FinTech의 미래: 예측 분석 및 AI 기반 인사이트

끊임없이 진화하는 금융 기술(FinTech) 환경에서 데이터는 새로운 통화로 부상했습니다. 그것은 혁신을 주도하고 산업을 재편합니다. 디지털 거래, 온라인 뱅킹 및 모바일 결제의 급속한 확산으로 매초 엄청난 양의 데이터가 생성됩니다.

그러나 데이터의 양이 중요할 뿐만 아니라 금융 회사와 기관이 가치 있는 통찰력을 얻고 정보에 입각한 의사 결정을 내리기 위해 데이터의 잠재력을 활용하는 방법도 중요합니다.

물리적 세계와 세계 경제를 순환하는 정보의 규모는 방대하고 다양합니다. 센서, 위성 이미지, 웹 활동, 디지털 애플리케이션, 비디오 및 신용 카드 거래와 같은 다양한 채널에서 발생합니다.

그러나 처리되지 않은 데이터는 다른 데이터와 결합되어 정보로 변환되어 의사 결정을 향상시키기 전까지는 의미가 제한적입니다. 데이터는 예를 들어 과거 데이터 또는 시장 추세 내의 판매 수치를 맥락화하여 관련성을 얻고 귀중한 통찰력을 나타냅니다. 갑자기 이러한 수치는 벤치마크와 비교하거나 특정 전략의 결과로 성장 또는 감소를 나타낼 수 있습니다.

금융 거래에서 생성되는 데이터의 양이 계속해서 급증함에 따라 FinTech 회사는 데이터 분석 및 AI가 지원하는 예측 분석 통합에 투자해야 합니다. 이러한 방대한 데이터 세트의 잠재력을 최대한 활용하고 고급 데이터 분석을 가능하게 하기 위해 그들은 종종 AI 개발 서비스 의 전문 지식을 찾습니다 . 특히 알고리즘과 기계 학습 기술을 사용하여 패턴을 추출 및 식별하고 정보에 입각한 의사 결정 프로세스를 추진하는 것입니다.

FinTech의 AI 소개

Mordor Intelligence 보고서에 따르면 핀테크 시장의 AI 시장 규모는 2023년 428억 3000만 달러로 추산됩니다. 2028년까지 494억 3000만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 또한 예측 기간(2023년 -2028).

이는 예측 분석을 통해 은행 및 금융 기관이 미래 트렌드, 고객 행동 및 시장 역학에 대한 귀중한 통찰력을 확보하여 사전 예방적이고 정보에 입각한 전략적 비즈니스 결정을 내릴 수 있다는 증거입니다.

또한 최근 Mckinsey의 보고서 "AI의 자율성: 은행 업무에서 AI의 최전선에 머물기"는 기술, 특히 AI, 블록체인, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 및 예측 분석 도구가 효율성을 달성하고 비즈니스 혁신을 추진하는 데 있어서 의 중요성을 강조합니다. 금융 산업. 이러한 기술을 통해 은행 회사는 디지털 플랫폼에서 놀라운 효율성으로 수백만 명의 개인 고객과 비즈니스 고객을 포함한 방대한 고객 기반에 서비스를 제공할 수 있습니다. 낮은 계정당 IT 운영 및 유지 관리 비용은 대중에게 서비스를 제공하는 이점을 더욱 강화합니다.

금융 서비스 업계는 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 분석을 활용하여 우수한 위험 모델을 개발할 수 있습니다. 이전에는 상상할 수 없었던 금융 리스크의 신속한 평가와 고객의 신용 상품 승인으로 이어집니다.

또한 금융 회사는 신용 요청을 성공적으로 처리하고 비용과 수익 간의 균형을 유지함으로써 상업적으로 지속 가능하고 수익성 있는 비즈니스 모델을 만들 수 있습니다. 강조 표시된 사례는 기술 기반 솔루션을 수용하여 기존의 금융 프로세스와 은행 관행을 어떻게 변화시켜 더 많은 사람들이 금융 서비스에 더 쉽게 접근하고 효율적으로 이용할 수 있는지 보여주었습니다.

