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지난 해부터 생성적 AI는 유행어에서 비즈니스 성공 사례를 만들어내는 도구로 빠르게 발전함.
최근 조사에 따르면, 생성적 AI를 대규모로 구현하면 생산성이 30%에서 50% 증가할 수 있으며, 전 세계 고객 서비스 리더의 95%가 향후 3년 내에 AI 봇이 고객 상호작용을 처리할 것으로 예상함.
6부작 웨비나 시리즈의 첫 번째 에피소드에서 전문가 리더들이 AI의 운영 우수성 달성과 고객 경험 개선 가능성에 대해 이야기함. 이 세션은 DBS Tech India의 기관 은행 그룹 및 결제 부문 전무 이사인 키란 쿠필리와 Capgemini 인도의 생성적 AI 및 분석 부문 부사장인 발라 나타라잔이 주도함.
28년 이상의 데이터 분석, AI/ML 및 비즈니스 프로세스 관리 경험을 가진 나타라잔은 3,500명의 전문가 팀을 이끌며, 글로벌 기업들이 AI를 활용해 변화를 이루고 데이터 수익화 모델을 개발하도록 조언함.
키란 쿠필리는 미국, 유럽 및 아시아 시장에서 20년 이상의 은행 IT 경험을 가진 나타라잔과 함께함. 그는 대화형 AI 플랫폼의 리더로서 혁신과 효율성을 주도했으며, DBS 은행의 디지털 변환을 촉진하기 위해 신기술을 계속 활용하고 있음.
이 웨비나 시리즈의 시작을 알리며, 다양한 산업의 주제 전문가들이 전문가들을 영감을 주고 데이터 과학 및 AI 분야에 대한 호기심을 키우기 위해 준비함.
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배운 점들
고객 서비스에서의 생성적 AI: 이 세션은 다양한 산업에서 고객 서비스에 대한 생성적 AI의 변혁적 영향을 강조하며, 작업 자동화 및 개인화된 추천 제공의 역할을 강조함.
아시아 시장의 도전 과제: 발표자들은 아시아 시장에서 AI 모델을 배포하는 데 있어 언어 장벽과 개선된 네트워크 속도의 필요성으로 인한 도전 과제에 대해 논의함.
콜센터의 음성 보드: 콜센터 작업을 자동화하기 위해 음성 보드의 사용에 대해 언급하며, 이를 통해 인간 상담원이 더 복잡한 고객 상호작용에 집중할 수 있도록 함.
제품 개발 주기: 생성적 AI가 제품 개발 주기를 가속화하여 인간 팀을 지원하고 출시 시간을 단축함으로써 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있는 방법에 대해 설명함.
무역 문서 계산: 발표자들이 고객 서비스 내에서 무역 문서 계산을 지원하는 생성적 AI의 실제 응용 사례를 공유함.
데이터 프라이버시 및 환각 위험: 제품 개발에 생성적 AI를 통합할 때 데이터 프라이버시 문제와 환각 위험을 해결하는 것의 중요성을 강조함.
은행의 거버넌스 및 정확성: 은행의 거버넌스 모델은 생성적 AI 응답의 정확성을 보장하며, 90%의 정확도 기준을 유지함.
코-파일럿 접근법: 발라는 생성적 AI 봇이 고객 전화를 처리하는 데 인간을 지원하는 코-파일럿 접근법을 설명하며, 첫 통화 해결과 같은 지표를 개선함.
DBS에서는 데이터와 인공지능이 은행의 디지털 변환을 주도하는 데 핵심 역할을 하며, 지난해 3억 7천만 달러의 추가 경제적 이익을 창출함.
은행의 성공은 AI 산업화 프로그램에 기반하고 있으며, 이는 AI와 ML의 광범위한 사용을 촉진하고 이를 통해 노력과 비용을 줄이며 경제적 결과를 동시에 제공하는 조직 전체의 이니셔티브임.
DBS는 생성적 AI를 직원들의 강력한 "코-파일럿"으로 받아들이며, 생산성을 극대화하고 효율성 향상 및 품질 개선을 목표로 함. GenAI의 힘을 혁신적으로 활용하여 작업에서의 고된 일을 제거하고, 이는 고객 여정을 향상시키며 차별화된 고객 결과를 제공함.
