Bank of America가 AI를 활용하는 5가지 방법

(참조 자료: 5 ways Bank of America is using AI [Case Study] [2025])

급변하는 금융 환경에서 인공지능(AI)의 도입은 은행의 운영 방식, 고객과의 소통, 보안 프로세스 전반을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 이 기술적 최전선에서 Bank of America는 다양한 분야에 걸친 전략적 AI 활용을 통해 두각을 드러내고 있습니다. 이러한 혁신적인 접근 방식은 효율성을 높일 뿐만 아니라, 고객 경험을 크게 향상시키고, 보안 체계를 강화하는 데 기여하고 있습니다.

AI는 은행 산업을 재편하는 데 점점 더 중요한 역할을 하고 있으며, 운영 효율성과 고객 서비스를 향상시키고 있습니다. 은행들은 AI를 활용하여 사기 탐지 메커니즘을 정교화함으로써, 고객 거래를 신종 위협으로부터 보호하는 강력한 보안 프로토콜을 구현하고 있습니다. 또한, AI 기반 가상 어시스턴트는 효율적이고 신속한 고객 서비스를 제공하는 데 필수적인 역할을 하고 있습니다. 이러한 기술은 맞춤형 금융 컨설팅 제공, 신속한 신용 위험 평가, 다양한 행정 프로세스의 간소화 등에도 중요한 역할을 하고 있습니다. 전반적으로, 은행 업무에 AI를 통합함으로써 운영 비용이 크게 절감되고 서비스 품질이 향상되어, 현대 금융 환경에서는 AI 기술의 중추적인 역할이 중요해지고 있습니다.

케이스 스터디 1: 맞춤형 솔루션을 위한 생성형 AI를 구현하는 Bank of America

목표: Bank of America는 디지털 플랫폼 전반에 걸쳐 생성형 AI를 구현하여 고객 경험을 향상시키고자 했습니다. 고객 문의에 즉각적인 응답을 제공하고 사전 예방적 인사이트를 생성하여 고객이 정확한 정보에 입각한 금융 결정을 내릴 수 있도록 실시간 맞춤형 상호 작용을 제공하는 것이 목표였습니다.

AI 실행: 이 프로세스에는 몇 가지 전략적인 단계들이 포함되었습니다:

• 생성형 AI 모델 개발: Bank of America는 사람의 상호작용과 매우 유사한 텍스트를 이해하고 생성하도록 설계된 AI 모델을 개발했습니다. 이러한 모델은 정확성과 관련성을 보장하기 위해 은행 업무 관련 다양한 상호 작용 데이터들이 포함된 방대한 데이터 세트를 학습시켰습니다.
• 고객 서비스 플랫폼에 통합: AI는 온라인 뱅킹과 모바일 앱을 포함한 은행의 디지털 플랫폼에 통합되었습니다. 이를 통해 생성형 AI가 고객과 직접 상호 작용하여 솔루션과 조언을 제공할 수 있었습니다.
• 실시간 데이터 처리: AI 시스템은 고객 데이터를 실시간으로 분석하여 개별 상황에 맞는 맞춤형 대응을 하도록 설계되었습니다. 여기에는 거래 내역, 계정 정보 및 이전 상호 작용이 포함됩니다.
• 지속적인 학습 및 적응: AI 모델은 새로운 상호작용을 통해 지속적으로 학습하여 응답의 정확성과 관련성을 지속적으로 개선할 수 있도록 설정되었습니다.

결과: 생성형 AI를 배포한 결과, 아래와 같이 몇 가지 가시적인 이점을 얻을 수 있었습니다:

• 향상된 고객 상호 작용: 고객들은 더욱 매력적이고 관련성 높은 상호 작용을 경험했습니다. 사람과 유사한 답변을 생성하는 AI의 능력 덕분에 전반적인 사용자 경험이 향상되었습니다.
• 해결 속도 향상: AI는 고객 문의에 대한 응답 시간을 단축하여 많은 일상적인 질문을 사람의 개입 없이 즉시 처리했습니다.
• 사전 예방적 재무 안내: AI는 고객의 재무 행동에 대한 사전 예방적 인사이트를 제공하여 고객의 지출 패턴과 저축 목표에 따라 더 나은 재무 관리 방법을 제안해줍니다.

