리테일 뱅킹의 현황: 디지털과 AI 시대의 수익성과 성장

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리테일 뱅킹의 현황: 디지털과 AI 시대의 수익성과 성장

2024년 10월 10일| 신고

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세계 거시경제 환경이 불확실한 가운데, 소매 은행은 디지털 기술과 차세대 AI를 도입하는 동시에 고객 최우선주의와 증거금 보호라는 기본에 집중해야 합니다.

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기사(22페이지)

최근 몇 년은 리테일 뱅킹의 최근 역사에서 가장 성공적인 해 중 하나였으며, 거시경제적 추세가 합류하여 성장과 수익성을 주도했습니다. 일부 지역에서는 팬데믹 시대의 정부 경기 부양책이 경제 성장을 촉진하고, 소비자 지출을 촉진하고, 대차대조표 확대에 유리한 조건을 조성했으며, 신용 위험을 통제하는 데 도움이 되었습니다. 팬데믹 이후, 대출 이자가 예금 비용보다 빠르게 증가함에 따라 금리가 상승하면서 은행의 순이자 마진이 개선되었습니다.

바이라인

저자에 대하여

McKinsey Panorama에 따르면 전 세계적으로 은행업은1ROE는 글로벌 금융 위기가 시작된 이래 가장 높은 지점인 2023년에 약 12%에 도달했으며, 2013-20년에 업계가 경험한 약 9% 평균을 포함하여 최근의 역사적 평균을 크게 능가했습니다. 2023년에 글로벌 리테일 뱅킹 시장은 최근 몇 년 동안 연간 약 8%의 지속적인 성장을 바탕으로 3조 달러의 수익을 넘어섰습니다(표 1).

증거물 1

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전환점

그러나 글로벌 리테일 뱅킹의 전망은 최근 실적이 시사하는 것보다 더 침체되어 있습니다. 외부 요인이 결합되어 자산 성장, 마진, 운영 및 위험 비용의 주요 경제 지표에서 이 부문에 압력을 가하고 있습니다.

2021년까지 유리한 재정 및 통화 정책으로 인해 장기간 예금이 증가한 후 2022년에는 예금이 감소하기 시작했거나(북미) 증가 속도가 둔화되었습니다(대부분 다른 지역).2전 세계 정부가 통화 정책을 강화하고 재정 정책을 완화함에 따라. 은행들은 중앙은행의 최근 및 잠재적으로 다가올 금리 인하에도 불구하고 고금리 환경이 계속될 것으로 예상하고 있습니다. McKinsey Global Institute의 최근 조사에서 은행 임원 3분의 2가 어떤 형태로든 고금리 시나리오를 예상한다고 밝혔습니다. 이는 명목 금리가 예상 인플레이션보다 높은 장기적으로 실질 금리가 양호하고 통화 공급이 제한적인 양적 긴축 기간이 있음을 의미합니다. 이러한 추세를 감안할 때, 우리는 소매 은행의 예금 증가가 계속 둔화될 것으로 예상합니다.

은행이 직면하게 될 두 번째 주요 역풍은 마진 압박입니다. 지난 2년 동안 금리가 상승함에 따라 소매 은행의 마진은 정점을 찍었습니다. 그러나 규제 역풍과 예상되는 지속적인 금리 인하로 인해 수수료와 이자 수입에 대한 압박이 심화되면서 은행 마진이 압박을 받을 것입니다. 예금 베타는 대출 베타를 따라잡고 있으며 일부 중앙 은행은 이미 금리를 인하하기 시작했습니다. 예를 들어 유럽 중앙 은행은 2019년 이후 처음으로 2024년 6월에 금리를 인하한 다음 9월에 다시 인하했습니다. 미국 연방 준비 은행은 9월 18일에 2020년 3월 이후 처음으로 인하했습니다. 이러한 조치로 대출 금리가 자금 비용보다 더 빨리 하락하기 시작하면서 소매 은행의 마진이 꾸준히 위축될 것입니다.

