금융 서비스 분야의 AI: 규제 대상 금융 워크플로 전반에 AI를 적용하는 방법

AI는 소매 금융부터 자본 시장 마케팅에 이르는 모든 부문의 구세주로 여겨집니다. 하지만 일상적인 운영 현실을 살펴보면 많은 기업들이 자동화의 가장 초기 단계에 머물러 있습니다. 기업이 수십 개의 파일럿 프로젝트를 진행했고, 그 중 많은 것들이 외부 요소를 고려하지 않은 상태에서는 가능성을 보여주지만 이후 복잡하고 엄격한 규제가 적용되며 분산화된 실제 금융 서비스 워크플로에 적용되는 순간 무너져 버립니다.

비즈니스 리더들은 더 빠른 속도, 더 높은 효율성, 더 큰 절감, 더 많은 자동화 등 더 많은 것을 달성하고자 합니다. 게다가 지금 당장 달성하기를 원합니다. 한편, 규제 기관이 모든 움직임을 주시하고 있어 위험 및 규정 준수 팀은 비결정론적 기술을 핵심 업무 프로세스에 도입하는 것을 주저하고 있습니다. 물론 AI는 이미 사기 감지, 신용 평가, 온보딩, 고객 운영, 규정 준수 모니터링 등 다양한 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 반면 자동화 도입은 분산된 시스템, 수동 핸드오프, 미흡한 거버넌스 등으로 인해 여전히 지연되고 있습니다.

금융 서비스 선도 기업들이 AI에서 진정으로 원하는 것은 더 나은 의사 결정과 더 적은 위험, 더 빠르고 정확한 프로세스입니다. 이를 달성하기 위해서는 이제 기대에만 머무르지 말고 AI를 기존 시스템, 사람의 감독, 엄격한 규정 준수 의무가 포함된 엔드 투 엔드 워크플로에 통합할 수 있는 방법에 집중해야 할 때입니다.

이 글에서는 보안, 공정성, 설명 가능성, 정확성, 통제, 감사 가능성 등과 같은 요소를 고려하며 금융 서비스 프로세스에 AI를 통합하기 위한 전략적 프레임워크를 제공합니다. 또한 금융 서비스 분야에서의 고부가가치 AI 유스케이스 및 이와 관련된 운영상의 문제, AI를 핵심 워크플로에 통합하는 방법, 그리고 APA(에이전트 프로세스 자동화)를 통해 AI 확장을 위한 안전한 플랫폼을 제공하는 방법을 살펴봅니다.

금융 서비스 분야 AI의 개념

AI라는 개념은 많은 기술을 포함합니다. 일반적으로 AI는 문제 해결, 작업 수행, 의사 결정, 학습을 통한 개선 등 다양한 일을 합니다. 전통적인 AI는 패턴을 인식하여 확률적 예측을 하고 행동합니다. 최근에는 생성형 AI를 통해 새로운 콘텐츠를 빠르게, 또 대규모로 이해하고 해석하고 생성할 수 있게 되었습니다. 오늘날 AI는 맥락 추론 기능을 제공할 정도로 발전했습니다. 맥락 추론에서는 데이터를 단순히 수집하거나 생성하는 것뿐만 아니라 데이터의 맥락과 의도까지 파악하여 이후의 행동을 안내하거나 결정하는 데 활용합니다.

금융 서비스 분야의 AI는 AI 기반 자동화를 전략적으로 적용하여 은행, 보험, 자본시장 전반에 걸쳐 의사 결정을 지원하고 패턴을 감지하며 위험을 완화하고 엔드 투 엔드 워크플로를 최적화하는 것으로 정의됩니다.

AI는 독립적인 보조 도구의 역할을 넘어서 온보딩, 인수 심사, 대출, KYC(Know Your Customer) 및 AML(Anti-Money Laundering) 프로토콜과 청구 처리와 같은 규제 대상 워크플로에서 적극적인 참여자의 역할을 합니다. AI가 맡은 운영상의 역할은 다양하며 핵심 프로세스를 보완합니다. 적용 분야는 다음과 같습니다.

