AI을 활용한 자산관리는 어떻게 디자인 해야할까?
AI중심 자산관리, AI Driven PFM
이런저런 자료들을 살펴보다가 AI Driven PFM이라는 자료가 문득 눈에 띄어서 공유할만한 내용만을 추려서 공유를 해보고자 한다. 해당 자료는 CRIF라는 이탈리아의 기업으로 대출기관, 은행, 보험사 등에 신용관련 솔루션을 제공하는 회사에서 배포하였다.
* 개인적인 생각들이 함께 정리되어 있을 수 있으니 정확한 내용은 해당 사이트 내 자료를 통해 확인해 주시는 것이 좋겠다.
감성적 뱅킹
Emotional Banking
새로운 은행 기술에 대하여 이야기하면서 감성적 면에 대해서 항상 함께 고민하여야 한다. 은행업무와 감정적인 분야는 실제로 크게 연관이 있다.
하지만 은행들은 주로 예대율, 영업이익과 같은 숫자에 집중하는 경우가 많고 고객과 감정적인 관계에 대해서 고민하는 경우는 상대적으로 적다. 고객과 감정적인 관계에 대해서 고민하기 위해서는 방대한 양의 데이터들을 활용하여 고객의 요구와 기대에 부응하는 맞춤형 솔루션을 제공하는 것이다.
"고객들을 더 잘 알고 정말 필요해 하는 것을 제공할 수 있어야 한다." 너무 당연한 말이지만 잘 지키기 어려운 말이기도 하다.
사람들은 개인화된 서비스에 점차 익숙해지고 있다.
그들이 보고 있는 TV쇼와 영화에서 부터 온라인 배달 플랫폼에서 주문을 하는데까지, 사람들은 추천 알고리즘에 의해 결정되는 수 많은 결정들을 따르거나 선택을 하고 있다. 무한히 펼쳐져있는 보기들을 보고 천천히 살펴볼 수 있는 상황들 자체를 만나보기 힘들다.
하지만 현재 PFM의 경우 여전히 사람들이 수동으로 그들의 거래를 분류하고, 예산을 모니터링하고, 재정관리를 미세하게 하는 경우들이 많다. 이는 시간도 많이 걸리고 서비스들 떠나게 되는 요인이되기도 한다.
AI 중심 PFM은 자금 관리는 더 쉽게 하고, 더욱 개인적이게 만들어준다.
감성적 뱅킹은 은행의 데이터를 수집함으로써 시작된다. 그리고 데이터 과학자들은 그것을 처리하고 구조를 설계한다. 머신러닝 알고리즘은 사용자의 거래 데이터를 분석한다. 이를 통해 데이터 분석가들은 비용예측, 거래분류, 재무 시나리오, 시뮬레이션 등 고객에게 가장 유리한 방법을 파악하고 제안하게 된다.
AI 중심 PFM 디자인하기
AI 중심 자산관리 (AI Driven PFM)
AI 중심 자산관리는 디지털 뱅킹의 가장 중요한 지점이라고 할 수 있다. 핵심 은행시스템과 원활히 통합될 수 있도록 전체 은행 데이터에 대해 정밀한 거래 데이터들을 분석하고 제공하게 된다.
1. 사용자의 니즈 이해하기
은행이 최우선적으로 그들의 재정 상황에 대해 명확하게 이해하고 있다는 것을 보여주는 것이 중요.
1) 반복적인 청구서나 통상적인 지출과 같은 생활비를 쉽게 평가하고 관리할 수 있는 도구를 그들에게 제공하는 것이 매우 중요함.
2) 재정적인 행복을 달성하도록 돕는 것 또한 중요함. 자녀가 있는 가정, 젊은 직장인 또는 은퇴한 사람들이 원하는 것은 건강한 금융 안전망을 구축하는 것이라고 할 수 있음.
은행 고객들이 기대하고 있는 것.
FOUND: 시각화와 분석도구를 통해 생애주기 상 이벤트를 예측해주었으면 좋겠다.
UNDERSTOOD: 개인적인 금융 맥락, 거래 데이터, 위치, 기본 정보, 소셜 데이터에 기반한 러닝 시스템 활용을 통해 나를 이해시켜주면 좋겠다.
ADVISED: 내가 재정적 여유가 되는지, 어려운지를 통해 할 수 있는 것들을 똑똑하게 알려주면 좋겠다.
EXCITED: 완벽한 시점에 내가 관심있어할 필요한 오퍼를 해주면 좋겠다.