향상된 의사 결정을 위한 고급 데이터 분석

AI 기반 인사이트를 구현하면 FinTech 비즈니스가 설명, 예측 및 규범 분석을 포괄하는 포괄적인 데이터 전략을 수립할 수 있습니다. 기계 학습 및 AI 구현은 기능을 확장하고 이러한 분석 접근 방식의 각 유형에 대해 더 많은 데이터 신뢰도를 보장합니다.

오늘날 금융 조직은 분석 자동화 도구 및 예측 모델링을 활용하여 데이터 처리를 자동화함으로써 이를 따르고 있습니다. 비즈니스 관점에 따라 재무팀의 데이터 전략은 다음과 같이 구성될 수 있습니다.

• 판매 수치, 개수, 고객 통계와 같은 원시 데이터를 의사 결정을 안내할 수 있는 실행 가능한 정보로 변환하는 기술 분석 . FinTech 비즈니스는 과거 데이터를 분석하여 과거 실적과 추세에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
• 예측 분석은 AI, 기계 학습 및 빅 데이터와 같은 고급 기술을 활용하여 미래 이벤트 및 결과를 예측합니다. 데이터 내에서 패턴과 상관 관계를 식별함으로써 예측 분석을 통해 기업은 미래 추세, 고객 행동 및 시장 역학에 대해 정보에 입각한 예측을 할 수 있습니다.
• 규범적 분석은 지능적인 권장 사항을 제공하고 원하는 결과를 달성하기 위한 최적의 작업 과정을 제안하여 분석을 강화합니다. 다양한 데이터 입력을 고려하고 알고리즘을 사용함으로써 규범적 분석은 기업이 문제를 해결하고 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.

처방적 및 예측적 분석은 FinTech 비즈니스 문제에 대한 광범위한 통찰력을 제공합니다. 문제를 해결하기 위한 가장 효과적인 전략에 대한 지침을 제공합니다. 이러한 분석 방법론을 통해 기업은 성능을 최적화하고 효율성을 높이며 빠르게 진화하는 시장에서 기회를 활용할 수 있습니다.

은행 및 금융 부문에서 매우 중요한 또 다른 유형의 분석은 실시간 입니다. 실시간 분석은 데이터 및 통계 모델을 분석하고 실시간 또는 거의 실시간으로 통찰력을 생성하는 프로세스를 말합니다. 여기에는 데이터 스트림이 생성될 때 지속적으로 모니터링하고 처리하여 FinTech 기관의 즉각적인 의사 결정 및 조치가 가능합니다.

FinTech에서 AI 기반 통찰력의 이점

AI 기반 기술에 속하는 소위 "에지 기술" 중에는 자연어 처리(NLP), 음성 스크립트 분석, 가상 에이전트, 컴퓨터 비전, 안면 인식, 블록체인, 로봇 공학 및 행동 분석이 있습니다. 이러한 고급 기능은 참여 채널, 지능형 자문, 빠른 처리와 같은 다양한 측면을 통해 고객 경험과 충성도를 높이는 데 중추적인 역할을 합니다. 또한 정확한 언더라이팅으로 개인화된 제안을 가능하게 합니다. 마지막으로 전체 가치 사슬에서 운영 효율성을 주도합니다. 여기에는 고객 서비스, 모니터링, 기록 관리 등이 포함됩니다.

McKinsey 보고서에 따르면 금융 기관은 AI/ML 사용 사례의 우선 순위를 지정함으로써 다양한 고객 여정에서 20개 이상의 의사 결정 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 특히, 점점 더 AI 및 분석 기능으로 전환하고 있는 은행은 다음과 같은 주요 영역을 향상할 수 있습니다.

• 고객 확보,
• 신용 결정,
• 모니터링 및 수집,
• 고객 관계 강화,
• 지능형 서비스.

금융 부문에서 예측 기능을 인공 지능 및 머신 러닝에 통합할 때 얻을 수 있는 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.

