금융 컨설턴트와 자산 관리를 위한 생성형 AI

대면 미팅은 과거의 방식입니다. 고객은 온라인 계정의 편리함과 대면 대화에서 가능한 공감을 동시에 바랍니다. 금융 컨설턴트들은 어떻게 새로운 고객을 확보하고 기존 고객과의 관계를 더 깊게 유지하며 양측의 신뢰를 모두 유지하고 있을까요? 바로, 인공지능을 활용한 자산 관리로 그 목표를 달성하고 있습니다.

과거의 비즈니스 방식은 더 이상 유효하지 않습니다. 자산 관리 서비스에 대한 수요가 높아지는 추세에도 마찬가지입니다. 인공지능을 적용함으로써 현재 고객의 기대에 맞는 자산 관리 컨설팅을 제공할 수 있으며, 무엇보다 새로운 고객을 확보할 수 있습니다.

새로운 고객을 찾기 위해 예전에는 여러 화면을 설정하고 수십 개의 탭을 열어야만 했습니다. 구글, 링크드인 또는 다양한 구독 데이터베이스에서 정보를 찾아보면서 접근할 만한 고객이 눈에 띄길 바랬습니다. 그리고 엑셀 스프레드시트에서 이루어지는 교차 참조(Cross-referencing)에 대해서는 얘기하지 않는 편이 좋겠죠.

이제 Warm lead(제안에 대하여 긍정적인 답변을 줄 가능성이 높은 리드)가 다양한 맥락과 함께 대시보드로 제공되는 세상을 상상해볼까요? 전화를 받거나 이메일을 열기 전에도 잠재적인 고객의 금융 행동, 인구 통계, 리스크 성향 및 투자 관심사를 시장 동향, 금융 예측 및 소비자 감성 데이터와 겹쳐서 볼 수 있습니다. 소개 이메일 대신에, 이 고객에게 그들의 요구에 맞는 구체적인 제품에 대한 세부 정보를 제공함으로써 연락할 수 있습니다.

생성형 AI에 대해 궁금하신가요? 생성형 AI는 시간이 많이 걸리는 작업을 사람 대신 처리하여 예측 AI를 한 단계 더 나아가게 해줍니다. 이를 활용하여 여러분은 고객에 집중할 수 있습니다.

역사적 데이터를 분석하는 예측 AI는 디지털 자동화를 통해 데이터베이스에서 잠재 고객과의 숨은 연결을 발견하는 데 있어 금융 컨설턴트들을 도와줍니다. 이는 매우 효율적인 것으로 증명되었습니다. 영업에 있어서 인공지능은 리드와의 미팅을 50% 이상 늘리고 비용을 40%에서 60%까지 감소시키는 것으로 나타났습니다. 메릴 린치(Merrill Lynch)가 신입직원에게 제공되는 콜드콜 교육을 금지한데는 이유가 있습니다. 과거에 콜드콜 교육은 당연하게 이루어져야 하는 의례적인 행사였지만, 지금은 전혀 효과적이지 않기 때문입니다. 메릴 린치는 기존 고객의 소개인 경우에는 리드 변환율이 40%로 추정되는 것에 비해 콜드콜을 통한 리드 변환율은 2% 미만이라고 추산하고 있습니다.

이제 생성형 AI를 활용하여 한 단계 더 나아가보세요. 생성형 AI는 이메일, 소셜 미디어 게시물, 회사 웹사이트, 보도 자료, 출판된 연구, 뉴스 기사 등을 포함한 과거 및 실시간 데이터를 활용하여 새롭고 혁신적인 콘텐츠를 생성합니다.

이전에 어드바이저들은 예측 AI가 작성한 전화번호 목록을 검토했고, 그런 다음 배경 정보 없이 대화를 시작하기 위해 전화번호로 연락을 시도했습니다. 그러나 생성형 AI는 믿을 만한 데이터를 기반으로 잠재 고객의 고유한 니즈에 따라 이메일, 전화 스크립트 등을 생성할 수 있습니다. 이러한 정보들은 컨설턴트들이 빠르게 포트폴리오 시뮬레이션을 구성하고 잠재적인 신규 고객을 위한 특정 제안 및 개인 맞춤형 의사소통을 신속하게 마련하는 데 도움을 줍니다. 이로써 신속하게 가치를 보여주고 신뢰를 불어넣는 개인화된 커뮤니케이션을 제공할 수 있습니다. 자산 관리를 위해 인공지능을 사용한 후에는 더 이상 콜드콜을 사용하는 구시대적인 방식으로는 돌아가지 않을 것입니다.

새로운 고객을 찾기 위해서 컨설턴트들은 어떤 이들이 그들의 네트워크에서 추천을 하는지, 그리고 그 추천이 가치 있는지 알아내야 합니다. 자산 관리를 위한 인공지능은 디지털 스테로이드로 강화된 개인 비서 역할을 하여 Warm Lead와 관련된 네트워크를 제공합니다. 생성형 AI 기술은 컨텍스트를 고려한 리드 정보를 제공하여 실생활 연결을 기반으로 한 고품질의 소개를 이끌어냅니다.

