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Trend Insight

2019.05.21

인공지능(AI)이 바꾼 금융

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인터넷전문은행, 핀테크, 블록체인, RPA, AI-ARS, 챗봇…

최근 금융산업이 얼마나 빠르게 변화하고 있는지를 잘 보여주는 단어들이다. 그 동안 미국, 유럽 등을 중심으로 진행되어 온 디지털 전환(Digital Transformation)은 최근 한국은 물론, 중국, 일본 등을 중심으로 확대되고 있다.

18 high tech innovation technology (출처=gettyimagesbank.com)

18 high tech innovation technology (출처=gettyimagesbank.com)

전세계는 지금 AI 열풍

디지털 전환은 IT 산업과 금융 산업이 결합이 빨라지고, 이 둘의 경계가 모호해지면서 수많은 변화를 만들어 내고 있다. 이 중 ‘AI(Artificial Intelligence, 인공지능)’와 블록체인(Block Chain)은 PC 산업 및 통신 산업의 발전으로 슈퍼 컴퓨터의 성능이 크게 높아지고, 분석 대상 데이터 양의 증가하고 분석 능력이 발전하면서 활용도가 크게 높아지고 있다.

글로벌 리서치사인 IDC와 시티리서치의 발표를 보면 금융권의 AI 투자는 타업권을 압도한다. 기존 AI에 대한 투자가 높았던 IT, 통신 산업이상으로 고객 접점 및 대고객 서비스가 많은 금융사들에서 AI 도입을 크게 늘이고 있는 것이다.

산업별 AI 서비스 지출액(출처=IDC, Citi Research, 단위: 백만 달러)
산업 구분 2019년 2016년
통신 300 50
교육 450 100
유틸리티 500 100
운송 700 200
정부 1,000 500
제조 4,000 900
소매 5,000 1,100
헬스케어 5,300 900
금융 8,150 2,100
기타 5,150 1,000

산업별 AI 서비스 지출액 (출처=IDC, Citi Research, 단위: 백만 달러)

AI 시장에 대한 주도권은 대형 IT 기업들이 쥐고 있다. 글로벌 AI 시장은 아마존, 구글, 애플, IBM, 페이스북, 바이두, 디디, 텐센트 등 글로벌 IT 기업들의 각축장이 되었으며, 한국 또한 네이버, 카카오, SK텔레콤 등 대형 IT 기업을 중심으로 시장이 형성되었다.

이런 상황에서 금융사들은 챗봇 및 ARS, 고객의 소비 패턴 분석, 금융사기 모니터링 등 다양한 영역에 AI를 도입해 고객 서비스를 정교화하고 생산성을 높이기 위해 노력하고 있다.

글로벌 금융사들의 AI 도입 사례 (출처=Citi Research)
구분 AI 활용 사례 도입 금융사 효과
고객관리 챗봇, 디지털 에이전트 DBS, USAA, HSBC, BoA, CMB,
Capital One
하루 1백만건 이상의 고객 문의 처리,
시간 80% 이상 단축
고객 맞춤 추천 DBS, Chase, RBS, BBVA, DB,
Capital One
응답률 2~3배 개선, 수익 2~30% 증가
얼굴, 목소리, 행동 등 디지털 ID Barclays, WellsFargo, HSBC, USAA,
WestPac, Capital One
금융사기 8~90% 감축
신원조회 비용 50% 이상 절감
자동화된 투자자문 USAA, Capital One, BoA,
Betterment, Wealthfront
어드바이저당 고객수 2배 이상 증가
80% 비용 절감
업무 운영 RPA
(로봇프로세스자동화)
Wells Fargo, Chase, ICICI, Danke
Bank, JPMorgan, BoA, DBS
운영비용 40% 이상 절감
리스크,
컴플라이언스
금융사기 모니터링 Visa, Mastercard, Stripe,
JPMorgan, Nordea Bank
금융사기에서 긍정오류 6~80% 감축
머신러닝을 활용한 보안 강화 Capital One, Barclays 감지시간 30% 이상 단축

글로벌 금융사들의 AI 도입 사례 (출처=Citi Research)

출처:gettyimagesbank.com

출처=gettyimagesbank.com

고객들도 변하고 있다. 기존 금융사 지점에 방문해 금융 업무를 보는 것에 익숙했던 고객들은 모바일의 발전에 힘입어 점차 애플리케이션(App)을 통한 금융 거래로 이용 패턴을 바꾸고 있다. 고객들의 변화는 금융사들의 AI 도입을 더욱 가속화 시켰다. JP모건, 캐피탈원, 웰스파고, 비자, 마스터카드 등 수많은 금융사들은 AI를 활용해 고객관리, 업무 운영, 리스크 및 컴플라이언스를 강화하고 있다. 캐피탈원은 아마존과 협업해 아마존의 스마트스피커 ‘아마존에코(Amazon Echo)’에 계좌 연동 기능을 추가하기까지 했다. 또, 구글은 ‘구글 어시스턴스(Google Assistant)’의 금융 및 결제 등 기능을 더욱 강화하기 위해 스마트 스피커에 화면을 탑재시켜 출시했으며, 이를 통해 고객 반응(Interaction)을 파악하기 시작했다. AI는 이처럼 각양각색의 방법으로 발전하면서 기존 직원들을 조금 더 고부가 업무에 투입시키고 운영 비용도 절감할 수 있는 새로운 방법으로 떠올랐다.