• 향상된 고객 획득: 은행은 엔드 투 엔드 자동화 및 고급 분석을 사용하여 탁월한 고객 경험을 생성하고 고객 획득 여정 전반에 걸쳐 고도로 개인화된 메시지를 전달할 수 있습니다. 이 접근 방식은 경쟁 우위를 제공하여 더 강력한 고객 확보율로 이어집니다.
• 고객 평생 가치 증대: 다양한 제품 및 서비스 전반에 걸쳐 고객과 지속적이고 지능적으로 소통함으로써 고객 관계를 강화하여 궁극적으로 은행에 대한 고객의 평생 가치를 높입니다.
• 운영 효율성 향상: 특히 문서 처리, 검토, 인수 및 서비스 중 의사 결정 단계에서 자동화를 광범위하게 수용함으로써 은행은 운영 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
• 신용 위험 감소: 은행은 잠재 고객을 보다 정교하게 선별하고 채무 불이행 및 사기 위험이 높은 행동을 조기에 감지하여 보다 안정적이고 안전한 금융 환경을 보장함으로써 신용 위험을 효과적으로 완화할 수 있습니다.

또한 거의 실시간으로 광범위하고 다양한 데이터 세트를 분석할 수 있는 AA/ML 모델을 구현함으로써 은행은 신용 서비스에 대한 신규 고객을 효율적으로 평가하고 적절한 대출 한도 및 가격을 설정하며 현금 유입 의 미래 결과에 대한 더 나은 가시성을 얻을 수 있습니다. 현금 흐름 예측 기능을 통한 유출.

금융 서비스의 예측 분석 사용 사례

고급 분석의 한 측면인 예측 분석은 과거 데이터, 통계 모델링, 데이터 마이닝 및 기계 학습을 활용하여 향후 결과를 예측합니다.

재무 리더는 데이터의 패턴을 식별하기 위해 재무 분야의 예측 분석을 광범위하게 수용하여 잠재적인 위험과 기회를 식별할 수 있습니다. 종종 빅 데이터 및 데이터 과학과 일치하는 현대 기업은 로그 파일에서 이미지 및 비디오에 이르기까지 조직 내 다양한 ​​저장소에 흩어져 있는 데이터의 홍수와 씨름합니다. 따라서 데이터 과학자는 딥 러닝 및 기계 학습 알고리즘을 배포하여 정보 저장고에서 이러한 귀중한 통찰력을 추출하여 패턴을 효과적으로 식별하고 미래 이벤트를 예측할 수 있습니다. 로지스틱 및 선형 회귀 모델, 신경망, 의사 결정 트리와 같은 뛰어난 통계 기술은 이 예측 프로세스의 기반을 형성하여 예측 통찰력과 재무 결정을 더욱 촉진하는 예비 예측 학습을 생성합니다. 아래에서는 금융 서비스에서 예측 분석이 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 몇 가지 사용 사례를 살펴보겠습니다.

금융 분야의 신용 평가 및 위험 평가

은행은 예측 모델과 분석을 사용하여 잠재적 대출자의 신용도를 평가합니다. 과거 데이터, 신용 점수, 재무 행동 및 기타 관련 요인을 분석함으로써 예측 모델은 대출 불이행 또는 상환 가능성을 평가하여 은행이 정보에 입각한 대출 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

은행은 신용 위험 관리를 어떻게 처리합니까?

은행은 신용 위험을 효과적으로 관리하기 위해 여러 전술을 사용합니다. 그들은 대출자에게 최소 신용 점수를 요구하는 것을 포함할 수 있는 정확한 대출 기준을 설정합니다. 또한 정기적으로 대출 포트폴리오를 모니터링하여 대출자의 신용도 변동을 평가하고 필요에 따라 수정합니다.

위험 비용을 평가하기 위해 대출 기관은 차용인, 대출 기관 및 신용 기관과 같은 외부 기관의 광범위한 데이터를 활용합니다. 신용 점수 및 신용 위험 분석 모델은 대출 기관이 채무 불이행 가능성, 손실에 따른 채무 불이행 및 채무 불이행 노출과 같은 요인을 기반으로 예상 손실을 추정할 수 있도록 하는 방법 중 하나입니다 .

AI 기반 신용 위험 분석을 활용하면 대출 기관은 대출 신청에 대해 더 많은 정보에 입각한 결정을 내리고, 미묘한 패턴을 감지하고, 더 정밀하게 잠재적 채무 불이행을 예측하여 궁극적으로 위험을 줄이고 전반적인 대출 포트폴리오 품질을 향상할 수 있습니다.

신용 평가를 최적화하면 수익을 크게 높일 수 있는 방법은 무엇입니까?

