AI가 핀테크를 변화시키는 방법

전 세계가 디지털 트랜스포메이션을 계속 경험함에 따라 금융 부문의 급속한 진화를 주도하는 기술 중 하나는 인공 지능(AI)입니다. 인식하지 못할 수도 있지만 AI는 이미 존재합니다. 우리 삶의 다양한 측면에서. 

금융 기술의 부상은 최근 몇 년 동안 성장했으며 FinTech의 글로벌 AI 시장은 8년 기준 2020억 달러로 추산됩니다. 그러나 시장은 26.67에 의해 $ 2026 억. 

이러한 기회가 주어지면 대부분의 재무 경영진이 핀테크에서 AI의 가치를 깨닫기 시작하면서 핀테크 스타트업이 놀라운 성장을 하고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 85%는 AI 기술에 투자할 의향이 있습니다.. 

인공 지능이 금융 부문에서 어떻게 혁명적인 변화를 일으키고 있는지와 AI가 성장하는 핀테크 공간에 제공하는 다양한 기회를 살펴보겠습니다. 

핀테크의 부상

핀테크(FinTech)는 금융 서비스와 은행 업무를 향상시키는 첨단 디지털 기술을 의미합니다. 

1970년대와 1980년대에 은행은 은행을 방문하는 고객에게 서비스 비용을 부담했습니다. 이 비용을 회수하기 위해 은행은 거래 수수료를 부과해야 했습니다. 1980년대에 개인용 컴퓨터가 등장하면서 고객들은 은행에 가지 않고도 대부분의 거래를 컴퓨터에서 처리할 수 있다는 사실을 깨달았습니다.

핀테크의 부상은 고객과 직접 상호작용할 수 있는 기계인 ATM의 발명으로 거슬러 올라갑니다. 비접촉 절차와 절차의 필요성은 결국 금융 부문에 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 

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블록체인 및 AI와 같은 혁신적인 기술은 기업이 비즈니스를 수행하는 방식에 변화를 일으키고 있습니다. 은행, 전자 지불, 보험 및 자산 관리를 포함한 부문은 모두 디지털 혁신을 경험하고 있습니다. 블록체인은 기후 변화와 싸우는 데도 도움이 됩니다..

AI와 핀테크

최근 몇 년 동안 금융 기술에 대한 관심이 높아져 고객에게 몇 년 전에는 불가능했던 현금을 관리할 수 있는 여러 가지 방법이 제공되었습니다. 

에 따르면 야신 로소프스키 박사, Arabesque의 공동 CEO인 AI는 글로벌 자산 관리를 빠르게 변화시키고 있으며 투자자들은 AI 기술의 힘을 활용하여 시장을 선도하는 서비스를 제공하는 데 열심입니다. 예를 들어, 대부분의 핀테크 회사는 AI 기반 챗봇을 사용하여 고객 관리 담당자, 영업 사원 등과 같은 측면을 처리합니다. 

지난 몇 년 동안 금융 업계는 소비자에게 기존 옵션에 대한 대안을 제공하는 핀테크의 파괴적인 힘에 대해 떠들썩하게 했습니다. 이미 설립된 기업은 인공 지능의 잠재력과 중요성을 그 어느 때보다 잘 알고 있습니다.

AI 기술이 전통적인 은행 업무에 위협이 될 수 있지만 금융 산업은 살아남기 위해 원활한 디지털 경험을 제공해야 한다는 생각을 점차 받아들이고 있습니다. 핀테크 스타트업.

대부분의 금융 부문은 인공 지능을 활용하고 서비스 비용을 줄여 고객과 고객에게 고유한 가치를 제공하는 기술을 도입하기 시작했습니다. 

이 진화하는 기술의 얼리 어답터는 장기적으로 경쟁자보다 뒤처질 위험이 있는 이러한 새로운 기술을 수용하지 못하는 기업에 비해 상당한 이점을 얻을 가능성이 높습니다.

FinTech에서 인공 지능의 이점

금융 산업은 인공 지능으로 다양한 비즈니스를 지속적으로 개선하고 있으며 가치 있는 고객 경험을 제공할 자동화 시스템으로의 전환을 목격하게 될 것입니다. AI가 다양한 부가 가치 기능을 제공할 태세를 갖추면서 AI와 핀테크의 병합이 논쟁의 중심이 되고 있습니다.

이러한 이점 중 일부는 다음과 같습니다. 

• 보안 향상

사기는 금융 부문에서 가장 중요하고 비용이 많이 드는 문제 중 하나였습니다. 2020년에는 신원 도용만으로 비용이 약 $26억, 각 피해자는 $1100의 평균 손실을 기록했습니다., Javelin 전략 및 연구에 따르면.

대부분의 핀테크 기업은 AI 기반 솔루션을 활용하여 보안을 강화하고 있습니다. 그러나 범죄자들이 사이버 범죄에서 더욱 교묘해지고 있기 때문에 더 많은 업그레이드가 필요합니다. 

