인도 은행은 단편적인 디지털 프로젝트를 넘어서서 레거시 시스템, 사일로 된 고객 경험 및 인재 부족으로 인해 변화가 느려짐에 따라 측정 가능한 결과에 중점을 두어야합니다. AI 채택은 챗봇, 사기 탐지 및 신용 점수와 같은 초기 사용 사례에서 주로 남아 있지만 전문가들은 은행이 의사 결정을 할 수있는 “에이전시”AI 자율 시스템으로 이동해야하며 엔드 투 엔드 워크 플로우에 대한 정보를 포함시킬 수있는 긴급한 필요성을 강조합니다.
인터뷰에서 Nishant Singh, Nishant Singh는 은행, 보험 회사 및 금융 기관을위한 최고의 작품 플랫폼 제공 업체 인 BusinessNext의 창립자이자 글로벌 CEO와의 인터뷰에서 공공 및 민간 부문 대출 기관이 어떻게 디지털“프로젝트”에서 결과 중심 전략으로의 전환을 관리하고 있는지, AI“War Rooms”가 이사회에서 제작하는 이유, 그리고 어떻게 데이터가 자동화되고, 자동화되고 자동화 될 것인가 코어.
현재 인도 은행에 직면 한 주요 운영 및 전략적 과제는 무엇입니까?
Mr. Singh : 인도 은행은 혁신과 적응 능력을 늦추고있는 복잡한 도전에 직면 해 있습니다. 레거시 기술 시스템은 계속해서 큰 장애물이되어 민첩성을 줄이고 새로운 제품을 빠르게 배포하기가 더 어려워집니다. 고객 경험은 종종 진정한 옴니 채널 통합이 부족하여 물리적 및 디지털 터치 포인트에서 일관성이없는 서비스를 제공합니다. 또한 데이터 보안 요구 사항에서 대출 규범에 이르기까지 규제 준수 요구는 기술 팀의 시간과 리소스의 상당 부분을 소비하고 있습니다. 은행 내에서 숙련 된 디지털 인재의 부족은 또 다른 장벽으로 변화의 속도를 방해합니다. 마지막으로, 많은 기관들이 고립 된 디지털“프로젝트”에서 운영에서 수익, 고객 충성도 및 효율성에 영향을 미치는 측정 가능한 디지털“결과”를 달성하기 위해 고군분투하고 있습니다.
AI가 전 세계적으로 견인력을 얻음으로써 인도 은행에서의 채택이 얼마나 성숙하고 기관이 자율 AI 전략을 완전히 개발 했습니까?
Mr. Singh : 인공 지능은 인도 은행에 점점 더 많이 존재하지만 챗봇, 사기 탐지 시스템 및 신용 스코어링 모델과 같은 초기 단계의 사용 사례에는 여전히 채택이 집중되어 있습니다. 보다 진보 된 응용 프로그램-특히 시스템이 자율적으로 행동하고 결정을 내릴 수있는 “에이전트”AI는 대부분 파일럿 프로젝트 및 개념 증명 시험으로 제한됩니다. 아직 매출 성장 또는 운영 효율성 목표와 직접 관련된 포괄적 인 AI 전략을 개발 한 은행은 거의 없습니다. 그러나 CIO와 CXO는 이제 연결이 끊어진 기능 세트로 취급하는 대신 AI를 엔드 투 엔드 워크 플로에 포함시켜야 할 필요성을 인식하고 있습니다.
은행에 대한 AI 채택이 아직 초기 단계이라는 점을 감안할 때, 기관은 고객 신뢰를 잃지 않고 어떻게 혁신 할 수 있습니까?
Mr. Singh : AI는 혁신적인 잠재력을 보유하고 있지만 은행은주의해서 통합에 접근하는 것이 중요합니다. 인도 준비 은행은 기관이 강력한 안전 조치를 취할 수 있도록 최초의 AI 오류에 대한“관용 감독 입장”을 권고했다. 이 접근법은 감독을 타협하지 않고 혁신을 장려합니다. 또한 금융 부문에서 AI에 대한 RBI의 포괄적 인 프레임 워크는 위험 관리와 AI의 채택을 모니터링하기위한 다중 이해 관계자위원회 설립을 강조하여 은행 혁신으로 신뢰와 신뢰성이 유지되도록합니다.
AI는 특히 물리적 서명을 제공 할 수없는 경우 노인 또는 장애인 고객을 은행에 지원할 수 있습니까?
Mr. Singh : 전적으로. AI는 노인 및 장애인 고객의 접근성을 향상시키는 데 중추적 인 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 시스템은 특정 장애를 식별하고 그에 따라 뱅킹 서비스를 사용자 정의하여 제품 선택을 통해 사용자를 안내하고 용어를 이해할 수있는 방식으로 설명 할 수 있습니다. 또한 AI는 생체 인식 검증 또는 음성 인식과 같은 안전한 디지털 인증 방법을 용이하게 할 수 있으므로 이러한 개인이 은행 요구를 관리 할 수 있고 기존의 서명이 실현되지 않는 경우에도 원격으로 그리고 안전하게 관리 할 수 있습니다.
회의실은 은행 경쟁 및 시장 혼란의 맥락에서 어떻게 ‘AI 전쟁 전략’을 해석하고 접근해야합니까?
