 채널을 통한 비대면 마케팅/영업이 활성화되었습니다. 또한 단순한 매스미디어 마케팅/영업이 아닌 고객특성과 채널 특성을 고려해서 맞춤형으로 진행해야 하는 활동이 필요하다고 할 수 있습니다.
→ 마케팅/영업 자료의 초안을 생성하거나, 잠재고객을 발굴하는 업무영역에 생성형 AI를 활용 가능합니다.
③ 고객관리
고객의 자산을 관리하는 금융업의 특성상 고객과의 커뮤니케이션이 많이 발생하고, 문제가 많이 발생할 수 있는 업무 영역입니다. 단순한 고객 문의 대응부터 다양한 고객 요구사항에 대한 응대, 클레임 처리 등이 수행되는 단계라고 이해할 수 있습니다.
역시나 마찬가지로 금융사들이 디지털 트랜스포메이션을 추진하면서 직원수가 지속적으로 감소하고 있는 상황이기 때문에, 챗봇과 같은 IT기술을 적극적으로 활용하고 있는 영역이기도 합니다.
→ 고객 요구사항 처리, 질문에 대한 답변 생성, CS담당자 지원 등에 생성형 AI를 활용할 수 있습니다.
④ 운영관리
운영관리는 굉장히 광범위한 업무영역입니다. 상품/서비스를 판매한 후 백엔드에서 이루어지는 대부분의 업무들을 운영업무로 볼 수 있는데요. 상품/서비스를 운영하고 대가를 청구하는 업무부터 비즈니스 수행 전반의 업무와 시스템을 관리하는 업무, 기타 회사를 운영하기 위한 경영지원 업무들까지 모두 포함하는 개념으로도 이해할 수 있습니다.
물론, 경영지원 업무를 가치사슬상에서 같이 놓고 보는 것이 적합한지는 애매한 부분이 있습니다만 광의의 개념으로 이해해야 할 것 같습니다.
→ 서류관리, 사례검색, 정보 요약, 코드 개발, 데이터 관리 등 유지하고 관리하는 업무 등에 활용가능합니다.
⑤ 리스크 관리
금융업은 사기, 악성채권, 주가조작 등 다양한 금융 리스크에 노출되어 있어, 사전에 예측/감지하고 대응할 수 있어야 하는데요. 다양한 시스템과 알고리즘을 활용해서 관리되고 있지만, 최근에는 생성형 AI를 활용하는 방향으로 더 진화하고 있습니다.
→ 모니터링 자동화, 위험고객 식별, 사기탐지, 준법 지원 등에 생성형 AI를 적용하고 있습니다.
2. 생성형 AI 활용 사례
해당 보고서에서는 글로벌 금융회사에서 생성형 AI를 활용하고 있는 사례들을 몇 가지 소개하고 있는데요. 위의 가치사슬에서 어느 단계에 해당하는 업무인지도 같이 살펴볼 수 있습니다.
1) [마케팅/영업] JP Morgan
금융사중 AI성숙도가 가장 높다고 평가받고 있는 JP Morgan은 고객의 증권투자를 위한 금융정보 분석서비스인 'IndexGPT'를 개발 중에 있습니다. IndexGPT는 고객이 보유한 현재의 재정상황과 투자상품 정보를 기반으로 적절한 투자 옵션을 제안하는 생성형 AI로 실제 서비스는 2027년 전후로 제공될 것으로 예상되고 있습니다.
또한 연준의 정책변화 사항들을 감지해서 탐지하는 기능, 기업의 수익정보를 요약하는 기능 등 다양한 활용사례를 발굴하여 테스트를 하고 있는 것으로 알려져 있습니다.
2) [마케팅/영업] Morgan Stanley
Morgan Stanley는 OpenAI와의 협업을 통해서 미국 은행 최초로 GPT4 기반의 서비스를 내부 직원들에게 정식 제공했습니다.(2023년 9월)
해당 서비스는 Morgan Stanley Assitants로 자산관리 자문업무를 수행하는 RM(Relationship Manager)들이 활용할 수 있는 생성형 AI 챗봇입니다. 해당 챗봇은 10만 개의 보고서와 자료로 구성된 은행의 Knowledge DB를 활용해서 다양한 질의응답을 수행해서 직원의 업무를 지원한다고 합니다.
