ChatGPT, 금융 분야로 진출하다. 그러면 리스크와 리워드에 대해 논의해 보자.

ChatGPT의 출시로 세계는 혼란에 빠졌다. 출시 5일 만에 100만 명의 사용자를 기록했다. 2개월 만에 기록을 세웠다. 100만 명의 사용자를 기록했다. TikTok은 9개월이 걸렸고, Instagram은 2.5년이 걸렸다.

ChatGPT의 출시 이후, 생성적 인공지능은 거의 모든 분야에서 발전하고 있다. BloombergGPT는 3월 말에 발표되었으며, 금융 분야의 감성 분석, 리스크 평가, 사기 탐지, 문서 분류 등 다양한 금융 NLP 작업을 수행할 수 있다.

이제 판도라의 상자가 열렸고, 돌아갈 수 없다. 생성적 인공지능과 LLM이 금융 분야에서 더 중요한 역할을 할 것으로 예상되며, 이는 투자 전문가들이 프롬프트 엔지니어링과 컨텍스트 분석에 중점을 둔 새로운 위치로 이동할 수 있음을 의미한다.

변화는 불가피하므로, 시스템을 디버깅하는 것이 다음 논리적인 단계이다.

리스크: 확인 편향과 기계 전문성에 대한 과도한 의존

현재 금융 시장은 심각한 변동을 경험하고 있으며, 이는 대부분의 투자자들이 속앓이를 경험하고 있다. 이제 기계 학습에 크게 의존하는 금융 고문을 추가로 고려해 보자.

우리는 모두 기계 학습이 편향되기 쉬운 것을 알고 있다. 우리는 또한 인간의 본성이 기계, 특히 지능적으로 보이는 기계에 지나치게 신뢰하는 경향이 있음을 알고 있다. 이러한 편향, 즉 “기계 휴리스틱“은 전문가들이 기계 학습 예측에 너무 의존하고 자신의 지식과 경험을 통해 출력을 확인하지 않는다면 쉽게 통제할 수 없을 정도로 커질 수 있다.

현재의 ChatGPT는 본질적으로 당신이 말하는 모든 것에 동의한다. 따라서 사람들이 불분명한, 부분적이거나 잘못된 정보에 기반하여 금융 시장에 대해 ChatGPT에 물어보면, 그들은 자신의 아이디어를 확인하는 답변을 받을 것이다. 이것이 어떻게 재앙으로 이어질 수 있는지 쉽게 알 수 있다. 특히 인간의 편향이나 게으른 사실 확인이 혼합되면 더욱 그렇다.

리워드: 효율성, 생산성, 리스크 관리 및 고객 만족도 향상

헤지 펀드와 같은 시티델과 모간 스탠리와 같은 은행 거물들은 이미 이 기술을 지식 자원으로 사용하고 있다. 이는 데이터 조직과 리스크 평가와 같은 루틴 작업을 완수하는 데 매우 유용하기 때문이다. 투자 전문가의 도구 상자에 통합될 때, 금융 관리자가 더 나은 결정을 더 빠르게 내릴 수 있도록 도와준다.

또한 실시간으로 금융 데이터를 분석하여 사기성 거래를 식별하고 손실을 방지하기 위한 즉각적인 조치를 취할 수 있다. 이러한 사기 패턴은 전통적인 방법으로는 발견하기 어렵거나 불가능할 것이다. 미국의 금융 기관은 2022년에 $4.5억의 사기 손실을 입었다. 이는 은행들에게 큰 보상이다.

또한 생성적 인공지능을 사용하면 개인화된 고객 서비스를 제공하는智能 가상 보조자가 24/7 제공될 수 있다. 예를 들어, 인도의 타타 뮤추얼 펀드는 고객과 기본적인 계정 질의와 금융 고문에 대한 대화를 제공하기 위해 대화형 AI 플랫폼 Haptik와 파트너십을 맺었다. 이는 고객 문의 전화량이 70% 감소하고 고객 만족도가 개선되었다.

리스크: 불充分한 규제

GPT의 놀라운 힘은 상대적으로 초기 단계에 있다. 미래에는 우리가 아직 완전히 이해할 수 없는 능력을 가진 더 발전된 버전이 나올 것이다. 이러한 기술의 공정하고 윤리적인 사용을 보장하기 위해全球적으로 포괄적인 규제 프레임워크를 마련해야 한다. 그렇지 않으면, 편향된 데이터로 인해 차별적 관행이 발생할 가능성이 있다.