요점: 본 이니셔티브에서는 몇 가지 주요 인사이트가 도출되었습니다:

• 고객 데이터의 중요성: 생성형 AI의 효과는 사용 가능한 고객 데이터의 품질과 양에 크게 좌우됩니다. 효과를 보장하기 위해서는 강력한 데이터 수집과 처리 프레임워크를 구축하는 것이 중요합니다.
• 사람과 AI의 상호작용 균형: AI가 고객 서비스의 여러 측면을 처리할 수 있지만 복잡한 문제에는 여전히 사람의 손길이 필요합니다. 일상적인 문의에는 AI를, 복잡한 상황에는 사람을 활용하는 하이브리드 모델을 사용하면 가장 효과적인 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.
• 윤리 및 개인정보 보호 고려 사항: AI 기술이 민감한 고객 데이터에 액세스하고 분석하기 때문에 높은 수준의 데이터 개인정보 보호 및 보안을 유지하는 것이 무엇보다 중요합니다. 고객 정보를 보호하기 위해서는 투명한 정책과 안전한 시스템이 필요합니다.
• 지속적인 개선 필요: 생성형 AI 모델은 새로운 고객 행동과 기대에 적응하기 위해 지속적으로 진화해야 합니다. AI 시스템의 관련성과 효율성을 유지하려면 새로운 데이터로 지속적인 업데이트와 학습이 필수적입니다

맞춤형 솔루션을 구축하기 위한 Bank of America의 생성형 AI 투자는 고객 상호 작용을 개인화하고 디지털 경험을 크게 향상시키는 것을 목표로 하는 뱅킹 기술의 중요한 발전을 의미합니다.

케이스 스터디 2: 자율 운영을 위한 에이전트 AI를 구현하는 Bank of America

목표: Bank of America는 에이전틱 AI를 구현하여 운영 효율성과 의사결정 프로세스를 혁신하고자 했습니다. 이 이니셔티브의 주요 목표는 복잡하고 일상적인 운영 프로세스를 자동화하고 향상된 추론 능력을 갖춘 자율 디지털 에이전트를 통해 보다 전략적이고 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 것이었습니다.

AI 구현: 에이전트 AI를 구현하기 위해 취한 단계가 포함되어 있습니다:

• 에이전트형 AI 모델 개발: 이 은행은 자율 에이전트로 작동하도록 설계된 정교한 AI 모델을 개발했습니다. 이러한 에이전트는 사람의 개입 없이도 특정 운영 작업을 독립적으로 수행할 수 있었습니다.
• 플랫폼 간 통합: 에이전트 AI는 고객 서비스, 거래 처리, 리스크 관리 등 다양한 기능을 처리하기 위해 은행 내 다양한 플랫폼에 통합되었습니다.
• 훈련과 시뮬레이션: 전체 배포에 앞서 AI 에이전트는 과거 데이터를 사용하여 엄격하게 교육하고 시뮬레이션을 통해 효과성과 신뢰성을 확인했습니다.
• 실시간 모니터링 및 제어 시스템: 이러한 AI 에이전트의 성능을 실시간으로 모니터링하는 시스템을 구축하여 즉각적인 조정이 가능하고 규제 표준을 준수할 수 있도록 했습니다.

결과: 에이전틱 AI를 구현한 결과 상당한 향상이 이루어졌습니다:

• 운영 효율성 향상: AI 에이전트는 일상적이고 복잡한 작업을 기존 방식보다 더 효율적으로 관리하여 운영 속도를 크게 높이고 비용을 절감시켰습니다.
• 향상된 의사 결정: 신속한 데이터 처리 능력을 갖춘 AI 에이전트는 보다 정보에 입각한 전략적 의사 결정을 내릴 수 있는 귀중한 인사이트를 제공했습니다.
• 사람의 오류 최소화: AI 에이전트를 통한 운영 자동화는 사람의 오류와 관련된 위험을 최소화하여 전반적인 운영 안정성을 향상시켰습니다.