이 외에도 Morgan Stanley는 회의 내용을 자동을 요약해 주고, 후속으로 이메일을 생성하는 Debriedf라는 도구를 개발하여 테스트 중인 것으로 발표했습니다.
3) [고객관리] Natwest
영국의 은행인 내셔널웨스트민스터은행(Natwest)은 2023년 11월 Cora+라는 AI가상비서를 출시했습니다. IBM의 기업용 AI 플랫폼인 Watson X를 활용한 것으로 알려진 Cora+는 상품/서비스 정보뿐만 아니라 은행의 기본정보, 취업기회 등 다양한 종료의 정보와 기능을 제공하는 것으로 알려졌습니다.
또한 AWS와 협력하여 2027년 말까지 사기 탐지, 맞춤형 금융 솔루션 제공, 고객지원 강화, 데이너 보안 등의 분야에 AI 솔루션을 개발할 계획임을 밝혔습니다.
4) [운영관리] Mizuho
일본의 3대 메가 은행 중 하나인 미즈호는 시스템 개발 및 유지관리 업무를 효율화하기 위해서 생성형 AI를 도입하고 있습니다. Fujitsu의 플랫폼 기술을 활용하여 시스템 설계 계획과 감사 프로세스 상에서의 오류, 누락 등을 감지하는 업무에 적용 중이며 현재는 파일럿 수준인 것으로 알려져 있습니다.
5) [운영관리] Westpac
호주의 은행인 Westpac은 자체 생성형 AI기술을 활용해서 개발 업무의 생산성 향상 및 품질 프로세스를 개선을 추진하고 있습니다. 내부 엔지니어들을 대상으로 시범 적용을 한 결과, 일반적인 코딩 작업에 비해 개발자의 코딩 생산성이 46% 향상되었으며, 코드 품질에도 저하가 없었다고 합니다. 또한 엔지니어의 83%는 신속한 작업에 AI가 도움이 된다고 응답하는 등 엔지니어들의 만족도가 높은 것으로 평가되고 있으며, 점차 활용률이 높아질 것으로 예상하고 있습니다.
6) 기타 업무영역 및 회사
위 5개의 금융사 외에도 골드만삭스(GoldmanSachs), 도이치뱅크(DeustcheBank), 시티그룹(Citi) 등 글로벌 금융사의 생성형 AI 활용을 위한 노력이 활발히 이루어지고 있습니다.
- 골드만삭스는 2023년 11월 생성형 AI를 비즈니스에 통합하는 12개 프로젝트를 진행 중이라고 발표했으며, 코드 작성 및 문서 생성 등의 작업에 중점을 두고 있다고 했습니다.
- 도이치뱅크는 법률 문서 모니터링, 자금세탁 탐지, 백오피스 자동화 등을 포함한 25가지 사례를 발굴하여 생성형 AI 활용을 추진하고 있다고 합니다.
- 시티그룹은 CEO가 생성형 AI를 적극 활용하겠다는 의지를 밝혔으며 개발자의 코드 개발, 시스템 현대화, 연준이 발표한 새로운 자본규칙의 영향 분석, 국가의 법률과 규정 이해 등 350개 이상의 사례를 검토하고 있다고 합니다.
지난 포스트에서도 간략히 공유드린 적이 있지만, 금융산업이 생성형 AI를 적극적으로 활용하는 움직임을 보여주고 있습니다. 국내 금융사들 역시 마찬가지로 다양한 업무분야에 생성형 AI를 활용하기 위한 노력을 하고 있는데요.
IT트렌드 알아보기 - 금융산업에서의 생성형AI 적용사례
최근 은행을 필두로 한 증권사, 보험사 등 금융산업의 기업들은 ChatGPT와 같은 생성형 AI를 적극적으로 활용하여 업무의 생산성을 높이기 위한 노력을 하고 있습니다. 금융산업의 경우 고객(개인
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아쉽게도 국내의 경우에는 망분리 원칙에 따라 오픈 API를 적극적으로 활용하기에는 어려운 상황이라고 합니다. 이러한 환경 속에서 과연 국내 금융사들은 어떤 생성형 AI 서비스들을 제공하게 될지 앞으로 지켜볼 필요가 있겠습니다.
[참고자료]
1) 글로벌 금융회사의 생성형AI 활용 사례과 시사점 (우리금융경영연구소, 2024.02)