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금융 서비스 산업(FSI)은 AI가 오랫동안 현실이었던 공간입니다. 사기 탐지, 자금 세탁 방지(AML), 및 위험 관리와 같은 분야에서 분석 및 데이터 과학이 확고하게 자리 잡고 있는 가운데, 산업은 생성적 AI 기반 기술을 통해 또 다른 AI 주도 기능의 물결을 개척할 준비가 되어 있습니다.
산업은 인터넷의 채택이나 스마트폰의 도입과 비교할 수 있는 AI 혁명의 문턱에 서 있습니다. 모바일 기기가 완전히 새로운 애플리케이션과 소비자 행동의 생태계를 만들어 낸 것처럼, AI 및 특히 GenAI 기반 시스템은 우리가 일하는 방식, 고객과 상호 작용하는 방식, 및 위험을 관리하는 방식을 근본적으로 재정의할 것입니다.
이동할 준비가 된 조직은 보안, 생산성, 효율성, 고객 경험, 및 수익 생성에서 변혁적인 변화를 경험할 것입니다. 대부분의 데이터 침해는 사용자 자격 증명이 손상된 결과이므로, 가치 있는 AI 보안 전략은 사용자 교육에만 주목하는 것이 아니라, 새로운 클래스의 PC 프로세서에 의해 가능해진 장치 수준의 강화에도 의존합니다. 먼저 FSI가 유리한 선구자가 된 이유를 살펴보겠습니다.
AI 부문
유감스럽게도, 보수적인 명성을 가지고 있는 FSI는 항상 데이터를 관리하는 새로운 방법을 찾는 선구자였습니다. 이는 부분적으로 필요성에서 비롯됩니다. FSI에서 생성되는大量의 데이터는 영원한 볼륨-다양성-속도 챌린지를 제기하며, 엄격한 규제 환경은 AI를 열린 마음으로 받아들이는 강력한 논리를 제공합니다.
혁신과 위험의 균형
모든 산업은 AI 증명 개념 프로젝트 이후에 발생하는 좌절감을 이해할 것입니다. 흥미로운 실험이 많지만, 어디에 ROI가 있을까요? AI를 구현하면 다음과 같은 문제가 있습니다:
- 시작할 곳을 모름
- 전략적 접근법이 없음(AI를 위해 AI)
- 데이터의 7가지 V(볼륨, 신뢰성, 유효성, 가치, 속도, 다양성, 변동성)
- 스킬셋 격차 및 인재 부족
- 진화하는 사이버 보안 위험 관리
- 국가 및 지리적으로 다른 AI 및 GenAI에 대한 진화하는 규정 준수 법률 충족
- 다양한 소스에서 단순하거나 복잡한 데이터를 통합하는 어려움, 특히 레거시 시스템(데이터 실로) 및 환각
- 투명성, 설명 가능성, 공정성/편향 없음 보장
- 고객의 데이터 개인 정보 및 직원 저항에 대한 신뢰
- 고객 데이터 및 기밀 거래 전략의 손실(예: 일부 대형 기관에서는 ChatGPT가 금지됨)
- 하드웨어 및 장치의 부족
- 데이터 화폐
- 거버넌스
- 대체의 두려움
- 온프레미스, 하이브리드, 퍼블릭 클라우드의 균형
보안을 기반으로 하는 AI
산업이 AI를 채택하려는 의지를 가지고 있다면, 그것은 또한 보안, 특히 사이버 보안 및 데이터 보호에 대한 최우선 관심을 가지고 있습니다.
정확성, 설명 가능성, 투명성과 함께 보안은 비즈니스 프로세스에서 AI 통합의 핵심입니다. 이는 세계 각지의 필요한 및 다른 AI 규정,例如 EU AI 법, 디지털 운영 복원력법(DORA)을 준수하는 것을 포함합니다. EU에서, 미국의 분산 모델, 및 GDPR, serta 데이터 개인 정보 및 정보 보안을 보장합니다. 전통적인 IT 시스템과는 달리, AI 솔루션은 책임감, 윤리적, 및 신뢰할 수 있는 것을 위해 강력한 거버넌스 및 강력한 보안 조치를 기반으로 구축되어야 합니다.
그러나 FSI에서 AI를 통합하면, 다음과 같은 새로운 공격 벡터가 나타납니다. 사이버 보안 공격, 데이터 중독(AI 모델에서 사용되는 교육 데이터의 조작, 정확하지 않거나 악의적인 출력으로 이어짐), 모델 반전(공격자가 AI 모델의 응답에서 민감한 정보를 추론), 및 AI 모델을 속여 잘못된 예측을 유도하는 악의적인 입력.
책임 있는 AI
책임 있는 AI는 AI 도구를 개발하고 구현할 때 필수적입니다. 기술을 활용할 때, AI가 법적, 윤리적, 공정, 개인 정보 보호, 보안, 및 설명 가능해야 합니다. 이는 FSI에 필수적입니다. 투명성, 공정성, 및 책임성을 우선시하기 때문입니다.
조직이 따라야 할 책임 있는 AI의 6가지 기둥은 다음과 같습니다:
- 다양성 및 포함 – AI가 다양한 관점을尊重하며 편향을 피합니다.
- 개인 정보 보호 및 보안 – 강력한 보안 및 개인 정보 보호 조치로 사용자 데이터를 보호합니다.
- 책임성 및 신뢰성 – AI 시스템/개발자를 책임지며 결과를 책임집니다.
