디지털 전환과 AI 혁신으로 은행 산업이 새로운 시대로 진입

빠르게 발전하는 기술과 진화하는 규제 환경으로 인해 은행 기관이 경쟁력을 유지하고 규정을 준수해야 하는 필요성이 그 어느 때보다 시급해졌습니다. 이는 주로 현재의 경기 침체와 운영 비용 상승으로 인해 은행에 새로운 압력을 가하고 있습니다

최근 몇 년 동안 다양한 과제에 대응하여 은행 업계는 두 가지 영역에서 기하급수적인 성장을 달성했습니다. 고객에 초점을 맞춘 라이프스타일 은행 특정 그룹의 사람들에게 서비스를 제공하는 틈새 디지털 은행입니다. 이러한 변화의 시대에 은행이 어려움을 극복하고 수익성을 유지하려면 적응과 혁신이 핵심입니다. 그렇다면 이 새로운 변화의 시대를 주도하는 것은 무엇입니까?

AI의 힘 활용

은행은 사기에 맞서 싸우고, 변화하는 고객 요구에 대응하며, 더 작고 민첩한 핀테크 경쟁업체를 물리치기 위해 점점 더 AI의 힘을 활용하고 있습니다. 2025년까지 은행 업계는 AI를 기존 시스템에 내장하는 데 추가로 310억 달러를 지출할 것입니다. 이는 AI 기술이 은행 업계에 얼마나 필수적인지 보여줍니다.

예를 들어, 지능형 문서 처리 솔루션을 통해 스트리밍되는 고급 AI 알고리즘, 대규모 언어 모델 및 고객 ML 모델의 사용은 은행이 "다크 데이터"를 더 잘 활용하고 구조화되지 않은 데이터에서 가치를 도출하는 데 도움이 될 것입니다. 이전에 식별되지 않은 데이터 포인트와 오류를 발견하고, 사기 탐지를 강화하고, 고객 서비스를 개선하고, 특정 고객 요구 사항에 맞게 제품을 맞춤화할 수 있습니다.

은행은 현재 AI 기반 문서 처리 솔루션을 사기 탐지 시스템에 통합하고 있습니다. 은행 시스템은 대규모 언어 모델과 고급 기계 학습 모델을 활용하여 거래 데이터를 자동으로 분석하고, 의심스러운 패턴을 식별하고, 잠재적인 사기를 실시간으로 감지함으로써 사기 행위를 방지하는 은행의 능력을 향상시키고 은행의 안전과 보안을 보장할 수 있습니다. Security

AI 기술은 챗봇과 가상 비서에 널리 사용되었으며 이러한 기술은 공정성을 보장하고 편견을 줄이기 위해 엄격한 테스트를 거쳐야 합니다. 개인화되고 공정한 고객 지원을 제공하는 지능형 대화 에이전트의 능력을 통해 은행은 모든 고객에게 탁월한 서비스를 제공하고 AI 전략이 미래 지향적임을 보장할 수 있습니다.

그러나 이러한 혁신을 성공적으로 활용하려면 은행은 포괄적인 엔터프라이즈 기반 시스템을 구축해야 합니다. 광범위한 데이터 전략. 여기서는 더 많은 은행이 이를 수용하고 있습니다. 이는 특정 비즈니스 도메인별로 데이터를 구성하는 분산형 데이터 아키텍처를 의미합니다. 데이터 소유권은 단일 팀이 중앙에 저장하고 소유하는 것이 아니라 각자 자신의 데이터 도메인을 담당하는 여러 팀에 분산되어 조직 전체의 데이터에 더 쉽게 접근하고 가치를 높일 수 있습니다.

보기 힘든 Z세대 유치

소비자의 요구가 변화하고 있으며 이는 은행의 우선순위에 영향을 미치고 있습니다.

이를 위해 은행은 빠르게 움직이고 있습니다. 일부 전통적인 은행은 금융 서비스와 같은 핀테크 서비스를 내장하기 시작했습니다. 이는 금융 기관이 제3자 제공업체에 플랫폼을 개방하여 고객에게 은행 서비스를 제공할 수 있음을 의미합니다. 지금 구매하고 나중에 지불하는 플랫폼과 유사한 솔루션은 Z 세대 소비자들 사이에서 여전히 인기가 있습니다.

임베디드 핀테크는 단순한 트렌드 그 이상이며 융합과 혁신의 시대를 대표합니다. 그러나 그에 수반되는 많은 이점이 있습니다. 또한 특히 데이터 보안 및 소비자 보호 측면에서 상당한 위험이 따르므로 이러한 플랫폼으로 전환하려면 규정을 준수하는 원활한 전환이 필요합니다.

데이터 기반 전략 수립

데이터 전략 수립에는 사용 사례 찾기, 기존 제약 사항 해결, 현재 및 미래 요구 사항을 지원하는 기능에 대한 투자가 포함됩니다. 예를 들어 지능형 문서 처리 및 콘텐츠 서비스 플랫폼은 은행이 통찰력을 도출하는 데 도움이 될 수 있습니다. 방대한 양의 고객 및 재무 데이터에서 비즈니스로부터 귀중한 통찰력을 추출하고 프로세스를 자동화 및 간소화하여 수동 입력을 줄이고 처리 속도를 높이며 직관적인 대시보드를 통해 운영 통찰력에 대한 포괄적인 보기를 제공합니다.

협력과 통합도 성공의 열쇠입니다. 데이터 활용은 장기적인 경쟁력에 매우 중요하며 고객에게 맞춤형 금융 솔루션을 제공하려면 민첩성과 제3자와의 협력이 필요합니다. 클라우드 제공업체, 핀테크 제공업체 또는 신뢰할 수 있는 기술 파트너 등 전문가와 협력하면 혁신의 이점을 보다 효율적으로 활용하고 투자 수익을 더 빠르게 달성하며 은행이 원하는 비즈니스 결과를 쉽게 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

은행 규제 기준은 계속해서 자주 변경됩니다. 이러한 기준은 탐색하기 어려울 수 있고 시행하기가 더욱 어려울 수 있습니다. 그러나 이러한 변화하는 환경에서 성공하려면 은행은 새로운 기술에 적응하고 프로세스와 제품을 혁신할 준비가 되어 있어야 합니다.

디지털 혁신 추구는 단순한 선택이 아니라 비즈니스 필수입니다. 가장 중요한 것은 은행이 현재와 미래의 금융 여정에서 고객에게 힘을 실어주기 위해 혁신적인 데이터 관행을 수용할 준비가 되어 있어야 한다는 것입니다.

궁극적으로 현재 경제 상황에서는 안정성과 회복력의 필요성이 혁신과 병행될 필요는 없습니다. 분쟁, 안정에 투자하고 신뢰할 수 있는 조직과 협력하는 것이 전 세계 모든 은행의 기본 원칙이 될 것입니다.

데이터 그리드 설명: 데이터 그리드의 개념을 소개하지만, 독자가 익숙하다는 전제 하에 간단한 한 줄 설명을 통해 일반 시청자가 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

Z세대에 관한 섹션에 다음 문장이 있습니다. "옛날 옛적에 기성세대가 트렌드와 습관을 주도했습니다..." 이는 다양한 방식으로 해석될 수 있습니다. 어떤 세대가 기성세대를 지칭하는지 지정하는 것을 고려해 보세요. 또는 "역사적으로 이전 세대가 추세와 습관을 설정했습니다..."와 같이 바꿔 표현했습니다.

위 내용은 디지털 전환과 AI 혁신으로 은행 산업이 새로운 시대로 진입의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!