• 위험 및 신용 평가: 방대한 데이터 세트를 분석하여 부도 확률 또는 신용도를 결정합니다.
• 지능형 문서 자동화: 손으로 쓴 송장이나 복잡한 법적 계약서와 같은 비구조화된 소스에서 구조화된 데이터를 추출하고 검증합니다.
• 이상 패턴 및 사기 감지: 확립된 기준을 벗어나는 거래상 의심스러운 패턴을 식별합니다.
• 워크플로 가속화: 실시간 엔터프라이즈 맥락을 기반으로 '최적의 다음 행동'을 식별하여 프로세스를 안내합니다.

전문 금융 서비스 환경에서 이러한 AI 자동화는 예측 모델, 자연어 처리, LLM 기반 문서 분석 및 사기 신호 알고리즘의 특정 조합을 필요로 합니다. 이러한 솔루션은 또한 고객과 규제 기관의 요구를 충족하기 위해 설명 가능성과 공정성도 최우선으로 고려해야 합니다.

오늘날 금융 운영에서 AI가 중요한 이유

설상가상으로 AI 기반 운영으로의 전환은 업계 압박으로 주도되고 있습니다. 금융 기관들은 현재 증가하는 운영 비용, 새로운 경쟁자로 인한 마진 압박, 금리 및 시장 역학의 복잡성, 점점 더 진화하는 사기범들에 대응하고 있습니다. 동시에 규제 환경은 점점 더 불안정해지고 있으며, 특히 AML/KYC 준수를 위한 철저한 문서화가 요구되고 있습니다. 이러한 요인들이 결합되어 AI는 단순히 있으면 좋은 것이 아니라 금융 서비스 기업을 위한 전략적 필수 요소가 되었습니다.

AI는 수동 검토 프로세스의 효율성을 증폭하는 역할을 하여 이러한 문제들을 해결합니다. AI는 문서 해석과 다중 시스템 데이터 수집의 데이터 집약적인 측면을 자동화함으로써 운영 병목 현상을 줄이고 전 세계 여러 팀에 걸친 일관된 실행을 보장합니다. 이를 통해 금융 서비스 기업은 위험 관리 태세를 유지하면서 다양한 부문과 지역에 걸친 일관된 실행력을 바탕으로 맞춤형 경험에 대한 고객의 높아진 기대를 충족할 수 있습니다. 또한 이는 대출 승인부터 청구 처리까지 모든 프로세스의 주기 시간을 단축합니다.

궁극적으로 기업들은 공정성이나 감사 가능성을 저해하지 않고 의사 결정 품질을 향상해야 합니다. AI는 인간이 놓칠 수 있는 패턴과 인사이트를 드러내는 데 뛰어나므로 강력한 이점을 제공합니다. 그러나 이러한 인텔리전스는 강력한 거버넌스와 사람의 감독과 결합되어야 합니다.

궁극적으로, AI의 진정한 가치는 단순히 단일 작업에 활용되는 것이 아니라 전체 워크플로에 자연스럽게 통합되어 실질적으로 영향력 있는 운영 유스케이스를 위한 발판을 마련할 때 드러납니다.

금융 서비스 분야의 고부가가치 AI 유스케이스

가장 성공적인 AI 애플리케이션은 단일 작업에서 발견되는 것이 아니라 반복적인 검토, 문서 분석, 다단계 의사 결정을 활용하는 워크플로에서 발견됩니다. 금융 서비스 분야 AI가 가장 큰 영향력을 미치는 유스케이스를 살펴보겠습니다.

브로커-딜러를 위한 AI

브로커-딜러로 일하는 금융 전문가들은 복잡한 규정을 준수하면서 더 많은 상품으로 더 많은 고객을 응대해야 한다는 지속적인 압박을 받고 있습니다. AI는 브로커-딜러가 고객 프로필을 투자 상품과 매칭하고 관련 규제 요건을 강조하며 잠재적으로 불법적인 활동을 감지하는 데 도움을 줍니다. AI는 고객 지원 및 온보딩과 같은 백 오피스 업무도 수행하여 브로커-딜러가 가치 높은 고객과의 소통에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 합니다.

자산 관리 분야의 AI

AI는 재무 상담사가 위험 허용도와 투자 목표부터 기존 자산 및 행동 패턴에 이르는 고객의 전체적인 재정 상황을 신속하게 분석하여 초개인화된 서비스를 제공하는 데 도움을 줍니다. 그런 다음에 AI는 맞춤형 포트폴리오와 계획을 제안하고 제시할 수 있습니다. AI는 또한 시장 조사, 경제 보고서 및 뉴스를 요약하여 잠재적인 투자 기회나 새로운 위험 요소를 식별하고, 고객 관계를 강화하기 위해 맞춤형 고객 커뮤니케이션을 작성함으로써 재무 상담사를 지원합니다.

