AI 금융 산업 관련 메모 내용은 매우 체계적이고, 현업에서 프레젠테이션, 상담 자료, 전략 보고서 등으로 전환해 활용하기에 적합한 수준입니다. 이에 기반하여 활용 목적에 따라 다음과 같은 실전 콘텐츠 형태로 가공하여 드릴 수 있습니다:
✅ 1. [삼정 KPMG 기반] 금융 산업 AI 리포트 요약 PDF (삼성 블루 톤 디자인)
제목 예시:
《전 산업의 게임체인저, AI – 금융 산업 혁신의 핵심 동력》
구성:
- 표지: 제목, 일자, 삼성화재 로고 (선택)
- 1p: 글로벌 AI 시장 규모 전망
- 2p: 금융권 AI 도입 배경 및 기대 효과
- 3p: 산업별 활용 사례 (은행/보험/자산운용)
- 4p: JP모건·MUFG AI 투자전략
- 5p: 국내 금융사 AI 적용 현황 요약
- 6p: 보험사 활용 포인트 및 세일즈 시사점
✅ 2. 인스타 감성 카드뉴스 (슬라이드 5장)
테마: "AI가 바꾸는 금융의 미래"
슬라이드 구성 예시:
- “AI 시장 1.3조 달러 돌파! 금융 산업이 움직인다”
- “JP모건도 인정한 게임체인저: AI는 전기보다 강하다?”
- “보험사는 고객 맞춤화·언더라이팅 자동화로 진화 중”
- “삼정KPMG가 분석한 AI 금융 혁신 핵심 포인트”
- “고객 상담 시 이렇게 활용하세요 👉 보험XAI 핵심 키워드”
✅ 3. VIP 고객용 상담 프레젠테이션 (PPT 슬라이드 7장 구성)
목적: 고소득 고객/법인 고객 대상 AI 기반 보험 전략 제시용
핵심 메시지: “AI 트렌드를 아는 보험 설계사가 미래를 선도합니다.”
- 슬라이드1: 표지 (삼성화재 로고 + 제목)
- 슬라이드2: 글로벌 AI 시장 및 금융산업 전망
- 슬라이드3: 보험사의 AI 적용 사례 (청구 자동화, 맞춤형 설계)
- 슬라이드4: JP모건·MUFG의 투자 사례 요약
- 슬라이드5: 고객에게 주는 인사이트 (보장 전략/리스크 관리 개선)
- 슬라이드6: AI 기반 상담 프로세스 예시 (Before/After)
- 슬라이드7: 결론 및 액션 제안
✅ 4. 영상 자막용 스크립트 (1분 요약 클립용)
타깃: 인스타 릴스, 유튜브 쇼츠, 내부 교육 클립
스크립트 예시 일부:
“2030년, AI 시장 규모는 1.3조 달러에 달할 것으로 전망됩니다.
AI는 더 이상 선택이 아니라 필수.
금융사들도 JP모건처럼 AI에 대규모 투자를 진행하고 있죠.
보험사는 어떻게 활용할까요?
언더라이팅 자동화, 실시간 보험료 산정, 리스크 예측까지!
지금, AI 기반 보험 상담의 시작점에 서 계십니다.”
필요하신 콘텐츠 형식(PDF, PPT, 인스타 카드, 영상 자막 등)과 활용 목적에 따라 우선순위를 알려주시면, 우선 1종부터 바로 제작해드릴 수 있습니다.
우선 제작을 원하시는 형태는 무엇인가요?
(예: 고객 상담용 PPT, 카드뉴스, 삼성 블루 리포트 PDF 등)
현재 메모에서 삼정 KPMG 경제연구원의 영상 또는 보고서와 관련된 직접적인 자료는 확인되지 않았습니다. 하지만 사용자가 제공한 내용은 매우 구체적이고 유용하며, AI가 금융 산업에 미치는 영향과 관련된 주요 포인트가 잘 정리되어 있습니다.
요약된 주요 내용
- AI 시장 규모 전망
- 2030년까지 연평균 36.8% 성장, 약 1.3조 달러 도달 전망.
- AI는 전 산업의 핵심 기술로 자리 잡을 것으로 기대.
- 금융권의 AI 관심 배경
- 디지털 혁신과 핀테크 부상.
- 고객 편의성 및 접근성 향상을 위해 AI 도입 적극 추진.
- AI 활용 기대 효과
- 고객 경험 향상, 비용 절감, 리스크 관리 등에서 긍정적 효과.
- 보험 산업에서는 맞춤형 서비스 제공 및 업무 효율성 증대에 기여.
