원활한 뱅킹을 위해서는 에지 투 클라우드 통합이 필요합니다
기업과 일반 뱅킹의 미래는 기술에 의해 형성되고 있습니다.
고객은 이제 디지털 및 셀프 서비스 모델을 통해 더 많은 서비스가 제공되기를 기대합니다. 지점에서는 많은 고객이 일상적 거래와 계좌 관리를 위해 줄 서는 것을 건너뛰고 있어, 뱅킹은 그 어느 때보다 더 디지털화되고 있습니다.
한편, 기업과 일반 은행은 분석, 빅 데이터, AI를 통해 인사이트와 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 이러한 기술은 은행이 온라인과 지점 모두에서 수익을 높이고, 위험을 완화하며, 고객 경험을 개선할 기회를 찾는 데 도움이 됩니다. 은행은 지점에 위치한 연결된 장치를 통해 고객 행동에 대한 인사이트를 얻고 서비스하는 고객에게 더 많은 맞춤형 제안을 제공함으로써, 결과적으로 은행과 상호 작용하는 방식에 관계없이 고객의 요구 사항에 초점을 맞춘 원활한 경험을 지원합니다.
이 모든 것을 가능하게 하기 위해 지점의 에지 컴퓨팅 솔루션부터 고성능 데이터 센터 환경에 이르는 다양한 기술이 배포되고 있습니다. 뱅킹의 미래를 정의하는 데 도움이 되는 주요 기술 몇 가지를 살펴보겠습니다.
에지: 연결된 지점 지원
디지털 기술은 지점 뱅킹이 사이버 위협에 대한 관련성과 복원력, 경쟁력, 수익성을 유지하는 데 필수적입니다. 셀프 서비스 옵션, IoT 센서, AI가 배포되어 고객에게 새로운 서비스를 제공하고, 비즈니스 요구 사항을 확인하며, 새로운 성장 기회를 발견합니다.
지점에서는 동적 디지털 사이니지와 셀프 서비스 키오스크 같은 기술이 클라우드 기반 분석 및 AI 기술을 활용하여 고객 방문을 간소화하고, 더 개인화된 경험을 제공합니다.
무엇이 이를 가능하게 할까요? 에지에서의 지능 덕분에 분석 인사이트는 더 이상 데이터 센터에만 국한되지 않습니다.
새로운 사물 인터넷(IoT) 기술은 분석과 AI를 지점으로 가져와 오프라인 매장을 온라인 채널처럼 운영할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 은행은 IP 카메라와 AI 기반 비전 기술을 사용하여 하루의 시간대별로 고객이 창구 직원을 기다리는 시간을 측정할 수 있습니다. 이러한 인사이트는 지점 관리자가 더 많은 정보에 입각하여 직원 배정 결정을하는 데 도움이 될 수 있습니다.
전 세계 소비자의 85% 이상이 셀프 서비스 키오스크를 사용해본 적이 있으며 그 경험에 만족합니다.1 최신 세대의 셀프 서비스 키오스크는 기존 ATM이 할 수 있는 것을 넘어섭니다. 고객은 현금 인출과 예금 뿐 아니라 계좌를 개설하고, 투자 포트폴리오를 검토하고, 업그레이드와 특전을 살펴보고, 청구서를 납부하는 등의 작업도 할 수 있습니다. 이들은 은행 영업 시간이 아닐 때조차도 언제든지 이러한 모든 작업을 편리하게 완료할 수 있습니다.
한 인텔 파트너는 셀프 서비스 뱅킹 키오스크가 평균 20~30%의 티켓 판매량 증가를 이끌었고, 고객 유지율을 높이고 간접비를 줄였다고 보고했습니다.2
한 인텔 파트너는 셀프 서비스 뱅킹 키오스크가 평균 20~30%의 티켓 판매량 증가를 이끌었고, 고객 유지율을 높이고 간접비를 줄였다고 보고했습니다.2
클라우드 리소스와 AI 기술이 결합되고 얼굴 인식이 옵트인 방식으로 탑재된 셀프 서비스 키오스크는 권한이 없는 사용자가 계좌에 접근하려 하면 이를 식별하고, 거래를 차단하며, 도둑의 이미지를 캡처할 수 있습니다. 비전 기능이 내장된 디지털 사이니지는 디스플레이를 보고 있는 사람을 '보고' 대상에 따라 메시지를 변경할 수 있습니다.
마찬가지로 뱅킹 디지털 사이니지는 고객이 지점에 있는 동안 큰 인상을 줍니다. 또한 고객이 창구 직원이나 관리자, 상담사를 기다리는 동안 메시지를 공유하는 좋은 방법입니다. 지점 입구 근처나 로비의 디지털 사이니지는 은행이나 신용 조합이 고객의 금융 목표에 있어 신뢰할 수 있는 파트너임을 보장하는 고급 브랜드 메시지를 전달하기에 적합합니다. 고객이 거래 공간으로 이동할 때 디지털 사이니지는 뱅킹 제품과 서비스를 홍보할 수 있습니다. 내장된 비디오 분석 덕분에 잠재 고객 통계를 기반으로 맞춤화된 콘텐츠를 표시할 수 있습니다.