요점: 에이전틱 AI 배포를 통해 얻은 주요 인사이트는 다음과 같습니다:

• 지속적인 감독 필요성: AI 에이전트는 자율성을 가지고 있지만, AI의 프로그래밍된 기능을 넘어서는 예외 사항과 복잡한 문제를 관리하기 위해서는 지속적인 사람의 감독이 필요합니다.
• 데이터 보안의 중요성: AI 에이전트가 민감한 작업을 처리함에 따라 잠재적인 침해로부터 보호하고 고객의 신뢰를 확보하기 위해 데이터 보안 프로토콜을 강화하는 것이 필수가 되었습니다.
• 확장성 문제: Bank of America처럼 대규모 조직에서 AI 솔루션을 확장하려면 레거시 시스템과의 통합 문제를 해결하고 AI 에이전트가 다양한 업무에 적응할 수 있도록 보장해야 했습니다.
• 규정 준수: AI 에이전트가 핵심 은행 업무에 깊이 통합되어 있기 때문에 법적 및 윤리적 문제를 피하려면 모든 관련 금융 규정을 준수하는 것이 중요합니다.

Bank of America의 에이전트 AI 구현은 금융 기관의 운영, 의사 결정, 고객과의 상호 작용 방식을 재정의하는 AI의 잠재력을 강조하면서 은행의 디지털 혁신에 대한 미래지향적 접근 방식을 보여줍니다.

사례 연구 3: AI를 통해 사기 탐지 및 보안을 강화시키는 Bank of America

목표: Bank of America에서 사기 탐지 및 보안 기술에 AI를 통합시키는 가장 큰 목표는 사기 탐지의 정확성과 속도를 높여 사기 행위의 위험을 최소화하는 것이었습니다. 이 이니셔티브는 은행의 자산과 고객의 금융 정보를 모두 보호하여 신뢰를 유지하고 재정적 손실을 줄이는 것을 목표로 했습니다.

AI 구현: Bank of America는 여러 채널에서 실시간 거래 데이터를 모니터링하고 분석하기 위해 정교한 AI 시스템을 도입했습니다. 이 시스템은 과거 거래 데이터로 학습된 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 비정상적인 패턴과 잠재적인 사기를 탐지합니다. 구현의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

• 데이터 통합: ATM 거래, 신용카드 구매, 온라인 뱅킹 활동 등 다양한 출처의 데이터를 통합하여 고객 행동에 대한 종합적인 시각을 제공합니다.
• 알고리즘 개발: 머신러닝 모델을 개발하고 광범위한 데이터 세트를 학습하여 금융 사기 활동의 지표를 식별하고, 새로운 거래를 학습하고 새로운 사기 전략에 적응하면서 지속적으로 진화합니다.
• 실시간 처리: 실시간으로 작동하는 AI 시스템을 구현하여 거래가 발생하면 실시간으로 분석 결과를 제공합니다. 이러한 즉각성을 통해 잠재적인 사기를 더 빠르게 탐지할 수 있으며, 이는 대규모 금융 피해를 예방하는 데 필수적입니다.
• 경보 시스템: 의심스러운 활동을 보안팀과 고객에게 알려주는 자동화된 경보 메커니즘을 구축하여 신속한 대응과 조사를 가능하게 합니다.

결과: Bank of America에서 사기 탐지에 AI를 도입한 결과는 상당히 긍정적이었습니다:

• 사기 사건 감소: AI 시스템이 사기 거래가 고객에게 영향을 미치기 전에 이를 성공적으로 식별하고 예방함으로써 사기 사건의 수가 눈에 띄게 감소했습니다.
• 탐지 속도 향상: AI 시스템이 실시간으로 이상 징후를 포착하여 사기 행위 탐지 속도가 크게 향상되었습니다.
• 고객 만족도: 강화된 보안 조치로 인해 고객이 은행과의 거래 및 금융 거래에서 더 안전하다고 느끼면서 고객 만족도와 신뢰가 높아졌습니다.