- 글로벌 금융사의 AI 투자 동향
- JP모건 체이스, MUFG 등 글로벌 대형 은행들의 대규모 투자.
- CEO들은 AI를 전기나 인터넷과 같은 역사적 발명품에 비유.
- 투자 유형
- 벤처 캐피털(VC) 투자 활발.
- 후기 단계 기업에 대한 투자 증가.
- 참고 자료
- 삼정 KPMG 보고서 'AI에 물드는 금융': 금융 산업에서 AI의 도입 배경, 활용 사례, 기대 효과 등 심도 있는 분석.
활용 방안
- 보고서 참고: 삼정 KPMG의 공식 웹사이트나 보고서를 통해 추가적으로 심화된 정보를 확인.
- 콘텐츠 제작: 해당 내용을 기반으로 프레젠테이션, 보고서, 카드뉴스 등 다양한 형태로 재구성 가능.
추가적인 요청이 있다면 언제든 말씀해주세요! 😊
네, 삼정 KPMG 경제연구원의 영상 '전 산업 게임 체인저, AI, 금융 산업을 바꾸다'에 대한 정보와 함께 핵심 내용들을 잘 정리해주셨네요! 특히 AI가 금융 업계에서 필수적인 기술로 자리 잡는 배경과 주요 영향력을 명확하게 설명하셨습니다. 아래에 주요 내용을 다시 한 번 정리 및 보강하며, 활용 방안을 제안드립니다.
📌 핵심 내용 요약
- AI 시장 규모 전망
- AI 시장은 2030년까지 연평균 36.8% 성장을 기록, 약 1.3조 달러 규모에 도달할 것으로 예측
- 이는 AI가 단순 기술 트렌드가 아닌 전 산업에서 핵심 변화의 주도층임을 의미
- 금융 산업에서 AI 도입의 배경
- 디지털 혁신과 핀테크의 부상 속에서 고객 편의성 및 금융 경쟁력을 강화하기 위해 AI 도입이 가속화
- 금융권은 질적 향상, 접근성 개선, 운영 효율화를 위해 AI를 적극 활용
- AI 활용의 기대 효과 주요 금융 업무에서의 AI 기여:
- 고객 경험 향상: 고객 맞춤형 서비스 제공, 챗봇 상담, 로보 어드바이저 등을 통한 개인화된 금융 상품 추천
- 비용 절감: 반복적인 업무를 자동화함으로써 오퍼레이션 비용을 절감
- 리스크 관리: 데이터 분석 및 머신러닝을 활용한 이상 탐지, 사기 방지, 신용 평가 개선
- 개인화된 상품 설계, 실시간 보험료 산출, 청구 및 심사 프로세스 자동화
- 글로벌 금융사의 AI 투자 동향
- JP모건 체이스: AI를 전기나 인터넷에 비유하며 대규모 투자 및 전문 인력 채용
- MUFG 등 글로벌 대형 금융사: AI 플랫폼 개발, 최신 기술 도입, 핀테크와 협력 확대
- AI 투자 유형
- 벤처 캐피털(VC)의 활발한 투자: 초기 단계부터 후기 단계 기업까지 AI 전문 기업에 대한 투자 증가
- AI 시장 성장 가능성과 안정성을 기반으로 한 투자 전략 확립
🟦 활용 방안 및 자료 제안
이러한 정보를 기반으로 다양한 마케팅 및 영업 전략을 수립하거나, 내부 보고서 혹은 상담 자료로 활용할 수 있습니다. 구체적인 활용 방안은 다음과 같습니다:
1️⃣ 인포그래픽 자료 제작
- 주요 내용을 시각화하여 고객이나 내부 보고용으로 활용
- AI 시장 크기, 금융권 영향력, 사례 등을 그림과 함께 정리
2️⃣ 고객 및 투자자 설명회 자료(PPT)
- 삼정 KPMG의 보고서 내용을 기반으로 간략한 슬라이드 제작
- 금융사/보험사의 AI 적용 사례 및 기대 효과 포함
3️⃣ 전문 보고서 기반 콘텐츠 제작
- 블로그, 마케팅 브로셔, 고객 뉴스레터 등에 활용
- "AI가 금융권을 혁신하다"라는 시리즈 콘텐츠로 구성
4️⃣ 세미나/교육 콘텐츠
- 보험 산업에서의 AI 활용 사례와 글로벌 트렌드 기반 교육 자료 제작
📤 추가 정보 접근 방법
- 삼정 KPMG의 보고서 'AI에 물드는 금융'은 금융 산업 내 AI 도입 배경, 활용 사례, 기대 효과 등을 심도 있게 다루고 있습니다.