AI는 머신 러닝을 통해 대용량 데이터를 분석하고 핀테크 기업에 고유한 솔루션을 제공할 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다. 의심스러운 행동을 감지할 수 있는 AI는 사기 행위를 식별하고 재무 문서를 처리하는 데 사용됩니다. 

• 더 나은 고객 서비스

이전에는 고객이 지역 은행 직원과 관계를 구축해야 했으며 직원은 직원을 개인적으로 알고 필요 사항을 이해해야 했습니다. 그러나 이 고객 서비스 방법은 여전히 ​​로컬에서 작동할 수 있지만 오늘날과 같이 더욱 세계화된 시장에서는 유지하기가 어려워지고 있습니다. 

이것은 AI가 온라인 챗봇을 만들어 더 효과적인 것으로 입증된 곳입니다. 이러한 챗봇은 고객과 상호 작용하여 XNUMX시간 내내 고도로 개인화된 지원을 제공할 수 있습니다. 

챗봇으로 인한 전 세계 비용 절감 효과가 예상됨 7에 의해 $ 2023 억, 금융 기관은 가상 도우미와 인공 지능을 계속 사용하여 고객과 상호 작용할 충분한 이유가 있습니다.

• 고급 결제 시스템

역사적으로 물물교환에서 다양한 교환 방법에 이르기까지 보다 강력한 지불 시스템에 대한 요구가 있었고 AI는 지불 게이트웨이에 놀라운 변화를 일으킬 잠재력이 있습니다. POS(Point of Sale)를 대체할 수도 있는 원활한 결제의 새로운 세계를 목격할 수 있습니다. 

핀테크 결제 시스템은 결제를 저장하고 이체하는 두 가지 기능을 수행합니다. 휴대폰에서 이러한 애플리케이션을 사용하여 상품 및 서비스에 대해 직접 지불하고 PXNUMXP 거래를 할 수 있습니다.

미국 은행들이 만든 플랫폼인 젤레(Zelle)는 결제를 고객 계좌로 직접 연결해 2020년 생성된 결제 규모는 벤모와 페이팔 결제 앱의 거의 XNUMX배에 달했다. 이 모델을 통해 대형 은행은 디지털 시장의 일부가 될 수 있습니다.

또 다른 좋은 예는 고객이 QR 코드를 스캔하고, 들어가고, 쇼핑하고, 물건을 스캔하기 위해 멈추지 않고 나갈 수 있도록 하여 프로세스를 최대한 원활하고 원활하게 만드는 Amazon의 Go Stores입니다.

• 신뢰할 수 있는 신용 점수 

신용 점수가 없으면 대출을 신청하기 어려울 수 있으며 대부분의 잠재 고객은 기존 금융 기관에서 고려하지 않는 경우가 많습니다. 그러나 많은 FinTech 회사는 기존 은행 또는 신용 조사 기관에서 검토할 신용 기록 없이 대출을 신청할 수 있는 대체 방법을 제공합니다. 

이러한 핀테크 회사 중 일부는 인공 지능을 사용하여 직업 프로필, 웹 기록 및 소셜 미디어 활동과 같은 데이터를 추출하여 잠재적인 차용인의 신용도를 조사하여 소프트 신용 점수를 만듭니다.

• 효과적인 계약 관리 솔루션 

계약은 금융 산업의 필수적인 부분이며 이러한 계약 계약을 추적하는 데 많은 시간이 필요합니다.

AI는 광학 문자 인식(OCR), 기계어(ML) 및 자연어 처리(NLP)를 사용하여 계약 프로세스를 간소화할 수 있습니다. COIN 프로젝트는 이것의 중요한 예입니다. JP Morgan이 2017년에 출시한 COIN(Contract Intelligence라고도 함)은 다음과 같이 실행되었습니다. 몇 초 안에 360,000 작업 시간.

• 금융 시장 예측 

지난 몇 년 동안 데이터 기반 투자의 결과는 부인할 수 없습니다. 2018년 퀀트 헤지펀드 업계는 1조 달러 자산 폐쇄 컴퓨터 기반 거래 전략에서 비롯됩니다. 사람들은 회의적인 태도에서 알고리즘 방식의 양적 투자 접근 방식에 관심을 갖게 되었습니다.  

AI는 금융 시장에 대한 보다 정확한 예측을 제공하며 많은 투자자들이 금융 거래에 AI를 도입하기 시작했습니다. 예를 들어, 월스트리트는 시장 분석을 할 때 AI를 수용했으며 AI의 최첨단 연구는 심지어 전력을 공급하는 데 사용되고 있습니다. 자동화 된 암호화 거래. 

알고리즘을 라이브로 전환하기 전에 백 테스트할 수 있기 때문에 알고 및 퀀트 거래가 더 정확합니다. AI는 또한 더 빠르며 감정에 기반한 거래 결정을 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다.

핀테크에서의 AI 활용 사례

FinTech Five by Five 보고서에 따르면, FinTech 회사의 65%는 AI 기술이 향후 몇 년 동안 해당 분야에 영향을 미칠 것이라고 믿습니다. 인공 지능이 금융 산업에서 제공하는 엄청난 기회를 무시하는 기업은 기업이 미래에 놀라운 성장을 경험하는 것을 거부할 수 있습니다.

