NatWest Group은 고객 서비스, 자산 관리 부문의 문서 관리, 소프트웨어 개발을 언급하며 여러 운영 영역에서 인공지능(AI) 사용을 확대했습니다. 최고 정보 책임자(CIO)인 Scott Marcar의 블로그 게시물에 따르면, 2025년은 이러한 시스템이 대규모로 배포된 첫 해였습니다. 목표는 생산성 및 고객 참여를 개선하는 것입니다.

고객 서비스에서는 은행의 디지털 비서인 Cora에 생성형 AI(Generative AI)가 추가되었으며, 생성형 AI(Generative AI)가 지원할 수 있는 고객 여정의 수가 4개에서 21개로 증가했습니다. 은행은 이로 인해 해결 시간이 단축되고 사람의 개입 필요성이 줄어들었다고 보고합니다.

올해 초, 25,000명의 고객이 OpenAI 모델을 기반으로 구축된 Cora의 새로운 에이전트형 금융 비서에 접근할 수 있게 됩니다. Cora는 고객이 은행 앱에서 최근 거래 및 지출 패턴에 대해 자연어(natural language)로 질문할 수 있도록 할 것입니다.

다음 단계는 어조와 대화의 뉘앙스를 통합하는 음성-음성(voice-to-voice) 기능을 추가하는 것입니다. 고객은 이 인터페이스를 통해 의심스러운 사기를 신고하고 관련 사례를 관리할 수 있게 됩니다.

내부 고객 서비스 운영에 대한 인공지능(AI)의 영향은 주로 생성 시간 절약에 있었습니다. 예를 들어, 은행의 소매 부문에서는 자동화된 통화 요약 및 불만 작성 도구가 직원 시간을 70,000시간 이상 절약했습니다. 고객 통화의 이러한 생성된 요약은 불만에 대한 서면 답변에 도움이 됩니다.

Marcar는 약 60,000명의 모든 직원이 Microsoft Copilot Chat 및 은행 자체의 대규모 언어 모델(LLM)을 포함한 인공지능(AI) 도구에 접근할 수 있다고 말합니다. 직원의 절반 이상이 제공된 기본 교육 외에 추가 교육을 받았습니다.

NatWest의 프라이빗 뱅킹 및 자산 관리 운영에서 인공지능(AI)은 문서 관리 및 고객 기록을 개선하는 데 사용됩니다. 관계 관리자(Relationship manager)는 메모, 회의 요약 및 서신을 사용하여 고객의 상황을 이해합니다. 이 시스템은 회의 및 문서 요약을 생성하여 정보를 검토하고 기록하는 데 필요한 시간을 줄이고, 고객과 직접 대면하는 시간을 30% 더 확보합니다. 즉, 자문가는 행정 업무보다는 조언 제공에 더 많은 시간을 할애합니다.

위에서 언급된 변화는 NatWest가 데이터 인프라(data infrastructure)에 적용한 변경 사항에 달려 있습니다. NatWest는 통합 고객 뷰(unified customer views)를 생성하기 위해 데이터 자산(data estate)을 재구성했으며, 일부 레거시 시스템(legacy systems)을 단순화하면서 워크로드(workload)를 Amazon Web Services로 이전했습니다. 데이터 접근성과 확장 가능한 컴퓨팅 용량(scalable computing capacity)은 고객 서비스(customer service)에 사용되는 요약 도구(summarisation tools)와 대화형 시스템(conversational systems)을 지원합니다.

소프트웨어 개발(Software development)은 AI가 배포되는 세 번째 영역입니다. 은행의 12,000명 엔지니어는 AI 코딩 도구(AI coding tools)를 사용하며, Marcar는 AI가 현재 회사 코드의 3분의 1 이상을 생성하고 소프트웨어를 초안 작성, 검토 및 테스트한다고 말합니다. 2025년에 NatWest는 인도와 영국에서 거의 1,000명의 신입 소프트웨어 엔지니어(graduate software engineers)를 고용했습니다.

금융 범죄 부서(financial crime units)에서 에이전트 기반 엔지니어링(agentic engineering)을 시범 운영한 결과 생산성(productivity)이 10배 증가했으며, NatWest는 에이전트 기반 엔지니어링(agentic engineering) 관행을 더 광범위하게 확장할 계획입니다. NatWest의 명시된 목표는 시스템을 더 빠르게 구축하고 반복 개발(iterate systems)하는 것입니다.

은행은 또한 AI 기반 분석 사기 탐지(AI-powered analytics fraud detection) 및 위험 모니터링(risk monitoring)에 투자하여, 비정상적인 활동을 식별하고 위험이 감지될 경우 고객에게 조언하도록 설계했습니다.

운영 배포(operational deployment)와 더불어, NatWest는 시청각 대화형 시스템(audiovisual conversational systems) 및 독점 소규모 언어 모델(proprietary small language models)과 같은 기술에 중점을 둔 AI 연구 사무소(AI research office)를 설립했습니다. 또한 AI 및 데이터 윤리 강령(AI and Data Ethics Code of Conduct)을 통해 거버넌스 구조(governance structures)를 공식화했으며, 이 조직은 Financial Conduct Authority의 라이브 AI 테스트 프로그램(Live AI Testing programme)의 일부입니다.

고객 서비스(customer service), 자산 관리 문서 처리(wealth management document processing) 및 소프트웨어 개발(software development) 전반에 걸쳐 AI는 NatWest의 워크플로(workflows)에 내장되어 시간 절약과 생산성(productivity) 향상을 가져옵니다. 수만 명의 직원과 점점 더 많은 고객 상호작용을 포괄하는 배포 규모는 AI가 이제 NatWest의 운영 모델(operating model)의 일부이며 실험적 부속물(experimental adjunct)이 아님을 나타냅니다.

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