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2025년 및 이후 금융 서비스를 위한 종합적인 AI 비전
Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가
금융 서비스 산업(FSI)은 AI가 현실이 아닌 허구의 꿈이 아닌 공간입니다. 분석 및 데이터 과학이 사기 탐지, 반머니 세탁(AML), 위험 관리와 같은 분야에 확고하게 자리 잡고 있는 산업은 제네러티브 AI 기반 기술로 구동되는 또 다른 AI 연료 능력의 물결을 개척할 것입니다.
산업은 인터넷의 채택이나 스마트폰의 도입과 비교할 수 있는 AI 혁명의 문턱에 있습니다. 모바일 기기가 완전히 새로운 애플리케이션과 소비자 행동의 생태계를 창조한 것처럼, AI 및 특히 제네러티브 AI 기반 시스템은 우리가 일하는 방식, 고객과 상호 작용하는 방식, 위험을 관리하는 방식을 근본적으로 재정의할 것입니다.
이동할 준비가 된 조직은 보안, 생산성, 효율성, 고객 경험 및 수익 생성에서 변革적인 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 강화에 의존합니다. 먼저 FSI가 선구자가 될 가능성이 높은 이유를 살펴보겠습니다.
AI 부문
의외로 보수적인 명성을 가진 FSI는 항상 데이터를 관리하는 스마트한 새로운 방법을 찾는 데 앞장서 왔습니다. 이는 부분적으로 필요성에서 비롯됩니다. FSI에서 생성되는大量의 데이터는 영원한 볼륨-다양성-속도 도전을 제시하며, 엄격한 규제 환경은 열린 마음으로 AI를 받아들이는 강력한 경우를 만듭니다.
혁신과 위험의 균형
모든 산업은 AI 증명 프로젝트 이후에 발생하는 좌절감을 이해할 것입니다. 흥미로운 실험은 많지만, 어디에 ROI가 있을까요? AI를 구현하면 다음과 같은 세계의 걱정이 있습니다.
- 시작할 곳을 모름
- 전략적 접근법이 없음 (AI를 위한 AI)
- 데이터의 7가지 V (볼륨, 신뢰성, 유효성, 가치, 속도, 다양성, 변동성)
- 기술 격차 및 인재 부족
- 변화하는 사이버 보안 위험 관리
- 국가 및 지역에 따른 AI 및 제네러티브 AI에 대한 진화하는 규제 법률 준수
- 다양한 소스, 특히 레거시 시스템(데이터 실로) 및 환각에서 단순하거나 복잡한 데이터 통합의 어려움
- 투명성, 설명 가능성 및 공정성/편견 없음 보장
- 고객의 데이터 개인 정보 및 직원 저항에 대한 신뢰
- 회사 외부에서 고객 데이터 및 기밀 거래 전략의 손실 (예: 일부 대규모 기관에서는 ChatGPT가 금지됨)
- 하드웨어 및 장치의 성능 부족
- 데이터의 통화
- 거버넌스
- 대체의 두려움
- 온프레미스, 하이브리드, 퍼블릭 클라우드의 균형
보안을 기반으로 하는 AI
산업이 AI를 채택하려는 의지가 있는 반면, 특히 사이버 보안과 데이터 보호에 대한 우려가 있습니다.
정확성, 설명 가능성, 투명성과 함께 보안은 비즈니스 프로세스에서 AI 통합의 핵심입니다. 이는 세계 각지의 필수적인 AI 규제를 준수하는 것을 포함합니다. 예를 들어, EU AI 법, 디지털 운영 복원력 법(DORA), 미국의 분산 모델, GDPR 등과 같은 규제를 준수하는 것을 포함합니다. 또한 데이터 개인 정보와 정보 보안을 보장하는 것입니다. 전통적인 IT 시스템과 달리, AI 솔루션은 책임감, 윤리적, 신뢰할 수 있는 솔루션을 제공하기 위해 강력한 거버넌스와 강력한 보안 조치를 기반으로 구축되어야 합니다.
그러나 FSI에서 AI를 통합하면 사이버 보안 공격, 데이터 중독(AI 모델에 사용되는 훈련 데이터의 조작으로 인해 부정확하거나 악의적인 출력이 발생), 모델 반전(공격자가 AI 모델의 응답에서 민감한 정보를 추론), AI 모델을 속여 잘못된 예측을 유도하는 악의적인 입력과 같은 새로운 공격 벡터가 나타날 수 있습니다.
책임감 있는 AI
책임감 있는 AI는 AI 도구를 개발하고 구현할 때 필수적입니다. 이 기술을 사용할 때, AI가 법적, 윤리적, 공정, 개인 정보를 보호, 보안, 설명 가능해야 합니다. 이는 FSI에 중요합니다. 투명성, 공정성, 책임성을 우선시하기 때문입니다.
조직이 준수해야 할 책임감 있는 AI의 6가지 기둥은 다음과 같습니다.
- 다양성 및 포함 – AI가 다양한 관점을尊重하고 편향을 피합니다.
- 개인 정보 및 보안 – 강력한 보안 및 개인 정보 보호 조치를 통해 사용자 데이터를 보호합니다.
- 책임성 및 신뢰성 – AI 시스템/개발자가 결과에 대해 책임을 집니다.