ALERTED: 실시간으로 개인화된 커뮤니케이션으로 알려주면 좋겠다.
ENABLED TO COMPARE: 내 기본 정보에 기반하여 내가 어떤 습관을 가지고 있고 어떤 것들을 구매하고 있는지를 비교해주면 좋겠다.
ASKED: 은행이 어떤 점을 더 잘 해 줄 수 있는지, 제품, 서비스, 소셜 이슈들에 대한 생각들을 물어보면 좋겠다.
PROTECTED: 머신러닝과 빅데이터 분석에 내 정보가 사용된다면 안전과 보안에 대해 보장해주었으면 좋겠다.
REWARDED FOR THEIR LOYALTY: 데이터, 장소, 혹은 새로운 아이디어들을 공유하는 대가로 프리미엄 서비스와 부가적인 서비스를 제공받을 수 있으면 좋겠다.
ALWAYS CONNECTED: 뱅킹 경험을 최적화 하기위해 다양한 채널들을 자연스럽게 레버리지 하거나 채널 사이에 심리스한 이동이 가능한 경험으로 항상 연결되어 있다는 느낌을 받으면 좋겠다.
ENGAGED: 데이터 중심의 인사이트를 활용하여 자신과 가족이 장기적으로 보안, 보호받고 있다는 관계를 수립할 수 있으면 좋겠다.
EDUCATED: 궁금한 점들에 대해 즉각적인 인사이트와 답변을 받음으로써 학습하고 있다는 느낌을 받을 수 있으면 좋겠다.
2. 문제를 풀기위한 최고,최상의 기능 결정하기
고객들의 니즈를 확인하고 해결해야할 문제를 파악한 경우, 이제 어떻게 설계를 해야할지 생각해보아야 한다. 고객 입장에서는 아래와 같은 PFM 도구가 필요할 수 있다.
지출에 대한 예상
월간 고정지출 관리 및 설정
대출에서 빠져나갈 수 있는 금액의 알림
이러한 고정, 비고정 지출이 관리된다면 PFM은 재정적인 행복을 주기 위한 인사이트를 제공할 수 있어야 한다. 예를 들어 해당 인사이트는 돈이 아닌 다른 목표를 세우기에 도움이 될 수도 있고 더 높은 금리의 저축계획을 추천할 수도 있다.
3. 깔끔하게 다듬기
간단하고 직관적 UI는 매우 중요하다. 또한 플랫폼 내의 워크플로우, 경로를 철저히 파악하여 테스트와 최적화를 진행해야 한다. 원활한 사용자 경험을 위해서 알림 역시 중요한 부분으로 정리되어야 하며 기존 인사이트가 흐름상에 잘 녹아들어갈 수 있어야 한다.
생애주기 상 이벤트 예측하기
Predicting Life Events
감성적 뱅킹에서 가장 핵심적인 부분은 생애주기 상 이벤트들을 예측하는 부분이다.
고객이 생애주기 상 처해있는 상황을 비슷한 나이, 상황의 고객의 데이터와 비교함으로써 새로운 인사이트들을 발견할 수가 있다. 예를들면 몇 달 동안 자녀가 있는 고객이 특정 어린이 용품점에서 지출이 평소보다 높다고 한다면 새로운 자녀가 생겼음에 대해서 조심스럽게 예측해볼 수도 있을 것이다.
AI기반 개인화 되고 실행가능한 인사이트들은 아래와 같은 내용으로 제공가능하다.
적절한 순간에 가장 최적화된 행동을 제안한다.
정보에 기반한 재정적인 결론을 내릴 수 있도록 기능을 제공한다.
업셀링, 크로스셀링 등을 통해 투자를 유도한다.
요약하면 AI중심 PFM을 통해 은행은 고객보다 한발 앞서 적절한 솔루션을 제공하고 고객의 니즈를 해결하여 주어진 순간에 최적화된 행동을 유도할 수 있다.
인사이트 중심 사용자 참여
Insight-Driven user engagement
고객의 재정적 상태나 습관, 그리고 생애주기별 관심사에 대한 포괄적인 인사이트를 제공하는 것은 사용자의 재유입에 큰 영향을 미칠 것이다.
한 고객이 도시 외곽으로 이사를 갔다고 가정을 해보자.
은행들은 더 좋은 차를 구매할 수 있도록 신용점수를 높일 수 있는 방법을 알려줄 수도 있고, 저렴한 주택보험을 추천해줄 수도 있을 것이다.