그러나 실시간으로 많은 기술을 사용하려면 금융 기관이 대량의 데이터를 처리해야 합니다. 또한 기존 ATM과 같은 기존 채널에서 벗어나 마이그레이션하는 것은 어려운 일입니다. 유연하고 개방적인 에지 컴퓨팅 솔루션은 분리된 기존 시스템을 최신 성능으로 확장하는 데 도움이 되며, 은행이 빠르고 실행 가능한 인사이트를 얻기 위해 필요로 하는 데이터 분석도 용이하게 합니다. 가시성 향상과 에지에서의 데이터 유입은 은행이 대출 제안부터 지점 내 직원 배치에 이르기까지 모든 것에 대해 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
은행은 에지 기술을 사용하여 고객 경험을 개선하는 데 도움이 되는 다음과 같은 추가적인 혁신 솔루션을 실현할 수 있습니다.
- 가상 창구 머신: 대기 시간을 줄이고 고객 방문을 간소화하는 거래 요구 사항을 위한 AI 지원 옵션.
- 가상 아바타: 셀프 서비스 키오스크와의 사용자 상호 작용을 개선하고 고객 경험을 측정할 수 있는 비언어적 AI 솔루션.
- 안전 및 보안: 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 보안 위험 자동 감지.
지점과 네트워크 에지는 뱅킹의 미래에 필수적인 요소입니다. 인텔은 이 두 가지의 잠재력을 극대화하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 인텔® 코어™ 프로세서는 디지털 사이니지와 셀프 서비스 키오스크를 위한 강력한 기반을 제공하며, 초고화질(UHD) 비주얼과 반응형 터치스크린을 지원합니다.
또한, OpenVINO™ 툴킷의 인텔® 배포는 컴퓨터 비전 응용 프로그램 개발을 간소화하여 잠재 고객 분석과 같은 기능을 디지털 사이니지 및 키오스크 솔루션에 추가합니다.
생체 인식 보안은 금융 기관이 일상적인 업무를 처리하면서 고객 경험과 신뢰성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
기업 및 일반 뱅킹을 위한 효율적이고 안전한 IT 관리
뱅킹 분야에서 씬 클라이언트는 데이터와 기밀 정보가 안전하게 보호되며 은행이 규제 기준을 준수하도록 보장합니다. 씬 클라이언트 컴퓨팅은 IT 관리를 간소화하여 운영 비용을 절감하는 것은 물론 보안 위험을 크게 줄이기도 합니다. 씬 클라이언트 모델에서는 모든 중요한 데이터가 중앙 집중식 데이터 센터 환경에 저장되므로 액세스를 보호하는 동시에 전반적인 IT 관리 작업을 간소화하는 데에도 도움이 됩니다.
클라우드 및 데이터 센터: 뱅킹의 새로운 가능성
은행은 또한 클라우드 기술을 활용하여 고객 경험을 개선하고 새로운 기능을 구현하고 있습니다.
클라우드 뱅킹 IT: 기회와 도전 과제
역사적으로 은행은 엄격하게 규제되는 업계 특성과 뱅킹과 관련된 특정 요구 사항으로 인해 클라우드 기술 도입이 늦어졌습니다.
기업과 일반 은행은 디지털 목표를 추구함에 따라 클라우드 컴퓨팅을 도입하는 도전 과제에 직면합니다. 하이브리드 접근 방식과 멀티클라우드 접근 방식을 포함하는 클라우드 뱅킹 IT 전략은 비용과 성능, 복잡한 규제 지침, 엄격한 사이버 보안 조치에 대한 필요성의 균형을 유지해야 합니다.
새로운 혁신은 최근 몇 년 간 업계 내 규정 준수 문제를 해결하고 은행이 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 새로운 방법을 제시하는 데 도움이 되었습니다.
은행은 위험 관리 분석과 금융 모델링 시뮬레이션과 같은 워크로드에 주로 인텔® 제온 스케일러블 프로세스 기반 클라우드 리소스를 사용합니다. 은행은 HR 시스템, 협업 솔루션, 재해 복구와 같은 도구를 위해 클라우드에 의존하기도 합니다. 미션 크리티컬 뱅킹 응용 프로그램은 은행이 인터넷과 분리된 상태에서 완전한 통제와 가시성을 확보할 수 있는 핵심 데이터 센터에 남아있는 경향이 있습니다.