보험 업계의 AI

AI는 보장된 위험의 평가, 가격 책정 및 관리에 필요한 수많은 수동 프로세스 및 문서 중심 프로세스를 자동화하여 보험 회사를 지원합니다. AI는 또한 과거 청구 데이터, 인구 통계 정보 및 기타 데이터를 분석하여 신규 정책 및 기존 갱신에 대해 보다 정확한 위험 프로필을 생성하고, 이를 통해 수익성을 극대화할 수 있는 보다 정확한 가격 책정 기능을 제공합니다. 고객의 참여를 높이기 위해 AI는 각 고객의 요구 사항과 선호도를 기반으로 맞춤형 상품을 추천할 수 있습니다.

대출 및 신용 심사 분야의 AI

AI는 소득 문서에서 데이터를 추출하는 것부터 신원 확인, 예비 위험 점수 제공에 이르기까지 대출의 전체 수명 주기를 지원합니다. 여기서 얻을 수 있는 성과는 속도 향상만이 아니라 서로 다른 검토 담당자들이 유사한 파일을 검토할 때 발생하는 불일치를 제거하는 것입니다. AI는 모든 승인 또는 거부에 대해 감사 시 즉시 제공할 수 있는 설명 자료를 제공합니다.

사기 감지 및 거래 모니터링 분야의 AI

전통적인 규칙 기반 시스템은 알려진 위협을 포착하는 데는 뛰어나지만 교묘한 범죄자들이 사용하는 새로운 접근 방식을 포착하는 데는 어려움을 겪습니다. AI는 거래 흐름에서 의심스러운 패턴을 실시간으로 식별하고 점수를 매깁니다. 플래그가 표시되면 AI는 그 이유를 요약하여 조사 워크플로에 직접 전달함으로써 사람 담당자가 해당 문제와 맥락을 전체적이고 투명하게 검토할 수 있도록 합니다.

청구 처리 및 인수 심사 분야의 AI

보험 및 기타 금융 서비스에서 청구는 종종 가장 큰 운영 병목 현상을 야기합니다. AI는 수백 가지 형태의 문서에서 청구 데이터를 추출하고 검증하여 거의 모든 청구가 '직접 처리'되도록 보장함으로써 일관된 결과를 확보하고 사람이 개입하지 않도록 합니다. 복잡하거나 이례적인 엣지 케이스 청구에 대해서는 AI가 케이스를 분류하여 적합한 전문 인력에게 전달합니다.

KYC, AML 및 규정 준수 검토 분야의 AI

KYC 및 AML은 자원이 많이 투여되는 것으로 악명이 높습니다. AI 에이전트는 신원 데이터를 추출하고 위험 점수를 산출하며 규제 로직을 적용하여 문서를 검증할 수 있습니다. 또한 모든 단계에서 방어 가능한 감사 추적 기록을 생성하여, 인적 감독을 강화하고 규정 준수 테스트 및 규제 보고에 필수적인 데이터 계보를 제공합니다.

고객 운영 및 서비스 요청 분야의 AI

AI는 에이전트 어시스턴트로서 요청을 분류하고 티켓 이력을 요약하며 CRM 시스템에서 데이터를 조회하고 고객 서비스 담당자에게 최적의 다음 조치를 제안합니다. 이로써 의사 결정 통제와 커뮤니케이션 가드레일을 유지하면서도 고객 케이스가 신속하게 처리되도록 합니다.

다시 말하지만, 가장 큰 가치는 AI가 사람이 수행하는 작업 간의 단일 작업들만이 아니라 엔드 투 엔드 프로세스의 여러 단계를 지원할 때 나타납니다. AI가 전체 프로세스에 통합될 때 그 영향이 더욱 증대되어 운영 개선 효과가 극대화됩니다.