이자 마진은 소매 은행이 직면한 마진 감소의 대부분을 차지할 가능성이 높습니다. 2026년까지 약 70%이며 지역마다 약간의 차이가 있습니다. 규제 기관이 은행 활동과 상품, 특히 신용카드, 당좌대월, 예금과 같은 대중 시장 상품 및 서비스에 대한 수수료를 계속 면밀히 모니터링하고 개입한다면 마진은 추가적인 하락 압력에 직면하게 될 것입니다.

이러한 역풍이 리테일 뱅킹 마진에 미치는 영향은 물론 지역마다 다를 것이지만, 추세는 전 세계적으로 일관적입니다. 우리는 2026년까지 다양한 지역에서 마진이 5~10% 감소할 것으로 예상합니다.

마지막으로, 소매 은행의 운영 비용이 증가하고 있습니다(표 2). 이는 임금 증가, 금융 범죄의 발생 및 규모 증가, 기술 투자에 대한 필수성 증가, 신용 위험 증가라는 네 가지 추세에 의해 주도됩니다. 이러한 추세의 합류로 인해 은행은 향후 몇 년 동안 비용 생산성을 관리하는 방법을 재고해야 할 것입니다.

증거물 2

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이러한 과제에 대처하기 위해 은행은 두 가지 근본적인 필수 요건에 집중할 것입니다. 주요 관계에 집중 하고 마진을 보호하는 것입니다. 우리의 견해로는 은행은 전통적인 수단(예: 지점 효율성 개선)과 디지털화, AI, 생성적 AI(gen AI)와 같은 차세대 역량을 결합하여 이러한 목표를 추구할 것입니다.

최고권을 위한 싸움

최근 몇 년 동안, 2021년까지 많은 지역에서 거의 0%에 가까운 이자율을 감안할 때, 은행은 거의 제약 없이 대차대조표를 늘릴 수 있는 자유를 누렸습니다. 이제 이러한 접근 방식을 재조정해야 합니다. 은행은 자금 비용을 낮추고 유동성 프로필을 개선하기 위해 더 깊고 의미 있는 참여를 통해 주요 고객 관계를 육성하는 데 집중해야 합니다.

은행은 모바일 중심의 통합 유통 전략, 관계 기반 인센티브와 통합 보상을 통한 제품 혁신, 지속적인 참여를 촉진하는 초개인화라는 세 가지 조치를 통해 최우선권을 확보하고 고객 관계를 강화할 수 있습니다.

모바일 우선 통합 유통 전략

McKinsey의 Finalta 에 따르면, 전 세계적으로 모바일을 은행 업무에 적극적으로 사용하는 소비자의 비중은 2020년에서 2023년 사이에 18%포인트 상승하여 57%에 달했습니다. 마찬가지로, 같은 기간 동안 모바일 서비스 터치포인트도 급증했습니다. 연간 터치포인트 수는 72% 증가하여 고객당 연간 터치포인트가 150개에 도달했고, 일부 주요 전자상거래 업체를 앞지르고 있습니다.

이러한 추세에 따라 은행은 모바일 채널을 소비자 상호작용의 주요 오케스트레이터 로 포지셔닝해야 합니다 (표 3). 따라서 모바일은 필요한 경우 고객이 자신의 요구 사항과 기대에 가장 잘 맞는 채널로 안내되는 지점이 됩니다. 은행은 고객을 압도하는 대신 여정에 구조와 명확성을 추가하는 원활한 모바일 사용자 경험에 투자해야 합니다. Finalta의 명확한 증거에 따르면 모바일 분야의 리더가 이제 전반적으로 리테일 뱅킹을 선도하고 있습니다. 경쟁자를 앞지르고, 서비스 비용이 낮으며, 뛰어난 고객 경험을 제공합니다.

증거물 3

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전 세계 대부분 은행은 물리적 발자국을 줄이고 있지만, 많은 은행은 비용 절감과 수익 영향의 균형을 맞추기 위한 명확한 전략 없이 그렇게 하고 있습니다. Finalta의 독점 연구에 따르면, 북미 지점은 2023년에 새로 취득한 당좌예금의 72%를 차지했으며, 이는 새로운 당좌예금 잔액의 92%를 차지합니다. 아시아 태평양 지역에서는 이 수치가 각각 55%와 80%입니다(표 4). 지점 스토리는 유럽에서 더 복잡하여 잔액의 거의 절반(44%)이 디지털로 취득되지만, 여전히 새로운 당좌예금 잔액의 대부분은 지점을 통해 발생합니다.