- 설명 가능성 – AI 의사 결정이 모든 사용자에게 이해 가능하고 접근 가능하도록 합니다.
- 투명성 – AI 프로세스 및 의사 결정에 대한 명확한 통찰력을 제공합니다.
- 지속 가능성 – 환경 및 사회적 영향이 최소화되며 사회적善을 증진합니다.
IT의 역할 재고하기
전통적인 세계에서, 이러한 도전에 대응하기 위해 IT 시스템을 강화합니다. 거래 처리, 데이터 관리, 백오피스 지원, 저장 용량 등입니다. 그러나 AI가 기술 스택에 더 깊이 침투할수록, 게임이 변경됩니다. 소프트웨어를 넘어서, AI는 완전히 새로운 운영 방식을 창조합니다.
따라서, IT 팀은 데이터의 관리자만이 아니라, 작업을 자동화하고, AI 주도 솔루션을 통합하며, 데이터를 작업에 활용하여 생산성 및 효율성을 향상시키는 디지털 고문이 됩니다. AI 기반 솔루션은 최신 고속 프로세서를 실행하는 AI PC에서 사용자 행동에 따라 사용자의需求을 예측합니다. 또한, 오늘날의 AI PC는 신경 처리 장치(NPU)와 같은 새로운 처리 기능을 제공하여 AI 작업을 가속화하고 보안 보호를 강화합니다.
현재 사용 중인 AI
오늘날, 우리는 산업 전체에 영향을 미칠 수 있는 흥미로운 AI 사용 사례를 보이고 있습니다. 그러나, 먼저, 회사는 확장 가능하고, 보안이 뛰어나고, 지속 가능한 AI 아키텍처를 구축해야 합니다. 이는 전통적인 IT 에스테이트를 구축하는 것과는 다릅니다. 이는 리더십, 인프라 아키텍처, 운영, 소프트웨어 개발, 데이터 과학, 및 비즈니스 부문에서 이해 관계자를 포함하는 전체적인 팀 기반 접근 방식을 요구합니다. 사용 사례는 다음과 같습니다:
- 시뮬레이션 및 모델링: 예측 시뮬레이션, 딥 러닝, 및 강화 학습을 통해 추천을 개인화하고, 공급망을 개선하며, 의사 결정, 예측, 및 위험 관리를 최적화합니다.
- 사기 탐지 및 보안: AI 주도 패턴 인식 알고리즘을 통해 이상을 탐지하고, 사기 탐지를 자동화하며, 고객 인증(KYC) 검사를 강화하며, 보안을 강화합니다.
- 스마트 지점 및 스마트 빌딩 변환: AI 기반 키오스크 및 에지 분석을 통해 고객 경험을 개인화합니다(예: 동시 다중 언어 번역); 로컬 LLM 처리를 통해 완전한 개인 정보 보호를 보장하며, 스마트 카메라를 통해 지점 안전성을 향상합니다.
- 프로세스 자동화: AI를 통해 반복적인 작업 및 워크플로우를 자동화합니다. 금융 보고, 기록 조정, 대출 처리, 및 고객 서비스 향상을 포함하여, 규정 준수 및 보안을 보장합니다.
- 재상상된 프로세스: AI는 비즈니스 프로세스를 근본적으로 재思考하는 기회를 제공합니다. 단순한 디지털화 너머真正한 지능형 워크플로우를 창조합니다.
- AI Ops: AI 기술을 통해 인프라 워크플로우를 자동화하여 프로비저닝 및 문제 해결을 가속화합니다.
- 고객 서비스: AI를 통해 24/7 지원, 즉각적인 응답, 개인화된 경험, 및 효율적인 문제 해결을 제공합니다. 가상 어시스턴트를 포함합니다.
- 감사 가속: 감사를 크게 가속화합니다. 계약 분석 또는 합병 및 인수를 포함하여, 잠재적인 시너지 및 위험을 식별합니다.
- 규정 준수: 규정 준수 검사를 자동화하고, 정확성을 보장하고, 위험을 줄이며, 기록을 효율적으로 유지합니다.
- 재무 관리 및 개인 재무 고문: 고객에게 적합한 금융 제품을 매칭하고, 개인화된 투자 조언을 제공하여 고객 만족도 및 운영 효율성을 향상합니다.
- 에너지 절약: 데이터 센터 및 장치에서 AI 최적화를 통해 전력 관리를 개선하고, 에너지 소비를 줄입니다.
- 디지털 직원: AI를 통해 프로세스 및 작업을 자동화하고, 직원에 의해 감독되는 에이전트를 사용합니다.
앞으로의 길을 그리기
2025년에, AI의 변혁적 힘은 그것이 할 수 있는 것에만 있는 것이 아닙니다. 그것은 어떻게 배치할 것인가에 있습니다. 확장 가능하고, 보안이 뛰어나고, 지속 가능한 AI 생태계를 구축하는 것은 리더십, 인프라, 운영, 및 개발 팀 간의 협력을 요구합니다. 산업이 AI를 채택함에 따라, 예측 시뮬레이션, 사기 탐지, 프로세스 자동화, 및 개인화된 고객 경험을 재상상합니다. 워크플로우를 재창조하고, 규정 준수를 강화하며, 에너지 효율성을 추구합니다. AI는 더 이상 도구가 아닙니다. 지능형 혁신 및 지속 가능한 성장의 핵심입니다.