Miquido's는 NextBank의 CEO를 초청하여 AI의 실제 적용과 FinTech의 선구적인 발전에 대해 논의했습니다.

금융 및 뱅킹 비즈니스에 AI를 적용하는 것을 중심으로 한 무료 웨비나에서 우리는 AI의 실제 적용과 신용 점수를 수익성 있는 강자로 전환하는 방법에 중점을 두었습니다. 웨비나는 NextBank의 모바일 뱅킹 사례 연구를 제시합니다.

AI 및 ML을 사용한 사기 탐지

금융 기관은 예측 분석을 사용하여 사기 행위를 실시간으로 감지할 수 있습니다. 거래 데이터와 고객 행동 패턴을 지속적으로 분석함으로써 은행은 의심스러운 거래를 표시하고 사기 행위를 방지하여 고객 자산과 은행의 명성을 모두 보호할 수 있습니다.

2022년, 금융 범죄 위험 관리를 위한 프레임워크 및 지침 개발을 목표로 하는 13개 글로벌 은행의 협회인 Wolfsberg Group은 금융 범죄 위험 관리에서 AI 및 ML을 책임감 있게 사용하도록 보장하는 5가지 모범 사례를 설명했습니다.

이러한 관행에는 AI 도구의 범위를 명확하게 정의하고 데이터 남용 및 알고리즘 편향을 고려하면서 오용 위험을 완화하기 위한 거버넌스 계획을 구현하는 것이 포함됩니다. 위험 기반 경고 우선 순위 지정 및 사기 탐지와 같은 이점의 균형을 맞추기 위해 정기적인 위험 평가와 함께 AI의 힘을 비례적으로 사용해야 할 필요성을 강조합니다. 또한 AI의 기능을 이해하고, 목표를 정의하고, 편향과 같은 결점을 제어하고, 조사자를 위한 설명 가능성을 보장하려면 적절한 설계 및 기술 전문 지식이 필수적입니다.

이 프레임워크는 또한 공급업체가 제공한 AI를 사용하는 경우에도 윤리적 점검 및 규정 준수 조정과 함께 AI의 수명 주기 전반에 걸쳐 책임과 감독을 강조합니다. 규제 기관의 투명성 기대치와 기밀성 요구 사항 사이의 균형을 맞추는 것이 중요하며, AI 시스템은 개방성을 유지하고 강력한 감사 추적을 보장하기 위해 위험 감지 결정에 대한 명확한 이유를 제공해야 합니다.

잠재적 사기 시도로부터 은행 고객 보호: NextBank의 사례 연구

미래 지향적인 은행 회사인 NextBank는 안전하고 사용자 친화적인 모바일 앱의 잠재력을 인식했습니다. 고객에게 비교할 수 없는 보안과 편의성을 제공하기 위해 노력하는 NextBank는 엄격한 보안 요구 사항을 충족할 뿐만 아니라 원활한 뱅킹 경험을 제공하는 모바일 앱을 만들었습니다.

NextBank는 최신 보안 프로토콜과 업계 모범 사례를 통합한 다계층 접근 방식을 채택했습니다. 종단 간 암호화와 엄격한 인증 절차를 구현하여 사용자들 사이에 신뢰감을 심어주고 안심하고 금융 거래를 할 수 있도록 독려했습니다.

엄격한 OWASP 애플리케이션 보안 검증 표준을 준수하기 위해 Nextbank의 개발 팀은 비용 효율적이고 안전한 뱅킹 앱을 채택했습니다. 이를 통해 최고의 데이터 보호 및 보안 표준을 보장했습니다. NextBank의 사례 연구는 잠재적인 사기 시도로부터 고객을 보호하기 위한 추가 노력을 보여줍니다.

AI 기반 금융 고객 세분화 및 개인화

예측 분석은 선호도, 행동 및 요구 사항에 따라 고객을 분류하는 데 사용됩니다. 고객 세그먼트를 이해함으로써 은행은 개인화된 금융 상품 및 서비스를 제공하고 고객 경험을 향상하며 고객 충성도를 높일 수 있습니다. 그러나 은행 및 금융 조직은 규정 준수 정책 및 확립된 법적 조건을 위반하지 않고 수많은 세분화 목표를 충족하는 전략을 고안할 책임이 있습니다.

