우리는 기술이 상업 은행업 분야에 어떤 영향을 미쳤는지 이미 살펴보았습니다. 그러나 상업 은행업 분야는 매우 광범위하여 동시에 여러 가지 큰 변화의 영향을 받고 있습니다.

상업 대출에 인공지능을 점점 더 많이 활용하는 것도 상업 은행 대출 산업에 영향을 미치는 또 다른 중요한 추세입니다.

이전 대출과 관련된 거래 데이터를 쉽게 저장할 수 있는 대규모 데이터베이스가 등장하고 컴퓨팅 파워 가격이 하락하면서 상업 대출에 빅데이터 기술을 사용할 수 있게 되었습니다.

인공지능은 종종 공상과학 영화에서 볼 수 있는 것처럼 매우 복잡한 소프트웨어로 오해받습니다. 하지만 실제로는 인공지능 소프트웨어는 놀라운 속도로 데이터를 활용하고 통계를 분석할 수 있는 소프트웨어입니다..

이 글에서는 인공지능이 상업은행 대출에 어떤 영향을 미치는지 자세히 살펴보겠습니다.

또한 우리는 상업은행 대출의 다양한 이점을 이해하려고 노력할 것입니다.

인공지능은 상업은행 대출에 어떤 영향을 미칠까?

대출 품질을 떨어뜨리지 않고도 상업은행 대출 포트폴리오를 확장하는 능력은 많은 상업은행에 큰 고민거리였습니다.

시중은행들은 더 많은 기업에 대출을 제공하고 싶어합니다. 하지만 그들은 수많은 문제에 직면해 있습니다.

예를 들어, 시중은행의 대출 절차는 개인의 판단에 달려 있습니다. 은행들이 이러한 운영을 더욱 프로세스 중심으로 만들려고 노력했지만, 개인의 선택과 의견은 여전히 ​​대출 과정에서 큰 역할을 합니다.

또한, 은행이 대출 포트폴리오를 확대하려면 더 많은 보험사를 고용해야 하며, 이는 결국 행정 비용을 증가시킵니다.

마지막으로, 상업 대출 규모가 증가함에 따라 대출의 질이 떨어지는 현상이 일반적으로 관찰됩니다.

이러한 문제를 극복하기 위해 인공지능과 머신러닝을 활용한 기술 솔루션이 기업 대출 분야에 대규모로 구현되고 있습니다.

AI 기반 기업 대출 메커니즘의 유형

상업 은행 분야에 활용되고 있는 인공지능 기반 대출 메커니즘에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.

• 감독되는 인공지능: 지도형 인공지능은 완전히 독립적인 방식으로 작동하지 않는 유형의 인공지능입니다.

  즉, 대출 심사 과정이 완전히 기계로만 이루어지지는 않습니다. 좋은 대출과 나쁜 대출의 차이를 컴퓨터에 설명하려면 사람의 개입이 필요합니다.

  소프트웨어가 좋은 대출과 나쁜 대출을 구분하는 다양한 특성을 파악하는 데에는 사람의 개입이 필요할 수도 있습니다. 기본 설정이 완료되면 소프트웨어는 시스템에 유입되는 더 많은 데이터를 통합하여 모델을 지속적으로 개선합니다.

  감독되는 인공지능 기반 대출의 문제점은 여전히 ​​인간의 편견을 완전히 없애지 못했다는 점입니다. 왜냐하면 결국 인간이 컴퓨터 모델에 변수를 입력하기 때문입니다.

• 비지도 인공지능: 비지도 인공지능은 소프트웨어에 인간의 개입이 전혀 제공되지 않는 유형의 인공지능입니다. 소프트웨어는 은행에서 제공하는 방대한 대출 및 상환 데이터에 대한 접근 권한만 부여받습니다.

  이 소프트웨어는 데이터 마이닝 기법을 사용하여 공통적인 특성을 기준으로 대출을 분류합니다. 그런 다음 다양한 패턴을 평가하여 양질의 대출과 저품질 대출을 구분합니다.

  새로운 파일이 인수를 위해 소프트웨어에 제출되면, 소프트웨어는 새 대출의 특성을 이전 대출의 특성과 비교하여 대출의 위험-수익 프로필을 파악하는 데 도움을 줍니다.

  비지도 인공지능의 문제점은 이 기술이 아직 초기 단계에 있다는 것입니다. 따라서 많은 상업 은행들은 알고리즘의 결정에 따라 큰 위험을 감수하는 데 거부감을 느낍니다. 은행가들이 이 기술에 대한 충분한 신뢰를 갖기까지는 앞으로 몇 년 더 기다려야 할 것입니다.

인공지능을 구현하는 데 비용이 많이 들까요?

인공지능 기반 대출 시스템의 가장 큰 장점은 구현 비용이 그리 많이 들지 않는다는 것입니다. 물론, 대형 다국적 은행들은 장기간 활용할 수 있는 독점 기술을 구축하기 위해 수백만 달러의 자본 투자를 할 것입니다.

하지만 모든 은행이 수백만 달러를 지출할 필요는 없습니다. 실제로 어떤 종류의 자본 지출도 완전히 없앨 수 있습니다. 인공지능 기반 상업대출을 위한 클라우드 기반 솔루션을 제공하는 회사가 많이 있습니다..

따라서 모든 은행이 선불 시스템을 채택하고 운영 지출 기반 시스템에 집중하는 것은 매우 타당합니다.

운영 지출 기반 시스템을 도입하는 것의 이면에는 은행이 자체 데이터에 대한 통제력을 잃을 수 있다는 점이 있습니다. 그러나 플러그 앤 플레이 시스템을 제공하는 소프트웨어 공급업체가 많기 때문에 개인정보 보호 문제도 곧 해결될 것으로 예상됩니다.

결론은 다음과 같습니다. 상업 대출 분야에서 인공지능의 등장이 임박했습니다.현재 시중은행들은 감독형 인공지능(AI) 기술을 사용하고 있습니다. 하지만 향후 이러한 은행들이 비감독형 기술로 전환할 가능성이 높습니다.