더 스마트하게 작업하기, 금융분야에 인공지능 활용

금융 서비스 분야에서 인공 지능(AI)의 활용은 급속하게 증가하고 있으며, 이로 인해 거래 뱅킹 및 금융 업무가 더욱 스마트하게 수행되고 있습니다. AI는 다양한 부분에서 금융 업무를 최적화하고, 고객 경험을 개선하며, 비용을 절감하는 데 큰 역할을 하고 있습니다. 

인공지능과 금융

• 고객 지원 및 상담: AI 기반 가상 어시스턴트 및 챗봇은 고객 서비스 및 상담 분야에서 큰 도움이 되고 있습니다. 고객은 언제든지 채팅 상자에 질문을 입력하고 금융 정보를 얻을 수 있으며, 이를 통해 은행 및 금융 기관은 24/7 고객 지원을 제공할 수 있습니다.
• 자동화된 거래 처리: AI는 금융 거래 처리를 자동화하는 데 사용됩니다. 금융 거래가 빠르고 정확하게 처리되므로 인간 오류를 최소화하고 거래 효율성을 높일 수 있습니다.
• 사기 탐지: AI는 금융 사기와 부정활동을 탐지하는 데 사용됩니다. 패턴 인식 및 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 의심스러운 거래를 자동으로 식별하고 경고를 보내어 금융 기관이 신속하게 대응할 수 있도록 돕습니다.
• 신용 스코어링: AI는 대출 및 신용 카드 승인을 위한 신용 스코어링에도 활용됩니다. 고객의 금융 이력 및 신용 관련 정보를 분석하여 대출 승인 여부를 결정하는 데 도움을 줍니다.
• 투자와 포트폴리오 관리: AI는 투자 포트폴리오를 관리하고 최적화하는 데 사용됩니다. 금융 전문가와 개인 투자자에게 투자 추천을 제공하고 포트폴리오 리밸런싱을 자동화하는 데 도움을 줍니다.
• 예측 및 분석: AI는 금융 시장 동향을 예측하고 금융 분석에 사용됩니다. 대규모 데이터 세트를 분석하여 투자 전략 및 의사 결정에 관한 통찰력을 제공합니다.
• 데이터 보안: 금융 기관은 AI를 사용하여 데이터 보안을 강화하고 고객 정보를 보호합니다. 이상 징후를 탐지하고 해킹 시도를 차단하는 데 AI가 도움을 줍니다.

인공지능(AI)을 활용하여 스프레드시트를 보강하는 것은 재무 분석 및 예측 과정에서 귀중한 시간과 자원을 절약하고 비즈니스의 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 강력한 도구입니다. 이러한 기술은 현금 흐름 관리, 재무 예측, 데이터 수집 및 분석, 비즈니스 의사 결정을 더욱 정확하고 자동화된 방식으로 수행할 수 있도록 도와줍니다. 

• 시간 절약과 예측 정확도 향상: 머신러닝 및 AI 기술을 활용하면 재무 담당자는 예측 모델을 효과적으로 조정하고 예측 정확도를 높일 수 있습니다. 이러한 모델은 과거 데이터를 기반으로 현금 동향, 수요 예측 및 비즈니스 성과를 예측할 수 있으며, 이를 통해 조직은 미래에 대비한 전략을 개발할 수 있습니다.
• 자동화된 데이터 수집 및 통합: AI를 활용하면 다양한 소스에서의 데이터 수집 및 통합이 자동화됩니다. 이는 다른 부서 또는 외부 시장 데이터와의 연계성을 강화하고, 실시간으로 데이터를 업데이트하여 보다 신속한 의사 결정을 가능하게 합니다.
• 데이터 기반 의사 결정: AI 기술은 데이터 기반 의사 결정을 강화합니다. 이전 경험과 직관에 의존하기보다 데이터 분석을 통해 근거를 제공하므로 보다 확고한 의사 결정이 가능해집니다.
• 효율성과 비용 절감: AI와 머신러닝을 활용하면 반복적이고 노동 집약적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 이로써 재무 팀은 전략적인 프로젝트 및 의사 결정에 더 많은 시간을 할애할 수 있으며, 이는 비즈니스에 추가적인 수익을 창출할 수 있습니다.
• 전략적 파트너십 강화: AI를 통한 효율성 향상은 재무팀을 전략적 파트너로 만듭니다. 데이터 기반 의사 결정 및 예측 능력을 통해 재무팀은 조직의 미래를 예측하고 지원할 수 있으며, 이는 경영진과의 협업을 강화하는 데 기여합니다.

AI를 스프레드시트 및 재무 분석에 통합하는 것은 비즈니스의 경쟁력을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. AI를 활용하여 자동화된 데이터 기반 의사 결정을 실현하고 예측 정확도를 향상시키면 조직은 변화하는 비즈니스 환경에서 더 나은 전략을 개발하고 성과를 향상시킬 수 있습니다.

AI 기술은 재무 분야에서 여러 가지 중요한 역할을 수행하며 기업의 경쟁력을 강화하는데 기여하고 있습니다. 이를 통해 재무 조직은 다음과 같은 주요 영역에서 혁신을 이루어내고 있습니다.

