ChatGPT가 금융 분야에 진출하므로 위험과 보상에 대해 이야기해 봅시다.

ChatGPT의 출시는 전 세계를 열풍에 빠뜨렸습니다. 출시 XNUMX일 만에 XNUMX만 명이 넘는 사용자를 확보했습니다. 두 달 안에, 그것은 기록을 깨뜨렸다 100억 명의 사용자를 보유한 역사상 가장 빠르게 성장하는 소비자 애플리케이션입니다. 관점을 위해 TikTok이 필요했습니다. 9 개월 및 Instagram 2.5년 그 이정표에 도달하기 위해.

출시 이후 생성 AI는 금융을 포함한 거의 모든 부문에서 열풍을 일으키고 있습니다. 블룸버그GPT XNUMX월 말에 발표되었으며 그 기능에는 감정 분석, 위험 평가, 사기 탐지 및 문서 분류와 기타 금융 NLP 작업이 포함됩니다.

이제 판도라의 상자가 열렸으니 되돌릴 수 없습니다. 우리는 제너레이티브 AI와 LLM이 금융 부문에서 더 중요한 역할을 하는 것을 보게 될 것이며, 투자 전문가들이 신속한 엔지니어링과 상황 분석을 강조하는 새로운 직책으로 이동하게 될 것입니다.

변경이 불가피하므로 논리적인 다음 단계는 시스템을 디버그하는 것입니다. 말하자면 잠재적인 위험을 살펴보고 이를 완화하는 방법을 고려하는 것입니다.

위험: 확증 편향과 기계 "전문 지식"에 대한 지나친 의존

현재 금융시장은 심각한 스윙 그것은 멀미를 느끼는 가장 철없는 투자자를 제외한 모든 사람들을 떠나고 있습니다. 이제 투자 조언을 제공하기 위해 AI에 크게 의존하는 상당한 재정 고문 집단을 추가하면 어떤 일이 일어날 수 있는지 생각해 봅시다.

AI가 편향되기 쉽다는 것은 우리 모두가 알고 있는 사실입니다. 우리는 또한 인간의 본성이 기계, 특히 매우 지능적으로 보이는 기계를 너무 많이 신뢰하게 만든다는 것을 알고 있습니다. 이 편향 – "기계 휴리스틱” – 전문가가 AI 예측에 너무 많이 의존하고 자신의 지식과 경험에 대해 결과를 확인하지 않으면 너무 쉽게 통제 불능 상태가 될 수 있습니다.

ChatGPT의 현재 반복은 본질적으로 귀하가 말하는 모든 것에 동의하므로 사람들이 불분명하고 부분적이거나 잘못된 정보를 기반으로 금융 시장에 대해 ChatGPT에 질문하기 시작하면 그들이 틀렸더라도 그들의 아이디어를 확인하는 답변을 얻을 것입니다. 특히 인간의 편견이나 약간의 게으른 사실 확인이 혼합에 추가될 때 이것이 어떻게 재앙으로 이어질 수 있는지 쉽게 알 수 있습니다.

보상: 향상된 효율성, 생산성, 위험 관리 및 고객 만족

같은 헤지펀드 성 다음과 같은 은행 모놀리스 모건 스탠리 (Morgan Stanley) 이 기술은 데이터 구성 및 위험 평가와 같은 일상적인 작업을 완료하는 데 매우 능숙하기 때문에 이미 이 기술을 지식 리소스로 수용하고 있습니다. 투자 전문가 도구 상자에 도구로 통합하면 재무 관리자가 더 짧은 시간에 더 나은 결정을 내리고 그들이 가장 즐기는 업무의 전문 지식 중심 부분을 수행할 수 있도록 도와줍니다.

그것은 또한 할 수있다 재무 데이터를 실시간으로 분석, 사기 거래를 식별하고 손실을 방지하기 위해 즉각적인 조치를 취하십시오. 이러한 사기 패턴을 탐지하는 것은 기존 방법으로는 탐지하기 어렵거나 불가능합니다. 미국 금융기관만 손해 $ 4.5 억 2022년에는 사기를 방지할 수 있으므로 이는 은행에 엄청난 보상입니다.

또한 제너레이티브 AI를 통해 더 스마트한 가상 비서가 개인화되고 효율적인 고객 서비스를 연중무휴 24시간 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 인도의 타타 뮤추얼 펀드 대화형 AI 플랫폼인 Haptik과 협력하여 고객에게 기본적인 계정 쿼리를 지원하고 금융 조언을 제공하는 챗봇을 만들어 통화량이 70% 감소하고 고객 만족도가 향상되었습니다.

위험: 불충분한 규정 준수

상상하기 어렵지만 GPT의 놀라운 힘은 아직 초기 단계에 있습니다. 미래는 의심할 여지 없이 너무 정교해서 우리가 아직 그 능력을 완전히 파악할 수 없는 반복을 보게 될 것입니다. 이 때문에 글로벌 커뮤니티는 공정하고 윤리적인 사용을 보장하는 엄격하고 포괄적인 규제 프레임워크를 수립해야 합니다. 그렇지 않으면 우리가 볼 가능성이 높습니다. 차별 관행 의도적이든 비의도적이든 편향된 데이터의 결과로 발생합니다.