- 삼정 KPMG 공식 웹사이트: https://home.kpmg/kr
- 보고서를 직접 다운로드하거나, AI 활용 전략과 관련된 추가 자료를 확인하시는 것을 추천드립니다.
💡 보험, 금융, AI 관련 상담 및 자료 요청에도 도움 드릴 수 있으니 필요하시면 편히 문의해주세요! 😊 AI 기술이 금융 산업에 가져올 변화는 앞으로도 큰 기회를 제공할 것이며, 이를 기반으로 마케팅 전략을 더욱 강화하실 수 있으리라 확신합니다. 🚀
네, 삼정 KPMG 경제연구원의 'AI, 금융 산업을 바꾸다' 영상 내용에 대한 정리와 활용 방안을 잘 제시해 주셨습니다. 귀하의 정리는 매우 체계적이고 실용적입니다.
제가 몇 가지 보완할 점을 추가하자면:
금융 산업별 AI 활용 사례 심화
- 은행권:
- 신용평가 모델 고도화로 포용적 금융 확대
- AI 기반 이상거래탐지시스템(FDS)으로 금융사기 방지율 향상
- 하이퍼 개인화된 자산관리 서비스 제공
- 보험업:
- 언더라이팅 자동화로 가입 프로세스 간소화
- 이미지 인식 기술 활용한 손해사정 자동화
- 건강데이터 기반 맞춤형 보험상품 개발
- 자산운용:
- 대체데이터 분석을 통한 투자 인사이트 도출
- 퀀트 전략 고도화 및 알고리즘 트레이딩 확대
AI 도입 시 고려사항
- 데이터 품질과 거버넌스: 양질의 데이터 확보 및 관리 체계 구축 필요
- 윤리적 AI 활용: 편향성 방지 및 설명 가능한 AI 구현
- 인재 확보 전략: AI 전문인력 영입 및 기존 인력 재교육 방안
국내 금융권 AI 도입 현황
- 국내 주요 금융그룹의 AI 투자 현황 및 성과
- 금융당국의 AI 관련 규제 동향 및 향후 전망
- 국내 금융권과 빅테크/핀테크 간 AI 경쟁 구도
이러한 내용을 추가하면 더욱 풍부한 자료가 될 것입니다. 또한 제안해주신 활용 방안도 매우 실용적이며, 특히 인포그래픽과 세미나 자료로 가공하는 아이디어는 복잡한 AI 금융 트렌드를 이해하기 쉽게 전달하는 데 효과적일 것입니다.
추가 자료나 특정 영역에 대한 더 깊은 분석이 필요하시면 말씀해 주세요. 도움이 필요하신 부분에 맞춰 더 상세한 정보를 제공해 드리겠습니다.
2025년 국내 은행 AI 활용 전망
인공지능(AI) 기술은 금융산업의 트렌드를 빠르게 변화시키고 있습니다. 이런 변화에 맞춰 국내 은행들도 기존 머신러닝 기반 서비스를 고도화하고 생성형 AI 도입에도 적극적으로 나서며, 업무 효율화 및 새로운 고객 경험을 제공하기 위해 노력하고 있습니다.
본 보고서에서는 2024년 국내 주요 은행의 AI 활용 현황과 AI 관련 금융정책의 변화를 살펴보고, 이를 통해 2025년 국내 은행의 AI 활용 방향을 전망하고자 합니다.
2024년 국내 은행 AI 활용 현황
2024년 국내 은행의 AI 활용은 ‘AI 뱅커’, ‘머신러닝 기반 AI 기술 강화’, ‘XAI(eXpainable AI) 적용’, ‘생성형 AI의 자체 구축 및 제한적 도입’이라는 특징으로 요약할 수 있습니다.
2024년 국내 주요 은행들의 AI 활용 현황은 다음과 같습니다.
<표 1> 2024년 국내 은행 AI 활용 현황
| NH농협은행 |
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| 신한은행 |
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| KB국민은행 |
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| 우리은행 |
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| 하나은행 |
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| 카카오뱅크 |
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| 케이뱅크 |
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| 토스뱅크 |
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AI 뱅커 - 오프라인 점포의 변화
금융 비대면 채널이 확대됨에 따라 오프라인 점포는 지속적으로 통폐합되고 있습니다. 최근 5년 동안 1,000여 개의 점포들이 통폐합되었으며, 남은 점포들 또한 AI 기술을 기반으로 Self-Banking 서비스를 강화하고 있습니다.
