BFSI 시장에서의 인공지능(AI) - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 구성 요소(솔루션, 서비스), 기술(머신 러닝, 자연 처리 언어, 컴퓨터 비전 등), 애플리케이션(백오피스, 고객 서비스, 재무 자문, 위험 관리 및 규정 준수 등), 지역 및 경쟁별로 세분화 2018-2028

BFSI 시장에서 글로벌 인공지능(AI)은 예측 기간 동안 강력한 속도로 성장할 것으로 예상됩니다.

AI 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석하여 신용 위험을 평가하고, 보험 계약을 인수하고, 대출 결정을 내릴 수 있습니다. 다양한 요인과 과거 데이터를 고려하여 AI 모델은 정확한 위험 평가를 제공하여 더 나은 의사 결정 프로세스로 이어집니다. AI 알고리즘은 고객 데이터와 행동을 분석하여 개인화된 뱅킹 경험을 제공합니다. 이러한 시스템은 맞춤형 투자 권장 사항을 제공하고, 적합한 금융 상품을 제안하며, 개인화된 오퍼와 할인을 제공할 수 있습니다. 로보 어드바이저는 AI와 머신 러닝을 활용하여 자동화된 투자 조언 및 포트폴리오 관리 서비스를 제공합니다. 이들은 알고리즘을 사용하여 투자자 프로필, 위험 허용도 및 시장 동향을 평가하여 고객을 위해 최적화된 투자 포트폴리오를 만듭니다. AI는 BFSI 기관이 준수 프로세스를 자동화하고 의심스러운 활동에 대한 거래를 모니터링하여 다양한 규정을 준수하도록 돕습니다. AI 기반 시스템은 방대한 양의 데이터를 분석하여 잠재적인 규정 준수 문제를 파악하고 관련 당국에 보고할 수 있습니다. AI 기반 분석 플랫폼은 방대한 양의 재무 데이터를 처리하고 분석하여 귀중한 통찰력과 추세를 추출합니다. 이러한 통찰력은 정보에 입각한 비즈니스 의사 결정, 운영 최적화 및 새로운 기회 파악에 도움이 됩니다.

AI 알고리즘과 머신 러닝 모델은 알고리즘 거래에 사용되어 빠르고 정확한 거래 실행을 가능하게 합니다. 이러한 시스템은 시장 데이터를 분석하고 패턴을 식별하며 거래를 자동으로 실행하여 효율성을 개선하고 인적 오류를 줄일 수 있습니다. AI는 BFSI 부문에서 사이버 보안 조치를 강화하는 데 중요한 역할을 합니다. 머신 러닝 알고리즘은 실시간으로 사이버 보안 위협을 탐지하고 대응하여 데이터 침해, 신원 도용 및 민감한 정보에 대한 무단 액세스를 방지할 수 있습니다. AI와 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 데이터 입력, 문서 처리 및 고객 온보딩과 같은 반복적이고 수동적인 작업을 자동화하는 데 사용됩니다. 이는 운영 효율성 증가, 비용 절감 및 고객 경험 개선으로 이어집니다.

BFSI에서 AI를 구현하면 업계에 혁명을 일으켜 고객 경험 개선, 위험 관리 강화, 비용 절감 및 운영 효율성 향상을 제공할 수 있는 잠재력이 있습니다. 그러나 윤리적 고려 사항, 데이터 개인 정보 보호 문제를 해결하고 적절한 규제 및 감독을 보장하여 이 부문에서 AI의 모든 이점을 활용하는 것이 필수적입니다.

BFSI 부문 전체에서 AI 솔루션 도입을 강화하기 위한 금융 서비스의 디지털화

금융 서비스의 디지털화는 BFSI 부문 전체에서 AI 솔루션의 채택 및 활용을 촉진하는 데 중요한 역할을 했습니다. 디지털화로 인해 BFSI 부문에서 방대한 양의 데이터가 생성되었습니다. 여기에는 고객 거래 데이터, 시장 데이터, 소셜 미디어 상호 작용 등이 포함됩니다. AI 알고리즘은 예측 기능을 훈련하고 개선하기 위해 상당한 양의 정보가 필요하기 때문에 빅데이터에서 번창합니다. 이러한 데이터 세트의 가용성으로 인해 BFSI에서 AI 솔루션의 개발 및 배포가 가속화되었습니다. 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 BFSI 조직은 방대한 양의 데이터를 처리하고 저장하기 위한 확장 가능하고 비용 효율적인 인프라를 제공받게 되었습니다. AI 알고리즘은 종종 상당한 컴퓨팅 파워가 필요하며, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 이러한 알고리즘을 효율적으로 훈련하고 실행하는 데 필요한 리소스를 제공합니다. 클라우드의 확장성과 유연성 덕분에 BFSI 기관은 하드웨어와 인프라에 대한 상당한 사전 투자 없이도 AI 솔루션을 구현하기가 더 쉬워졌습니다.

디지털화로 인해 고급 분석 기능을 금융 시스템에 통합할 수 있었습니다. 기존의 데이터 분석 방법은 복잡하고 비정형적인 데이터 세트에서 의미 있는 통찰력을 추출하는 능력이 제한되었습니다. 그러나 머신 러닝 및 자연어 처리와 같은 AI 기술은 이제 데이터를 보다 포괄적으로 분석하여 숨겨진 패턴과 관계를 발견할 수 있습니다. 이를 통해 위험 평가, 사기 탐지, 고객 행동 분석과 같은 분야에서 AI 기반 솔루션에 대한 새로운 기회가 열렸습니다. 디지털화는 BFSI 부문에서 고객의 기대치를 바꾸어 놓았습니다. 이제 고객은 다양한 채널에서 개인화되고 원활하며 편리한 경험을 요구합니다. 챗봇, 가상 비서, 추천 엔진과 같은 AI 기반 기술을 통해 BFSI 조직은 대규모로 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 이러한 기술은 데이터와 AI 알고리즘을 활용하여 고객 선호도를 파악하고 실시간 지원을 제공하며 맞춤형 추천을 제공합니다. BFSI 기관은 이러한 변화하는 고객 기대에 부응함으로써 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다. 디지털화는 BFSI에서 프로세스 자동화 및 최적화를 위한 길을 열었습니다.

