은행의 생산성을 높여주는 AI, 하지만 이를 통한 수익 창출은 어려운 과제입니다

뉴욕에서 열린 로이터 넥스트 컨퍼런스에서 패널리스트들은 인공 지능이 은행의 생산성을 크게 향상시킬 것으로 기대되지만, 지금까지는 이 기술을 통해 수익을 창출하기가 더 어려웠다고 말했습니다.

주요 은행들은 고객을 위한 가상 비서에 AI를 적용하고 직원들이 인사, 리스크, 규정 준수 및 재무에 사용할 수 있는 도구를 도입하고 자산 관리 분야에서 상품 개발을 시도하고 있습니다.

골드만삭스 GS의 최고 경영자 데이비드 솔로몬은 화요일 로이터 컨퍼런스에서 머신러닝과 AI를 도입하면 코딩 등의 분야에서 생산성을 향상시킬 수 있다고 말했습니다.

"우리 회사에는 11,000명의 엔지니어가 있습니다. 우리는 엄청난 양의 코딩을 수행합니다."라고 솔로몬은 말했습니다. "이러한 도구로 코딩 생산성을 20~30%만 높일 수 있다면 엄청난 순풍이 불 것입니다."

미국 은행인 BNY BK도 AI 도구에 투자하고 있다고 로빈 빈스 최고경영자는 컨퍼런스에서 말했습니다.

빈스는 "BNY에는 수천 명의 직원이 있으며, 이들은 이제 일상 업무를 도와줄 수 있는 에이전트를 구축하고 의뢰할 수 있게 되었습니다."라고 말했습니다.

하지만 AI는 아직 금융회사의 수익 창출에 도움이 되지 않습니다. 은행은 여전히 기술에 대한 정확한 사용 사례를 구체화할 필요가 있다고 BMO BMO 금융 그룹의 최고 AI 및 데이터 책임자는 수요일 컨퍼런스에서 말했습니다.

"하이프 사이클은 이 분야에 많은 긍정적인 관심을 불러일으켰습니다. 캐나다 최대 은행 중 하나인 BMO에서 10월에 최고 AI 책임자로 임명된 크리스틴 밀차노프스키는 "과대광고 주기가 있었기 때문에 지금 제가 최고 AI 책임자가 된 것입니다."라고 말합니다.

밀차노프스키는 "사람들이 수익에 영향을 미치거나 실제 효과와는 다른 비용 절감 효과를 가져올 것이라고 생각한 것 같다"며 "수익 창출 활동은 나타나지 않고 있다"고 덧붙였습니다

지금까지 AI는 많은 투자은행에서 중요한 역할을 하는 BMO 주식팀의 보고서 작성 시간을 하루 4시간 이상에서 1시간 이내로 단축하여 애널리스트들이 보다 창의적인 업무에 집중할 수 있도록 하는 등의 업무에 가장 유용하게 활용되고 있습니다.

밀차노프스키는 향후 AI의 구체적인 사용 사례를 파악하는 것이 중요하며, 거래 최적화 및 고객 창출에 잠재적인 응용 분야를 정확히 찾아내는 것이 중요하다고 덧붙였습니다.