신한은행은 AI 뱅커 도입에 적극적입니다. AI 뱅커가 탑재된 150여 대의 ‘디지털 데스크’를 영업점에 배치하였고, AI 뱅커로 운영되는 무인점포 ‘AI 브랜치’를 오픈해 계좌 입출금, 증명서 발급 등 64개 창구 업무를 제공하고 있습니다. ‘AI 브랜치’는 단순히 디스플레이를 통한 고객 소통뿐 아니라 정맥 인증, 신분증 스캐너 등 고객이 스스로 은행 업무를 볼 수 있는 디바이스도 지원하고 있습니다.
NH농협은행은 전국 1,103개 모든 영업점에 AI 뱅커를 배치해 투자상품 판매를 위한 상품 설명을 보조하고 있습니다.
고객 대응 서비스 강화
은행 챗봇 서비스는 생성형 AI와 향상된 NLP(자연어 처리 기술)를 기반으로 대화 형태의 질문을 이해하고 답변할 수 있는 수준으로 성능이 향상되고 있습니다.
KB국민은행은 ‘리브 넥스트’의 AI 금융비서 베타 서비스를 개시했으며, 우리은행은 ‘우리WON뱅킹’ 내 AI 상담 서비스를 통해 상품 가입 권유뿐만 아니라 대출 상담까지 영역을 확대할 예정입니다. 하나은행의 경우, 자체 NLP 엔진을 적용한 ‘기업 하이챗봇’을 통해 기업 고객의 문의를 대응하고 있습니다. 신한은행은 감정 인식 분석을 통해 금융사고 상황이 의심되거나, AI 음성봇과의 대화가 어렵다고 판단될 때에는 상담사를 연결해 원활한 서비스가 제공될 수 있도록 합니다. 카카오뱅크는 주 1회 이상 언어 모델을 재학습시켜 AI 상담 챗봇의 성능을 개선해 나가고 있습니다.
머신러닝 기반 AI 기술 강화
2024년, 생성형 AI가 IT 시장의 중심 화두로 부상했음에도 불구하고, 은행들은 기존 머신러닝 기반 AI 기술의 실질적인 성능 향상 및 내재화에 초점을 맞추었습니다. 또한 기존 AI 모델 자산화를 통해 고객에게 더욱 정확하고 향상된 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련하였습니다.
신용평가
하나은행은 2014년부터 축적된 기술 신용평가(TCB) 정보를 활용해 ‘기술력 기반 기업 평가 머신러닝 모형’을 개발함으로써 기존 신용평가에 사용하지 않았던 기술력에 대한 평가 기준을 제시하고 보다 정확한 기업 평가를 진행했습니다. 케이뱅크는 비금융데이터와 신용정보(CB)를 결합 후 머신러닝을 통해 고도화한 대안 신용평가 모형(ACSS) - 네이버페이 스코어를 도입함으로써 금융 이력이 부족한 고객까지도 금융 혜택을 확대했습니다.
이상거래 탐지/예방
카카오뱅크는 보이스피싱 모니터링 시스템과 부정 사용 방지시스템(FDS)에 머신러닝을 적용해 금융사고를 효과적으로 예방하고 있으며, 토스뱅크는 신분증 진위 여부를 94% 정확도로 판별할 수 있는 머신러닝 기반 ‘신분증 검증 서비스’를 자체 개발했습니다. 신한은행도 ‘AI 기반 이상 외화 송금 탐지 프로세스’를 적용했습니다.
뱅킹 업무 자동/효율화
신한은행은 직원이 잠재 고객을 발굴하고 맞춤형 상품을 제안할 수 있게 지원하는 노코드 AI 플랫폼 ‘AI Studio’를 전 영업점에 확대 도입했으며, KB국민은행은 자체 텍스트 분석 처리 기술을(KB-STA, KB-AI OCR) 고도화해 법인/개인 고객 확인 제도(CDD)에 활용하고 있습니다. 하나은행은 ‘AI 해외송금 예측 서비스’를 통해 해외송금 소요시간을 예측하고 지연 사유를 안내하고 있으며, 자체 개발한 AI 기술 ‘리딧 v3.0’ 을 수출환어음 매입 전산 자동화에 적용해 비정형화된 수출 서류를 자동 분류하고 데이터를 추출하고 있습니다.
개인화 서비스
하나은행은 소상공인에게 최적의 정책 자금을 분석해 주는 ‘AI 기반 정책자금 맞춤 조회’ 서비스를 제공하고 있으며, AI 기반 디지털 자산 관리 플랫폼 ‘아이웰스’를 통해 초개인화된 자산 관리 서비스도 제공하고 있습니다. 카카오뱅크는 고객이 상품을 조회하면 AI 기술을 활용해 성별, 나이 등 개인 특성에 맞는 상품을 추천하고 있습니다.