이제 발걸음 떼고 있는 한국 금융사들의 AI, 현대카드 돋보여

세계적인 흐름에서 한국도 예외는 아니다. 미래창조과학부는 한국의 AI 시장이 엄청나게 확대되고 있다고 발표하며, 2016년 5조 4000억원이었던 AI 시장 규모가 2020년 11조 1000억원까지 확대될 것이라고 전망했다. 기업들의 AI 도입은 업종을 가리지 않는다. SK텔레콤, KT 등 이동통신사 및 네이버, 카카오 등 포털사들을 중심으로 시작된 스마트 스피커 열풍에 이어 길병원, 건양대병원, 부산대병원 등 유명 종합병원은 헬스케어 분야에 IBM 왓슨을 도입하기 시작했다. 또, 이달에는 서울대학교에서 AI위원회를 구성하는 등 학계의 움직임도 빨라지고 있다.

한국 금융사들도 앞장서 AI 도입에 나서고 있다. 금융감독원의 조사 결과, 조사 대상 108개 금융사 중 65.7%에 달하는 71개사가 디지털 전환을 활발하게 추진하고 있다고 밝혔다. 이 기업들은 올해 총 164건의 디지털 전환 사업을 계획하고 있고 이를 위해 5845억원의 예산을 배정했다고 조사에 응답했다. 한 회사당 디지털 전환에만 82억원의 예산을 배정한 셈이다. 사업 내용은 AI 서비스 도입 확대가 가장 많았으며, RPA를 통한 업무 프로세스 자동화, 빅데이터 플랫폼 구축 등의 사업도 많은 기업에서 추진하고 있다고 답했다.

국내 금융사들의 AI 도입 중 가장 활발한 분야는 AI 은행원, AI 상담원이다. 시중 은행들은 AI 은행원을 도입해 단순 계좌 조회나 송금 등의 단순 업무에서 한걸음 더 나아가 대출 연장, 이자 상환 등 상담원이 전담하던 업무까지 일부 전환해 고객 편의성을 높이는 등 성과를 내고 있다.

카드사 중에서는 현대카드가 돋보인다. 현대카드는 다른 금융사보다 상담업무 AI에 대한 투자를 빠르게 시작해 데이터를 활용한 서비스 인프라를 구축했다. 지난 4월에는 국내 카드업계 최초로 AI-ARS(인공지능 자동응답서비스)를 고객 대상의 서비스에 도입했다. 일반적인 ARS는 안내 음성을 듣고 고객이 원하는 정보를 청취하거나 고객센터 상담원을 연결해 상담 서비스를 진행하지만, 현대카드 AI-ARS를 통하면 대기 시간 없이 인공지능 상담원이 즉시 상담을 진행해 빠르고 편리하다.

이를 통해 현대카드 인공지능 상담원은 최대 100명의 고객까지 동시 처리가 가능해, 현재 일평균 3000콜 가량을 AI-ARS가 응대 중이다. 인공지능 상담원은 향후 월평균 150만건에 이르는 상담 건 중 최대 30%까지 응대할 것으로 예상된다. 현대카드는 AI-ARS 도입 이후 AI상담에 대한 고객 수용도를 높이는데 집중해, AI상담 중 상담원 요청율을 초기 12%에서 7%로 낮추었다.

현대카드 직원들이 AI-ARS 서비스를 점검하고 있다.(출처=현대카드∙현대캐피탈 뉴스룸)

현대카드 직원들이 AI-ARS 서비스를 점검하고 있다.
(출처=현대카드∙현대캐피탈 뉴스룸)

현대카드 김범식 AI서비스팀장은 “고객들은 원하는 서비스를 더욱 빠르고 편리하게 이용할 수 있다는 점에서 만족하고 있으며, 상담원들은 초급적인 단순 업무에서 벗어나 더 심도 있는 상담 및 사람이 직접 처리해야 하는 업무에 집중할 수 있도록 해 윈윈효과가 나타나고 있다”라며 “먼저 도입한 금융사들에서 효과가 나타나면서 그동안 관심이 없던 금융사들도 도입을 검토하는 것으로 파악하고 있다”라고 밝혔다.

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