AI라는 것에 관해 우리는 어떤 기대를 갖고 있지 않은가. AI에는 다양한 이미지가 있지만, 현시점에서는 금융기관으로부터 AI 기술을 활용한 만능의 ‘은행원’을 만들어 달라는 요구는 오지 않았다. AI는 사람을 돕고 사람과 협업하는 도구로 고객 및 직원의 편의성 향상을 위해 사용돼야 한다. T&I 이노베이션 센터에서는, 지방은행의 요망에 근거해 최초로 IBM의 Watson을 사용해 기계학습, 심층학습이란 어떠한 것인가를 확인했다. 그 결과 여러 개의 POC를 할 필요 없이 우선 AI를 제대로 이해하고 어떻게 하면 잘 다룰 수 있는지 생각하는 것이 중요하다는 것이다. 현재는 자신이 무엇에 AI를 사용하고 싶은가, 이 부분을 AI가 해주면 도움이 된다 혹은 AI가 여기까지 해주면 된다 라고 하는 형태로, 적절히 한계설정을 하면서 사용하는 것이라고 느끼고 있다. AI를 사용하는 측은 이 분야는 이 정도 비용으로 여기까지 할 수 있으면 된다는 발상으로 생각해야 한다. AI는 자동차와 같은 존재이기 때문에 차를 능숙하게 타는 것처럼 AI 도구를 사용할 수 있게 되면 된다. 게다가 마케팅이나 자산운용 등에 활용하면 되고, 언론에 놀아난 AI 기초연구를 하는 것은 그만두는 것이 좋다. AI 도입 후 은행에서는 사무부문에서 영업부문으로 인력을 이관시킬 것으로 예상된다. 사무 프로세스를 알 수 있고 영업 센스가 있는 직원은 영업으로서의 성능도 높을 것으로 보인다. AI 활용으로 일하는 방식은 달라지고 있다. 콜센터, 의사록, 문서처리 등 AI를 이용한 사무효율화를 추진하고 있지만, 잉여 사무담당자를 영업담당자로 배치 전환한다고 해서 당장 높은 성능을 얻을 수 있지는 않을 것이다. AI의 활용에 의해 일하는 방식을 바꾸는 것에 대해서도 검토를 거듭하지 않으면 안 된다. AI는 화상분석이나 음성분석에 강한 반면 데이터의 의미를 해석하기는 어려운 것으로 알려져 있어 AI에 적합한 분야를 따져 자원을 투입할 필요가 있다. 실제로 인간을 지원하는 관점에서 기계학습을 활용하려는 움직임이 많아졌다고 생각한다. 어떠한 과제를 해결하는데, 기계학습을 사용할 수 있는가 하는 것을 의식하면서, 적절한 모델을 구축해 나가는 것이 중요하다고 생각하고 있다. 금융기관의 AI 활용 상황을 보면 비정형 정보 취급 프로세스 개선 방안으로 도입되는 사례가 많다. 구체적으로는 고객의 문의에 대한 음성인식이나 문서입력에 있어서의 AI와 OCR의 조합에 의한 읽기 등이다. 이에 따라 후속 사무가 디지털화되어 효율화가 도모된다. 구체적인 서비스로는 챗봇(AI 학습을 통해 FAQ를 자동 작성하고 언어 흔들림을 심층학습으로 조정), 안티 자금세탁, 신용카드 부정탐지 등이 있다. 발밑 AI 활용은 비용절감과 인력감축 등 ROI를 내기 쉬운 분야에서 진행되고 있다. 또 데이터 활용이라는 관점에서는 빅데이터를 포함해 소관하는 AI 전문 부문을 설치해 하나의 도구로 대응하고 있다. AI와 같은 새로운 기술을 사용할 때에는 경영자 자신의 경영이념이 최초의 승부이며, AI를 무엇을 위해 사용하는가(업무효율화, 노동생산성의 향상, 모두가 즐겁게 일을 할 수 있는 환경 등)라는 점을 확실히 정하지 않으면 안 된다. AI에 대해 과도한 기대를 해서는 안 된다.

What expectations do we have about AI? There are various images of AI, but at this point, there has been no request from financial institutions to create an all-round ‘banker’ using AI technology. AI is a tool that helps and collaborates with people, and should be used to improve convenience for customers and employees. At the T&I Innovation Center, based on the request of a regional bank, for the first time, IBM’s Watson was used to confirm machine learning and deep learning. As a result, it is important to first understand AI properly and think about how to handle it well, without having to do multiple POCs. Currently, I feel that I am using it while setting limits appropriately in the form of what I want to use the AI ​​for, it will be helpful if the AI ​​does this part, or if the AI ​​can do it up to this point. Those who use AI should think of this field as an idea that can be done up to this point at this cost. Since AI is like a car, you can use AI tools as if you were able to ride a car skillfully. In addition, it can be used for marketing or asset management, and it is better to stop doing basic AI research that has been played in the media. After the introduction of AI, it is expected that banks will transfer manpower from the office department to the sales department. Employees who can understand the office process and have a sales sense are expected to have high sales performance. The way we work with AI is changing. Although AI-based office efficiency is being promoted, such as call centers, minutes, and document processing, it is unlikely that high performance will be achieved immediately if surplus office workers are assigned to sales managers. Changes in the way we work through the use of AI must be reviewed again and again. AI is strong in image analysis and voice analysis, but it is known that it is difficult to interpret the meaning of data. In fact, I think there has been a lot of movement to utilize machine learning from the point of view of supporting humans. I think it's important to build an appropriate model while being aware of how machine learning can be used to solve certain problems. Looking at the status of AI use by financial institutions, there are many cases where it is introduced as a way to improve the process of handling unstructured information. Specifically, voice recognition for customer inquiries and reading by a combination of AI and OCR in document input are used. As a result, follow-up work is digitized to increase efficiency. Specific services include chatbots (automatically writing FAQs through AI learning and adjusting language shake to deep learning), anti-money laundering, and credit card fraud detection. The use of AI in the footsteps is being carried out in areas where it is easy to generate ROI, such as cost reduction and manpower reduction. In addition, from the point of view of data utilization, it is responding with a single tool by setting up an AI specialized department under its jurisdiction including big data. When using a new technology such as AI, it is clear that the manager's own management philosophy is the first game, and that AI is used for what (work efficiency, improvement of labor productivity, environment where everyone can work happily, etc.) must not be determined Don't expect too much from AI.

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