[미리보기] AI 에이전트로의 진화를 꿈꾸다: 해외 금융권의 생성형 AI 챗봇 및 어시스턴트 적용 사례

• (생성형 AI 챗봇) 기존 챗봇에 비해 사용자 언어를 정확하게 이해하고 맥락에 맞는 답변을 생성하며, 상황 이해도를 기반으로 인사이트를 제공하고 사용자가 요구하는 일부 기능도 수행 가능
  
  
• (AI 어시스턴트) 생성형 AI를 활용한 방대한 학습을 통해 문서 자동 요약, 코딩 작업 보조, 마케팅 콘텐츠 초안 작성 등 기업 내부의 각종 업무 처리 과정에서 직원을 보조하는 역할을 수행

• (웰스파고) 타 은행보다 선제적으로 생성형 AI를 기존 챗봇 ‘파고(Fargo)’에 적용

* 금융 상담과 자금 이체, 각종 요금 납부 기능은 물론 금융 생활 개선을 위한 인사이트도 제공

• (내셔널웨스트민스터) 기존 챗봇 ‘코라(Cora)’에 생성형 AI 기능을 추가한 ‘코라+’를 도입

* 광범위한 학습 데이터를 기반으로 이전보다 더 다양한 질문에 대해 정확한 응답이 가능하며, 개인화된 금융 인사이트를 제공하고 콜센터 상담원을 지원하는 어시스턴트 기능도 수행

• (클라르나) 전체 고객 채팅 상담의 3분의 2가량을 처리하는 생성형 AI 챗봇 도입으로 2024년 수익이 약 4천만 달러(534억 4천만 원) 증가할 것으로 추정

* 고객의 문의 사항에 대한 응대는 물론 환불 요청 등도 처리하며, 고객이 자연어로 제시한 니즈에 맞는 상품을 추천하고 유사 상품 요약 비교 제시. 생성형 AI 챗봇 도입으로 고객 문의에 소요되는 시간이 11분에서 2분 미만으로 대폭 감소

AI 어시스턴트  

• (싱가포르개발은행(DBS)) 2024년 연말 출시를 목표로 콜센터 상담원용 ‘고객 서비스 책임자(CSO)어시스턴트’를 개발 중. 현재 파일럿 테스트를 마치고 최종 점검 단계로 상담원의 통화 시간을 20% 절감할 것으로 기대

* 내부 AI 엔지니어들이 자체 개발한 모델로, 고객과의 상담 도중에 나온 문의 사항을 곧바로 텍스트로 변환한 후 은행 데이터베이스에서 관련 자료를 검색하여 상담원에게 제공

• (JP모건, 모건스탠리, 싱가포르 화교은행(OCBC) 등) AI 어시스턴트를 도입하여 글쓰기, 문서 요약, 엑셀 자료 분석, 고객 관리 및 상품 개발에 필요한 각종 정보 검색 등에 활용

• 생성형 AI 챗봇과 관련해 ❶광범위한 데이터 학습을 통해 어떤 질문에도 답변 가능 ❷다양한 기능을 포괄해 기존 챗봇 역할에서 탈피 ❸챗봇이 인간 직원을 보조하는 기능 구현을 고려
  
  
• AI 어시스턴트와 관련해 ❹직원 업무 처리에 실질적으로 필요한 기능 구현 ❺자체 개발 역량 보유를 고려하는 동시에 ❻에이전트 기술 발전 상황에 대한 지속적인 모니터링이 필요