젊은 세대들은 종이 청구서나 대출 서류, 심지어 현금까지 박물관에서 보게 될지도 모릅니다. 쉽게 사용할 수 있는 스마트폰 덕분에 이들의 금융 서비스가 대개 온라인에서 이루어지는데요.
이들에게 서비스를 제공하는 금융 기업들은 고객 서비스 향상과 자사의 백엔드 운영 개선을 위해 자사가 수집하는 방대한 양의 데이터를 이해할 수 있는 인공지능(AI) 개발 경쟁에 앞다투어 뛰어들고 있습니다.
베트남 핀테크 기업 모모(MoMo)는 자사의 온라인 커머스 플랫폼에 결제와 금융거래 등을 처리하는 슈퍼앱을 개발했습니다. 이런 올인원 모바일 플랫폼은 그 편리함 때문에 이미 베트남에서 3천만 명 이상의 사용자를 끌어 모았죠.
플랫폼의 챗봇, 고객 인지(eKYC) 시스템과 추천 엔진의 효율성을 높이기 위해 모모는 구글 클라우드(Google Cloud)에서 실행되는 NVIDIA GPU를 사용합니다. 교육, 배치 처리를 위해 NVIDIA DGX 시스템을 사용하고 있습니다.
불과 몇 달 만에 모모는 더욱 강력하고 확장하기 쉬운 솔루션 개발을 가속화하는 놀라운 성과를 경험했습니다. 기업측은 eKYC 추론 작업에 NVIDIA GPU를 사용하면 CPU를 사용할 때보다 작업 속도가 10배 빨라진다고 말합니다. 모모 페이스 결제(MoMo Face Payment) 서비스의 경우 TensorRT를 사용하면서 훈련과 추론 시간을 10배 줄였습니다.
다른 시각을 제공하는 AI
모모의 데이터 사이언스 디렉터인 투안 트린(Tuan Trinh)은 자사가 AI를 사용하는 것을 비즈니스에서 다양한 관점을 얻기 위한 방법이라고 말합니다. 이런 프로젝트 중 하나는 방대한 양의 데이터를 처리한 다음 이를 컴퓨터화된 시각 자료나 그래프로 변환해 앱에서 사용자 간의 연결을 개선하는 것입니다.
모모는 10억 개 이상의 데이터 포인트를 활용해 고객에게 추가 서비스와 제품을 추천하는 AI 알고리즘을 자체 개발했습니다. 이런 기능은 기업의 사용자 간의 소통 라인 유지를 지원함으로써 사용자의 적극적인 참여와 전환을 촉진합니다.
또한 모모는 이 수퍼 앱의 메인 화면에 추천 상자를 배치합니다. 이렇게 하여 AI가 고객에게 유용한 추천사항을 제공하고 고객을 계속 참여하게 만들면서 클릭률이 크게 향상됐죠.
모모는 AI를 사용해 지난 30~60일 동안 1,000만 명의 활성 사용자들의 습관을 처리해 예측 모델을 훈련시킬 수 있었다고 합니다. 또한 NVIDIA Triton Indeference Server는 추천 엔진에 대한 서비스 흐름을 통합하는데 도움을 주어 프로덕션 환경에 AI 애플리케이션을 배포하는 데 들어가는 노력을 크게 줄여줍니다. 또한 TensorRT는 모모의 결제 서비스 AI 모델 추론 성능을 3배 향상시켜 고객 경험을 향상시켰습니다.
고객과의 소통을 확대하는 챗봇
모모는 사용자들 수용과 참여를 늘리기 위해 AI 기반 챗봇을 사용할 계획입니다. 챗봇 서비스는 특히 모바일 서비스 앱에서 많이 쓰이는데, 고객 서비스에 전화를 걸기 보다 상대적으로 챗봇 서비스를 선호하는, 주로 젊은 고객층에게 인기를 끌고 있습니다.
챗봇 사용자들은 구매 전에 제품에 대해 문의하고 평가에 필요한 지원을 받을 수 있는데요. 모두가 하나의 인터페이스에서 이용 가능한 이런 지원 시스템은 원스톱 숍 기능을 하는 모모와 같은 슈퍼 앱에는 필수적입니다.
이 밖에도, 모모에 따르면 챗봇은 추가 서비스를 업셀링하거나 제안하는데 효과적인 수단입니다. 머신 러닝과 결합하면 다양한 제품이나 서비스별로 대상 고객층을 분류해, 앱에 대해 사용자별로 경험을 다양화 사용자 정의할 수 있습니다.
AI 챗봇은 모모의 고객 서비스 팀이 다른 중요한 업무를 처리할 수 있다는 또 다른 장점이 있습니다.
신용 점수 향상
3,000만 명이 넘는 모모의 사용자 모두에게서 얻은 신용 이력 데이터는 AI 알고리즘을 통해 금융 서비스의 리스크 통제에 쓰이는 모델에 적용될 수 있습니다. 모모는 자사의 슈퍼 앱 내의 대출 서비스에 신용 점수를 적용했죠. 이 기업은 까다롭지 않은 일에는 기존의 딥 러닝에만 의존하지 않았기 때문에, 개발 팀은 짧은 처리 시간 안에 더 높은 정확도를 달성할 수 있었습니다.
모모 앱은 대출 여부를 결정하는 데 2초도 걸리지 않지만 AI의 더욱 정확한 예측으로 위험한 대출 대상을 걸러줍니다. 이는 고객들이 감당하기 힘든 부채를 지게 되는 것을 방지해주며, 모모 기업이 잠재적 수익을 잃지 않게 도와줍니다.
AI는 정형 데이터와 비정형 데이터 모두 처리할 수 있기 때문에 고객이 필수품과 사치품 중에 어디에 돈을 쓰는 지와 같은 기존의 신용 점수와 다른 차원의 정보를 통합함으로써 대출자의 위험을 더 정확하게 평가할 수 있습니다.
핀테크 인공지능의 미래
핀테크에서 대규모 데이터 저장소에 AI를 적용하는 사례가 증가하면서 모모의 개발팀은 업계가 사용자 데이터를 안전하게 유지하는 방식으로 AI 적용법을 평가하지 않으면 고객 충성도를 잃을 위험이 있다고 예측합니다. 모모는 이미 운영을 획기적으로 개선할 수 있는 검증된 능력을 바탕으로 그래프 신경망과 모델 활용을 확대할 계획입니다.
또한 모모 팀은 AI가 앞으로는 신용 점수를 불필요하게 만들 거라고 생각합니다. AI는 더 넓은 비정형 데이터를 기반으로 의사결정을 할 수 있기 때문에 신용 점수 외의 다른 위험요소도 고려하여 대출 승인을 결정할 수 있습니다. 이는 금융 서비스를 받기 힘든 상황이거나 높은 신용 점수는 고사하고 아예 신용 점수가 없는 사람들까지도 모모 앱과 같은 핀테크 앱을 사용할 수 있게 도와줍니다.
미국 성인의 약 4명 중 1명이 은행 서비스를 받기 어려운 상태며, 은행 대출이나 신용카드를 만들기 어렵습니다. 또한 아프리카 인구의 절반 이상이 은행이나 신용 점수가 없는 사람들을 뜻하는 ‘신용 외각지대‘에 있기 때문에, 모모는 AI가 이러한 커뮤니티가 금융 서비스를 이용할 수 있도록 함과 동시에 핀테크 앱에 새로운 사용자 기반을 만들 수 있다고 믿습니다.
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