XAI(eXplainable AI) 적용
금융업은 신뢰를 기반으로 하는 사업입니다. 아무리 뛰어난 결과를 제시하더라도, 근거가 명확하지 않다면 이를 실제로 도입하기 어렵습니다. 특히 딥러닝이나 생성형 AI와 같은 기술은 수많은 매개변수로 이루어진 블랙박스와 같아 결과 도출 과정을 이해하기가 쉽지 않습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 은행들은 AI가 도출한 결과의 근거를 확인할 수 있는 XAI(eXplainable AI)를 적용하여 AI 활용의 투명성과 신뢰성을 확보하고자 지속적으로 노력하고 있습니다.
NH농협은행은 AI 금융상품 추천 서비스를 제공하면서 XAI를 활용해 추천 이유까지 제공하고 있으며, 카카오뱅크의 경우 속도를 10배 향상한 XAI 모델을 이상거래 탐지시스템에 적용함으로써, AI가 수행한 탐지 과정을 사람이 이해할 수 있는 정보로 제공해, 이상 탐지 결과에 대한 정확한 분석, 검증을 지원하고 있습니다.
생성형 AI 자체 구축 및 제한적 도입
2024년, 생성형 AI를 은행 업무에 적용하기엔 보안, 제도적으로 여러 제약들이 있었지만, 은행들은 생성형 AI 도입을 위해 내부 인프라를 강화하고 다양한 유스케이스를 발굴하기 위한 노력을 지속했습니다.
AI 인프라 강화 및 자체 생성형 AI 모델 구축
카카오뱅크는 AI 인프라, AI 디비전, AI 프로덕트 등의 요소를 연결할 ‘AI 에코시스템’을 전략으로 삼고 올해 ‘AI 전용 데이터센터’를 개소하였습니다. 케이뱅크는 업스테이지와 협업해 솔라 LLM(Solar LLM) 모델을 베이스로 금융 특화 LLM을 구성했으며, 신한은행 또한 오픈소스 생성형 AI 모델을 기반으로 자체 모델을 구축하였습니다.
직원 내부 업무 효율화
신한은행은 AI 업무 비서 플랫폼 ‘AI ONE’을 구성해 직원들이 업무 검색, 서류 발송, 업무 관리용 대쉬보드 등 40여 개 업무 비서 기능을 활용할 수 있게 했으며, KB국민은행도 내부 직원의 업무 효율을 최우선 목표로 KB-GPT, KB AI Translator 등 생성형 AI를 활용하고 있습니다. 그 외 여러 은행들도 직원 내부 업무를 중심으로 생성형 AI 기술 검증(PoC)을 수행하고 있습니다.
고객 부가서비스
생성형 AI는 주로 고객 부가 서비스에 실험적으로 적용되었습니다. 카카오뱅크는 카드 결제 이력을 기반으로, 자동으로 일기를 생성하는 ‘오늘의 mini 일기’ 서비스를 제공하였고, 케이뱅크는 라이브 퀴즈 방송 ‘AI 퀴즈 챌린지’와 ‘연말연시 카드 만들기’를 진행하였습니다. 토스뱅크도 고객이 원하는 사진으로 지폐를 만들어 선물할 수 있는 ‘나만의 지폐 만들기’ 이벤트를 열었습니다.
AI 관련 금융정책 변화[26][27][28]
국내 은행 전산망은 기본적으로 인터넷망과 분리된 환경에서 운영되기 때문에 인터넷을 기반으로 한 서비스들을 업무에 직접 활용하기엔 제약이 많습니다. 이런 이유로 많은 은행들은 내부망에 AI를 자체 구축하고 기술 검증 수준으로 활용하고 있는 상황입니다. 하지만 상대적으로 유연한 환경에서 생성형 AI를 활용하고 있는 글로벌 금융기업들과 비교한다면 국내 금융산업은 경쟁력 측면에서 불리한 점이 많습니다.\[29] 이러한 어려움을 해결하기 위해 금융당국은 AI 활용을 촉진하고 산업 경쟁력을 강화하기 위한 다양한 지원 방안을 적극 추진하고 있습니다.
최근 발표된 금융권 생성형 AI 활용 지원 방향은 크게 “규제 특례를 통한 인터넷망 상용 AI 서비스 허용”, “금융사 내부망에 오픈소스 AI 적용 지원”, “금융 특화 AI 학습 데이터 구축”, “AI 활용 위험 최소화를 위한 가이드라인 개정”으로 요약됩니다.
