25.6.9 한국 은행권이 신규로 도입·확장 검토할 수 있는 주요 AI 기술

 

• 예측형 AI (Predictive AI)
  과거 거래 데이터와 고객 행동 데이터를 분석해 대출 상환 능력, 자금 수요 등을 미리 예측하여 여신 심사 및 자산 배분 전략에 활용 가능 bcg.com
• 생성형 AI (Generative AI)
  보고서·투자 제안서·마케팅 자료 등의 문서 자동 작성뿐 아니라, 챗봇·음성봇 응대 시 고객 문의를 자연스럽게 생성·응답하는 데 활용 가능 bcg.combcg.com
• 에이전트형 AI (Agentic AI)
  목표 지향적 의사결정을 수행하는 AI 에이전트를 통해 업무 흐름 자동화, 내부 업무 비서, 고객 응대 및 투자 컨설팅 지원 등에 적용 가능 bcg.com
• 그래프 머신러닝 기반 이상거래 탐지
  거래 네트워크를 그래프로 모델링하여 복잡한 사기 패턴과 이상 징후를 실시간 탐지, 금융 범죄 예방 효율을 극대화 가능 arxiv.org
• 연합학습 (Federated Learning)
  고객의 민감 정보는 로컬에 보관한 채 다수 은행 간 협업 모델 학습을 통해 사기 탐지·신용평가 모형을 고도화할 수 있는 프라이버시 보존형 AI 학습 기법 ukfinance.org.uk
• 설명가능 AI (Explainable AI, XAI)
  대출 심사·신용평가 등 중요 의사결정 과정에서 모델의 판단 근거를 제공해 규제 준수 및 내부 감사 대응력을 강화可能 paymentsjournal.com
• AI 기반 신용위험 관리
  딥러닝·머신러닝을 통해 대출 상환 위험을 실시간 모니터링하고 잠재 위기 고객을 조기에 경고해 손실을 최소화 가능 arxiv.org
• AI 기반 ESG 분석
  산업별 ESG(환경·사회·지배구조) 리스크를 AI로 자동 평가·예측해 지속가능성 지표를 금융상품 개발 및 대출 정책 수립에 활용 가능 arxiv.org
• AI 기반 개인화 추천
  고객 행동 분석 및 생애가치(LTV) 예측을 결합해 개인별 금융 상품·서비스를 추천, 교차 판매(Cross-sell) 및 이탈 방지에 활용 가능 arxiv.org