현재, 일관된 통제는 부족하며, 기업과 국가들은 이 기술을 어떻게 다룰지와 제한의 정도를 결정하기 위해 애쓰고 있다. 예를 들어, 금융, 의료, 정부와 같은 민감한 데이터를 다루는 분야에서는 많은 조직이 ChatGPT의 사용을 완전히 금지했다. 이는 데이터가 안전할지 모르는 상황에서이다. 아마존, 버라이즌, JPMorgan Chase, 아크센츄어, 골드만 삭스는 이러한 금지의 예이다.

더 큰 규모에서, 국가들은 규제적 불안정 상태에 있다. 독일과 이탈리아와 같은 일부 국가들은 GDPR 위반을 방지하기 위해 일시적으로 ChatGPT를 금지했다. 이는 EU 회원국 모두에게 심각한 우려의 문제이다. 특히 OpenAI에서 이미 보고된 데이터 누출이 보고된 바 있다.

불행히도, 규제 당국은 아직 이 기술에 대한 견고한 법적 프레임워크를 개발하는 데 뒤처져 있다. 그러나 일단 따라잡으면, GPT가 모든 분야에서 자리 잡을 수 있을 것이다.

리워드: 더 나은 규제는 더 빠른 채택을 의미한다

GPT 기술에 대한 통제의 부족은 더广泛한 채택의 주요 병목 현상이다. 현재는 트렌디한 신상이지만, 포괄적인 규칙과 지침이 없으면 장기적인 기업 전략의 일부로 간주될 수 없다.

일단全球적으로 적절한 프레임워크가 개발되고 구현되면, 기업은 이 기술에 투자하는 데 더 편안하게 느끼게 될 것이며, 이는 사이버 보안을 강조하는 분야인 의료와 정부를 포함한 모든 분야에서 새로운 사용 사례의 물결을 열어줄 것이다.

리스크: 금융 시장에 아마추어를 범람시키다

이전에도 언급했듯이, 생성적 인공지능은 입력에 기반한 출력만을 제공할 수 있다. 이는 전문가들이 조금 게을러질 수 있는 문제보다 더广泛한 의미를 가진다. 적어도 산업 전문가들은 데이터를 컨텍스트화하는 데 필요한 배경과 기술을 가지고 있다. 그러나 ChatGPT를 사용하여 전문가로 위장하는 아마추어들은 그렇지 않다.

DIY 투자가 좋다. 특히 금융 시장을 탐색하고 위험을 실험하는 것을 즐긴다면 말이다. 문제는 이러한 비교적 비숙련된 사람들이 немного의 자금과 많은 시간을 가지고 전문가라고 자신을 브랜드화한다는 것이다. 그들의 현실 세계 경험과 공식 훈련의 부족은 아마추어들이 금융 시장에 잠시적으로 범람할 수 있으며, 실제 전문가들에게 추가적인 스트레스를 줄 수 있다.

리워드: ChatGPT는 전문가에게 장기적인 명성 상승과 금융 고문의 민주화를 제공할 수 있다

이곳의 좋은 소식은 실제 전문가들이 잠시 불편함을 견뎌내면, 사람들이 일반적인 조언을 듣고 실제 전문가와의 차이를 알게 될 때, 아마추어들이 금융 시장에서 빠르게退出할 것이라는 것이다. 이는 실제 전문가들이 이제 전문 도움을 받으려는 고객들을 맡게 되며, 실제 결과를 제공할 수 있는 사람들만 남게 된다.

또한 ChatGPT는 금융 문해력 격차를 좁히고, 전문가 고문을 접근할 수 없는 사람들에게 기본적인 전략을 가르쳐주어금융 교육을 더 쉽게 만들 수 있다. 유용한 기본적인 투자 조언을 생성할 수 있으므로, 이전에 전문 금융 서비스를 받을 수 없었던 사람들에게도금융 교육을 더 쉽게 만들 수 있다.

금융 안정성을 향상하는 장벽을 낮추는 것은 이 기술의 매우 중요한 이점이다. 현재全球적으로 3분의 1의 성인만이금융적으로 문해력이 있다. 금융 교육을 더 쉽게 만들어, 이전에 전문 금융 서비스를 받을 수 없었던 사람들에게도금융 안정성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있다.