증거물 4

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관계 기반 인센티브 및 보상의 혁신

관계 및 보상 기반 전략은 은행이 관계를 강화하고 디지털 공격자의 경쟁을 방어하기 위해 자주 사용하는 효과적인 전술입니다. 주요 은행은 점점 더 세 가지 유형의 혜택을 제공하여 소비자에게 번들 상품 제공으로 보상하고 있습니다.

1. 수수료 또는 가격 면제. 면제는 고객이 더 많은 제품과 서비스를 사용하도록 유도하는 가장 일반적인 방법입니다. 이러한 유형의 혜택은 고객이 은행과 맺은 제품 관계 수에 따라 할인 또는 무료 제품과 서비스를 제공합니다.
2. 가속화된 보상. 여기서 은행과 더 깊고 광범위한 관계를 맺은 고객은 가속화된 독점적 보상 프로그램에 액세스할 수 있습니다. 이러한 보상은 은행의 내부 생태계 내에서 제공되거나 항공사 포인트와 같은 외부 프로그램의 일부일 수 있습니다.
3. 비은행 혜택. 일부 은행은 은행과 관련 없는 라이프스타일 혜택을 제공함으로써 한 걸음 더 나아갑니다. 이러한 혜택에는 구하기 힘든 티켓이나 문화 체험, "무료" 엔터테인먼트 패스, 독점 초대장이 포함됩니다.

하이퍼 개인화에 더욱 집중하세요

저희 조사에 따르면, 소비자 4명 중 약 3명이 자주 상호작용하는 브랜드의 웹사이트 콘텐츠가 개인화되지 않았을 때 좌절감을 느낀다고 보고했습니다. 다행히도 은행의 경우, 이러한 기대를 충족하고 고도로 개인화된 고객 참여를 통해 관계를 강화하는 데 사용할 수 있는 도구와 서비스가 수요에 발맞추고 있습니다. 회사가 보다 개인화된 참여 전략, 보다 세분화된 대상 고객 타겟팅, 마케팅 콘텐츠 및 크리에이티브의 동적 최적화를 구축하도록 돕는 데 특화된 데이터와 제공자가 폭발적으로 증가했습니다.

은행은 대부분 다른 산업의 회사보다 더 많은 고객 데이터를 보유하고 있지만, 대규모 개인화 측면에서는 다른 많은 소비자 대상 부문보다 뒤처져 있습니다. 개인화의 잠재력을 최대한 활용하고자 하는 은행은 다섯 가지 핵심 우선순위에 집중할 수 있습니다. 가치에 따라 사용 사례를 식별하고 우선순위를 정합니다. 대규모로 빠르게 활성화하고 최적화합니다. 마케팅 기술과 데이터 활성화를 구축합니다. 개인화를 위한 민첩한 운영 모델을 개발합니다. 인재와 역량을 구축합니다.

디지털, AI, Gen AI 기능을 통해 마진 압축으로부터 보호

소매 은행이 수많은 비용 압박으로 인해 역풍에 직면함에 따라 마진을 더 잘 관리할 수 있는 곳을 면밀히 살펴보는 것이 더욱 중요해지고 있습니다. 선도적인 은행이 다른 은행보다 앞서 나갈 수 있도록 하는 세 가지 주요 초점 분야를 살펴보겠습니다. 예금과 자산 측면에서 수익 마진을 보호하기 위한 차세대 분석 기능, 예방과 은행의 성장 전략을 균형 있게 조정하는 사기에 대한 전체론적 접근 방식, 생산성을 높이기 위한 Gen AI 도구의 사전 도입입니다.

예금 및 대출을 위한 차세대 분석 기능

불확실한 금리 환경과 변동성이 큰 예금 환경을 감안할 때, 소매 은행에서는 가격 책정 전략을 좀 더 자세히 살펴보고 자산과 부채 측면 모두에서 가격을 책정할 때 분석적 정교함과 민첩성을 높여야 할 것입니다.

