금융권 ‘AI 전환’ 위해선 CX가 중요하다고요? ②
금융 AI 서비스의 CX 적용 A to Z
*해당 콘텐츠는 LG CNS의 CX 전문 그룹 CX Studio의 기고를 바탕으로 작성한 내용입니다.
? 이전 콘텐츠 보기: 금융권 ‘AI 전환’ 위해선 CX가 중요하다고요? ① 국내외 금융 업계의 AI 도입 현황 및 CX 활용 전략
이전 글에서 국내외 금융 업계의 AI 도입 현황과 CX 활용 전략을 살펴봤다면, 다음은 실제로 업무에 적용할 차례입니다.
이번 글에선 사용자가 AI 서비스에 대해 어떻게 생각하고 있는지, 어떤 서비스를 기대하는지, 사용자의 만족도를 높이기 위해 고려해야 할 요소와 이를 전달하기 위한 최적의 CX는 무엇인지 살펴봅니다.
다양한 도메인의 CX전문가 그룹인 LGCNS CX Studio가 금융 서비스 속 고객경험(Journey)의 AI 기회요소를 발굴한 뒤, 성공적인 AX 도입을 위한 CX의 역할을 정리합니다.
국내 금융 AI서비스에 대한 인식과 만족도
AI가 확산되고 상용화된 툴이 많아지면서 예전보다 더 가깝게 AI를 사용해볼 기회가 많아지고 있습니다. 이에 금융에 적용된 AI의 사용경험은 어떠한지, 도메인 전문가 및 사용자들을 대상으로 설문조사를 진행했습니다.
설문에 따르면, 사용자들은 AI 챗봇과 ARS와 같은 기본적인 서비스에는 익숙하지만, 복잡하고 고도화된 AI기능에 대해서는 인지와 이용 경험이 미흡한 상태입니다. 만족도 측면에서도 ‘보통’이라고 응답한 사람이 절반을 차지하며, ‘매우만족 ~ 만족’은 24%, ‘매우 불만족 ~ 불만족’은 23.7%로 나타났습니다.
사용자가 원하는 AI 서비스의 기회요소
현재 도입된 AI 서비스 외 실제 사용자가 원하는 금융 서비스를 중심으로 진행한 설문조사 결과, 사용자들이 유용하다고 생각하는 서비스는 AI 챗봇을 통한 고객 상담이었지만, 상담 개선점도 많이 요구되고 있음을 확인할 수 있었습니다.
AI서비스 도입을 통한 사용자의 만족도 향상을 위해서는 사용자의 니즈와 불안요소의 페인 포인트 점검으로 최적화된 AI CX를 제공할 수 있습니다.
사용자가 원하는 AI서비스를 묻는 질문에는 크게 두 가지가 언급됐습니다. 먼저, 사용자들은 금융에 새롭게 AI가 도입되었으면 하는 서비스로 세금 절감 컨설팅, 금융경험 개선 등 초개인화된 금융 서비스와 생활비 절감, 보안강화, 최신 금융 트렌드 요약과 같은 기능을 꼽으며, 개인 금융 생활을 더욱 편리하고 안전하게 해야 한다는 의견을 제시했습니다.
또 사용자가 원하는 AI 금융 서비스의 개선 포인트로는 ‘정확성과 신뢰성’이 가장 많은 응답을 차지하였고 ‘개인화된 서비스’, ‘자연스러운 대화’, ‘빠른 응답과 처리’등의 의견들이 후순위로 도출되었습니다.
고객의 만족도 향상을 위한 ‘AI 도입’ 과제
AI기술은 연구와 개발 측면에서 폭발적으로 성장하고 있지만 실제 산업에 적용하는 데는 여러 도전과제가 존재합니다. 특히 은행/금융산업에서의 AI도입은 산업 자체의 혁신을 가속화하기에 기술 발전과 규제 변화에 유연하게 대응할 수 있는 AI활용 전략이 마련되어야 합니다.
또 금융 AI서비스가 사용자 인식 속의 장벽을 극복하고 안정적으로 정착하기 위해 데이터 제공 과정부터 의사결정에 이르기까지 사용자가 신뢰하고 이해할 수 있게 AI 도입을 위한 핵심 과제들을 해결해야 합니다.
이 도입과제를 ‘LEAP’로 정의해보았습니다. Live, Explainable, Accessible, Preventive의 앞 글자를 딴 ‘LEAP’는 도약, 큰 변화의 뜻을 가지고 있으며 AI중심의 새로운 금융의 장으로 도약하자는 의미를 담고 있습니다.
- Live: 사용자의 문제 상황에 실시간으로 자연스럽게 대처
#편향과 공정성 #할루시네이션(환각) #데이터종속성 #인간의 편견
AI는 금융 데이터 분석과 의사결정에 있어 강력한 도구로 작용하지만, 잘못된 결론(할루시네이션)이나 부정확한 추천을 제공할 가능성 역시 상존합니다. 이러한 오류가 사용자에게 치명적인 불이익을 초래하거나, 금융 시스템 및 브랜드에 대한 신뢰 저하로 이어져 사용자 이탈로 연결되지 않도록 해야 합니다.
