은행은 막대한 양의 사용 가능한 데이터를 수집하고 보유하고 있으며, 많은 은행이 이미 다양한 비즈니스 사례에 빅데이터와 AI를 성공적으로 적용하고 있습니다.

데이터 기반 뱅킹 전략을 통해 데이터 사용을 최적화할 수 있는 잠재력은 엄청납니다. 특히 소규모 은행의 경우 더욱 그렇습니다. 이러한 전략을 통해 소규모 프로젝트라도 명확한 부가가치를 달성할 수 있기 때문이다.

이 기사는 금융 소프트웨어 제공업체 간의 협력으로 작성된 것입니다. 시간(&M) 및 Google Cloud는 디지털 뱅킹에 대한 ti&m 특집에 출연하여 은행 부문에서 빅데이터와 AI의 활용과 잠재력을 탐구했습니다.

XNUMXD덴탈의 완전한 잡지 다양한 은행 및 기술 동향에 대한 추가 통찰력을 제공합니다.

대부분의 은행은 아직 데이터 기반 뱅킹의 표면을 실제로 긁지 않았습니다. 이는 최근 해당 주제에 대한 설문 조사에서 나타난 바와 같이 은행 분야의 데이터 분석 및 AI의 잠재력이 업계 전문가들에 의해 인식되고 입증되었다는 사실에도 불구하고 발생합니다.

그러나 은행이 앞으로도 계속 성공하려면 변화하는 상황에 맞춰 비즈니스 모델을 지속적이고 역동적으로 조정해야 합니다.

데이터 기반 뱅킹의 주요 동인은 기술 및 규제 요인입니다. 이러한 요소를 기반으로 비즈니스 성과를 개선하기 위한 다양한 수단(예: 비용 최소화, 위험 감소 또는 매출 증가)에 대한 구체적인 사용 사례를 식별할 수 있습니다.

기술 동인은 은행이 AI를 통해 데이터 중심의 미래를 향해 나아가도록 추진하고 있습니다.

기술은 데이터 기반 뱅킹의 핵심 동인입니다. 특히 금융 산업과 관련이 있는 것으로 간주되는 동인은 유연한 확장, 표준화 및 다양한 공급자 간의 효율적인 상호 작용 및 최신 방법론적 접근 방식을 가능하게 합니다.

세 가지 기술 동인 모두의 기본 리소스는 데이터입니다. 이는 금융기관이 자신과 고객 모두를 위해 부가가치를 창출할 수 있는 기반입니다.

은행이 사용할 수 있는 데이터는 마스터 데이터(고객 데이터 및 사회 경제적 데이터 포함), 거래 데이터(예: 결제, 거래) 및 행동 데이터(예: 다양한 채널 간의 상호 작용)의 세 가지 주요 유형으로 나눌 수 있습니다.

다양한 (내부) 소스로부터 데이터를 수집하고 저장하는 적절한 IT 인프라와 데이터 관리 시스템을 설정하는 것이 어려운 경우가 많습니다. 이를 위해서는 충분히 많은 양의 컴퓨팅 성능이 필요합니다.

AI 연구로 인한 기술적 가능성의 도약은 수많은 새로운 혁신과 비즈니스 사례를 탄생시켰습니다.

이 프로세스를 추진하는 주요 요인은 딥 러닝 분야의 혁신, 사용 가능한 데이터의 양이 빠르게 증가하고 상대적으로 저렴한 컴퓨팅 성능(예: 클라우드 컴퓨팅을 통해)에 대한 액세스입니다.

많은 은행이 이미 하나 이상의 비즈니스 사례에서 AI를 사용하고 있으며 점점 더 많은 핀테크 기업도 이 방향으로 움직이고 있습니다.

다양한 금융 분야에서 큰 잠재력

데이터 기반 뱅킹을 적용하면 다양한 수단을 통해 은행의 성과를 향상할 수 있습니다.

자동화된 고객 온보딩 또는 잠재적으로 정치적으로 노출된 사람의 자동화된 심사와 같은 사용 사례는 금융 기관의 비용을 절감할 수 있습니다.

또한, 대출 비즈니스의 보다 정확한 기본 예측과 같은 데이터 기반 통찰력을 통해 은행 업무 위험을 최소화할 수 있습니다.

비용 및 위험 측면의 개선 외에도 데이터 기반 뱅킹은 수익 측면에서도 이점을 얻을 수 있습니다.

추천 시스템과 같은 구체적인 애플리케이션은 상향 판매 및 교차 판매, 높은 전환율, 고객 이탈 감소를 통해 금융 기관의 수익을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 고객은 개인화 및 고객 경험 개선을 통해 직접적인 혜택을 누리며 결과적으로 고객 만족도가 높아집니다.

모든 것은 올바른 태도의 문제이다

데이터 중심 뱅킹으로의 전환을 위한 기술 및 규제 프레임워크는 오늘날 이미 마련되어 있습니다. 그러나 사용 사례를 성공적으로 구현하려면 은행이 사고방식을 근본적으로 바꿔야 합니다.

규정 준수 사고방식이 지배적인 경우가 많으며, 이는 많은 상황에서 혁신을 방해하거나 적어도 지연시킵니다.

이러한 사고방식은 기업이 기존 법적 프레임워크 내에서 데이터 기반 뱅킹의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 하는 기술 및 데이터 친화적인 문화로 대체되어야 합니다.

이 글은 28페이지 분량의 글을 바탕으로 작성되었습니다. 백서 “데이터 기반 뱅킹”, Google Cloud, 스위스 추크 소재 금융 서비스 연구소, ti&m의 공동 작업으로 해당 주제에 대한 심층적인 탐구를 제공합니다.

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