금융 시장은 끊임없이 진화하고 있으며 인공지능(AI)이 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 기술이 발전함에 따라 금융 기관들은 경쟁력을 유지하기 위해 적응하고 혁신하는 방법을 모색하고 있습니다. 최근 맥킨지의 글로벌 조사에 따르면, 대기업과 중견기업의 약 3분의 1이 이미 일상 업무에 인공지능을 활용하고 있습니다. 또한, 이들 중 40%는 주로 생성 AI에서 관찰된 기하급수적인 발전으로 인해 이 혁신에 대한 투자를 늘릴 것입니다.
AI는 대량의 데이터를 분석하는 것부터 복잡한 프로세스의 자동화에 이르기까지 다양한 솔루션을 제공하여 운영 효율성을 높입니다. 학습하고 지속적으로 개선하는 능력을 갖춘 AI 시스템은 금융 서비스의 제공 및 관리 방식을 혁신하는 데 도움을 주고 있습니다.
인공지능의 금융 시장 적용은 단순한 작업 자동화에 국한되지 않습니다. 그녀는 또한 고객 경험을 향상시키고, 시장 동향을 예측하며, 사기를 식별하고, 위험을 보다 효과적으로 관리하는 데 사용되고 있습니다. 최적화는 시장에서 투자자들의 관심을 끌고 있으며, 가트너는 이미 인공지능 기반 비즈니스 인수 증가를 예상하고 있으며, 인수합병 동향에서 나타난 것처럼 기술을 활용하여 프로세스를 개선하는 것도 포함됩니다.
전문가 티아고 올리베이라, 모네스트의 CEO이자 설립자는 인공지능을 통한 채무 회수 회사인 모네스트가 오늘날 기술이 기업들에 의해 매우 잘 받아들여지고 있으며 적용에서 좋은 결과를 제공하고 있다고 설명합니다. 이것은 시장에 새로운 비즈니스와 제품 창조의 다양한 가능성을 가져오고 있습니다. 오늘날, 기업들이 무엇을 하려고 생각하든, 그들은 인공지능을 어떻게 활용하여 프로세스를 개선하고 사용자에게 더 나은 경험을 제공할지 고민할 것이라고 강조합니다.
이것은 금융 시장에서도 다르지 않습니다. 이 부문은 점점 더 역동적이고 변화에 민감하게 반응하여 기업이 내부 프로세스 최적화를 통한 운영 효율성, 신속한 의사 결정, 고객 접근성 및 편의성, 혁신과 신제품 개발, 사이버 보안, 비용 절감 및 사기 위험 감소와 같은 새로운 기회와 도전에 빠르게 적응할 수 있도록 하고 있습니다.
금융 시장에서 확인된 인공지능 동향에는 다음과 같습니다:
- 로봇 프로세스 자동화 (RPA)
RPA는 거래 처리, 규정 준수 확인, 계정 관리와 같은 일상적이고 반복적인 작업을 자동화하기 위해 널리 채택되고 있습니다. 이 자동화는 운영 효율성을 높일 뿐만 아니라 비용을 절감하고 인적 오류를 최소화하여 직원들이 더 전략적인 활동에 집중할 수 있도록 합니다.
- 빅 데이터 및 머신 러닝 분석
머신 러닝 기법을 활용한 대량 데이터 분석은 금융 기관이 고객 행동, 시장 동향 및 잠재적 위험에 대한 더 깊은 통찰력을 얻는 데 도움을 주고 있습니다. 이것은 더 정보에 입각한 의사 결정과 더 정밀한 투자 전략을 가능하게 합니다. 고급 예측 모델이 시장 움직임 예측, 사기 패턴 식별 및 제품 제안 맞춤화에 사용되고 있습니다.
- 가상 비서와 챗봇
인공지능 기반 가상 비서와 챗봇은 금융 부문의 고객 서비스의 필수적인 부분이 되고 있습니다. 그들은 고객 문의에 실시간으로 응답하고, 맞춤형 지원을 제공하며, 간단한 거래를 수행하여 고객 경험을 향상시키고 인간 상담원의 업무 부담을 줄일 수 있습니다.
- 위험 관리 및 사기 탐지
AI는 위험 관리 및 사기 탐지 시스템을 향상시키기 위해 사용되고 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 실시간으로 방대한 데이터를 분석하여 전통적인 방법으로는 놓칠 수 있는 의심 활동과 이상 징후를 식별할 수 있습니다. 이것은 보안 위협에 대한 더 빠르고 효과적인 대응을 가능하게 합니다.
- 알고리즘 트레이딩
알고리즘 거래 또는 자동 거래는 사전 정의된 매개변수와 실시간 데이터 분석을 기반으로 금융 시장에서 거래를 수행하기 위해 인공지능 알고리즘을 사용하는 것입니다. 이 알고리즘은 시장의 변화에 몇 초 만에 반응할 수 있어 인간 트레이더가 감지하고 동일한 속도로 실행하는 것이 불가능한 거래 기회를 포착할 수 있습니다.
프로세스에 인공지능을 도입하려는 기업들은 전략적이고 체계적인 접근 방식을 채택해야 하며, 적합한 자동화 프로세스를 식별하고 안전한 도구를 선택하며, 예측 분석과 사기 탐지를 위한 견고한 인공지능 모델을 개발하는 것부터 시작해야 합니다.
전문가 티아고 올리베이라(Tiago Oliveira)는 또한 이러한 기술을 기존 시스템과 통합하고 지속적으로 성능을 모니터링하는 것이 운영 효율성뿐만 아니라 더 정보에 입각한 의사 결정과 자동화되고 맞춤화된 상호작용을 통한 향상된 고객 경험을 보장할 것이라고 설명합니다. 인공지능이 미래를 주도하고 있다는 것은 확실하다. 어떤 기업들이 이 혁신의 기회를 잡을지 알아야 한다. 적응하지 않는 사람들은 분명히 이 기술 경쟁에서 뒤처질 것이다,라고 마무리한다.
