금융에서 AI: 사용 사례, 이점 및 도전

금융에서 AI? 이 조합에 익숙하지 않다면 많은 것을 놓치고 있는 것입니다. 금융 기관의 주요 목표 – 은행, 헤지 펀드, 보험 회사 – 는 위험을 최소화하고 비용을 절감하며 고객에게 고급 서비스를 제공하는 것입니다.

금융 부문에는大量의 데이터가 존재하며, 데이터 분석, 위험 관리, 개인화된 서비스, 포트폴리오 관리를 위해 AI를 사용하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 2023년 NVIDIA가 미국과 유럽에 기반을 둔 200개의 금융 기관을 대상으로 실시한 조사에 따르면, 회사는 다음의 사용 사례에 대해 작업을 수행하고 있었습니다.

• 26%의 기관이 대규모 언어 모델을 개발 중
• 23%의 기관이 추천 시스템을 개발 중
• 23%의 기관이 포트폴리오 최적화를 개발 중
• 22%의 기관이 사기 탐지를 개발 중

반数의 응답자는 AI가 연간 수익을 10% 증가시킬 것으로 믿었으며, 3분의 1은 AI가 연간 비용을 10% 절감할 것으로 추정했습니다.

이 블로그에서 우리는 금융에서 AI의 사용 사례, 이점 및 도전에 대해 배우게 됩니다.

금융에서 AI

AI는 데이터, 계산 능력, 기술의 조합입니다. AI의 기술적 측면은 다음과 같습니다.

머신 러닝: 머신 러닝은 금융 데이터를 분류, 예측, 이상 값을 찾기 위해 지도 학습이나 비지도 학습으로 훈련할 수 있는 알고리즘으로 구성됩니다.

딥 러닝: 딥 러닝은 금융 데이터를 분석하기 위해 신경망을 사용합니다. 딥 러닝은 시장 데이터가 수십억 개의 레코드일 때 적합합니다.

자연어 처리: 금융에서 자연어 처리는 계약서를 분석하고 정보를 추출하며, 금융 시장의 감정 분석 및 핀테크에서 고객 경험을 향상시키기 위해 사용됩니다.

금융에서 AI의 사용 사례는 무엇인가?

사기 탐지

금융에서 사기는 금융 기관의 이미지에 영향을 미칠 뿐만 아니라 재정적 어려움을 초래할 수 있습니다. AI는 역사적인 데이터를 훈련시켜 일반적인 거래와 이상 값을 구별할 수 있습니다. 더 많은 데이터와 연구 방법이 개발됨에 따라, AI 시스템이 사기를 탐지하는 정확도가 더욱提高될 것입니다.

위험 평가

위험 평가는 대출 자격과 대출금을 상환하지 않을 가능성을 확인하는 데 중요합니다. AI는 신용 기록과 재무 제표를 분석하여 대출자의 위험 프로필을 평가할 수 있습니다. 또한, 감정인은 법률 및 규정에 따라 회사에 대한 재무 기록을 검토하기 위해 AI를 사용할 수 있습니다.

거래

AI는 수년간의 금융 데이터를 훈련시켜 사람이 볼 수 없는 추세를 식별할 수 있습니다. 간단히 말해, AI는 더好的 거래 신호를 생성합니다. AI는 고주파 거래에서 사용될 수 있으며, 여기서 거래는 가격의 약간의 변동에 따라 분할초 단위로 이루어집니다. 포트폴리오 관리 회사에서는 더 높은 수익률을 얻기 위해 AI 시스템을 개발할 수 있으며, 이는 고객의 신뢰를 얻고, 더 많은 사업을 가져올 것입니다.

24/7 고객 서비스

은행에서 AI 기반의 채팅봇은 일반적인 질문에 답변하여 24/7 고객 서비스를 제공할 수 있습니다. ChatGPT의 등장으로 대규모 언어 모델의 비즈니스 잠재력이 부정할 수 없습니다.

금융에서 AI를 사용하는 이점은 무엇인가?

시간 절약

금융에서 AI는 반복적인 작업을 자동화하여 인간이 복잡한 문제를 처리할 수 있도록 해줍니다. 감정人は 회사에 대한 재무 기록을 읽을 필요가 없습니다. 또한, 핀테크 앱에서 고객 지원 채팅봇을 사용하면 시간을 절약하고, 프로세스를 가속화하며, 24/7 서비스를 제공할 수 있습니다.

비용 절감

AI는 사기 탐지, 포트폴리오 관리, 대출금 상환 위험 평가를 도와줌으로써 금융 기관이 잘못된 결정을 내리지 않도록 도와줍니다. 따라서 AI를 사용하면 금융 기관이 손실을 최소화하는 결정을 내릴 수 있습니다.

효율성

금융 생태계에서 인간의 오류는 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. AI 시스템은 복잡한 결정에서 효율적이며, 인간의 오류를 줄일 수 있습니다.

금융에서 AI를 사용하는 도전

데이터 품질

쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나옵니다. 금융 기관을 위한 효과적인 데이터 전략을 개발하는 데에는 주의가 필요합니다. 데이터 소스를 식별하고 검증하고, 데이터를 수집하고, 필요한 형식으로 변환하는 것은 AI 기반의 금융 부문에서 어려울 수 있습니다.

데이터 개인 정보 및 보안

금융 기관은 매일 개인 데이터를 사용합니다. 따라서, 개인 데이터를 보호하기 위한 보안 조치를 취하는 것이 중요합니다. 또한, 데이터 규정 법률을 준수하여 데이터의 합법적인 사용을 이해하는 것이 필요합니다.

편향

변수에 대한 편향은 인종, 민족, 성별 등에 대한 편향을 의미합니다. 역사적인 훈련 데이터에는 편향이 있을 수 있으며, 이는 AI 시스템으로 번역될 수 있습니다. 편향된 응용 프로그램은 유해할 수 있습니다. 예를 들어, 소수 민족에게 대출을 제공하지 않는 제한이 있을 수 있습니다. 위험 평가와 관리는 편향되지 않은 AI 응용 프로그램에 필요합니다.

금융에서 AI의 미래

금융에서 AI는 고객 경험을 향상시키고, 사기성 거래를 탐지하고, 위험을 평가하고, 헤지 펀드의 거래 전략을 도와줄 수 있습니다. AI 생태계(응용 프로그램 및 연구 방법)는 지속적으로 발전하고 있으며, 고객은 편리한 경험을 선호합니다. 금융 기관은 고객의 필요와 최신의 AI 사용 사례에 따라 지속적으로 AI 시스템을 업데이트해야 합니다.

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