금융권에서 인공지능 기반 금융서비스 도입이 활발하게 추진되고 있다. 이러한 추세를 보면 가까운 미래에 로봇 은행원이 고객과 상담하고 금융 업무를 처리해 주는 시대가 멀지 않아 일상화될 전망이다. AI가 활용될 수 있는 금융 업무는 금융 상품 상담, 개인 대출 심사, 자산관리 등 무궁무진하며 이를 뒷받침하는 기술의 고도화는 끊임없이 진행 중이다. 그러나 금융 업무에 AI 기술을 성공적으로 적용하기 위해서는, 고객들이 좋아할 수 있는 금융거래 서비스를 새롭게 만들어내야 한다. AI 기술을 단순히 적용하는 것이 아니라, AI 기술로 인한 비즈니스 변화를 이끌어내는 접근이 필요하다.

스키마(도식)란 어떤 상황에 대한 통합된 정보로서, 특정 상황에 적용될 수 있는 인지적 개념 또는 틀을 말한다. 식당에 가서 메뉴판을 보고 메뉴를 고른 후 식사가 나왔을 때 식기를 사용해 음식을 먹는 것은 식당에서 밥을 먹는 스키마로 볼 수 있다. 마찬가지로 고객이 은행에 가서 번호판을 뽑고 대기석에서 순서를 기다리다 자신의 차례가 되었을 때 담당 은행 직원에게 다가가 개인 서류를 보이는 것은 은행 업무를 볼 때의 스키마이다. 

인간은 자신이 보유하고 있는 스키마와 다른 변화에 저항성을 가진다. 따라서 AI를 통한 고객서비스는 고객들이 가지고 있는 기존 금융 거래의 스키마 내에서 구현되어야 한다. 새로움으로 포장하기 위해 기존 스키마에서 엇나가는 서비스를 제공할 경우, 큰 비용을 들여 도입한 AI 기술이더라도 이 서비스에 적응이 어려운 고객은 만족시키지 못하는 상황이 발생되기 때문이다. 그렇다면 금융업무 스키마를 정의하기 위해서 어떤 선행 작업이 필요할까? 먼저 현장에서 실무자와 고객에 대한 정성적 조사가 필요하다. 고객의 연령, 지점의 지역 특성, 상품별 고객 대면 시 발생하는 사건 등 넓은 범위에서 조사하여 각 금융 거래 유형에 대표성을 갖도록 정의되어야 한다.

인공지능이 몸체라면 빅데이터는 그 몸체에 숨결을 불어넣는 재료로 볼 수 있다. 금융 거래에서 발생하는 데이터를 이용해 금융 거래나 상품에 대한 서비스를 개선하는 것이 일반적(General) 인공지능 고도화라면, 한 명 한 명의 개별 고객에게서 얻은 데이터를 활용해 맞춤형 서비스를 제공하는 것은 구체적(Specific) 인공지능 고도화이다. 금융사가 고객의 신뢰를 얻고 나아가 고객만족을 이끌어 낼 수 있는 부분은 바로 구체적 인공지능 고도화 부분이다. 이를 위해 고객서비스 향상 기회가 있는 상황에서의 변수 정의와 자료 수집, 그리고 분석을 통한 인공지능 서비스 개선은 끊임없이 이루어져야 한다. 

예를 들어, 로봇 은행원을 도입한 은행에서 고객이 은행의 자동문을 지나 로봇에게 오는 시간 또는 대기석에서 로봇에게 다가가는 시간을 측정한 데이터를 수집하고, 그 데이터를 분석해 새로운 맞춤형 서비스를 보완해 나가는 것을 생각해 볼 수 있다. ‘그 시간 차이에 따라 고객 니즈는 어떠한가?’, ‘고객의 특성은 무엇인가?’라는 물음에 대해 걸음이 빠른 사람은 신속한 금융 업무 처리가 필요한 사람, 걸음이 느린 사람은 노약층이나 신체가 불편한 사람이라는 가상적 결론이 내려졌다면, 걸음이 빠른 사람의 경우 고객과 가까운 로봇 은행원에게 배치되도록 하고, 걸음이 느린 사람의 경우 고객의 거동이 불편한지 직원이 확인하여 부축해 주는 서비스를 제공할 수 있다. 이렇듯 데이터를 활용해 구체적으로 인공지능을 고도화한다면, 고객의 니즈를 파악한 맞춤형 감성 서비스를 제공할 수 있다. 

AI 기반 금융 고객서비스는 결국 오감을 통해 전달될 수밖에 없다. AI가 정보를 전달하는 텍스트와 음성은 결국 고객의 시각과 청각에 대한 자극물로 기능한다. 모든 금융사가 고객에게 사람이 아닌 기계를 마주하는 비슷한 서비스를 제공하였을 때 금융 업무의 효율성은 높아졌을지라도 고객이 금융사를 선택하는 기준은 모호해질 수 있다. 고유한 금융사의 분위기가 유사한 금융서비스로 감춰질 수 있기 때문이다. 그렇다면 고객의 로열티를 높일 수 있는 기회는 알아차리기 어려운 세밀한 부분에 존재하게 되고 이때 활용할 수 있는 것은 심리적 요인이다. 

청각적 자극 특성으로 예를 들자면, 고객과 상담할 때 그 주제에 따라 인공지능이 음성에 변화를 주는 것을 들 수 있다. 기존 연구에 따르면 인간은 여성의 음성을 본인이 문제를 해결할 때 도움을 주는 존재로 인식하는 반면, 남성의 음성은 문제 해결책을 제시하는 권위 있는 존재로 간주한다고 한다. 이러한 심리적 요인을 활용해서 서비스를 체계화한다면 기존 서비스에서 더 나아가 이해와 공감을 표현하고 감정을 전달하는 서비스로 발전할 수 있다.

새로운 기술은 필연적으로 비즈니스 방식의 변화를 필요로 한다. AI는 지금까지 어떤 기술보다 혁신적이다. 기존 비즈니스를 펼쳐놓고 AI를 도입한 이후 모습을 설계한다면 효과를 보기 어렵다. 기술은 고객이 수용할 수 있을 때 성과를 내기 시작한다. AI를 금융거래에 적용하려고 할 때, 고객의 일상을 먼저 연구해야되는 이유이다. AI 도입의 첫 단추는 고객을 학습하는 것이다.

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