금융 서비스 업계에도 디지털 전환이 가속화되고 있다. 은행, 투자, 보험 등으로 대표되는 금융 업계는 전통적으로 변화에 대응하는 속도가 느린 편임에도, 디지털 상품 플랫폼 구축에서부터 챗봇을 활용한 고객 서비스 응대에 이르기까지 발빠르게 움직이고 있다.
업계에서는 아태지역 핀테크 시장 규모가 2020년 미화 720억 달러에 달할 것으로 전망하고 있다. 그러나 조직의 태생에 따라 바이두(Baidu), 텐센트(Tencent), 그랩(Grab)과 같이 처음부터 디지털 기반 서비스로 시작하여 시장의 판도를 바꿀 정도로 영향력이 급성장한 신흥 강자들과 전통적인 방식으로 서비스를 제공해오던 기존 금융 기업들은 서로 다른 접근 방식을 취하고 있다. 디지털에서 태어나 시장 교란자로까지 불리고 있는 신흥 강자들이 잘 하는 것은 상품 중심의 시스템이 아닌 아닌 고객 최우선 시스템을 구축하는 능력이다. 전통적인 의미의 금융 서비스 기업들이 각종 서비스 신청서에서부터 많은 금융 거래에 이르기까지 나름대로 많은 데이터를 확보하고 있는 데 반해, 신흥 강자들은 다양한 디지털 터치포인트에서 확보한 고객 데이터를 기반으로 고객의 관심사 및 행동에 대한 완전한 고객 프로필을 구성할 수 있는 정도에 도달해 있다. 이는 한층 개인화된 고객 경험을 제공해야 하는 현재의 새로운 마케팅 패러다임에 더 적합하다고 할 수 있다. 사람들은 금융 서비스, 즉 돈과 관련된 사안에서는 기꺼이 제반 사항을 모두 알아보고 정보 기반 결정을 내리고자 노력하며, 내용과 시기 면에서 적합할 뿐만 아니라 신뢰할 수 있고 쉽게 접근 가능한 형태의 정보를 제공하는 것이 관건이다. 최신 기술을 활용한 마케팅으로 일정 부분 도움을 받을 수 있다.
아시아의 약진 세계 5대 은행은 아시아에 위치해 있으며 신흥 아시아태평양(APAC) 지역 금융 시장은 세계에서 가장 빠른 속도로 성장하고 있다. 금융에 디지털 기술을 비교적 빨리 도입한 국가에는 중국과 인도가 있으며, 위조 지폐로 인한 불신이 현금 없는 지불 시스템 채택을 앞당겼다고 볼 수 있다. 일본이나 말레이시아의 경우 정부 및 국가 금융 정책적으로 디지털 결제 수단 도입을 장려하고 있다. 15세 이상 인구 중에서 은행 계좌를 보유하고 있는 비율이 35%에 불과한 필리핀과 같이 덜 성숙한 시장도 전통적인 금융 기관을 우회하고 Funding Societies, CreditEase와 같은 P2P를 포함한 디지털 전용 대출 업체에 시장을 개방하면서 디지털 전환을 실현할 준비가 되어 있다. 디지털 결제 시스템의 확대로 금융 기관 및 신흥 디지털 플랫폼 강자들 공히 고객에 대한 전례 없이 많은 데이터를 확보할 수 있게 됐다. 금융 서비스 상품 마케터의 경우 전환 가능성 높은 타겟 고객을 찾아내고 이들의 행동을 예측하는 것과 같은 실행 가능한 인사이트를 확보할 수 있다면 크나큰 비교 우위를 갖게 된다. 바로 인공지능(AI)의 힘이 발휘될 수 있는 지점이다. 이미 아시아 지역 금융 기업들의 30% 이상이 향후 12-18개월 사이 업계를 크게 변화시킬 게임 체인저가 될 기술로 인공지능(AI)과 챗봇을 꼽았다.
인공지능 (AI) 을 통한 금융의 개인화 금융 부문의 경우 데이터 소스에는 고객의 금융 거래 내역 및 온라인 탐색 정보가 모두 포함된다. 인공지능 기반 데이터 사이언스 플랫폼을 사용하여 거래 내역, 이전 캠페인 결과, 그리고 과거 행동과 같은 데이터를 통합함으로써 고객이 여러 장치를 교차 사용하면서 보인 행동의 패턴을 단일 보기로 확인할 수 있다. 외부 웹사이트에서 확보한 추가 데이터를 활용하여 고객의 외부 관심사와 의향을 발견하고, 이를 토대로 한층 정확한 고객 그룹 세분화와 예측 기반 타겟팅을 실현할 수 있다. 또한, 고급 AI 모델을 통해 여러 장치 상에서 발생하는 고객 행동 데이터를 추적, 통합 및 분석하여 잠재고객을 찾아낼 수 있다. 창업 관련 주제의 웨비나를 청취한 사용자가 있다고 가정하자. 웨비나를 청취한 날 오후 늦은 시간, 임대용 사무실 공간을 검색했다면 창업을 위한 대출을 고려하고 있는 예비 창업자임을 추측할 수 있다. 고객의 구매 여정과 일치하는 마케팅 캠페인은 더 높은 수익률로 이어진다. 인공지능은 고객이 전체 구매 주기에서 어느 단계에 있는지 정확하게 포착하여 그에 맞는 메시지를 최적의 타이밍에 전송할 수 있도록 한다. 담보 대출 신청을 위해 사전 조사 단계에 있는 고객이라면 컨텐츠 중심의 마케팅 푸시 알림에 반응할 가능성이 더 높고, 특정 보험 상품을 비교하고 있는 고객이라면 챗봇과의 상호작용으로 세부 사항을 확인하는 데 더 관심이 있을 수 있다. 금융 서비스 분야의 디지털화가 확대되고 다양한 기술 플랫폼들의 융합이 증가하면서 금융 기업 마케터가 활용할 수 있는 광범위한 데이터 환경이 조성되고 있다. 인공지능 도구를 활용하면 예측 기반 인텔리전스로 기존 고객 뿐만 아니라 잠재 고객에 대해서도 포괄적으로 이해할 수 있다. 나아가 고객의 구매 주기별 꼭 맞는 맞춤 캠페인으로 꼭 필요한 사람에게 도달할 수 있다. 금융 서비스 부문에 인공지능을 결합함으로써 창출될 비즈니스 가치는 2021년 미화 2.1조 달러에 달할 것으로 전망되고 있다. 금융 마케터라면 놓치지 말아야 할 절호의 기회가 될 것이다.
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