- 설명 가능성 – AI의 결정이 모든 사용자에게 이해되고 접근 가능하도록 합니다.
- 투명성 – AI 프로세스 및 의사 결정에 대한 명확한 통찰력을 제공합니다.
- 지속 가능성 – 환경 및 사회적 영향 – AI의 생태학적 발자국을 최소화하고 사회적善을 촉진합니다.
IT의 역할 재고하기
전통적인 세계에서는 트랜잭션 처리, 데이터 관리, 백오피스 지원, 스토리지 용량 등과 같은 IT 시스템을 강화하여 이러한 도전에 대응했습니다. 그러나 AI가 기술 스택에 더 깊이 침투함에 따라 게임이 바뀝니다. AI는 소프트웨어를 넘어서 새로운 운영 방식을 창조합니다.
따라서 IT 팀은 데이터의 관리자뿐만 아니라 디지털 고문이 됩니다. 루틴 작업을 자동화하고, AI 구동 솔루션을 통합하며, 데이터를 작업에 활용하여 생산성과 효율성을 향상시키는 데 도움을 주며, 필요한 개인 처리 능력을 제공합니다. 인텔® 제온® 확장 가능 프로세서와 같은 최신 고속 프로세서를 실행하는 AI PC와 같은 스마트 기기에서 사용자 행동에 따라 사용자需求을 예측합니다. 또한 오늘날의 AI PC는 신경 처리 유닛(NPU)과 같은 새로운 처리 기능을 제공하여 AI 작업을 더욱 가속화하고 보안 보호를 강화합니다.
오늘날의 AI
오늘날, 우리는 업계 전반에 걸쳐 영향을 미칠 몇 가지 흥미로운 AI 사용 사례를 보게 됩니다. 그러나 먼저, 기업은 확장 가능하고, 보안이 있으며, 지속 가능한 AI 아키텍처를 구축해야 합니다. 이는 전통적인 IT 재산을 구축하는 것과 다릅니다. 이는 리더십, 인프라, 운영 및 개발 팀을 포함한 모든 이해관계자의 협력을 필요로 합니다. 예를 들어, 예측 시뮬레이션, 사기 탐지, 프로세스 자동화 및 개인화된 고객 경험을 위한 AI 사용 사례가 있습니다.
- 시뮬레이션 및 모델링: 개인화된 추천, 공급망 개선, 의사 결정 최적화, 예측 및 위험 관리를 위한 예측 시뮬레이션, 딥 러닝 및 강화 학습.
- 사기 탐지 및 보안: 사기 탐지, KYC 규정 준수 확인, 보안 강화 및 이상 탐지 알고리즘을 위한 AI 구동 패턴 인식.
- 스마트 지점 및 스마트 빌딩 변환: 개인화된 고객 경험을 위한 AI 구동 키오스크 및 에지 분석, 완전한 개인 정보 보호를 보장하는 로컬 LLM 처리, 지점 안전성을 개선하는 스마트 카메라.
- 프로세스 자동화: 재무 보고, 기록 조정, 대출 처리, 고객 서비스 향상 및 규정 준수를 보장하는 반복 작업 및 워크플로우의 자동화.
- 재창조된 프로세스: 비즈니스 프로세스를 근본적으로 재창조하여 단순한 디지털화 넘어真正한 지능형 워크플로우를 창조하는 기회.
- AI 옵스: 인프라 워크플로우를 자동화하여 프로비저닝 및 문제 해결을 가속화하는 AI 기술.
- 고객 서비스: 24/7 지원, 즉각적인 응답, 개인화된 경험, 효율적인 문제 해결을 제공하는 가상 어시스턴트를 포함한 고객 서비스.
- 尽职调查 가속: 계약 분석 또는 합병 및 인수와 같은尽职调查 프로세스를 크게 가속화하고 잠재적인 시너지 및 위험을 식별합니다.
- 규정 준수: 규정 준수 확인의 자동화, 정확성 보장, 위험 최소화, 효율적인 기록 유지.
- 재무 관리 및 개인 재무 고문: 고객을 적합한 금융 제품과 개인화된 투자 조언으로 연결하여 고객 만족도와 운영 효율성을 향상시키는 재무 관리 및 개인 재무 고문.
- 에너지 절약: 데이터 센터 및 장치에서 고효율 프로세서를 사용한 AI 최적화, 전력 관리 개선, 에너지 소비 감소.
- 디지털 직원: 프로세스 및 작업 자동화를 위한 에이전트와 직원 감시를 가능하게 하는 AI.
앞으로의 길을 그리다
2025년, AI의 변革력은 그것이 할 수 있는 것에만 있지 않습니다. 그것을 어떻게 배치하는지에 있습니다. 확장 가능하고, 보안이 있으며, 지속 가능한 AI 생태계를 구축하는 것은 리더십, 인프라, 운영 및 개발 팀 간의 협력을 필요로 합니다. 예측 시뮬레이션, 사기 탐지, 프로세스 자동화 및 개인화된 고객 경험과 같은 AI를 채택하는 산업은 워크플로우를 재창조하고, 규정 준수를 강화하며, 에너지 효율성을 추구하고 있습니다. AI는 더 이상 도구가 아닙니다. 지능형 혁신과 지속 가능한 성장의基礎입니다.