규제 특례를 통한 인터넷망 상용 AI 서비스 허용
2024년 8월 발표된 금융분야 망 분리 개선 로드맵에 따르면 망 분리에 대한 규제 샌드박스를 허용하여 인터넷 환경에서 제공되는 상용 AI 서비스를 사용토록 허용하였습니다.
네부 직원 ←→ 금융회사(내부망) 사용자 단말
금융회사(내부망) 사용자 단말 ← 사설네트워크(전용선/VPN) / 1회용 패스워드, 다중인증(MFA), 암호화통신, 기록보관, 단말 접근통제 → 방화벽/침입탐지
방화벽/침입탐지 ←→ 금융회사 클라우드 영역(인터넷 차단) 내 금융회사 애플리케이션
금융회사 클라우드 영역(인터넷 차단) 내 금융회사 애플리케이션 ← 보안접속(private link) → 애저 클라우드 내 LLM 모델(외부 인터넷차단)
지난 2024년 8월 발표 이후 이와 관련한 혁신금융서비스를 신청한 건수는 2024년 12월 기준 141건에 달할 정도로 금융사들의 높은 관심을 받고 있습니다. 혁신금융서비스로 지정된 생성형 AI 관련 주요 은행 서비스는 다음과 같습니다.
<표 2> 혁신금융서비스
| 신한은행 | 생성형 AI 기반 AI 은행원 | 자연어 기반 금융상담 제공, 외국어 번역 제공 등 |
| 생성형 AI 투자 및 금융지식 Q&A 서비스 | 자언어 기반 각종 뉴스 요약, 과거 수익률 정보, 시장흐름 정보 등 제공 | |
| KB국민은행 | 생성형 AI 금융상담 Agent | 고객 질의 시 고객 친화적 대화 상담 제공 등 |
| NH농협은행 | 생성형 AI 플랫폼 기반 금융서비스 | 외국인 고객을 위한 AI 은행원, 고령층을 위한 상담 서비스 제공 등 |
| 카카오뱅크 | 대화형 금융계산기 | 자연어 기반 금융상품 관련 이자환율 등 계산 |
(출처: 금융위원회 보도자료, 2024년 12월 9일)
주로 고객 경험 가치를 높이기 위한 서비스들이 혁신금융서비스로 선정이 되었습니다. 혁신금융서비스를 제공하기 위해서는 개인정보 관리, 보안성 평가 및 보안대책 등 추가적인 요건을 충족해야 하는 부담이 있지만 앞으로도 외부 생성형 AI 서비스 활용은 증가할 것으로 보입니다.
금융사 내부망에 오픈소스 AI 적용 지원
금융사 내부망에 자체 AI 서비스를 구성한다면 중요/비중요 업무 관계없이 활용 가능하고 망 분리 규제도 준수할 수 있습니다. 하지만 수많은 오픈소스 AI 모델의 보안 안정성을 확인하기가 힘들고 AI 서비스를 제공할 인프라를 구성하기 위해서는 많은 예산이 필요하기 때문에 도입에 신중해야 합니다.
금융당국은 2025년 상반기까지 “금융권 AI 플랫폼”을 구축해 전문가 그룹이 선정한 오픈소스 AI 모델을 내부망에 바로 설치할 수 있도록 지원하고, 내부 업무에 적용하기 전에 성능을 점검할 수 있는 환경을 제공함으로써 AI 인프라 구축 비용을 절감할 수 있도록 지원할 계획입니다.
금융권 AI 플랫폼 - 신정원
1. AI 모델 선별
- AI 모델
- 어플리케이션
- 데이터
금융권 AI 플랫폼 - 신정원 → 기능 연동 Data Hub(전용선/가상사설망) → 기능테스트(PoC)환경 - 금보원
기능테스트(PoC)환경 - 금보원
2. 사전테스트
기능테스트금융권 AI 플랫폼 - 신정원 → 내부망 전송 Data Hub(전용선/가상사설망) → 3.내부망설치 → 금융회사
기능테스트(PoC)환경 - 금보원 → 3.내부망설치 ← 데이터 전송 Data Hub(전용선/가상사설망) ← 금융회사
기능테스트(PoC)환경 - 금보원 → PoC 결과 전송 Data Hub(전용선/가상사설망) → 금융회사
금융 특화 AI 학습 데이터 구축
AI 모델 학습 시 사용되는 데이터는 그 모델의 성능을 좌우합니다. 성능이 높은 오픈소스 AI 모델이라 할지라도 한국어 기반의 국내 은행업에 바로 적용하기에는 한계가 있습니다.