요점: 이 사례 연구는 향후 은행 보안의 AI 구축에 대한 모범 사례를 알려줄 수 있는 몇 가지 인사이트를 제공합니다:

• 지속적인 학습 및 적응: AI 시스템은 범죄자들의 전술이 진화함에 따라 새로운 사기 패턴을 지속적으로 학습하고 이에 적응해야 합니다. 새로운 데이터에 대한 정기적인 업데이트와 훈련이 필수적입니다.
• 보안과 편의성의 균형: AI는 보안을 크게 향상시키지만, 불필요한 장벽이나 지연이 발생하지 않도록 사기 탐지 조치와 고객 거래의 편의성 사이의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.
• 사람의 감독: AI의 뛰어난 기능에도 불구하고 사람의 감독 역시 그 중요성을 간과할 수 없습니다. 보안 전문가는 AI 시스템을 감독하여 AI의 결정을 해석하고 필요할 때 개입하는 데 필수적입니다.
• 개인정보 보호 고려 사항: AI 솔루션을 구현할 때는 데이터 사용이 법적 기준과 윤리적 관행을 준수하도록 고객 개인정보 보호도 고려하고 보호해야 합니다.

Bank of America는 AI 기반 사기 탐지 접근 방식을 통해 보안 역량을 강화할 뿐만 아니라 디지털 시대에 금융 사기에 어떻게 효과적으로 대처할 수 있는지에 대한 은행 업계의 모범 사례를 보여주고 있습니다.

케이스 스터디 4: AI 기반 가상 어시스턴트로 고객 서비스 경험을 향상시킨 Bank of America

목표: Bank of America에서 AI 기반 가상 어시스턴트를 구현한 주요 목표는 고객 서비스 효율성과 접근성을 향상시키는 것이었습니다. 은행의 목표는 고객 문의를 신속하고 정확하게 처리할 수 있는 중단 없는 24시간 지원 시스템을 구축하여 대기 시간을 단축하고 고객 만족도를 높이는 것이었습니다.

AI 구현: Bank of America는 고객이 은행과 상호 작용하는 방식을 혁신하기 위해 인공지능 기반의 가상 어시스턴트인 ‘Erica’를 도입했습니다. 구현의 주요 단계는 다음과 같습니다:

• 기술 통합: Erica는 정교한 자연어 처리(NLP) 및 머신러닝 기술을 사용하여 설계되어 고객 문의를 이해하고 효과적으로 응답할 수 있습니다.
• 사용자 인터페이스 디자인: 은행의 모바일 앱과 웹사이트 모두에 사용자 친화적인 인터페이스를 구축하여 고객이 Erica와 쉽게 상호 작용할 수 있도록 했습니다.
• 교육 및 개발: Erica는 간단한 거래 요청부터 복잡한 은행 관련 질문까지 다양한 쿼리를 처리할 수 있도록 방대한 고객 서비스 상호작용 데이터 세트에 대한 교육을 받았습니다.
• 지속적인 개선: 상호작용에 대한 지속적인 분석은 Erica의 응답을 지속적으로 개선하고 역량을 확장하는 데 도움이 됩니다.

결과: Erica를 도입한 후 고객 서비스가 눈에 띄게 개선되었습니다:

• 응답 시간 단축: 가상 어시스턴트를 통해 많은 문제가 즉시 해결되기 때문에 고객들은 문의에 대한 응답 대기 시간이 크게 단축되었습니다.
• 접근성 향상: Erica는 연중무휴 24시간 이용이 가능하여 고객이 기존 은행 업무 시간 외에 도움을 받을 수 있어 편의성이 향상되었습니다.
• 만족도 향상: AI 기반 어시스턴트가 제공하는 신속하고 정확한 지원 덕분에 고객 만족도가 상승했습니다. 사용자 상호작용을 통한 피드백 루프를 통해 시스템의 응답성이 지속적으로 개선되었습니다.

요점: Erica의 성공적인 구현을 통해 몇 가지 주요 인사이트를 얻을 수 있습니다:

• AI 솔루션의 확장성: 가상 어시스턴트는 대량의 쿼리를 동시에 처리할 수 있어 고객 서비스에서 AI 솔루션의 확장성을 입증합니다.
• 개인화가 핵심: 개인화된 뱅킹 서비스에 AI를 통합함으로써 고객 경험이 크게 향상되었습니다. 예를 들어 Erica는 고객 기록에 액세스하여 상황에 맞는 조언을 제공할 수 있습니다.
• 사람-AI 협업: Erica는 많은 표준 쿼리를 처리할 수 있지만 복잡한 문제에는 여전히 사람의 개입이 필요합니다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 효율성을 유지하면서 높은 서비스 품질을 보장합니다.
• 개인정보 보호 및 보안: AI 비서와 고객의 상호 작용에 대한 보안과 개인정보 보호를 보장하는 것은 매우 중요합니다. 투명한 데이터 사용 정책과 강력한 보안 조치는 신뢰를 유지하는 데 필수적입니다.