매장

예금은 소매 은행의 중요한 전장이 될 것입니다. 은행은 정밀하게 가격을 책정하고 고객 기반에 대한 더 깊은 가시성을 구축하기 위한 시스템이 필요할 것입니다. 다음 도구는 은행이 동급 최고의 예금 가격 책정 및 유지 관리를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

1. 역동적이고 개인화된 가격 책정 전략. 은행은 새로 인수한 고객과 기존 고객을 별도로 타겟팅하는 관계 기반 전략을 개발해야 하며(예: 가격 민감도에 따라) 일선에서 특정 고객 속성에 따라 개인화된 접근 방식을 취할 수 있도록 권한을 부여해야 합니다.
2. 고객 대차대조표 가시성. 은행은 거래 흐름, 인구 통계, 주요 이탈 이벤트를 포함하여 거의 실시간의 360도 고객 뷰를 가능하게 하는 데 필요한 데이터를 식별해야 합니다. 이를 통해 은행은 관계를 심화하기 위한 중요한 순간을 이해하고 조치를 취하는 데 도움이 됩니다.
3. 고급 예금 모델링. 선도적인 은행은 전반적인 예금 전략의 사실 기반 실행을 지원하는 분석 역량을 구축할 것입니다. 예를 들어, 맞춤형 예금 모델은 관계 수준에서 가격 탄력성을 테스트하거나 더 나은 금리를 얻는 것과 예금 규모를 늘리는 것 사이의 균형을 맞출 수 있습니다.
4. 통합 운영 모델. 예금을 놓고 벌어지는 전투에서 승리하기 위해 은행은 조직 전체에서 조정되고 역동적인 예금 관리를 허용하는 거버넌스 모델을 갖춰야 합니다.
5. 신속한 의사 결정 지원. 선도적인 은행은 매일 및 매주 프로모션 및 마케팅 캠페인의 효과를 추적할 수 있는 역량을 구축할 것입니다. 이러한 역량을 통해 리더는 사실에 기반한 의사 결정을 내리고 그에 따라 전략을 설정할 수 있습니다.

대출

부채 측면에서 가격 책정을 개선하는 것은 절반의 전투에 불과합니다. 많은 소매 은행은 여전히 ​​소비자 대출 상품과 관련하여 현대적인 가격 책정 전략이 부족합니다. 대신, 그들은 가격 민감성과 고객의 장기적 가치를 진정으로 이해하는 대신 경쟁에 따른 전술적 가격 조정으로 돌아갑니다. 분석 리더는 더 높은(그리고 잠재적으로 더 변동성이 큰) 이자율 환경을 활용하여 제품 경제에 대한 더 깊은 이해를 바탕으로 대출 마진을 개선하고 고객과 위험 프로필에 대한 견해를 다듬을 것입니다. 예금 섹션에 설명된 대부분의 기능은 대출에도 적용됩니다.

사기에 대한 전체론적 접근 방식

대부분 은행은 여전히 ​​사기 관리를 수익 또는 고객 경험과 손실 간의 곡선에서 순수한 트레이드오프로 보고, 적절하다고 판단되면 통제를 강화하거나 완화합니다. 사기가 증가함에 따라 은행은 그 곡선을 이동시키고 트레이드오프를 최소화해야 합니다. 그러기 위해서는 예방, 탐지, 해결에 걸쳐 포괄적이고 종단간 접근 방식이 필요하며, 중요한 것은 손실을 방지하는 동시에 적절한 위험 감수성을 설정하고 건강한 수익 성장을 지원하는 시스템이 필요합니다.

일련의 실행 가능한 레버를 사용하면 소매 은행이 보다 회복력 있고 사전 예방적인 접근 방식을 취할 수 있습니다.