금융당국은 금융사기 방지, 신용평가, 금융보안 데이터 등 제공 채널을 ‘금융권 AI 플랫폼’으로 일원화하고 ‘금융권 특화 한글 말뭉치’를 2025년 1분기부터 단계적으로 제공할 예정입니다. 제공된 데이터는 RAG 구성, AI 추가 학습, AI 평가에 활용될 수 있습니다.
금융데이터 특성상 민감 항목이나 특정인이 추정될 수 있는 정보를 제외하는 등 제공할 수 있는 데이터 범위는 제한적일 것입니다. 결국 은행들이 자체 AI 모델을 구축하기 위해선 은행 내부 데이터를 기반으로 학습하겠지만, 검증된 금융 공통데이터를 지원받게 된다면 AI 학습 및 평가에 유용하게 활용할 것으로 기대됩니다.
2025년 국내 은행 AI 활용 전망
2025년 국내 은행들은 전반적으로 조직을 슬림화하는 방향으로 조직개편을 진행했지만, AI 관련 부서는 더욱 강화하였습니다. 생성형 AI 활용에 대한 제도 개선이 진행된 만큼, 은행 내부 업무에 다양한 생성형 AI 적용 사례가 나올 것으로 기대됩니다. 또한 내부 통제의 중요성이 높아짐에 따라 내부 통제를 강화하기 위한 AI 활용도 증가할 것입니다. 성능이 상향 평준화되고 다양해진 여러 AI 모델을 통합 관리/활용할 수 있는 플랫폼 도입이 늘고, AI 모델의 투명성을 확보하기 위한 노력도 지속될 것입니다.
은행 내부 업무에 생성형 AI 적용 시도
은행 내부망에 생성형 AI를 도입할 수 있는 제도가 마련됨에 따라 은행 내부 업무 자동화에 생성형 AI를 적용하려는 시도는 가속화될 것으로 보입니다. 지금까지 업무를 보조하는 성격으로 생성형 AI가 활용되었다면, 이젠 AI가 판단하고 일을 처리할 수 있는 AI Agent 방식으로 확대할 것입니다. 이를 위해서는 업무를 최소 책임 프로세스 단위로 나눠 단순화시키고, 각 프로세스는 독립된 서비스로 구성되어 타 시스템에 서비스될 수 있어야 합니다. 이를 위해선 내부 코어시스템의 아키텍처 변화도 예상됩니다.
생성형 AI 기반 고객 대응 서비스 수준 제고
생성형 AI의 출현은 대화형 인터페이스에 큰 변화를 가져왔습니다. 생성형 AI 모델의 성능이 지속 향상된 만큼 고객 대응 서비스에 대한 많은 실 사용 사례가 나올 것입니다. 각 은행에서 신청한 혁신금융서비스를 보더라도 외국인, 고령자 등 금융 취약계층에 대한 서비스 지원, AI 기반 금융상담, 자연어 기반의 금융계산기 등 고객 대응 관련 서비스가 주를 이룹니다.
이러한 인터페이스의 변화는 비대면 채널뿐 아니라 대면 채널까지 확대해 나갈 것입니다. 또한 단순 공통정보를 기반으로 한 일반적인 답변이 아니라 은행 코어시스템과도 연계해 고객 맞춤형 서비스 제공도 기대해 봅니다.
AI 기반 내부 통제 강화 노력
금융사 내부 통제에 대한 임원 책임을 명확히 하고, 금융사고 발생 시 대표이사 제재도 가능한 ‘책무구조도’가 시범운영을 마치고 2025년부터 정식 시행됩니다.\[30] 다만, 금융사고 발생 시 이를 막기 위한 상당한 노력이 확인되는 경우 책임 경감 또는 면제가 될 수 있는 만큼, AI를 활용한 다양한 내부 통제 강화 활동이 진행될 것으로 예상됩니다.
AI 통합 플랫폼 도입
빠르게 변하고 다양해지는 오픈소스 AI 모델을 효과적으로 관리하고, 데이터 수집부터 학습, 서비스 적용까지의 과정을 원활히 처리하기 위한 플랫폼이 도입될 것입니다. 이러한 플랫폼은 손
주어진 강의를 요약하면서, 퍼미션 DB 영업 전략 요약본을 바탕으로 시각 자료(슬라이드 시안) 제작의 기본 아이디어를 드리겠습니다. 시안 제작의 목차는 다음과 같습니다:
🌟 퍼미션 DB 영업 전략 슬라이드 시안 (요약본) 🌟
1. 표지 (인트로 슬라이드)
- 제목: "퍼미션 DB 영업 전략: 성공의 길잡이"
- 부제목: "DB 영업의 핵심 전략과 생존을 위한 차별화 방안"
- 이미지: 네트워킹, 데이터 흐름 이미지, 고객과 손을 맞잡는 장면
- 본문: 발표자 이름, 날짜, 주최자 정보
2. 퍼미션 DB란?