금융 기관이 AI를 구현할 때 직면하는 문제

적절한 계획과 준비가 없으면 AI 구현에 어려움이 따를 수 있습니다. 편향, 변동, 데이터 품질과 같은 근본적인 모델 관련 문제들도 중요하지만 실제로 AI가 실제 운영에서 실패하는 진짜 이유는 대개 워크플로와 거버넌스 계층과 관련이 있습니다. 조직에 명확한 작업 핸드오프, 통제, 감사 가능성, 엔드 투 엔드 프로세스 전반에 걸친 가시성이 부족하면 잘 학습된 모델조차도 일관성이 없거나 예측 불가능한 결과를 생성할 수 있습니다.

금융 서비스 업계 종사자들이 직면하는 AI와 관련된 몇 가지 일반적인 문제들을 자세히 살펴보겠습니다.

• 분산된 시스템과 고립된 데이터: 금융 워크플로는 고립된 여러 기존 시스템에 걸쳐 실행되는 경우가 많습니다. AI는 필요한 데이터가 메인프레임에 갇혀 있거나, 수동 내보내기가 필요하거나, 일관성이 없는 인프라를 포함하는 여러 시스템에 분산되어 있는 경우 효과적으로 작동할 수 없습니다. 그 결과는 신뢰할 수 없는 AI 산출물이 됩니다.
• 설명 가능성 및 거버넌스: 규제 기관은 결정의 '이유'를 알고 싶어 합니다. AI 시스템이 '블랙박스'라면 규정 준수 심사를 통과하지 못할 것입니다. 수많은 AI 이니셔티브가 기업이 산출물이 어떻게 생성되었는지 또는 어떤 입력값이 사용되었는지 문서화할 수 없을 때 중단됩니다.
• 수동 핸드오프: 많은 AI 파일럿이 하나의 단계(예: 데이터 추출)에만 집중합니다. 이후 나머지 과정은 사람 작업자가 수동으로 처리하도록 합니다. 이러한 방식은 프로세스 흐름을 가로막고 실질적인 운영 개선을 방해합니다. 기업들은 이러한 방식보다는 파일럿 단계에서도 전체 프로세스를 목표로 해야 합니다.
• 확장에 대한 어려움: 100개의 문서에서 효과적인 개념 증명이 실제 운영 환경의 대량 처리 및 예외 처리 요구 사항을 마주하면 실패로 돌아가는 경우가 많습니다. 파일럿 단계 이후를 고려하여 확장성을 계획하고 모든 AI 및 자동화 플랫폼이 필요한 규모를 지원할 수 있도록 하세요.
• 프라이버시 관련 제약: PII(개인 식별 정보)와 결제 데이터를 비롯한 민감한 데이터는 신중하게 다루어야 하며 종종 규제 요건의 적용을 받습니다. AI 이니셔티브는 종종 내장된 거버넌스가 부족하거나 조직이 이러한 데이터가 모델이나 사용자에게 도달하기 전에 이를 관리하거나 마스킹할 수 있는 메커니즘을 구축하지 않았기 때문에 중단됩니다.
• 사이버 보안 및 모델 무결성: 금융 서비스 기관이 생성형 AI를 도입함에 따라 프롬프트 인젝션 및 데이터 오염과 같은 새로운 위험이 등장하고 있습니다. 다행히 AI는 PII(개인 식별 정보)와 같은 민감하거나 사적이거나 규제되는 데이터가 AI 모델이나 승인되지 않은 사용자에게 도달하기 전에 해당 데이터를 마스킹하여 이러한 위험을 완화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

몇 가지 문제는 AI를 단일 작업이 아닌 전체 워크플로를 위한 솔루션으로 생각하는 것이 가장 좋은 이유를 보여줍니다.

엔드 투 엔드 금융 워크플로에 AI를 통합하는 방법

이러한 유형의 AI 구현 및 확장성 문제를 극복하려면 AI를 하나의 도구로 생각하기보다는 관리되는 프로세스의 일부로 생각해야 합니다. 다음은 올바른 통합을 위한 프레임워크입니다.

