[금융DT] - 디지털 마케팅 (2)

• 4절 금융서비스의 제조, 판매, 기능의 변화 - BaaS와 임베디드 파이낸스
  • 임베디드 파이낸스
    • 유통사인 비금융 디지털 플랫폼이 금융 상품을 단순히 중개하거나 판매하는 것을 넘어 ‘자사 플랫폼에 타 금융사의 상품, 서비스를 내재화 하는 것’
    • 금융사업의 방식을 완전히 바꿔놓을 새로운 트렌드로 특히 결제나 보험과 관련된 시장이 크게 확대되고 있다.
  • 임베디드 페이먼트(B2C): Buy Now Pay Later (고객)
    • BNPL이란
      • Buy Now Pay Later의 약자로 선구매, 후결제를 가리킨다.
    • BNPL vs 신용카드
      • BNPL에서는 원칙적으로 이용자에게 할부이자나 수수료 등이 부과되지 않는다.
        • 물론 연체 시에는 연체 수수료가 부과됨
      • 신용카드 발급 시엔 신용 점수 확인이 필요하지만, BNPL은 신용카드처럼 까다롭지 않음
      • BNPL은 가맹점에 청구하는 수수료가 신용카드보다 2.5% 더 높게 설정되어 있음
        • BNPL 결제 선택권 유무
        • BNPL 생성 편의성
        • BNPL 수집 데이터 제공을 기반한 재고 관리 및 마케팅 활용
    • 다만 아직은 상용화가 되고 있지 않다.
  • 임베디드 인슈어런스
    • 임베디드 인슈어런스란
      • 보험상품을 타사의 상품, 서비스에 끼워 넣어 제공하는 새로운 보험 판매 방법
    • 사업자의 상품이나 서비스와 관련성이 있으며 몇 번만 클릭하면 바로 가입할 수 있고 보험금 청구 절차도 단순하여 편의성이 높다는 장점이 있다.
    • 또한 디지털로 전환하여 고객 경험을 보다 중요시하고 고객의 폭넓은 니즈와 밀착 결합한 판매 방식으로 변경하는 것
    • 임베디드 인슈어런스의 장점
      • 보상내용이 단순하고 투명성이 높으며 신청과 보험금 청구가 간단한 유형의 보험
      • 보다 관련성이 높고 개인화되며 쓸모있는 보험상품이 필요할 때 제안
    • 현재의 중심 플레어는 인슈어테크 기업
      • 플레이어 형태
        • 지정대리인(Managing General Agency, MGA)
          • 임베디드 인슈어런스를 전문으로 하는 대리인
          • 프런팅 보험회사로 부터 인수 심사, 손해 사정, 보험금 지급 등의 권한을 부여받은 특수한 대리점
            • 다른 보험회사의 요청으로 보험증권을 발행하고 인수한 리스크의 대부분 또는 전부를 재보험을 통해 다시 인수하는 것.
            • 프런팅을 해주는 회사는 대가로서 수수료를 받는다.
        • PaaS
          • 보험회사가 PaaS를 바탕으로 API를 통해 보험상품을 제공하는 것
          • 해당 플레이어가 MGA로서 보험을 제공하는 예도 있다.
        • 신흥 보험회사

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• 5절 새로운 정보사회의 패러다임, 생성형 AI는 금융에 어떤 변화를 불러올까
  • 제4차 AI 붐의 추동 원인
    • 생성형 AI가 기폭제가 된 제4차 AI 붐은 크게 두 가지 요인으로 일어나게 됨
      • 첫째. 생성 기술이 발전해 실용화 수준이 도달
      • 둘째. AI에 수반되는 진입장벽이 크게 낮아짐
  • 금융기관X생성형 AI를 어떻게 볼 것인가
    • 사용자의 기량에 따라 얻는 바가 다르지만 사용자가 자신의 니즈와 목적에 따라 보다 적절한 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있다.
    • 다만 LLM의 복잡성으로 인해 설명의 정확성과신뢰성에 여전이 상당한 제약이 있기에 조심해야한다.
  • 책임 있는 AI 운용과 지속적인 성공에 이르는 길
    • 책임 있는 AI란
      • 개인과 사회를 위해 인공지능 시스템을 개발하고 운영하면서 동시에 비즈니스에 혁신적인 영향을 미칠 수 있도록 보장하는 원칙, 정책, 도구, 프로세스가 포함된 프레임워크
    • 책임 있는 AI 원칙(AI 거버넌스 프레임 워크)
      • AI로 발생할 수 있는 리스크는 개인정보 유출, 작업 오류, 불량 등 애플리케이션 차원의 기술적 리스크와 더불어 기업 명성, 인력 대체, 디지털 격차 등의 기업 및 국가 차원의 리스크까지 아우른다
    • 그 중에서 ‘설명 가능성’과 ‘공평성’은 금융업계가 책임 있는 AI에 임할 때 특히 주목해야 할 포인드가 될 것이다.
    • 설명 가능성
      • AI가 의사 결정에 도달하는 데 사용되는 데이터 또는 논리를 이해하고 설명하는 능력을 나타내는 용어
    • 공평성
      • AI가 부당한 차별이나 편견을 조장하지 않는다는 점을 의미
      • 차별 및 편향을 유도하는 프롬프트에 적정하게 답변하는지 모니터링하고 사실 및 상식과 관련한 프롬프트에 근거와 출처를 명호가히 답변하는지 평가
  • 생성형 AI가 혁신적인 금융 서비스의 문을 여는 궁국적인 무기일까
    • 대화형 AI를 활용하기 위한 포인트
      • 첫째. 대화형 AI로부터 얻은 출력 결과의 정보출처를 사내 정보에 적용하려고 하는 업무에 특화된 정보로 한정하는 일
      • 둘째. 금융업계에 맞는 답변을 얻을 수 있도록 대화형 AI를 튜닝하기
      • 셋째. 적용 업무에 꼭 맞는 답변을 획득할 수 있는 프롬프트 작성
      • 넷쨰. 대화형 AI 활용을 위한 리스크 관리체제의 정비가 필요