데이터 관점에서 이는 데이터 기반으로 고객의 변화를 감지하고 적절한 시점에 인사이트를 제공하는, PFM의 자연스러운 흐름일 수 있다.
기존과는 다르게 기술은 변화하고, 고객들의 기대치도 변화하고, 따라서 고객을 위한 금융도 진화를 해야만 한다. 각 부서에서 PFM이 어떤 도움이 될지 아래에서 확인해보도록 하자.
고객 채널:
반응형 설계, UX 및 게이미피케이션을 활용하여 PFM을 구축해보면 좋다.
이 때 고객들은 더 많이, 자주 해당 서비스를 찾게 될 것이다.
PFM만 보더라도 해당서비스를 사용하는 사용자들은 온라인 뱅킹 접속 빈도가 2배 정도 높으며, 시간 역시 2배 이상 늘었다고 한다.
고객 마케팅:
단단한 AI 중심 PFM을 만드는 것은 다른 경쟁업체와 차별화 할 수 있는 중요한 요소이다.
자체 데이터 사이언티스트 팀이 있는 은행인 경우 외부 PFM 솔루션에 추가적인 인사이트를 업로드함으로써 개인화 수준을 높일 수도 있을 것이다.
고객 서비스:
PFM을 제공하는 은행이 고객의 주거래 은행이 될 가능성이 훨씬 높다.
리서치에 따르면 80% 이상 사용자가 PFM에 만족하며 향후 정기적으로 사용한다는 결과가 있었다,
그리고 25%가 은행을 옮길 가능성이 낮다고 응답하였다.
세일즈(영업부서):
PFM을 통해 신규고객을 유치하고, 기존 고객에게 새로운 상품등에 대한 판매를 진행할 수 있습니다.
특히 PFM를 통한 오퍼는 업셀링, 크로스셀링에 큰 영향을 미칠 수 있다.
실제 PFM 사용자는 다른 고객들에 배히 4배 많은 금융상품들을 구매한다고 한다.
+ 해당 문서의 10문장 요약
1. 고객은 다른 금융권 앱보다 은행 서비스에서 온라인 PFM을 사용하는 것이 안전하다고 생각할 수 있다.
2. 은행들은 보유하고 있는 방대한 트랜잭션 데이터를 활용하고 고객에게 맞춤형 솔루션을 제공해야 한다.
3. 감성 뱅킹의 핵심은 라이프 이벤트를 예측, 개인화되고 실행 가능한 통찰력을 제공하는 것이다.
4. AI 중심 인사이트를 통해 고객은 보다 정보에 기반한 재정적 결론을 내리고 시기 상 가장 적절한 솔루션으로 고객의 요구를 해결하여 ROI를 높일 수 있어야 한다.
5. PFM 툴에 개인화된 오퍼를 통해 적절한 시점에 업셀링, 크로스셀링을 제공하여야 한다.
6. 사용자에게 최상의 UX를 제공해야 한다.
7. PFM을 제공하는 은행의 고객은 전체적인 재정상태를 확인하면서 더 높은 참여와 충성도를 가질 것이다.
8. AI PFM 솔루션을 제공하는 업체와의 전략적 파트너십 또한 고려해볼 수 있다.
9. 성공적인 감성 뱅킹 전략을 달성하기 위해서는 인공지능과 개인화 중요
10. PFM은 금융 기관의 모든 부서가 진정한 경쟁력을 갖추고 비즈니스에 실질적인 가치를 더하는데 도움이 된다.
AI 중심 자산관리는 인공지능을 통해 적절한 시점(생애주기별)에 감성적인(개인화) 콘텐츠(인사이트), 혹은 상품을 (업셀링,크로스셀링) 추천해줄 수 있다.
그리고 PFM을 사용하게 된 고객들은 아마도 해당 은행 서비스들을 보다 적극적이고 충성도를 가지고 사용을 하게 될 것이다.
또한 은행 입장에서는 보다 많은 데이터들을 확보할 수 있으므로 더욱 고객을 자세히 이해하고, 또 세분화시켜 관련된 솔루션을 추천해줄 수 있을 것이다. 그럼 다시금 고객에게는 보다 의미있는 데이터를 알려줄 수 있지 않을까. �➡️�
Reference
https://info.strands.com/ai-driven-pfm-the-heart-of-digital-banking
일상에서 활용되고 있는 AI의 다양한 사례들이 궁금하다면.
https://brunch.co.kr/magazine/dailyai
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