1. 기존 워크플로 매핑: AI를 배포하기 전에 관련된 모든 핸드오프, 문서 및 시스템 등 작업이 실제로 진행되는 방식을 100% 편견 없이 파악하세요. 특히 대출, 청구, AML 및 조정과 관련된 프로세스의 경우 매핑을 통해 어떤 단계에 AI나 자동화, 사람의 판단이 필요한지 알 수 있습니다.
2. 통제를 유지하며 AI가 가치를 창출하는 지점 파악: 모든 단계에 AI가 필요한 것은 아닙니다. 분류, 검증, 위험 평가 또는 요약에 AI를 사용하세요. 주관적이거나 위험도가 높거나 최종 승인이 이루어지는 단계는 사람의 손에 맡기세요.
3. AI와 자동화를 결합하여 실행: AI 인사이트는 후속 조치를 유발해야 합니다. 자동화를 사용하여 데이터베이스 업데이트나 이메일 발송과 같은 반복 가능한 단계를 실행하고 AI가 해석을 처리하도록 하세요.
4. 에스컬레이션을 위한 명확한 규칙 설정: 예측 가능한 로직만이 AI 에이전트가 작업을 처리해야 하는 시점과 사람에게 검토를 요청해야 하는 시점을 결정할 수 있습니다. 이러한 규칙을 미리 정의하여 이후 자동화를 용이하게 하거나 사람의 개입이 필요할 때 신호를 보내세요.
5. 완전한 추적 가능성 유지: 모든 결정, 결정 경로 및 결정 로그는 반드시 기록되어야 합니다. 버전 이력, 라우팅 경로 및 의사 결정 맥락을 추적하면 감사 가능성과 잠재적인 규제 조사에 필요한 계보가 생성됩니다.

이 프레임워크를 염두에 두면 금융 기관은 APA가 지원하는 에이전트 자동화에 효과적으로 대비할 수 있습니다.

AI, 자동화, 사람의 판단을 APA와 함께 결합하기

AI만으로는 전체 워크플로를 자동화할 수 없습니다. 진정한 성공을 위해서는 AI 에이전트, RPA, API, 인력이 하나의 플랫폼에서 조정되는 APA가 필수적입니다.

APA는 자동화된 워크플로의 모든 부분을 통합하는 오케스트레이터 역할을 합니다. APA는 인수 심사 시스템, CRM 플랫폼, 규정 준수 데이터베이스 전반에서 작동할 수 있는 '프로세스 에이전트'를 활용합니다. 이 시스템의 핵심에는 자동화에 맥락을 부여하는 추론 엔진이 있습니다. AI는 실시간 데이터와 엔터프라이즈 인텔리전스를 기반으로 추론을 활용하여 다음 최적의 단계를 식별합니다. 예를 들면 결제 청구를 처리할지 또는 의심스러운 활동으로 보고 거래를 에스컬레이션할지 결정할 수 있습니다. 또한 APA는 RAG(검색 증강 생성)를 사용해 실시간 엔터프라이즈 데이터에 액세스하여 조치를 안내하고 산출물의 정확성을 높이며 비즈니스 및 규제 환경을 이해할 수 있습니다.

APA 플랫폼의 한 가지 장점은 내장된 거버넌스 가드레일을 포함하고 있다는 점입니다. 이러한 제어 기능은 AI가 동작을 실행하기 전에 자동으로 PII를 마스킹하고 유해한 언어를 차단하며 AI 및 데이터 사용 정책을 엄격히 준수하도록 합니다. 이는 기업이 규제 또는 규정 준수 위험을 증가시키지 않고도 대출, 사기 방지, AML 등 다양한 분야에 걸쳐 확장할 수 있도록 지원합니다.

Automation Anywhere가 금융 서비스 분야의 AI를 지원하는 방법

Automation Anywhere는 금융 서비스 기업이 파일럿 단계에서 실제 운영 규모의 AI 자동화로 전환하는 데 필요한 기반 인프라를 제공합니다. Automation Anywhere 플랫폼은 금융 서비스 워크플로에 필요한 정확성과 감사 가능성을 위해 구축되었습니다.

에이전트 프로세스 자동화 시스템의 핵심 가치는 AI 에이전트, RPA, API 및 인력이 체계적으로 관리되는 하나의 워크스페이스에서 협업할 수 있도록 하는 역량에 있습니다. APA의 핵심 엔진은 PRE(프로세스 추론 엔진)로, 규제 및 보안 요구 사항에 맞춰 조율하는 데 필요한 맥락 기반 인텔리전스를 제공하며 AI Agent Studio는 팀이 특정 비즈니스 규칙을 준수하는 맞춤형 에이전트를 구축할 수 있도록 지원합니다.

