1. 금융 DX의 개요 및 중요성
1) 금융 DX 개요
금융 DX : 현재 금융 서비스 및 비즈니스 프로세스의 디지털화를 촉진하여 새로운 서비스 창출 및 비즈니스 개혁으로 이어지는 것
- 단순한 디지털화와 구별됨
- 궁극적으로 비즈니스 성장과 경쟁력 확보에 중점
💬 금융DX는 핀테크, AI, 블록체인, 빅데이터 등의 디지털 신기술을 활용해
- 업무 프로세스 간소화
- 고객 서비스 개선
- 신규 비즈니스 모델 구축
- 비용 절감
- 사업 투명성 제고
- 혁신 촉진 등 을 통해 다양한 이익을 창출하려는 금융 산업의 노력을 말한다.
💬 금융DX의 예
- 온라인 뱅킹, 스마트폰 앱을 이용한 거래
- 로보어드바이저의 투자 조언
- 고객 데이터 분석을 통한 타겟 마케팅
💬 금융 DX의 장점: 운영 효율성 향상을 통한 비용 절감 및 고객 서비스 개선(고객의 니즈 대응)
💬 금융업에서의 DX추진
- 고객 니즈에 유연하게 대응
- 더 높은 경쟁력 유지할 필요 有
2) 금융산업에서 DX의 중요성
💬 금융산업에서 DX의 중요성
- 운영 효율성 향상
- 서비스 개선
- 더 나은 고객 경험 제공
- 새로운 비즈니스 창출
💬 금융업 DX의 과제: IT인재 확보, 노후화된 기존 시스템, 기업문화의 문제 등
DX가 구현되지 않으면 경쟁력 저하나 경제적 손실 위험.
💬 DX의 예 : AI / 데이터 / RPA의 활용 / 클라우드의 도입
3) AI 트랜스포메이션(AX)
디지털 트랜스포메이션(DX): 2004년 스웨덴의 에릭 스톨터만 교수가 사회적 의미로 사용
2004년의 경우, 인터넷이 보급되었지만 스마트폰의 출시 전이라 기업에서 데이터 활용은 생각할 수 없었음. DX라는 뜻은 20년 이상을 거치며 의미가 변용됐고, 현재는 AI 트랜스포메이션(AX)이라는 용어를 사용함
| DX: 데이터를 비즈니스 변혁에 활용하는 폭넓은 개념 (DX는 AX보다 넓은 의미) |
| ➡ AX: AI를 적극적으로 활용해 새로운 경험을 제공하는 것 (AX는 AI에 초점을 둔 DX) |
💬 DX에 활용되는 도구이자 넓은 의미로서의 AI
- AI를 활용하는 과정에서 빅데이터를 분석해 새로운 정보를 추출하는 기술
- 빠르게 발전하는 AI기술이 기업에 새로운 전략을 제시한다는 것을 전제로 삼음
AI 트랜스포메이션(AX): 기업이 기존 사업 모델과 작업 프로세스를 버리고 AI기술을 전사적으로 적용해 사업 모델, 작업 프로세스, 제품, 서비스 등을 처음부터 재창조하는 방식
💬 AX는 AI가 사업 중심에 서기 위한 기반 기술, 사업 프로세스, 조직문화 등을 포괄적으로 변화시키기 위함
2. 금융업계가 구현해야 할 DX
1) 클라우드 채택
💬 클라우드 기술 채택이 가장 중요.
💬 온프로미스 서버 및 시스템을 클라우드로 교체하면 얻을 수 있는 이점
- 데이터 엑세스 및 관리 개선
- 유연한 시스템 확장
- 비용 절감
- 혁신 증가
💬 코로나19를 계기로 글로벌 금융사 메인프레임의 클라우드 서비스 전환 촉진
클라우드 사용시 ➡ 비용 절감 / 고객 경험 개선 / 내부 운영 프로세스 효율화
💬 클라우딩 컴퓨팅은 생성형 AI등장으로 인해 또 한번의 도약 가능성 有
생성형 AI의 경우 대규모언어모델(LLM)인데, 클라우드 컴퓨팅의 경우 LLM에 필요한 실시간 데이터 처리를 위해 강력하고 확장성이 뛰어난 컴퓨팅 기능에 최적화된 솔루션과 플랫폼을 제공할 수 있다.
