TE Connectivity CEO, Bernstein 전략 결정 컨퍼런스에서 발표 예정

태국 최대 은행 중 하나인 아유타야 은행(Krungsri)이 아마존 웹 서비스(AWS)의 생성형 AI 기술을 활용해 클라우드 마이그레이션 시간을 절반 이상 단축했습니다. 이는 6개 동남아시아 국가에서 사업을 운영하는 태국 5대 은행인 아유타야 은행이 고객 경험을 혁신하고 금융 범죄를 예방하기 위한 AI 전략의 일환입니다. 아유타야 은행은 AWS의 Amazon Bedrock을 사용하여 맞춤형 생성형 AI 에이전트를 개발했습니다. 이 에이전트들은 Amazon SageMaker, AWS Lambda, Amazon EventBridge와 같은 AWS 서비스를 기반으로 작동하며, 온프레미스 환경의 프로그래밍 스크립트나 코드를 클라우드 환경으로 자동 변환합니다. 이 방식은 수동 코드 변환에 비해 마이그레이션 시간을 50% 이상 단축시켰습니다. 또한, 재사용 가능한 AI 에이전트는 향후 다른 마이그레이션 작업이나 데이터 변환 작업에도 활용될 수 있어, 은행의 운영 확장성과 민첩성을 높이고 클라우드 네이티브 서비스와의 원활한 통합을 지원합니다. 이번 클라우드 마이그레이션 가속화는 최근 태국에서 시행된 신규 규제에 발맞춘 조치입니다. 해당 규제는 자금 세탁, 사기, 불법 자금 이체 등 금융 범죄에 이용되는 이른바 '뮬 계정(mule account)'을 금지하고 있습니다. 아유타야 은행은 Amazon SageMaker를 통해 기존의 외부 제보에 의존하는 사후 대응 방식에서 벗어나, 보다 정확하게 뮬 계정을 사전에 탐지하고 오탐률을 최소화하는 능동적인 방식으로 전환했습니다. AWS를 활용함으로써 데이터 저장, 도구 선택, 성능 확장성 측면에서 유연성을 확보하여, 합법적인 계정 보유자에게는 불편을 최소화하면서 고객을 더욱 효과적으로 보호할 수 있게 되었습니다. 아유타야 은행은 AWS 서비스를 기반으로 한 추가적인 AI 이니셔티브를 통해 고객 경험을 더욱 향상시키고 있습니다. 예를 들어, 연간 자산 평가를 위해 Amazon SageMaker 예측 모델을 활용한 부동산 가치 평가 솔루션을 개발했습니다. 2024년 2월부터 이 솔루션은 2,000건 이상의 현장 부동산 평가를 대체하여 약 5백만 바트(Baht)를 절감했으며, 평가 시간을 건당 3일에서 15분으로 단축했습니다. 또한, Amazon SageMaker를 통해 태국 전역의 ATM 현금 보충 및 현금 운송 서비스를 최적화했습니다. 6,000개의 머신러닝 모델을 3개로 통합하여 현금 수요를 보다 정확하게 예측하고 최적화함으로써 ATM 가용성을 높이고 현금 배분을 효율화하여 고객 만족도를 향상시켰습니다. 아유타야 은행의 Tul Roteseree 기업 데이터 및 분석 그룹장은 "AWS에서 생성형 AI와 머신러닝을 활용함으로써 클라우드 마이그레이션 시간을 절반으로 줄이고 시스템을 클라우드 기반 솔루션으로 혁신하고 있습니다. 이는 더욱 스마트한 사기 탐지, 더 빠른 운영 프로세스, 그리고 고객을 위한 더 나은 서비스를 의미합니다. AWS와 함께 혁신을 통해 은행업의 미래를 만들어가고 있습니다."라고 말했습니다. AWS 태국 지사의 Vatsun Thirapatarapong 컨트리 매니저는 "아유타야 은행은 AI와 클라우드를 활용하여 고객을 보호하고 더 스마트한 금융 서비스를 제공함으로써 현대 은행업을 선도하고 있습니다. AWS를 통해 생성형 AI, 머신러닝, 클라우드 확장성을 활용함으로써 사기 예방 능력을 강화하고 운영을 간소화하며 태국의 은행업에 새로운 기준을 제시하고 있습니다. 우리는 아유타야 은행이 고객을 위해 더욱 안전하고 효율적이며 AI 기반의 미래를 구축하도록 지원하게 된 것을 자랑스럽게 생각합니다."라고 덧붙였습니다.