금융 분야에서의 AI 란 무엇입니까?

금융 분야에서의 AI 는 금융 기관이 머신 러닝 및 자연어 처리와 같은 고급 기술을 통해 AI 를 사용하여 효율성, 운영, 사이버 보안을 강화하고, 이로써 더 맞춤화된 경험과 더 심층적인 데이터 인사이트를 촉진하는 방법을 설명합니다.

금융 분야에서의 AI 가 필요한 이유는 무엇입니까?

금융 서비스 분야에서의 AI 를 배포하면 운영 효율성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 고객을 더 잘 이해하며 소통할 기회가 더 많이 창출됩니다.

예를 들어, 머신 러닝, 딥 러닝과 같은 AI 기술을 통해 기업은 거래의 패턴을 자동으로 인식하여 사기를 감지하거나 시장 동향에 대응할 수 있습니다. NLP 는 LLM(대규모 언어모델)을 통해 고객 및 전문가와 상호작용을 하는 AI 기반 챗봇과 개인 비서를 지원하여 질문에 답하고 클라이언트 요구사항과 잠재적 솔루션을 더 깊이 이해하도록 지원합니다.

전반적으로 이러한 혁신은 FSI 기업이 엄격한 규제 및 규정 준수 요구사항을 충족하면서 경쟁력과 적응력을 높일 수 있도록 지원합니다.

금융 서비스를 위한 RAG(검색 증강 생성)

금융 서비스 기관이 AI 를 사용하여 콘텐츠를 생성하는 생성형 AI(genAI)와 LLM 의 비즈니스 잠재력을 평가할 때, RAG 는 부정확한 응답으로 인한 책임을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. RAG 는 LLM 배포에 대한 혁신적인 접근 방식으로, AI 모델이 쿼리에 응답할 때 기업별 지식 기반을 참조합니다. 결과적으로 AI 가 생성한 응답은 기업별 상품 오퍼링, 브랜딩, 비즈니스 요구사항에 관한 지식이 더 풍부할 수 있습니다. 금융 서비스가 엄격한 규제 환경에서 운영되기 때문에, RAG 는 규정 준수 보고의 정확성을 자동화하고 개선하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.

금융 분야에서의 AI 이점

금융 서비스 분야에서의 AI 를 배포하면 직원 역량을 늘리고, 더 맞춤화된 서비스 및 고객 상호 작용을 제공하며, 백 오피스 프로세스를 자동화하여 시간을 절약하고 운영 비용을 절감하는 등의 다양한 이점을 얻을 수 있습니다. J.P. Morgan Research 에 따르면 이러한 이점은 전 세계 경제에 지대한 영향을 미칠 수 있으며, genAI 가 전 세계 국내총생산(GDP)에 최대 10조 달러, 또는 10%의 가치를 더할 수 있다고 추정합니다.¹

금융 기관이 디지털 혁신 목표를 달성하는 데 있어 AI 는 초석일 뿐만 아니라, 규정을 더 철저히 준수하는 방식으로 이러한 목표를 달성하는 데 도움이 되는 수단이기도 합니다. 또한 대량 데이터를 거의 실시간으로 분석하는 AI 의 능력은 의사 결정을 지원하며, 사기 거래 감지 및 예방을 자동화하거나 규제 대상 산업의 위험을 높이는 사이버 보안 위협을 조직이 감지하고 대응하도록 돕습니다.

금융 분야에서의 AI 사용 사례

이미 많은 사용 사례로 금융 서비스 분야에서의 AI 가치가 입증되고 있으며, 앞으로 더 많은 혁신이 일어날 것입니다. 몇 가지 예시를 들어보겠습니다:

• AML(자금 세탁 방지) 및 사기 감지: AI 는 거래 패턴을 거의 실시간으로 분석하여 의심스러운 활동을 식별하고 신속한 조사 및 해결을 위해 금융 기관에 알릴 수 있습니다.
• 디지털 통화 및 암호화폐 시장: AI 지원 모니터링 및 분석을 디지털 통화로 확장하여 거래의 무결성을 보장합니다. AI 기반 예측 분석은 또한 시장 동향을 예측하여 투자자가 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 코드 생성: 금융 기관의 엔터프라이즈 IT 부서는 AI 개인 비서를 사용하여 개발자가 새로운 프로젝트를 위한 코드를 작성하도록 지원함으로써 빠른 실험을 가능하게 하고 타 부서를 더 쉽게 지원할 수 있도록 합니다.
• 맞춤형 금융 자문 및 금융 상품 오퍼링: AI 개인 도우미는 이제 고객 정보 및 위험 프로필을 분석하여 자산 포트폴리오를 관리하고 재무 방향 또는 상품을 제안할 만큼 정교해져 정보를 쉽게 이용할 수 있습니다.
• 기밀 컴퓨팅 및 연합 학습: 금융 기관은 독점 AI 모델을 배포하여 지적 재산과 클라이언트 관계의 기밀성을 유지하는 동시에 타 조직의 암호화된 고객 데이터 공유 풀을 분석하고 학습할 수 있습니다. 이를 통해 패턴 및 동향을 더 잘 인식하는, 더 정교한 AI 모델이 완성됩니다.
• 신용 위험 평가, 자격 심사, KYC(고객 확인 제도) 프로세스: AI 는 통합된 은행 기록을 포함한 대량 정보를 분석하여 조직이 위험 및 책임을 최소화하도록 지원할 수 있습니다.
• 유동성 및 위험 관리: AI 는 FRTB(거래장부 기본 검토) 표준과 같은 국제 규정을 준수하는 동시에 증권, 원자재, 외화, 기타 투자의 거래 포지션에 대한 시장 분석 및 위험 계산 속도를 크게 높일 수 있습니다.
• 자본 시장 매매, 초단타 매매(HFT): 밀리초가 성공률에 영향을 미칠 수 있는 환경에서, AI 는 독점 전략과 시장 상황에 따라 최적의 시간에 거래를 체결하는 자동 매매 시스템을 구동하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 배포 중 일부는 또한 사용되는 모델과 처리 중인 데이터의 무결성 및 기밀성을 보장하기 위해 AI 를 활용합니다.
• 비정형 데이터 분석: 앞서 언급된 여러 사용 사례를 지원하기 위해 AI 와 NLP 는 또한 소셜 미디어 및 뉴스 등 방대한 비정형 데이터에서 인사이트를 더 효과적으로 수집하게 되어 시장 심리를 가늠하고 미래 동향을 예측하는 데 도움이 됩니다.

금융 분야 AI 의 미래

현재 업계 현황에서 금융 서비스 분야에서의 AI 는 이미 효율성, 맞춤화, 보안의 발전을 촉진할 잠재력이 있습니다. AI 기술이 발전함에 따라 더 정교해진 AI 모델은 더 깊이 있는 인사이트와 더 정확한 예측을 제공할 수 있을 것입니다. LLM 및 genAI 기반 개인 비서는 잠재적으로 더 뛰어난 공감 능력과 고객 의도 이해력으로 고객의 참여를 유도하고, 더 세심한 맞춤화를 실현할 수 있습니다. 위험 관리 및 사기 감지에서 AI 는 더욱 강력한 역할을 하게 되어 디지털 위협에 대응하고 실시간 데이터를 활용하여 거래를 안전하게 하고 자산을 보호할 것입니다.