이를 위해서는 오류를 탐지하고 효율적인 대안을 제시할 수 있는 체계, 사용자와의 상호작용을 통해 신뢰를 형성하는 과정, 그리고 사용자 피드백을 반영해 지속적으로 개선하는 피드백 루프를 포함한 유연한 대응 체계가 필수적입니다. 이러한 체계를 통해 사용자의 금융 서비스 경험이 실패로 끝나지 않도록 지속적인 지원이 이루어져야 합니다. - Explainable: 이해해서 실천할 수 있게 설명
#사용자 교육 #설명가능성 #해석가능성
금융 소외계층을 포함한 다양한 사용자가 AI 서비스가 제공하는 금융 의사결정을 신뢰하고 이를 적극적으로 활용하기 위해서는 AI가 제시하는 예측과 분석이 충분히 이해 가능하고 개인화된 근거와 함께 제공되어야 합니다.
사용자의 금융 상황 및 업무 특성에 맞는 설명과 더불어 쉬운 언어의 사용, 멀티모달을 활용한 근거자료 제시, 인터랙티브 한 가이드와 행동 모니터링 기반의 알림 등 사용자가 AI의 설명을 온전히 이해하고 행동으로 이어갈 수 있는 경험과 인터랙션이 함께 유기적으로 설계되어야 합니다. - Accessible: 직접 자신의 금융 데이터를 보고 관리
#개인정보 보호 #데이터 사용의 투명성 #윤리적인 사용 #소비자의 저항
사용자가 AI금융 서비스를 신뢰하고 적극적으로 활용하기 위해서는 개인 금융데이터 수집 및 활용 방식에 대한 투명한 공개와 고객이 그들의 데이터를 스스로 통제할 수 있는 권한을 가지는 것이 중요합니다. 특히, 고객이 개인정보 보호 정책을 이해하고 자율적으로 관리할 수 있도록 정보 활용 및 보호 프로세스에 대한 쉽고 직관적인 설명과 정보 제공 범위의 세분화, 실시간 조회 및 관리 기능의 경험 요소를 제공해야 합니다. - Preventive: 리스크로부터 보호하는 거버넌스
#규제 요건 이해 # 데이터품질 및 거버넌스 #법적 윤리적 영향 평가
금융 당국, 개인정보보호법, AI 기본법 등 규제는 물론 내부감사와 컴플라이언스까지 다양한 리스크와 이슈를 면밀히 살피고 AI의 투명성과 공정성을 보장할 수 있는 내부 프로세스와 시스템을 구축해야 합니다. AI활용 시 발생 가능한 위험을 사전에 예방할 수 있는 AI모델/서비스를 개발-배포-사용-관리하는 프레임워크, 가이드라인, 감독 프로세스 등을 포함한 금융 AI거버넌스로 고객을 보호하고 신뢰를 확보해야 합니다.
금융 AI 서비스가 성공하기 위한 핵심 포인트
AI 서비스를 기획할 때 고려해야 할 많은 요소 중 고객 경험에 직결되는 핵심 요소를 중심으로 서비스 설계 시 놓치지 말아야 할 핵심 포인트를 ‘LEAP’를 중심으로 정리했습니다.
1️⃣ Live의 포인트: 직관적이고 유연한 소통이 가능한 인터랙션
인터랙션은 다음과 같은 방식으로 구현하길 권합니다.
- AI 모델의 처리 방식 및 금융상황에 맞게 구분된 인터페이스를 활용하여 요구사항을 전달하고 소통하기에 부담을 최소화할 수 있으며 AI에이전트의 정확한 요구사항 및 커뮤니케이션을 도와줄 수 있는 가이드
- 피드백을 주거나 다른 시각에서 재 질문하며 대화 흐름 속에서 답변을 유연하게 수정 및 확장할 수 있는 고객 상황과 피드백에 고려한 유연한 금융 상담 제공
- 사용자가 자신의 요청 진행 상황을 실시간으로 트래킹할 수 있는 모니터링 인터페이스와, 금융 서비스의 복잡성을 고려하여 AI의 처리 범위와 직원 및 다른 시스템의 개입 지점을 안내하는 등 문제 대응을 위한 AI와 다양한 서비스 간의 협업 프로세스 구축
2️⃣ Explainable의 포인트: 맞춤형 금융 정보 탐색
맞춤형 금융 정보를 탐색하는 과정에서 AI가 제공해야 할 핵심포인트를 알아봅니다.
