금융의 미래: 새로운 기술을 활용하여 과제 해결

지난 몇 년 동안 금융 산업은 상당한 비즈니스 모델과 운영 변화를 경험했습니다. 수익성이 최우선 과제인 반면, 인플레이션, 자연재해, 금리 변화 등 글로벌 과제가 계속해서 대두되고 있습니다. 인공지능, 머신러닝, 데이터 관리 기술의 급속한 발전은 위험이 더 큰 산업에서 가속화되고 있습니다.
금융 기관은 데이터에 크게 의존하지만, 시장 상황의 변화로 인해 데이터의 보안이 약화되고, 인플레이션, 자연재해, 국가 금리 변화도 우려를 낳고 있습니다. 이러한 맥락에서 위험에 매우 민감한 이 산업은 보안과 운영 효율성을 유지하면서 중요한 변화에 적시에 대응할 수 있도록 뛰어난 인공 지능, 기계 학습 및 데이터 관리 기능을 제공하는 시스템과 기술로 빠르게 전환하고 있습니다.
금융 기관은 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 기술을 활용하고 있습니다. 금융 서비스를 제공하는 회사는 팬데믹 이후 경기 침체 이후 이익이 증가했습니다. Aberdeen Strategy & Research에 따르면 비보험 금융 서비스는 2024년부터 최소 15%의 순이익률을 기록할 것으로 예상됩니다. 그러나 원자재 부족, 환경재난, 공급망 차질 등 글로벌 이슈로 인해 인플레이션이 예상보다 오래 지속되면서 구매율과 신용율에 영향을 미쳐 비용이 증가하고 있습니다.
주로 인플레이션으로 인해 금리가 치솟으면서 업계의 불안정성이 커지면서 변동성이 가중되었습니다. 상승하는 미국 금리 데이터(차트에 표시)는 위험에 매우 민감한 이 산업에 어려움을 초래하는 점점 더 불안정해지는 상황을 보여줍니다. 이러한 복잡성으로 인해 금융 기관에서는 일상적인 운영에 대한 예측, 분석 및 계획을 위한 시스템을 최적화하는 것이 필수적입니다. 데이터 관리, 인공 지능 및 기계 학습은 이 분야에서 탁월한 도구를 제공하는 것으로 점점 더 인식되고 있습니다.
점점 더 복잡해지는 환경에 직면한 대규모 금융 기관은 특히 기업 전체에 걸친 인수 합병의 단편적인 특성으로 인해 운영에 대한 완전한 시각을 얻는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 서로 다른 시스템과 데이터 모델로 인해 일상적인 운영에 대한 통합된 보기를 얻기가 어렵습니다. 또한 비즈니스 유형, 소비자 및 운영 위치에 따라 조직이 자신의 단점을 이해하고 최적의 목표를 설정하는 것을 어렵게 만듭니다.
Aberdeen Strategy & Research에 따르면 금융 조직의 약 30%가 시장에서의 조직 이미지, 데이터 유지 관리 및 보안을 주요 관심사로 간주합니다. 다른 주요 우려 사항으로는 정보의 복잡성과 양, 전문 인재 부족, 공급망 중단 등이 있습니다. 이 경우 고객 서비스 및 유지, 애플리케이션 현대화, 인프라 및 기술에 노력이 집중됩니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 금융 기관은 효율성을 향상하고 비용을 절감하기 위해 노력하고 있습니다. 효율성 극대화와 비용 절감을 통한 K-12 교육이 그 예입니다. 클라우드는 이러한 요구 사항을 지원하는 매력적인 옵션인 것 같습니다.
Aberdeen Strategy & Resea에 따르면RCH 데이터에 따르면 금융 회사의 38% 이상이 운영에 클라우드, 관리형 서비스, 기타 인공 시스템을 포함한 여러 시스템을 사용하고 있습니다. 10% 이상이 20개 이상의 시스템 버전을 사용하므로 데이터 확산이 주요 과제입니다. 모범 사례를 구현하는 것은 중요한 노력이며 데이터 액세스 및 공유가 어려워집니다. 그러나 이러한 솔루션을 배포하면 운영 능력이 크게 향상되는 것을 확인할 수 있습니다(그림 참조).
이러한 배포에 투자하는 기업은 수익성 향상, 의사 결정 속도 향상, 투자 수익 측면에서 개선된 결과를 보고합니다. 클라우드 배포는 호스팅 배포 및 기타 대안에 비해 더 나은 결과를 보여줍니다. 이는 시스템의 중앙 집중화 및 통합으로 인해 데이터 확산 문제가 줄어들 수 있기 때문입니다.
인공지능이 주목을 받고 있습니다. Aberdeen Strategy & Research의 조사에 따르면, 인공지능 솔루션 도입으로 금융회사의 효율성과 고객 관계가 50% 이상 향상되었습니다. 사이버 보안과 관련하여 AI는 민감한 금융 데이터에 대한 명확한 선호도를 보여주었으며 가까운 미래에도 이 분야의 채택을 계속 촉진할 것으로 예상됩니다.
인공 지능의 주요 응용 프로그램에는 데이터 분석과 관련된 비즈니스 분석(설명, 예측 및 처방 분석)이 포함됩니다. 그러나 새로운 기술과 도구가 등장하고 변화함에 따라 AI에 대한 모범 사례도 마찬가지입니다. 인공 지능, 기계 학습 및 데이터 관리에 대한 모범 사례에는 다음이 포함됩니다. 목표를 명확하게 설정하고 해당 목표를 사용하여 기술 공급업체로부터 서비스 및 온라인 지원을 구하고 최신 동향과 기술 개발을 주시하여 앞서 나가십시오. 곡선을 만들고 위험을 줄입니다.
금융회사는 기술과 시장경쟁의 잦은 변화에 직면해 있습니다. 이러한 복잡성을 해결하기 위해 클라우드 배포는 부분적인 솔루션입니다. 인공 지능과 기계 학습을 결합하면 조직은 원하는 결과를 달성하기 위해 무기고를 더 잘 맞춤화할 수 있습니다. 그렇다면 신흥 기술을 통해 추가적인 이점을 얻을 수 있는 다른 방법은 무엇입니까? Facebook, X 및 LinkedIn에서 여러분의 생각을 공유해 주세요. 우리는 당신의 의견을 듣고 싶습니다!                  
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