AI 기술에 기반한 솔루션을 사용하여 사기 및 금융범죄, 리스크 관리, 고객 경험과 관련된 은행 업계의 까다로운 과제들을 해결해 보세요.

머신 러닝, 대규모 언어 모델(LLM), 에이전틱 AI와 같은 AI 솔루션을 개별적으로 또는 조합하여 적용할 경우, 사기와 금융 범죄 탐지 및 대응과 관련한 은행의 역량을 크게 가속화하고 확대하며 최적화하는 것이 가능합니다. 이러한 기술들은 사고에 대한 관리 및 완화를 개선하고, 사기 규칙 및 모델의 상태와 성능을 더욱 빠르게 평가하며, 자금세탁방지(AML) 규정 및 고객확인(KYC) 준수를 강화하고, 보다 명확한 커뮤니케이션과 빠른 사고 해결을 통해 고객 경험을 개선할 수 있도록 지원해 드립니다.

이 솔루션이 제공하는 가치:

• 성과 개선
• 사기 탐지 및 예방
• 규제 준수

이 솔루션에 적용된 AI 기술의 특징:

• 머신러닝
• LLM
• 에이전틱 AI

AI 활용의 장점:

• 정형 및 비정형 데이터 분석을 통해 최근의 신종 위협을 탐지
• 기존 사기 규칙 및 모델의 성능과 무결성을 평가
• 실시간 데이터를 기반으로 규칙 생성 및 모델 튜닝 작업을 자동화
• KYC 및 고객 온보딩 워크플로우를 간소화하고 자동화
• 사고 대응 및 해결 업무를 조정
• 고객 커뮤니케이션 및 불만 해결 업무를 개선
• 투명하고 감사 가능한 프로세스를 통해 규제 컴플라이언스를 지원

AI 모델이 제공하는 기능:

• 실시간으로 이루어지는 이상 징후 및 패턴 탐지
• 플래그 지정된 거래와 경보에 대한 빠른 심사 및 검토
• 사기 모델 성능을 평가하기 위해 지속적으로 수행되는 경보 분석
• 사례 해결 또는 에스컬레이션 워크플로우의 자동화
• 지속적인 모델 모니터링 및 규칙의 동적 개선
• 고객 온보딩 시 AI를 활용한 서류 검토 및 신용 위험 평가
• 향상된 반응형의 고객 커뮤니케이션
• 완벽한 감사 가능성 및 보고 기능이 제공되는 투명하고 추적 가능한 의사결정

은행이 머신 러닝, 대규모 언어 모델(LLM), 에이전틱 AI와 같은 AI 솔루션을 개별적으로 또는 조합하여 적용할 경우, 신용 위험 판정의 정확성, 속도 및 일관성을 크게 향상시키는 것이 가능합니다. 이러한 기술들은 보다 정확한 리스크 평가를 뒷받침하고, 실시간의 신용 결정을 가능하게 하며, 수동 작업 소요를 줄여주고, 컴플라이언스와 고객 경험을 모두 개선해 줍니다. 금융 기관은 향상된 데이터 활용과 지능형 자동화를 통해 각종 신용 정책을 최적화하고, 포트폴리오 성과를 개선하며, 대출에 대한 접근성을 높이는 동시에 리스크를 효과적으로 관리할 수 있습니다.

이 솔루션에 적용된 AI 기술의 특징:

• 머신러닝
• LLM(사용 사례에 따라 적용)
• 에이전틱 AI(신규 개발 기회)
• NLP
• 설명 가능한 AI

AI 활용의 장점: 

• 정형 및 비정형 데이터를 사용하여 대출자의 신용도를 평가
• 동적인 리스크 모델을 기반으로 신용 평가 및 대출 결정을 자동화
• 신용도 악화 및 포트폴리오 리스크의 조기 징후를 파악
• 고객 온보딩 및 대출 승인 워크플로우 간소화
• 실시간 신용 한도 조정 및 여신 금리 결정 지원
• 대출 결정의 일관성 및 투명도 개선
• 설명 가능하고 감사 가능한 모델을 통한 규제 컴플라이언스 강화

AI 모델이 제공하는 기능:

• 포괄적인 입력 데이터를 기반으로 이루어지는 실시간 신용 평가 및 판정
• 성과 데이터와 시장 신호를 활용하여 동적으로 이루어지는 모델 업데이트
• 고위험 계정에 대한 조기 경고 지표 및 모니터링
• 소득, 신원 및 신용도 확인을 위한 서류 분석 자동화
• 지능형 워크플로우를 통한 예외 처리 및 정책 재정의
• 규제 기관과 고객을 위한 명확한 근거를 바탕으로 투명하게 이루어지는 신용 결정
• 더 빠른 승인과 맞춤형 제안을 통한 고객 참여도 향상
• 피드백 루프 및 성과 추적을 통한 리스크 모델의 지속적인 개선

머신 러닝 모델 문서화를 자동화하면 수작업 소요를 줄이고, 일관성을 높이며, 모델 라이프사이클 전반에서 업데이트 사항을 정확하게 반영할 수 있게 됩니다. 이러한 접근법은 감사 절차를 간소화하는 동시에 모든 모델 변경사항을 표준화되고 추적 가능한 형식으로 기록함으로써 거버넌스를 강화하고, 투명도를 개선하며, 규제 컴플라이언스를 지원해 드립니다.