- 쉬운 설명부터 심화 정보까지 단계적으로 탐색 가능한 설계와 이를 반영한 맞춤형 커뮤니케이션 그리고 금융이해도에 따른 적절한 언어모드가 반영된 UX Writing의 제공
- 텍스트, 음성 등 다양한 대화모드를 지원하며 근거를 탐색할 수 있는 시각적 인터랙션 활용 등 멀티모달 인터랙티브 컨텐츠로 복잡한 금융 정보의 전달을 강화
- 유사 집단 사례를 활용하여 직관적으로 설명하고, 개인화된 개선 목표와 행동 가이드를 제안하는 기계적이지 않고 유기적인 행동 유도 인터랙션 제공
3️⃣ Accessible의 포인트: 사용자 중심의 정보 접근성
직접 자신의 금융 데이터를 보고 관리할 수 있도록 사용자 중심의 정보를 제공하기 위한 핵심 포인트를 알아봅니다.
- 사용자가 제공한 정보와 활용 현황 및 용도를 시각화하고 보안에 대한 위험 발생 시 알림을 제공하는 개인 금융 데이터 관리 대시보드의 활용
- 전달 채널 및 용도에 따라 정보 제공 수준을 구분하여, 내부채널에서는 요약된 시각화 정보 등 핵심정보 위주로 전달하고 외부채널로 전달 시 AI분석 내용과 출처 및 개인정보 사용 범위 등 상세히 전달
- 창구에서 직원 상담 시 고객에게 징구 하는 동의절차와 같이, 고객의 정보로 추가적인 분석/추론이 발생할 경우 고객 동의를 구하는 행위를 통해 개인정보활용에 대한 신뢰도를 확보
4️⃣ Preventive의 포인트: 활동 맥락에 맞는 선제적 안내
리스크로부터 보호하기 위한 거버넌스의 역할 및 제공 범위를 알아봅니다.
- 별도 페이지 탐색 없이 사용중인 기능과 맥락에 맞는 관련된 거버넌스를 사용자가 머무르는 지점에 즉각적으로 이해 가능한 설명을 제공
- 금융 규제와 정책 변경 사항을 실시간으로 반영하고, 사용자의 금융 활동과 의사결정에 미치는 잠재적 영향에 대해 알림 등 인터랙티브 한 방식으로 안내
- 리스크 발생 시 중요도와 거래유형에 따라 최적의 방식으로 사용자에게 알림을 제공
금융 AI 서비스 CX의 지향점
사용자의 금융 여정에서 AI의 활용이 안정적으로 정착하기 위해서는 사용자 금융 여정의 각 접점에서 ‘정보 제공 및 수행 범위 파악> 근거기반 분석 제공> 액션 유도> 피드백 반영’의 선 순환 경험이 필요하며, 이를 통해 AI서비스에 대한 긍정적 경험을 축적하고 기존 디지털 및 지점의 서비스와의 원활한 연계로 이어져 AI서비스를 이질감 없이 사용할 수 있습니다.
대부분의 AI챗봇과 상품 추천 경험만 존재했던 기존의 경험을 살펴보면, 획일화된 답변으로 원하는 답을 얻지 못하고 대화를 계속 시도하거나 상담사를 요청하다 결국 스스로 해결책을 탐색하거나 서비스 이용을 포기하고 이탈하는 경험이 많았습니다. 하지만 새롭게 맞이할 경험에서는 유기적인 연결을 통한 선순환 경험을 지향점으로 두고 설계해야 합니다.
사용자가 경험하는 금융 여정내 각 터치포인트에서 기존 서비스의 이용경험과 새롭게 도입될 AI서비스의 경험 그리고 AI 에이전트와 AI에이전트 간의 상호 호환 등 멀티 에이전트로의 유기적인 연계를 고려하여 일관된 경험을 제공하여 사용자에게 신뢰를 쌓을 수 있는 CX를 제공해야 합니다.
마지막으로 AI서비스의 프로세스를 명확히 이해하고, 신뢰할 수 있는 인사이트를 중심으로 사용자가 의사결정을 내릴 수 있도록 도움을 주어야 합니다. 이를 위한 대표적인 CX의 고려 지점은 다음과 같습니다.
- 생소한 AI 서비스의 역할과 어떤 도움을 줄 수 있는지 AI 서비스에 대한 인지와 신뢰를 형성하기 위한 설계
- 지원하는 금융 상품 및 AI서비스가 제공할 수 있는 범위와 한계점 그리고 리스크에 대한 안내로 수행범위를 정확히 파악하고 전달하기 위한 설계
- AI서비스가 정보를 제공하는 도중 오류가 발생했거나 정보의 재검토가 필요한 상황 또는 행원/상담사의 연결이 필요한 상황에서 즉각적인 대응 지원을 위한 CX 설계
지금까지 금융 AI서비스의 기회 영역을 확인하고, AI서비스의 경험 개선을 위한 CX포인트에 대해 알아보았습니다. 사용자에게 실질적인 도움이 될 수 있고, 금융 이용경험을 향상시킬 수 있는 AI서비스가 접목된 금융의 새로운 챕터로의 도약을 기대해 봅니다.
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