ZestFinance와 같은 회사는 인공 지능 기술을 활용하여 FinTech 회사가 잠재적 차용인의 신용도를 평가할 수 있는 플랫폼을 만들고 있습니다. 

두 개의 온라인 결제 플랫폼인 Payoneer와 Skrill도 AI를 사용하여 업로드된 문서의 자유 텍스트를 인식할 수 있는 데이터를 분석합니다. 

일부 은행은 AI 기반 챗봇을 사용하여 질문에 답변하고 다양한 은행 서비스를 사용하는 방법에 대한 지침을 제공합니다.

AI의 사용은 핀테크 기업의 생산성을 높이고 인적 자원에 대한 의존도를 줄입니다.

핀테크에서 AI의 과제

기술이 금융 부문에 혁명을 일으키고 있지만 핀테크에서 AI를 사용하는 것은 오류가 없습니다. 따라서 금융 기관은 이러한 위험을 관리하기 위한 조치를 개발하기 위해 AI 시스템을 사용할 때 고유한 위험을 알고 있는지 확인해야 합니다. 

FinTech에서 AI의 몇 가지 과제는 다음과 같습니다.

• 보안

해커는 AI 시스템의 복잡성을 이용하여 회사의 개인 데이터에 액세스하고 잘못된 데이터를 저장하기로 결정할 수 있습니다. 이 프로세스는 악성 중독으로 알려져 있으며 해커는 이를 사용하여 AI 기술의 결정에 영향을 미치고 회사에 해를 끼칠 수 있습니다.

따라서 AI 제공업체에 연락하기 전에 회사의 보안 정책을 검토하고 서비스 제공업체의 보안 정책과 일치하는지 확인하십시오.

• 규제 준수

대부분의 금융 서비스는 규제 기관의 규칙과 지침을 따릅니다. 예를 들어 FCA(Financial Conduct Authority)와 PRA(Prudential Regulatory Authority)는 영국의 금융 서비스를 규제합니다. 핀테크 기업이 이러한 규제 정책을 준수하면서 효율적인 서비스를 제공하는 것은 매우 어려울 수 있습니다.

• 실직

자동화는 일자리 손실로 이어질 수 있습니다. 예를 들어 앞서 언급한 COIN 프로그램은 효과적인 AI 기반 자동화의 좋은 예이지만 이전에 작업을 수행하던 사람들은 어떻게 됩니까? JP Morgan의 CIO에 따르면, 직원들은 "고가치" 작업을 할 수 있습니다. 그러나 이러한 유형의 자동화가 고용 안정성에 어떤 영향을 미칠지는 두고 봐야 합니다.

• 데이터 보호

AI 알고리즘에 접근할 수 있는 엄청난 양의 데이터로 인해 기관과 서비스 제공업체 모두 데이터 침해에 취약합니다. 또한 AI는 이전에 마케팅 목적으로만 생성된 개인 데이터를 생성할 수 있습니다. 

따라서 우리는 AI가 축복이라고 말할 수 있지만 동시에 더 큰 위험, 즉 개인 정보에 대한 위협이 따릅니다.

핀테크의 미래

핀테크 산업은 최근 AI를 핵심으로 하는 확장 가능한 제품을 생산하는 수많은 신생 기업과 함께 폭발적으로 성장했습니다. 일반적인 뱅킹 프로세스 없이 금융 거래를 실행할 수 있는 능력이 증가함에 따라 기술은 더 이상 거래를 처리하기 위해 모놀리식 데이터베이스를 중심으로 하지 않을 것입니다. 

이 기술은 프로세스를 간소화하고 혁신적인 솔루션을 제공하기 위한 도구로 흥미롭지만 초기 단계이기 때문에 여전히 특정 과제를 안고 있습니다. 

다음과 같은 AI 기반 투자를 통해 고객과 직원이 더 스마트하고 생산적으로 일하고 더 현명하게 투자할 수 있는 능력을 제공합니다. 복사 거래, 인공 지능 기술은 금융 및 보험뿐만 아니라 거의 모든 삶의 영역에서 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 재무 계획 및 관리에서 지출 예산 책정에 이르기까지 금융 부문의 어떤 영역도 미래에 인공 지능의 영향을 받지 않을 가능성이 높습니다.

결론

AI는 핀테크에서 여러 기회를 제공합니다. 분석가들은 금융 산업에서 인공 지능의 사용이 앞으로 몇 년 동안 증가할 것이라고 믿습니다. 은행은 이를 위협으로 간주할 수 있지만 은행이 FinTech 회사와 협력하여 원활한 사용자 경험을 만들 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 

핀테크의 미래를 보면 다양한 요인이 혁신의 원동력입니다. 핀테크 기업은 더 나은 금융 서비스를 가능하게 하는 수단으로서 더 쉽고 효과적인 자금 관리를 위해 다양한 제품과 서비스를 만들고 있습니다.

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