💬 클라우드는 LLM 시장이 커질수록 돈을 벌 수 있다! (마이크로소프트)
- 오픈 AI에 투자해 챗 GPT 기술 독점권 확보
- 자사 클라우드 서비스 '애저'를 챗 GPT에 제공
- 기업들이 오픈 AI의 서비스를 활용하기 위해 마이크로소프트 클라우드 서비스를 구매하는 구조를 만들어 사업성을 강화하겠다는 계획
💬 마이크로 소프트, AWS, 구글 등 해외 클라우드 기업들이 국내 민간시장 80%이상 점유중
➡ 시스템통합(SI)·유통·인력교육 체계 등 클라우드 생태계 전반을 장악하고 있는 문제점이 있음
국내 은행이 챗GPT에 금융 데이터를 학습시켜서 고객 응대 서비스를 만들기는 쉽지 않음.
" 국산 클라우드 시장을 키울 필요가 있음 "
2) AI
💬 금융산업은 일상적인 작업이 많은 산업으로, AI 도입시 운영 효율성 향상 / 정확하고 신속한 데이터 분석 가능
💬 AI 사용 시 이점
- 챗봇으로 고객 문의에 신속한 응답
- 고객 만족도 향상
- 지원 상담원의 부담 감소
- 리스크 관리 측면
- 대량의 데이터를 고속으로 분석, 부정 거래 탐지
- 신용 리스크를 보다 정밀하게 평가, 효율성 증가
- 투자 분야
- 시장 동향을 분석하고 투자 전략을 최적화하여 보다 현명한 투자 결정을 내릴 수 있도록 지원
💬 AI의 도입은 금융산업의 DX에 상당한 영향을 미칠 것
➡ 서비스 품질 향상 / 비용 절감 / 새로운 비즈니스 기회 창출
💬 일본 금융업계의 각 기업은 챗 GPT를 어떤 목적으로 사용하고 있을까?
- 다이와증권
- '애저 오픈AI 서비스'를 활용한 챗GPT를 9,000명 전 직원에게 도입
- 정보수집 지원
- 자료 작성을 아웃소싱하는데 필요한 시간 단축
- 다양한 문서 및 제안서 등의 초안을 작성하는데 필요한 시간 단축
- 즉, 직원들의 효율성을 증대시킴
- 미쓰이스미토모 파이낸셜 홀딩스(Sumitomo Mitsui Financial Holdings)
- '마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)'를 활용한 AI 지원 툴 'SMBC-GPT'의 시범 운영 시작
- 문서생성 / 요약 / 번역 / 코드 생성 / 정보 수집 등 효율성을 증대시킴
- 미즈호 파이낸셜 그룹
- '애저 오픈AI 서비스'를 활용해 챗GPT 활용, 45,000명 이상의 사람들이 일상 업무에 사용
- 회사의 재무 데이터를 기반으로 문서를 만드는 기능
- 텍스트 요약, 번역 및 프로그래밍 지원을 통해 운영 개선 및 간소화
- 레모네이드
- 챗 GPT를 사용하는 챗봇으로 고객 문의 및 불만에 신속하게 응답
- 고객 만족도 상승
- 대기 시간 감소
- 고객지원팀 부담 감소
- 불룸버그
- 금융 챗봇 '블룸버그 GPT' 개발
- 방대한 양의 금융 데이터에서 학습하여 새로운 금융 연구 방식 제공
- SEC(증권거래위원회) 서류의 초기 초안 생성 및 시장 보고서 자동 생성과 같은 다양한 목적으로 사용 가능
- 금융산업의 혁명을 일으킬 것
3) IoT 도입
IoT를 통해 보다 효율적이고 개인화된 금융 상품과 서비스를 제공할 수 있음
ATM 사용, 자산거래 또는 상품 구매 등 모든 접점에서 사용할 수 있는 데이터 유형이 많을수록
➡ 고객의 비즈니스 요구 사항을 더 쉽게 식별하고 고객 참여 유도 가능
💬 애플워치와 같은 웨어러블 기기로 보안 인증시 얻을 수 있는 지문 및 얼굴과 같은 개인 데이터를 처리해
➡ 온라인 뱅킹의 보안을 강화할 수 있음
💬 손해보험 업계에서는 사고 대응 및 운전 지원 분야에서 AI 기반 IoT 기기의 도입 진행
💬 동경해상일동화재보험(東京海上日動火災保險)의 주행데이터기록기(drive recorder) 대여
- 자동차 보험의 일환으로 첨단 사고 대응 및 사고 예방 지원을 지원하는 기능을 갖춤
- 사고 발생 후 AI가 기기에서 수신한 데이터를 분석해 보험사가 사고 내용을 재현해 사고 상황 설명의 부담을 덜어 줌
- 2017년 4월 출시 ~ 2022년 3월까지 1만 4,000건의 사고에 대응