지금은 일관된 통제가 매우 부족하여 기업과 국가가 이 기술을 처리하는 방법과 제한을 얼마나 엄격하게 해야 하는지 결정하기 위해 애쓰고 있습니다. 예를 들어 금융, 의료 및 정부와 같이 매우 민감한 데이터를 다루는 부문에서 많은 조직은 ChatGPT 사용 금지 데이터가 얼마나 안전한지 모르기 때문입니다. Amazon, Verizon, JPMorgan Chase, Accenture 및 Goldman Sachs가 모두 이에 대한 예입니다. 전면 금지.

더 큰 규모에서 국가는 동일한 규제 림보에 있으며 일부는 다음과 같습니다. 독일 및 이탈리아, GDPR 위반을 선동하지 않도록 할 수 있을 때까지 일시적인 금지 조치를 내립니다. 이는 모든 EU 회원국, 특히 알려진 데이터 유출 OpenAI에서 이미 보고했습니다.

불행하게도 규제 당국은 이 기술에 대한 견고한 법적 프레임워크를 개발하는 데 있어 이미 상당히 뒤쳐져 있습니다. 그래도 일단 그들이 따라잡으면 GPT가 글로벌 커뮤니티의 모든 부문에서 그 자리를 차지하는 것을 기대할 수 있습니다.

보상: 더 나은 규제는 더 빠른 채택을 의미합니다.

GPT 기술에 대한 제어 부족은 보다 광범위한 채택을 가로막는 주요 병목 현상입니다. 예, 지금은 유행하는 참신함이지만 사용에 대한 포괄적인 규칙과 지침 없이는 장기적인 기업 전략의 중요한 부분으로 볼 수 없습니다.

글로벌 커뮤니티가 적절한 프레임워크를 개발하고 구현하면 기업은 이 기술에 대한 투자를 더 편안하게 느낄 것이며 의료 및 정부와 같이 가장 사이버 보안이 앞선 부문에서도 완전히 새로운 사용 사례의 물결을 열 것입니다.

위험: 아마추어로 넘쳐나는 금융 시장

앞에서 생성 AI가 입력에 따라 출력만 제공할 수 있는 문제에 대해 언급했습니다. 이 문제는 노련한 전문가가 약간 게으르도록 허용하는 것보다 더 광범위한 의미를 갖습니다. 적어도 업계 베테랑은 주어진 데이터를 맥락화하는 데 필요한 배경과 기술을 가지고 있습니다. 이는 ChatGPT 사용 방법을 배워서 전문 고문으로 가장할 수 있다고 생각하는 아마추어들에게 말할 수 있는 것 이상입니다.

특히 자신의 비용으로 금융 시장을 탐색하고 위험을 실험하는 것을 즐기는 경우 DIY 투자자가 되는 것은 잘못된 것이 아닙니다. 문제는 약간의 여유 현금과 많은 자유 시간을 가진 상대적으로 기술이 부족한 사람들이 AI 때문에 자신이 실제보다 더 유능하다고 판단하고 스스로를 전문가로 낙인 찍을 때입니다. 실제 경험과 공식 교육이 부족하면 상당한 단기 혼란이 발생하고 실제 전문가에게 추가 스트레스가 가해질 수 있습니다.

보상: ChatGPT는 전문가에게 장기적인 평판 향상을 제공하고 금융 조언을 민주화할 수 있습니다.

여기서 희소식은 진정한 참전용사들이 일시적으로 침수된 시장의 불편함을 견뎌낼 수 있다면 사람들이 얼마나 빨리 청력에 지쳐가는지를 보게 될 것이라는 점입니다. 일반적인 조언 그들은 야후 파이낸스에서 글을 읽고 아마추어들이 진입하자마자 시장에서 빠져나가는 것을 지켜볼 수 있었습니다. 실제 결과를 제공할 수 있는 사람의 전문가 도움을 받기 위해 비용을 지불하기를 원하는 지금은 조언자가 없는 고객을 선택할 수 있는 노련한 조언자만이 남았습니다.

방정식의 다른 측면에서 ChatGPT는 금융 이해력 격차를 줄이고 전문 고문을 이용할 수 없는 사람들이 자금을 최적화하기 위한 몇 가지 기본 전략을 배우도록 돕는 역할을 할 수 있습니다. 유용하고 기본적인 투자 조언을 생성할 수 있는 능력은 이제 이전에 전문 금융 서비스 비용을 지불할 수 없었던 사람들에게도 금융 교육을 보다 쉽게 ​​접근할 수 있게 하는 것을 시작할 수 있음을 의미합니다.

더 나은 재무 안정성에 대한 장벽을 낮추는 것은 이 기술의 매우 중요한 이점입니다. 성인 XNUMX명 중 XNUMX명 글로벌 커뮤니티에서 금융 지식이 풍부합니다.