클라우드 뱅킹 IT 전략이 성공하려면 클라우드로 오프로드된 워크로드를 신중하게 선택해야 합니다. 많은 은행이 위험 평가를 통해 마이그레이션의 장점과 단점, 잠재적 위험성을 파악합니다.
다른 규제 산업과 마찬가지로 Intel® Software Guard Extensions와 같은 기밀 컴퓨팅 기술은 기업과 일반 은행이 더욱 안심하고 강화된 보안으로 클라우드에 워크로드를 배포할 수 있도록 지원합니다. 은행은 이러한 기술을 사용하여 개인 엔클레이브에서 퍼블릭 클라우드 워크로드를 실행하여 더 높은 권한 수준에서 운영하는 프로세스에 사용 중인 데이터를 보호할 수 있습니다. 검증된 코드가 없으면 클라우드 제공업체의 액세스를 포함하여 엔클레이브에 대한 액세스가 거부됩니다. 은행은 다른 사용 사례에서 이러한 엔클레이브를 활용하여 여러 데이터 주권 규정을 준수하면서 다양한 데이터 소스를 통합하고, 더 심층적인 머신 러닝 분석을 수행합니다.
또한 클라우드는 은행과 금융 기관이 소프트웨어 응용 프로그램 구축에 사용하는 DevOps 및 DevSecOps와 같은 최신 개발 프레임워크를 지원하는 데 필수적인 역할을 합니다. 클라우드 리소스는 새로운 응용 프로그램의 테스트 및 검증을 가속하여, 새로운 서비스와 고객 대면 제품의 시장 출시 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다. 이러한 모델에서는 기밀 컴퓨팅 엔클레이브를 적용하여 새로운 응용 프로그램을 빠르게 테스트하고 배포하는 데 사용되는 연속 통합 및 연속 제공 파이프라인을 보호할 수 있습니다. 인텔은 Red Hat 및 VMware와 같은 업계 리더를 비롯한 다양한 클라우드 파트너와 협력하여 클라우드 뱅킹 배포에 필요한 유연성, 보안, 성능을 지원합니다.
인텔이 더 강력하고, 보호되며, 이용하기 쉬운 클라우드를 만드는 방법에 대한 자세한 정보.
데이터 센터의 AI 및 분석
온라인 및 모바일 뱅킹이 널리 도입됨에 따라 금융 기관은 더 현명한 결정을 내리고, 고객 요구 사항을 더 잘 이해하며, 고객에게 더 강력한 서비스를 제공하는 데 도움이 되는 더 많은 데이터를 사용할 수 있습니다.
예를 들어, 인텔은 머신 러닝과 컴퓨터 비전을 사용하여 보험 계약 위험을 줄이는 AI 솔루션을 제공할 수 있도록 DataCubes를 지원합니다. 머신 러닝을 통해 첫 주택 구매자에게 매력적인 대출을 제공하는 Proportunity를 지원하기도 합니다.
종종 클라우드로 구현되는 빅 데이터 플랫폼은 뱅킹 분석을 새로운 차원으로 끌어올리고, 신제품과 서비스를 만들거나 기존 서비스를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 클라우드 및 데이터 센터 리소스는 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서와 같은 솔루션을 활용하여 복잡한 뱅킹 분석에 필요한 계산 능력을 제공합니다.
금융 기관은 효율성 향상과 서비스 향상, 위험 완화, 사기 감지, 동향 예측, 규제 준수 관리를 위해 AI를 사용하기도 합니다. 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서는 인텔® AVX-512 및 Intel® Deep Learning Boost 같은 통합 AI 및 가속화를 제공하여 이를 가능하게 합니다. 이 프로세서는 기업과 일반 은행 고객의 경험을 간소화하는 고객 서비스 챗봇과 가상 비서를 지원하는 데에도 도움이 됩니다.
은행은 OpenVINO™ 툴킷의 인텔® 배포에서 지원하는 것과 같은 컴퓨터 비전 및 머신 러닝 AI 솔루션을 사용하여 디지털 세상과 실제 세상을 더욱 연결할 수 있습니다. 은행이 지점 내 카메라로 인사이트를 분석하고 생성할 수 있도록 하여 고객 경험을 개선하고, 지점 내 행동을 더 잘 파악하며, 전반적인 의사 결정을 개선하는 데 도움이 되는 도구입니다.
뱅킹의 미래는 인텔 기반입니다
기업과 일반 은행이 계속해서 혁신하고 새로운 가능성을 열어감에 따라, 인텔은 지점과 데이터 센터에 필요한 성능, 유연성, 보안을 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 인텔은 은행이 AI, 분석, 클라우드 등의 분야에서 금융 산업의 미래를 구축하는 과정에서 혁신을 지원하고, 운영을 보호하며, 비즈니스 성과를 높일 수 있도록 지원하고 있습니다.