제목 [산업분석] 글로벌 은행들의 초개인화 뱅킹 사례와 시사점
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데이터날짜 : 2022-04-21 
출처 : 우리금융경영연구소 
페이지 수 : 11 

초개인화 뱅킹(hyper-personalized banking)은 인공지능, 마이데이터 등의 기술을 활용해 개인의 금융생활 전반을 세밀하게 실시간으로 지원하는 디지털 금융서비스로 은행업의 주요 트렌드로 부상 글로벌 은행들은 ① 세밀한 금융생활 관리, ② 실시간(real-time)으로 금융활동 지원, ③ 금융 니즈 예측을 통한 선제적 대응 등을 통해 초개인화 서비스를 제공 [① 세밀한 금융생활 관리: Wells Fargo, ABN Amro] 개인의 자산·부채, 소비·지출 등의 포괄적인 금융생활 분석 외에도 불필요한 구독 서비스 해지, 사후(死後)서비스, 구체적인 신용등급 개선 방안 등 세밀한 부분까지 관리 Ÿ ABN Amro는 고객이 이용하고 있는 다양한 구독서비스에 대한 정리와 해지 서비스, 가족이 사망할 경우 해당 가족의 금융정보를 대신 취합 등 니치(niche) 전략을 활용 Ÿ Wells Fargo는 맞춤형 대출상품 추천, DTI 계산기, 월별 신용등급 개선표 등을 통해 초개인화 된 부채관리 서비스에 집중 [② 실시간(real-time)으로 금융활동 지원: Bank of Ireland, Capital One] 고객의 금융니즈를 실시간으로 발굴하고, 필요한 상품과 서비스를 즉시 공급할 수 있는 시스템을 구축 Ÿ Bank of Ireland는 ‘Netflix on Banking’을 목표로 설정하고, Netflix의 특징인 ‘구독’과 ‘추천’을 은행 서비스에 적용하여 실시간으로 맞춤형 상품과 서비스를 추천 Ÿ Capital One은 금융회사 최초로 고객의 물리적인 위치에 따라 적절한 카드 혜택을 추천하는 서비스를 시도 [③ 금융니즈 예측을 통한 선제적 대응 : RBC(Royal Bank of Canada)] 앞으로 7일 동안 예상되는 고객의 금융지출을 리포팅해주는 서비스를 통해 고객의 잠재적인 금융니즈를 발굴 마이데이터 사업이 2022년부터 본격화되면서 국내 시중은행들은 다양한 초개인화 서비스 개발 을 추진하고 있는 가운데, 아직은 통합 금융정보 제공과 금융상품 추천에 집중하고 있는 모습 국내 은행들도 해외사례를 참고해 앱에서 바로 구독서비스 해지, 사후 서비스(ABN Amro), 위치 기반 신용카드 혜택 알림(Capital One), 향후 예상되는 지출 알림(RBC) 등 다양하고 차별화된 초개인화 서비스를 개발하고, 적극적으로 인공지능과 빅데이터 기술력을 확보·내재화 필요I. 디지털 뱅킹의 새로운 트렌드 ‘초개인화’ n 초개인화 뱅킹(hyper-personalized banking)은 인공지능, 마이데이터 등의 기술을활용해 개인의 금융생활 전반을 세밀하게 실시간으로 지원하는 디지털 금융서비스로 은행업의 주요 트렌드로 부상 * American Banker지는 2022년 은행업의 5대 디지털 트렌드 중 하나로 초개인화(hyper-personalization)를 선정 Ÿ 지금까지 디지털 뱅킹은 신속하고 편리한 금융거래를 지원하는데 주력해왔으나 개인의 금융행동 패턴을 분석·예측하는 기술이 고도화되면서 고객의 경제생활을 종합적으로 관리하는 초개인화 뱅킹 서비스가 가능해짐 - 투자성향, 운용자산 등의 금융정보를 바탕으로 고객을 분류(segmentation)하고 고객군별 맞춤형 상품과 서비스를 제공하는 것이 일반적인 방식이었으나, 초개인화뱅킹은 1인만을 위한 서비스로 고객 분류체계가 사실상 불필요 - 인공지능이 고객 데이터를 분석(knowing)하는 단계에서 금융행동을 예측(predicting)* 하는 차원으로까지 발전함에 따라 맞춤형 금융상품 추천에 그치지않고 고객이 다음으로 취할 수 있는 최적의 금융선택(Next Best Action)을 제시 * 금융행동 예측 모델을 실제 금융서비스에 적용하는 것은 아직 초기단계에 있으나, 2030년경에는 예측기술이 높은 수준의 완성도를 보일 전망1) n 은행 관점에서 초개인화는 ① 수익 극대화, ② 비용절감, ③ 브랜드 차별화 측면에서 장점 * 초개인화 뱅킹에 따른 은행의 수익 확대 효과는 약 5~15%, 마케팅 비용 절감 효과는약 10~30%로 전망(McKinsey) Ÿ (① 수익 극대화) 전통적인 CRM 등 기존 기술력으로 불가능했던 고객의 잠재적인 금융니즈까지도 파악해 수익화 가능 - 초개인화 서비스로 자신의 경제활동과 금융상황에 대해 보다 높은 이해도를 지니게 된 금융소비자는 더욱 적극적으로 은행을 이용할 가능성 Ÿ (② 비용절감) 모바일 앱에서 실시간으로 상품과 서비스 추천이 자동적으로 이루어지는 만큼 은행의 마케팅·채널운영 비용 감소



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