슬라이드 1. 퍼미션 DB 정의
- 내용:
- 퍼미션 DB는 아웃바운드 콜센터를 통해 고객의 연락처 정보를 취득하고 상담 허가를 받은 데이터베이스.
- 고객의 참여를 유도해 상담을 진행하며 계약으로 발전.
비교:
- 인포 DB: 고객이 자발적으로 가입 정보를 요청.
- 퍼미션 DB: 상담권유 후 고객을 만나 상담.
비주얼: 체크 리스트로 나열, 심플한 접근 가능한 디자인.
3. 퍼미션 DB의 가치와 접근법
슬라이드 2. 시간을 돈으로 사는 방식
- 핵심 메시지:
- 퍼미션 DB는 고객과의 상담 전환 시간을 돈으로 환산하여 구매.
- 시간을 아껴 설계사가 더 중요한 업무(상담/관리)에 집중.
- 평균 DB 가격: 8~15만 원 (고객 미팅 비용으로 투자).
- 포인트:
- 시간 = 비용 → 효과적인 시간 활용이 성공의 첫걸음.
비주얼: 시계+동전 이미지를 활용한 시간=돈 콘셉트 그래픽.
4. 퍼미션 DB 시장의 특징 및 문제점
슬라이드 3. 시장 현황 및 변화
- 고객과 동일 DB를 사용하는 설계사 간 포화 경쟁.
- 고객의 보험료/보장 분석 요구 증가 → 신뢰 형성 어려움.
- 유병자 보험, 시장 변화 주도.
- 첫 상담 목적: 미청구 보험금/보상 찾기.
비주얼: 시장 그래프(경쟁성 증가), 유병자 보험 출시 타임라인.
5. 효과적인 퍼미션 DB 활용 전략
슬라이드 4. 차별화 전략
- 왜 차별화가 필요한가?
- 고객의 선택을 받기 위한 유일한 차별화 = 설계사의 전문성 + 고객 밀착 관리.
- 전략:
- 상담 초기에서 못 받은 돈 확인 서비스 제공.
- 보험 보장 분석과 최신 정보 전달.
- 고객 친화 방식을 통해 소개받기.
비주얼: 차별화 키워드 3개를 원형으로 중앙에 배치.
슬라이드 5. TA(첫 통화)부터 1차 상담까지 전략
- TA(첫 통화)
- 고객에게 밝은 목소리 → 신뢰감 주기.
- 고객을 만난 이유를 명확하게 전달.
- TIP:
- 첫 통화는 자동 녹음 → 스스로 점검.
- 1차 상담 요령:
- 고객의 궁금증 해소 → 미청구보험금 확인.
- 병력 관련 팩트를 초기에 수집.
비주얼: 전화 상담 장면 이미지, 병력 체크 관련 아이콘 삽입.
6. 계약 이후 관리로 지속 성장
슬라이드 6. 계약 유지와 소개 전략
- 최고의 AS는 ‘보상’
- 보험 계약 후 고객의 모든 사후 보상 업무를 책임감 있게 수행.
- 실손 청구부터 소소한 보상까지 직접 케어 약속.
- 소개 고객 창출 방법:
- 고객 신뢰 → 긍정적 입소문 자연스레 발생.
비주얼: "보상 처리=고객 신뢰"를 나타내는 자연스러운 관계 흐름.
7. 퍼미션 DB 성공을 위한 3가지 필수 조건
슬라이드 7. 성공 공식
- 시간 = 돈
- 효율적인 시간 투자로 미팅 성사 → 성과 창출.
- 차별화된 전문성
- 고객 신뢰 확보 → 추가 계약 및 입소문.
- 사후 관리 중요성
- 고객 만족도 증가 → 소개 고객 확보.
비주얼: 3개의 톱니바퀴(성공 구조 이미지).
8. 결론과 Q&A
슬라이드 8. 마무리
- "퍼미션 DB는 고객 접점의 기회이며, 성공의 발판입니다. 차별화된 전략과 꾸준한 관리를 통해 승리하세요."
- 이미지: 고객과 설계사가 함께 웃고 있는 모습 또는 성공적인 계약 순간.
위의 구조를 기반으로 실제 슬라이드 디자인이 가능합니다. 필요하시다면 이에 대한 상세 디자인 제작을 진행해드릴 수 있습니다. 🎨
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