Bank of America의 AI 기반 고객 서비스 접근 방식은 효율성과 만족도를 향상시킬 뿐만 아니라 금융 부문에서 기술을 고객 상호 작용에 통합하는 선례를 남겼습니다.

케이스 스터디 5: AI를 통한 신용 위험 평가를 혁신시키고 있는 Bank of America

목표: Bank of America가 신용 리스크 평가에 AI를 도입한 주요 목표는 신용 의사 결정 프로세스의 정확성과 속도를 높이는 것이었습니다. 이 은행은 AI를 활용하여 신용도를 예측하는 능력을 개선하고, 채무 불이행률을 낮추고, 고객의 요구에 더 효과적으로 금융 상품을 맞춤화하는 방법을 모색했습니다.

AI 구현: Bank of America는 신용 위험 평가에 대한 접근 방식을 혁신하기 위해 강력한 AI 프레임워크를 도입했습니다. 구현의 주요 구성 요소에는 다음이 포함됩니다:

• 데이터 수집 및 분석: 은행은 거래 내역, 결제 기록, 외부 금융 행동 등 광범위한 데이터 소스를 통합하여 분석을 위한 포괄적인 데이터 세트를 만들었습니다.
• 머신 러닝 모델: 신용 리스크의 패턴과 예측 요인을 식별하기 위해 최첨단 머신 러닝 알고리즘을 개발하고 과거 데이터를 학습시켰습니다. 이러한 모델은 복잡한 데이터 세트를 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다.
• 실시간 의사 결정: AI 시스템이 실시간으로 신용 신청서를 평가하도록 설정되어 철저함이나 정확성을 유지하면서 더 빠른 신용 결정을 내릴 수 있습니다.
• 지속적인 학습: AI 모델은 새로운 데이터와 결과를 통해 지속적으로 학습하여 예측을 개선하고 변화하는 시장 상황에 적응하도록 설계되었습니다.

결과: 신용 위험 평가에 AI를 통합한 결과 상당한 성과를 거두었습니다:

• 정확도 향상: AI 모델은 신용 위험을 예측하는 정확도가 높아져 채무 불이행 및 부실채권 비율을 줄이는 데 도움이 되었습니다.
• 더 빠른 신용 결정: 신용 신청 처리 시간이 크게 단축되어 고객 만족도가 향상되고 신용 발급 프로세스가 간소화되었습니다.
• 위험 맞춤형 상품: Bank of America는 AI 기반 위험 평가를 통해 얻은 인사이트를 바탕으로 고객 프로필과 니즈에 더 잘 부합하는 개인화된 위험 조정 신용 상품을 제공할 수 있었습니다.

요점: Bank of America에서 신용 위험 평가에 AI를 성공적으로 도입한 사례는 몇 가지 인사이트를 제공합니다:

• 다양한 데이터 소스의 통합: 효과적인 신용 위험 평가를 위해서는 다양한 데이터 소스를 통합해야 합니다. AI는 대규모의 다양한 데이터 세트를 분석하여 유용한 패턴을 발견하는 데 탁월한 능력을 발휘합니다.
• 자동화와 감독의 균형: AI는 위험 평가 프로세스의 상당 부분을 자동화할 수 있지만, 특히 복잡한 사례나 AI의 권장 사항이 예상되는 표준에서 벗어나는 경우 사람의 감독이 여전히 중요합니다.
• 윤리적 고려 사항 및 편향성: AI 모델의 잠재적 편향성을 지속적으로 모니터링하고 신용 대출의 윤리적 기준을 준수하는지 확인하는 것이 필수적입니다.
• 적응성 및 복원력: AI 시스템은 경제 상황과 신용 시장의 변화에 따라 강력하고 적응력이 있어야 효과를 유지할 수 있습니다

Bank of America는 AI 이니셔티브를 통해 신용 위험 평가 역량을 강화했을 뿐만 아니라 금융 기관이 기술을 활용하여 금융 서비스의 정확성과 효율성을 개선하는 방법에 대한 표준을 세웠습니다.

결론