💬 사이쿄(西京銀行) 은행
- 개인 자동차 대출의 상환 촉진 등 신용 관리 업무의 강화를 목표로
- 핀테크 기업과 업무 제휴하여 결합 상품 제공(IoT 시스템 + 개인 자동차 대출)
- 대출 기능이 탑재되어 있는 차량에는 상환이 늦어지면 원격 제어로 엔진을 원격 정지 가능 및 위치 정보 식별가능한 GPS 장치가 장착되어 있음
- 원격 제어 장치 관리 플랫폼에서는 AI를 사용하여 차량 사용자의 운행 정보 및 신용 관련 정보를 분석
- 이 대출 기능의 도입으로 개인 자동차 대출의 부도율 20% ➡ 0.9%로 줄어들고, 새로운 신용 심사 모델 확립
4) 오픈 API 활용
금융 산업에서 API(Application Programming Interface)의 활용은 최근 기술혁신에서 중요한 주제가 되었음
💬 개방형 API는 금융 서비스 발전 주도 및 광범위한 이점 제공
- 다른 회사의 서비스 및 플랫폼과 연결된 서비스를 쉽게 제공
➡ 소비자에게 다양한 선택권과 보다 정확한 고객 분석 제공 - 시스템 연동이 원활함
➡ 수동 데이터 입력 및 오류 검사를 줄일 수 있음
💬 은행의 개방형 API는 은행과 외부 사업자간의 안전한 데이터 연결을 가능하게 함
💬 은행이 외부사업자에 시스템 접속 내역을 공개하고, 사전에 계약을 진행한 외부 사업자의 접근을 허용함으로써 금융기관 이외의 사업자도 금융 기관과 연계해서 편리하고 고도화된 금융서비스를 개발하기 쉬워짐
5) 생체 인증 활용
생체 인증: 얼굴이나 지문과 같은 개인의 고유한 특성을 인식하는 기술
- 기존 암호 및 PIN보다 더 높은 수준의 보안을 보장
- 로그인 및 인증 프로세스의 속도를 높임
- 사용자 입장에서 복잡한 비밀번호가 필요 없기 때문에 서비스 접근이 쉬워짐
- 사용자 만족도 향상 및 금융 서비스에 더 쉽게 엑세스할 수 있음
💬 우리나라 현황: 2018년부터 여러 금융기관에서 생체 데이터 공유·생체 인증 플랫폼 구축
➡ 한 번의 등록으로 은행이나 카드 결제 등 이용 가능
3. 현재의 금융업계 DX
💬 전 세계 금융산업에서 금융DX가 빠르게 발전하고 있으며, 코로나19 이후로 금융업계의 DX 수요가 증가.
💬 금융업의 DX
- 보유하고 있는 방대한 데이터를 분석해 비즈니스에 활용
- 인공지능, 로보틱스 기술 등 활용
- 온라인 뱅킹 및 스마트폰 앱 개발 지냏ㅇ
➡ 인적 비용 절감 / 편리하고 빠른 금융 거래 / 새로운 비즈니스 모델 창출 / 고객 관계의 강화
💬 금융 산업의 DX 추진을 통한 다양한 이점
- 운영 효율성 향상
- 비용 절감
- 새로운 비즈니스 모델 창출
- 고객 경험 개선 등을 통해 향후 경쟁력을 더욱 높일 것으로 기대됨
💬 금융 산업의 DX 과제: 보안 / 개인정보보호
4. 금융 DX의 과제
💬 보안 확보
- 금융 서비스와 관련된 정보 및 데이터는 기밀성이 매우 높으며, 손상되거나 침해될 경우 상당한 손실과 신뢰 손실로 이어질 수 있음
➡ 적절한 보안 조치 필요 - DX가 진행됨에 따라 더 많은 정보가 온라인으로 교환됨
➡ 더 높은 수준의 보안 확보와 대책 강화 필요
💬 적절한 인재 확보
- 다양한 전문 지식과 스킬이 요구되기 때문에 프로그래밍 및 시스템 개발 능력을 갖춘 엔지니어와
- 금융 상품, 법률 및 규정 등에 대한 전문 지식을 갖춘 인적 자원이 필요
- 금융업계는 경쟁이 치열하고, 기술과 지식을 갖춘 인재 확보가 어려움
💬 시스템 업데이트
- 레거시 시스템에 대한 의존도 문제
* 레거시 시스템: 오래된 기술로 구축된 시스템으로 개조 및 유지 관리에 대한 부담이 큼
| 과거 금융산업 | 이후 |
| 다른 산업보다 먼저 비즈니스 시스템 도입 | 각 회사가 자체적으로 시스템을 수정한 결과 시스템이 거대하고 복잡해짐 |
- 레거시 시스템의 단점
- 유지 관리 비용이 많이 듦
- IT인력의 고령화 ➡ 엔지니어 부족 우려
- 안정성 리스트
즉, DX를 통해 탈피하는 것이 시급!