• 현금 예측 및 관리: AI를 활용한 현금 예측은 재무팀이 현금 흐름을 정확하게 예측하고 관리하는 데 도움을 줍니다. 과거 데이터와 AI 알고리즘을 활용하여 예상되는 결제 날짜와 금액을 예측하는 것은 재무 팀이 미래에 대비한 전략을 수립하는데 중요한 역할을 합니다.
• 결제 사기 탐지: AI는 결제 사기 탐지에서도 중요한 역할을 합니다. AI는 정상적인 결제와 의심스러운 결제를 식별하여 사기 거래를 탐지하고 경고를 제공합니다. 이를 통해 기업은 금전적 손실을 예방하고 자산을 보호할 수 있습니다.
• 유동성 계획 및 최적화: AI는 유동성 계획을 개선하고 최적화하는 데 사용됩니다. 재무 팀은 AI 모델을 활용하여 현금 쿠션을 설정하고 다양한 시나리오에 대한 스트레스 테스트를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스 리스크를 최소화하고 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
• 계약 수명 주기 관리: AI는 계약 수명 주기 관리에서도 중요한 역할을 합니다. 기업은 계약에 관한 정보를 수집하고 AI를 활용하여 계약의 인사이트를 추출하고 개선 방법을 제시합니다. 이를 통해 가격 책정 최적화, 협상 개선 및 벌금 회피와 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

AI는 재무 조직이 데이터를 활용하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하며, 이로써 비즈니스의 성과를 향상시키고 미래에 대비하는 데 도움이 됩니다. AI를 통한 현금 예측, 결제 사기 탐지, 유동성 최적화 및 계약 관리는 재무 분야에서

생성형 AI 비즈니스 촉진

생성형 AI (Generative AI)는 다양한 업계에서 혁신과 효율성을 가져오고 있으며, 특히 기업 계약 관리 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. Icertis의 계약 인텔리전스 코파일럿을 통해 Microsoft Azure의 지원을 받는 기업은 제너레티브 AI를 활용하여 상업 계약을 대화형 자산으로 변환할 수 있게 됩니다. 이러한 서비스는 다양한 부서 및 직무에서 활용될 수 있으며, 다음과 같은 장점을 제공합니다.

• 신속한 결제 승인: 조달 담당자나 다른 부서에서 계약 승인과 관련된 질문을 빠르게 해결할 수 있습니다. 이로써 계약 처리 속도가 향상되고 비즈니스 프로세스가 원활하게 진행됩니다.
• 사용자 지정 질문 및 응답: 각 부서 또는 직무에 맞게 AI에게 질문을 할 수 있으므로 법무팀, 재무팀 등 각각의 Bed처에서 필요한 정보를 추출할 수 있습니다.
• 범용적 활용: 생성형 AI는 금융 관리, 현금 포지셔닝, 은행 계좌 관리 등 다양한 금융 작업에서 활용될 수 있습니다.

이와 함께 Microsoft의 Azure OpenAI 서비스 및 다른 AI 제품들은 데이터의 보안을 유지하면서 문서 작성 지원, 데이터 추론, 보고서 및 텍스트 요약 등의 작업을 혁신하고 효율성을 향상시킬 수 있도록 지원합니다.

특히 은행 업계에서는 제너레티브 AI를 사용하여 투자설명서나 제안서 작성을 가속화하고 투자 의사 결정을 지원하고 있습니다. 이러한 서비스를 통해 더 빠르고 정확한 정보를 제공하고 콘텐츠 생성의 품질과 정확성을 유지할 수 있습니다.

이를 통해 기업은 더 효율적으로 자산을 관리하고 미래에 대비하는 데 도움을 받을 수 있으며, 기존의 계약 관리 및 금융 작업을 혁신하여 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.

Icertis는 AI를 활용하여 M&A 계약 및 기업 계약 관리에 혁신을 가져오고 있습니다. 이를 통해 금융 부문과 법률 부문에서 300페이지에 달하는 복잡한 문서를 처리하고 컴플라이언스를 준수하는 작업을 효율적으로 수행할 수 있게 됩니다. AI는 고객 대면 업무와 백오피스 업무 모두에서 이점을 제공하며 재무 담당자와 법률 담당자 등 각 부서에서 활용될 수 있습니다.

재무 부문에서 AI는 미래에 매우 흥미로운 가능성을 제시하고 있습니다. ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델을 활용하면 재무 소프트웨어 플랫폼 내에서 간단한 언어 프롬프트를 사용하여 다양한 정보를 추출할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 데이터 분석 작업을 기계에 맡기고, 직원들은 전략적 이니셔티브에 더 많은 시간과 노력을 투자할 수 있습니다.

AI의 활용은 재무 부문에서 계속 발전하고 있으며, 예측 인사이트 제공, 정보에 기반한 의사 결정 지원, 자동화 및 효율성 향상 등의 새로운 프로세스를 구축하는 데 도움을 주고 있습니다. 이러한 AI 혁신은 미래의 재무 부문에서 예측 정확성을 높이고 비용을 최소화하는 방향으로 발전할 것으로 기대됩니다. AI는 현금 관리, 현금 예측, 결제 처리 등 다양한 재무 작업에서 활용될 것으로 예상되며, 재무 담당자들은 이를 통해 더 스마트하고 효율적인 방식으로 업무를 수행할 수 있을 것입니다.