U.S. 뱅크

인공 지능과 머신러닝으로 은행을 보호합니다.

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고객의 부름에 가까운 은행.

각 지문은 독특합니다.미국에서 3억 명 이상의 인구 중 같은 지문을 가지고 있는 사람은 없습니다. 지문과 마찬가지로, US 뱅크는 고객의 은행 업무 및 재정적 수요와 기대가 각기 고유한 것임을 알고 있습니다.

인공 지능은 대규모로 서비스 개인화를 가능케 합니다.

US 뱅크는 고객 고유의 상황과 재정적 성공으로 나아가기 위한 여정을 이해하기 위해 AI와 ML을 사용하여 고객을 위한 은행 이용 경험을 예측하고, 심도 있게 개인화하고, 신상품과 더 나은 솔루션을 고객의 재정적 수요에 부합하게 하여 궁극적으로 고객보다 한 발 앞서 나아가고 있습니다.

숫자로 보는 U.S. 뱅크

4천6백7십억 달러
2018년 자산
2백2십6억 달러

2018년
총 순수익
2천8백10억 달러
2018년
총 대출
74,000+
직원

계정에서 의심스러운 사기 행위의 피해자가 된 적이 있다면, 이것이 실망스럽고 지장이 많은 경험이라는 것을 알 수 있습니다.

US 뱅크는 서비스 중단을 최소화하고, 고객이 더 빨리 사용할 수 있도록 사기 행위를 방지하면서 서비스를 복구합니다.사기범과 고객을 식별하기 위해 고객의 고유한 정보를 포함하여 사용 가능한 모든 데이터를 분석합니다.모델이 반응하는 속도만큼이나 사기범들의 변화도 이루어집니다.3개월 전에 효력이 있던 모델이 오늘은 무기력할 수 있습니다.US 뱅크는 사기범들보다 더 똑똑하고 빨라야 하며, 이게 바로 머신러닝이 필요한 이유입니다.

US 뱅크는 AI를 활용하여 모든 정보, 모든 사업 부문 및 기능을 개선하여 은행 이용 경험을 더 정확히 예측하고 개인화하기 위해 노력하고 있습니다.

수석 부사장 겸 AI 책임자인 데이빗 버글런드(David Berglund)는 이 AI 여정을 '문제를 손쉽게 해결하는 완벽한 스펙트럼'이라고 합니다. 모든 채널과 절차에 대해 고려 중입니다.

이 접근법으로 AI 및 ML을 사용하여 다음을 지원할 수 있습니다.

  • US 뱅크의 사명

  • 고객 경로 및 더 나은 상품 구성

  • 기업 재무 및 소매 고객을 심도 있게 개인화하고 확장

  • 사기 방지 및 내부 운영 비용 감소 

기타 고객 사례