💬 고객 경험 개선
- 고객에게 원활한 온라인 거래와 서비스를 제공하기 위해 시스템을 개선하고, 고객 맞춤형 서비스를 제공해야함
💬 업계 규제 변화에 대응
- 업격한 규제의 대상이 되고 있는 금융업
- 규제의 내용은 변경될 수 있음
- 규제의 변화에 대응하기 위해 DX의 추진도 요구되고 있음
- 법령에 정통한 직원 및 컨설턴트와 협력 필요
5. 금융 DX 사례
1) 솜포홀딩스
- 보험산업을 기반으로 모빌리티, 헬스케어, SW 플랫폼 등의 분야에서 AI, 빅데이터 등 첨단 디지털 기술 활용 추진
- 기존 사업의 틀에 얼매이지 않는 미래를 내다보고 임하고 있음
- 중장기적으로 사회문제 해결과 수익증대에 기여하기 위해 리얼데이터 플랫폼(RDP) 구축
* 리얼데이터 플랫폼(RDP): 솜포그룹 안팎의 다양한 실제 데이터와 협력사의 기술력을 활용해 새로운 고객가치 창출 목표 - 2016년 4월, 솜포디지털랩 출범: 드론을 사용하여 피해 조사 수행
- 신속하게 검증 수행
- 사진과 동영상 촬영하여 현장을 더 쉽게 확인
- 재해시 실종자 발생 및 피해 방지를 위한 연구에 사용
- 웨어러블 기기를 사용하여 화재 사고 조사 수행
2) 리코리스
💬 심사 업무의 효율성 향상 / 조기 자금화 서비스 '릴타(RiLTA)' 를 높게 평가받음
💬 대출심사업무 효율성 향상을 위해 'AI기술을 활용한 신용평가모델' 개발
- 약 40만여 개의 중소기업 정보를 통해 축적된 AI 학습 데이터와 풍부한 비즈니스 노하우 활용
- 기존 심사 시스템에 AI 기술을 접목하여 적절하고 신속한 신용 판단 실현
- AI를 활용한 대출 신용평가 모델의 사용은 리코리스가 일본 리스 업게 최초
💬 릴타(RiLTA)를 도입한 기업의 종업원은 월급날을 기다리지 않고 급여의 일부를 업무로 현금화(선불) 할 수 있음
- 스마트폰으로 선불 신청
- 이체 업무 생략 등 운영 효율성 높임
- 직원의 다양한 재정적 요구 충족 가능
3) 미쓰비시 UFJ 파이낸셜 그룹(MUFG)
💬 금융 DX 분야에서 많은 성공 사례 보유
💬 2018년, AI 기반 자동 심사 시스템 도입
- 약 15분 만에 모기지를 사전 검증 가능
- 심사시간 단축과 효율성이 높아져 차용인이 대출을 더 쉽게 받을 수 있음
모기지 (Mortgage): 주택을 구매하거나 차환하기 위해 돈을 빌리는 것을 허용하고 빌린 돈을 갚지 못할 경우 대출 업체가 귀하의 부동산을 소유할 수 있는 권리를 부여하는 귀하와 대출 업체 간의 계약
💬 'MUFG API'라는 API 제공
- MUFG의 금융 서비스에 액세스 가능
- 개발자와 회사는 자체 어플리케이션 및 서비스 개발 가능
4) 후쿠오카 파이낸셜 그룹
💬 일본 최초의 디지털 은행 '민나노은행' 설립
- 모든 은행 업무를 스마트폰으로 완료 가능
- 처음부터 전통적인 은행 서비스의 개념에 얽매이지 않는 아이디어로 설계됨
- 목적별로 예금 분류할 수 있는 '박스'
- 터치 결제나 온라인 결제에 사용하는 '가상 직불카드'
- 디지털은행 'Bank for All' 설립
- 디지털 시대의 요구에 적합한 뱅킹 서비스 창출
- 금융 산업의 비즈니스에 새로운 가치 창출
- 향후 디지털 은행의 기능을 협력사에 제공함으로써 'BaaS(Banking as a Service)'사업 전개 예정
6. 금융 산업에서 DX의 이점
1) 비용 절감
- 운영 자동화를 통한 인건비 절감
- 온라인 거래의 증가로 상점 유지 비용 절감