1. 사기 손실 너머를 살펴보세요. 현재 환경에서 사기를 퇴치하려면 대부분 은행 임원이 사고방식을 크게 바꿔야 합니다. 완화 강화는 더 이상 통제 강화와 동의어가 아닙니다. 거짓 양성을 제한하기 위해 사기 방지 시스템을 맞춤화하는 은행은 상당한 수익 영향을 누릴 수 있습니다.
2. 허용 가능한 위험 감수 수준을 설정합니다. 수익 성장과 사업 전략의 균형을 예방으로 맞추려고 하면서 허용 가능한 수준의 사기 손실 수준을 설정한 은행 임원은 거의 없습니다. 적절한 임계값을 설정해야만 은행이 사기를 정확하고 일관되게 측정할 수 있으며, 이를 통해 적극적인 목표 설정과 모니터링이 가능합니다.
3. 제품 전략에 맞춰 종단간 접근 방식을 취하십시오. 은행은 예방, 탐지 및 해결 전략을 혼합하여 사기를 퇴치할 수 있습니다. 그러나 사기 강화 전략을 광범위한 사업 목표와 조정하는 곳은 거의 없습니다. 예를 들어, 사용자 수에 따라 평가되는 최근 출시된 핀테크는 새로운 진입자를 생태계에 허용하는 데 더 관대한 접근 방식을 고려하지만 거래 수준에서 사기를 퇴치하는 데는 더 엄격할 수 있습니다.
4. 사기 운영을 간소화합니다. 마지막으로, 은행은 전체 포트폴리오 위험 프로필에 맞춰 리소스를 조정하여 사기 접근 방식을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 은행이 고객 인수 캠페인의 일환으로 통제를 완화하기로 결정한 경우 동시에 사기 운영 팀을 확장하여 사례 볼륨의 급증에 대비할 수 있습니다.

Gen AI의 선제적 도입

Gen AI는 금융 서비스 분야에서 생산성을 빠르게 재편하고 있습니다. 소매 은행의 경우, 충분한 성숙도를 갖춘 대부분의 사용 사례는 개발자 생산성과 운영에 집중되어 있지만, 향후 응용 프로그램은 훨씬 더 광범위한 스펙트럼에 걸쳐 있으며 제품 설계와 같은 분야를 포함할 가능성이 높습니다. 오늘날 은행의 초기 Gen AI 초점 지점으로 네 가지 도메인이 부상하고 있습니다.

1. 컨택센터. 주요 은행들은 컨택센터에서 가치를 제공하는 Gen AI의 역량을 테스트하고 있으며, 가상 비서(AI "부조종사")를 사용하여 신속한 고객 프로필을 기반으로 스크립트 생성을 위한 실시간 제안을 제공합니다.
2. 운영 및 기술. 운영 및 기술 측면에서 Gen AI는 광범위한 백엔드 프로세스의 비용을 절감할 수 있으며, 자동화를 사용하여 "수동" 노동을 대체하고(따라서 직원이 더 많은 부가가치 작업에 집중할 수 있는 시간을 확보) 완료 시간을 단축할 수 있습니다.
3. 법률, 위험 및 사기. Gen AI는 문서 해석 및 텍스트 생성이 필요한 활동에 상당한 생산성 영향을 미칠 것입니다. 이러한 활동과 프로세스의 특성을 감안할 때 법률 및 위험 기능에 대한 사용 사례는 광범위합니다.
4. 인재 관리. 마지막으로, 리테일 은행은 Gen AI를 활용하여 인재 기능의 효율성을 높이고 기존 인력의 생산성을 개선할 수 있습니다.

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시장 상황이 더욱 어려워지고 경쟁 환경이 변화함에 따라 은행이 전략을 개편하고 정밀하게 실행해야 할 순간이 빠르게 다가오고 있습니다. 선도적인 기관은 디지털화와 AI 및 Gen AI 사용에 대한 강력한 투자를 통해 더욱 깊은 고객 관계와 뛰어난 운영 효율성의 기본에 기반한 방향을 설정할 것입니다.

저자에 관하여

아밋 가르 그와 마루켈 누네스 맥스웰은 맥킨지 뉴욕 사무소의 수석 파트너이고, 마르티 리바 는 보스턴 사무소의 파트너이며, 맥스 플뢰토토 는 뮌헨 사무소의 수석 파트너이고, 오스카 스카우는 스톡홀름 사무소의 파트너이고, 마틱 후두르닉 은 마이애미 사무소의 준파트너입니다.

저자는 이 보고서에 기여한 Alvaro Cubria, Felipe Costa, Jatin Pant, Matthias Lange, Sergey Khon, Shital Chheda, Tim Natriello, Wajid Ahmed, Zane Williams에게 감사드리고 싶습니다.