이 솔루션에 적용된 AI 기술의 특징:

• 머신러닝
• LLM(사용 사례에 따라 적용)
• 생성형 AI
• 에이전틱 AI(신규 개발 기회)
• NLP
• 설명 가능한 AI

AI 활용의 장점: 

• 모델 라이프사이클의 각 단계와 관련된 서류를 자동으로 생성
• 각종 데이터 소스, 피처 및 파라미터를 포함한 모델의 변경사항을 추적 및 로깅
• 모델 동작, 성능 및 유효성 검사의 결과에 대한 체계적인 요약을 작성
• 검색이 용이하고 설명 가능한 형태의 문서화를 통해 더 빠른 감사 및 규제 검토를 지원
• 실시간 업데이트 및 피드백 루프를 통해 모델 모니터링을 개선
• 검토자와 리스크 팀을 위한 대화형 대시보드 및 시각적 보고서 기능 제공
• 모델 배포 전반에 걸쳐 버전 관리를 유지하고 버전 불일치를 감소

AI 모델이 제공하는 기능:

• 모델 변경 및 의사결정에 대해 일관되고 실시간으로 이루어지는 감사 추적
• 버전 업데이트, 데이터 계보 및 메타데이터에 대한 자동 추적
• 목표 중심으로 자동화된 문서화의 오케스트레이션
• 모델 단편화 현상 감소 및 모델 에코시스템 전반에 대한 가시성 향상
• 데이터 과학, 리스크 및 컴플라이언스 팀 간의 능률화된 협업
• 시간 경과에 따라 분석 모델의 의사결정을 훈련하는 휴먼인더루프 검토
• 지속적인 규정 준수를 위한 멀티 에이전트 협업
• 승인 워크플로우를 위해 투명하게 제공되는 모델 성능 요약
• 규제의 변동과 진화에 대한 적응력 향상

합성 데이터는 은행이 실제 데이터를 모방하는 인공 데이터를 생성할 수 있게 해주는 개인정보 보호 기술입니다. 합성 데이터는 대출 관련 결정을 더 정확하게 내리고, 사기 탐지 알고리즘을 테스트하고, 규정을 더 철저히 준수하고, 시장 변동과 잠재적 위기 시나리오에 더 잘 대비하기 위해 중요성이 큰 이벤트를 모델링하는 등, 은행 업무 전반에 걸쳐 다양한 활동과 기회를 지원하는 용도로 사용될 수 있습니다.

이 솔루션이 제공하는 가치:

• 리스크 완화
• 향상된 민첩성
• 향상된 지속가능성
• 운영 효율성 극대화

이 솔루션에 적용된 AI 기술의 특징:

• 합성 데이터

AI 활용의 장점:

합성 데이터는 은행이 다양한 잠재적 시나리오에 대해 모델을 더 효과적으로 학습시키고, 신용 평가를 개선하며, 리스크 관리 및 완화 역량을 혁신하고, 다양한 사기 유형을 더 잘 이해하며, 주요 사건이 비즈니스에 미치는 영향을 평가하고, 고객과의 관계를 심화하는 데 도움을 줍니다.

AI 모델이 제공하는 기능:

합성 데이터는 모델 학습, 신용 평가, 리스크 관리, 사기 분석, 영향 평가, 고객 관계 강화 등 다양한 측면에서 은행의 역량을 높이는 데 기여합니다.

고객 불만에 대한 해결은 고객 경험과 브랜드 신뢰를 좌우할 수 있는 매우 중요한 요소입니다. LLM, 생성형 AI, 머신 러닝 및 플랫폼 분석을 비롯한 AI 솔루션은 은행이 불만의 접수, 해석 및 대응 프로세스를 가속화하고 간소화할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 기술들은 불만 해결에 걸리는 시간을 단축하고 고객에게 만족스러운 결과를 제공함으로써 직원의 생산성을 향상시켜 줄 수 있습니다.