Mr Singh : 은행 회의실에서“AI 전쟁 전략”은 AI 혼란이 고객 관계, 가격 책정 모델 및 마진을 재구성 할 수있는 시대를 준비하는 것을 말합니다. 보드는 사내 AI 팀을 구축 할 것인지, 기존 기술 플랫폼과 파트너 관계를 적극적으로 토론하고 채택을 가속화하고 있습니다. 또한 전통적인 은행을 완전히 우회하고 가치 사슬의 상당 부분을 포착 할 수있는 “Ai-Native”Fintech 플레이어에 대한 우려가 커지고 있습니다. 궁극적으로 이러한 전략은“지능 시간”을 개선하여 은행이 경쟁 업체보다 더 똑똑하고 빠르며 확장 가능한 결정을 내릴 수 있도록하는 것입니다.
디지털 혁신 측면에서 공공 부문 은행은 인도의 민간 은행과 어떻게 비교됩니까?
Mr Singh : PSU (Public Sector Banks)는 광범위한 규모와 전국 도달 범위로부터 혜택을 받지만, 긴 조달 프로세스, 위험에 대한 신중한 접근 및 확고한 내부 사일로로 인해 종종 느리게 진행됩니다. 반면에 개인 은행은 더 민첩한 경향이 있으며, 더 일찍 실험하고, 더 빨리 투자하고, 새로운 트렌드에 빠르게 적응합니다. 그러나 PSU가 제공하는 광범위한 농촌 및 반 도시 침투가 부족할 수 있습니다. 흥미롭게도, 일부 PSU 은행은 이제 레거시 시스템을 점진적으로 업그레이드하는 대신 AI 중심 플랫폼을 직접 구현하여 기존의 디지털 혁신 경로를 도약하고 있습니다.
오늘날 은행 부문에서 기술을 주도하는 기술을 주도하는 기술은 어느 정도입니까?
Mr Singh : 기술은 백 오피스 유틸리티로서 전통적인 역할을 넘어서고 있습니다. 이제는 수익 및 고객 만족을 직접적인 가능합니다. 실질적으로, 지능형 자동화를 성공적으로 배포 한 은행은 리드 전환이 40% 향상되었으며 운영 프로세스의 20-25% 비용 감소를 보았습니다. 그러나 이러한 이점은 기술이 “결과 우선”사고 방식으로 구현 될 때만 실현됩니다. 예를 들어, 은행은 현장 팀에 대한 실시간 AI 지원으로 전선 전환율이 25-35% 개선되고 있으며, 이제는 하나의 오퍼링으로 제한되지 않고 모든 고객 상호 작용 중에 여러 제품을 교차 판매 할 수 있습니다. AI는 우선 순위가 높은 고객을 식별하고 고객 이벤트 또는 행동을 기반으로 적시에 개인화 된 대화를 제안하는 일일 플래너와 관계 관리자 (RMS)를 지원합니다. 결과적으로 100 명의 고객을 처리했던 RM은 이제 천의 포트폴리오를 효과적으로 관리하여 둘 다를 향상시킬 수 있습니다.
운영 측면에서 은행은 대출 처리, 신용 승인 및 규정 준수를 빠르게 자동화하여 50-60%에서 즉시 자동 결정을받는 사례의 80-90%까지 진행됩니다.
디지털 뱅킹 및 핀 테크 혁신을위한 인도의 규제 프레임 워크는 어떻게 국제 표준과 비교됩니까?
Mr Singh : 인도의 은행 규제는 종종 기술에 대한 접근에서 진보적 인 것으로 간주됩니다. 인도 준비 은행의 규제 샌드 박스, 디지털 대출 가이드 라인 및 계정 어 그리 게이터 프레임 워크와 같은 이니셔티브는 혁신을위한 명확한 경로를 제공했습니다. 어떤면에서, 여기서 Fintech 활성화의 속도는 많은 서부 시장보다 빠릅니다. 즉, 디지털 KYC 규범의 균일 성과 다른 금융 기관의 실행의 명확성과 같은 분야의 개선의 여지가 여전히 남아 있습니다.
앞으로 5 년 동안 은행의 최고 전략적 우선 순위는 무엇입니까?
Mr Singh : 다음 절반에 걸쳐 은행은 세 가지 주요 우선 순위에 중점을 둘 것으로 예상됩니다. 첫째, “AI-Native Core”를 구축합니다.-트랜잭션 처리보다는 데이터 중심 의사 결정을 중심으로 한 디지털 재단입니다. 둘째, 자동화를 통해 서비스 비용을 급격히 줄여서 은행은 더 낮은 운영 비용으로 더 많은 고객에게 서비스를 제공 할 수 있도록합니다. 셋째, 트랜잭션 통찰력을 대상 교차 판매 기회, 혁신적인 신용 제안 및 생태계 파트너십으로 전환하여 데이터 수익 창출에서 새로운 가치를 잠금 해제합니다.
당신의 관점에서, 인도의 주요 은행은 어떻게 디지털 혁신과 전통적인 지점 운영 사이의 균형을 유지합니까?
Mr Singh : 우리가 15 년 이상 함께 일한 HDFC Bank와 같은 대기업은 디지털 채널, 물리적 지점 및 컨택 센터에서 일관된 고객 경험을 제공하는 데 중점을 두었습니다. 그들은 기술 중심의 서비스와 관련된 서비스를 모두 유지하면서 확장했습니다. 마찬가지로 SBI와의 5 년간의 참여는 은행이 고객 서비스 및 영업 운영을 어떻게 변화 시켰는지 보여줍니다. 이 플레이어에서 눈에 띄는 것은 기술이 운영 비용보다는 장기 투자로 취급된다는 것입니다.
AU Small Finance Bank와 같은 소규모 은행은 다른 접근 방식을 취하고 있습니다. 현대식 은행 서비스를 Tier-2 및 Tier-3 도시로 확장하는 데 중점을 두어 큰 도시 센터 외부의 새로운 고객 세그먼트에 도달하기 위해 혁신이 어떻게 맞춤화 될 수 있는지 보여줍니다.