예측 AI가 대시보드에 Warm Lead를 제공한 후, 생성형 알고리즘을 활성화하여 잠재 고객에게 개인화된 이메일을 작성하도록 유도할 수 있습니다. 이름을 삽입하는 형식의 일반적인 이메일은 잊어버리세요. 생성형 AI는 잠재 고객의 관심사와 투자 우선순위를 상세히 기술하며, 그들의 요구에 부합하는 이북과 웨비나에 대한 액세스를 제공하고, 투자 행동과 일치하는 투자 상품을 제안하며, 당신의 전문성을 보증해 줄 수 있는 추천을 제공할 수 있는 쪽지를 즉시 작성해낼 수 있습니다. 이 모든 디지털 작업은 컨설턴트들이 콜드콜보다 훨씬 실질적인 대화를 할 수 있도록 도와줍니다. 그리고 이는 컨설턴트들의 시간을 절약해 줍니다. 더 이상 인터넷을 뒤지고 수십 개의 탭을 열며 관련 없는 이야기를 읽을 필요가 없습니다.

생성형 인공지능은 기존 고객들을 유지하는 것에 있어서도 근본적인 도구가 될 수 있습니다. 금융 컨설턴트들은 스케일을 필요로 합니다. 효율적으로 운영하고 개인 맞춤형 조언을 필요로 하는 고객들과 자주 상호 작용해야 합니다. 고객들은 종종 디지털 중심의 경험을 선호하기도 합니다. 그러나 고객이 많아지면 고객 서비스와 연락 유지가 힘들어질 수 있습니다. 매월 발송되는 뉴스레터, 교육 자료 및 웨비나는 고객과의 소통에 효과적인 방법이지만, 깊고 의미 있는 관계를 유지할 수는 없습니다. 자산 관리를 위한 생성형 AI를 활용하여 컨설턴트들은 정기적으로 자동화된 정보와 리마인더를 받을 수 있으며, 지속적인 접근을 위한 최상의 단계를 추천받을 수 있습니다. 또한 컨설턴트와 지원 팀은 디지털 마케팅 도구에서 일정을 자동화한 후에 생성형 AI를 동원하여 고객의 요구와 관심에 기반한 개별 맞춤형 뉴스레터나 투자 성과 문서와 같은 맞춤형 콘텐츠를 작성할 수 있습니다.

이러한 개인별 세부 정보를 보유한 금융 컨설턴트들은 고객들과 소통해야 하는 더욱 의미 있는 이유를 찾을 수 있습니다. 더 중요한 점은 고객들이 이러한 상호 작용이 단순히 기관 내에서 조직된 영업 활동이 아닌 그들에게 특별하게 제공되는 것으로 느낄 것이라는 점입니다. 이는 긍정적인 감정과 신뢰를 형성하며, 신뢰할 수 있는 컨설턴트와는 더 많은 비즈니스를 함께 진행하게 될 것입니다.

인공지능은 컨설턴트들이 고객들이 선호하는 것을 이해하고 더 가까이 다가갈 수 있도록 도움을 줍니다. 즉, 인간과 디지털의 조화로 목표는 고객과 더욱 가까운 관계를 구축하고 연락을 유지하는 것입니다.

여러분은 이미 새로운 고객을 찾고 기존 고객과 더 나은 대화를 나누는 데 필요한 것을 보유하고 있습니다. 인공지능을 활용하여 성공하기 위해서는 고객 데이터 저장소, 바로 여러분이 접근할 수 있는 최고로 신뢰할 만한 정보에 주목하세요. 하지만 이보다 우선하는 첫 번째 단계는 다양한 데이터 소스를 하나의 플랫폼에 연결하는 것입니다. 이로써 컨설턴트와 인공지능이 더 많은 고객들과 더욱 가까운 관계를 맺고 자주 협업할 수 있도록 필요한 연료를 공급받을 수 있습니다.

현재 컨설턴트들은 이메일, 회사 문서, 문자 메시지, 채팅, 백엔드 시스템, 소셜 미디어, 링크드인 네트워크 등 다양한 연결되지 않은 소스를 관리하고 있습니다. 이 모든 데이터를 수동으로 정리하는 것은 많은 시간을 소모하게 합니다. 인공지능이 도움을 줄 수는 있지만 데이터가 여러 다른 위치에 흩어져 있는 경우에는 효과가 떨어질 수 있습니다.

하지만 기업이 데이터 소스를 통합한 후, 금융 컨설턴트들이 자산 관리를 위한 인공지능을 활용하여 신뢰할 수 있는 정보 저장소를 최적화할 수 있습니다. 이 기술을 통해 새로운 고객을 신속하게 찾을 수 있으면서도 기존 고객들과 개인화 되고 고급화된 더욱 높은 가치의 서비스를 대규모로 유지할 수 있습니다. 비효율적인 콜드콜의 시대는 확실히 막을 내렸습니다.