- 종이 없는 시스템을 통한 각종 비용 절감
- 인쇄 및 우편 비용
- 파일링 및 보관을 위한 공간 및 인건비
- 데이터 관리 간소화, 비즈니스 프로세스 속도를 높여 생산성 향상
- 환경 부담 경감으로 CSR 활동에 도움
2) 비즈니스 프로세스 간소화
- 워크플로 자동화를 통한 시간, 노력 절약
- 정보의 빠르고 쉬운 공유 가능
- 데이터를 더 쉽게 구성 및 검색 가능
- 데이터베이스 및 검색 도구 사용으로 정보를 빠르게 검색
- 종이를 사용하지 않을 수 있음
- 손으로 쓴 문서로 인한 깨진 문자와 불분명한 문자 방지
- 문서 분실 방지
- 데이터 시각화 / 비즈니스 프로세스 자동화 / RPA 자동화 / 모바일 기기 및 클라우드 기술로 인해 위치 및 시간의 제약을 없애 재무 운영의 효율성을 높일 것으로 기대됨
3) 새로운 비즈니스 모델 창출
💬 페이퍼리스 운영의 고도화 ➡ 새로운 비즈니스 전개
💬 페이퍼리스 전환으로 금융 산업에서 발생하는 새로운 비즈니스 예
- 온라인 증권 거래
- 낮은 수수료
- 빠른 거래 속도
- 온라인으로 계좌를 개설할 수 있는 중개 회사의 수 증가
- 투자자를 위한 더 많은 옵션
- AI 기반 투자 자문 서비스(고객 맞춤형 투자 조언 제공)
- 고객의 투자 목적과 리스크 감수성에 따라 가장 적합한 투자 상품을 제안하는 서비스
- 포트폴리오를 자동으로 최적화하는 서비스
- 온라인 결제 서비스
- 스마트폰으로 QR코드를 스캔하여 쉽게 결제
- 가상화폐를 사용하여 결제
- 현금이나 카드 결제보다 빠르고 안전하게 결제 가능
- AI 기반 고객 서비스
- 고객의 계정 정보와 거래 내역 분석
- 고객의 니즈와 선호도 파악
- 보다 개인화된 서비스 제공
- 데이터 분석을 통한 리스크 관리
- 많은 양의 데이터가 축적되어 데이터 분석을 사용해 위험 관리
- 금융 범죄 조기 탐지 및 예방에 사용
4) 향상된 사용자 경험
💬 고객이 집에서나 이동 중에도 은행 거래를 할 수 있게 고객 편의성 향상
💬 인공지능과 자연어 처리를 활용한 챗봇 / 어드바이저
- 365일 24시간 신속, 정확한 정보와 조언 제공 가능
- 고객 니즈에 맞게 맞춤화된 제품, 서비스 제공으로 만족도 향상
6. DX를 구현할 때 수행할 단계
1) 이슈파악
- 현장 사용자 및 이해 관계자와의 커뮤니케이션을 통한 운영 문제와 개선 필요성 이해
- 명확한 최종 목표 수립
2) 운영 인벤토리
- 현재 비즈니스 흐름 파악
- 비즈니스의 병목 현상과 낭비 파악
➡ 사업의 전체적인 그림을 파악하는 것 - DX 툴 도입으로 개선 포인트 파악 용이
3) 단기, 중기, 장기 이슈 수립 (우선순위 결정)
- 단기적 이슈: 초기에 효과를 느끼기 쉬운 것을 선택하여 신속하게 개선
- 중장기 이슈: 장기적인 비전과 전략을 바탕으로 지속가능한 개선을 위한 이니셔티브 기획
4) 테스트작업
- 현장에서 어떻게 활용될 것인지 테스트
- 구현하기 전에 문제를 찾고 개선할 수 있음
5) 내부교육
- 도구 구현 지침에 따라 시스템과 데이터를 마이그레이션
- 도구를 사용하는 직원을 교육하여 정확하고 효과적으로 사용할 수 있도록 함
6) 지속적인 개선 및 확장
- 정기적인 평가와 피드백을 통해 도구의 작동을 검토하여 새로운 문제와 개선이 필요한 영역을 지속적으로 발견
- 성공 사례를 기반으로 다른 부서 및 운영에 도구 확장, 배포
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