금융 기관은 여러 캠페인 및 접점의 데이터를 기반으로 일관된 내러티브를 생성하여 판매 및 마케팅 채널 전반에서 세분화 및 개인화 이니셔티브를 활용할 수 있습니다. 둘째, 제품 사용 및 관심을 기반으로 소규모 고객 세그먼트를 대상으로 하는 개인화된 블로그 콘텐츠를 만듭니다. 마지막으로, 구매 주기에 따라 고객을 분류하고 각 여정 단계에서 고객의 요구에 맞게 마케팅 노력을 맞춤화합니다. 이러한 접근 방식에는 고객 경험을 최적화하고 관계를 강화하기 위한 마케팅 분석 및 데이터 기반 콘텐츠 생성이 포함됩니다.

LLM과 AI는 은행 업계의 사용자 경험에 다양한 방식으로 영향을 미칠 것입니다.

Forbes 은행에서 AI의 미래

예를 들어 고객 데이터를 분석하여 개인화된 고객 서비스, 맞춤형 금융 조언, 사전 사기 적발을 제공합니다. 또한 AI는 일상적인 작업을 자동화하여 은행의 효율성을 높이고 비용을 줄이는 동시에 더 빠른 고객 지원을 제공할 수 있습니다. 마지막으로 AI는 대화형 뱅킹 경험을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 사용자 상호 작용을 단순화하고 여러 언어로 은행 서비스를 제공하는 데 있어서는 누구에게도 뒤지지 않습니다.

SBAB' 앱의 AI 강화 개인화: Miquido의 사례 연구

Miquido가 개발한 SBAB 모바일 앱은 금융 저축 및 대출 관리를 위한 종합 플랫폼입니다.

AI 기반 개인화의 대표적인 예로 Miquido는 앱 내에서 주택 구매자를 위한 직관적인 모기지 론 가이드를 통합했습니다. SBAB 앱은 잠재적인 주택 구매자의 의사 결정 프로세스를 간소화하여 모기지 대출에 대해 자주 찾는 정보에 대한 편리한 액세스를 사용자에게 제공합니다.

이탈 예측 및 고객 유지

예측 모델은 은행이 계정을 이탈하거나 폐쇄할 가능성이 있는 고객을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이탈 예측 알고리즘은 재무 분야의 예측 분석을 위해 다양한 요소를 활용할 수 있습니다. 주목할만한 요소에는 고객 인구 통계 및 심리 통계, 거래, 가격 데이터, 경제적 요소, 고객 행동 요소 및 고객 여정이 포함됩니다.

은행은 선제적으로 개입하고 맞춤형 인센티브 또는 개인화된 제안을 제공함으로써 가치 있는 고객을 유지하고 이탈률을 줄일 수 있습니다.

시장 동향 분석 및 투자 기회

금융 기관은 예측 분석을 통해 시장 동향을 분석하고 시장 상황의 변화를 예측할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 전략적 투자 결정을 내리고 포트폴리오를 조정하며 새로운 기회를 활용하는 데 도움이 됩니다.

또한 예측 분석을 통해 금융 기관은 과거 데이터, 시장 추세 및 고객 행동을 분석하여 투자 기회를 식별할 수 있습니다. 다양한 금융 상품 및 자산 클래스의 역학을 이해함으로써 조직은 데이터 기반 투자 선택을 할 수 있습니다. 또한 새로운 트렌드를 활용하고 포트폴리오를 최적화하여 더 나은 수익을 달성할 수 있습니다.

교차 판매 및 상향 판매 기회

예측 분석은 은행이 기존 고객을 위한 교차 판매 및 상향 판매 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다. 고객 데이터와 구매 내역을 분석하여 은행은 관련 금융 상품 및 서비스를 추천할 수 있습니다. 결과적으로 수익과 고객 참여가 증가합니다.

포트폴리오 최적화

예측 모델은 위험 성향, 과거 시장 데이터 및 고객 목표를 사용하여 개선된 투자 포트폴리오를 위한 최적의 자산 배분을 권장합니다. 포트폴리오 최적화는 투자자와 관리자에게 중요한 이점이 있습니다. 효율적인 프론티어에서 바람직한 위험-수익 균형을 달성하면서 위험을 효과적으로 관리하면서 수익을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 이것은 위험 단위당 높은 수익을 제공함으로써 고객을 만족시킵니다.