이 솔루션에 적용된 AI 기술의 특징:

• LLM
• 생성형 AI
• 머신러닝
• NLP. 
• 신뢰할 수 있는 AI

AI 활용의 장점:

• 불만 사항을 상황과 긴급성을 기준으로 파악 및 분류
• 관련성 있고 개인 맞춤화된 답변 내용을 추천
• 고객 상호작용으로부터 세부 정보를 추출하여 사례 검토의 수작업 소요를 감소
• 여러 채널을 아우르며 더욱 신속하고 규정에 부합하는 방식으로 이루어지는 불만 해결
• 설명 가능한 인사이트와 감사 추적을 통해 컴플라이언스 및 규제 투명성을 유지
• 고객 만족도를 개선하여 고객 이탈을 억제
• 직원들이 보다 까다로운 사례에 시간을 집중할 수 있도록 경미한 고객 불만 사례는 가급적 자율적으로 해결

AI 모델이 제공하는 기능:

• 불만 사항에 대한 정확한 분류 및 관련성 있는 사례 정보의 추출
• 실시간으로 제공되는 답변 내용 추천
• 운영 또는 제품 개선 사항에 반영할 수 있는 불만 관련 인사이트
• 향후의 해결 전략을 개선하기 위한 지속적인 학습
• 규제 검토 및 내부 검토 작업을 뒷받침하는 투명하고 추적 가능한 로직
• 커뮤니케이션 워크플로우에 대한 제어 기능 향상

고객의 행동, 선호도, 구매 내역 등을 분석하여 고객 만족도와 매출을 높여주는 고도로 개인 맞춤화된 제안을 구현합니다. SAS에 LLM 기능이 통합되어 있어, 은행이 고객 데이터를 효율적으로 분석하여 꼭 맞는 제안을 적시에 전달하고 차선의 제안(Next Best Offer, NBO) 캠페인의 성공률을 높이는 것이 가능해집니다.

이 솔루션이 제공하는 가치:

• 수익 증가
• 고객 참여 확대
• 고객 유지율 향상
• 더 나은 고객 경험
• 고객 만족도 향상

이 솔루션에 적용된 AI 기술의 특징:

• 생성형 AI가 마케팅 캠페인을 위한 맞춤형 답변을 제시하여 전환율을 높여주고, 고객서비스 담당자는 이를 통해 업무 효율성을 개선할 수 있게 됩니다.

AI 활용의 장점:

• 맞춤형 마케팅 메시지와 이메일을 자동으로 생성
• 심층적인 개인 맞춤화를 통해 고객 만족도를 높이고 전환율을 개선
• 고객의 과거 행동 추세에 기반한 상품 제안을 통해 고객 참여율 향상
• AI 기반의 조정된 제안 기능으로 고객에게 차선의 제안을 보내고 이를 답변 내용에 반영
• 전체 판정 프로세스를 자체적으로 조율

AI 모델이 제공하는 기능:

• 주요 관계, 이상 징후 등을 자동으로 표시하여 중요한 인사이트를 제시하고 실행으로 이끌어줍니다.
• 은행이 고객과의 의사소통을 더 잘 관리할 수 있도록 해주는 일정 수준의 투명성이 제공됩니다.
• 모델 라이프사이클의 모든 변경사항이 업데이트된 내용을 정확하게 반영하도록 하기 위한 NBO 제품 및 솔루션 선택에 대한 감사 추적 기능이 제공됩니다.

각 개인의 고유한 행동 패턴과 선호사항을 더 심층적으로 파악하여 개별적인 요구 사항을 충족합니다. AI는 이러한 인사이트를 활용하여 은행이 각 고객의 금융 여정에서 현재 단계에 정확히 맞는 맞춤형 추천과 금융 솔루션을 만들어낼 수 있도록 지원합니다.

이 솔루션이 제공하는 가치:

• 경쟁 우위
• 고객 유지율 향상
• 고객 참여도 확대
• 고객 만족도 향상

이 솔루션에 적용된 AI 기술의 특징:

• 생성형 AI를 사용하여 트랜잭션 데이터, 은행 송금 시 설명, 고객 동향 정보 등을 분석하는 것이 가능합니다.
• LLM이 방대한 데이터 소스에서 의미와 맥락을 수집합니다.

AI 활용의 장점:

• 향상된 고객 세분화
• 개인 맞춤화된 금융 자문
• 개선된 시장 전략
• 고객 만족도 향상
• 매출 및 수익성 향상

AI 모델이 제공하는 기능:

• 주요 관계, 이상 징후 등을 자동으로 표시하여 중요한 인사이트를 제시하고 실행으로 이끌어줍니다.
• 은행이 고객과의 의사소통을 더 잘 관리할 수 있도록 해주는 일정 수준의 투명성이 제공됩니다.