디지털화는 AI 기반 자동화 솔루션을 구현하는 데 필요한 기반을 제공하여 BFSI 조직이 상당한 비용 절감과 운영 개선을 달성할 수 있도록 합니다. AI 기술은 모바일 뱅킹 앱과 온라인 플랫폼에 원활하게 통합되어 개인화된 뱅킹, 추천, 사기 탐지 알림 및 예산 지원을 제공합니다. 이러한 AI 기반 기능은 사용자 경험을 향상시키고, 금융 지식을 증진하며, 고객이 재정을 보다 효과적으로 관리할 수 있도록 합니다. 금융 서비스의 디지털화는 BFSI 부문 전체에서 AI 솔루션의 성장과 채택을 위한 토대를 마련했습니다. 빅데이터, 고급 분석, 클라우드 컴퓨팅, 고객 중심 디지털 플랫폼의 조합은 BFSI 조직이 AI 기반 기술을 도입하는 데 필요한 인프라, 리소스, 인센티브를 제공했습니다.

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BFSI 부문은 개인 및 금융 데이터를 포함한 민감한 고객 정보를 다룹니다. AI 애플리케이션을 통해 이러한 데이터를 수집, 저장, 처리하면 개인 정보 보호 및 무단 액세스 또는 오용 가능성에 대한 우려가 발생합니다. 강력한 데이터 개인 정보 보호 조치를 보장하고 GDPR 또는 CCPA와 같은 규정을 준수하며 견고한 암호화 및 액세스 제어 메커니즘을 구현하는 것이 이러한 우려를 해결하는 데 중요합니다. 금융 서비스의 디지털화와 AI 시스템에 대한 의존도 증가는 사이버 공격의 새로운 경로를 만듭니다. 악의적인 행위자는 AI 알고리즘, 데이터 저장소 또는 통신 채널을 표적으로 삼아 무단 액세스를 얻거나 데이터를 조작하거나 운영을 방해할 수 있습니다. 침입 탐지 시스템, 암호화 프로토콜, 정기적인 보안 감사를 포함한 강력한 사이버 보안 조치는 이러한 위험을 완화하는 데 필수적입니다. BFSI의 AI 시스템은 의사 결정과 예측을 위해 과거 데이터에 크게 의존합니다. 과거 데이터가 인종이나 성적 편견과 같은 편견을 반영하는 경우 AI 알고리즘은 의도치 않게 이러한 편견을 영속시키고 특정 개인이나 그룹을 차별할 수 있습니다. AI 시스템에서 공정성을 보장하고 편견을 완화하는 것은 신중한 데이터 큐레이션, 알고리즘 설계 및 지속적인 모니터링이 필요한 중요한 문제입니다. 딥 러닝 신경망과 같은 일부 AI 알고리즘은 복잡하고 불투명하여 어려울 수 있습니다. BFSI 부문은 KYC(고객을 아십시오), AML(자금 세탁 방지), PSD(지불 서비스 지침)와 같은 엄격한 규정 및 준수 요구 사항에 따라 운영됩니다. 이러한 규정을 준수하면서 AI 솔루션을 구현하는 것은 복잡할 수 있습니다.

BFSI 부문의 여러 회사가 적극적으로 AI 솔루션을 개발하고 구현하고 있습니다.

• JPMorganChase는 다양한 사업 영역을 강화하기 위해 AI 기술에 막대한 투자를 해왔습니다. 그들은 법률 문서 검토를 자동화하여 상당한 시간과 리소스를 절약하는 AI 시스템인 COIN(Contract Intelligence)을 개발했습니다. JPMorgan Chase는 사기 탐지, 위험 관리 및 고객 서비스 애플리케이션에 AI를 활용합니다.
• Bankof America는 운영의 다양한 측면에서 AI를 활용하고 있습니다. 그들은 Erica라는 AI 기반 가상 비서를 개발했는데, 이 비서는 고객의 금융 질문을 지원하고 개인화된 추천을 제공합니다. Bank of America는 사기 탐지, 고객 감정 분석 및 투자 추천에 AI를 사용합니다.
• Citigroup은 고객 경험과 운영 효율성을 개선하기 위해 AI 애플리케이션을 모색하고 있습니다. 그들은 고객 지원을 위해 챗봇과 가상 비서를 구현하고 신용 위험 평가 및 사기 탐지를 위한 AI 모델을 개발했습니다. Citigroup은 거래 및 투자 전략에 AI 알고리즘을 사용합니다.

이러한 회사와 다른 회사가 AI 기술을 지속적으로 개발하고 구현하는 것은 BFSI 산업에서 AI의 중요성이 커지고 있음을 강조합니다.

시장 세분화

BFSI 시장의 글로벌 인공 지능(AI)은 구성 요소, 기술, 애플리케이션 및 지역으로 세분화할 수 있습니다. 구성 요소를 기준으로 시장은 솔루션과 서비스로 세분화할 수 있습니다. 기술별로 시장은 머신 러닝, 자연 처리 언어, 컴퓨터 비전 등으로 세분화할 수 있습니다. 응용 프로그램별로 시장은 백오피스, 고객 서비스, 재무 자문, 위험 관리 및 규정 준수, 기타로 세분화할 수 있습니다.

시장 참여자