둘째, 포트폴리오 최적화는 다양화를 강조하여 체계적이지 않거나 가격이 책정되지 않은 위험을 줄이고 실적이 저조한 자산의 단점으로부터 투자자를 보호합니다. 잘 분산된 포트폴리오는 투자자들이 격동의 시장 상황에서도 편안한 영역에 머물 수 있도록 합니다. 또한 적극적인 포트폴리오 관리 및 시장 데이터 분석을 통해 관리자는 다른 사람보다 먼저 시장 기회를 식별할 수 있습니다. 또한 투자자의 이익을 위해 이러한 기회를 활용할 수 있습니다.

규정 준수

예측 분석은 은행이 규정 준수를 보장하도록 지원합니다. 은행은 방대한 데이터를 분석하여 벌금을 피하고 규제 요건을 충족할 수 있습니다. 그들은 이 데이터를 사용하여 잠재적인 규정 준수 위험을 식별하고 선제적 조치를 취합니다.

AI의 출현으로 금융 서비스 부문 내 규정 준수 프로세스의 효율성, 정확성 및 비용 효율성이 향상되었습니다.

Ascent의 Jon Leitner 사장

AI 기반 도구는 분류, 태깅 및 색인화를 통해 대량의 데이터와 문서를 효율적으로 구성할 수 있습니다. 이 기능은 규정 준수에 특히 유용합니다 . 이를 통해 금융 기관은 특정 거래, 고객 또는 행동 패턴을 신속하게 식별하고 모니터링할 수 있습니다. 또한 데이터 구조를 표준화하는 AI의 기능은 주관성을 제거하여 여러 부서 간의 일관성을 보장하고 쉽게 비교할 수 있도록 합니다. 결과적으로 컴플라이언스 보고서의 오류 또는 누락 가능성이 크게 줄어듭니다.

재무 예측의 예측 모델

예측 모델은 재무 예측을 역동적이고 데이터 중심적인 분야로 전환하여 이전에는 접근할 수 없었던 통찰력을 기업에 제공합니다. 이러한 모델은 비즈니스 및 재무 전문가에게 없어서는 안 될 도구입니다. 그들은 수익 예측, 신용 위험 평가 및 예측할 수 없는 금융 환경에서 고객 이해를 돕습니다.

재무 예측 및 의사 결정에서 AI의 역할

방대한 양의 데이터를 처리하고 복잡한 패턴을 발견하고 예측을 생성하는 AI의 능력은 업계 리더들의 관심을 끌었습니다. 전문가들은 보다 정확한 실시간 통찰력을 가능하게 하여 재무 예측을 향상시키는 AI의 잠재력을 강조합니다. 또한 인간의 의사 결정을 강화하는 데 AI의 역할이 증가합니다. 인간의 전문 지식과 결합하면 AI는 복잡하고 데이터 집약적인 시나리오에서 의사 결정 결과를 크게 개선할 수 있습니다.

금융 기관은 AI 기반 예측 분석을 활용하여 경쟁 우위를 확보합니다. AI 기반 예측은 시장 동향, 소비자 행동, 공급망 및 위험 관리에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다. 또한 민첩하고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 인간의 전문 지식과 AI의 분석 기능의 결합은 효율성과 전략적 이점의 새로운 시대를 열어줍니다. 또한 금융 및 은행 부문을 지속적인 성장과 성공으로 이끄는 원동력이 됩니다.

금융 서비스가 예측 분석을 통해 미래에 투자할 수 있는 방법

이러한 발전에 앞서 나가기 위해 은행과 주요 금융 기관은 적절한 기술 인프라에 대한 투자를 우선시해야 합니다. 여기에는 클라우드 기반 솔루션 채택, NLP 또는 챗봇 개발 에 대한 내부 전문성 육성 , 핀테크 스타트업과의 협력 구축이 포함될 수 있습니다. 또한 규정 준수를 보장하고 사기로부터 보호하기 위해 엄격한 데이터 거버넌스 및 보안 조치를 구현하는 데 중점을 두어야 합니다.