Automation Anywhere의 플랫폼은 금융 서비스 산업에서 AI의 확장성과 성공을 촉진합니다.

• Alight는 자산 및 건강 관리 시스템을 제공하는 기업으로, 대량의 청구 승인 프로세스를 자동화하기 위해 Automation Anywhere를 활용하고 있습니다. 이 기업은 AI를 통합함으로써 95%의 정확도를 달성하고 처리 시간을 며칠에서 몇 시간으로 단축했으며 통화량을 50% 줄였습니다.
• Osaic는 업계를 선도하는 브로커-딜러로서, 지능형 자동화를 활용하여 상담사 중심의 워크플로를 간소화합니다. 첫해에 186%의 ROI를 달성하기 위해 수십 개의 프로세스를 자동화했으며, 매년 25,000건의 수동 작업을 절감하고 전체 케이스의 66%를 최소 하루 이상 빨리 종결했습니다.

이러한 결과는 단순히 속도에 관한 것이 아니라 모든 수준에서 감사 가능성, 보안 및 거버넌스를 유지하면서 기존 시스템이나 프로세스를 방해하지 않고 금융 서비스 AI 자동화를 구축하고 확장하는 것에 관한 것입니다.

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FAQ

금융 기관은 워크플로가 AI의 개입에 적합한지 어떻게 평가할 수 있나요?

프로세스 자동화에 적합한 워크플로 후보는 KYC 문서 수집이나 대출 처리와 같이 구조화되거나 비구조화된 데이터를 사용하는 대량의 문서 중심 워크플로입니다. 프로세스 디스커버리 도구를 사용하여 수동 핸드오프가 병목 현상을 일으키는 영역과 AI 기반 분류 또는 추출이 명확한 ROI를 제공할 수 있는 영역을 파악하세요.

어떤 유형의 통제를 활용하면 AI 산출물이 규제 기대치를 충족하도록 할 수 있나요?

통제에는 PII 또는 결제 정보 마스킹과 같이 실시간 안전 점검을 수행하는 내장 거버넌스 통제 기능 및 가드레일이 포함됩니다. 보안, 규정 준수 및 통제를 강화하여 운영 위험과 사기로부터 프로세스를 보호하는 플랫폼을 활용하세요.

기관들은 민감한 결정을 내릴 때 AI 자동화와 사람의 감독 사이에서 어떻게 균형을 맞춰야 하나요?

AI가 데이터 수집, 요약 및 위험 표시를 담당하고 사람이 최종 의사 결정 권한을 유지하는 협력적인 접근 방식을 채택하세요. HITL(Human-In-The-Loop)을 유지하면 AI에 반복적이고 힘든 작업을 맡기고 사람의 전문성은 복잡한 예외 상황이나 고부가가치 판단에 집중시킬 수 있습니다.

AI 개념 증명을 실제 운영 워크플로로 확장하려면 무엇이 필요한가요?

AI 자동화를 확장하려면 단일 AI 도구와 파일럿에서 나아가 중앙 집중화된 거버넌스, 관찰 가능성, 인프라를 제공하는 통합 플랫폼으로 전환해야 합니다. 조직은 비즈니스 사용자가 자동화 후보를 발굴하고 우선순위를 정하며 자동화된 워크플로를 관리하는 데 적극적으로 참여할 수 있도록 직원 역량 강화에 투자해야 합니다.

중대한 현대화 없이 기존 시스템을 어떻게 통합할 수 있나요?

에이전트 자동화는 RPA, API, 그리고 인적 협업을 활용하여 기존 기술과 새로운 기술 간의 격차를 메웁니다. RPA는 최신 연결 기능이 부족한 기존 시스템과 상호 작용할 수 있으며 APA 오케스트레이션 계층은 보안 API를 통해 이러한 시스템과 AI 에이전트 간의 데이터 교환을 조정합니다.

기관은 AI가 운영에 미치는 영향을 측정하기 위해 어떤 지표를 추적해야 하나요?

금융 서비스 AI 자동화 평가를 위한 주요 지표로는 직접 처리율, 주기 시간 감소, 오류 감소율이 있습니다. 기업은 절감된 가용 시간, 고객 만족도 점수 향상 등 다양한 지표를 통해 ROI를 추적할 수 있습니다.